Digitaal klaslokaal met leerlingen met computers en laptops
Digitaal klaslokaal met leerlingen met computers en laptops

Hybrid Human-AI Regulation

Supporting young learners' self-regulated learning
Looptijd
1 februari 2021 tot 31 januari 2026
Projecttype
Onderzoek

Door menselijke en kunstmatige intelligentie te combineren ontstaan nieuwe hybride systemen. Deze zijn veelbelovend voor het trainen van menselijke vaardigheden. In dit project ontwikkelen Inge Molenaar en het Adaptive Learning Lab van de Radboud Universiteit een ‘Hybrid Human-AI Regulation-systeem’ (HHAIR-systeem). Dat kan de zelfregulatievaardigheden van leerlingen trainen wanneer ze leren met adaptieve (zelf-aanpassende) leermiddelen.

Het HHAIR-systeem richt zich op jonge leerlingen van 10 tot 14 jaar. Voor veel van hen zijn zelfregulatievaardigheden cruciaal in de huidige samenleving. Leerlingen in het Nederlandse basis- en voortgezet onderwijs gebruiken dagelijks adaptieve leermiddelen voor rekenen, wiskunde en taalonderwijs. Deze methodes passen het aanbod aan op basis van de leerprestaties van leerlingen, maar zelfs de meest geavanceerde leermiddelen bieden nog geen optie voor leerlingen om zelf het niveau van de lesstof bij te sturen.

Verantwoordelijkheid voor het leerproces

Het HHAIR-systeem helpt de leerlingen eerst bij het reguleren. Vervolgens draagt het in toenemende mate de verantwoordelijkheid voor de regulatie van het leerproces over aan de leerling. Eerst geven dashboards de leerlingen inzicht in hoe de AI hun leerproces beïnvloedt. Later vormen de dashboards een spiegel die leerlingen inzicht geeft in hoe zij zelf hun leerproces in de gaten houden. Op deze manier optimaliseert HHAIR zowel het leren als de ontwikkeling van zelfregulatievaardigheden die belangrijk zijn om een leven lang succesvol te blijven leren. Dit project ontwikkelt het eerste hybride systeem dat menselijke zelfregulatievaardigheden traint met behulp van kunstmatige Intelligentie.

Door menselijke en kunstmatige intelligentie te combineren ontstaan nieuwe hybride systemen. Deze zijn veelbelovend voor het trainen van menselijke vaardigheden. In dit project ontwikkelen Inge Molenaar en het Adaptive Learning Lab van de Radboud Universiteit een ‘Hybrid Human-AI Regulation-systeem’ (HHAIR-systeem). Dat kan de zelfregulatievaardigheden van leerlingen trainen wanneer ze leren met adaptieve (zelf-aanpassende) leermiddelen.

Het HHAIR-systeem richt zich op jonge leerlingen van 10 tot 14 jaar. Voor veel van hen zijn zelfregulatievaardigheden cruciaal in de huidige samenleving. Leerlingen in het Nederlandse basis- en voortgezet onderwijs gebruiken dagelijks adaptieve leermiddelen voor rekenen, wiskunde en taalonderwijs. Deze methodes passen het aanbod aan op basis van de leerprestaties van leerlingen, maar zelfs de meest geavanceerde leermiddelen bieden nog geen optie voor leerlingen om zelf het niveau van de lesstof bij te sturen.

Het HHAIR-systeem helpt de leerlingen eerst bij het reguleren. Vervolgens draagt het in toenemende mate de verantwoordelijkheid voor de regulatie van het leerproces over aan de leerling. Eerst geven dashboards de leerlingen inzicht in hoe de AI hun leerproces beïnvloedt. Later vormen de dashboards een spiegel die leerlingen inzicht geeft in hoe zij zelf hun leerproces in de gaten houden. Op deze manier optimaliseert HHAIR zowel het leren als de ontwikkeling van zelfregulatievaardigheden die belangrijk zijn om een leven lang succesvol te blijven leren. Dit project ontwikkelt het eerste hybride systeem dat menselijke zelfregulatievaardigheden traint met behulp van kunstmatige Intelligentie

Financiering

Contactinformatie

Meer weten over dit onderzoek? Media kunnen voor vragen contact opnemen nemen met de wetenschapsredacteur. Voor overige vragen, neem contact op met de onderzoeker.