Een keuzewijzer voor data- en AI-opleidingen
25.06.2021
Het AI-onderwijslandschap is uitgestrekt en veelzijdig: er zijn tal van gecertificeerde en introducerende opleidingen rond het gebruik van data en AI in diverse sectoren. Deze opleidingen zijn erg verschillend qua thematische focus, vorm, doel(groep) en lengte. Hoe vind je als geïnteresseerde in dit ruime aanbod de opleiding die bij jouw interesses en voorkeuren past ?
Het Kenniscentrum Data & Maatschappij denkt, samen met de Vlaamse AI Academie, na over deze vraag. De Vlaamse AI Academie catalogeert een overzicht van bestaande opleidingen rond AI op hun website. In dit artikel zetten we onze eerste ideeën op een rijtje. Denk je hier graag mee over na? Laat het ons weten!
Op verkenning
De keuzewijzer moet cursisten (professionelen die hun kennis willen verdiepen) beter begeleiden bij het vinden van een cursus, vorming of opleiding die aansluit bij hun noden, hun expertise en hun ervaringen. Een filtersysteem waarbij filters de interessante opleidingen van de minder interessante opleidingen scheiden is een piste die verder wordt verkend samen met Vlaamse AI Academie. Dit systeem zou bijvoorbeeld op de website van Vlaamse AI Academie kunnen toegevoegd worden aangezien daar alle opleidingen rond AI worden verzameld. Maar welke filters zou zo’n filtersysteem moeten omvatten? Vanuit het ethisch, juridisch en maatschappelijk perspectief, waarop het Kenniscentrum Data & Maatschappij focust, kan dit bijvoorbeeld zijn:
In een mogelijk filtersysteem zoals hierboven zou de cursist ook kunnen filteren op de ethische, juridische en maatschappelijke aspecten van data- en AI-toepassingen. Op die manier kan een cursist die zich niet wil verdiepen in technische kennis gemakkelijk de weg vinden naar een gepaste opleiding die eerder focust op de sociale, ethische en juridische kant van data en AI. Het filtersysteem is gemakkelijk realiseerbaar, maar vraagt wel een zorgvuldige invulling en tagging van de opleidingen in het backend systeem van de website.
Naast een filtersysteem kan een keuzewijzer ook eerder statisch worden vormgegeven. Denk hierbij bijvoorbeeld aan een flowchart waar de cursist aan de hand van zijn/haar antwoorden op de gestelde vragen te weten komt welke opleidingen worden aangeraden. Dit zou er bijvoorbeeld als volgt kunnen uitzien:
Een statische keuzewijzer kent enkele belemmeringen. Het kan erg snel onoverzichtelijk worden. Ter illustratie, de flowchart hierboven is verre van volledig, maar oogt al vrij rommelig. Daarenboven vraagt zo’n keuzewijzer erg veel werk om up te daten. Bij iedere nieuwe opleiding, moet de wijzer worden aangepast.
Een andere mogelijkheid is om een self-assessment test te ontwikkelen zodat cursisten aan de hand van hun antwoorden op vragen een overzicht krijgen van mogelijke te volgen opleidingen. Dit zou bijvoorbeeld opgemaakt kunnen worden door middel van een survey-software (bv. Qualtrics). Deze keuzewijzer wordt gebaseerd op de bovenstaande flowchart, maar de flowchart is zelf niet zichtbaar voor de geïnteresseerde cursisten. Dit is een voorbeeld van een self-assessment-test als keuzewijzer:
De beperkingen van de flowchart spelen ook mee bij de self-assessment-test. Daarenboven neemt zo’n test meer tijd in beslag dan een flowchart doordat er meer clicks nodig zijn van de gebruikers, maar de cursist kan wel een direct gepersonaliseerd resultaat ontvangen.
Hoe gaan we verder?
De komende maanden bekijken we, samen met Vlaamse AI Academie, verder hoe we de keuzewijzer vorm zullen geven. Welke pistes zijn haalbaar, welke niet en waarom? Maakt de keuzewijzer cursisten ook echt wegwijs in het data- en AI-opleidingsaanbod? Nog een heleboel onbeantwoorde vragen.
Denk je hier graag mee over na? Welke zoektermen/tags zou jij willen gebruiken om een AI-opleiding te vinden? Wat zou jouw voorkeur hebben als keuzewijzer? Naar wat voor soort AI-opleidingen ben jij op zoek (welke thema’s,...)? Laat het ons weten op info@data-en-maatschappij.ai.