AI-geletterdheid: oefeningen
Oefeningen: werkvormen waarmee studenten leren generatieve AI kritisch te bevragen, opgebouwd in drie leerlijnen en oplopende niveaus.
Over deze collectie
Deze oefeningen komen uit de AI-Literacy Companion, Teacher Edition van het VU Centre for Teaching & Learning, onder een Creative Commons Naamsvermelding-licentie. Ze zijn gerangschikt in drie leerlijnen die oplopen van begrijpen hoe AI werkt, via academische praktijk, naar vakinhoudelijke beoordeling.
De oefeningen zijn in het Engels geschreven. De Nederlandse edities zijn vertalingen van onze hand; bij twijfel is de Engelse tekst de bron.
Een oefening is ook een soort didactische tip. Kortere adviezen over lesgeven met generatieve AI staan bij de didactische tips over generatieve AI.
Meer lezen
Drie boeken en een korte gids over toetsen en lesgeven met AI. Ze staan niet in deze collectie - het zijn complete publicaties met hun eigen licentie - maar ze zijn goed naast deze oefeningen te leggen.
- Kevin Yee, Kirby Whittington, Erin Doggette & Laurie Uttich (2023). ChatGPT Assignments to Use in Your Classroom Today. FCTL Press, University of Central Florida. Ruim zestig ideeën voor prompten, zoeken, schrijven en studeren met AI. CC BY-NC-SA 4.0.
- Kevin Yee e.a. (2026). Show Your Work: Assessment in the Age of AI. FCTL Press, University of Central Florida. Tweeënzestig toetsideeën in drie delen: samen met AI werken, toetsvormen die AI moeilijk kan overnemen, en opdrachten AI-bestendig ontwerpen. CC BY-NC-SA 4.0.
- Annette Vee, Marc Watkins & Derek Bruff (2026). The Norton Guide to AI-Aware Teaching. W. W. Norton. Veertien hoofdstukken in twee delen: een AI-bewuste cursus ontwerpen, en hem geven - van leerdoelen en beleid tot opdrachten, werkvormen, toetsing en academische integriteit. Uitgesproken niet-voorschrijvend: het helpt je kiezen tussen AI omarmen, grenzen stellen of iets ertussenin. Geen open licentie; als e-book gratis voor docenten die Norton-studieboeken gebruiken.
- Sam Illingworth (2026). Keep Your Voice: A Slow AI Guide to Writing with AI and Staying Human. Vijftien pagina's over schrijven met AI zonder je eigen stem te verliezen, met het begrip drift - de taal loopt door terwijl de intentie stopt met sturen - en het ezelsbruggetje ACCUSE om een AI-antwoord na te lopen. Geschreven voor schrijvers en niet voor docenten, dus elk idee moet nog vertaald worden naar een werkvorm. Gratis via Substack, geen open licentie. Vier oefeningen in deze collectie zijn erop gebaseerd: Drift opsporen in je eigen tekst, Vraag om structuur, niet om proza, Je AI-schrijfpersona in één zin en Een AI-antwoord nakijken met ACCUSE.
Het tweede boek ligt ten grondslag aan het facet AI-bestendigheid bij de Opdracht- en toetsvormen.
Academische integriteit verkend
Werk uit wat academische integriteit betekent nu AI er is, en laat studenten samen een helder ethisch kader voor verantwoord gebruik opstellen.
Culturele vertekening in adviezen
Laat zien hoe cultureel en demografisch gekleurd de adviezen zijn die een AI geeft, en wat er verandert als je context toevoegt.
De AI-readiness toets in je les
Studenten doen een toets van veertien vragen over hun eigen omgang met generatieve AI en leggen daarna hun eindverslagen naast elkaar - niet de scores, maar waar ze van elkaar verschillen.
De AI-samenvatting tegen het licht
Ontwikkel het vermogen om AI-tekst kritisch te toetsen aan de bron, door een samenvatting stelselmatig naast het originele artikel te leggen.
De analoge sandwich
Deel een hele cursus in drie delen in - AI-zwaar, volledig zonder apparaten, en daarna eigen keuze - zodat studenten zelf voelen wat elke manier van werken met hun denken doet.
De e-bike-metafoor: ontlasten, versterken of afsnijden
Gebruik de e-bike als gedeeld beeld voor wat AI met inspanning doet, zodat het gesprek verschuift van goed of slecht naar welk denkwerk je zelf wilt blijven doen.
De leerstijlenmythe onderzocht
Laat zien hoe AI achterhaalde onderwijsmythes in stand houdt, en oefen studenten erin die te herkennen en te weerleggen.
De titels hardop voorlezen
Laat studenten de titels voorlezen van de opzetten die ze net hebben ingeleverd. Blijken de AI-titels bijna identiek, dan maakt het punt over generiek denken zichzelf.
De transparantieverklaring
Voeg aan één opdracht een verklaring van drie regels over AI-gebruik toe. De kleinst mogelijke ingreep, en de enige die het onderwerp bespreekbaar maakt zonder toezicht.
Denkwerk uitbesteden
Onderzoek wat het voor het denken, het onderwijs en de samenleving betekent om mentale taken aan AI uit te besteden.
Doe iets onmogelijks met AI
Studenten nemen een overtuigingstaak op zich waarvan ze zichzelf niet geloven dat ze hem aankunnen, plannen hoe AI kan helpen, leggen vast wat er werkelijk gebeurde en melden waar de tool tekortschoot.
Drift opsporen in je eigen tekst
Studenten laten AI een eigen alinea aanscherpen, leggen beide versies naast elkaar en zoeken de zinnen op waar hun standpunt onderweg is verdwenen - niet door een fout, maar doordat de taal vlakker werd.
Een AI-antwoord nakijken met ACCUSE
Studenten lopen in groepjes een AI-antwoord uit het eigen vak langs zes vaste controles - juistheid, helderheid, naleving, nut, houdbaarheid en bondigheid - en onderbouwen per punt met bewijs uit de tekst zelf.
Een data-analyse van een AI beoordelen
Ontwikkel een scherp oordeel over door AI uitgevoerde data-analyse, statistiek en wetenschappelijke redenering.
Een door AI bedachte hypothese en onderzoeksopzet beoordelen
Ontwikkel het vermogen om onderzoeksvoorstellen kritisch te beoordelen: methodologische gebreken opsporen en de wetenschappelijke degelijkheid versterken.
Een door AI geschreven labjournaal beoordelen
Onderzoek of een AI wetenschappelijk werk juist en volledig kan vastleggen, en wat de risico’s zijn van documentatie met AI ertussen.
Een door AI geschreven protocol beoordelen
Leer studenten praktische, technische en wetenschappelijke gebreken in experimentele protocollen op te sporen met een vaste beoordelingsroute.
Feedback en cijfers van een AI onderzocht
Onderzoek hoe betrouwbaar, consistent en leerzaam de feedback en de cijfers zijn die een AI geeft.
Gegevensbescherming en de infrastructuur achter AI
Vergroot het besef van waar gegevens heen gaan, waar ze blijven en wat dat voor de privacy betekent zodra je een AI-systeem gebruikt.
Het badeendje en de AI als leerling
Oefen drie manieren van praten met een chatbot die het leren dienen, tegenover de ene die dat niet doet, zodat studenten een vlot antwoord niet meer verwarren met begrip.
Je AI-schrijfpersona in één zin
Studenten leggen in één zin vast welke schrijfbeslissingen ze zelf nemen en welke ze aan AI overlaten, zetten die zin bovenaan hun document en toetsen bij inlevering of ze zich eraan hielden.
PAIRR: eerst peerfeedback, dan AI, dan reflectie
Zet peerfeedback vóór AI-feedback op dezelfde versie en laat studenten de twee tegen elkaar afwegen, zodat AI-commentaar iets wordt dat ze beoordelen in plaats van verzamelen.
Peerreview van een door AI geschreven onderzoeksvoorstel
Ontwikkel wetenschappelijke schrijfvaardigheid en beoordelingsvermogen door een AI-voorstel en een voorstel van een medestudent stelselmatig naast elkaar te leggen.
Promptuitdaging
Laat studenten ervaren hoe moeilijk het is om AI-uitvoer reproduceerbaar te krijgen, en wat die wisselvalligheid over deze systemen zegt.
Samenvattingen vergelijken
Laat zien hoe wisselend en inconsistent AI-uitvoer is, zodat studenten begrijpen dat deze systemen geen eenvormige of vanzelfsprekend betrouwbare resultaten geven.
Speurtocht: welke tekst komt van een AI?
Studenten leren de stilistische en inhoudelijke sporen van AI-tekst herkennen, oefenen bronbeoordeling in een veilige groepssetting, en onderzoeken waarom AI-tekst geloofwaardig oogt terwijl hij dat niet is.
Spreek de spelregels voor AI in je cursus af
Maak uitdrukkelijk wat er in jouw cursus wel en niet mag, zodat de verwachtingen vaststaan vóór de eerste opdracht in plaats van dat er achteraf over te twisten valt.
Stellingenspel over generatieve AI
Studenten kiezen positie bij een prikkelende stelling over AI, verdedigen die, merken hoe verschillend de groep erover denkt, en oefenen zich erin om bewijs te eisen voor hun eigen intuïtie.
Vakspecifieke schema’s beoordelen
Ontwikkel vakinhoudelijk beoordelingsvermogen door AI-schema’s uit het eigen vakgebied stelselmatig op fouten na te lopen.
Verdiepende onderwerpen voor gevorderden
Drie onderwerpen van drie kwartier die je met de werkvormen uit deze collectie kunt uitwerken tot een volwaardige les.
Vergelijken met gezaghebbende bronnen
Leer studenten AI-informatie te toetsen aan gevestigde wetenschappelijke bronnen, volgens een vaste vergelijkingsmethode.
Vertekening in voorspelde prestaties
Onderzoek hoe AI-systemen aannames over sekse en cultuur meenemen en reproduceren zodra je ze om een voorspelling vraagt.
Vijf kritische vragen vóór je AI gebruikt
Geef studenten vijf vragen om zichzelf te stellen voordat ze een AI-tool openen, zodat kritische AI-geletterdheid een gewoonte van oordelen wordt in plaats van een technische vaardigheid.
Vooringenomenheid in beeld
Maak studenten bewust van de vertekende beelden van mensen en beroepen die in AI-beeldgeneratoren ingebakken zitten.
Voorspellingen van een AI kritisch beoordelen
Ontwikkel het vermogen om de wetenschappelijke redenering, de mechanistische logica en de aannemelijkheid achter een voorspelde uitkomst te beoordelen.
Vraag om structuur, niet om proza
Studenten vragen AI om drie mogelijke opbouwen voor een tekst - kopjes en volgorde, geen lopende zinnen - kiezen er beargumenteerd één en schrijven de eerste alinea zelf.
Vraag studenten naar hun ervaringen met AI
Kom erachter wat studenten al met AI doen, zodat je cursus aansluit op hun werkelijke gebruik en niet op wat je vermoedt dat het is.
Wat kost meer: de voetafdruk van een prompt
Studenten zetten de energie en het water van hun eigen AI-gebruik naast herkenbare vergelijkingen, met een publieke rekentool, en lezen er één kritische tekst bij.