I had too many open tabs with things to read, so I scratched my own itch and made an opinionated read-later app

My system for keeping track of everything I wanted to read was to keep everything open on my phone. I would send links from my desktop to my phone to do that. My Firefox Mobile had so many open tabs, it showed ♾️ rather than the actual number. I read things halfway and then abandoned them (but didn’t close them), and Random browsing tabs intermingled with the things I wanted to read making it impossible to find anything.

I wanted to fix these problems. So I ‘scratched my own itch’ and created an opinionated read-later app. This is what it looks like:

A screenshot of the read later app, showing a form that allows adding, and six links with their expiry times.

There are some key ideas behind the tool that help me to be more intentional about my reading:

Treat your to-read pile like a river, not a bucket (hat tip to Oliver Burkeman for this idea which inspired the tool) – Burkeman says that you should see your to-read list like a stream of items flowing past you, not as a bucket that you should empty. That is why unread links eventually will disappear if you don’t read them.
Reading means reading – If I click on a link to read it, I commit myself to actually reading it: it will disappear from my read later list (and will appear on my read list).
Read your oldest items first – There is only one sort order: news links appear at the bottom of the page. It stimulates me to deal with the older links first (either read them or skip reading through expiring them). This idea also helps with the next point.
Put some time between wanting to read it, and deciding to read it – Slow things down. I might think it is important to read something now, but I’ll be a much better judge of that in a few weeks. (I copied this from the 50-day rule that I use for my personal finances: if you want something that costs more than a hundred euros, wait for 50 days and then see if you still want it).
Don’t gamify your reading – The tool has none of the gamification mechanisms that infest the web today. No badges, no cute texts urging you on, no graphs and counters. It won’t even tell me how many links are still unread.
Keep it simple – The interface is extremely simple, just showing you a list of links, including the domain they come from. Nothing else.

You can self-host this too

For once, I have put in the work to actually release the code. Hopefully someone else will find it useful too, or will at least copy some of the ideas.

You can find the code on Github: opinionated-read-later, but please check all the info in the README file before you get started.

On artists and the future of AI at PublicSpaces

On June 6th, 2024, I was at the PublicSpaces conference as a panelist in a session titled The Future of AI & the Internet. You can watch the full panel here. Below, I’ve divided my contribution into a set of short videos.

On how AI (so far) has been a headache for me as a teacher, as I’ve had to redesign all of my assessments:

On the importance of artists (quoting Marshall McLuhan who considered artists the antennae of our society, our radar, looking at least a generation ahead), but also making it clear that you don’t need future thinking to see the very real harms of AI today:

On how AI is not necessarily different than other technologies. The problems that come with AI aren’t technological problems, they are political problems. Technology is not the problem, politics is:

On what it would mean for me to have agency over AI and what I would want it to look like. That means thinking about the power dynamics. I want to flip the script and have AI working for me rather than working for big tech. I prefer nature over technology and like AI that help me be in nature, like BirdNet:

On the fact that explainability and transparency in AI systems have no use in unequal power dynamics:

On how to become a better storyteller: ingest better stories, stop looking at any personalized content as it is terrible for your mind:

“Ik zie de opkomst van AI ook als een kans om het onderwijs weer terug te humaniseren”

Naar aanleiding van mijn opinie in de Volkskrant over het gebruik van antiplagiaatsoftware in de context van AI ben ik binnen mijn faculteit bij de Hogeschool van Amsterdam geïnterviewd door Joyce Wijhenke. Dit is het resultaat.

Antiplagiaatsoftware

‘Docenten moeten stoppen met het gebruik van software om het werk van studenten te controleren op plagiaat. Daar zijn vooral degenen die de taal minder goed beheersen de dupe van. Wees liever creatief om te kijken wat ze hebben geleerd’ sub-kopt het opiniestuk in de Volkskrant. Heldere, maar ook kritische taal van docent-onderzoeker Hans de Zwart, die zich zorgen maakt. “Ja, ik maak me zorgen. Ik merk dat veel studenten gebruikmaken van ChatGPT voor het maken van opdrachten. En ik denk dat ze dat vaker doen dan veel docenten zich realiseren. Ik merk dat veel van mijn onderwijs, en de manier waarop ik studenten toets, niet meer werkt in de context van ChatGPT. Dat betekent dat ik mijn onderwijs aan het herzien ben en moet bedenken hoe ik het zo kan inrichten dat ik weer op een valide manier kan controleren wat studenten hebben geleerd.

Daarnaast maak ik me er zorgen over dat zoveel onderwijsinstellingen nog steeds antiplagiaatsoftware gebruiken. Zelf weiger ik dit omdat ik geen relatie met de studenten wil hebben die is gebaseerd op wantrouwen. Het is daarnaast onmogelijk om met technologie te bepalen of iets met AI is gemaakt of niet. Voorheen namen studenten ergens iets over en deden alsof ze dat zelf hadden geschreven, maar nu leveren ze met AI geheel nieuwe teksten aan, die nergens anders te vinden zijn. En er zijn ook tools op de markt die een inschatting maken of iets met AI is gemaakt, maar het blijft een soort kansberekening. Ik vind dat problematisch en wat mij betreft kan er op die manier dus niet worden gecontroleerd. Het verbaast mij dat er onderwijsinstellingen zijn die blind met dit soort tools werken. Of dat binnen de HvA ook wordt gedaan weet ik niet zeker, daar heb ik nog geen transparante discussie over gezien.”

Meer werk voor docenten

In zijn opiniestuk schetst Hans de huidige situatie: ‘studenten weten ChatGPT inmiddels goed in te zetten, en docenten proberen al jaren met antiplagiaatsoftware erachter te komen of studenten hun ingeleverde werk zelf hebben geschreven; en nu dan ook met AI-detectie, die helaas niet altijd helemaal goed zit.’ Maar hoe moet het dan wel? “Als docenten moeten we ons onderwijs herontwerpen, en dat is veel werk. De ironie is dat we het idee hebben dat AI werk van ons kan overnemen. Ons kan helpen ons werk efficiënter te doen waardoor we hetzelfde werk met minder mensen kunnen uitvoeren. Maar op dit moment levert AI elke docent alleen maar meer werk op. Onderschat niet hoeveel onderwijs moet worden aangepast door de komst van AI. Stel je voor: voorheen deden studenten zelf een programmeeropdracht; nu kan AI dat in 2 minuten voor ze doen. Je moet dus op een andere manier gaan controleren of studenten snappen wat programmeren is. Bovendien gaat het hele beroep van programmeur veranderen door AI, evenals het werkveld. Wat gaat er veranderen en welke skills horen daarbij? Dat heeft mij gedwongen om na te denken over wat studenten moeten kennen en kunnen; het is een soort spiegel geweest voor wat ik aan het doen was.

Een ander voorbeeld: ik geef een filosofie vak op de Business-faculteit. Ik heb daar studenten die zeggen: ‘ik kan deze hele opleiding met ChatGPT doen; ik hoef helemaal niets meer zelf te doen’. Ik denk dat daar zeker een kern van waarheid in zit. Je kan met weinig moeite veel studiepunten halen. Ik liet de studenten altijd een essay schrijven waarmee ik ze op een filosofische manier echt over iets kon laten nadenken. Nu is een essay daar niet meer de juiste vorm voor, want ze kunnen met ChatGPT die opdracht in 5 minuten maken. Weliswaar niet met een top-essay als resultaat, maar wel goed genoeg voor een voldoende. Ik heb die specifieke opdracht moeten veranderen om de studenten echt te laten nadenken en een goed idee te krijgen van wat ze allemaal kunnen. Zo moet het nu om een hele concrete zaak gaan, ze moeten een stakeholder interviewen en ook de transcriptie daarvan inleveren. Daarnaast moeten ze relevante literatuur opzoeken en dat relateren aan de case. En uiteindelijk moeten ze een reflectie doen. Allemaal zaken waar ChatGPT niet heel goed in is. En dit is nog maar één voorbeeld van wat er allemaal moet worden aangepast. Er ligt echt een enorme opgave! Het zou al helpen als we meer onze kennis met elkaar zouden delen en een en ander gezamenlijk zouden oppakken.”

Veelheid aan strategieën

Ook de minor ‘Het internet is stuk, maar we gaan het repareren’ moet eraan geloven. “Ik ben niet meer tevreden over de validiteit van de assessment van de minor en als team hebben we besloten dat we het volgend jaar anders gaan doen. We hadden een portfolio-beoordeling zonder mondeling, maar die gaan we er nu wel bijdoen om de validiteit van het eindcijfer dat de student krijgt te verhogen.” Maar, ook een mondeling heeft nadelen, weet Hans. “Zo is niet iedere student verbaal even vaardig. Je zult dus eigenlijk een veelheid aan strategieën moeten inzetten, want hoe meer verschillende tools je inzet hoe meer validiteit je beoordeling heeft. Een collega filosoof aan de UvA heeft naar aanleiding van de opkomst van AI weer het klassikale tentamen ingevoerd, waarbij je met een pen aan een tafeltje dingen moet schrijven. Daar wil ik niet per se heen. We zijn bij de HvA al veel aan het bewegen richting formatief evalueren tijdens het leerproces. Dus het is ook voor mij een uitnodiging om als docent dichter op de student te gaan zitten en elke student beter in beeld te hebben. Ik zie de opkomst van AI ook als een kans om het onderwijs weer terug te humaniseren. Weg van het fabrieksdenken met grootschalige toetsen. Terug naar docenten die samen met studenten problemen proberen op te lossen.”

Progressieve en scherpere keuzes

“Laten we een discussie voeren, zeker in tijden van bezuinigingen, over of we ons onderwijsgeld willen weggeven aan de grote Amerikaanse bedrijven met hun antiplagiaatsoftware. In de context van bezuinigingen, in de context van hoe we met studenten om willen gaan en in de context van de matig werkende software – die zelfs slechter werkt als Nederlands of Engels niet je eerste taal is, wat dus ook nog eens discriminerend is – vind ik dat we die software weg moeten doen. Ik snap dat sommige opleidingen daar niet klaar voor zijn, maar ik hoop dat de HvA daar progressieve en scherpe keuzes in durft te maken. Overal binnen de HvA zijn docenten die dit op een slimme en creatieve manier aan het oplossen zijn. Dus hoe zorg je ervoor dat die manieren worden gedeeld ? Als instituut hebben we een cultuur waarin onderwijs heel belangrijk is, waarin we investeren, waar goed en serieus over zaken wordt nagedacht. Een cultuur dus die kansrijk is om hiermee goed om te gaan. Ik denk dat we kunnen proberen om meer urgentie te creëren over hoe we hier snel mee aan de slag kunnen gaan.

Het worden echt zware jaren voor HvA-docenten, er moet ongelooflijk veel onderwijs worden aangepast. Er wordt aangenomen dat je continu je onderwijs doorontwikkelt, maar dat gebeurt normaal gesproken niet met déze intensiteit. Door de hele HvA heen passen docenten nu noodgedwongen in hun eigen tijd hun onderwijs aan. En het is belangrijk dat we dat op de een of andere manier in beeld krijgen, faciliteren en ondersteunen, maar wel op een manier die niet ten koste gaat van de hoeveelheid tijd die we per student hebben.”

De opkomst van AI betekent het einde van antiplagiaatsoftware in het onderwijs, en dat is prima

ChatGPT heeft de manier waarop studenten werken nu al compleet veranderd. De software om te checken op plagiaat werkt daardoor niet meer en discrimineert studenten die de taal minder goed spreken. Docenten moeten stoppen met het gebruik van die software en in plaats daarvan hun onderwijs aanpassen.

Dit is het eerste studiejaar waarin echt élke afstuderende student heeft gehoord van ChatGPT. Studenten maken steeds vaker schaamteloos gebruik van “Chat”, zoals zij het noemen, om hun schrijfwerk nagenoeg volledig door AI te laten maken.

Dat lijkt misschien verschrikkelijk. Maar het inzetten van antiplagiaatsoftware om dit ‘probleem’ te voorkomen is precies wat het onderwijs niet moet doen.

Onderwijsinstellingen gebruiken al jaren software om te controleren of studenten hun ingeleverde werk wel zelf hebben gemaakt. Die software checkt op plagiaat, het overnemen van tekst die al door iemand anders geschreven is. Een student levert het werk in, het gaat langs de plagiaatscanner, en die toont hoeveel procent van de tekst al ergens anders online staat of eerder ingeleverd is. Als docent kun je dan zelf bepalen wat je met die informatie doet.

Met de opkomst van AI werken dit soort systemen niet meer. ChatGPT schrijft immers compleet nieuwe teksten. Ingeleverd werk van studenten dat door ChatGPT geschreven is staat nergens anders al online.

De makers van antiplagiaatsoftware hebben daarom iets nieuws ingebouwd in hun software: AI-detectie. Die probeert—door middel van AI—de kans te berekenen dat een tekst niet door een mens maar door een AI is geschreven.

AI om AI te controleren dus. Dat klinkt goed, maar is het niet.

Want je kunt geen discussie krijgen over of een tekst ergens anders al online staat: je kunt het bewijs gewoon opzoeken. Daarentegen kun je nooit met zekerheid zeggen dat een tekst door AI geschreven is.

Dat wordt ook door OpenAI, de makers van ChatGPT, ruiterlijk toegegeven. OpenAI’s eigen meest geavanceerde AI-detectie tool markeert bijna tien procent van de door mensen geschreven teksten als dat ze door AI geschreven zijn. Dit betekent dat je dus niet kunt weten of je een student vals beschuldigt als de AI-detectie aangeeft dat een tekst weleens niet door de student zelf geschreven zou kunnen zijn.

Daar komt nog eens bij dat de valse beschuldigingen niet eerlijk verdeeld zijn. Uit onderzoek aan Stanford blijkt namelijk dat mensen die schrijven in een taal die niet hun eerste taal is eerder vals beschuldigd worden door AI-detectie tools dan mensen die een taal wel vloeiend kunnen schrijven.

Het checken op plagiaat met software gaat bovendien uit van wantrouwen naar de student. Dat is niet per se bevorderend voor de relatie tussen de docent en de student en daarmee ook niet voor het leerresultaat.

Software die het tien procent van de tijd mis heeft, die discrimineert én die uitgaat van wantrouwen, kun je uiteraard niet gebruiken in je onderwijs. Maar wat kunnen docenten en onderwijsinstellingen dan wel doen?

Natuurlijk is het belangrijk om te controleren dat studenten niet vals spelen, maar dat hoeft niet met antiplagiaatsoftware. Ook ik word als docent elke dag geconfronteerd met ‘studenten’-werk dat hoogstwaarschijnlijk niet door de studenten zelf geschreven is. Inmiddels herken ik het middelmatige toontje van de AI en de alinea’s die in eerste instantie prima lijken (want: foutloos Nederlands), maar die bij een kritische blik eigenlijk vrijwel nietszeggend blijken te zijn.

Elke keer als ik merk dat een groot deel van mijn studenten niet zelf heeft nagedacht maar een machine dat heeft laten doen zit er maar één ding op: mijn opdrachten en mijn manier van toetsen aanpassen.

Of we dat nou willen of niet (ik heb mixed feelings, maar neig naar niet), studenten gáán AI gebruiken voor hun opdrachten. Dat betekent dat docenten creatief moeten zijn in wat ze van studenten vragen en hoe ze controleren wat er nou precies geleerd is.

Dat is veel werk. Maar als onderwijsinstellingen stoppen met het uitgeven van onze onderwijsgelden aan dure licenties van de Amerikaanse bedrijven die antiplagiaatsoftware leveren hebben we daar misschien wel wat extra financiële middelen voor.

Dit artikel werd, in een iets gewijzigde versie, op 4 april voor het eerst gepubliceerd door de Volkskrant.

Don’t ask guest lecturers to give a lecture, let students interview them instead

As a lecturer, I like to invite guest lecturers to educate my students. It is good for them to have access to people from the ‘real world’, and I’ve noticed that students enjoy a fresh face.

Yet, I am always a bit hesitant to invite people. It is a big ask for people to prepare a talk specifically for your students. Also, you never know what you are going to get: some guest lecturers capture attention very naturally, and others lose my students after their first few sentences.

I have found a way to overcome this hesitation and accomplish these two goals:

Allow the guest lecturer to come in with zero preparation.
Make sure that the students stay engaged with the guest lecturer.

Rather than asking guests to give a lecture, I let my students interview them instead.

That is more work for me, but I think it is worth it. This is how I do it:

Tell the students who is coming and ask them what questions they would like to pose to this person. I usually share a couple of links to the person who is coming, their work, and their organization. Most times students will have to hand in two questions each, with a strict deadline. For this, I use a web form that captures the student’s name and each of the questions in separate fields. This allows me to download all the questions as a single spreadsheet for further processing. This step ensures that students are activated before the lesson starts.
Cluster and curate the questions and list them in a document. I go through each of the questions one by one and try to cluster them into different themes and order them chronologically. A question about how somebody got into this type of work lends itself to being at the top, and a question about future plans should probably come at the end. For each student, I try to pick at least one of their two questions, ensuring they have something to ask the guest. Usually, there will be a broad range of questions, covering most of what the guest would have brought themselves. I make a single document that lists all the questions that are to be asked in the right order and with the student’s name behind every question. I add a blank line between each question. If I want students to ask multiple questions before the guest answers, then I omit the blank line.
Print out the list of questions and give each student (but not the guest!) a copy. Before the lesson, I print out the questions, making sure they fit on a single (two-sided if necessary) piece of paper. I hand these out to the students as they come into class. I don’t give the guest a copy, because that would make it unnecessary for the students to ask the questions. I will occasionally send the guest a copy of the questions in advance, especially if they are a bit nervous. But if I do, I tell them not to let the students know they’ve seen the questions already.
Facilitate the interview and keep things moving along. I tell the students that I am expecting them to pay attention and ask their question at the right moment. They have to be ready when I say “OK, next question!” forcing them to keep paying attention. It is important to tell the guest to keep their answers short. In my experience, you can comfortably do around 25 questions in an hour. You can do a bit more if you keep up the pace.

Try it! Your guest lecturers and your students will be thankful.

Photo by Sincerely Media on Unsplash.