Gisteren stond in De Telegraaf dit artikel over AI in het basisonderwijs, naar aanleiding van de onlangs verschenen bundel Als wij denken – Verantwoorde inzet van generatieve AI in het (taal)onderwijs, onder redactie van onder anderen Els Stronks. Als het gaat over AI in het onderwijs, gaat het vaak over het voortgezet of hoger onderwijs. Heel goed dat er in dit artikel specifiek aandacht is voor het basisonderwijs. Want kinderen komen al op jonge leeftijd in aanraking met AI, bijvoorbeeld via spraakgestuurde opdrachten die ze aan een tablet geven. Mijn eigen zoon kreeg dit door toen hij een jaar of vier was. Het is een mooi en genuanceerd artikel geworden. Goed dat Barend Last ook een bijdrage heeft geleverd en ik ben blij dat hij, net als ik, ook in het basisonderwijs werkt. Juist daar is aandacht voor digitale geletterdheid hard nodig. Mooi dat dit onderwerp bij een breed publiek onder de aandacht komt. Dank aan Martijn Schoolenberg voor het fijne gesprek en de goede uitwerking.
Leuk om een bijdrage te mogen leveren aan deze interessante bundel over chatbots in het (taal)onderwijs. In mijn artikel schrijf ik over hoe je de digitale wereld en AI juist kunt benutten voor je taalonderwijs.
Wat ik sterk vind aan deze bundel, is dat er veel verschillende stemmen en perspectieven aan bod komen. Het is daarmee niet het bekende verhaal dat digitale technologie vooral slecht is voor het onderwijs, maar ook geen verhaal waarin technologie kritiekloos wordt bejubeld. Onderzoekers, leraren, lerarenopleiders, leerlingen en studenten kijken ieder vanuit hun eigen perspectief naar de kansen, risico’s en dilemma’s.
Extra leuk dat mijn artikel is gekozen als preview van de bundel en vrij te downloaden is. Ik deel het daarom graag hier!
Wereldwijd daalt de leesvaardigheid en Nederlandse jongeren zijn hierin geen uitzondering. Ook ik maak me daar zorgen over. Wie niet? Maar ik erger me ook aan wat er daarna gebeurt. Er verschijnen nieuwe PISA-resultaten en binnen de kortste keren weten we met z’n allen waar het aan ligt. De smartphone. Sociale media. Schermtijd. Leraren. De didactiek. Het onderwijssysteem. De ouders. De taalmodellen. De mentaliteit van jongeren. We moeten natuurlijk allemaal laten weten wat we ervan vinden. Vaak vanaf diezelfde smartphone en via diezelfde sociale media. En na elk onderzoek herhaalt hetzelfde riedeltje zich weer. En het mooiste is: ik doe er zelf net zo hard aan mee. Bovendien is er nog iets wat mij naast die dalende leesvaardigheid zorgen baart: we zijn erg goed geworden in het aanwijzen van oorzaken buiten onszelf. Hoeveel volwassenen lezen zelf nog iedere avond een boek? Hoe vaak pakken we onze telefoon? Hoeveel uur brengen we door op LinkedIn, Instagram, YouTube of Netflix?
Hetzelfde zie ik gebeuren met generatieve AI. Zodra bekend wordt dat een politicus AI heeft gebruikt bij het schrijven van een tekst gaat het alleen maar over hoe de tekst is gemaakt. Er wordt ijverig met hulp van AI gezocht naar typische AI-zinnen. Teksten worden door AI-detectors gehaald. Vervolgens kunnen we elkaar de maat nemen, zie je wel AI! Als kinderen zulk gedrag vertonen, dan zeg ik meestal: bemoei je met jezelf. We zullen samen moeten gaan onderzoeken wat sociaal geaccepteerd is en wat niet. Het is goed dat het gesprek wordt gevoerd over auteurschap en betrouwbaarheid. Maar kunnen we vooral de inhoud van teksten blijven beoordelen? Is het een goede tekst? Klopt het wat er staat? Zijn de argumenten sterk? En niet onbelangrijk, neemt degene wiens naam eronder staat verantwoordelijkheid voor het eindresultaat? Dat zijn toch veel interessantere vragen dan: is hier AI gebruikt? Bijna iedereen gebruikt het inmiddels. Leraren gebruiken AI. Schrijvers gebruiken het. Bedrijven gebruiken het. Politici gebruiken het. Ik gebruik het zelf ook. Soms om mee te brainstormen, soms om iets scherper te formuleren. En wil je het niet gebruiken? Ook helemaal prima, maar doe daar dan niet moreel verheven over en laat anderen in hun waarde.
En dan zijn we aangekomen bij jongeren. Uit PISA 2025 blijkt dat behoorlijk wat vijftienjarigen AI-chatbots gebruiken bij hun schoolwerk. Dat lijkt me eigenlijk niet zo verrassend. Veel interessanter is wat mij betreft wat ze ermee doen. Ook de andere PISA-resultaten rond digitale technologie laten zien dat het allemaal niet zo eenvoudig is als ‘schermen zijn slecht’ of ‘digitale technologie verbetert het onderwijs’. Het lijkt er vooral toe te doen hoe, waarvoor en hoeveel digitale technologie wordt gebruikt. Leerlingen die digitale middelen op school beperkt of matig inzetten (zelfrapportage van 2 tot 3 uur per schooldag) voor leren, presteren gemiddeld beter op natuurwetenschappen dan leerlingen die dat niet of juist zeer intensief doen. Ook de digitale vaardigheden van leraren lijken een rol te spelen. En bij AI-chatbots zien we iets vergelijkbaars: het gebruik ervan leidt niet vanzelf tot betere prestaties. Dat is misschien geen aantrekkelijke boodschap voor een krantenkop. Daarvoor is het te genuanceerd. Maar voor het onderwijs is het wel belangrijk. We hebben leraren nodig die kunnen beoordelen wanneer digitale technologie iets toevoegt en wanneer niet. En jongeren moeten leren wat AI kan, waar het mis kan gaan en wanneer ze beter zelf kunnen lezen, schrijven, rekenen of nadenken. Maar voordat we jongeren vertellen wat ze moeten doen of wat ze allemaal verkeerd doen, mogen we misschien ook iets langer naar onszelf kijken.
Neem die vijftienjarige die moeite heeft met spellen en schrijven en ChatGPT gebruikt om zijn ideeën beter op papier te krijgen. Wat vinden we daarvan? Is dat valsspelen? Moeten we hem verbieden dat hulpmiddel te gebruiken? Moeten we hem gaan waarschuwen dat hij daar ‘dommer’ van wordt? Moeten we de tekst waar hij zelf achter staat en trots op is door een AI-scanner halen? Gaan we dat ook doen met elke e-mail die je van een collega ontvangt? Of van een familielid die een persoonlijk bericht deelt in de groepsapp? Ik vind het ingewikkeld. Misschien zit daar wel een patroon in. Bij AI bepalen we graag wanneer jongeren het wel en niet mogen gebruiken en wat ‘goed’ gebruik is. Bij lezen doen we eigenlijk iets vergelijkbaars. Ook daar bepalen volwassenen voor een belangrijk deel wat jongeren zouden moeten doen: hoeveel ze moeten lezen, wat ze moeten lezen en zelfs wat een ‘goed’ boek is. Neem de verplichte boekenlijst. Ik vond die zelf vroeger enorm demotiverend. Boeken lezen die iemand anders voor mij had uitgekozen, omdat die blijkbaar tot de literatuur behoorden die je gelezen moest hebben. Natuurlijk snap ik de gedachte erachter, maar ik ben wel bang dat zo’n aanpak averechts kan werken. Onderwijs mag leerlingen kennis laten maken met teksten en schrijvers die ze zelf misschien nooit zouden kiezen. Maar als we tegelijkertijd constateren dat jongeren steeds minder graag lezen, mogen we ons ook afvragen of alles wat we uit goede bedoelingen organiseren daadwerkelijk bijdraagt aan leesmotivatie. Dit soort verplichte lijsten bestaan nog steeds, zelfs op lerarenopleidingen. Wanneer houden we nou eens op met bepalen wat jongeren moeten lezen.
En wellicht moeten we ook wat serieuzer kijken naar jongens. In PISA 2025 is de leesvaardigheid van jongens sterker gedaald dan die van meisjes. Dat is geen reden om meteen de volgende eenvoudige oorzaak aan te wijzen. Het is wel een reden om te onderzoeken waar dit aan ligt. Wat maakt dat jongens minder lezen? Lezen ze wel echt minder? Wat voor teksten krijgen ze aangeboden? Hoeveel ruimte is er voor hun eigen interesses? En hoe zorgen we ervoor dat lezen niet vooral iets wordt wat moet, maar ook iets kan zijn wat je wilt? Hoe bevorderen we het leesplezier. We praten ontzettend veel over jongeren. Over hun schermtijd, hun motivatie, hun taalgebruik, hun gedrag, hun gebruik van AI en de boeken die ze wel of niet lezen. Jongeren moeten ook leren verantwoordelijkheid te nemen voor hun eigen leren en gedrag. Maar motivatie ontstaat niet doordat we steeds harder vertellen wat ze verkeerd doen.
De dalende leesvaardigheid is een serieus probleem. Net als de vraag hoe we verstandig omgaan met AI en andere digitale technologie. Maar misschien komen we verder als we iets minder snel op zoek gaan naar schuldigen en iets vaker naar onze eigen rol kijken. Niet alleen in het onderwijs, maar in de hele samenleving.
Over de taalvaardigheid van Nederlandse leerlingen zijn veel terechte zorgen. Er wordt minder gelezen, leerlingen hebben meer moeite met het begrijpen van langere teksten en het leesplezier daalt. In de zoektocht naar oorzaken wordt vaak gewezen naar digitale middelen. Kinderen zitten te veel achter een scherm.
Los van het feit dat schermtijd niet iets uniforms is, zit er natuurlijk een kern van waarheid in. Wie geen langere teksten leest, wordt daar ook niet beter in. En uren scrollen door korte filmpjes kun je moeilijk vergelijken met geconcentreerd een boek lezen.
Toch vind ik de conclusie die daar regelmatig uit volgt veel te gemakkelijk: we moeten digitale middelen weren uit het klaslokaal.
In dit stuk wil ik niet dieper ingaan op het feit dat digitale middelen bij goed gebruik wel degelijk positieve effecten kunnen hebben op de leerprestaties. Ik wil graag inzoomen op iets anders wat vaak wordt vergeten: een groot deel van onze taal bevindt zich in de digitale wereld.
Ga maar eens na hoeveel je op een gemiddelde dag leest en schrijft zonder een boek of krant aan te raken. Je leest een nieuwsitem op je telefoon, verstuurt een tekstbericht, spreekt een bericht in, zoekt iets op met een zoekmachine, bekijkt een website, leest reacties onder een bericht, schrijft een e-mail of stelt een vraag aan een chatbot.
Online ontwikkelt zich bovendien een eigen cultuur, met memes, eigen regels, humor en specifiek woordgebruik. Jongeren nemen hier niet alleen aan deel, maar geven deze cultuur ook zelf vorm. Daarmee is de online wereld een belangrijke plek geworden waar zij hun identiteit ontdekken, uitproberen en ontwikkelen.
In de digitale omgeving wordt behoorlijk wat van onze taalvaardigheid gevraagd. Je moet informatie kunnen vinden, teksten begrijpen, bepalen wat belangrijk is, verschillende bronnen met elkaar kunnen vergelijken. Ook moet je kunnen inschatten wat het doel is: probeert het te informeren, overtuigen of misschien wel misleiden.
Natuurlijk kun je veel van deze vaardigheden ook leren zonder digitale middelen, maar doen alsof de digitale wereld niet bestaat sluit niet aan bij de realiteit en de belevingswereld van leerlingen. Bovendien kun je ook zonder een scherm prima aan de slag met de integratie van digitale geletterdheid binnen taal.
We communiceren met tekst, maar ook met afbeeldingen, video’s, geluid, links, emoji’s, chats, websites en sociale media. We gebruiken tegenwoordig verschillende vormen tegelijkertijd. Een nieuwsbericht bestaat niet alleen uit een geschreven tekst, maar ook uit foto’s, grafieken, filmpjes en links naar andere bronnen.
Digitale geletterdheid wordt nog regelmatig gezien als iets wat boven op het bestaande onderwijs komt. We moeten al aandacht besteden aan taal en rekenen en nu komen programmeren, mediawijsheid, informatievaardigheden en AI daar ook nog bij. Veel van die digitale vaardigheden bestaan helemaal niet los van taal. Daarom vind ik de kunstmatige scheiding tussen taal en digitaal ook zo vreemd.
Laat leerlingen twee nieuwsberichten over hetzelfde onderwerp vergelijken. Ze moeten onderzoeken welke woorden worden gebruikt, welke informatie wordt benadrukt en welk perspectief ontbreekt.
Waar houdt taalonderwijs hier op en begint digitale geletterdheid? Volgens mij is die grens veel minder duidelijk dan we soms doen voorkomen. Ik ben van mening dat digitale technologie het taalonderwijs juist kan verbreden. In de klas gebruik je boeken en gedrukte teksten, maar daarnaast ook websites, digitale bronnen, podcasts en video’s. Het een hoeft het andere niet uit te sluiten.
Laat leerlingen bijvoorbeeld onderzoeken waarom een plaatje of titel op YouTube ervoor zorgt dat ze op een filmpje willen klikken en waarom we dit clickbait noemen. Vergelijk een video op TikTok met een nieuwsbericht over hetzelfde onderwerp. Bekijk samen hoe influencers taal gebruiken om producten aan te prijzen. Laat leerlingen online bronnen vergelijken. Bespreek reacties onder een nieuwsbericht. Laat ze een opinieartikel over BigTech of generatieve AI schrijven. Laat ze onderzoeken hoe een afbeelding de betekenis van een tekst verandert.
Je werkt dan aan digitale geletterdheid en tegelijkertijd werk je ook aan woordenschat, begrijpend lezen, schrijven, kritisch denken en mondelinge taalvaardigheid.
De digitale wereld is niet alleen een plek die concurreert met lezen en schrijven. Het is inmiddels een van de belangrijkste plekken waar gelezen en geschreven wordt. We moeten in het onderwijs die digitale wereld niet weren. Er liggen juist veel kansen om de taalvaardigheid te versterken.
Wat maakt iemand een goede klasgenoot? Welke afspraken maken we met elkaar? En kan een robot eigenlijk ook een goede klasgenoot zijn?
Met die laatste vraag gingen de kinderen uit groep 4 en 5 vandaag aan de slag tijdens de eerste les van dit schooljaar in het e-lab. Met deze les wilde ik bewust voortborduren op waar ze tijdens de Gouden Weken in hun eigen klas al mee bezig zijn.
We begonnen met het eerste hoofdstuk uit Veer – Mijn kunstmatige vriendin van Barend Last. Veer is een chatbot die zichzelf al snel presenteert als vriendin. Vanuit het verhaal ontstond meteen een mooi gesprek over technologie, vriendschap en wat mensen van machines onderscheidt.
De kinderen kwamen zelf met prachtige observaties:
“Veer zegt: ik ben je vriendin, maar ze kennen elkaar nog helemaal niet.”
“Een vriendschap komt altijd van twee kanten.”
“Een robot kan je niet troosten, omdat een robot geen gevoelens heeft.”
Maar technologie werd zeker niet alleen bekeken vanuit wat ze niet kan:
“Het zou heel handig zijn als een chatbot kan helpen met het uitleggen van schoolwerk.”
Vervolgens legde ik uit dat een robot wordt aangestuurd door een computerprogramma en werkt volgens het principe invoer → verwerking → uitvoer. De robot neemt iets waar of krijgt een opdracht, het programma verwerkt dit en de robot voert vervolgens een actie uit.
Daarna kregen de kinderen de uitdaging om hun ideale klassenrobot te bedenken. Een robot met één belangrijke opdracht: helpen om van de klas een fijne groep te maken.
Op hun werkblad schreven ze op wat hun robot moet kunnen en tekenden ze hoe de robot er ongeveer uit zou zien. Wat moet de robot kunnen? Hoe kan de robot helpen? En hoe werkt dat precies? Vervolgens gingen ze met LEGO aan de slag om hun robot te bouwen.
Voor mij laat deze les mooi zien hoe vanzelfsprekend digitale geletterdheid onderdeel kan zijn van de Gouden Weken. En dat geldt zeker niet alleen voor groep 4 en 5. In de bovenbouw kun je bijvoorbeeld samen afspraken maken voor de groepschat: hoe gaan we online met elkaar om? Wat doe je als iemand buitengesloten wordt? En gelden online eigenlijk dezelfde afspraken als in de klas?
In deze les voor groep 7 en 8 begin ik zonder uitleg.
Leerlingen maken een werkblad met opdrachten zoals:
Wie is de boef? Kies een afbeelding.
Maak de zin af: “Er loopt ’s avonds laat een man met een capuchon over straat…”
Teken een dokter.
Ze krijgen voor het werkblad vijf minuten. Welke keuzes hebben ze gemaakt en waarom? Ik leg uit wat een vooroordeel is. Een vooroordeel is als je denkt dat iets altijd zo is, terwijl dat niet hoeft te kloppen.
Daarna maken we de stap naar AI.
We kijken naar voorbeelden van bias:
Gezichtsherkenning die minder goed kan werken als het systeem met name is getraind op blanke mensen.
Vertalingen waarin stereotypen ontstaan
Aanbevelingssystemen die gedrag versterken
Taalmodellen die voorspellen welk woord er volgt in een zin
AI die door mensen wordt getraind
Tussendoor laat ik leerlingen steeds kort reflecteren op wat ze zien.
Wat valt op? Waar zit het vooroordeel? En waar komt dat vandaan?
Als mensen niet neutraal kunnen zijn, kan AI dat dan wel zijn?
In de eindopdracht gaan leerlingen zelf AI trainen met ArtBot.
Ze merken dat AI leert van de data die je geeft en dat daarin ook vooroordelen kunnen zitten.
Wat zijn slimme apparaten eigenlijk? – Welke voorbeelden kennen jullie? – Welke apparaten hebben jullie thuis? – Zijn die apparaten echt slim? – En… is AI slim? – Wat betekent slim eigenlijk?
De leerlingen kwamen met prachtige opmerkingen:
“AI is niet slim, want alle informatie die erin zit is door mensen gemaakt.” (Leerling uit groep 3)
“AI kan supersnel rekenen en heel veel onthouden, maar heeft geen gevoel.” (Leerling uit groep 5)
Als verwerkingsopdracht bedachten de leerlingen zelf een “slim” apparaat en schreven daar een verhaal bij:
– Hoe heet het apparaat? – Welk probleem lost het op? – Hoe ziet het apparaat eruit?
Daarna mochten ze hun apparaat tekenen. Vervolgens gebruikten we samen op het digibord een AI-tool om van een paar ideeën een afbeelding te maken. De leerlingen vonden het prachtig om de afbeeldingen te zien en het leverde mooie vragen op:
Is dit wat je bedoelde? Klopt het beeld? Ben je tevreden?
Een leerling uit groep 3 bedacht een ontbijtrobot met messen als oren en was erg tevreden over het resultaat.
Een leerling uit groep 4 had een slim vogelhuisje bedacht, met een camera erin om vogels te bekijken op de tablet en een muziekboxje met vogelgeluiden om vogels te lokken. De AI maakte er alleen een vogelhuisje van waar geen vogel naar binnen kon. Zie de afbeelding 😅. De leerling vond het niet echt slim dat de AI de camera in de opening had geplaatst.
Dat moment was ook weer leerzaam en waardevol. Blijf altijd kritisch kijken naar wat AI maakt.
Het doel: demystificeren van de technologie en in dit geval de werking van een taalmodel. Begrijpen wat er achter systemen zoals ChatGPT, Copilot en Gemini schuilgaat. We begonnen met een gesprek over wie er wel eens een taalmodel gebruikt en waarvoor. Daarna bekeken we de basis van de werking. Een taalmodel is geen ”denkende machine”, maar een systeem dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst. Door al die voorbeelden leert het voorspellen welk woord waarschijnlijk volgt in een zin. Het herkent patronen en verbanden in taal. Om dat principe concreet te maken liet ik leerlingen zinnen afmaken zoals:
Het is winter Buiten is het … Ik heb erg veel zin in …
Leerlingen vullen dan vaak woorden in die sterk samenhangen, zoals koud, sneeuw of warme chocolademelk. Precies zo werkt een taalmodel: het koppelt woorden die vaak met elkaar voorkomen en gebruikt die kansberekening om een logisch vervolg te geven. Daarna speelden de leerlingen het spel Semantris. Het spel is in het Engels, maar dit maakt het gelijk een goede oefening voor leerlingen in de bovenbouw. Het werkt met dezelfde onderliggende techniek als taalmodellen. De AI achter Semantris is getraind op enorme hoeveelheden tekst. Daardoor kan het voorspellen welke woorden bij elkaar horen. In Semantris voer je een woord in, waarna het volgende gebeurt: De AI analyseert alle woorden die op het scherm staan. Het model kiest de woorden die volgens de statistische patronen het meest gerelateerd zijn aan jouw woord. De geselecteerde woorden verdwijnen uit het speelveld. Op die manier moet je woorden wegspelen, vergelijkbaar met het principe van Tetris. Semantris laat daarmee in eenvoudige vorm zien wat taalmodellen doen: patronen herkennen, verbanden leggen en voorspellingen doen op basis van enorme hoeveelheden tekst. Door dit te bespreken en te illustreren met een spel, werd zichtbaar hoe taalmodellen werken en ook wat ze juist niet kunnen. Taalmodellen kunnen geen betekenis begrijpen, geen feiten kennen, niet redeneren zoals mensen, geen emoties of intenties hebben en geen besef hebben van de echte wereld; ze voorspellen alleen welke woorden waarschijnlijk volgen op basis van patronen in hun trainingsdata.
