Deze research is de basis voor het artikel “Studeer je jezelf slimmer of dommer?”
Deze pagina documenteert het wetenschappelijke onderzoek en de praktijkvoorbeelden die ten grondslag liggen aan een artikel over de impact van AI op het kritisch denkvermogen.
Belangrijke nuance vooraf: Dit onderzoek laat zien dat AI niet per definitie schadelijk is voor ons denkvermogen. De effecten hangen volledig af van hoe we AI gebruiken. Bij verkeerd gebruik zien we inderdaad achteruitgang in kritisch denkvermogen, maar bij verantwoord gebruik kan AI juist een krachtig hulpmiddel zijn om kritisch denken te versterken.
Kernbevindingen MIT-onderzoek
Het MIT-onderzoek “Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task” (2506.08872v1) onderzoekt de opbouw van cognitieve schuld bij het gebruik van AI-assistenten voor schrijftaken. De studie introduceert twee cruciale concepten:
Cognitive Offloading: Het uitbesteden van denkprocessen aan AI-systemen. Dit gebeurt wanneer gebruikers niet meer zelf nadenken over problemen, maar direct naar AI-oplossingen grijpen.
Cognitive Debt: De opgebouwde ‘schuld’ aan niet-ontwikkelde denkvaardigheden door langdurig verkeerd AI-gebruik. Net zoals technische schuld in softwareontwikkeling, stapelen zich hierbij problemen op die later moeilijk te herstellen zijn.
Onderzoeksmethodologie
De studie gebruikte een combinatie van:
- Longitudinale observaties van studentgedrag
- Experimentele interventies waarbij studenten met en zonder AI moesten werken
- Cognitieve tests om kritisch denkvermogen te meten
- Analyse van AI-interactiepatronen
Belangrijkste bevindingen
- Afhankelijkheid neemt toe: Studenten die regelmatig AI gebruiken, ontwikkelen een toenemende afhankelijkheid van deze tools voor basale denkprocessen.
- Vermindering van diepgaand leren: Bij passief AI-gebruik (kopiëren zonder reflectie) daalt de retentie van kennis significant.
- De paradox: Dezelfde tool kan versterkend of verzwakkend werken, afhankelijk van de gebruikswijze. AI als ‘dialoogpartner’ versterkt kritisch denken; AI als ‘antwoordmachine’ verzwakt het.
- Hallucinaties als probleem: AI-modellen genereren regelmatig onjuiste informatie (hallucinaties), maar gebruikers ontwikkelen vaak onvoldoende kritisch vermogen om dit te herkennen.
EU AI Act Context
De Europese Unie heeft in de AI Act het vakgebied ‘onderwijs’ geclassificeerd als ‘hoog risico’. Dit is geen toevallige keuze, maar weerspiegelt diepe zorgen over de potentiële impact van AI op de intellectuele ontwikkeling van jongeren.
Waarom deze classificatie belangrijk is:
- Juridische erkenning: De EU erkent officieel dat AI in het onderwijs significante risico’s met zich meebrengt voor individuen en de samenleving.
- Strengere eisen: AI-systemen in het onderwijs moeten voldoen aan striktere transparantie-, veiligheids- en toezichtseisen.
- Maatschappelijke urgentie: Deze classificatie geeft aan dat dit geen academische discussie is, maar een urgent beleidsprobleem.
- Bescherming van kwetsbaren: Jongeren in ontwikkeling worden als extra kwetsbaar beschouwd voor de potentieel negatieve effecten van AI.
The Cognitive Paradox
Het Frontiers-artikel “The Cognitive Paradox of AI in Education: Between Enhancement and Erosion” beschrijft een fundamentele paradox: dezelfde AI-technologie kan zowel versterkend als verzwakkend werken voor kritisch denkvermogen.
Versterkend effect (bij goed gebruik)
AI kan kritisch denken versterken wanneer het wordt ingezet als:
- Socratische dialoogpartner: De AI stelt kritische vragen die de gebruiker aanzetten tot dieper nadenken
- Feedbackmechanisme: AI geeft gerichte feedback op zelfgeschreven teksten, waardoor de gebruiker leert
- Onderzoeksassistent: AI helpt bij het vinden van bronnen, maar de gebruiker behoudt de controle en evalueert kritisch
- Oefenpartner: AI genereert oefenvragen die actieve kennisverwerking stimuleren
Verzwakkend effect (bij verkeerd gebruik)
AI verzwakt kritisch denken wanneer het wordt gebruikt als:
- Antwoordmachine: Directe vragen met directe antwoorden, zonder eigen denkproces
- Ghostwriter: AI schrijft complete teksten die zonder reflectie worden overgenomen
- Samenvatter: AI maakt samenvattingen die het eigen lees- en syntheseproces overslaan
- Passieve kennisbron: Informatie wordt geconsumeerd zonder kritische evaluatie
De bepalende factor: gebruikersintentie en -gedrag
Het verschil zit niet in de technologie zelf, maar in hoe gebruikers ermee omgaan:
- Actief vs. passief: Blijft de gebruiker mentaal actief, of wordt het denkwerk uitbesteed?
- Kritisch vs. accepterend: Evalueert de gebruiker de AI-output, of wordt deze klakkeloos overgenomen?
- Leerproces vs. resultaat: Staat het leren centraal, of alleen het eindproduct?
Nadelen: Risico’s van Verkeerd AI-Gebruik
Mentale luiheid en cognitive offloading
Laura Koenders (onderwijsonderzoeker, Universiteit Utrecht) waarschuwt:
“AI-toepassingen zijn ontworpen om zoveel mogelijk denkwerk van je over te nemen. Het risico is dat je het verleert om kritisch om te gaan met wat AI aan jou voorschotelt.”
“Ik ben bang dat door AI veel impliciete leergewoontes van studenten wegvallen.”
Het mechanisme: Wanneer studenten herhaaldelijk cognitieve taken aan AI uitbesteden, ontwikkelen ze een patroon van ‘mentale luiheid’. Het brain gebruikt minder energie aan denkprocessen, waardoor deze vaardigheden verslechteren.
Bron: Studeer je beter met behulp van AI? “Neemt zoveel mogelijk denkwerk van je over” | VRT NWS
Verlies van essentiële academische vaardigheden
Laura Koenders over het maken van samenvattingen:
“Om een samenvatting te maken moet je een tekst grondig lezen, hoofdzaken van bijzaken onderscheiden en de leerstof goed begrijpen. En dat is net een van de vele dingen die AI niet in jouw plaats kan doen.”
Prof. Jan Bransen (hoogleraar Filosofie, Radboud Universiteit):
“Nu vinden we het eindproduct vaak belangrijker dan het proces daarnaartoe. Terwijl het leerproces vooral gaat over het formuleren van een goede onderzoeksvraag, het vinden van betrouwbare bronnen en het worstelen met woorden om je eigen argumenten goed op papier te zetten.”
Concrete vaardigheden die in gevaar komen:
- Het vermogen om complexe teksten grondig te lezen en te begrijpen
- Het onderscheiden van hoofd- en bijzaken
- Het zelfstandig formuleren van onderzoeksvragen
- Het ontwikkelen van eigen argumentatiestructuren
- Het zoeken en evalueren van betrouwbare bronnen
- Het worstelen met taalgebruik en formulering (wat juist helpt bij begrip)
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet: ‘Misschien leidt het wel tot de terugkeer van mondelinge tentamens’ – Vox magazine
Verminderd probleemoplossend vermogen
Uit het MIT-onderzoek blijkt dat studenten die regelmatig AI gebruiken voor het oplossen van problemen, minder goed presteren wanneer ze zonder AI moeten werken. Ze hebben geleerd te vertrouwen op de tool in plaats van eigen probleemoplossende strategieën te ontwikkelen.
Vicieuze cirkel van afhankelijkheid
Laura Koenders beschrijft het proces:
“Dat kan volgens haar tot een vicieuze cirkel leiden: hoe meer mensen AI vertrouwen, hoe sneller ze taken uitbesteden. Hoe minder ze kritisch denken, hoe meer ze AI vertrouwen, en weer meer uitbesteden.”
Het cirkelproces:
- Student gebruikt AI voor een taak
- AI maakt de taak makkelijker/sneller
- Student vertrouwt meer op AI
- Eigen vaardigheden worden minder geoefend
- Student heeft AI nog meer nodig (vaardigheden zijn afgenomen)
- Terug naar stap 1, met grotere afhankelijkheid
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
Verschillend interactiepatroon met AI vs. menselijke docenten
Onderzoek toont aan dat studenten anders omgaan met een ‘AI-docent’ dan met een menselijke docent:
Bij AI-docent:
- Meer ‘operationele’ vragen
- Pragmatisch en taakgericht
- Minder diepgaande reflectie
- Minder pro-actief nadenken
Bij menselijke docent:
- Meer reflectieve vragen
- Dieper nadenken over feedback
- Pro-actiever leergedrag
- Meer kritische houding
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
Betrouwbaarheidsproblemen: hallucinaties en vooroordelen
Tim Smits (vice-decaan Onderwijs, KU Leuven):
“Ze bevatten soms foutieve informatie, zoals niet-bestaande referenties.”
Prof. Martial Luyts (KU Leuven):
“Dat komt doordat ze leren uit bestaande teksten, inclusief de vooroordelen die daarin voorkomen.”
Concrete voorbeelden van problemen:
- Hallucinaties: AI genereert niet-bestaande bronnen, verkeerde cijfers, of verzonnen feiten
- Vooroordelen: AI reproduceert bias uit trainingsdata
- Censuur: Sommige AI-modellen (zoals DeepSeek) worden mogelijk gecensureerd
- Oppervlakkige correctheid: Antwoorden klinken overtuigend maar zijn inhoudelijk fout
Bron: 90% van de studenten gebruikt AI: Tijd voor nieuwe evaluatievormen?
Fraude en academische integriteit
Studenten die teksten volledig door AI laten schrijven en zonder aanpassingen inleveren, plegen feitelijk fraude. Dit ondermijnt:
- Het eerlijke leerproces
- De waarde van diploma’s
- Het vertrouwen in academische prestaties
- De eigen ontwikkeling van de student
Studenten in Tilburg (anoniem) geven toe dat sommigen AI-teksten zonder aanpassingen inleveren, hoewel dit verboden is.
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
Voordelen: Mogelijkheden van goed AI-gebruik
AI als feedback- en verbetertool
Hannes Datta (universitair hoofddocent marketing, Tilburg University):
“Je kan AI ook inzetten om te vragen om feedback, en die te implementeren. Door in gesprek te gaan met ChatGPT kan je beter leren wat goed en slecht is.”
Concrete toepassing: Student schrijft eerst zelf een tekst, vraagt AI om feedback, analyseert deze feedback kritisch, en past de tekst aan op basis van eigen afwegingen. Het denkproces blijft bij de student.
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
Ondersteuning voor studenten met specifieke behoeften
Sven Braster (sociologiestudent, Radboud Universiteit):
“Ik ben hartstikke dyslectisch en gebruik de tool als taal- en spellingscheck. Ik vraag bijvoorbeeld hoe ik een zelfgeschreven tekst kan verbeteren.”
Voordeel: Voor studenten met dyslexie, taalachterstanden, of andere leerbehoeften kan AI een equalizer zijn die hen in staat stelt hun kennis te tonen zonder gehinderd te worden door technische beperkingen.
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet
AI als Socratische gesprekspartner
Sven Braster over zijn studeermethode:
“Ik vraag ChatGPT tijdens het studeren dan zijn kijk op de sociale wetenschappen uiteen te zetten. Ik vat het samen in mijn eigen woorden om vervolgens weer aan ChatGPT te vragen of mijn samenvatting klopt.”
Het proces:
- AI legt een complex concept uit
- Student verwerkt dit in eigen woorden
- AI controleert of de student het correct begrepen heeft
- Student leert actief door eigen formulering en verificatie
Dit is een voorbeeld van AI dat kritisch denken versterkt in plaats van verzwakt.
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet
Efficiëntiewinst met behoud van leren
Lucas en Noud (studenten econometrie/data science, Tilburg University):
“Als je het niet gebruikt loop je achter.” - “100 procent.”
Wanneer goed gebruikt, kan AI studenten helpen:
- Sneller uitleg krijgen bij ingewikkelde concepten
- Code debuggen tijdens programmeren
- Complexe sommen stapsgewijs begrijpen
- Meer tijd overhouden voor dieper begrip
Voorwaarde: De student moet de materie voldoende beheersen om AI-antwoorden te kunnen beoordelen.
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
Betere schrijfvaardigheid door gerichte feedback
Vice-decaan Koenraad Brosens (KU Leuven):
“Ik denk dat AI ons kan helpen om betere lezers en betere schrijvers te worden.”
Mechanisme: Door gerichte AI-feedback op spelling, grammatica, structuur en argumentatie kunnen studenten sneller leren wat goede teksten kenmerkt.
Belangrijk: Het belang verschuift van vorm naar inhoud. Studenten kunnen zich meer richten op de kwaliteit van hun argumentatie als technische aspecten door AI worden ondersteund.
Bron: 90% van de studenten gebruikt AI
Oefenmateriaal en actief leren
AI kan waardevolle oefenmogelijkheden creëren:
- Flashcards: Voor actieve kennisverwerking
- Oefenvragen: Die kritisch nadenken stimuleren
- Praktijkscenario’s: Voor toepassing van theorie
Laura Koenders juicht dit gebruik toe:
“Het gebruik van AI-gegenereerde flashcards of oefenvragen juicht Koenders dan weer wél toe. Daarbij leer je immers wel zelf nadenken over de leerstof, het vraagt een mentale inspanning en inzicht in de materie.”
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
Voorbereiding op de toekomstige arbeidsmarkt
Prof. Jan Bransen:
“Wij zijn straks met pensioen, studenten niet.”
Studenten moeten leren werken met AI omdat dit een realiteit is in hun toekomstige carrière. Het ontwikkelen van AI-geletterdheid is een essentiële 21e-eeuwse vaardigheid.
Vice-decaan Koenraad Brosens (KU Leuven):
“In dialoog met het buitenmenselijke AI hebben we juist nood aan kritische mensen, die de problemen van een door AI gegenereerde tekst kunnen doorprikken.”
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet en 90% van de studenten gebruikt AI
Hoger behaalde cijfers (met kanttekeningen)
Max (student, Tilburg University):
“In de eerste drie maanden van mijn studie heb ik geen AI gebruikt. Toen haalde ik allemaal zesjes. Sinds ik wel AI gebruik is dat omhoog geschoten, naar achten. Dan vind ik mezelf niet per se lui.”
Jesse bevestigt:
“Je bent gewoon beter geworden.”
Kanttekening: Dit geldt alleen wanneer AI goed gebruikt wordt – als leermiddel, niet als vervanger van leren.
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
Concrete voorbeelden: Goed vs. slecht gebruik
? GOED GEBRUIK: Actief leren met AI-ondersteuning
1. AI als onderzoeksassistent (met kritische evaluatie)
Voorbeeld: Een student onderzoekt klimaatverandering. Ze vraagt AI om een overzicht van wetenschappelijke perspectieven, controleert vervolgens elke bron die AI noemt, leest de originele papers, en evalueert of de AI-samenvatting correct was.
Waarom goed: Student behoudt controle, ontwikkelt bronnenvaardigheden, leert kritisch evalueren.
2. Socratische dialoog voor dieper begrip
Voorbeeld Sven Braster:
“Ik vraag ChatGPT tijdens het studeren dan zijn kijk op de sociale wetenschappen uiteen te zetten. Ik vat het samen in mijn eigen woorden om vervolgens weer aan ChatGPT te vragen of mijn samenvatting klopt.”
Waarom goed: Actieve verwerking, eigen formulering, verificatie van begrip.
3. Feedback op zelfgeschreven werk
Voorbeeld: Student schrijft zelf een essay, vraagt AI om feedback op structuur en argumentatie, analyseert de suggesties kritisch, en past selectief aan op basis van eigen oordeel.
Quote Hannes Datta:
“Je kan AI ook inzetten om te vragen om feedback, en die te implementeren. Door in gesprek te gaan met ChatGPT kan je beter leren wat goed en slecht is.”
Waarom goed: Het schrijfproces blijft eigen werk, AI dient als coach, niet als ghostwriter.
4. Taal- en spellingsondersteuning
Voorbeeld Sven Braster (dyslectisch):
“Ik ben hartstikke dyslectisch en gebruik de tool als taal- en spellingscheck.”
Waarom goed: Verwijdert technische barrière, laat student focus leggen op inhoud, equalizer voor studenten met specifieke behoeften.
5. Oefenmateriaal genereren
Voorbeeld: Student vraagt AI om oefenvragen te maken over studieonderwerp, beantwoordt deze zelf, en gebruikt AI om de antwoorden te controleren en uit te leggen waar fouten zitten.
Waarom goed: Actieve kennisverwerking, zelftesten, leren van fouten.
6. Complexe concepten uitgelegd krijgen
Voorbeeld Lucas en Noud (Tilburg):
Studenten vragen AI om uitleg bij ingewikkelde econometrische concepten of help bij het debuggen van code tijdens het programmeren.
Waarom goed: Vult kennishiaten op, bespaart tijd bij obstakels, mits student genoeg basiskennis heeft om AI-uitleg te beoordelen.
? SLECHT GEBRUIK: Passief consumeren en uitbesteden
1. AI als ghostwriter zonder reflectie
Voorbeeld: Student krijgt een opdracht om een essay te schrijven, voert de opdracht in bij ChatGPT, kopieert de output één-op-één, en levert dit in zonder het te lezen of te begrijpen.
Quote van anonieme studenten Tilburg:
Enkele studenten geven toe “dat ze wel eens een tekst van een chatbot overgenomen hebben, zonder eigen aanpassingen door te voeren.”
Waarom slecht: Nul leereffect, fraude, geen ontwikkeling van schrijfvaardigheden.
2. AI-samenvattingen als vervanger van lezen
Voorbeeld: Student moet een artikel van 30 pagina’s lezen, laat AI een samenvatting maken, leest alleen de samenvatting en gaat niet terug naar het originele artikel.
Quote Savannah (student rechten, Tilburg):
“Het is beter als je het zelf leest, maar dan ben je er wel zes uur mee bezig. Nu kan het in een uur.”
Quote Laura Koenders:
“Om een samenvatting te maken moet je een tekst grondig lezen, hoofdzaken van bijzaken onderscheiden en de leerstof goed begrijpen. En dat is net een van de vele dingen die AI niet in jouw plaats kan doen.”
Waarom slecht: Overslaat het leesproces (essentieel voor begrip), mist nuances, ontwikkelt geen synthesevaardigheden.
3. Direct vragen stellen zonder eigen denkproces
Voorbeeld: Student stuit op een probleem in een som, typt de som meteen in bij AI, krijgt het antwoord, en gaat verder zonder te begrijpen hoe de oplossing werkt.
Waarom slecht: Geen probleemoplossend vermogen ontwikkeld, geen dieper begrip, afhankelijkheid van AI.
4. Klakkeloos accepteren van AI-output
Voorbeeld: Student vraagt AI om bronnen voor een paper, krijgt een lijst met referenties, en gebruikt deze zonder te controleren of de bronnen echt bestaan of relevant zijn.
Citaat Lucas (Tilburg):
“Als je hem zou vragen om te bewijzen dat een banaan paars is, dan doet-ie dat.”
Waarom slecht: AI hallucinaties worden niet opgemerkt, onbetrouwbare informatie, geen kritisch vermogen.
5. AI-gegenereerde teksten met verraadtekens
Quote Jesse (Tilburg):
“Ik móet de teksten die ChatGPT geeft wel omschrijven in mijn eigen woorden. Als ik ineens in foutloos Engels een paper inlever met een hoop em-dashes [gedachtestreepjes] erin, gaan ze twijfelen. Als ik de week erna met gebroken Engels in het college zit, gaat dat natuurlijk niet. Docenten zijn niet gek.”
Waarom slecht: Duidelijk fraude, discrepantie tussen schrijfniveau en spreekniveau, geen leereffect.
6. Complete afhankelijkheid voor basisvaardigheden
Voorbeeld: Student kan zonder AI geen coherente alinea meer schrijven, omdat alle schrijfwerk altijd door AI is gedaan.
Waarom slecht: Fundamentele vaardigheden zijn niet ontwikkeld, student is hulpeloos zonder tool.
Het verschil zit in de houding
Actief vs. Passief:
- ? Actief: AI als sparringpartner, student behoudt controle
- ? Passief: AI als antwoordmachine, student geeft controle weg
Leren vs. Resultaat:
- ? Leren: Focus op ontwikkelen van vaardigheden
- ? Resultaat: Focus op eindcijfer/product met minimale moeite
Kritisch vs. Accepterend:
- ? Kritisch: AI-output wordt geëvalueerd en getoetst
- ? Accepterend: AI-output wordt klakkeloos overgenomen
Nederlandse Cases
Tilburg University: Eigen AI-platform voor transparantie
Context: Tilburg University ontwikkelt een eigen AI-platform (chatbot ‘Tilly’) om controle en transparantie te waarborgen. Het platform staat los van grote techbedrijven zoals OpenAI, Google of Microsoft.
Hannes Datta (universitair hoofddocent marketing):
“Veel studenten en collega’s gebruiken het al. Maar als zij dat met ChatGPT of Gemini doen... Docenten hebben geen zicht op het AI-gebruik van studenten. En wat die modellen doen met de informatie die gebruikers aanleveren is niet altijd duidelijk.”
Kenmerken van Tilly:
- Docenten kunnen cursusmateriaal uploaden
- Studenten kunnen gerichte vragen stellen over lesmateriaal
- Docenten zien waarvoor studenten de bot gebruiken
- Logboek van prompts kan met één klik worden gedownload
- Transparantie over AI-gebruik bij opdrachten
AI-gebruiksindex (niveau 1-5):
De economische faculteit van Tilburg gebruikt een schaal van 1 tot 5:
- Level 1: Geen AI-gebruik toegestaan
- Level 2-3: Beperkt gebruik (spelling, grammatica, ideeën)
- Level 5: Volledig gebruik toegestaan (bijv. bij coderen)
Maatregelen:
- Studenten moeten AI-gebruik bijhouden in logboek
- Logboek moet worden ingeleverd bij opdrachten
- Bij scripties is vaak mondelinge verdediging verplicht
Studentperspectief:
Max:
“Sinds ik wel AI gebruik is dat omhoog geschoten, naar achten. Dan vind ik mezelf niet per se lui.”
Jesse:
“Ik móet de teksten die ChatGPT geeft wel omschrijven in mijn eigen woorden. Als ik ineens in foutloos Engels een paper inlever met een hoop em-dashes erin, gaan ze twijfelen.”
Lucas en Noud:
“Als je het niet gebruikt loop je achter.” - “100 procent.”
Gebruik door studenten:
- 4 op de 5 studenten (82%) gebruikte vorig academiejaar regelmatig ChatGPT
- Veel studenten gebruiken AI voor uitleg bij complexe concepten
- Sommigen gebruiken het voor code-debugging
- Enkelen geven (anoniem) toe teksten volledig te kopiëren
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
Radboud Universiteit: Zoektocht naar nieuwe evaluatievormen
Context: Het Radboud Teaching and Learning Centre (TLC) onderzoekt de impact van generatieve AI op academische vaardigheden en toetsing.
Prof. Jan Bransen (hoogleraar Filosofie, academisch leider TLC):
“Vroeger kon je aan de hand van een thuisgemaakte schrijfopdracht opmaken of een student argumenten kon ontwikkelen om tot bepaalde conclusies te komen en dus een beetje georganiseerd kon denken. Nu kunnen die opdrachten net zo goed door ChatGPT zijn geschreven.”
“Nu vinden we het eindproduct vaak belangrijker dan het proces daarnaartoe. Terwijl het leerproces vooral gaat over het formuleren van een goede onderzoeksvraag, het vinden van betrouwbare bronnen en het worstelen met woorden om je eigen argumenten goed op papier te zetten.”
Jeroen de Jong (themaleider onderwijsinnovatie, TLC):
“Misschien leidt AI wel tot de terugkeer van mondelinge tentamens. Eigenlijk was ik niet zo’n voorstander van de mondelinge verdediging van een thesis - uiteindelijk draait het toch om de tekst. Maar inmiddels zie ik toch het belang in van het toetsen van kennis op deze meer traditionele manier.”
Bransen over persoonlijk onderwijs:
“In plaats van één docent voor 400 studenten, moeten we naar meer contactonderwijs. In een gesprek met een student krijg je pas in de gaten of iemand zijn handelings- en oordeelsvermogen aan het ontwikkelen is.”
Onderzoeksbevindingen:
- Nog geen wetenschappelijke consensus over effecten GenAI
- Wisselend beeld: sommige studies tonen negatieve effecten, andere positieve
- Zweeds onderzoek toonde aan dat studenten AI gebruiken om kritisch denken te versterken (door meerdere versies van argumenten te vragen)
Studentperspectief – Sven Braster (sociologie, voorzitter Universitaire Studentenraad):
“Ik ben hartstikke dyslectisch en gebruik de tool als taal- en spellingscheck.”
“Ik vraag ChatGPT tijdens het studeren dan zijn kijk op de sociale wetenschappen uiteen te zetten. Ik vat het samen in mijn eigen woorden om vervolgens weer aan ChatGPT te vragen of mijn samenvatting klopt.”
“Ik denk dat veel studenten het vooral gebruiken om werk bij zichzelf weg te nemen. Ergens heel logisch, het bespaart je tijd. Maar het ontneemt je ook wetenschappelijke inzichten en vaardigheden, zoals zelf verbanden leggen en argumenten bedenken.”
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet
Universiteit Utrecht: Kritische stem in het debat
Laura Koenders (onderwijsonderzoeker):
“AI-toepassingen zijn ontworpen om zoveel mogelijk denkwerk van je over te nemen. Het risico is dat je het verleert om kritisch om te gaan met wat AI aan jou voorschotelt.”
“Ik ben bang dat door AI veel impliciete leergewoontes van studenten wegvallen.”
“Om een samenvatting te maken moet je een tekst grondig lezen, hoofdzaken van bijzaken onderscheiden en de leerstof goed begrijpen. En dat is net een van de vele dingen die AI niet in jouw plaats kan doen.”
Over onderzoek naar AI-effecten:
Koenders is sceptisch over studies die claimen dat AI studenten betere testscores geeft:
“Zulke studies kijken enkel naar een afgewerkt resultaat van studeren, zoals een paper. Op die manier kan je niet per se weten hoeveel de student effectief heeft bijgeleerd over het achterliggende proces om tot dat resultaat te komen.”
Vicieuze cirkel:
“Dat kan tot een vicieuze cirkel leiden: hoe meer mensen AI vertrouwen, hoe sneller ze taken uitbesteden. Hoe minder ze kritisch denken, hoe meer ze AI vertrouwen, en weer meer uitbesteden.”
Interactiepatronen:
Bij een ‘AI-docent’:
- Studenten stellen meer operationele vragen
- Pragmatisch en taakgericht bezig
- Minder reflectie en pro-actief nadenken
Bij menselijke docent:
- Meer pro-actief nadenken
- Meer reflectie over feedback
- Dieper leerproces
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
Universiteit van Amsterdam: Eigen AI-applicatie
Context: De Universiteit van Amsterdam heeft, samen met Tilburg en SURF, een eigen AI-applicatie ontwikkeld: UvA AI Chat. Dit is vergelijkbaar met het Tilburg-initiatief en biedt een gecontroleerde, transparante AI-omgeving voor studenten en docenten.
Doel: Controle behouden over data, transparantie waarborgen, en verantwoord AI-gebruik faciliteren.
Bron: Studeren met ChatGPT is de norm
NOLAI: AI in voortgezet onderwijs
Nationaal Onderwijslab AI onderzoekt AI-gebruik in primair en voortgezet onderwijs met een subsidie van 80+ miljoen euro.
Onderzoekers Evi Topali en Karmijn Steekelenburg:
Gebruik door leerlingen:
- Voorbereiding op toetsen (AI stelt vragen over lesmateriaal)
- Oefenen schrijfvaardigheid in nieuwe taal
- Suggesties voor verbeteren van teksten
Probleem:
“Welke prompts gebruiken ze, kopiëren ze de antwoorden een-op-een of denken ze zelf nog kritisch na?” - Evi Topali
Steekelenburg:
“Zowel docenten als leerlingen moeten hiervoor nieuwe skills leren.”
Topali over begeleiding:
“Nu gebruiken ze het in hun eentje om hun huiswerk te maken, waarbij ze soms de door AI gegenereerde antwoorden kopiëren. Terwijl die zeker niet altijd nauwkeurig zijn en soms ronduit fout. Het zou goed zijn als ze leren wat de voordelen en de risico’s zijn van GenAI.”
Ontwikkelde tools:
- Monitoring tool: Docenten kunnen meekijken hoe leerlingen met chatbot omgaan
- Beïnvloedingstool: Docent kan foute antwoorden laten genereren om kritisch denken te trainen
Topali over hallucinaties:
“GenAI-systemen geven vaak hallucinaties: dan genereert de chatbot incorrecte of niet-bestaande informatie. Daar spelen we mee. De leerkracht kan foute antwoorden geven, zodat de student gedwongen wordt om kritisch te zijn op de output.”
Bron: Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet
Belgische/Vlaamse cases
KU Leuven: Faculteitsbrede aanpak
Context: KU Leuven laat AI-gebruik breed toe, mits binnen de universitaire richtlijnen. Verschillende faculteiten ontwikkelen eigen strategieën.
Prof. Martial Luyts (Statistiek en Datawetenschappen):
“Large Language Models (LLM) veranderen de manier waarop studenten leren, docenten lesgeven en hoe kennis wordt beoordeeld.”
Betrouwbaarheidsproblemen:
“Dat komt doordat ze leren uit bestaande teksten, inclusief de vooroordelen die daarin voorkomen.”
Faculteit Rechtsgeleerdheid
Wouter Druwé (vice-decaan Onderwijs):
“Op vlak van evaluatie zijn we nu aan het kijken of we onze examenvormen nog wat meer moeten aanpassen aan de nieuwe realiteit.”
Mogelijke aanpassingen:
- Mondelinge onderdelen toevoegen aan schriftelijke proeven
- Papers laten schrijven in gecontroleerde omgeving
- Meer focus op proces dan eindproduct
“We moeten vooral nagaan of de leerdoelstellingen van het vak behaald worden, het proces waarin zo’n paper tot stand is gekomen is daarin van belang.”
Nieuwe vakken:
- Mastervak ‘Technologie en Recht’ opgericht
- Vakken waar AI-gebruik binnen grenzen toegestaan of aangemoedigd wordt
- Vakken waar AI verboden blijft (voor training specifieke vaardigheden)
Faculteit Letteren
Vice-decaan Koenraad Brosens:
“In dialoog met het buitenmenselijke AI hebben we juist nood aan kritische mensen, die de problemen van een door AI gegenereerde tekst kunnen doorprikken.”
“Ik denk dat AI ons kan helpen om betere lezers en betere schrijvers te worden.”
Verschuiving naar inhoud:
Het belang verschuift van vorm naar inhoud:
“Ik ga er nu eigenlijk van uit dat een bachelorpaper of masterproef geen spellingsfouten bevat.”
Hogere verwachtingen:
Door AI zijn verwachtingen gestegen – studenten moeten nu:
- Meer en betere referenties vinden
- Foutloos schrijven (AI helpt met technische aspecten)
- Meer focus leggen op kwaliteit van argumentatie
Faculteit Sociale Wetenschappen
Tim Smits (vice-decaan Onderwijs):
“Een goede vergelijking: als je niet kan autorijden, mag je nog de chicste auto hebben, toch geraak je nergens. De nodige kennis is vereist om goed met AI te kunnen werken.”
Over betrouwbaarheid:
“Ze bevatten soms foutieve informatie, zoals niet-bestaande referenties.”
Alternatieve evaluatievormen:
“We moeten bij grote schriftelijke werkstukken, zoals de masterproef, meer nadruk leggen op tussentijdse vorderingen van de student.”
Bron: 90% van de studenten gebruikt AI
imec.digimeter: Belgisch gebruikersonderzoek
Context: imec.digimeter volgt trends in technologiegebruik in België, waaronder AI.
Bevindingen:
- Techno-optimisme maakt plaats voor technorealisme
- Groeiende bezorgdheid over AI-gebruik
- 90% van studenten gebruikt generatieve AI (Harvard-onderzoek, ook relevant voor België)
Bron: AI-gebruik stijgt, maar ook onze bezorgdheid: ‘Techno-optimisme maakt plaats voor technorealisme’
Acco: Commerciële AI-studiesoftware
Context: Acco is de enige Vlaamse educatieve uitgeverij met een eigen AI-toepassing: Amigo.
Inge Vander Velpen (CEO Acco):
“Als de AI-software op een verantwoorde manier wordt ingezet, kan het net erg nuttig zijn.”
Over kritiek op AI-samenvattingen:
“We erkennen dat het niet zelf samenvatten van cursusmateriaal minder goed kan zijn voor het leerproces. Maar dat gebeurde vroeger ook al.”
Amigo-functionaliteit:
- Samenvattingen van hoofdstukken
- Verduidelijking van passages
- Oefenmateriaal ontwerpen
- Toegang: EUR16 voor 6 maanden
Gebruikscijfers:
Sinds lancering (ongeveer een jaar geleden) heeft Amigo “heel wat gebruikers”, exacte cijfers zijn niet gedeeld.
Marketing:
Website: “Amigo neemt studiewerk van je over, zodat jij meer tijd hebt voor leukere dingen.”
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
VRT NWS: Mediaperspectief
De Vlaamse publieke omroep heeft uitgebreid aandacht besteed aan AI in het onderwijs, met focus op:
- Bezorgdheden over mentale luiheid
- Cognitive offloading
- Vicieuze cirkel van afhankelijkheid
- Verschillen in interactiepatronen tussen AI en menselijke docenten
Bron: Studeer je beter met behulp van AI?
Oplossingsrichtingen
1. Nieuwe evaluatiemethoden
Mondelinge evaluatie
Jeroen de Jong (Radboud TLC):
“Misschien leidt AI wel tot de terugkeer van mondelinge tentamens.”
Voordelen:
- Moeilijk te frauderen met AI
- Test écht begrip en inzicht
- Student moet kennis actief reproduceren en toelichten
Implementatie bij Tilburg:
- Economische faculteit: studenten moeten scriptie mondeling verdedigen
- Jesse (student): “Dat kan je niet laten doen door een robot.”
Schrijven in gecontroleerde omgeving
Wouter Druwé (KU Leuven):
Mogelijkheid om papers te laten schrijven in gecontroleerde omgeving zonder AI-toegang.
Jeroen de Jong (Radboud):
“Of denk aan een cursus academische vaardigheden waarbij je de theorie over academisch schrijven thuis leert, maar het schrijven zelf in de klas doet. Met een docent in de buurt die jou op dat moment kan helpen.”
Proces boven product
Jan Bransen (Radboud):
“Nu vinden we het eindproduct vaak belangrijker dan het proces daarnaartoe. Terwijl het leerproces vooral gaat.”
Tim Smits (KU Leuven):
“We moeten bij grote schriftelijke werkstukken, zoals de masterproef, meer nadruk leggen op tussentijdse vorderingen van de student.”
Wouter Druwé (KU Leuven):
“We moeten vooral nagaan of de leerdoelstellingen van het vak behaald worden, het proces waarin zo’n paper tot stand is gekomen is daarin van belang.”
Implementatie:
- Regelmatige voortgangsgesprekken
- Tussentijdse inleveringen
- Reflectieverslagen over het schrijfproces
- Portfolio’s die ontwikkeling tonen
2. Transparantie en controle: eigen AI-platformen
Tilburg University: Tilly
Hannes Datta:
Ontwikkelde eigen chatbot voor de universiteit die:
- Docenten controle geeft over cursusmateriaal
- Studentgebruik transparant maakt
- Logboeken van prompts mogelijk maakt
- Privacy waarborgt (los van grote techbedrijven)
Voordelen:
- Docenten zien hoe studenten AI gebruiken
- Data blijft binnen de universiteit
- Maatwerk per cursus mogelijk
- Verantwoord gebruik wordt gefaciliteerd
Ook bij: Universiteit van Amsterdam (UvA AI Chat), SURF (EduGenAI)
3. AI-geletterdheid en educatie
Tim Smits (KU Leuven):
“Een goede vergelijking: als je niet kan autorijden, mag je nog de chicste auto hebben, toch geraak je nergens. De nodige kennis is vereist om goed met AI te kunnen werken.”
Evi Topali (NOLAI):
“Het zou goed zijn als ze leren wat de voordelen en de risico’s zijn van GenAI.”
Karmijn Steekelenburg (NOLAI):
“Zowel docenten als leerlingen moeten hiervoor nieuwe skills leren.”
Wat studenten moeten leren:
- Hoe herken je AI-hallucinaties?
- Wanneer is AI-gebruik nuttig vs. schadelijk?
- Hoe stel je effectieve prompts?
- Hoe evalueer je AI-output kritisch?
- Hoe gebruik je AI als tool zonder afhankelijk te worden?
Implementatie KU Leuven:
- Mastervak ‘Technologie en Recht’
- Vakken waarin AI-gebruik wordt geïntegreerd en besproken
- Expliciete instructie over verantwoord AI-gebruik
4. Gecontroleerde AI-omgevingen voor onderwijs
NOLAI-tools voor voortgezet onderwijs
Tool 1: Monitoring
Docenten kunnen ‘achter de schermen’ meekijken hoe leerlingen met een chatbot omgaan.
Tool 2: Beïnvloeding
Evi Topali:
“De leerkracht kan foute antwoorden geven, zodat de student gedwongen wordt om kritisch te zijn op de output.”
Doel: Leerlingen trainen in kritisch omgaan met AI-output door bewust fouten te introduceren.
5. Duidelijke richtlijnen per vak
Tilburg University: AI-index (niveau 1-5)
Docenten geven in de syllabus aan welk niveau van AI-gebruik toegestaan is:
- Level 1: Geen AI
- Level 2-3: Beperkt (spelling, ideeën)
- Level 5: Volledig (bijv. coderen)
Voordelen:
- Duidelijkheid voor studenten
- Examencommissie kan AI-gebruik controleren
- Docenten kunnen bewust kiezen per leerdoel
Hannes Datta:
“Omdat wij als docenten zo verschillend omgaan met AI, was deze index nodig.”
6. Logboeken en verantwoording
Tilburg University-richtlijnen:
- Studenten moeten AI-gebruik bijhouden in logboek
- Logboek moet worden ingeleverd bij opdrachten
- Bij thesis: logboek + mondelinge verdediging
Voordelen:
- Studenten worden zich bewust van hun AI-gebruik
- Transparantie over hoe werk tot stand kwam
- Basis voor gesprek met docent over leerproces
7. Meer persoonlijk onderwijs
Jan Bransen (Radboud):
“In plaats van één docent voor 400 studenten, moeten we naar meer contactonderwijs. In een gesprek met een student krijg je pas in de gaten of iemand zijn handelings- en oordeelsvermogen aan het ontwikkelen is.”
Implementatie:
- Kleinere werkgroepen
- Individuele gesprekken over voortgang
- Feedback op proces, niet alleen product
- Mentorschap
8. Empowerment en experimenteerruimte
Jan Bransen:
“We zijn als universiteit geneigd om vanuit het perspectief van de docent en wetenschapper te kijken, maar wat vinden studenten zelf verantwoord AI-gebruik? Wij zijn straks met pensioen, zij moeten nog heel lang door op de arbeidsmarkt.”
“Als studenten snappen waarom het belangrijk is om een goed lopende tekst te kunnen schrijven, willen de meesten dat waarschijnlijk ook wel leren. Als ze begrijpen dat hun eigen ontwikkeling centraal staat, dan kan ik me zelfs een veelvuldig gebruik van ChatGPT binnen de studie voorstellen. Zolang ze zich daar maar kritisch toe verhouden.”
Aanpak:
- Studenten betrekken bij het opstellen van AI-beleid
- Experimenteerruimte bieden binnen veilige kaders
- Focussen op waarom vaardigheden belangrijk zijn (niet alleen op regels)
- Vertrouwen geven met verantwoordelijkheid
9. Focus op vaardigheden die AI niet kan vervangen
Koenraad Brosens (KU Leuven):
“In dialoog met het buitenmenselijke AI hebben we juist nood aan kritische mensen, die de problemen van een door AI gegenereerde tekst kunnen doorprikken.”
Vaardigheden voor de toekomst:
- Kritisch evalueren van informatie (inclusief AI-output)
- Creatief en origineel denken
- Ethisch redeneren
- Complexe probleem-oplossing
- Menselijke communicatie en empathie
- Meta-cognitie (nadenken over je eigen denkproces)
Wouter Druwé (KU Leuven):
“Er blijven ook vakken waar het niet is toegestaan, omdat we bepaalde vaardigheden willen trainen.”
10. Herstelstrategieën voor wie al afhankelijk is
Geleidelijke afbouw:
- Bewust momenten creëren zonder AI
- Kleine taken eerst zelf doen, dan AI-check
- AI-gebruik loggen om bewustzijn te creëren
Versterken van basisvaardigheden:
- Extra training in academisch schrijven
- Oefenen met kritisch lezen zonder AI-samenvattingen
- Werkgroepen zonder digitale hulpmiddelen
Positieve herframering:
- Focus op wat je wél kunt leren met AI (als tool)
- Succeservaringen zonder AI creëren
- Zelfvertrouwen opbouwen in eigen capaciteiten
Belangrijke quotes – Overzicht
Over de risico’s
Laura Koenders (Universiteit Utrecht):
- “AI-toepassingen zijn ontworpen om zoveel mogelijk denkwerk van je over te nemen. Het risico is dat je het verleert om kritisch om te gaan met wat AI aan jou voorschotelt.”
- “Ik ben bang dat door AI veel impliciete leergewoontes van studenten wegvallen.”
- “Om een samenvatting te maken moet je een tekst grondig lezen, hoofdzaken van bijzaken onderscheiden en de leerstof goed begrijpen. En dat is net een van de vele dingen die AI niet in jouw plaats kan doen.”
Jan Bransen (Radboud Universiteit):
- “Nu vinden we het eindproduct vaak belangrijker dan het proces daarnaartoe. Terwijl het leerproces vooral gaat over het formuleren van een goede onderzoeksvraag, het vinden van betrouwbare bronnen en het worstelen met woorden om je eigen argumenten goed op papier te zetten.”
- “Vroeger kon je aan de hand van een thuisgemaakte schrijfopdracht opmaken of een student argumenten kon ontwikkelen. Nu kunnen die opdrachten net zo goed door ChatGPT zijn geschreven.”
Over mogelijkheden en oplossingen
Hannes Datta (Tilburg University):
- “Je kan AI ook inzetten om te vragen om feedback, en die te implementeren. Door in gesprek te gaan met ChatGPT kan je beter leren wat goed en slecht is.”
Koenraad Brosens (KU Leuven):
- “In dialoog met het buitenmenselijke AI hebben we juist nood aan kritische mensen, die de problemen van een door AI gegenereerde tekst kunnen doorprikken.”
- “Ik denk dat AI ons kan helpen om betere lezers en betere schrijvers te worden.”
Jan Bransen (Radboud):
- “Wij zijn straks met pensioen, studenten niet.”
- “Als studenten snappen waarom het belangrijk is om een goed lopende tekst te kunnen schrijven, willen de meesten dat waarschijnlijk ook wel leren.”
Over nieuwe evaluatiemethoden
Jeroen de Jong (Radboud TLC):
- “Misschien leidt AI wel tot de terugkeer van mondelinge tentamens.”
Wouter Druwé (KU Leuven):
- “We moeten vooral nagaan of de leerdoelstellingen van het vak behaald worden, het proces waarin zo’n paper tot stand is gekomen is daarin van belang.”
Tim Smits (KU Leuven):
- “We moeten bij grote schriftelijke werkstukken, zoals de masterproef, meer nadruk leggen op tussentijdse vorderingen van de student.”
Over AI-geletterdheid
Tim Smits (KU Leuven):
- “Een goede vergelijking: als je niet kan autorijden, mag je nog de chicste auto hebben, toch geraak je nergens. De nodige kennis is vereist om goed met AI te kunnen werken.”
Evi Topali (NOLAI):
- “Het zou goed zijn als ze leren wat de voordelen en de risico’s zijn van GenAI.”
- “De leerkracht kan foute antwoorden geven, zodat de student gedwongen wordt om kritisch te zijn op de output.”
Studentperspectief: Goed gebruik
Sven Braster (Radboud, sociologie):
- “Ik ben hartstikke dyslectisch en gebruik de tool als taal- en spellingscheck.”
- “Ik vraag ChatGPT tijdens het studeren dan zijn kijk op de sociale wetenschappen uiteen te zetten. Ik vat het samen in mijn eigen woorden om vervolgens weer aan ChatGPT te vragen of mijn samenvatting klopt.”
- “Ik denk dat veel studenten het vooral gebruiken om werk bij zichzelf weg te nemen. Maar het ontneemt je ook wetenschappelijke inzichten en vaardigheden, zoals zelf verbanden leggen en argumenten bedenken.”
Max (Tilburg):
- “Sinds ik wel AI gebruik is dat omhoog geschoten, naar achten. Dan vind ik mezelf niet per se lui.”
Jesse (Tilburg):
- “Je bent gewoon beter geworden.”
- “Ik móet de teksten die ChatGPT geeft wel omschrijven in mijn eigen woorden. Als ik ineens in foutloos Engels een paper inlever met een hoop em-dashes erin, gaan ze twijfelen. Docenten zijn niet gek.”
Lucas en Noud (Tilburg):
- “Als je het niet gebruikt loop je achter.” - “100 procent.”
Over AI-beperkingen
Lucas (Tilburg):
- “Als je hem zou vragen om te bewijzen dat een banaan paars is, dan doet-ie dat.”
Tim Smits (KU Leuven):
- “Ze bevatten soms foutieve informatie, zoals niet-bestaande referenties.”
Bronnenlijst
Wetenschappelijke artikelen
- MIT | Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task
- MIT-onderzoek
- Kernonderzoek naar cognitive debt en cognitive offloading bij het gebruik van AI voor schrijftaken
- Frontiers | The cognitive paradox of AI in education: between enhancement and erosion
- Academisch artikel over de paradox van AI in onderwijs (dit is een ander onderzoek dan het MIT-paper)
- Learners’ AI dependence and critical thinking: The psychological mechanism of fatigue and the social buffering role of AI literacy
- Over psychologische mechanismen van AI-afhankelijkheid
- Increased AI use linked to eroding critical thinking skills
- Onderzoek naar correlatie AI-gebruik en kritisch denkvermogen
Nederlandse media en cases
- Studeren met ChatGPT is de norm, maar dat is volgens deze studenten niet erg. ‘Sinds ik AI gebruik, haal ik achten’
- NRC-artikel over AI-gebruik aan Tilburg University
- Bevat quotes van studenten Max, Jesse, Savannah, Lucas, Noud
- Bevat quotes van Hannes Datta
- Hoe AI het onderwijs op z’n kop zet: ‘Misschien leidt het wel tot de terugkeer van mondelinge tentamens’ – Vox magazine
- Over Radboud Universiteit
- Bevat quotes van Sven Braster, Jan Bransen, Jeroen de Jong
- Over NOLAI-project (Evi Topali, Karmijn Steekelenburg)
- Wat is de invloed van AI op het leren van studenten?
- Universiteit Utrecht
- Volgens MIT-onderzoek maakt ChatGPT ons dommer, maar het ligt iets genuanceerder
- Nederlandstalige duiding van MIT-onderzoek
- MIT-onderzoek waarschuwt dat regelmatig gebruik van ChatGPT kritisch denken aantast en leidt tot ‘cognitief faillissement’ – Frontnieuws
- Nederlandstalige duiding van MIT-onderzoek
- Vermindert het gebruik van AI-chatbots zoals ChatGPT ons denkvermogen?
- Vlaamse duiding van MIT-onderzoek
Belgische/Vlaamse media en cases
- Studeer je beter met behulp van AI? “Neemt zoveel mogelijk denkwerk van je over” | VRT NWS: nieuws
- VRT-artikel over AI-gebruik door studenten
- Bevat quotes van Laura Koenders (Universiteit Utrecht)
- Over Acco’s Amigo-software (Inge Vander Velpen)
- 90% van de studenten gebruikt AI: Tijd voor nieuwe evaluatievormen?
- Studentenblad KU Leuven
- Bevat quotes van Martial Luyts, Wouter Druwé, Koenraad Brosens, Tim Smits
- AI-gebruik stijgt, maar ook onze bezorgdheid: ‘Techno-optimisme maakt plaats voor technorealisme’
- Over imec.digimeter België
Praktische handleidingen
- AI in de Klas: Complete Gids voor Veilige Implementatie 2025
- Praktische gids voor docenten
- De impact van AI op kritisch denken
- Uitgebreide analyse
Kritische perspectieven
- Docenten moeten zich verzetten tegen techno-fascisme door giftige en verslavende technologieën uit de klaslokalen te weren
- Groene Amsterdammer
- Zeer kritisch perspectief (minder gebruikt in deze research)
Totaal aantal bronnen: 16 materialen
Periode: 2024-2025
Geografische scope: Nederland, België/Vlaanderen, Verenigde Staten (MIT)
Instellingen: MIT, Tilburg University, Radboud Universiteit, Universiteit Utrecht, Universiteit van Amsterdam, KU Leuven, NOLAI, SURF, Acco