Onderwijs Onderzoek Actueel Over de VU EN
Bacheloropleidingen Masteropleidingen VU for Professionals
HOVO Amsterdam Taalcursussen Nederlands als tweede taal (NT2) Zomercursus van de VU Amsterdam Honoursprogramma Universitaire lerarenopleidingen
Promoveren aan de VU Uitgelicht onderzoek Prijzen en onderscheidingen
Interdisciplinaire onderzoeksinstituten Wetenschappers van de VU Research Impact Support Portal Creëer impact met jouw onderzoek
Nieuws Agenda Bewegen naar een vitale toekomst
VU UPDATE: Situatie in Israël en de Palestijnse gebieden Cultuur op de VU
Praktische informatie De VU en Innovatiedistrict Zuidas Missie, kernwaarden en visie
Besturing van de VU Valorisatie en impact Samenwerken met de VU VU Alumni Community Bekijk onze vacatures!
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-bewust toetsen: focus op bewijs van het leerproces
Terug naar het overzicht van alle didactische tips
Laatst gewijzigd op 14 oktober 2026

Generatieve AI produceert gemakkelijk een essay, verslag of stuk code. Dat is voor het onderwijs niet alleen een integriteitsprobleem, maar vooral een bewijsprobleem. Namelijk: hoe bewijs je dat je studenten echt het beoogde hebben geleerd? In deze tip lees je meer over hoe je je aanpast in het AI-tijdperk en de bewijsvoering voor leren verbreedt.

In The Norton Guide to AI-Aware Teaching (2026; 2026) laten Vee, Watkins en Bruff zien hoe je je onderwijs praktisch aanpast aan de aanwezigheid van AI. Een recent artikel van Fawns, Boud en Dawson (2026) levert daar de theoretische onderbouwing bij: toetsing werkt altijd via proxies, indirecte bewijsstukken van leren. Zij onderscheiden er vier: het product, het proces, de performance en de praktijk. Generatieve AI raakt vooral de eerste. Aan een ingeleverd product kun je tegenwoordig niet meer aflezen wat een student geleerd heeft (ter troost: vroeger ook niet altijd). De oplossing is dus niet méér controle op producten, maar juist je bewijsvoering voor het leerproces verbreden. Hieronder lees je hoe je dat doet volgens beide bronnen.

Inzicht in het leerproces

  • Tip 1: begin klein, denk groot

    Je hoeft je vak niet helemaal om te gooien om in te springen op AI-gebruik. De Norton-auteurs ontwierpen hun ingrepen bewust klein: één transparantieverklaring, één gesprek van tien minuten, één lesactiviteit van een kwartier.

  • Tip 2: onderzoek de bewijsvraag voordat je een opdracht geeft

    Het is een goed idee om je bij elke toetsvorm die je gebruikt af te vragen: past deze toetsvorm bij mijn leerdoel? Met de komst van AI is het steeds lastiger om het kennis- of vaardigheidsniveau af te lezen aan een essay of rapport. Vraag daarom juist: wat bewijst deze taak? En: welke conclusie rechtvaardigt dat? De vraag is niet hoe de uitkomst eruitziet, maar wat het proces ernaartoe bewijst. 

    Stel: je wilt kritisch denken toetsen. In het verleden deed je dat misschien met een essay, maar met de komst van AI bewijst een essay dat niet meer. Het essay zelf is een uitkomst van een proces en je moet je afvragen wat er in het proces precies bewezen wordt. Bijvoorbeeld zelfstandig werken, werken met feedback, academisch schrijven, argumenten bedenken of informatie ordenen en prioriteren. Je kunt je afvragen welke taken die vaardigheden wel kunnen aantonen. Bijvoorbeeld argumentatieoefeningen die studenten in groepen uitvoeren, met een aantal rondes waarin ze elkaars werk kritisch beoordelen.

  • Tip 3: maak het proces zichtbaar tijdens het leren, niet achteraf

    De Norton-auteurs adviseren proceszichtbaarheid: tussenversies, logboekjes of bijvoorbeeld het sjabloon 'red light, then green light'. Dit laatste betekent: AI is verboden bij de brainstormfase en eerste versie, daarna alleen gericht toegestaan. De probleemonderzoeksfase of de brainstormfase voer je uit tijdens een lesactiviteit waarbij studenten hun digitale middelen niet kunnen gebruiken. Het gaat om eigen ideeën eerst en daarna pas voortbouwen daarop met AI. Maar ook onderzoeksvragen pitchen of conclusies verdedigen zonder laptop erbij.  

    Fawns en collega's voegen daar een waarschuwing aan toe als het gaat om reflectieopdrachten tijdens of na het proces: een reflectie die achteraf wordt ingeleverd, is eigenlijk zelf weer een product en met AI net zo makkelijk te genereren. Kies dus voor procesbewijs dat ontstaat terwijl het werk vordert, zoals: 

    • concepten en uitwerkingen uit de les; 
    • korte werkbesprekingen; 
    • schermopnames waarin studenten zichzelf al werkend laten zien; 
    • reflectieopdrachten zoals one-minute papers; 
    • think-pair-share-activiteiten die je kan uitvoeren tijdens een lesmoment zonder digitale apparatuur.
  • Tip 4: voeg een performance-moment toe aan productopdrachten

    Performance, waarbij je de student live in actie ziet, is het AI-bewuste bewijs bij uitstek. Beide bronnen komen hier samen: een kort gesprek van vijf à tien minuten over het ingeleverde werk, ingebed in de cursus en niet als verhoor, verandert de bewijsbasis fundamenteel. Studenten die weten dat zo'n gesprek komt, studeren bovendien anders, het werkt door in hun voorbereiding. Let wel op wat Fawns en collega's zogeheten ‘slippage’ noemen: een presentatie die je feitelijk beoordeelt op het vooraf geschreven script en de slides, is stiekem tóch weer een productbeoordeling. Beoordeel bij performance het denken en toepassen ter plekke: de doorvraag, het onverwachte voorbeeld of de reactie op een tegenwerping. 

  • Tip 5: gebruik geen surveillance

    Opvallend: beide bronnen trekken hier onafhankelijk dezelfde grens. Proceszichtbaarheid die als politie-instrument wordt ingezet, zoals versiegeschiedenis als bewijslast of monitoring van toolgebruik, verstoort het proces zelf en maakt studenten performatief. Je meet dan hoe goed ze bewaakt worden, niet hoe ze leren. Kies in plaats daarvan voor transparantie: laat studenten bij een opdracht kort verklaren wat ze met AI deden en wat het opleverde. Daarvoor kun je bijvoorbeeld deze statement of work generator of AI disclosure statement generator voor gebruiken. Dat maakt de bewijsketen beter interpreteerbaar. Zo weet je wat je aan het beoordelen bent en open je het gesprek in plaats van politieagent te spelen.

  • Tip 6: doorbreek de productverzadiging en middel bewijs niet weg

    Als vrijwel elke toets in je vak of opleiding een ingeleverd artefact is, leren studenten dat het eindproduct hét bewijs van succes is. Precies het bewijs dat AI het makkelijkst namaakt. Inventariseer daarom in het curriculum of je vak welke van de vier proxy's domineren (in product, proces, performance en praktijk) en breng er spreiding in aan. 

    Let wel op de synthese: een sterk product en een zwak mondeling middelen niet tot voldoende bekwaam. Dat verschil is juist een signaal om door te vragen: waarom zit daar zo'n verschil tussen? Sta bijvoorbeeld een maximaal verschil toe van twee punten tussen het product en de verdediging (of één punt, naar gelang wat je acceptabel vindt). Of minimaal een voldoende voor elk onderdeel. Vergelijk bewijsstukken expliciet met elkaar in plaats van ze op te tellen tot één cijfer.

Verdieping 

De 4P-benadering is ook vergelijkbaar met de Two-lane approach van Danny Liu en collega’s aan de University of Sydney (2023): organiseer op opleidingsniveau waar je leren open en AI-rijk laat plaatsvinden en waar je bekwaamheid gecontroleerd wilt valideren. Niet elk vak hoeft elk leerdoel AI-loos en summatief af te dekken. Verdeel in het opleidingsteam de bewijslast: welke leerdoelen vragen voor elke student een klassiek tentamen, performance- of praktijkbewijs, en waar volstaat procesgerichte beoordeling? Zo blijft de werklast behapbaar en zet je het zware bewijs in waar het er echt toe doet.

Meer weten?  

De tips voor activerend blended onderwijs worden mogelijk gemaakt door het VU Centre for Teaching & Learning.

Direct naar

Homepage VU Amsterdam Cultuur op de VU Universiteitsbibliotheek Dashboard

Studie

Academische jaarkalender Studiegids Rooster Canvas

Uitgelicht

Doneer aan het VUfonds VU Magazine Ad Valvas Digitale toegankelijkheid

Over de VU

Contact met VU Amsterdam Bekijk onze vacatures! Faculteiten VU Amsterdam Diensten VU Amsterdam
Privacy Disclaimer Veiligheid Webcolofon Cookie instellingen Webarchief

Copyright © VU