Ontdek de hulpmiddelen

• Podcast ‘Nooit meer schrijven?’: gesprekken over AI en schrijven

  In 2023 hebben we als onderdeel van een project dat ondersteund werd met een SoTL subsidie (Scholarship of Teaching and Learning) van de VU's Centre for Teaching and Learning een serie podcasts opgenomen: Nooit meer schrijven?. In elk van de zeven afleveringen praat Gea Dreschler, directeur van het ALP, met een gast over een van de vele onderwerpen die verband houden met AI en schrijfvaardigheid. Gasten zijn onder meer Piek Vossen, hoogleraar computationele lexicologie, die uitleg geeft over de grote taalmodellen waarop ChatGPT is gebaseerd; Christine Moser, universitair hoofddocent organisatietheorie, die reflecteert op de rol van schrijven in het onderwijs; en Maaike van den Haak, die vertelt over de kansen en bedreigingen van machinevertaling. De afleveringen zijn in het Nederlands (met een vertaalde transcriptie) of Engels.

• De Schrijftaart: schrijfvaardigheden in kaart gebracht

  Het schrijven van een academische tekst is een complexe cognitieve taak die van de schrijver niet alleen het vermogen vereist om complexe en nauwkeurige zinnen te produceren, maar ook een grondige kennis van het publiek en de conventies van het genre. En terwijl je al als schrijver nadenkt over je tekst, ben je tegelijkertijd ideeën aan het ontwikkelen, concepten aan het begrijpen, en bronmateriaal tot je aan het nemen.

  Als onderdeel van het SoTL project in 2023 hebben Gea Dreschler, Abby Gambrel en Jens Branum het schrijfproces geconceptualiseerd in een “Schrijftaart”, waarbij elk segment van de taartdiagram een verschillende vaardigheid weergeeft die nodig is om een academische tekst te schrijven. 

  Het op deze manier in kaart brengen van de schrijfvaardigheden levert een breder perspectief op over de waarde van schrijven. Schrijven gaat niet alleen om het eindproduct, maar is ook een hulpmiddel om na te denken, stof te begrijpen, en gedachten onder woorden te brengen. Een andere meerwaarde van de Schrijftaart is dat deze een gedetailleerder beeld geeft van de mogelijke problemen die Generatieve AI met zich meebrengt voor schrijfopdrachten. Hiervoor hebben we aan een extra ring aan de Schrijftaart toegevoegd, die onze inschatting weergeeft van het vermogen van AI tools om deze vaardigheden te repliceren (in ieder geval oppervlakkig).

  De Schrijftaart (of 'Writing Pie') en een case study over hoe de Schrijftaart gebruikt kan worden om schrijfopdrachten en onderwijsmateriaal te herzien zijn gepubliceerd in het Journal of Academic Writing.

• Drie dingen die iedereen moet weten over Generatieve AI

  We hebben de afgelopen jaren veel geleerd over Generatieve AI en de tools die beschikbaar zijn gekomen. Door onze gesprekken met docenten en studenten zijn we ervan overtuigd geraakt dat er drie fundamentele eigenschappen van Generatieve AI die iedereen zou moeten weten om de tools op een verantwoorde manier te gebruiken.

  1. Input = output. Taalmodellen worden getraind op basis van bestaande teksten. Dit betekent dat GenAI tools niet zomaar iets verzinnen, maar 'leren' van een enorme database van teksten. Hoe meer mensen over een onderwerp hebben geschreven, hoe beter een GenAI tool werkt. Dit maakt het belangrijk om te weten wat er in die database met teksten staat, maar dat is nu juist iets wat bijvoorbeeld OpenAI niet openbaar maakt.
  2. Taalmodellen zijn gebaseerd op kansberekening. Ze berekenen wat de meest waarschijnlijke volgende letters (en woorden) zijn op basis van de tekst die er al staat. Dit betekent dat GenAI tools vooral goed zijn in veelvoorkomende combinaties van woorden en uitdrukkingen. Maar het betekent ook dat hun vaardigheid oppervlakkig is: ze produceren combinaties van woorden en zinnen die vaak worden gebruikt over een onderwerp of in een bepaald type tekst, maar een GenAI tool begrijpt niet inhoudelijk wat het schrijft.
  3. Programmeren is mensenwerk. Hoewel GenAI tools intelligente computers lijken, komt er achter de schermen veel menselijk programmeren bij kijken. Het interactieve gedeelte, dus het gevoel dat een chatbot als ChatGPT echt met je praat, is bijvoorbeeld geprogrammeerd als een soort extra laag bovenop de output van de taalmodellen. Het is goed om je te beseffen dat dit een bewuste keuze is van de programmeurs. Zo'n chatfunctie maakt het gebruiken van een tool natuurlijk extra aantrekkelijk.

• Voor docenten: AI-teksten herkennen

  In 2025 hebben we met ondersteuning vanuit de VU-Taalbeleidsmiddelen onze materialen voor docenten en studenten rondom GenAI en schrijfvaardigheid uitgebreid. Eén onderwerp waar we ons op hebben gericht is de vraag hoe docenten teksten kunnen herkennen die volledig gegenereerd of sterk beïnvloed zijn door AI.

  Het is niet mogelijk om met zekerheid te zeggen dat een tekst volledig of grotendeels door een AI-tool is gegenereerd. Dat geldt ook voor zogeheten AI-detectoren. De VU verbiedt zelfs het gebruik van AI-detectoren omdat ze onbetrouwbaar zijn en niet voldoen aan onze privacyvereisten. Maar als je enkele veelvoorkomende kenmerken van door AI gegenereerde teksten kent, kun je deze makkelijker herkennen. Deze kenmerken zijn niet per definitie slecht en kunnen ook in menselijke teksten voorkomen, dus ze zijn geen manier om AI fraude op te sporen of te zeggen dat een tekst slecht geschreven is. En naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen ook de kenmerken van AI-teksten veranderen. Maar door na te denken over deze kenmerken kun je nadenken over wat je belangrijk vindt in teksten en wat voor soort schrijvers je wilt dat je studenten worden.

  We hebben daarom onderzoek gedaan naar de kenmerken van AI-teksten en een lijst met veelvoorkomende aanwijzingen en kenmerken opgesteld. Deze lijst vertegenwoordigt niet het beleid van de VU, maar is alleen bedoeld als hulpmiddel voor docenten. Raadpleeg altijd de richtlijnen van de universiteit en de opleiding bij gevallen van mogelijk misbruik van AI.

  Verder informatie over de kenmerken die hieronder genoemd zijn vind je in onze uitgebreide gids voor het herkennen van AI-gebruik in het schrijven van studenten. We werken ook aan een Canvas-cursus met activiteiten om het herkennen van AI-schrijven te oefenen. Interesse? Stuur een mail naar alp.sgw@vu.nl om een seintje te krijgen als de cursus klaar is.

  Hier zijn enkele aanwijzingen dat een tekst mogelijk door een AI is geproduceerd:

  Talige aanwijzingen

  • Weinig afwisseling in zinsstructuren
  • Steeds terugkerende woorden
  • Typische AI vocabulaire
  • Een zelfverzekerde en weinig voorzichtige toon      
  • Geen of zeer weinig fouten

  Structurele aanwijzingen

  • Kopjes
  • Uniforme tekstpatronen
  • Minder verschillende communicatieve doelen per tekst

  Inhoudelijke aanwijzingen

  • Gehallucineerde bronnen
  • Onverwachte bronnen
  • Lager aantal bronverwijzingen
  • Nadruk op informatie in plaats van argumentatie

  De volgende aanwijzingen zijn geïdentificeerd op basis van kwalitatief onderzoek en zijn dus gebaseerd op de mening van deskundigen en docenten in plaats van op empirisch bewijs.

  Kwalitatieve aanwijzingen

  • Beweringen die niet passend zijn voor het niveau van een student
  • Algemene uitspraken
  • Onjuiste of verzonnen informatie
  • Niet voldoen aan de opdrachtvereisten
  • Weglaten van lesinhoud
  • Kleurloze schrijfstijl
  • Overdreven poëtische taal  

  Lees hier meer over deze kenmerken.

• Voor docenten: neem je schrijfopdrachten onder de loep

  Een veel voorkomende vraag onder docenten is of ze hun studenten nog steeds schrijfopdrachten kunnen laten maken, en zo ja, hoe ze deze opdrachten dan het beste kunnen herontwerpen.

  Hier volgt een kort stappenplan om bestaande opdrachten onder de loep nemen.

  1. Neem een schrijfopdracht zoals je die nu gebruikt. Welke van de deelvaardigheden uit de Schrijftaart horen echt bij het doel van de opdracht?
  2. Denk vervolgens na over in hoeverre GenAI tools een bedreiging is voor deze deelvaardigheid. Kan een student dit onderdeel heel makkelijk door een GenAI tool laten doen? Wordt het voor jou moeilijk om te zien of de student het werk zelf heeft gedaan?
  3. Neem de informatie uit stap 1 en 2 en gebruik dit om je opdracht te herzien.
     • Is het doel voor de student om kennis te vergaren en toets je dat via een schrijfopdracht, dan is gezien het gemak waarmee ChatGPT dit na kan doen, een schrijfopdracht geen verstandige keuze. Een mondeling tentamen of een tentamen kan hier een goede oplossing zijn.
     • Is leren schrijven onderdeel van de leerdoelen? Kijk dan eens of je het minder vatbaar voor GenAI kunt maken. Je kunt bijvoorbeeld de opdracht specifieker maken, zodat deze minder makkelijk door GenAI nagedaan kan worden. Of je kunt nadenken over deelopdrachten: een student kan bijvoorbeeld door middel van een argumentatieschema of tekstplan laten zien dat dat die een tekst logisch in kan delen. Je kunt meer gedetailleerde uitwerkingen van deze tips vinden op de pagina over de bevordering en beoordeling van schrijfvaardigheid in tijden van AI. Daar werken we ook de volgende tips uit:
       • Deel grotere projecten op in kleine stappen
       • Laat studenten handgeschreven opdrachten tijdens college maken
       • Creëer authentieke opdrachten
       • Controleer of de opdrachtinstructies toegankelijk en boeiend zijn
       • Voeg persoonlijke elementen en reflectie toe aan de opdracht
       • Relateer de opdracht nauw aan de cursusstof
       • Zet groepswerk in

  Het is overigens belangrijk om deze stappen niet alleen voor specifieke vakken te doorlopen, maar ook op curriculumniveau te evalueren. Als een student een scriptie moet schrijven, moet schrijfvaardigheid ergens in het curriculum aan bod komen.

Contact en meer informatie