Een door AI geschreven labjournaal beoordelen
Onderzoek of een AI wetenschappelijk werk juist en volledig kan vastleggen, en wat de risico’s zijn van documentatie met AI ertussen.
Aanbevolen voor: Practica waarin vastlegging en herhaalbaarheid centraal staan
Werkwijze
- Studenten voeren een experiment of practicumactiviteit uit en houden onderweg nauwkeurig aantekeningen bij, volgens de gebruikelijke labjournaalpraktijk.
- Ze voeren hun ruwe aantekeningen in bij een AI-systeem en vragen om een formele, volledige journaalinvoer.
- Ze beoordelen stelselmatig of die invoer:
- de uitgevoerde handelingen juist weergeeft, zonder verzinsels of verdraaiingen;
- volledig is: staan alle stappen, waarnemingen, metingen en resultaten erin?
- wetenschappelijk precies blijft: kloppen hoeveelheden, eenheden, omstandigheden, concentraties en vaktermen?
- voldoet aan de eisen voor vastlegging en aan de goede gebruiken in het vak;
- belangrijke details bewaart: bijzondere waarnemingen, afwijkingen, context;
- fouten of verzinsels introduceert: voegt de AI iets toe dat niet in de aantekeningen stond, of interpreteert hij gegevens verkeerd?
- Studenten schrijven een herziene journaalinvoer waarin alle tekortkomingen zijn hersteld.
- Ze leggen hun gecorrigeerde versie naast hun oorspronkelijke handgeschreven aantekeningen om te zien welke informatie via de AI verloren ging of verschoof.
Discussievragen
- Welk soort informatie voegde de AI stelselmatig toe, liet hij weg, of gaf hij verkeerd weer?
- Welke risico's voor onderzoeksintegriteit en herhaalbaarheid brengt dit met zich mee?
- Welke rol zou een AI hier hoogstens kunnen spelen zonder de eisen aan nauwkeurigheid en integriteit te ondermijnen?
- Wat betekent documentatie met AI ertussen voor de controleerbaarheid van onderzoek op lange termijn?
Toetsmogelijkheid
Studenten leveren zowel de AI-versie als hun gecorrigeerde versie in, met een analyse van de verschillen en wat die voor de wetenschappelijke integriteit betekenen.