Hulp van generatieve AI bij het (her)ontwerpen van het curriculum: het grove ontwerp

Wat is een ‘grof ontwerp’?

Het ontwerpen of herontwerpen van curricula begint vaak met het grove ontwerp, ook wel de blauwdruk genoemd. Hierin staat:

welke leerinhouden (competenties, eindkwalificaties, leeruitkomsten, kennis- en vaardigheidsdomeinen) in welke opleidingsfase aan bod komen. In welke modules, perioden of vakken bekwamen studenten zich in welke leerinhouden?

welke uitgangspunten of principes het ontwerp richting geven.

Voorbeelden van zulke uitgangspunten:

Visie op het beroep: hoe de opleiding de eigen professional ziet en zich hiermee onderscheidt van andere opleidingen. Deze visie bepaalt vaak welke accenten in het programma gelegd worden.

Didactisch concept: de gekozen aanpak voor de leerroute en de samenhang van inhouden, zoals flexibel modulair opleiden of programmatisch toetsen (vaak met grotere onderwijseenheden).

Na het grove ontwerp volgt het fijne ontwerp, waarin per onderwijseenheid leeractiviteiten, toetsen en materialen worden uitgewerkt.

AI?

Generatieve AI modellen (genAI; zoals chatGPT, Notebook Google LM) kunnen helpend zijn in het uitwerken en verfijnen van het grove ontwerp. In dit artikel doe ik enkele suggesties in het bijzonder in de vorm van voorbeeldprompts en geef ik adviezen in het omgaan met genAI bij het ontwerpen van curricula.

Een agent is overigens handig om in te richten wanneer je gedurende langere tijd telkens in dezelfde context vragen stelt of genAI in het geven van een antwoord telkens dezelfde broninformatie moet raadplegen. Hoewel ook binnen chatGPT de mogelijkheid bestaat tot het aanmaken van een project. De meeste genAi-modellen hebben daarnaast nu ook een geheugen om een eerdere dialoog voort te kunnen zetten.

Voorbeelden van prompts

Ik heb allerlei prompts uitgeprobeerd bij het (her)ontwerpen van een curriculum, met als doel de visie op het beroep aan te scherpen, het huidige curriculum te evalueren, en om de structuur en opbouw van een programma en/of een toetsprogramma te verkennen. Klik hier voor voorbeelden van prompts die je voor jouw opleiding specifieker kunt formuleren. Ik heb deze prompts overigens uitgetest met openbaar beschikbare bronnen, in het bijzonder landelijke opleidingsprofielen via de site van Vereniging Hogescholen, kwalificatiedossiers via Samenwerkingsorganisatie Beroepsonderwijs Bedrijfsleven, informatie gepubliceerd op sites van instellingen (bijvoorbeeld over de visie op onderwijs) of bijvoorbeeld informatie over curricula via onderwijs- en examenreglementen gepubliceerd via docfield.

Adviezen en tips

Geen van de door genAI gegeneerde antwoorden zijn als definitieve uitkomsten te beschouwen. Het grove ontwerp wordt niet door genAI gegenereerd. Het grove ontwerp is mensenwerk, vereist menselijke denkkracht en beslissingen van betrokkenen waarbij genAI op onderdelen het proces kan ondersteunen. De antwoorden scherpen slechts het denken en helpen de uitwisseling of structureren het gesprek: herkennen collega’s de door AI gegeven voor- en nadelen van elk scenario, bijvoorbeeld? Wat vinden collega’s van de grove opzet van de opleiding door genAI gegenereerd uitgaande van ontwerpprincipes? Prompts zijn slechts startvragen met de intentie om mogelijkheden te verkennen. Betrokkenen bij opleidingen zullen ook meer specifieke of aanvullende informatie willen meegeven. En ook kan het helpend zijn om genAI de vraag te stellen om uitgaande van reacties van collega’s, suggesties te doen voor aanpassingen aan tussentijdse opbrengsten. Maak daartoe binnen chatGPT bijvoorbeeld een project aan.

Andere tips en aandachtspunten:

Ben specifiek! Als je niet precies weet wat je zou willen weten, dan is je prompt onvoldoende specifiek en krijg je geen bruikbare door genAI-gegenereerde output. Laat de agent eventueel feedback geven op je prompt of plaats de agent in een bepaalde rol of context (onderwijskundig expert met veel ervaring met curriculumontwerp in een bepaald domein). Dat laatste helpt de agent om het juiste ‘register’ erbij te betrekken / uit ‘het juiste vaatje te tappen’. De kwaliteit van het antwoord op je vraag is afhankelijk van het model dat je inzet (ChatGPT 5.0 bijvoorbeeld) en je eigen prompting-skills: zie prepare of gebruik de prompt optimizer.

Stapje voor stapje! Een landelijk opleidingsprofiel of een kwalificatiedossier uploaden en vragen om een voorstel voor een fijn ontwerp is een veel te grove en grote vraag. Wees specifiek in de parameters en breek het proces op in kleine stukjes.

Het is pas goed als je ‘hoofd op knappen staat’. GenAI komt binnen enkele seconden met een antwoord op best complexe vragen. Het lijkt indrukwekkend op het eerste gezicht maar neem echt de tijd om de output te evalueren en pas aanvankelijke prompts aan, leg ze nog eens (later) voor, vertaal je twijfels of nieuwe vragen naar een aangescherpte prompt etc. Ga de interactie aan en ben je bewust van de aanscherpingen die je vraagt. Des te bewuster, des te meer je met AI verder komt. Een goede sessie met genAI is intens en kost best wat ‘hoofdbrekens’.