Wat docenten moeten weten over de AI-geletterdheid van studenten

Voor wie: docenten die willen weten wat hun studenten met generatieve AI doen, en wat die studenten er nog niet van begrijpen

Duur: 90 minuten (een variant van 60 staat onderaan) · Groepsgrootte: 8 tot 24. Deze les drijft op de lijst die de groep zelf maakt; boven de 24 wordt die lijst onleesbaar en het gesprek erover oppervlakkig.

Voorkennis: geen vereist. Deelnemers die zelf weleens met een chatbot hebben gewerkt hebben het makkelijker, maar de les werkt ook zonder.

Taal: de dia's zijn Engels, het gesprek hoeft dat niet te zijn. Vraag het in de eerste minuut.

Wat deelnemers na afloop kunnen

• De kernbegrippen rond AI benoemen en uit elkaar houden.
• Uitleggen wat AI-geletterdheid voor studenten inhoudt, en waarom dat hun eigen vak aangaat.
• Veelvoorkomende misvattingen en zorgen over generatieve AI herkennen en ontleden.
• Dat gesprek met studenten voeren zonder dat het een vermaning wordt.

De vorm: één oefening, niet negen stellingen

Bij deze Short horen negen stellingen voor een line-up. Zet ze niet allemaal in. Twee is het maximum, naast de openingsoefening waarin deelnemers zelf bedenken wat AI-geletterdheid is.

Dat is geen smaakkwestie. De eerste keer dat deze Short werd gegeven haalde de oefening met Gemini Notebook het eind niet: de stellingen hadden de tijd opgegeten. Negen zijn ook inhoudelijk te veel - na de derde herkent de zaal het patroon en gaat iedereen op dezelfde plek staan. De line-up is een tussendoortje dat de lijst aanscherpt, niet de les zelf.

Wat overblijft is een oplopende reeks: de groep maakt eerst zijn eigen lijst, twee stellingen zetten die lijst onder spanning, het Taskforce-advies legt er een kader naast, en de Companion toetst het geheel. Elk onderdeel heeft het vorige nodig, en daarom kun je er geen in het midden weglaten.

Wat je vooraf regelt

• Het notebook staat klaar en je hebt het zelf getest. Dit is de belangrijkste voorbereiding van deze les. Zet de Companion in Gemini Notebook, stel de twee vragen uit de opdracht zelf, en kijk of er een antwoord komt waar een tweetal tien minuten mee vooruit kan. Doe dit niet ter plekke voor het eerst.
• Een gedeelde link naar dat notebook, of een instructie op papier hoe deelnemers er zelf een vullen. Reken op vijf minuten inloggedoe, ook als je het goed hebt voorbereid.
• Laptops, één per tweetal. Dat is niet krap maar juist beter: de opdracht is een gesprek, geen invuloefening.
• Een leeg bord of een flip-over, plus post-its of stroken papier. De lijst uit de openingsoefening blijft de hele les hangen; je verwijst er nog drie keer naar.
• Ruimte om te bewegen voor de line-up: een lange wand, of een denkbeeldige lijn door het lokaal.
• Het Taskforce-advies bij de hand, in drie stukken geknipt (wat, hoe, waarom). Uitgeprint werkt beter dan op een dia, want de groep moet het naast zijn eigen lijst kunnen leggen.
• Een achterdeur voor het geval het notebook niet meewerkt. Zie het kopje over de Companion.

Tijdlijn

1. 0 tot 5 · Welkom en taalkeuze. Vraag meteen of het Nederlands of Engels wordt. Een zaal die in het Nederlands mag praten zegt meer, en de dia's kunnen ondertussen prima Engels blijven.
2. 5 tot 15 · Wat zie je studenten doen. Inventariseer niet wie zelf AI gebruikt, maar wie wát bij studenten heeft gezien. Dat is de vraag van deze Short, en het levert meteen voorbeelden op waar je de rest van het uur naar terugverwijst. Schrijf twee of drie ervan op; je hebt ze straks nodig bij de stellingen.
3. 15 tot 35 · Wat is AI-geletterdheid. De openingsoefening, in tweetallen. Dit is het hart van de les.
4. 35 tot 45 · Twee stellingen. Line-up. Niet meer dan twee.
5. 45 tot 60 · Het Taskforce-advies ernaast. Wat, hoe en waarom, gelegd naast wat de groep zelf al had bedacht.
6. 60 tot 80 · De Companion, met Gemini Notebook. Bescherm dit blok. Loopt er iets uit, dan kort je op de stellingen, niet hierop.
7. 80 tot 88 · Wat we inmiddels weten. De bevindingen over wat studenten wél en niet kunnen.
8. 88 tot 90 · Eén afspraak. Iedereen noemt met wie hij deze week over AI-geletterdheid in zijn eigen curriculum gaat praten. Een naam, geen voornemen.

De openingsoefening: wat is AI-geletterdheid

In tweetallen, twintig minuten, in drie zetten:

1. Bespreek wat jullie denken dat AI-geletterdheid is, en wat studenten zouden moeten weten en kunnen. Geen definitie opzoeken; juist de eigen woorden zijn hier het materiaal.
2. Maak er een lijst van en hang die op het bord. Post-its werken het best: los verplaatsbaar, en je kunt ze straks hergroeperen.
3. Splits de lijst in twee: wat kunnen studenten dit al, en wat niet.

De derde zet doet het werk. De eerste twee leveren een lijst op waar iedereen het mee eens is - kritisch denken, bronnen controleren, weten hoe het werkt - en pas bij het splitsen begint het gesprek, want daar blijkt dat niemand het weet. De meeste docenten hebben nooit gevraagd wat hun studenten met AI doen; ze hebben het afgeleid uit ingeleverd werk. Dat verschil is precies waar deze Short over gaat.

Twee dingen die de oefening scherper maken:

• Dwing de splitsing af. Een tweetal dat overal "deels" bij zet, heeft de oefening niet gedaan. Vraag door: waar heb je dat gezien?
• Laat de lijst hangen. Hij is straks je toetssteen voor het Taskforce-advies en voor de Companion. Als hij halverwege wordt uitgewist is de rest van de les losse onderdelen.

Een verwante werkvorm voor de collegezaal in plaats van de docentenkamer: Vraag studenten naar hun ervaringen met AI.

De twee stellingen

Line-up: je noemt een stelling, mensen gaan op een lijn staan tussen "helemaal eens" en "helemaal oneens", en je vraagt drie mensen op verschillende plekken waarom ze daar staan. Vijf minuten per stelling, en de vraag "wie verplaatst zich na dit argument" is meer waard dan een vierde toelichting.

Het standaardpaar, en het enige paar dat op zichzelf een punt maakt:

1. "Ik ben een digital native en weet hoe ik generatieve AI gebruik." Over henzelf. De zaal spreidt zich hier altijd uit.
2. "Studenten zijn digital natives en weten hoe ze generatieve AI gebruiken." Dezelfde stelling, over de ander. Hier schuift de groep als geheel op, en dat is het punt: we schatten onze eigen vaardigheid voorzichtig in en die van studenten royaal. Zeg dat niet zelf - vraag of iemand ziet wat er tussen de twee rondes veranderde.

Wissel de eerste in als de groep een duidelijker probleem heeft:

• "Ik vind het moeilijk om met studenten een gesprek over generatieve AI te beginnen." Voor een groep die vooral handelingsverlegen is. Sluit direct aan op het vierde leerdoel.
• "Studenten houden zich niet aan een verbod op generatieve AI in mijn vak." Voor een groep die over regels wil praten. Levendig, maar hij trekt het gesprek naar handhaving; alleen inzetten als je dat wilt.

De overige stellingen op de dia's - dat AI-geletterdheid in één college te leren valt, dat studenten weten hoe de techniek en de algoritmen werken, dat studenten er niets voelen voor hoe een LLM gemaakt is, dat er binnen de opleiding overeenstemming is over wat studenten wel en niet mogen - zijn stuk voor stuk bruikbaar, maar niet hier. Bewaar ze voor een langere sessie of voor de Short over AI-geletterdheid voor docenten. Wil je wel een volwaardige stellingenronde als werkvorm, dan staat die uitgewerkt bij Stellingenspel over generatieve AI.

Het Taskforce-advies ernaast

Het advies van de UvA-VU Taskforce verdeelt AI-geletterdheid in drie categorieën. Deel ze uit in drie stukken en laat de groep ze naast de eigen lijst van het bord leggen.

• Wat - kennis en begrip. Uitleggen hoe de techniek achter AI werkt, begrijpen dat modellen uit enorme hoeveelheden data worden gemaakt, basisbegrippen uit programmeren en machine learning in grote lijnen kunnen benoemen, en de AI-toepassingen kennen die in het eigen vakgebied gelden.
• Hoe - begrip en toepassing. Soorten toepassingen herkennen en hun risico's (vertekening, energieverbruik, auteursrecht), afwegen wannéér inzet zinnig is zodat je je eigen denkwerk niet steeds weggeeft, complexe schrijfprocessen blijven oefenen in plaats van er te snel een samenvatting bij te halen, methodisch kiezen welke bron bij welke vraag hoort, en gerichte prompts kunnen schrijven.
• Waarom - ethiek en oordeelsvorming. De academische kern, verweven met integriteit: ethische argumenten voor en tegen kunnen formuleren, AI-uitvoer binnen het eigen vak op kwaliteit beoordelen en beseffen dat het één perspectief is met een onnavolgbare bron, auteursrecht en verantwoording, vakspecifieke reflectie op waar AI wel en niet past, en privacy.

De vraag aan de groep is niet of het advies klopt, maar wat het éxtra heeft ten opzichte van hun eigen lijst - en wat hun lijst heeft dat erin ontbreekt. Dat laatste levert vrijwel altijd hetzelfde op: het advies besteedt weinig aandacht aan milieu-impact en maatschappelijke impact. Laat dat staan als een tekort en niet als een fout; het is de reden dat de Shorts-reeks er twee aparte afleveringen aan wijdt.

Wie hier verder op wil doorgaan: Wat kost meer: de voetafdruk van een prompt en Gegevensbescherming en de infrastructuur achter AI.

De Companion, met Gemini Notebook

De AI-geletterdheid Companion is het cursusboek voor VU-studenten. De opdracht laat docenten het boek verkennen én een AI-hulpmiddel aan het werk zien, in één beweging. In tweetallen, achter één laptop:

1. Vraag Gemini Notebook wat de tien kernbegrippen uit de Companion zijn.
2. Vraag hoe de Companion zich verhoudt tot de aanbevelingen van de Taskforce.
3. Bespreek de antwoorden met elkaar.
4. Stel dezelfde twee vragen opnieuw.
5. Bespreek opnieuw.

Stap vier is de hele oefening. De antwoorden verschillen, soms flink, en de meeste deelnemers hebben dat nog nooit gezien omdat ze nooit twee keer hetzelfde vroegen. Dat is de les: niet wat de tien kernbegrippen zijn, maar dat "de" tien kernbegrippen niet bestaan. Zeg het niet vooraf; laat ze het merken en vraag daarna wat dit betekent voor een student die dit voor een opdracht gebruikt.

Dit is ook het blok dat het vaakst sneuvelt. De eerste keer haalde het de eindstreep niet. Drie dingen houden het overeind:

• Zet het notebook vooraf klaar en deel de link. Deelnemers die zelf een notebook moeten aanmaken en het boek moeten uploaden, zijn tien minuten kwijt aan alles behalve de oefening.
• Begin op tijd. Twintig minuten is krap; vijftien is te weinig voor twee rondes en een gesprek. Daarom staan er hooguit twee stellingen in deze opzet.
• Heb een achterdeur. Werkt het notebook niet, laat de tweetallen de vragen dan aan Copilot of ChatGPT stellen met de Companion erbij, of laat ze de tien kernbegrippen zelf uit de docenteneditie halen en die vergelijken met wat een ander tweetal vond. De tweede ronde vervalt dan, maar het gesprek blijft.

Wat we inmiddels weten

Het slotblok. Leg deze bevindingen naast de lijst van het bord; bijna altijd heeft de groep er een paar zelf al opgeschreven, en dat is de bevestiging waar de les op eindigt.

• Vaag blijven over wat wel en niet mag, zórgt dat studenten minder AI gebruiken - maar het maakt ze ook heel onzeker.
• Studenten overschatten hun eigen digitale vaardigheid en hun vermogen om te prompten.
• Ze maken nog steeds de meest voor de hand liggende fouten: bronnen niet controleren, en geen gevoel hebben voor de tekst die ze inleveren.
• Docenten overschatten de digitale vaardigheid van hun studenten net zo goed.
• Studenten schamen zich om te vertellen wat ze met AI hebben gedaan, ook als je er netjes om vraagt.
• Studenten denken dat ze méér leren als ze AI gebruiken.

De laatste twee samen verklaren het meeste van wat docenten in ingeleverd werk zien. Wie de transparantievraag wil verbeteren in plaats van herhalen, kan verder met De transparantieverklaring en Spreek de spelregels voor AI in je cursus af.

Wat er misgaat

• De Companion-opdracht valt van de agenda. De fout die daadwerkelijk is gemaakt, en de duurste: het is het enige onderdeel waarin deelnemers zelf iets doen met een AI-hulpmiddel.
• De stellingen worden de les. Ze zijn leuk en ze lopen altijd uit. Zet een wekker.
• Het gesprek wordt klagen over studenten. Voorspelbaar na de eerste stelling. Draai het terug met de lijst op het bord: we hebben net vastgesteld dat we niet weten wat ze kunnen, dus wat weten we hier eigenlijk.
• Iemand vraagt naar de regels. Mag het nou wel of niet in mijn vak. Die vraag hoort hier thuis maar wordt hier niet beantwoord; parkeer hem en verwijs naar de opleiding en naar de Short over toetsing.
• De groep wil weten hoe een LLM werkt. Terechte vraag, verkeerde Short. Die staat apart in de reeks.

Varianten

In 60 minuten. Eén stelling in plaats van twee, en het Taskforce-advies niet uitdelen maar in vijf minuten voorlezen met de vraag wat eraan ontbreekt. Houd de openingsoefening en het Companion-blok op volle lengte; dat zijn de twee delen waarin de groep zelf iets doet.

Online. De line-up wordt een schaal van 1 tot 5 in een poll, en dat kost je de zichtbaarheid van het verschuiven. Vervang dat door twee keer dezelfde poll met de uitslagen naast elkaar. De tweetallen werken in breakouts en dat gaat prima; vraag ze wel hun scherm te delen zodra Gemini Notebook tegensputtert.

Voor een opleidingsvergadering. Schrap het Companion-blok en gebruik de vrijgekomen twintig minuten voor de vraag waar in het curriculum elk onderdeel van de lijst thuishoort. Dan is het geen Short meer maar een werksessie, en dat is voor een opleidingscommissie de nuttiger vorm.

De reeks VU CTL Shorts

Deze les is de eerste van vijftien Shorts van het VU Centre for Teaching & Learning, in vier groepen. Alleen deze is tot nu toe als lesplan uitgeschreven.

Kernbegrippen

• AI-geletterdheid bij studenten: wat docenten moeten weten - deze les.
• GenAI en AI-geletterdheid voor docenten: een inleiding - dezelfde vraag, een rij terug: wat moet je zelf kunnen om studenten AI-geletterd te maken. De aangewezen vervolgstap na deze Short.

Kennis en vaardigheden

• Prompten voor beginners - een prompt opbouwen en per toevoeging zien wat er verandert.
• Krachtig prompten - verder dan de eerste vraag: rollen, stappen, voorbeelden, en het model zijn eigen prompt laten verbeteren.
• Kun je GenAI gebruiken om informatie op te zoeken en te verwerken? - waar het model een bron vervangt en waar het er een verzint.
• LLM's en technische toepassingen - wat er onder de motorkap gebeurt, voor wie verder wil dan het chatvenster.

Onderwijs ontwerpen en versterken

• De invloed van GenAI op leren - wat er met leren gebeurt als het denkwerk deels wordt uitbesteed.
• De invloed van GenAI op academische integriteit - wat plagiaat en eigen werk nog betekenen.
• De invloed van GenAI op toetsing - welke toetsvormen het houden en welke niet.
• GenAI gebruiken bij onderwijsontwerp - leerdoelen, opdrachten en materiaal met AI erbij.
• Kun je GenAI gebruiken voor feedback en beoordeling? - waar het helpt, en waar het een oordeel overneemt dat van jou moet blijven.
• Breng je onderwijs tot leven: rollenspel met AI - een gesprekspartner die een patiënt, cliënt of tegenstander speelt.
• Krachtig lesgeven met socratische bots, quizbots en debatbots - bots die vragen stellen in plaats van antwoorden geven.

Brede en maatschappelijke impact

• De milieu-impact van GenAI - energie en water, per vraag.
• De maatschappelijke impact van GenAI - arbeid, macht en toegang.

Materiaal en herkomst

• Gebaseerd op de dia's Short 1 - What teachers need to know about students' (lack of) AI literacy, VU Centre for Teaching & Learning, 22 dia's.
• Download de dia's (PowerPoint, 357 kB). De dia's zijn Engels en bevatten geen sprekersnotities; dit lesplan is de reconstructie van wat er tussen de dia's gebeurt.
• Het aantal stellingen is hier teruggebracht van negen naar twee. Dat is een bewuste afwijking van de dia's, op grond van hoe de eerste uitvoering verliep.
• Voor werkvormen die je met studenten zelf doet in plaats van met collega's: de oefeningen AI-geletterdheid. Korter advies staat bij de didactische tips over generatieve AI.