zondag, mei 5, 2024
Home Blog Pagina 6

Grote vriend Clippy

Veel mensen hebben al weleens met AI te maken gehad. Wellicht ken je onze grote vriend Clippy nog? Clippy was de onofficiële naam van een stuiterende paperclip-assistent van Word, geïntroduceerd door Microsoft in 1997.


Oorspronkelijk was Clippy, die eigenlijk Clippit heette, een van de personages in Microsoft Bob, een besturingssysteem dat in 1995 werd uitgebracht en de kamers van een huis nabootste. Hoewel Microsoft Bob niet succesvol was, bleef Clippit hangen. Clippit, die gebruikers later omdoopten tot Clippy, werd met zijn loerende kraaloogjes jarenlang de virtuele assistent in de Office-software.

Het doel was om mensen te helpen hun tekstverwerkingsvaardigheden te verbeteren. Wanneer gebruikers een leeg document openden, werden zij begroet door de joviale paperclip die advies gaf over alles, van spelling tot het opslaan van bestanden. Clippy wekte daarmee veel irritatie op; hij kwam op de meest onmogelijke momenten en ongevraagd tevoorschijn om zijn helpende hand te bieden. Helaas gaf Clippy ook met enige regelmaat de verkeerde suggesties of deed het helemaal niks. In het begin vonden gebruikers hem grappig, maar naarmate ze vaardiger werden, begon Clippy steeds meer te onderbreken en voelde zijn rondzwervende kraalogen als een grove inbreuk op de privacy.

Hoewel Clippy de dupe werd van kritiek, was hij niet de enige Office-mascotte die beschikbaar was om af te leiden en te irriteren. Zo was er de ‘Genius’, een Einstein-achtig icoon of de ‘Power Pup’, een hond die je kon helpen bij het ophalen van informatie. Clippy was de vooraf ingestelde helper, en zijn wiebelende wenkbrauwen en verwrongen paperclipframe groeven zich in de psyche van Windows-gebruikers en verwierf daarmee een cultstatus.

Microsoft was echter niet doof voor de vele kritieken op Clippy en zorgde voor een kleine make-over van het personage in Office 2000. Maar, de kritieken duurden voort… Microsoft bedacht een ludieke manier om de draak te steken met de vele kritieken van de gebruiker; het kondigde aan dat Clippy werkloos was geworden. Het creëerde een spel waarmee spelers Clippy konden vastnieten met een nietpistool. Zo kwam Clippy aan zijn einde en keerde daarmee niet meer terug in 2007, toen de nieuwste versie van Office werd uitgebracht. Het paperclipje mag dan nu wel met pensioen zijn, hij is voor velen hét voorbeeld van een heel simpele vorm van zelflerende technologie.

Alhoewel… écht met pensioen? Zoals gezegd verwierf Clippy een cultstatus en mede daardoor bleek zijn pensioen van korte duur te zijn. In 2017 bood een anonieme programmeur een Chrome-extensie aan waarmee het paperclipje vrijwel overal kon opduiken. In 2021 organiseerde Microsoft zelfs een Twitter-enquête om Clippy een comeback te laten maken. Het nodigde mensen uit om een Clippy Tweet leuk te vinden. Als het 20.000 likes kreeg, beloofde het bedrijf zijn paperclip-emoji in Microsoft 365 te vervangen door Clippy. Twitter-gebruikers grepen deze gelegenheid spectaculair aan – de tweet heeft momenteel bijna 175.000 likes – en Microsoft hield zich aan de afspraak. De volgende dag werd aangekondigd dat Clippy zou worden opgenomen in de nieuwste emoji-update van Microsoft: “Ja, het is waar – Clippy heeft ermee ingestemd om terug uit pensioen te gaan!” legt Microsoft uit, waarmee de terugkeer van Clippy naar Microsoft Teams werd bevestigd.

Of je nu van hem hield of hem haatte… Clippy is helemaal terug van weggeweest en is wederom de ster van de show. Hij maakt deel uit van nieuwe Teams-achtergronden en schittert volop in een Retro Sticker Pack in Microsoft Teams.

Elephant college

Bijgedragen aan een sessie over #stuurkracht op de studiedag Academie Educatie van de #HAN namens #MOVEL. Ik heb getracht aan de hand van de Disneynature-documentaire ‘Elephant’ paralellen te trekken met het onderwijs.

Onder leiding van de 50-jarige olifant Gaia, die alle ontberingen al ooit heeft doorstaan, migreren de olifanten in een acht maanden durende tocht van een overstroomde rivierdelta naar de rand van de Victoria Falls in het vinden van water. Een eindeloze cyclus, geworteld in eeuwenoude tradities.

De lessen die we van dieren kunnen leren zijn ontzettend waardevol. Als we door het oog van deze kudde nou eens kijken naar ons huidige #onderwijsstelsel. Welke lering trekken wij hier dan uit?
Dat levert interessante gespreksstof op: leiderschap, relatie, innerlijkheid, socialisatie, vorming, oog voor het proces, het afwegen van belangen, intrinsieke motivatie, vertrouwen… en stuurkracht.

Zie mijn bijdrage op LinkedIn.

Leergesprekken vanuit data

Tijdens mijn masteropleiding MOVEL deed ik twee onderzoeken. Het eerste onderzoek richtte zich op gepersonaliseerd leren in het rekenonderwijs van basisschool ‘t Vossenhol in Groesbeek, de school waar ik werkte. Als leerlingen meer autonomie hebben dan is dat goed voor hun zelfvertrouwen en welbevinden. Het is belangrijk dat leerlingen vertrouwen hebben in wat ze kunnen. Als ze dat niet hebben dan kan dat hun prestaties in de weg zitten. Een leraar kan dit doorbreken door het leren van leerlingen te personaliseren en leerlingen meer regie te geven over hun eigen leren. Geloof in eigen kunnen wordt namelijk ook bepaald door of je denkt invloed te hebben op de situatie. Uit het eerste onderzoek kwam onder andere naar voren dat naast een goede leerapplicatie de rol van de leraar van essentieel belang is.

De Schijf van vijf leervragen

Een leraar moet dan wel weten hoe hij of zij een leerling begeleidt en welke leervragen je dan kunt stellen. Daar ging mijn tweede onderzoek dieper op in. Leraren moeten het stellen van leervragen integreren in hun professionele routines. Om leraren hierin te ondersteunen ontwikkelde ik de Schijf van vijf leervragen. Deze tool helpt leraren om bij de verschillende fases van het formatief evalueren goede feedbackvragen te stellen aan de leerlingen. De tool maakt een onderverdeling in feedbackvragen gericht op inhoud, het leerproces én de zelfregulatie van de leerling. Ze koppelen data uit het adaptieve leerplatform Gynzy aan de Schijf van vijf leervragen. Leerlingen krijgen voor, tijdens en na de les feedback op de doelen en criteria die ze opstellen. De leerling heeft zo een hele actieve rol in zijn eigen leerproces. Een focusteam van leraren van basisschool ‘t Vossenhol werken nu met de Schijf van vijf leervragen en zijn enthousiast. Het volgende schooljaar zetten ze het breder uit.

Wat heeft de master mij gebracht?

Ik vind het belangrijk dat leraren leren nadenken over hun eigen onderwijs, dat ze zich bewust zijn dat ze hun eigen onderwijs kunnen inkleuren. We zijn als leraar zelf de architect van onderwijsvernieuwing. Je hebt stuurkracht nodig om het onderwijs naar je hand te kunnen zetten. Er loopt heel veel talent rond in de scholen. Ik wilde onderzoeken hoe we leraren goed in hun rol als onderwijsinnovator in kunnen zetten. In mijn masteropleiding kreeg ik de kans om me te verdiepen in bestaande onderzoeken en de kennis uit onderzoek te koppelen aan de praktijk.

We werken evidence informed, dus we kijken steeds welke kennis al beschikbaar is en hoe we die kunnen toepassen in onze praktijk. Ik heb veel geleerd hoe je gedegen onderzoek kunt doen en ook in het schrijven van onderzoeksrapporten. Het is goed dat je in de opleiding de tijd neemt voor onderzoek, analyse, ontwerpen, reflectie en evaluatie. Het mooie is ook dat we als groep studenten contact houden na de opleiding. We organiseren bijvoorbeeld kennisdeelsessies en geven elkaar tips. En in mijn nieuwe functie als schoolopleider werk ik op dezelfde manier verder aan innovatie van het onderwijs.

Wil je meer weten over de Schijf van vijf leervragen, het onderzoek of de Master Ontwerpen van Eigentijds Leren neem dan contact op met Marc Coolen.

Overeenkomst tussen duiven en Artificiële Intelligentie

Zijn er overeenkomsten tussen de trainingsmethoden van de duiven uit de Tweede Wereldoorlog en de zelflerende objectherkennende AI van tegenwoordig? 

Tegenwoordig maakt men in onze technologische maatschappij voor het versturen van berichten tijdens gewapende conflicten, gebruik van geëncrypteerde satellietverbindingen. Dat was vroeger wel anders. In de Eerste Wereldoorlog, toen het radio- en telefoongebruik nog in de kinderschoenen stond en niet steeds betrouwbaar was, werden aan het front voor het versturen van berichten en boodschappen massaal postduiven ingezet.



Er zijn verhalen bekend uit WO I en WO II waarbij duiven werden gebruikt om nazischepen te identificeren. Tijdens de oorlogen werden ze ingezet om onderzeeërs te helpen herkennen. De Duitsers gebruikten hun onderzeeërs om de geallieerde bevoorradingsschepen te torpederen en te zinken. De geallieerden vonden een manier om deze dreiging te verminderen door de postduiven te trainen om onderzeeërs te herkennen en de locatie van de onderzeeër door te geven aan de schepen die in de buurt waren.

De training van deze postduiven door de Britse geheime dienst was een belangrijke taak en werd uitgevoerd door speciaal opgeleide duivenverzorgers. Het idee was om de duiven te leren om bepaalde schepen te herkennen aan de hand van hun geluiden en vormen, en ook om de richting en afstand van de onderzeeër te bepalen. Na verloop van tijd zouden de duiven dan deze schepen op eigen initiatief gaan herkennen en terugkeren naar de basis om de informatie terug te sturen naar hun verzorgers en om hun beloning te ontvangen. Deze manier bleek zeer effectief te zijn, omdat de duiven snel en gemakkelijk over grote afstanden konden reizen. Bovendien waren ze moeilijk te detecteren door de Duitsers, omdat ze geen elektronische signalen uitzonden zoals radiocommunicatie. Hoewel deze methode van communicatie nu misschien verouderd lijkt, blijft het een belangrijk onderdeel van de militaire geschiedenis en het gebruik van dieren in oorlogsvoering.

Ondanks dat deze trainingsmethoden van de duiven in oorlogsvoering en de zelflerende objectherkennende AI van tegenwoordig op het eerste gezicht niet direct te vergelijken zijn met elkaar, zijn er zeker overeenkomsten. In beide gevallen gaat het om het leren van objecten te herkennen en dit te koppelen aan beloningen. Bij de duiven was de beloning voedsel, terwijl bij de AI de beloning bestaat uit het verbeteren van de prestaties van het algoritme. De natuurlijke, maar ondoorgrondelijke manier waarop de duiven leerden om schepen te herkennen, kan gezien worden als een voorloper van de huidige machine learning-technieken. In beide gevallen gaat het om het leren van objecten te herkennen door middel van trial-and-error en feedback. Dit laat zien dat de wortels van AI verder teruggaan dan veel mensen denken en dat de natuur een inspiratiebron kan zijn voor het ontwerpen van intelligente systemen.

GPS-tocht Groesbeek

0
Zoek je nog een leuke, sportieve invulling van de dag in deze Corona-tijd? Ik heb een GPS-wandelspeurtocht gemaakt door de prachtige natuur van Groesbeek.
 
 
Download daarvoor de app ‘Actionbound’ op je telefoon. Daarna start je de Bound, typ je in het zoekscherm ‘Bruuk’ en dan… “veel plezier.”
 

Actionbound is een tool waarmee je een interactieve leerwandeling kunt maken. Hierbij kun je denken aan opdrachten, geluidsfragmenten, videofragmenten, etc.

Lijkt het je leuk om zelf zo’n wandeling te maken? Op iXperiumplus.nl staat een handleiding.

 

Afstandsonderwijs coördineren

De afgelopen weken ben ik vooral druk geweest met het adviseren van het bestuur en de directeuren van SPOG, kaders opstellen, professionaliseren van het personeel en rust en overzicht creëren voor directies, leraren, leerlingen en ouders.

Er worden creatieve en innovatieve oplossingen bedacht om het afstandsonderwijs vorm te geven. Er ontstaan initiatieven als padlets, Google Sites en live streams om contact te houden met leerlingen en om leerstof aan te bieden. De meeste scholen werken daarin met een mix tussen digitaal werk en middels samengestelde werkboekjes.