Risico’s en kansen voor je leren

#3.1Hoe leren werkt

Leren is géén kwestie van informatie ontvangen. Je hersenen werken niet als een harde schijf waarop je bestanden opslaat. Kennis opbouw je door actief met stof bezig te zijn: een probleem aanpakken, ergens niet uitkomen, opnieuw proberen, verbanden leggen met wat je al wist. Het worstelen met een concept, het herschrijven van een alinea of het zelf uitwerken van een redenering, zorgt ervoor dat nieuwe kennis beklijft en dat je vaardigheden groeien.

Onderzoekers noemen dit constructieve frictie: de productieve weerstand die zorgt dat je hersenen de informatie zo opslaan (in zogenaamde schemata) dat het bruikbaar voor je wordt (Vermunt & Verloop, 1999). Denk hierbij aan de ene kant aan het automatiseren van je denken (bijvoorbeeld dat je de tafels van 10 zomaar op kan dreunen) en aan de andere kant de mogelijkheid om direct uiteenlopende concepten aan elkaar te verbinden. Dit is een goed onderbouwde uitkomst van decennia leerpsychologisch onderzoek (Bjork & Bjork, 2020).

#3.2Het risico: cognitief uitbesteden

Generatieve AI kan die constructieve frictie wegnemen en daarmee het leren belemmeren of zelfs helemaal te niet doen. Wanneer je taken die eigenlijk onderdeel zijn van je leerproces overdraagt aan AI spreken onderzoekers van cognitief uitbesteden of cognitive offloading in goed Engels (Lodge & Loble, 2026). Of nog erger, cognitive outsourcing (Kirschner, 2026). Het denkwerk verplaatst zich van jou naar het systeem. Op korte termijn scheelt dat tijd. Op langere termijn ontwikkel je de betreffende vaardigheid niet, of verlies je zelfs; een proces dat door Braverman (1974) deskilling werd genoemd. Waarbij overigens ook weer sprake kon zijn van upskilling voor mensen die voorheen minder konden presteren zonder de nieuwe technieken of reskilling voor mensen die door de nieuwe technieken andere dingen moesten leren doen (Crowston & Bolici, 2025).

Schrijven is hier een goed voorbeeld van. Schrijven moet je echt leren. Vanaf de basisschool via letters leren, woordenschat opbouwen, grammatica, spelling, woordsoorten, alinea’s en grotere teksten schrijven, genres leren herkennen en zelf zo leren schrijven. Schrijven is daarnaast niet alleen een manier om gedachten op papier te zetten. Het is zelf een denkproces: voor het deel gaat het automatisch op basis van je basisschool en voortgezet onderwijskennis, maar daarbovenop ga je ordenen, je maakt keuzes, je ontdekt wat je nog niet goed begrijpt en hoe je het nog beter wil vertellen. Onderzoek van Kosmyna et al. (2025) liet zien dat studenten die zonder begeleiding AI gebruikten voor schrijftaken minder hersenactiviteit vertoonden, meer gelijkvormige teksten produceerden en de inhoud van hun eigen tekst achteraf slechter konden reproduceren. Het was simpelweg niet meer hun tekst.

Hetzelfde risico bestaat bij andere academische taken: het zoeken en beoordelen van bronnen, het formuleren van een onderzoeksvraag, het redeneren over een ethisch dilemma, het analyseren van data. Als jij dat niet doet, oefen je het ook niet. En als je het niet oefent, bouw je de vaardigheid niet op.

#3.3Zelfbeeld, uitstelgedrag en generatieve AI

Ook de omstandigheden waarin je AI gebruikt, bepalen of je ervan leert. Wanneer je onbeperkt toegang hebt tot een AI-systeem en niemand meekijkt, bijvoorbeeld thuis in plaats van in de les, is de kans groot dat je het systeem gebruikt als allesoplosser in plaats van als hulpmiddel. Daardoor leer je weinig. Daarnaast spelen persoonlijke omstandigheden een rol. Studenten die veel tijdsdruk en studiedruk ervaren, grijpen vaker naar generatieve AI, en dat gebruik hangt samen met meer uitstelgedrag en lagere cijfers (Abbas et al., 2024). Ook wie weinig vertrouwen heeft in het eigen kunnen, is gevoeliger voor uitstelgedrag (Steel, 2007) en lijkt sneller afhankelijk te worden van AI (Zhang et al., 2024). Zo kan een patroon ontstaan waarin uitstel, druk en AI-gebruik elkaar versterken. Het Centre for Teaching and Learning van de School of Business and Economics (VU Amsterdam) herkende zo'n patroon in gesprekken met studenten en verbeeldde het in een (met AI gegenereerde) illustratie: de AI-dependency trap, ofwel de AI-afhankelijkheidsvalkuil.

#3.3.1Het is overigens niet per se een zwart-wit verhaal

Tegelijk is het beeld dat studenten lui achteroverleunend hun essays laten genereren, ook een sterke overdrijving. Voorlopig onderzoek van Law (2026) liet zien dat studenten in de praktijk genuanceerder met AI omgaan dan vaak wordt aangenomen. Ze gebruiken AI om ideeën te testen, een blokkade te doorbreken of een eerste ruwe structuur te verkennen. Maar daarna maken ze zelf de inhoudelijke keuzes, herschrijven de taal en sturen bij waar de AI tekortschiet. AI als sparringpartner, niet als ghostwriter.

Bovendien produceert generatieve AI doorgaans te veel tekst, te algemeen en te gladjes. Studenten die dat herkennen, weten dat het redigeren en inkorten van AI-output zelf ook tijd en denkwerk kost. Zoals de schrijversspreuk luidt: "schrijven is schrappen”. De vraag is dus niet zozeer óf je AI gebruikt, maar hóé. En of dat gebruik je leerproces ondersteunt of juist omzeilt.

#3.4De kansen: AI als leergereedschap

Ondanks alle waarschuwingen van de vorige paragraaf is het tegelijkertijd zo dat je je leerproces wel kan versterken, als je generatieve AI op de juiste manier inzet. Het sleutelprincipe is dat jij de denkende partij blijft en AI de ondersteunende. Soms wordt dit beschreven als hybrid intelligence (Järvelä et al., 2025).

• Bijvoorbeeld, je kunt AI gebruiken om jezelf te overhoren: vraag een chatbot om je tentamenvragen te stellen over de stof en beantwoord die zelf, zonder hulp.
• Je kunt AI ook inzetten als kritische lezer van je eigen werk: schrijf eerst je eigen tekst, vraag daarna aan AI wat er logisch ontbreekt of niet klopt, en beoordeel vervolgens zelf of die kritiek terecht is. Laat AI een tegenvoorstel doen voor je betoogstructuur, of een verrassend perspectief geven op je onderwerp en beslis dan zelf wat je selecteert en herschrijft.
• Een andere effectieve aanpak is AI als uitlegger van lastige concepten: laat het een concept op een andere manier uitleggen dan het boek doet. Je gebruikt het als sparringpartner. En probeer daarna zelf te beschrijven wat je hebt begrepen. Als dat lukt, weet je dat je het écht snapt. Dit soort ‘nadenken over hoe je leert’ bij het gebruik van generatieve AI stimuleert kritisch academisch denken en zorgt ervoor dat kennis beklijft (Luckin et al., 2022).

Gemini Notebook van Google (zie Box 3.4) is een voorbeeld van een gereedschap dat specifiek is ontworpen om leren en onderzoek te ondersteunen. Je laadt je eigen studiemateriaal in zoals collegeaantekeningen, artikelen of boekfragmenten en kunt daar vervolgens gerichte vragen over stellen. Omdat het systeem alleen antwoordt op basis van de bronnen die jij hebt toegevoegd, is de kans op hallucinaties kleiner dan bij algemene chatbots. Let wel op: je hebt zelf voldoende voorkennis nodig om te kunnen beoordelen of de antwoorden kloppen (Ainsworth, 2008).

#3.4.1Hoe weet je wanneer je AI-gebruik werkt om te leren?

Een eerste praktische vraag om jezelf te stellen voordat je AI inzet: zou ik straks, zonder AI, kunnen uitleggen wat ik hier heb geleerd? Als het antwoord nee is, zal het je wel lukken om iets te produceren, maar je leert er waarschijnlijk niet veel van. Er zal weinig kennis of vaardigheid beklijven.

Een tweede vraag is: is het uitvoeren van deze taak zelf onderdeel van wat ik moet leren? Als het antwoord ja is, is het verstandig de taak eerst zelf te doen, ook als dat moeizamer gaat. Pas daarna kun je AI gebruiken om je werk te verbeteren, te controleren of te verdiepen.

#3.5Generatieve AI en academische integriteit - hoe ga je er verantwoord mee om?

#3.5.1Wat is academische integriteit in het AI-tijdperk?

Nauw gerelateerd aan het leren is het kunnen aantonen wat je geleerd hebt of geschreven echt aan jouzelf toebehoren. Dit heeft betrekking op Academische integriteit. Academische integriteit gaat over eerlijkheid, transparantie, verantwoordelijkheid en het erkennen van andermans werk. Traditioneel betekende dit vooral: geen opdrachten door anderen laten maken namens jou, geen plagiaat, zelf je tentamens maken, en correct de bronnen vermelden. In het AI-tijdperk komt daar een complexere laag bij. Want wat als je tekst hebt laten genereren door een AI-tool; is dat nog wel jouw werk?

#3.5.2Hoe gebruik je AI op een integere manier?

Ten eerste - binnen een cursus- opleidingscontext - zorg je ervoor dat je weet wat de regels zijn die de docent voor een cursus heeft opgesteld en hou je daaraan. En daarbuiten? Voor professioneel of academisch werk? Een goede vuistregel is: gebruik AI zoals je een boek gebruikt. Leer ervan en gebruik het als referentie, maar neem de tekst niet letterlijk over zonder bronvermelding.

Ook kun je AI gebruiken als leerpartner. Vraag bijvoorbeeld uitleg over moeilijke concepten of oefen met quizzen zoals beschreven in de VU-onderwijstip over ChatGPT als persoonlijke docent​. Dat is een manier waarop AI je helpt om beter te leren in plaats van het leerproces te ondermijnen.