Onderwijs Onderzoek Actueel Organisatie en samenwerking EN
Login als
Studiekiezer Student Medewerker
Bachelor Master VU voor Professionals
HOVO Amsterdam VU-NT2 VU Amsterdam Summer School Honoursprogramma Universitaire lerarenopleiding
Promoveren aan de VU Uitgelicht onderzoek Prijzen en onderscheidingen
Onderzoeksinstituten Onze wetenschappers Research Impact Support Portal Impact maken
Nieuws Agenda Energie in transitie
Israël en Palestijnse gebieden Vrouwen aan de top Cultuur op de campus
Praktische informatie VU en innovatiedistrict Zuidas Missie en Kernwaarden
Organisatie Samenwerking Alumni Universiteitsbibliotheek Werken bij de VU
Sorry! The information you are looking for is only available in Dutch.
Deze opleiding is opgeslagen in Mijn Studiekeuze.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.

AI-bestendig toetsen met de tweebaansbenadering

Terug naar het overzicht van alle didactische tips
Laatst gewijzigd op 19 november 2024
Met de komst van generatieve AI staan veel opleidingen en docenten voor de uitdaging om te bepalen hoe ze hun toetsen 'AI-proof' kunnen maken. Vooral bij thuisopdrachten zoals essays, programmeertaken, practicumverslagen, casussen en scripties waarbij je niet kunt controleren of studenten generatieve AI inzetten.

Maar is het wel effectief om te proberen deze toetsvormen ‘AI-vrij’ te maken, of ‘AI-bestendig’? Of is er een bredere benadering nodig? De University of Sydney biedt een nuttig perspectief. Lees hier meer over hun tweebaansbenadering.  

Wanneer studenten thuis aan opdrachten werken zonder toezicht, is het lastig om te controleren of ze volledig zelfstandig werken of generatieve AI gebruiken. Dit probleem is niet nieuw; studenten konden eerder al ongeoorloofd hulp krijgen van vrienden, ouders of ghostwriters. Hoewel dit probleem soms veelvoorkomend is (Jones, 2011; Christensen Hughes & Eaton, 2022), lijkt het beheersbaar. De toetsvormen zijn nooit volledig verboden. Het blijft een beheersbaar risico voor opleidingen, mits het gebruik niet grootschalig en systematisch is en docenten en examinatoren er een scherp oog voor houden. 

Zonder toezicht controleren van gebruik generatieve AI is niet mogelijk
Maar generatieve AI-toepassingen zoals ChatGPT, Dall-E, Copilot of Claude behoren tot een andere categorie. Deze AI kan uitstekend doordachte, goed geformuleerde en gestructureerde inhoud genereren, op basis van een goede prompt. Deze toepassingen zijn alom beschikbaar en worden al op grote schaal gebruikt door studenten. Ook voor andere taken zoals grafisch ontwerp, samenvattingen maken, vragen stellen over de stof, of een paper nakijken op structuur en spelling. 

Het is vrijwel onmogelijk om te controleren hoeveel generatieve AI de studenten gebruiken bij hun opdrachten. Dit geldt in het algemeen en ook wanneer docenten expliciet verschillende niveaus van AI-gebruik toestaan, zoals alleen voor taalkundige controle of ideeënontwikkeling. AI-proof toetsen van de bovengenoemde opdrachtvormen die studenten thuis of zelfstandig moeten uitvoeren bestaat dus niet. 

Een tweebaansbenadering
Onderzoekers van de University of Sydney (Liu & Bridgemen, 2023) bedachten een aanpak om dit probleem het hoofd te bieden. Het leidende principe hierbij is dat het onderwijs studenten moet toerusten om ethisch en actief deel te nemen aan een samenleving die doordrongen is van AI. Zij stellen daarom voor dat het niet nodig is om te kiezen voor bijvoorbeeld het afschaffen van huiswerkopdrachten of juist alles maar te laten gaan. Zij stellen juist dat een goed curriculum of goede cursus de twee toetsperspectieven Assessment of Learning en Assessment for/as Learning (Black & William, 1999) in balans brengt waarbij generatieve AI in beide toetsperspectieven een rol kan spelen. Liu en Bridgemenn beschrijven daarvoor onderwijs dat een combinatie vormt van elementen uit twee banen (PDF).

Baan 1 – Assessment of Learning 

Enerzijds hebben opleidingen, docenten en het beroepsveld de behoefte om vast te kunnen stellen wat studenten zelfstandig kunnen (cognitieve kennisaccumulatie en het meritocratisch principe). Het gaat daarbij om Assessment of Learning, ofwel: het extra borgen van het vaststellen van het geleerde. Dit vormt de eerste ‘baan’. Daarbij is toezicht nodig, waarbij studenten vanuit hun opgebouwde (parate, brede, diepe) kennisbasis direct moeten presenteren en reageren op vragen van docenten of examinatoren. De vorm van deze toetsen zijn bijvoorbeeld tentamens, presentaties, interviews, verdedigingen, referaten en mondelinge toetsen. Daarbij is het gebruik van generatieve AI trouwens niet persé verboden. Het kan zijn dat een student zijn competentie in het omgaan met generatieve AI moet aantonen, al dan niet in combinatie met een opdracht of toets. 

Baan 2 – Assessment for/as Learning 

Anderzijds is het uitgangspunt dat studenten juist moeten leren om de kansen van generatieve AI te gebruiken en de tekortkomingen van generatieve AI te kennen en daarop te handelen. Het gaat hier om Assessment for of as Learning. Generatieve AI wordt hierbij als een onlosmakelijk deel gezien van de denk- en werkgereedschappen van studenten en latere professionals. In dat proces wordt door de docenten en medestudenten, via begeleiding, leren prompten, kritische analyse en discussie, en aandacht voor academische integriteit, het leren van de studenten door opdrachten zoveel mogelijk gestimuleerd. In een eerdere didactische tip gaven wie hier al ideeën voor. De activiteiten die studenten uitvoeren en resultaten die ze produceren in deze ‘baan’ van een vak of opleiding worden ook meegerekend in een eindoordeel over de verworven competenties van de studenten. Inclusief het gebruik van generatieve AI. 

Combineren van Baan 1 en Baan 2 

In een curriculum, en in elke cursus, zal je als opleiding of docent een weloverwogen keuze moeten maken over het inzetten van de methoden uit Baan 1 én Baan 2. Elke cursus bevat onderdelen om direct de kennisontwikkeling van studenten te beoordelen onder gecontroleerde condities én bevat onderdelen waarbij de inzet van AI ongelimiteerd is. Bij die tweede in de uitvoering van de lessen, werkgroepen, projecten en colleges doelgericht wordt onderwezen, gebruikt en kritisch beoordeeld. De keuze wordt bepaald door de leerdoelen of eindtermen die voortvloeien uit de plek van AI in het leven en werk. Voor een gedegen eindoordeel over de bekwaamheid van een student neem je oordelen uit zowel Baan 1 als Baan 2 mee. 

Kanttekeningen en implicaties
De kracht van het perspectief van de tweebaansaanpak ligt in de overzichtelijkheid van het model. Het maakt in één oogopslag duidelijk dat er niet sprake is van een dilemma, maar dat met een goed onderwijskundig en toetskundige aanpak het concept van AI-proof toetsen een hanteerbare opdracht wordt. 

Natuurlijk is het model een simplificatie van de werkelijkheid. Als je dieper nadenkt, ontdek je bijvoorbeeld dat al veel onderwijs volgens de principes van de tweebaansaanpak is vormgegeven. En dat is goed nieuws: we hebben dus geen revolutionair andere onderwijsopzet nodig. Maar het vergt wel dat opleidingen en docenten hun leerdoelen voortdurend moeten herijken en dat nieuwe technische ontwikkelingen het ontwerp al snel kunnen achterhalen. 

Let erop dat examencommissies en opleidingscommissies ook voor uitdagingen staan en dat een goede afstemming met elkaar hierbij belangrijk is. Hetzelfde geldt voor het bieden van een gelijk speelveld voor alle studenten. De variatie in AI-competenties en beschikbaarheid is enorm: studenten die minder bekwaam zijn of minder toegang hebben tot AI moeten niet benadeeld worden ten opzichte van studenten met meer toegang. In Baan 2 is er duidelijke monitoring en regie nodig door opleidingen en IT-diensten op de snelle ontwikkeling van AI in beroepssoftware en invoegtoepassingen binnen elk denkbare applicatie. Daarbij zijn standaardpakketten verleden tijd en is het veilig aanbieden van alleen ChatGPT, eduGenAI of Copilot aan studenten niet voldoende. Dit vraagt flexibiliteit van toekomstbestendige IT-ondersteuningsorganisaties en financiële ruimte. 

Laat ons weten wat je vindt van het perspectief van Liu en Bridgemen door een bericht te sturen aan onderwijswerkplaats@vu.nl.

Referenties

Direct naar

Homepage Cultuur op de campus Sportcentrum VU Dashboard

Studie

Academische jaarkalender Studiegids Rooster Canvas

Uitgelicht

Doneer aan het VUfonds VU Magazine Ad Valvas

Over de VU

Contact en route Werken bij de VU Faculteiten Diensten
Privacy Disclaimer Veiligheid Webcolofon Cookies Webarchief

Copyright © 2024 - Vrije Universiteit Amsterdam