Kunnen we een AI-model trainen om op basis van video's verschillende soorten onderwijsmomenten te herkennen, labelen, tellen en analyseren? En als dat mogelijk is, wat kunnen we dan eigenlijk met die informatie doen…
Klinkt best spannend, toch? Samen met Lucas Onderwijs en de Radboud Universiteit gaan we deze vraag verkennen en bekijken hoe we dit in ons videoplatform kunnen integreren.
Een door AI gegenereerde afbeelding van de VIAT
Toen NOLAI, het Nationaal Onderwijslab AI van de Radboud Universiteit in Nijmegen, ons een tijdje geleden benaderde, waren we meteen enthousiast. Het onderwijs heeft namelijk een concrete behoefte aan AI. Maar hoe gaan we AI en IRIS Connect combineren in één onderzoek?
Daar komt Lucas Onderwijs om de hoek kijken. Lucas Onderwijs is een stichting voor bijzonder en openbaar primair en voortgezet onderwijs in de regio Haaglanden. Ze gebruiken al jaren IRIS Connect en zijn erg tevreden, maar ze willen het nóg beter inzetten. Natuurlijk bespaart IRIS Connect hen tijd bij de begeleiding van beginnende docenten, maar het analyseren van videobeelden blijft tijdrovend.
'Zou een goed getraind AI-model niet al een heleboel (voor)werk kunnen verrichten? Dan houden onze mensen tijd over om nog meer kwalitatieve feedback te geven.'
Met die vraag gaan we aan de slag. Het uiteindelijk doel is het ontwikkelen van een Video-Interactie-Analyse-Tool (VIAT). Deze tool zal met behulp van AI relevante metadata extraheren uit video-opnames van onderwijssituaties. Ook onderzoeken we hoe deze momenten op een betekenisvolle en overzichtelijke manier kunnen worden gepresenteerd aan de leerkracht of leerkrachten in opleiding. Natuurlijk kijken niet alleen naar de technische aspecten; ethiek en praktische toepasbaarheid spelen ook een belangrijke rol in ons onderzoek.
De aftrap is inmiddels gegeven, en we hebben de eerste richtlijnen al opgesteld. De komende tijd gaan we onderzoeken hoe AI kan bijdragen aan videoanalyse.
Wil je het onderzoek blijven volgen? Meld je dan aan voor onze nieuwsbrief of volg ons op LinkedIn!
