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.

Echter, na verloop van tijd ontdekte Xiao Ran dat ze steeds vaker “kopieer-en-plak” toepaste, zonder te controleren of de informatie correct of betrouwbaar was. Hoewel zij haar opdrachten moeiteloos afrondde, ondervond ze problemen bij het verwoorden van haar eigen ideeën in de klas of tijdens toetsen—ze kon de achterliggende redenering van de verzamelde informatie niet meer herinneren en slaagde er niet in om een eigen standpunt te formuleren.

Deze problemen zijn niet uniek voor Xiao Ran. Nu ChatGPT, DeepSeek en andere AI-tools geleidelijk aan meer huishoudens bereiken, blijven sommige ouders afwachtend, terwijl anderen enthousiast deze technologische golf omarmen. Maar hoe kun je AI op een verantwoorde manier inzetten om kinderen te helpen leren? Is het uiteindelijk voordelig of nadelig? En nog belangrijker, welke vaardigheden moeten we de volgende generatie bijbrengen, zodat zij écht leren in plaats van te vervallen in een passieve afhankelijkheid van technologie?

AI-Tools en Leren: Oppervlakkig Gemak versus Diepere Risico’s

Veel mensen hebben hoge verwachtingen dat AI het leren zal “versterken”—dat wanneer leerlingen op elk moment vragen kunnen stellen en direct antwoord krijgen, hun leerprestaties aanzienlijk verbeteren. Zo’n “technisch optimisme” werd reeds gezien bij de opkomst van multimedialeren: het internet bood bijna onbeperkte toegang tot kennis, open courses maakten top-colleges online beschikbaar en korte video’s introduceerden het concept van “versnipperd leren.”

Toch toont onderzoek aan dat het enkel aanbieden van digitale leermiddelen niet automatisch leidt tot betere leerresultaten (Means, Toyama, Murphy, Bakia, & Jones, 2009). Degenen die aanzienlijke vooruitgang boeken, beschikken vaak al over sterke zelfmonitoring en zelfregulerende vaardigheden—de kern van SRL (zelfregulerend leren; Schunk & Zimmerman, 1998). Voor de meerderheid zonder voldoende zelfregulering leveren geavanceerde tools op zichzelf zelden blijvende voordelen op.

Het gaat niet om de tool, maar om “zelfregulering”

Veel mensen interpreteren SRL als “zelf leren,” waarbij ervan wordt uitgegaan dat als kinderen zelfstandig informatie opzoeken, ze automatisch zelfregulerend leren. In werkelijkheid draait het bij SRL om “regulering”: het bewust plannen van je leerproces, het voortdurend aanpassen van je strategieën en het reflecteren op je leerresultaten, in plaats van enkel in je eentje te werken.

Uit onderzoek blijkt dat leerlingen die geen controle hebben over hun eigen denk- en leerprocessen, vaak vervallen in oppervlakkig “doorbladeren” of “hap-snap” informatie consumeren (Winne & Hadwin, 1998). Met andere woorden, betere leerresultaten hangen vooral af van het vermogen van de leerling om actief hun strategieën te evalueren en aan te passen, en minder van de technologie zelf.

Metacognitie: de Basis van Zelfregulerend Leren

Metacognitie is het besef en de controle over je eigen denk- en leerprocessen. Veel mensen begrijpen leren verkeerd—bijvoorbeeld door hard te werken maar in de verkeerde richting, of door blindelings iemand anders’ “magische methode” over te nemen zonder hun eigen behoeften te begrijpen (Zimmerman, 2002). Vaak ligt het verschil in leerresultaten in hoe goed iemand zijn of haar eigen leerproces kan monitoren en bijsturen.

SRL helpt leerlingen hun strategieën te herkennen en te verfijnen—door te reflecteren op de effectiviteit van hun huidige aanpak en vervolgens de juiste tools of methoden te kiezen. Dit iteratieve proces bouwt zo een persoonlijke routekaart op die uiteindelijk leidt tot meesterschap.

Het Zaadje van SRL Planten: Een Pad van Voortdurende Ontdekking

Zelfregulerend leren ontwikkel je niet van de ene op de andere dag; het is een geleidelijk en zeer persoonlijk proces. Ik hoop dat dit artikel een klein zaadje van SRL in je gedachten plant en je aanspoort van passief naar actief leren te evolueren. In toekomstige artikelen zal ik meer onderzoeksgestuurde strategieën en praktische voorbeelden van SRL delen.

In dit tijdperk van snelle technologische veranderingen en overvloedige informatie is het essentieel om zelfregulerende vaardigheden te ontwikkelen. Alleen zo kunnen we AI-tools écht voor ons laten werken en ons leerproces terugbrengen naar actief denken en voortdurende verbetering. Moge iedereen op deze reis de sleutel tot persoonlijke groei vinden.

Referenties

  1. Means, B., Toyama, Y., Murphy, R., Bakia, M., & Jones, K. (2009). Evaluation of Evidence-Based Practices in Online Learning: A Meta-Analysis and Review of Online Learning Studies. U.S. Department of Education.
  2. Schunk, D. H., & Zimmerman, B. J. (1998). Self-Regulated Learning: From Teaching to Self-Reflective Practice. Guilford Press.
  3. Winne, P. H., & Hadwin, A. F. (1998). Studying as self-regulated learning. In D. J. Hacker, J. Dunlosky, & A. C. Graesser (Eds.), Metacognition in Educational Theory and Practice (pp. 279–306). Lawrence Erlbaum Associates.
  4. Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory into Practice, 41(2), 64–70.