Er verschijnt steeds meer onderzoek over AI in onderwijs, maar opvallend vaak blijft het hangen op hetzelfde niveau: werkt het beter mét of zonder AI? Dat is op zich een interessante vraag, maar ze mist iets fundamenteels. Ze zegt weinig over wat er eigenlijk verandert in het werk van leraren zelf.

Een recente preprint van Kramer en collega’s die ik via mede-auteur Inge Molenaar vond, probeert dat anders aan te pakken. In plaats van te kijken naar effecten, kijken zij naar taken. Wat gebeurt er met de concrete handelingen van leraren wanneer AI wordt geïntroduceerd? En wat betekent dat voor de kennis en vaardigheden die hiervoor nodig zijn?

Om dat te doen, combineren ze twee analysekaders. Enerzijds hanteren ze een taakanalyse waarbij lesgeven wordt opgesplitst in doelen, subtaken en acties. Anderzijds leunen ze op  een analyse van de onderliggende vaardigheden en kennis per stap. Het doel is dus niet om te bewijzen dat AI werkt of niet, maar om zichtbaar te maken hoe het werk zelf verschuift.

Dat levert twee interessante cases op.

In het eerste geval gaat het om een AI-tool die helpt bij het plannen van gedifferentieerde wiskundelessen in het basisonderwijs. Zonder AI is dat een vrij lineair proces: de leraar analyseert de klas, kiest een doel en maakt een planning. Met AI blijft dat globale doel hetzelfde, maar de structuur verandert. De tool doet voorstellen op basis van leerlingdata, en de leraar moet die voorstellen interpreteren, beoordelen en eventueel aanpassen. Het proces wordt minder een rechte lijn en meer een reeks beslismomenten.

In het tweede geval, rond generatieve AI voor feedbackplanning in het secundair onderwijs, verschuift het werk nog een stap verder. Daar ligt de nadruk niet op het beoordelen van AI-output, maar op het voeden ervan. Leraren moeten hun eigen kennis expliciet maken in prompts en vervolgens in meerdere rondes samenwerken met de AI om tot bruikbare feedbackstrategieën te komen. Het werk wordt hier explicieter, iteratiever en ook meer afhankelijk van hoe goed je je eigen denken kan verwoorden.

De auteurs beschrijven dit als twee vormen van complementariteit. In het eerste geval ondersteunt AI beslissingen, in het tweede geval wordt de expertise van de leraar de input die de AI stuurt. In beide gevallen is de conclusie opvallend consistent: AI vervangt het denkwerk van leraren niet, maar herschikt het. Bepaalde analytische taken verschuiven naar het systeem, terwijl de interpretatie, de context en vooral de verantwoordelijkheid bij de leraar blijven.

Dat is voor mij de sterke kant van deze paper. In het concreet maken waar het vaak abstract blijft. In plaats van algemene claims over “AI als partner”, laat de paper zien waar en hoe die samenwerking vorm krijgt.

Maar tegelijk wringen er volgens mij ook nog een paar zaken. Volg even mee…

Door zo sterk te focussen op taken, acties en beslissingen, wordt lesgeven bijna onvermijdelijk benaderd als iets dat je netjes kan ontleden. Dat werkt goed voor analyse, maar het risico is dat je een belangrijk deel van de praktijk uit beeld verliest. Lesgeven is niet alleen een reeks handelingen. Het is ook relationeel, contextgebonden en vaak rommelig. Dingen als timing, klasdynamiek of het aanvoelen van wat er nodig is op een bepaald moment laten zich moeilijk vangen in een taakmodel.

Daarmee samenhangend schuift de paper sterk in de richting van vooral een cognitieve benadering. De nadruk ligt op interpreteren, beslissen en evalueren. Wat minder zichtbaar wordt, is dat veel expertise van leraren impliciet is. Niet alles wat een goede leraar doet, kan hij of zij zomaar expliciet maken, laat staan in een prompt gieten. Dit is misschien voor sommigen net het probleem, voor anderen net ook wel de schoonheid van het beroep.

Er zit ook een vrij optimistisch beeld van de praktijk in. De beschreven vormen van complementariteit veronderstellen leraren die tijd hebben om AI-output te evalueren, die voldoende kennis hebben om die output te begrijpen en die kritisch blijven. In realiteit weten we dat die voorwaarden lang niet altijd aanwezig zijn. Dan verschuift complementariteit al snel naar automatisering of gewoon gebruiksgemak.

En misschien nog fundamenteler: door te focussen op wie welke taak uitvoert, verschuift de discussie bijna ongemerkt weg van de vraag waar onderwijs eigenlijk over gaat. Het gaat dan over efficiëntie en taakverdeling, minder over doelen, waarden en wat we belangrijk vinden dat leerlingen leren. Het kan zijn dat dit alles net meer ruimte zou kunnen maken voor het waardevolle, maar dat is (nog) niet zeker.

Begrijp met niet verkeerd. Ik wil met deze reactie het prima werk van de onderzoekers niet aanvallen of afvallen, maar ingaan op de vraag om mee verder te denken. Het maakt deze paper dys niet minder interessant. Integendeel. Ze doet iets wat we nodig hebben: ze brengt structuur in een debat dat vaak te vaag blijft. Maar zoals bij elk model geldt ook hier: het is een lens. En zoals elke lens laat ze sommige dingen scherper zien, en andere net minder.