Az onderwijsinstellingen két olyan munkatípust kombinálnak, amelyeknek kevés közük van egymáshoz: a tanítás és begeleiding egyfelől, és az administratie, planning és verantwoording másfelől. A niet-lesgebonden órák legnagyobb része roosterwerk-ben, toetsing és nakijken-ben, az ouders és inspectie felé történő verslaglegging-ben, valamint leerlingekkel, studenten-ekkel és ouders-szel folytatott communicatie-ban jelenik meg. Ezenkívül van egy beleid és kwaliteitszorg réteg, amely erősen kötődik a wet- en regelgeving-hez, az onderwijsinspectie-től az examenreglementen-ig.
Három körülmény határozza meg, hogyan lehet ezt a munkát megosztani AI és emberek között. Először a persoonlijk contact mértéke: a leerlingek és studenten begeleiding-je megköveteli valakinek az ontwikkeling-jének, motivatie-jának és welzijn-jének megítélését, ami nem fogható meg egy systeem-ben. Másodszor a regeldruk: az examens, diploma's és leerlingdossiers szigorú procedures-hez kötöttek, ami azt jelenti, hogy a geautomatiseerde output mindig igényel egy rögzített controlemoment-ot. Harmadszor a systemen versnippering-je: sok school egy leerlingvolgsysteem-mel, egy roosterpakket-tel, egy communicatietool-lal és egy külön omgeving-gel dolgozik a toetsing-hez, amelyek gyakran nem kapcsolódnak zökkenőmentesen egymáshoz. Ez a versnippering határozza meg, mennyi idő szükséges még ahhoz, hogy a gegevens-eket systemen között átvigyék, még akkor is, ha az AI már el tudja végezni az inhoudelijke munkát.
Bizonyos feladatoknál az eredmény jól ellenőrizhető, és a hiba esetén felmerülő risico korlátozott, ezért az AI a teljes munkát elvégezheti. Gondoljon a vaste regels alapján készített conceptroosters generálására, a lesmateriaal oefenvragen-né tömörítésére, az ouders-nek szóló standaardbrieven megfogalmazására, valamint a vergaderingen transcriberen-jére és összefoglalására. Ide tartozik a cijfers és aanwezigheid alapján készített rapportteksten előkészítése, valamint az inschrijving, roosters vagy examendata-val kapcsolatos veelgestelde vragen megválaszolása is. Ez utóbbi típusú kérdés átfedésben van azzal, amit milyen munkát vehet át az AI az ügyfélszolgálaton is leír: a felismerhető kérdések fix válasszal jól alkalmasak a teljes automatizálásra.
A onderwijswerk nagy része abba a kategóriába tartozik, ahol az AI elkészít egy concept-et, és egy ember azt megítéli, módosítja vagy elveti. A open vragen és essays nakijken-je itt a legnyilvánvalóbb példa: az AI generálhat egy első beoordeling-et és feedback-et, de egy docent-nek azt jóvá kell hagynia vagy javítania, különösen ott, ahol a cijfer beleszámít egy diploma-ba. Ugyanez vonatkozik az egyéni ontwikkelplannen összeállítására, ahol az AI mintákat jelezhet a data-ban, de valakinek a helyzetéről szóló duiding emberi munka marad. Az ouders-szel folytatott gesprekken előkészítésénél vagy a lehetséges leerachterstanden jelzésénél is az AI adhat kapaszkodókat, míg az interpretatie és a communicatie a professional feladata marad. A financiële és administratieve feladatok, például subsidieaanvragen vagy begrotingen körül hasonló megosztás érvényes, mint amit milyen munkát vehet át az AI a pénzügyi osztályon leír: az AI biztosítja a cijferwerk-et és az első analyse-t, az ember felelős marad a végső döntésért.
Az onderwijs magja - a tényleges lesgeven, begeleiden és az emberek ontwikkeling-jükben történő beoordelen-je - emberi munka marad. Ez vonatkozik a diploma-t vagy doorstroom-ot meghatározó eindbeoordelingen-re, a leerlingek zorg, gedrag vagy welzijn-jéről szóló gesprekken-re, valamint a pedagogische relatie-ra, amely szükséges ahhoz, hogy valakit motiváljon vagy irányítson. Az onderwijskwaliteit-tal, examinering-gel és az onderwijsinspectie-vel való bánásmóddal kapcsolatos beleidskeuzes megkövetelnek egy verantwoordelijke functionaris-t, aki képes megmagyarázni és megvédeni az eredményt. Ahol ez personeelsbeslissingen-eket érint, mint a docenten vagy ondersteunend personeel bevetése, saját wettelijke vereisten érvényesek, amelyek függetlenek attól, hogy az AI technikailag mit tud átvenni.
Az onderwijs-beli megosztás hasonlóságokat mutat más szektorokkal, ahol a persoonlijk contact és a regelgeving összekapcsolódik. A mit vehet át az AI a zorg-ban témában is felmerül a kérdés, hogy meddig mehet az automatizálás olyan feladatoknál, amelyek az emberek veiligheid-jét vagy welzijn-jét érintik, míg az administratieve processen teljesen automatizálhatók. Az intézmények, amelyek emellett inkopen-nel vagy leveren-nel is foglalkoznak, például leermiddelen beszerzésénél, elemeket ismerhetnek fel a mit vehet át az AI a nagykereskedelemben témából is, ahol a bestelprocessen és voorraadbeheer jól automatizálhatók, amíg a systemen összekapcsolódnak egymással.
A három kategória közötti megosztás nagyon eltérő school-onként, functie-nkint és a használt systeem szerint. Egy általános becslés kevés mondanivalóval bír egy konkrét locatie helyzetéről. Aki szeretné megtudni, hogy a saját feladatainak melyik része alkalmas már ma automatizálásra, kitöltheti az ftetoai ingyenes quickscan-jét: tizenkét kérdés, account nélkül, jelzéssel arról, hogy a saját profilban az órák mekkora része vehető át jelenleg az AI által. A teljes werkscan, amely mélyebben belemegy a specifikus functies-ba és processen-be, még épülőben van, és itt nem kínáljuk kant-en-klare megoldásként.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.