Het voelt vandaag alsof AI ineens het probleem is. Alsof hallucinaties, foute citaties en oppervlakkige teksten pas bestaan sinds ChatGPT en consorten. Eerlijk, vanuit mijn rol als onderwijs mythbuster weet ik wel beter. Slechte of verkeerde citaties zijn geen AI-probleem. Ze zijn van alle tijden. Hetzelfde zie je ook bij de discussies over AI en evaluatie in het onderwijs.

Tijdens het werk rond onderwijsmythes botsten Paul, Casper en ik daar namelijk voortdurend op. De leerpiramide die nergens degelijk terug te vinden is, maar die wel toegeschreven wordt aan Glaser, Glasser, Chi,..  terwijl Dale nog het dichtst in de buurt komt. Maslow die steevast verkeerd wordt voorgesteld als een piramide, terwijl deze vorm in feite van een reclameman komt. De bewering dat “65% van de jobs van onze kinderen nog niet bestaat”, vermeld in een rapport van de WEF, verwijzend naar een Amerikaans rapport waar dit dan niet in blijkt te staan. Dat alles circuleerde al vrolijk in artikels, presentaties en zelfs wetenschappelijke artikels, lang voor iemand “AI” kon typen zonder uitleg te moeten geven.

Wat AI doet, is niet zozeer iets nieuws veroorzaken, maar iets zichtbaar maken. In één klap. En op schaal.

Enkele mensen op social media wezen me op dezelfde reflex bij de zogezegde evaluatiecrisis in (hoger) onderwijs. Fraude. Essays die “te goed” zijn. Antwoorden die verdacht vlot lopen. Ook dat voelt plots acuut, maar legt vooral bloot wat al langer knelde. Toetsen die vooral reproduceerbaar gedrag meten. Opdrachten die makkelijk uitbesteedbaar zijn, omdat ze weinig vragen van echt begrip. Verslagen die vooral vorm belonen, niet inhoud.

We weten dit eigenlijk al jaren. Studenten die hulp krijgen bij het schrijven. Ouders die meedenken, scripties die door Van Rossem geschreven werden. Soms zelfs mensen die het verslag grotendeels overnemen. Toetsen die keurig worden ingestudeerd en even netjes weer vergeten. Dat alles bestond al. AI maakt het alleen onmogelijk om nog te doen alsof het uitzonderingen zijn.

En precies dat maakt het ongemakkelijk. Want als het probleem niet “AI” is, maar onze opdrachten, onze evaluaties, onze omgang met kennis, dan ligt de verantwoordelijkheid niet bij de technologie. Dan ligt ze bij ons.

Misschien fungeert AI hier als een soort van contrastmiddel. Het maakt scherper zichtbaar waar onderwijs leunt op procedures in plaats van begrip. Waar we vertrouwen op output in plaats van op leerprocessen. Waar we impliciet aannemen dat wie iets netjes kan formuleren het ook wel zal begrepen hebben.

Dat betekent niet dat alles oplosbaar is met “betere vragen” of “andere toetsen”. Wel dat het debat eerlijker wordt als we stoppen met AI als zondebok te gebruiken. De technologie dwingt ons om explicieter te zijn over wat we echt belangrijk vinden: kennis die beklijft, inzicht dat overdraagbaar is, leren dat niet verdwijnt zodra de toets voorbij is.

In die zin zijn de AI-discussie over citaties en de AI-discussie over evaluatie eigenlijk exact dezelfde discussie. In beide gevallen gaat het niet over technologie, maar over hoe slordig we soms omgaan met kennis en bewijs. We nemen claims over zonder ze te controleren. We beoordelen producten zonder goed zicht op het denkwerk erachter. En we verwarren vlotheid met begrip, vorm met inhoud, plausibiliteit met juistheid.

AI vergroot dat niet alleen uit, het versnelt het. Wat vroeger traag en verspreid misliep, gebeurt nu snel en op grote schaal. En precies daarom voelt het plots als een crisis. Niet omdat er iets fundamenteel nieuws misloopt, maar omdat we niet langer kunnen wegkijken van wat al jaren scheef zat.

Wie AI dan als dé oorzaak aanwijst, mist het punt. De echte vraag is of we eindelijk bereid zijn om consequenter te zijn: in wat we als kennis aanvaarden, in hoe we bronnen gebruiken, en in hoe we leren en begrijpen beoordelen. Dat gesprek is lastiger dan een tool verbieden. Maar het is ook het enige gesprek dat echt vooruit helpt.

Afbeelding: https://www.etsy.com/be/listing/1892133000/de-schuld-van-chat-gpt-mok-chat-gpt