Context / probleemstelling of aanleiding
Probleemstelling (inclusief theoretische onderbouwing en onderzoeksvraag/vragen):
De introductie van ChatGPT in november 2022 markeerde het begin van generatieve AI (GenAI) die menselijke taken kunnen ondersteunen en deels overnemen. Deze technologie biedt het onderwijs veel kansen, zoals gepersonaliseerd leren en studieondersteuning. Tegelijkertijd roept het gebruik door studenten zorgen op over de impact op toetsvaliditeit en relevantie van leeruitkomsten.
Er zijn enkele studies naar GenAI gebruik en percepties van studenten in andere landen (o.a. Hirabayashi et al., 2024). Echter, hoe studenten staan tegenover ethische overwegingen van GenAI gebruik en hoe Nederlandse studenten GenAI gebruiken, is nog onduidelijk. Inzicht hierin is cruciaal voor nieuw beleid en onderwijs. Bijvoorbeeld m.b.t. het aanpassen van toetsen of leerdoelen, zorgen voor gelijke toegang en het ontwikkelen van ethisch verantwoord en effectief GenAI onderwijs.
Onderzoeksvragen:
-Hoe vaak gebruiken studenten GenAI
-Welke GenAI-tools gebruiken studenten
-Waarvoor gebruiken studenten GenAI
-Hoe beoordelen studenten hun eigen vaardigheden in het gebruik van GenAI
-In hoeverre houden studenten rekening met ethische aspecten bij GenAI-gebruik
-Hoe willen studenten GenAI inzetten voor hun leerproces
Methode:
In deze cross-sectionele studie zijn data verzameld via anonieme vrijwillige vragen in de vakevaluatie onder eerstejaars bachelor- (n=43/48) en masterstudenten Medische Informatiekunde aan de Universiteit van Amsterdam (n=23/28). De vragen waren gebaseerd op de Harvard Undergraduate Survey (Hirabayashi et al., 2024) en het Digitale Competentie kader 2.2 van de Europese Unie (Vuorikari et al., 2022) en bestonden uit Likert-schalen (1-5), open tekstvelden en multiple-choice vragen.
Resultaten (en conclusie):
Resultaten:
-Het gebruik van GenAI neemt toe met de studievoortgang; 25% van de eerstejaars bachelor- en 76% van de masterstudenten gebruikt het wekelijks of vaker.
-ChatGPT is de meest gebruikte tool (81-96%), met meer studenten in latere studiejaren die een betaald abonnement nemen (4% Bsc-j1, 17% Msc-j1).GenAI wordt voornamelijk gebruikt voor tekst (her)schrijven (53-70%), oefenvragen genereren (30-33%), brainstormen (56-70%), feitelijke vragen beantwoorden (40-48%) en samenvatten (56-74%).
-Studenten voelen zich matig bekwaam in aspecten van GenAI gebruik (2.2-3.9/5) en willen meer leren over effectief en verantwoord gebruik (3.0-4.4/5).
-Privacy en bias zijn de belangrijkste ethische overwegingen (3.8-3.9/5); milieu-impact wordt als minst belangrijk gezien (2.1-2.2/5).
-Studenten zien vooral meerwaarde in AI voor oefenvragen (90%), feedback (57%), flashcards (47%), en simulatieonderwijs (43%), maar minder in motiverende coaches (5%), loopbaanadvies (10%) en socratische gesprekken (19%).
Conclusie:
Deze studie laat zien dat GenAI-gebruik onder studenten Medische Informatiekunde toeneemt naarmate ze verder zijn in hun studie, maar dat ze zich niet voldoende bekwaam voelen in het gebruiken van GenAI. Er is behoefte aan onderwijs en tools die aansluiten bij hun studie- en ethische behoeften.
Discussie (beschouwing resultaten en conclusie in het kader van de theorie):
De frequentie van GenAI gebruik bij MI is hoger dan andere beta studies uit de Harvard Survey en het type gebruik is vergelijkbaar. Vier van de vijf competentiegebieden uit Digcomp2.2 zijn toepasbaar voor GenAI gebruik. Beginnende bachelor en master MI studenten beoordelen hun GenAI-vaardigheden in deze vier gebieden als matig en willen aanvullende scholing.
Deze bevindingen benadrukken de noodzaak voor scholing in verantwoord en effectief gebruik van GenAI en passend beleid en onderwijs. Suggesties hiervoor worden tijdens de sessie toegelicht, waarmee studenten kunnen worden voorbereid op de zorg van de toekomst waarin ze GenAI in het werkveld gebruiken.
Referenties:
Hirabayashi, S., Jain, R., Jurković, N., & Wu, G. (2024). Harvard Undergraduate Survey on Generative AI (arXiv:2406.00833). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.00833
Vuorikari, R., Kluzer, S., & Punie, Y. (2022, March 17). DigComp 2.2: The Digital Competence Framework for Citizens – With new examples of knowledge, skills and attitudes. JRC Publications Repository. https://doi.org/10.2760/115376
