Niet alleen commerciële bedrijven zijn volop de mogelijkheden van AI aan het verkennen. Ook vzw’s en andere organisaties uit de social profit doen dat.
Centrum Ganspoel maakt als erkende school voor buitengewoon basisonderwijs deel uit van een vzw die een brede waaier aan diensten aanbiedt, van advies tot zorg, op maat van personen met een visuele of meervoudige beperking. Precies in die context paste het AI-proefproject dat Sparkle voor de school uitwerkte.
‘Om de ontwikkeling van de leerlingen correct in kaart te brengen en op te volgen, doorlopen wij een cyclisch proces’, vertelt Katrien Strauven, de voormalige directeur van de school – ze staat intussen aan het hoofd van een andere school – die het project trok. ‘Daarbij bepalen we telkens de beginsituatie van iedere leerling en selecteren we aangepaste leerdoelen op lange en korte termijn. Met die doelen voor ogen geven we een lessenpakket op maat, waarna er een evaluatiefase volgt en we eventueel bijsturen.’
Tijdrovend analyseproces
Die aanpak zorgt niet alleen voor dynamische leersteun op maat, maar ook voor een aanzienlijk volume aan educatieve data die verspreid zitten over talloze plannings- en evaluatiedocumenten in Word-formaat. ‘Ook de rapportering aan de ouders gebeurt via Word-documenten’, vertelt Strauven.
Om een beeld te krijgen van de evolutie van een leerling doorheen de verschillende leerjaren moeten de medewerkers van de school al die documenten telkens opnieuw handmatig doorzoeken en analyseren. ‘Het ontlokte ons de vraag of artificiële intelligentie voor dat probleem geen oplossing kon bieden.’
Via Engage4, een expert in maatschappelijk engagement en ervaringsgericht leren, kwam die vraag uiteindelijk terecht bij de datawetenschappers van Sparkle, een bedrijf uit de Cronos-groep. Sparkle stelde zijn AI-expertise gratis ter beschikking van de school. ‘Al sinds 2015 ontwikkelen wij leertrajecten waarin we medewerkers van commerciële bedrijven uitdagen om hun jobspecifieke kennis en competenties in te zetten binnen de non-profitsector’, vertelt Mieke Nieuwdorp, oprichter van Engage4.
Die specifieke vorm van ‘corporate volunteering’ levert een onmiskenbare winst op voor beide partijen. Ook al is dat soms, zoals bij dit project het geval was, in de eerste plaats een gedeelde leerwinst. Hoewel het team van Sparkle tijdens het traject op enkele beperkingen stootte, bood het project waardevolle inzichten in de complexiteit van het ontsluiten van educatieve data met behulp van AI. Katrien Strauven en haar collega’s hebben nu het nodige inzicht verworven in hoeverre het gebruik van AI haalbaar is voor sommige van hun noden, en wat er op dit moment (nog) niet haalbaar is.
Een jaar is lang in AI
‘Het probleem was dat veel van onze documenten ook inhoudelijk relevant beeldmateriaal bevatten, zoals pictogrammen’, legt ze uit. ‘Daarvoor hadden we een Large Language Model nodig dat tegelijk zowel tekst- als beeldmateriaal kan interpreteren. De gratis versies die wij uitgetest hebben, bleken nog onvoldoende in staat om er echt onbezorgd mee in productie te gaan.’
‘Intussen hebben die LLM’s, en met name hun capaciteit om beelden te interpreteren, het afgelopen jaar ook alweer een gigantische evolutie doorgemaakt’, besluit Alexander Deleeck, datascientist bij Sparkle. ‘Ik ben ervan overtuigd dat de resultaten vandaag gevoelig beter zouden zijn dan een jaar geleden.’