“Beoordelen we nog wel wat de student heeft geleerd, of toetsen we feitelijk hoe goed zij een prompt kunnen schrijven?” Die vraag is de afgelopen twee jaar centraal komen te staan in het onderwijs, na de opkomst van Generatieve AI. Het versnelt daarmee een beweging die feitelijk al langer gaande was: het verleggen van de focus van het eindproduct naar het leerproces ernaartoe.
In een recente webinar van Drieam gingen Coreline Haasakker-van Leeuwen (Onderwijskundige en lid Centrum voor Examencommissies bij Fontys Hogeschool) en Jaap Reijngoud (Coach bij de innovatieve opleiding Scratch van MBO Utrecht) hierover in gesprek met Pieter J. Smits (Onderwijskundige en Product Manager Portflow bij Drieam) als moderator. Zij deelden hun ervaringen rond de vraag: “Hoe transformeren we toetsing van een controlemechanisme achteraf naar een dialoog tijdens het proces, met AI als bondgenoot in plaats van vijand?“
In deze blog nemen we de belangrijkste inzichten en tips uit de webinar met je door.
1. Hoe verifieer je of studenten daadwerkelijk authentiek werk leveren?
Blind varen op enkel plagiaatcontroles heeft zijn langste tijd gehad. Niet alleen zal de techniek achter Generatieve AI zich sneller ontwikkelen dan plagiaatscanners kunnen bijhouden, maar focussen op detectie is bovenal ook een negatieve insteek. Er is volgens Coreline en Jaap een fundamenteel andere benadering nodig om authenticiteit te borgen: eentje met vertrouwen als basis en heldere kaders voor de student.
Vertrouwen als fundament
Zowel Fontys als MBO Utrecht starten vanuit het principe van vertrouwen. Coreline legt uit: “De overgrote meerderheid van de studenten is gewoon welwillend om zich aan de regels te houden die we met elkaar afspreken. We gaan ervan uit dat ze hier zijn omdat ze een beroep of bepaalde vaardigheden willen leren. We zijn in ons fraudebeleid daarom veel meer gaan inzetten op fraudepreventie dan op opsporing. Als je AI gebruikt als sparringpartner, betekent dat niet automatisch dat je werk niet authentiek is, maar studenten moeten juist leren om daar openlijk en op een juiste manier verantwoording over af te leggen. De student moet kunnen laten zien dat die ‘het werk van leren’ heeft gedaan.”
Expliciete kaders en een gedeeld begrip van definities
Coreline: “Het is belangrijk dat de kaders voor studenten helder zijn. In onze opleidingen werken studenten ook veel buiten het zicht van de opleiding, bijvoorbeeld tijdens een stage of een eindproject. In het ene werkveld is AI heel vanzelfsprekend, in het andere is het uit den boze. Er bestaan dus veel verschillende opvattingen over wat ‘authenticiteit’ of ‘integriteit’ binnen het onderwijs precies inhoudt. Het is daarom belangrijk om een overeenstemming te vinden tussen die verschillende perspectieven en de juiste instructies mee te geven aan studenten – anders wordt het verwarrend voor ze.”
Contact met de docent of coach
Authenticiteit waarborgen begint bij de vraag: ‘Waarom zou je als student eigenlijk frauderen?’ Coreline licht toe: “Er spelen een heleboel dingen mee: ‘Wat staat er op het spel? Wat is de pakkans? Wat doen de cool kids?’ De literatuur vertelt ons ook dat de relatie met de docent erg belangrijk is. Hoe beter de relatie tussen student en docent, hoe kleiner de kans is dat een student iets doet wat wij niet door de beugel vinden kunnen. Dat contact is dus erg belangrijk.”
Jaap kan dit vanuit zijn ervaring bij MBO Utrecht bevestigen: “Onze onderwijsvorm bij Scratch is net iets anders dan bij regulier onderwijs. Onze studenten hebben geen klassikale lessen, maar gaan zelfstandig aan het werk, waarbij de docenten ook vrijwel constant aanwezig zijn. Wij zijn er dus bij op het moment dat studenten aan het creëren, leren en ontwikkelen zijn. We gaan regelmatig met ze in gesprek: ‘Wat ben je aan het doen? Welke stappen zet je? En hoe pak je het aan?’ Door dat regelmatige contact hebben we beter door hoe ze leren en wat de persoonlijke, authentieke kenmerken zijn van het werk dat ze maken.”
2. Op welke andere manieren kun je toetsen om niet alleen afhankelijk te zijn van het eindproduct?
Nu het eindproduct met behulp van AI vrij eenvoudig kan worden gegenereerd of aangepast, is er een bredere kijk op beoordeling en toetsing nodig om een volledig en betrouwbaar beeld te krijgen van de ontwikkeling van een student.
Het 4P-Framework van Fawns & Lerend Kwalificeren
Coreline vertelt dat Fontys heeft voortgebouwd op het 4P-Framework van Tim Fawns: “Dit raamwerk introduceert een gebalanceerde ’toetsmix’ die kijkt naar vier aspecten van het leren: Product, Proces, Performance en Praktijk. Door deze elementen te combineren, bijvoorbeeld een product combineren met een presentatie en een praktijkbeoordeling, krijg je een beter en betrouwbaarder beeld van de student.”
Binnen de opleiding Scratch op MBO Utrecht nemen ze een vergelijkbare aanvliegroute: “Wij werken volgens het concept Lerend Kwalificeren. We hebben gedurende de periode verschillende ‘medium stake’-beoordelingsmomenten. Die zijn gebaseerd op het portfolio, maar worden altijd gecombineerd met een gesprek waarin studenten moeten uitleggen welke route ze hebben afgelegd en welke keuzes ze hebben gemaakt om bij het product uit te komen. Dat helpt ons om op dit moment tot een eerlijk oordeel te komen.”
3. Hoe kunnen portfolio’s helpen bij het valide en betrouwbaar toetsen van het kennen en kunnen van de student?
Een digitaal portfolio (zoals Portflow) is een plek waar studenten onder andere bewijsmateriaal kunnen verzamelen van hun leerervaringen, voortgang en ontwikkeling. Dit kan een belangrijke bijdrage leveren aan de betrouwbaarheid en validiteit van de toetsing, omdat eerdere iteraties zichtbaar blijven.
Coreline: “Een portfolio kan vooral helpen om inzichtelijk te maken of het eigen werk is en om ervaringen van studenten uit het werkveld vast te leggen. Zo kan een student fysiotherapie laten zien dat die inderdaad iemand aan zijn knie heeft geholpen op diens stage. Een portfolio maakt het ook mogelijk om feedback te vragen en te laten zien dat er ook iets met die feedback gedaan is.”
Fouten maken mag moet
Om het proces eerlijk in kaart te brengen, moeten studenten (en docenten) fouten durven maken. Daarom is het belangrijk dat studenten zich aangemoedigd voelen om dingen te laten zien die misschien nog onvolledig of imperfect zijn.
Jaap: “Waar we constant op hameren is dat het portfolio niet een kast is met eindproducten, maar dat het eigenlijk een kijkje in de werkplaats is. Hier moet je fouten maken: je moet een keer op je gezicht gaan om te weten dat je je voeten moet optillen. Zo meteen in het werkveld wordt verwacht dat je het kunt, alleen is dan de druk nog hoger. Om het portfolio een ‘safe place to fail’ te laten zijn, is een cultuuromslag en een zekere vorm van opvoeding nodig. Daarbij is transparantie vanuit docenten ook belangrijk. Wij zijn er eerlijk over dat wij ook lerende zijn en soms onze aanpak moeten bijsturen. Dat wordt door studenten vaak wel gewaardeerd.”
Praktische tips
Wil je zelf aan de slag met AI-bestendige, procesgerichte toetsing? Coreline, Jaap en Pieter gaven aan het eind van de webinar nog een aantal concrete adviezen mee:
- Toets wat AI juist níét kan: Richt je toetsing op vaardigheden zoals kritisch denken, reflectie, adaptief vermogen en een professionele houding. Jaap: “De vaste formats en trucjes neemt AI straks in het werkveld toch wel over. Daarnaast horen we ook van werkgevers dat zij juist op zoek zijn naar studenten en professionals die kunnen aantonen dat ze zichzelf continu nieuwe methodes kunnen aanleren.“
- Vier leermomenten met een ‘portfolio van falen’: Eerder concludeerden we al dat het belangrijk is om een cultuur te creëren waarin studenten fouten durven maken. Pieter voegt toe: “Een Portfolio kan ook bij uitstek de plek zijn waar zo’n faalmomenten gevierd worden en waarmee je zo’n cultuuromslag kan stimuleren. In de hele leerreis zijn dat immers de momenten waar je het meest van opsteekt en dat is op zichzelf al heel waardevol om bij stil te staan.”
- Kalibreer als team wat ‘authenticiteit’ eigenlijk betekent: De technische mogelijkheden veranderen voortdurend, dus de perceptie van wat ‘integer’ is verandert ook. Coreline: “Zorg dat je als onderwijsteam regelmatig bespreekt wat kwaliteit, integriteit en authenticiteit volgens jullie precies betekenen in dit nieuwe tijdperk, want alleen dan kun je duidelijkheid geven aan de student.”
- Luister naar wat er speelt bij studenten: Jaap vertelt dat hij als coach ook veel leert van zijn studenten. “Studenten zijn veel sneller op de hoogte van de nieuwste ontwikkelingen. Daar hebben we dan ook gewoon interesse in: wat kan er allemaal? We vragen studenten dan ook heel vaak: ‘Hoe kan deze nieuwe mogelijkheid nuttig zijn voor de hele groep?’ Deze informatie is ook voor ons als docententeam belangrijk om te blijven beoordelen of onze aanpak nog betrouwbaar is.”
Conclusie: vertrouwen & dialoog zijn de basis voor waardevol AI-gebruik
Wanneer we toetsing inrichten als een continu, proces-gericht gesprek en het ondersteunen met een rijk portfolio, is AI niet per definitie een bedreiging voor het onderwijs. De taak van het onderwijs is niet langer om te controleren of de student AI heeft gebruikt, maar om te toetsen of de student begrijpt wat hij samen met die tool heeft neergezet en waarom dit wel of niet de juiste uitkomst is.
Er zullen op dit moment weinig instellingen claimen dat ze op dit moment volledig ‘AI-bestendige Toetsing’ hebben geïmplementeerd. Maar tijdens de webinar hebben we samen met Coreline en Jaap in elk geval een aantal belangrijke voorwaarden hiervoor aangewezen: begin vanuit vertrouwen in plaats van wantrouwen, en blijf het gesprek over authenticiteit met zowel studenten als collega’s aangaan. Met de juiste kaders kan AI in de toekomst een waardevolle sparringpartner zijn die de student helpt om sneller tot diepere inzichten te komen.
Portflow kan jouw onderwijsinstelling ondersteunen bij het toekomstbestendig maken van toetsing en onderwijs. Meer weten? Plan gerust een vrijblijvende demo of een gesprek met een van onze onderwijsexperts.
