De invloed van AI op leren

Artificiële intelligentie verandert hoe we leren, kennis opdoen en vaardigheden ontwikkelen. AI-tools zoals ChatGPT, Gemini en gespecialiseerde leerplatformen duiken overal op. Maar wat betekent deze technologische revolutie eigenlijk voor het leerproces zelf? En hoe kunnen we ervoor zorgen dat AI het onderwijs versterkt in plaats van verzwakt?

Van kennisoverdracht naar beoordelingsvermogen

Traditioneel draaide leren vooral om het opbouwen van kennis: feiten onthouden, procedures instuderen, informatie reproduceren. AI gooit dit model volledig overhoop. Wanneer je binnen enkele seconden een expert-niveau antwoord op vrijwel elke vraag kunt krijgen, verschuift de waarde van leren. Het gaat niet meer alleen om weten, maar om begrijpen, evalueren en toepassen.

Toch is het een misvatting om te denken dat feiten nu overbodig zijn geworden. Zonder basiskennis in je langetermijngeheugen ontbreekt het kader om AI-antwoorden te kunnen beoordelen. Je hebt domeinkennis nodig om de juiste vragen te stellen, om te herkennen wanneer een AI-antwoord de bal misslaat en om te bepalen of de toon en nuance kloppen voor de context. Kennis blijft essentieel, maar de motivatie om die kennis op te bouwen verandert fundamenteel.

Die motivatie zit hem steeds meer in de kloof tussen weten en doen. Een chirurg kan AI alles vragen over anatomie, maar zodra het scalpel in de hand ligt, is die persoon volledig afhankelijk van eigen beoordelingsvermogen. Hetzelfde geldt voor een manager die een moeilijke boodschap moet overbrengen, een verkoper die signalen van een klant moet interpreteren of een marketeer die bergen consumentenonderzoek moet verwerken. Leren draait in het AI-tijdperk steeds meer om het ontwikkelen van goed beoordelingsvermogen binnen een vakgebied, niet alleen om het verzamelen van informatie.

Leren als identiteitsvorming

Wanneer iemand leert pianospelen, is het doel meestal niet om simpelweg pianoklanken te produceren. Dat kan met Spotify. Het gaat erom de persoon te worden die piano speelt. Hetzelfde geldt voor het leren van een taal of het ontwikkelen van andere vaardigheden. Het vormt wie je bent en hoe je over jezelf denkt.

In het AI-tijdperk wordt leren steeds nauwer verbonden met vakmanschap, identiteit en de wens om een bepaald type persoon te worden. Deze verschuiving heeft grote gevolgen voor hoe we onderwijs vormgeven. Het gaat niet alleen om het overdragen van kennis, maar om het creëren van ervaringen die mensen transformeren.

Het einde van het vaste curriculum

Traditionele curricula gaan uit van een gedeeld startpunt en een voorspelbare volgorde. AI maakt echt vraaggestuurd leren mogelijk op een manier die we nog niet eerder hebben gezien. De kans ligt in leren dat de contouren volgt van echte werkproblemen in plaats van abstracte competentiekaders. Maar de uitdaging is enorm: hoe ontwikkel je mensen wanneer ieders leerpad volledig uniek is?

Organisaties en onderwijsinstellingen moeten verschuiven van kennisoverdracht naar het ontwerpen van leeromgevingen waarin uitdagingen op natuurlijke wijze ontstaan en AI verkenning kan ondersteunen. Het gaat erom dat mensen gaan geven om wat ze leren. Wanneer mensen ergens om geven, hebben ze middelen nodig die ze op het juiste moment kunnen oproepen. Wanneer ze er nog niet om geven, hebben ze ervaringen nodig die hen aanzetten om het belang te ervan te zien. Het doel is niet iemand iets te laten weten, maar iemand te helpen iets te doen.

Productief versus generatief leren

We kunnen twee soorten leren onderscheiden. Productief leren richt zich op het efficiënt verwerven en toepassen van bekende informatie. Je leiden door een proces dat je nog niet eerder hebt gedaan of het beschikbaar maken van relevante informatie op het moment dat je die nodig hebt. AI kan productief leren enorm versnellen door on-demand coaching en ondersteuning te bieden voor vrijwel elke taak, precies op het moment dat je die nodig hebt. Leren wordt zo onlosmakelijk verbonden met werken.

Generatief leren daarentegen gaat over het creëren van nieuw begrip en betekenis. Dit gebeurt door actief nieuwe informatie te verbinden met bestaande kennis, of door nieuwe inzichten te genereren voor onbekende situaties. AI kan ook dit versnellen, niet alleen door het selecteren en organiseren van relevante informatie maar door een versnelde en diepere verkenning mogelijk te maken. Als we leren door emotionele reacties op ervaringen, moeten we leerervaringen creëren die emotionele reacties oproepen. Meer autonomie bij het ontdekken van dingen zorgen voor vooruitgang.

De rol van AI als leerpartner

Je leert sneller als je één op één begeleid wordt door iemand met meer kennis dan als je iets in je eentje onder de knie probeert te krijgen. De sweet spot voor leren zijn zijn uitdagende taken die niet onmogelijk zijn, die je kan leren beheersen mits de juiste ondersteuning afgestemd op jouw huidige niveau. Die ondersteuning zal steeds vaker van AI komen.

Onderzoek naar het gebruik van AI in scholen laat zien dat de risico’s momenteel groter zijn dan de voordelen. Wanneer studenten hun denken steeds meer uitbesteden aan technologie, ontstaat een neerwaartse spiraal van AI-afhankelijkheid. Dit leidt tot cognitieve achteruitgang. Dit associëren we meestal met verouderende hersenen, niet met leren in je pubertijd.

Studenten die generatieve AI gebruiken om antwoorden te krijgen, denken niet zelf na. Ze leren niet om waarheid van fictie te onderscheiden. Ze leren geen argumenten te bedenken. Ze leren niet over verschillende perspectieven omdat ze zich niet echt met de materie bezig zijn. Maar het is gemakkelijk, je hoeft je hersenen niet te gebruiken.

Wanneer AI wel en niet werkt

De context bepaalt hoe je AI het beste kan inschakelen om te leren. Voor routinematige, voorspelbare taken met lage risico’s waar fouten gemakkelijk te corrigeren zijn, kan je de noodzaak om te leren elimineren door middelen beschikbaar te stellen op het moment dat je ze nodig hebt. AI neemt de cognitieve belasting over. Het doel is een taak afhandelen, presteren, geen ontwikkeling.

Voor voorspelbare maar belangrijke taken moet je interne capaciteit opbouwen. Je bouwt eerst de fundamentele vaardigheid op door oefening om bekwaam te worden. Daarna ondersteunt AI je als back-up en leert je nog efficiënter te worden.

Voor nieuwe situaties waar de kosten van falen meevallen wordt AI een persoonlijke leerpartner die discovery versnelt, je helpt denken en je sneller door het proces helpt. Het leren gebeurt tijdens het door AI-ondersteunde werk.

Voor situaties die zowel onvoorspelbaar als belangrijk zijn, gebeurt het leren door de transformatieve ervaring tijdens het proces. De uitdaging triggert de intrinsieke motivatie. AI ondersteunt tijdens de voorbereiding en het nadenken, maar het essentiële leren moet de mens zelf doen.

De sociale dimensie van leren

Een zorgwekkende ontwikkeling is de impact van AI op sociale en emotionele ontwikkeling. Onderzoek toont aan dat het gebruik van chatbots, het emotionele welzijn van studenten ondermijnt. Hun vermogen om relaties te vormen vermindert. Herstellen van tegenslagen wordt moeilijker.

Een van de problemen met overmatig gebruik van AI door jongeren is dat de technologie inherent vleierig is. Het is ontworpen om de overtuigingen van gebruikers te versterken. Als kinderen sociale en emotionele vaardigheden vooral ontwikkelen door interacties met chatbots die zijn ontworpen om het met hen eens te zijn, wordt het erg ongemakkelijk om in een omgeving te zijn waar iemand het niet met je eens is. We leren empathie niet wanneer we ons perfect begrepen voelen, maar wanneer we een conflictsituatie proberen te herstellen.

De toekomst van leren in het AI-tijdperk

AI gaat de economie van kennis en leren fundamenteel veranderen, maar niet de fundamenten van menselijke ontwikkeling. AI vangt steeds meer het informatiestuk op, maar beoordelingsvermogen bouwen uit echt begrip blijft (voorlopig) mensenwerk.

De rol van onderwijsinstellingen verschuift van curator van content naar architect van transformatieve ervaringen. Het gaat erom leeromgevingen te ontwerpen waarin AI productief leren kan versnellen, terwijl menselijke begeleiding en face-to-face ervaringen het generatieve en transformatieve leren mogelijk maken.

Organisaties bevatten enorme reservoirs aan impliciete kennis die bestaat in de ongeschreven, onuitgesproken en minder zichtbare manieren waarop mensen werken. AI biedt een kans om patronen van werk op schaal te observeren en dit soort impliciete kennis te codificeren en veel toegankelijker te maken. Maar de ervaringscomponent van leren blijft menselijk.

Wanneer AI iedereen dezelfde antwoorden geeft, eindigen we allemaal op dezelfde plek. Echte waarde creëren we uit perspectieven die voortkomen uit begrip. Niet uit het ophalen van informatie. In een wereld vol AI-gegenereerde antwoorden wordt authentiek en diep menselijk denken meer waardevol.