Kinderuniversiteit “Juf of mees robot?” door professor Marc Vermeulen – Tilburg University
Man, dit is de volste collegezaal die ik ooit van m'n nose gehad heb. Ik word helemaal zenuwachtig van. Hartstikke welkom hier op de campus van de Tilburgse Universiteit. Ik ben professor aan deze universiteit. Ik ga jullie een lesgegeven over een onderwerp... waar we hier ook echt serieus over nadenken. Dit is echt serieus de wetenschap die ik met jullie ga bedrijven. Het idee is dat ik jullie het eentallen vertel en een beetje aan het denken zet. Dat we dan in het midden een heel klein onderzoekje doen. Ik heb ook onderzoekers, dus ik ben onderzoeker. Dus ik heb ook gegevens nodig over hoe jullie denken over dingen. En daar kan ik ook gelijk de resultaten van laten zien. En dan vertel ik daar nog weer wat over. En daarna is er gelegenheid om vragen te stellen. Dus als je vragen hebt, dan houden ze maar even goed bij. We hebben net al gezien dat die rode en groene kaarten... dat werkt goed bij jullie. Jullie snappen goed hoe het werkt. Dus die heb ik daarlijk in het onderzoek ook nodig. Oké, de vraag is dus, is het denkbaar om een goede dag... het is misschien voor die juffen en meesters in de zaal... een wat moeilijk college, dat realiseren we. Ik excuseer me daar ook voor. Is het nou mogelijk dat er op een goede dag... in plaats van een juff of meester een robot voor de klas zou kunnen staan? Nou, wacht maar eventjes, maar daarlijk gaan we daar even wat serieus over stellen. Ik zie dat jullie al popelen om juff of meester... misschien te vervangen door een robot, sowieso maar kunnen. Ik zal eerst niet over mezelf zeggen, ik ben geen robot. Als ik in mijn arm knijp, dan doet dit gewoon pijn. Dat voel ik dus dit, dat mijn huid blijft opzetten. Dus ik ben geen robot, ik ben echt. Ik ben 59 jaar oud. Ik heb al 42 jaar verkeering met hetzelfde meisje... wat ik op de vierde klas van de middelbare school heb leren kennen. Ik heb geen kinderen en ik ben professor in de sociologie... aan deze universiteit. En ik hou me met name, ik doe onderzoek naar hoe de samenleving werkt... en vooral hoe het onderwijs binnen de samenleving werkt. En ik ben ooit, voordat ik in de wetenschap kwam...  voordat ik hoogleraar was, ben ik leraar maatschappijleer geweest... op wat toen nog in LTS heette. Inmiddels heet dat het VMBO, de technische kant van het VMBO. Nou, mijn hobby staan erbij. Ik heb thuis geen robot, tenminste. Toen ik dat opschrijf, dacht ik, heb ik nou wel of geen robot. En heel eerlijk gezegd, wist ik het niet eens precies... of je er één in huis hebt. Maar dat komt daarlijk dan, dat wordt wel duidelijk wat ik daarmee heb doen. Ik heb wel een teckel en dat is zeker geen robot. Hij heet Gijs, hij is ongeveer zo groot. En die doet alles wat een robot niet doet... en het hele vervelende van die teckel is dat je hem niet uit kunt zetten. En dat hij overigens af en toe in huis plasst. Dat doet een robot ook niet. Nou, waarom ben ik gaan nadenken over die vraag van... Zou een robot voor de klas misschien iets zijn? Ja, dat komt een beetje door dit probleem. Ik heb wat dingetjes uit de krant gehaald. Brabens Dagblad, Eindhovens Dagblad... het Algemeen Dagblad Rijksonder, een langelijke krant. We hebben te weinig leraar. We weten niet heel precies hoeveel leraar we te weinig hebben. Maar we hebben er in ieder geval niet te weinig. En de grote vraag is van wat gaan we nou doen... als we te weinig leraar hebben? De groep leraar op is op. Er zitten te weinig mensen in de opleiding. We gaan nog wat leraar met pensioen de komende tijd. En de grote vraag is van wat gaan we nou doen daarmee? Nou ja, dan zijn er wel een paar opties. Misschien kunnen we alvast eens even een beetje oefenen. Ik heb een vermoede dat ik wel ongeveer weet... wanneer het rood en groen wordt in de zaal. Maar als je nou minder leraar hebt dan je nodig hebt... dan zou een oplossing kunnen zijn... en je gewoon minder lessen geven. Waarom verbaasd me dat niet? Ja. Oké. Doen we maar weer naar beneden? Overigens toch ook goed op te zien dat er een heleboel zeggen van... helemaal niet minder lessen. Ik wil gewoon dezelfde... Het lijkt me heel verstandig om dezelfde verderlessen te willen houden. En de volgende. Kijk eens even naar die foto die er staat. Meer leerlingen in de klas. Nou, dat vinden jullie. Nou, dat vindt bijna iedereen een slechte idee.  Deze foto is uit rond 1940 gemaakt. Het is de tijd dat jullie opa en oma's in de klas zaten. En toen was het niet ongebruikelijk dat er 40, 45 kinderen in één klas zaten. En dat is nu, is dat, 22, 23, denk ik. En... Veel meer? 28 hoor ik hier op rechts. Wat zouden jullie vinden van het idee dat we mensen... die niet geleerd hebben voor leraar dat we die les laten geven? Een pro-footballer gymnastiek laten geven? Een opera-zangeres muziekles laten geven? Nee, moet een leraar zijn? Ja, moet gewoon een leraar. Oké. Maar we losden het probleem niet op, hè. De klassen mogen we niet groter maken. Het moet een leraar zijn met een diploma, dus we moeten nog steeds even nadenken. En als we nou, en dat project doen we al serieus. Als we het project opa of oma voor de klassen doen. Dat de leraar die met pensioen zijn gegaan vragen van... zou je nog een tijdje door willen gaan? Heel gemelleerd, dat is leuk. En waar stoppen ze dan als ze 93 zijn? Lager? 75? 75, dat kan nog, hè? 85 kan ook nog? Oké. Hier op de universiteit mogen we les geven tot 72. Dus hier doen we dat al een beetje. Nou mogen de leraar meestemmen. Als we leraaren nou eens veel beter gaan betalen. Zodat we er veel meer gaan vinden. Mag ik ook de handen van de leraar even zien? Ja, van wie had jij dat groene kaartje gepikt? Oké. Nou, en dan als laatste, en dan gaan we even naar het serieusere stuk toe. Doe de kaartjes maar even naar beneden. Doe de kaartjes maar even naar beneden, want nu gaan we naar het serieusere stuk toe. Want ik ben het eigenlijk wel eens met het idee van beter betalen. Maar dan moeten we wel wat gaan doen en dat ga ik uitleggen. En daarvoor zou het idee kunnen zijn. Dan zouden we misschien toch eens wat meer machines moeten gaan inschakelen. Nee, helemaal niet. Oké. Laten we het eerst eens even hebben over robots. Doe de kaartjes maar even terug. Doe maar naar beneden. Laten we het eerst eens even hebben over wat ik precies bedoel als ik over robots praat. Want daar wil ik eerst even iets over zeggen. Kijk, je ziet hier op die plaatjes achter mij zie je een aantal robots.  En links boven zie je een robot die in een autofabriek auto's in elkaar aan het lasten is. Die met vrouw rechts boven is een operatie aan het uitvoeren. Op een echte patiënt. Alleen die patiënt die ligt heel ergens anders in de wereld. Zij ziet een afbeelding op die bril. Zij bedient op afstand een operatierobot. Zo'n robot als daaronder staat. En dat kan heel goed zijn dat die met vrouw dus niet in het ziekenhuis hier in Tilburg staat. Maar dat die in het ziekenhuis in New York werkt. En dat die gevraagd wordt, wat zou jij deze operatie willen doen? Dat kan inmiddels, dat doen we. Die middelste robot, dat zou een robot zijn die ik zelf wel prettig vind. Dat is een strijkrobot. Dat kan je vertellen, de strijken van zo'n beffje. Nou, daar kun je zomaar een half uur mee bezig zijn. Dus als dat door een robot zou kunnen gebeuren, zou dat handig zijn. En linksonder die heb ik ook meegenomen. Die kennen jullie natuurlijk allemaal al. Wat is dat flesautomate? Maar toen ik jong was, was die flesautomate, dat was een hokje. En dan zat een meneer of een mevrouw in. En dan leverde je je fles in. En dan telde die meneer of een mevrouw de precies na hoeveel fles je meegebracht had. En dan krijg je geld daarvoor terug. Toen was dat een mens. En eigenlijk is dat misschien wel het meest duidelijke voorbeeld van hoe je een mens... kunt vervangen door een machine. Het werk van die flesautomate werd vroeger door mensen gedaan. En de grote vraag is, als we dat werk van die flesautomate kunnen vervangen door mensen... welk werk zouden we nog meer kunnen vervangen door mensen? Daar wil ik het eens eventjes over hebben met jullie. Want dat is wel belangrijk dat je er even bij realiseert. Als ik het over robots heb, dan heb ik het ook over die dingetjes met arm en benen... en die wallies of de paros of die we gaan zien. Maar ik heb het in iets bredere zin, heb ik het over automatisering. En dan gaat het over geautomatiseerde systeem. Nou, ik heb hier een fotootje. Dat vind ik altijd wel een aardig voorbeeld van Amazon. Ik koop nog wel eens een boek. Ja, weet je, ik leesboeken. Dat moet ik voor mijn werk doen.  En dan ga ik naar Amazon. Dat is bol.com, maar dan in Amerika. En het interessante is dat ze mij herkennen. Kijk, je ziet hier dat ze weten... Oh, dit is marktvermöel. Kijk, hier. Dat kennen jullie allemaal wel. Hier heb ik een pointer. Die computer weet al. Die computer in Amerika, die weet wie ik ben. Ik bestel een boek. En dan komt er iets heel interessant. Die computer weet ook wat andere mensen... hetzelfde boek dat ik zoek. Wat andere mensen gezocht hebben toen ze dat boek in het zoeken waren. Dus die computer weet al iets voor mij. Namelijk, welk type boeken misschien voor mij wel interessant is. Waarom zou die computer dat doen? Omdat je meer weet over de wereld. Ja, dat is een goeie. Dat is natuurlijk de truc, hè. Ze denken van, die vermelde die wil dit boek hebben, die dit soort boeken leuk vindt, dan vindt die dat boek ook leuk. Dit is eigenlijk een voorbeeld van al een heel slim computer-systeem. Wat een beetje kan meedenken alvast over... Welke boeken vind jij nou leuk? En vervolgens probeert die me dat bijvoorbeeld aan te smeren. Dit is dus de boekverkoper. De meneer of de mevrouw uit de boekenwinkel van 30 jaar geleden. Daarom zien we ook bijna geen boekwinkels meer. En in die winkel 30 jaar geleden, als ik daar binnen liepte, zei ik, ik wil graag dit in dit boek hebben, dan heb ik ook nog een boek over Philippse Schone. Dat vind je dan misschien ook wel leuk. Nou, en dat doet die computer dus nu om. Ik wil even een filmpje hebben. Ik wil jullie even Paro laten zien. Daar is ook wel iets bijzonders over te zetten. Paro is een robotje. Die werkt nu al in een woongroep voor de menten bejaarden. Het maakt geluid en die ogen. En daarin zie je... Kijk, daar gaat ze toch weer tegen praten dan. Je ziet het. Die interactie is gewoon heel duidelijk. Die emoties die je dan nog kan geven, dat vind ik gewoon... Dat is gewoon heel belangrijk voor ze. Ik hou zo ontzettend veel van haar. En weet je dus alles wat haar gelukkig maakt, dat vind ik gewoon geweldig. En dit is mijn moeder. Zowel ziek. Zowel ze is. Oké, zetten we maar weer terug naar de Paro-voit. Kijk, dit is Paro, hier ligt hij.  Paro is een robotje. Het is allemaal niet zo hele ingewikkelde technologie. Paro eet niet. Paro gaat snachts aan de stroom. Dit is de stekker. Paro wordt nu opgeladen. Paro is ook nooit ziek. En wat Paro doet, is wat in het verleden door mensen gedaan werd. In verpleeghuizen bij oude mensen die een beetje in de war zijn, die misschien soms verdrietig zijn of iets dergelijks, dan ging er een verpleegster naartoe, een verzorgster naartoe. En die ging dan met iemand een praatje maken en zo. En die verpleegsters en die verzorgsters hebben we ook niet meer. En daar zetten we nu dit soort robotjes voor in. En wat we uit onderzoek weten, want hier wordt veel onderzoek gedaan, wat we uit onderzoek weten is dat voor mensen die een beetje in de war zijn, dat die echt een band opbouwen, echt gaan houden van... Ja, weet je, het is een soort stofzuiger in een bondjasje. Want dat is eigenlijk wat Paro is. Het is niet veel meer dan een geautomatiseerde stofzuiger die terug kan praten in een bondjas. En mensen denken, de mentenbejarden, die denken echt van, hey, wat fijn dat ik dat beestje mag hebben, ze zijn ook heel verdrietig, dat is treurig, want soms moet je ze afpakken. Dan zijn ze ook echt oprecht verdrietig als je ze dat robotje afpakt. En wat we ook weten, en dat is voor de ouderen misschien nog interessant, dat de ontwikkeling of de degeneratie het aftakelen van het hersenproces langzamer gaat als er dit soort robotjes ingezet worden, omdat mensen toch meer gestimuleerd worden. Dus je kunt het ook nog wel medisch inzetten. Wat een belangrijke vraag is bij robots, die eerste robots die hadden helemaal geen emotie. Wolley had ook zo'n heel raar vlak stemmetje. Ik ben ik mijn woning en ik praat een beetje vlak en ik kan ook niet glimlach en ik kan ook niet huidelijk trouwen zoals Wolley. Maar wat we nu aan het doen zijn, dat is een stap waar we op dit moment mee bezig zijn, is om robots te maken die emoties kunnen vertonen. Hier zie je, ik geloof dat het een Koreaanse robot is. Dit is het gezicht. Je kunt het niet heel goed zien, het zijn kleine plaatjes. Hier zie je de gezichtsuitdrukkingen. Dus hij kan blij kijken, dan boos kijken.  Hij of zij, ik weet niet wat het is, dat weet je bij een robot ook niet. En hier zie je de binnenkant van het hoofd wat er allemaal voor nodig is om te kunnen glimlachen. En ik geloof dat je in je gezicht iets van 30 spieren gebruikt om te glimlachen. Nee, 30 om boos te kijken, maar 2 om te glimlachen. Dus daarom is het slimmer om te glimlachen. Maar we kunnen dus langzamerhand die robots ook zo bouwen dat ze emoties kunnen uitstralen, dat ze dus naar je kunnen gaan glimlachen. En om een ander voorbeeld te geven, het gaat dan niet zo zeer over robots, maar een experiment waar we in Eindhoven mee bezig zijn. Stratumseind, dat is een beetje de korte heuvel van Eindhoven. Daar is veel uitgaanslevensavonds, de kroegen, veel drukte enzovoort. En wat daar nu gebeurt, is dat daar geluidsopnames gemaakt worden van het geluid wat er daar geproduceerd wordt. En als dat geluid een bepaald karakter krijgt, bijvoorbeeld heel veel geschreeuw, dan gaan de lampen hoger, dan gaan er camera's aan en dan gaat vanaf dat moment de politie vanuit een meldkamer meekijken. En wat ze weten namelijk, dat als er heel veel geschreeuw wordt, dat dat misschien wel het begin van ruzie is. Je kunt ook de hele tijd een politieagent daar rond laten lopen. Maar je kunt ook zeggen, 9 van de 10 keer gaat het prima en de 10 keer als je veel hard geluid hoort, ligt aan, camera's aan, meldkamer actief, auto in de buurt zetten en aan het werk. Dat scheelt een hoog politieagent als je dat zo doet. Dus dat zijn allemaal voorbeelden van hoe we die techniek, zeg maar, in toenemende mate toepassen. En nu kom ik eigenlijk op het centrale begrip waar ik het met jullie over wil hebben. Als je dat doet, dan komen we bij een begrip uit, dat heet arbeidsproductiviteit. En dat gaat over de hoeveelheid werk die mensen kunnen verrichten, hoeveelheid werk die leraren kunnen verrichten in een dag dat ze aan het werk zijn. Ik zal jullie eerst even voorbeeldje laten zien, dan is het misschien wel handig om het gelijk maar te snappen. Hier zie je twee voorbeelden, hier zie je weer die robots die ik je net ook al liet zien, rechtsonder. Dat is die fabriek, van die autofabriek.  En in die autofabriek worden 50, worden duizend auto's gebouwd per maand of zo, door 50 mensen. En dat komt omdat ze heel veel robots kunnen gebruiken. Dus die mensen die hoeven eigenlijk ook niet zo heel veel te doen, die moeten vooral die robots moeten dienen. In die bovenste situatie, dit is een hele oude autofabriek, de eerste vochtfabriek, daar werden bouwden 50 mensen in een maandtijd één auto. Dus wat je ziet, is dat door, en je ziet ze hier ook staan, ze staan allemaal naast elkaar en de één staat het één te maken, de ander staat het ander te maken, en de schroefjes aan, draaien, dragen, stoelen erin zetten enzo. Allemaal werk. Hier zie je bijna geen mensen, hier zie je eigenlijk geen mensen meer rondlopen. Ze zullen er wel zijn, maar het zullen er maar een paar zijn. En wat we hier zien is, en dat noemen we dan een arbeidsproductiviteitssprong, hier zie je dat veel minder mensen veel meer productie kunnen maken. En dat is eigenlijk de kerngedachte van arbeidsproductiviteit. Ik ga even terug gaan naar mijn vorige geschiedenis. Grotere arbeidsproductiviteit, wil zeggen, dat je met minder mensen meer werk kunt gaan doen. Ja? Nou, dat heeft drie belangrijke voordelen. Sowieso kun je meer werk doen. Dat is op zich al trettig. Je kunt meer dingen maken, of beter schoonmaken, want het gaat niet alleen maar over het maken van dingen, maar het gaat bijvoorbeeld ook de plasticsoep, dat weten jullie allemaal wat dat is, dat plastic wat in de oceane drijft. Als we dat allemaal door duikers, door individuele duikers uit de oceaan moeten laten opduiken, dan ligt de helft van de wereldbevolking, ligt in de grote oceaan te zwemmen. Dat gebeurt ook door gerobotiseerde systemen, die kunnen dat opzoeken en die sporen dat dan op. Dat is één. Het tweede voordeel, en daar kom ik even bij die leraren uit en dat beter betalen net, op het moment dat mensen dat één persoon meer dingen kan maken, kun je die meneer of mevrouw meer gaan betalen. Arbeidsproductiviteit maakt het, dat zeggen economen, dan arbeidsproductiviteit maakt het mogelijk dat de lonen gaan stijgen. En het laatste, en ik denk dat dat voor leraren eigenlijk allerbelangrijkste is, dat je gewoon het vervelende werk kunt laten doen door een robotje. Dus je hoeft niet meer naar die kinderen toe. Of niet? Nee, oh ja.  Kijk, ze houden voor jullie. Dames en heren, collega's, let op, let op. Maar het is natuurlijk wel zo, het is natuurlijk wel zo dat als je, en dat geld voor onderwijs niet, hoewel, misschien daal ik toch wel een voorbeeldje, dat geld voor onderwijs soms ook een beetje, maar als je heel vuilwerk moet doen of heel gevaarlijk werk moet doen, dan is het misschien toch beter om dat door een machine te laten doen dan door een mens. We kennen bijvoorbeeld uit het leger, dat zijn niet altijd de leukste toepassingen, maar we kennen uit het leger de situatie dat als er bom opgeruimd moet worden, dat werd vroeger door mensen gedaan, dat ging ook hartstikke vaak fout, dat wordt nu echt van afstand door robots gedaan. En die doen het verkennende werk, die demonteren die bom en dat kan allemaal gefilmd worden enzovoort. En daarmee wordt dat minder gevaarlijk, dus we kunnen die techniek ook inzetten om werk veiliger te maken, leuker te maken, etc. Nou, als we die redenering van die arbeidsproductiviteit nou eens op leraren toepassen, ja, dan zou, en ik zou dat dus verpleiten, we zouden zeggen we gaan meer robots, meer software, meer slimme computers de klas inbrengen, ja, dan hebben we misschien toch wat minder leraren nodig. En het voordeel ervan is dat we die kleinere groep leraren dan een veel beter slagers kunnen gaan betalen. Want als ik 10% minder leraren nodig heb, dan kan ik die leraren die ik overhoud, die kan ik wel 10% meer slagers betalen. Dat is wel aardig aan. En omdat we als we die leraren beter kunnen gaan betalen, dan wordt het waarschijnlijk ook aantrekkelijker om leraren te worden. Want leraren worden niet slecht betaald, maar ze worden ook niet super betaald. En andere mensen verdienen meer in de arbeidsmarkt. Dus die arbeidsproductiviteit, als we iets zouden kunnen doen om die arbeidsproductiviteit van die leraren te verhogen, dan zou we kunnen zijn, dan heb je wat minder leraren nodig voor al die kinderen in die school, maar de leraren die dat dan wel werken, die kunnen we beter betalen en we kunnen natuurlijk ook makkelijker goede leraren vinden. Maar dan moeten we toch nog even iets beter over nadenken. Nou kom ik richting mijn onderzoek. Nou moest ze even goed gaan nadenken van wat een lerar eigenlijk doet.  Wat is nou eigenlijk de kern van het werk van een lerar? Nou, ik heb hier een lijstje. Dit komt gewoon het serieuze onderzoek. Dan kijken we een beetje van wat leraren doen. Nou, je kan het, je kunt het zelf lezen. Je herkent daar waarschijnlijk ook wel dingen. Ze moeten natuurlijk een lessen voorbereiden, leuke werkvormen bedenken. Ze moeten aan kinderen dingen uit kunnen leggen. En als kinderen het niet in één keer moeten ze het op een andere manier nog een keer kunnen uitleggen. Ze moeten oefenen met kinderen. Ik weet niet of we worden er nog rijdjes geleerd en tafeltjes gestampt en dat soort grappig gebeurt nog. Is ook nodig. Ze houden orde in de klas. Ik vind jullie overigens super hier zoals je bij elkaar zit. Daar had ik wel een beetje zorgen over gemaakt van hoe gaat dat werken met 300 kinderen in een zaal. Nou, helemaal super. Ze losse problemen tussen kinderen als een kind gepest wordt, als er ruzie zijn, als een kind verdrietig is, als er vervelende auto's gebeurd zijn, dan zijn die leraren ook aanwezig. Ze kijken proefwerken na. Ze geven testen. Ze kijken proefwerken na. Dat is echt het hoogtepunt van de dag van een leraar. Als die weer de rekenstrift in daar mag kijken. Daar geven ze punten voor. En als laatste geven ze ook informatie aan ouders, hoe het met hun kinderen op school gaat. En nu is het te groot. En nu gaan we het onderzoek doen. Ik wil jullie mening graag weten en we gaan zo meteen tellen. Dan moet ik even eens iets technisch voor doen om te kijken hoe jullie daar over denken. Ik ga dat zelf de lijstje nog een keer laten zien zo meteen aan jullie in een iets andere omgeving. En dan is de vraag, dan vraag ik aan jullie, dat je een groene kaart opsteekt als je denkt dat die taak misschien wel door een robot gedaan zou kunnen worden. En dat je een rode kaart opsteekt als je denkt, zeker niet. En dan ga ik een beetje proberen in te schatten vanaf het podium om te kijken van hoeveel kinderen dat kan niet precies tellen. Daar zijn jullie met veel te veel voor. Maar ik kan vrij aardig inschatten van een hele grote groep wel of een hele grote groep. Dus nu moeten we jullie even goed opletten.  Nu gaan we die taak en nog een keer doorlopen. Dan moet ik even naar mijn... Even kijken deze even wegleggen. Dit is typisch wat onderzoekers doen. Die moeten veel tussen verschillende software schakelen. Hier heb ik hem. Even kijken dat ik in de goede cel kon te staan. Dit is een spreadsheet. Dat kennen jullie wel. Dit gaat niet goed. Die hebben... Ja, dit is wat ik zocht. Kijk. Nou, hier heb ik een tabelletje gemaakt. Laten we beginnen. We gaan kan een robot dingen uitleggen. Wie denkt dat dat kan met een groene kaart? Ah, dat zit wel in de buurt van de 95 procent. Wie denkt dat het niet kan? Dat is een kleine minderheid. Oké, ik ga hier eventjes 95 in tikken. We gaan naar de volgende vraag. Wie denkt dat een robot dingen kan oefenen? Een robot of software, dus het is niet alleen dat maschintje, het mag ook een computerprogramma zijn, dingen kan oefenen met jullie. Dat is ook een grote groep. 90 procent denk ik. Iets minder. Ik zie wat meer. Wie denkt dat het niet kan? Echt niet. Even de rode kaarten. Ja, dat is al een iets grotere groep, dus daar gaan we eventjes naar 90 procent. Veiligheid is halve. Heel goed. Wie denkt dat een robot dat kan oefenen? Is het niet? Dat is het grote.. Dat is een beetje geweldig. Dat is een beetjearrele soort zoofdek. Het is heel cylinderf hospice. Het is een beetje wat meer. Het is veel minder. Dat is het beste ingegaan. Het nakelken van proefwerken? Kan een robot dat? Geelt, hè? 95% En informatie geven... Oh, daar gaan we niet op, wacht even, daar gaan we niet op. Zouden we een keer hetzelfden? Wat doen we het even zo? 5... 95, dat klopt ook weer. En het geven van informatie aan... aan ouders. Mag ik even aan de leraren vragen, hebben jullie een digital systeem wat ouders in kunnen kijken en punten kunnen volgen? Ja, dat gebeurt al, hè? Dus daar heb je misschien iets minder 10 minuten gesprekken voor nodig? Meer 10 minuten gesprekken? Oké. Nou, informatie geven mag ik even alleen de rode kaarten zien. Wa, dat zit toch wel, denk ik, in de buurt van de 30% dus dan zetten we hier een 77% kijken. Nou, dan gaan we nu even even kijken of ik dit een beetje handig doe.  Wat is de resultaat van ons onderzoek? Oei. Maar wat je hier dus kunt zien, en daar was ik eigenlijk dat had ik wel min of meer verwacht, het eerste wat ik echt heel erg leuk vind om te zien, is dat jullie kennelijk heel goed kunnen onderscheiden in dat parkenpakket van die leraren en al die werkzaamheden van die leraren, wat door een machine kan en wat door een mens moet gebeuren. Dat is het eerste wat belangrijk is, want op het moment dat we dat zelfs niet weten, ja, dan is er ook geen begin aan om te ontwikkelen. Maar het feit dat jullie kunnen hardvereing aangeven, het een wel, het ander niet, het ook niet, heel veel van bijna, zo'n beetje half half, jullie zijn heel duidelijk in je oordeel dat bijvoorbeeld het uitleggen van dingen dat dat heel prima door een computer kan en dat leraren daar soms dus door een machine kunnen vervangen worden. Maar het oplossen van een ruzie, het oplossen van problemen, daarvan zullen jullie zeggen no way, dat blijft altijd mensenwerk. Nou, dat vind ik dus een hele belangrijke conclusie, want dat geeft ons ook een beetje in een richting ik moet over eens nog het aantal kinderen aanpassen, ik zie dat er aan 200 leerlingen staan maar het zijn er wel 300 nu in de zaal dat geeft ons ook een beetje in een richting van in welke kant hoe we het nou verder uit moeten gaan werken. Oké, nou moet ik wel even terug naar mijn Powerpoint en dan ga ik het laatste stukje van het verhaal doen en dan kunnen we dan eens kijken wat er aan vragen. Hop, oké. Het is een beetje onhandig in muis dit. Ik doe het even zo. Dat is hem. Nou, ik heb hem een bril niet bij, maar het is echt. Nou, en eigenlijk is dat een beetje de conclusie van het verhaal wat ik jullie wilde vertellen.  Ja, eigenlijk op dit moment met de huidige techniek kunnen robots ons al helpen, kunnen robots, slimmer machines, software kunnen ons al helpen om, ja, er zijn maar leraren wat werk uit handen te nemen en zo ervoor te zorgen dat die leraren zich bezig kunnen houden met de dingen waar ze echt van nodig zijn, dat ze geen dingen hoeven te doen die misschien niet zo leuk zijn of niet zo nodig zijn. Dat is waarvan we ook al gewoon weten dat die al beschikbaar zijn. Dus het oefenen van woordjes, van tafeltjes, van rijdjes daar, dat is qua software is dat heel simpel te doen en dat kun je door een robotje laten doen of door een leuke game. Er zijn inmiddels hele mooie games waarmee je bijvoorbeeld geschiedenislessen kunt simuleren dat je kunt laten zien hoe bijvoorbeeld een Romeins legerkamp eruit zag. Er zijn mooie games waarmee je kunt laten zien hoe een vliegtuig vliegt en wat de techniek is die daarvoor nodig is. Wat wij hier nog niet hebben, vind ik wel jammer, we moeten hier nog vrij ingewikkelde examens afnemen. Die moeten we dus grotendeels met de hand maakijken, dat is hartstikke veel werk. Stel je maar even voor dat ik een examen met 10 vragen zou moeten maken en jullie zouden straks een testje moeten maken. Ja, dan zit ik toch gewoon echt een aantal uren te werken. Maar de techniek ontwikkelt zich daar wel vlug. Wie van jullie doet wat als een multiple gok examen te poets, multiple gok multiple choice meer keuze ja dat duurt je een computer in of dat laat je door een computer afnemen en de vragen laat je ook genereren door een computer. 