AI in het onderwijs (9): Mythes, valkuilen en verantwoord gebruik

In de afgelopen jaren is kunstmatige intelligentie (AI) steeds meer aanwezig in verschillende aspecten van ons dagelijks leven. Ook in het onderwijs staat AI klaar om een revolutie teweeg te brengen. Het biedt mogelijkheden om leren te personaliseren, leraren te ondersteunen bij administratieve taken en onderwijsmanagement te optimaliseren. Maar hoe benutten we AI op een verantwoorde en effectieve manier in de klas? Wat betekent dit voor leraren, leerlingen en het onderwijs als geheel? Deze artikelenreeks is bedoeld om antwoord te geven op deze vragen. Met deze reeks willen we leraren, schoolleiders en onderwijsprofessionals inspireren en handvatten bieden om AI in te zetten op een manier die recht doet aan het welzijn en de ontwikkeling van leerlingen. Samen bouwen we aan een toekomst waarin technologie het onderwijs versterkt en verrijkt.

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Dit is het negende deel van een artikelenreeks over AI gebruiken in het onderwijs. Benieuwd naar de andere delen? Lees ook deel 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 en 10. Wil je op de hoogte blijven van nieuwe artikelen, tips en infographics? Schrijf je dan in voor de gratis module van de Wij-leren Academie. 

_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

AI: Mythes, valkuilen en verantwoord gebruik

In de voorgaande artikelen van deze reeks is duidelijk geworden dat AI tal van kansen biedt voor het onderwijs. Maar hoe scheid je feiten van fictie? Hoe voorkom je valkuilen? En hoe zorg je ervoor dat AI op een verantwoorde manier wordt toegepast in jouw klas of school? In dit artikel ontrafelen we hardnekkige mythes en valkuilen. Daarnaast bieden we concrete handvatten voor het kritisch en doordacht inzetten van AI in de onderwijspraktijk. 

“Voor verantwoord AI-gebruik is het cruciaal dat we mythes en valkuilen herkennen."

Mythe 1: "AI denkt als een mens"

Een veelvoorkomend misverstand is dat AI 'denkt' zoals wij. Tools als ChatGPT wekken soms de indruk dat ze begrijpen wat ze doen, maar in werkelijkheid gaat het om statistische waarschijnlijkheden: AI voorspelt welk antwoord het meest passend is op basis van patronen in enorme hoeveelheden data.

AI-systemen hebben geen bewustzijn, intenties of werkelijk begrip. Ze beschikken niet over het menselijk gevoel voor context, ook al kunnen ze redeneringen volgen die voor mensen logisch lijken. Dit besef helpt om realistische verwachtingen te houden en AI te gebruiken als aanvulling op - niet als vervanging van - menselijke expertise.

“AI voorspelt op basis van data, niet op basis van begrip."

Mythe 2: "AI is objectief en neutraal"

Hoewel AI vaak wordt gepresenteerd als onpartijdig, nemen systemen de vooroordelen over uit de data waarop ze zijn getraind. Dit kan leiden tot ongelijkheid, bijvoorbeeld wanneer een AI-model systematisch bepaalde groepen benadeelt bij beoordelingen of plaatsingen. AI weerspiegelt de aannames, keuzes en data van de mensen die het hebben ontwikkeld. Voor onderwijsprofessionals betekent dit dat menselijk toezicht en kritisch gebruik onmisbaar zijn - zeker bij toepassingen die invloed hebben op leerprestaties of onderwijsloopbanen.

“AI is zo objectief als de data waarop het getraind is."

Het is belangrijk om je bewust te zijn van de volgende risico's: 

• Bias in datasets – Vooroordelen uit de trainingsdata kunnen ongemerkt worden overgenomen. Dit kan leiden tot oneerlijke uitkomsten.
• Selectieve werking – AI kan bepaalde groepen systematisch benadelen, bijvoorbeeld op basis van geslacht, etniciteit of taalgebruik.
• Gebrek aan menselijk toezicht – Menselijk toezicht blijft essentieel om AI-uitkomsten te controleren, bij te sturen en in context te plaatsen.
• Gebrek aan transparantie (black box) – Bij veel AI-systemen is het onduidelijk hoe beslissingen tot stand komen. Zelfs ontwikkelaars weten soms niet precies hoe het systeem tot bepaalde output komt. Dit belemmert verantwoording en maakt fouten lastig te corrigeren.
• Beperkte contextgevoeligheid – AI houdt geen rekening met persoonlijke of sociale factoren die juist in het onderwijs van belang zijn.
• Automatiseringsbias bij gebruikers – Er is een risico dat gebruikers AI-uitkomsten blind vertrouwen, puur omdat het ‘uit een systeem’ komt.
• Structurele afhankelijkheid – Wanneer AI te veel taken overneemt, kan dit leiden tot verlies van betrokkenheid en kritisch denkvermogen bij zowel leerlingen als docenten.

“Wie AI blind vertrouwt, loopt het risico ongelijkheid te versterken."

Mythe 3: "Alle AI is hetzelfde"

Niet alle AI-tools zijn gelijk. Het is belangrijk om onderscheid te maken tussen verschillende typen AI, zodat duidelijk is wat je wel en niet kunt verwachten.

• Narrow AI: De meest voorkomende vorm in het onderwijs. Deze systemen voeren specifieke taken uit, zoals automatische toetscorrectie, spraakherkenning of leesscore-analyse. Ze zijn effectief, maar alleen binnen een afgebakend domein.
• Generatieve AI: Systemen zoals ChatGPT of DALL·E kunnen teksten, beelden of codes genereren op basis van input. Ze lijken creatief, maar missen werkelijk begrip. Dat blijkt bijvoorbeeld in contextgevoelige situaties, waarin generatieve AI vaak moeite heeft om een passend of volledig antwoord te geven.
• General AI: Een hypothetische vorm van AI met mensachtige intelligentie, die zelfstandig problemen kan oplossen in uiteenlopende situaties. Deze technologie bestaat nog niet en blijft voorlopig toekomstmuziek.

“Niet elke AI is slim op dezelfde manier – weet wat je gebruikt en waarom."

Mythe 4: "Hoe meer data, hoe beter"

Het idee dat meer data automatisch tot betere AI leidt, klopt niet altijd. De kwaliteit, diversiteit en actualiteit van de data zijn minstens zo belangrijk. Een AI-tool die getraind is op teksten van universiteitsstudenten, zal moeite hebben met de stijl en inhoud van middelbare scholieren. Ook verouderde datasets kunnen problematisch zijn: zonder regelmatige updates verliest een AI-model al snel zijn relevantie en betrouwbaarheid.Een voorbeeld uit de praktijk: Soms raakt een AI-model zó afgestemd op zijn trainingsdata, dat het buiten die context slecht presteert. Dit fenomeen heet overfitting. Het systeem lijkt slim, maar faalt zodra het met nieuwe situaties wordt geconfronteerd—zoals een leerling die het proefwerk uit zijn hoofd heeft geleerd, maar moeite heeft om de stof toe te passen in een andere context.

“Zonder actuele data wordt slimme technologie al snel achterhaald."

Daarom is het cruciaal om AI-systemen te testen in échte onderwijssettings en ze voortdurend te monitoren. AI is geen eenmalige aanschaf, maar vraagt blijvend onderhoud en afstemming op de praktijk. Voor verantwoord datagebruik is het essentieel om het volgende stappenplan te hanteren:

• Voorbereiding – Verzamel diverse en representatieve data.
• Training – Laat het model patronen leren binnen de juiste context.
• Validatie – Test of het model ook werkt in nieuwe, ongeziene situaties.
• Onderhoud – Update regelmatig om actueel en betrouwbaar te blijven. 

“Garbage in is garbage out – ook bij AI."

Hoe kun je AI verantwoord inzetten?

De besproken mythes en valkuilen maken duidelijk dat AI fundamentele vragen oproept over betrouwbaarheid, transparantie en verantwoordelijkheid. Verantwoord gebruik begint bij bewustwording: wat kan de technologie wél, en waar liggen de grenzen? In deze paragraaf verkennen we kernprincipes en praktische richtlijnen om AI op een doordachte en zorgvuldige manier in te zetten binnen de onderwijspraktijk.

1. Gebruik AI als hulpmiddel, niet als oplossing

AI is krachtig, maar geen wondermiddel. Het kan spelling controleren, patronen herkennen of tekst genereren, maar mist menselijke kwaliteiten zoals nuance, empathie en ethisch oordeel.

Een effectieve AI-strategie combineert automatisering met menselijke afweging. De technologie ondersteunt, maar de leraar blijft de spil in het leerproces.

“Gebruik AI als gereedschap – niet als kompas."

2. Wees kritisch op AI-labels en marketingclaims

Niet alles wat als ‘AI’ wordt verkocht, is geavanceerd. Soms gaat het om eenvoudige beslisregels of automatische scripts. Laat je dus niet misleiden door de hype.

Stel leveranciers gerichte vragen:

• Welke technologie zit erachter?
• Op welke data is het getraind?
• Hoe transparant is de werking?
• Wat zijn de effecten in vergelijkbare onderwijsomgevingen?

“Laat je niet misleiden door het label 'AI' – kijk onder de motorkap."

3. Erken en bespreek bias in AI

Bias in AI ontstaat door eenzijdige of onvolledige trainingsdata. Dit kan ongelijkheid versterken, bijvoorbeeld in beoordelingen of taalgebruik. Door transparantie te eisen, kritisch te zijn op gebruikte datasets en bias bespreekbaar te maken in de klas, werken we aan eerlijker onderwijs en technologische geletterdheid.

4. Kies voor uitlegbare en controleerbare AI

Veel AI werkt als een ‘black box’: het is niet altijd duidelijk hoe een output tot stand komt. Dit is problematisch bij feedback, toetsing of leerlinganalyses. Kies daarom voor tools die inzet maken van explainable AI – systemen die inzicht geven in hoe beslissingen worden genomen. Zo behoud je als professional de regie.

“Vertrouwen in AI begint bij begrip van hoe het werkt."

Conclusie: AI in balans

AI kan het onderwijs verrijken, maar alleen wanneer het bewust en doordacht wordt ingezet. Door hardnekkige mythes te ontkrachten, valkuilen te vermijden en kritisch te blijven op hoe en waarom we AI gebruiken, ontstaat ruimte voor betekenisvolle integratie. Niet de technologie, maar het leren staat centraal – ondersteund door AI, gedragen door mensen, gericht op een rechtvaardige en toekomstbestendige onderwijspraktijk. In Figuur 1 is dit artikel grafisch samengevat.

Figuur 1. Mythes, valkuilen en verantword gebruik van AI.

Wil je deze infographic gratis downloaden in hoge resolutie? Schrijf je dan in voor de module van de Wij-leren Academie.