Ouders kennen dit: de moeilijkste oefening is af, de makkelijkste niet. Lezen op het hoogste niveau, klaar. Rekenen, klaar. Maar een spellingregel die het kind aantoonbaar beheerst wordt halverwege losgelaten, en die ene taak blijkt de grootste hap uit de weektijd te hebben genomen. Het dashboard heeft er een mening over: “deze regel moet meer geoefend worden”. Ik denk dat het dashboard een vraag beantwoordt die niemand heeft gesteld.

In het Nederlandse medisch onderwijs zijn we gewend om in toevertrouwen te denken. Een aios krijgt een activiteit niet omdat het derde jaar is begonnen, maar omdat een supervisor heeft gezien dat zij de kleinere versie ervan goed doet. EPA’s, bekwaamverklaringen, niveaus van supervisie: het hele bouwwerk gaat ervan uit dat autonomie wordt verdiend met zichtbaar bewijs.

Stel dat u in een opleidingscommissie zit. Voor u ligt een evaluatie van een nieuwe onderwijssessie met vijf onderdelen. Vier onderdelen scoren in de hoge vieren. Eén scoort een 3,76. De vraag op tafel is wat u volgend jaar met dat ene onderdeel doet.

Er bestaat een manier om vragen bij begrijpend lezen te beantwoorden waarvoor je niet hoeft te lezen. Je scant de tekst, je scant de antwoorden, en je kiest het antwoord met de woorden die je net hebt gezien. Het is snel, het kost weinig, en in de onderbouw levert het een verrassend hoge score op.

Wie leersoftware bouwt, komt vroeg of laat hetzelfde ongemakkelijke feit tegen: in de demo werkt het uitstekend, en thuis wordt het niet geopend. De verklaring wordt bijna altijd bij het product gezocht. De inhoud is te makkelijk of te moeilijk, de feedback komt te traag, de interface is niet aantrekkelijk genoeg. De roadmap wordt herschreven, de moeilijkheidscurve bijgesteld, en een halfjaar later zijn de cijfers precies hetzelfde.

Ik was dit jaar voor de tweede keer op hetzelfde congres, twee jaar na de vorige keer, en het programma was van binnen veranderd. In 2024 ging het gesprek over onderwijspraktijk: hoe je AI de collegezaal in krijgt, welke tools de licentie waard zijn, of studenten zouden gaan frauderen. Dit jaar, in Wenen, ging vrijwel alles wat ertoe deed over toetsing. Niet over de vraag of AI onze tentamens haalt — die discussie is voorbij — maar over wat die tentamens eigenlijk meten, en of we dat antwoord hardop zouden willen verdedigen.

Ik heb mijn dochter om een weinig verheven reden opgegeven voor de kindervakantieweek. De zomervakantie duurt zes weken, zes weken zijn lang, en ik wilde dat één daarvan van iemand anders was. Mijn verwachtingen waren navenant: een weiland, wat toezicht, en ‘s avonds een kind terug in ongeveer dezelfde staat als waarin het vertrok.

Bij elke nieuwe technologie hoort een fantasie, en generatieve AI heeft de meest verleidelijke geërfd: die van de automaat. Je stopt er een prompt in, er komt een afgewerkt product uit, en het rommelige menselijke werk dat we “denken” noemen is er stilletjes tussenuit gevallen. Mensen praten zo over AI — als een machine die “het werk doet”. Ik ben er steeds meer van overtuigd dat dit precies de verkeerde manier van kijken is. AI verteert misschien de taak, maar jij moet nog altijd beslissen wát je eet. En die beslissing is het hele spel.

Er ligt een boek in onze badkamer. Niet omdat iemand het daar per ongeluk heeft laten liggen — ik heb het er bewust neergelegd, de positie drie keer aangepast over een periode van weken, en afgewacht. Mijn dochter is zeven. Ze had geen interesse in dit boek. Ik had het één keer aanbevolen, wat in de praktijk betekent dat ze het sindsdien liever niet aanraakte.

Vraag een AI-systeem om uit te leggen waarom drie scheve streepjes een rennend figuurtje voorstellen, en je zult merken dat het systeem — dat normaal gesproken een golden retriever herkent met 99,7% zekerheid — plots geen antwoord heeft.

Xiao Ran gebruikt sinds kort AI-tools bij het maken van huiswerk. Of het nu gaat om het schrijven van reflecties voor een taalopdracht of het opzoeken van historische gebeurtenissen, ze opent ChatGPT, typt haar vraag in en krijgt direct een “kant-en-klaar” antwoord. Als de resultaten niet helemaal bevredigend zijn, schakelt ze over naar DeepSeek om vanuit verschillende invalshoeken aanvullend materiaal te vinden. In het begin vond ze deze tools werkelijk “magisch”: geen eindeloos bladeren door boeken of websites, en de antwoorden leken vrijwel binnen handbereik.