Projecten in de klas

Het project in de klas

Het project ‘Gewetensvolle taal’ gaat over de rol van taal en accenten bij het maken van morele keuzes. Het bestaat uit twee delen die in principe op één dag op school worden uitgevoerd in het voorjaar van 2024:

Deel 1 (ongeveer 3 lesuren)

Na een inleiding door onderzoeker Susanne Brouwer maken leerlingen eerst kennis met meertaligheid en accenten. Ze ontdekken van elkaar hoeveel talen ze kennen en of ze accenten in geluidsfragmenten kunnen herkennen. ­Daarna maken leerlingen kennis met morele dilemma’s en hoe je daarover in gesprek kunt gaan, aan de hand van een filmpje met een gedachte-experiment. Met behulp van de werkvorm beweegredenen onderzoeken de leerlingen ook eigen standpunten bij morele dilemma’s, zowel vanuit de ratio als vanuit het gevoel. Als afsluiting vertelt Susanne Brouwer over haar eigen onderzoek.

Deel 2 (ongeveer 2 lesuren)

De leerlingen voeren in groepjes een experiment uit van het eigen onderzoek van Susanne Brouwer. Met behulp van laptops (indien nodig kan de Radboud Universiteit hiervoor zorgen) laten de leerlingen andere kinderen op school luisteren naar twee morele dilemma’s, ingesproken met of zonder buitenlands accent. De gegevens verzamelen de groepjes in een Excel bestand dat automatisch de resultaten uitrekent. Als afsluiting bespreken de onderzoekers met de leerlingen hoe hun onderzoek is gegaan en bekijken ze samen de resultaten. Deze vergelijken ze met de resultaten van Susanne Brouwer in haar eigen onderzoek.

Over het onderzoek van Susanne Brouwer

Elke dag maken we keuzes die kleine (Wat neem ik op mijn boterham?) of grote gevolgen (Draag ik een mondkapje als ik me ziek voel?) kunnen hebben. Ethisch verantwoord leven betekent dat onze keuzes moeten worden afgestemd op bepaalde morele principes. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat morele keuzes kunnen variëren afhankelijk van de context, hoezeer we ook geloven in onze morele principes. Zo blijken mensen als ze een moreel dilemma voorgelegd krijgen in hun tweede taal meer rationele keuzes te maken dan in hun moedertaal, waar relatief meer emotionele keuzes worden gemaakt. Dit fenomeen staat bekend als het Foreign Language effect.

Susanne Brouwer heeft gevonden dat een vergelijkbaar fenomeen zich ook voordoet bij buitenlandse accenten. Uit haar onderzoek blijkt dat we rationelere keuzes maken wanneer een moreel dilemma wordt voorgelegd door een spreker met een buitenlands accent dan door een moedertaalspreker zonder accent. Dit Foreign Accent effect kan op verschillende manieren verklaard worden. Ten eerste voelen we in onze moedertaal meer emoties, waardoor we emotioneler reageren. Ten tweede kost het luisteren naar een buitenlands accent ons meer cognitieve inspanning en daardoor worden we rationeler. Tot slot kan psychologische afstand zorgen voor meer rationaliteit: bij het horen van een buitenlandse spreker nemen we meer afstand, omdat diegene niet bij onze sociale groep hoort.

Het onderzoek van Brouwer is van belang omdat het merendeel van de wereldbevolking tweetalig is. Hierdoor komen veel mensen in aanraking met buitenlandse sprekers van hun moedertaal. Deze ontwikkeling zie je ook in de klas: steeds meer leerlingen spreken thuis een andere taal naast het Nederlands. Het Foreign Accent effect heeft dus ook gevolgen voor het onderwijs. Door de rijkdom van talen in de klas zichtbaar te maken, worden leerlingen zich bewust van hun meertaligheid en die van hun klasgenoten. Zo ontwikkelen leerlingen een open houding voor andere talige en culturele achtergronden, wat een positief effect kan hebben op hoe leerlingen in een klas met elkaar omgaan.

We zijn heel erg afhankelijk geworden van grote zoekmachines (Google, Bing, Yahoo, etc.) om informatie te vinden en het gigantische internet te navigeren. Verder krijgen we dagelijks tientallen suggesties van aanbevelingssystemen over nieuws, filmpjes, muziek en producten om te lezen, kijken, luisteren of kopen. Het is voor zowel gebruikers, als bedrijven die er geld mee verdienen, heel belangrijk dat deze systemen goed werken. Dit project is gebaseerd op het onderzoek van Harrie Oosterhuis naar een betere methode voor zoekmachines en aanbevelingssystemen. In het project maken leerlingen kennis met de werking van zoekmachines en aanbevelingssystemen, zonder gebruik te maken van een computer. Daarbij ontdekken ze antwoorden op de volgende vragen:
Hoe weten zoekmachines naar welke van de miljarden webpagina's jij op zoek bent? Hoe doen ze dat binnen milliseconden? Hoe komt een aanbevelingssysteem erachter wat jij leuk vindt? Wanneer is dit makkelijk of moeilijk? Wat zijn de nadelen van deze grote systemen? En kunnen we eigenlijk wel zonder?

Het project in de klas

Het project ‘Zoekende computers’ bestaat uit een aantal activiteiten die in de klas zullen worden uitgevoerd en die inzicht geven over hoe internetzoekmachines en aanbevelingssystemen werken. Aanbevelingssystemen zijn de programma’s die ervoor zorgen dat je op websites en in apps als YouTube, Netflix en TikTok bepaalde suggesties krijgt voorgeschoteld.

Na een inleiding door Harrie Oosterhuis, maken leerlingen eerst kennis met zoekmachines. Niet door achter de computer te kruipen, maar door handmatig informatie te zoeken. Op deze manier ontdekken ze hoe moeilijk het is om, in een berg ongeordende informatie, de gewenste informatie te vinden. In een volgende stap zoeken leerlingen weer naar informatie, maar nu kunnen ze gebruik maken van indexen, iets dat zoekmachines ook gebruiken bij het zoeken naar informatie.

De volgende stap is het nabootsen van aanbevelingssystemen. Nadat de leerlingen het verschil tussen zoekmachines en aanbevelingssystemen is uitgelegd, gaan ze een aanbevelingssysteem nabootsen. Dit doen ze door bij elkaar te proberen een voorkeur vast te stellen op basis van eerdere keuzes, net zoals aanbevelingssystemen dat doen. Daarbij maken ze kennis met verschillende principes die computers ook gebruiken om aanbevelingen te maken.

Tussen de activiteiten door wordt steeds de parallel tussen de activiteiten en computers besproken en uitgelegd. Door op deze manier juist buiten de computer om kennis te maken met de principes waar de computer mee werkt, krijgen leerlingen inzicht in hoe processen in de computer werken.

Over het onderzoek van Harrie Oosterhuis

Zoekmachines en aanbevelingssystemen gebruiken ‘machine learning’ methoden om te leren van het gedrag van gebruikers, zodat ze zich automatisch aanpassen naar hun voorkeuren. In essentie werken deze zelflerende methodes als volgt: ze kijken naar hele grote datasets met heel veel voorbeelden van keuzes die gebruikers gemaakt hebben, en proberen hier patronen in te herkennen. Bijvoorbeeld, door te kijken naar welke series Netflix gebruikers hebben gekeken, en vervolgens te herkennen welke eigenschappen van de gebruiker en serie vaak samen gaan. Zo probeert het systeem te voorspellen of een serie en een gebruiker een goede match zijn. Hoe accurater deze voorspelling, hoe beter de aanbevelingen van de service zullen zijn.

De uitdaging voor het leren van gebruikersgedrag is dat dit wordt beïnvloed door heel veel factoren die niets met voorkeur te maken hebben.  Er kunnen meerdere reden zijn dat iemand product X koopt en niet Y. Het kan zijn dat iemand daadwerkelijk een voorkeur heeft voor product X, maar het kan ook zijn dat product X vaker is aanbevolen of dat product Y zelfs helemaal niet is getoond.  Vaak zegt gebruikersgedrag dus meer over welke aanbevelingen werden gedaan of wat voor zoekresultaten werden weergegeven (presentatie factoren), dan de werkelijke voorkeuren van gebruikers (effect van voorkeuren).

De onderzoeksrichting van Harrie Oosterhuis gaat over het scheiden van het effect van voorkeuren en van presentatie-factoren (dus de rol van aanbevelingen en zoekresultaten) op gebruikers. Hier waren twee aanpakken gebruikelijk: een frequentie-methode en een regressie-methode. De frequentie-methode kijkt naar hoeveel gebruikers op een item klikken. Vervolgens wordt op basis van diverse gegevens geschat hoeveel gebruikers hebben overwogen op het betreffende resultaat te klikken. Op basis daarvan wordt weer gekeken welk percentage gebruikers zou klikken als alle gebruikers het item zouden overwegen.  Bijvoorbeeld, 12% van de gebruikers heeft op een zoekresultaat geklikt, maar omdat het onder aan de lijst staat denken we dat maar 40% het heeft overwogen. De frequentie-methode corrigeert voor de 60% missende gebruikers en schat in dat 30% van alle gebruikers een voorkeur heeft voor het resultaat (12% van 40% is 30%). De eigenschap-methode kijkt naar bepaalde eigenschappen van het resultaat, bijvoorbeeld hoeveel woorden van de zoekopdracht in het resultaat voorkomen, en schat op basis daarvan in hoe veel gebruikers gaan klikken. Harrie Oosterhuis heeft een manier bedacht die beide aanpakken combineert, door zowel naar de klikfrequentie als de eigenschappen van resultaten te kijken. Wat de nieuwe methode uniek maakt is dat het wiskundig onderbouwd is, waardoor bewezen kan worden dat de methode gegarandeerd het goede antwoord geeft als er genoeg data beschikbaar is (onder bepaalde aannames).

Doordat de nieuwe methode veel minder data nodig heeft dan de oude methodes, is deze ook goed te gebruiken door kleinere bedrijven die nog niet veel gebruikers hebben. Maar ook grote tech-bedrijven hebben er veel baat bij, zij kunnen zich sneller aanpassen naar gebruikersvoorkeuren, doordat ze veel efficiënter kunnen leren van hun klanten.

Duizenden jaren lang hebben we neergekeken op onze neus. Wij mensen zijn toch geen dieren die overal maar aan snuffelen? Ruiken is iets laag-bij-de-gronds! Maar toen kwam de wetenschap! En die liet zien dat de menselijke neus eigenlijk veel meer kan dan we eerst dachten. Net als honden kunnen mensen een geurspoor volgen door een grasveld. Soms zijn we zelfs beter dan honden en muizen in het ontdekken van een geur! We gebruiken geur om te bepalen of we iets lekker vinden om te eten of juist niet. Ook willen we ontsnappen van vieze geuren die mogelijk gevaarlijk voor ons zijn, zoals rook of gas. En wisten jullie dat we zelfs met elkaar kunnen communiceren via onze geur, zonder dat we dat merken? Lichaamsgeur klinkt vies, maar het is ook bijzonder: het vertelt anderen hoe je je voelt, zoals bang, blij of boos. Hoe goed kunnen jullie eigenlijk ruiken? Dit gaan we onderzoeken! En hoe voer je eigenlijk onderzoek uit met geur? Dat gaan jullie ervaren!

Het project in de klas

Het project ‘Er hangt iets in de lucht…' bestaat uit vier onderzoeksactiviteiten die in de klas worden uitgevoerd gedurende een dagdeel (ongeveer 2,5 uur). Onderzoeker Jasper de Groot en zijn collega’s zullen de activiteiten uitleggen en begeleiden. Zij zullen de materialen verzorgen en klaarzetten in het lokaal. Van de leraar vragen we dat deze ondersteuning biedt bij de begeleiding.

Het project begint met een korte presentatie door onderzoeker Jasper de Groot over ons reukvermogen. Hierna gaat de klas uiteen in groepen van 6 tot 8 leerlingen en zullen de groepjes in een circuit vier verschillende activiteiten uitvoeren:

1. Met behulp van geurstiften onderzoeken leerlingen hoe goed ze kunnen ruiken. Iedere geurstift heeft een meerkeuze-antwoordenkaart, waaruit de leerling de best passende geur kan kiezen. Als alle leerlingen proefpersoon zijn geweest, verwerken ze hun antwoorden en vergelijken die met hun groepsgenoten en met resultaten uit eerder onderzoek.
2. Leerlingen gebruiken absorberende kompressen om de geur van (angst)zweet te verzamelen. Tijdens het dragen van twee kompressen onder hun oksels, zullen de leerlingen óf een spannende video bekijken, óf een sportieve oefening doen waarbij ze een beetje van gaan zweten. Vervolgens draaien de rollen om, zodat er uiteindelijk van iedere leerling (anoniem) een ‘sport’ en een ‘angst’ monster wordt verzameld.
3. Met behulp van een ‘olfactometer’, een geurverspreidingsmachine, onderzoeken leerlingen of ze het verschil kunnen ruiken tussen angstzweet en sportzweet. Ze gebruiken hiervoor de kompressen die verzameld zijn in de vorige activiteit.
4. Leerlingen onderzoeken wat er gebeurt als je geuren met elkaar mengt. Hiervoor gebruiken ze de geur van vanille, vers gemaaid gras en een component van de geur van angst. Door combinaties te maken ontdekken ze of er zo nieuwe geuren ontstaan of dat ze de aparte geuren nog kunnen ruiken in het mengsel.

Als afsluiting bespreekt Jasper de Groot de activiteiten klassikaal met de leerlingen en legt hij uit hoe de activiteiten aansluiten bij zijn eigen onderzoek.

Over het onderzoek van Jasper de Groot

Jasper de Groot onderzoekt “de chemie tussen ons” - de sociale functies van het menselijk reukorgaan. Onderzoek naar sociale communicatie via geur is in de jaren ’70 en ’90 van de vorige eeuw meerdere keren opgestart. Het bleek echter een moeilijk onderzoeksgebied te zijn, dat niet goed vanuit één onderzoeksrichting te vatten was, waardoor belangstelling voor dit onderwerp steeds weer uitdoofde. Jasper de Groot doorbrak deze trend door het onderzoek multidisciplinair aan te pakken. In zijn onderzoek combineert hij evolutionaire theorieën en psychologische theorieën en betrekt hij ook de scheikundige én neurologische aspecten van geur. Daarbij heeft hij met behulp van VR-brillen laten zien dat geurbeleving in een realistische omgeving heel anders is dan in een steriele laboratoriumomgeving. Voor degelijk en bruikbaar onderzoek is het dus essentieel dat geuronderzoek in echte of realistisch lijkende sociale situaties wordt gedaan. In zijn onderzoek heeft Jasper de Groot ook laten zien dat de hoeveelheid angst die mensen ervaren samenhangt met de hoeveelheid angst-gerelateerde geurstofmoleculen die hun neus bereiken. Ondanks de complexe chemie van geur, weet het menselijk reuksysteem verschillende doses angstgeur vrij eenvoudig te herkennen.