Sessies

Keynote

Titel: Van Efficiëntie naar Regie: AI in de Onderwijscyclus - prof. dr. Halszka Jarodzka

Abstract: Waarom vinden we het wiel opnieuw uit als het gaat om AI in het onderwijs? We weten uit de onderwijswetenschappen al heel veel over hoe leren werkt, maar de inzet van AI in het onderwijs wordt momenteel vooral vanuit technologisch perspectief bekeken.

In deze keynote stel ik mijn recente artikel centraal (Teaching and Learning in the Age of Generative AI: Rethinking the Educational Cycle, 2025). Ik betoog dat we AI moeten bekijken door de lens van de volledige onderwijscyclus. In de leerfase kan AI ondersteunen bij het activeren van voorkennis en metacognitieve strategieën, zonder dat studenten het kritische denkwerk uitbesteden. In de oefenfase bieden Large Language Models krachtige mogelijkheden voor deliberate practice, adaptieve taakgeneratie en directe feedback die aanzet tot revisie. In de toetsfase helpt AI bij het evalueren van complexe opdrachten, mits de pedagogische integriteit geborgd blijft.

De centrale vraag is niet langer óf we AI toelaten, maar hoe en wanneer we het zo inzetten dat het de regie (agency) van de lerende en de docent versterkt in plaats van overneemt. Aan de hand van concrete projecten aan de Open Universiteit (zoals EYE-TEACH, ART en Slim Bekeken) laat ik zien hoe een onderbouwde, evidence-informed integratie van AI onderwijskwaliteit en menselijke regie in de praktijk borgt.

Referenties:
Jarodzka, H. (2025). Teaching and Learning in the Age of Generative AI: Rethinking the Educational Cycle. AI Enhanced Learning, 1(1), 11-27. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Retrieved September 14, 2026 from https://www.learntechlib.org/primary/p/226396/.

Parallelsessies 1

Sessie 1: Ethisch verantwoord gebruik van AI in het Onderwijs - perspectieven van de ETHICAI en ARTOUR projecten - prof. dr. Roland Klemke, dr. Alessandra Antonaci en dr. Bhoomika Agarwal

Abstract: De snelle opkomst van GenAI in het onderwijs roept vragen op: hoe kan AI op ethische wijze worden ingezet bij het lesgeven en bij beoordelingen? Hoe kunnen instellingen zorgen voor transparantie en academische integriteit? Welke vaardigheden hebben docenten en studenten nodig om op verantwoorde wijze met AI om te gaan?

Het ETHICAI-project ontwikkelt richtlijnen, hulpmiddelen en competentiekaders om de kansen en risico’s van GenAI in kaart te brengen. Het onlangs gestarte ARTOUR-project implementeert GenAI in de onderwijsinfrastructuur en -processen van de OU, met de nadruk op de ethische aspecten.
Tijdens deze sessie worden verschillende vraagstukken en ideeën gepresenteerd en nodigen we iedereen uit om hierover met ons in gesprek te gaan.

Referenties:

• Agarwal, B., Urlings, C., van Lankveld, G., en Klemke, R. (2026). Identifying the ethical values and norms for artificial intelligence in education: A systematic literature review. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 100004.
• Triantafyllopoulos, L., Takouli, V., Kalles, D., Kameas, A., en Antonaci, A. (2026, July). From Theory to Practice: ADMIT’s Framework for Ethical GenAI in Higher Education. In IFIP International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (pp. 299-312). Cham: Springer Nature Switzerland.
• ETHICAI Project

Sessie 2: Kritische AI-geletterdheid vergroten via toekomstverbeelding en ethische dilemma’s - Dr. Anouk Mols

Abstract: Hoe bereiden we leerlingen en studenten voor op een wereld waarin AI steeds meer invloed heeft op leren, werken en samenleven? In deze interactieve sessie verkennen we hoe kritische AI-geletterdheid betekenisvol kan worden geïntegreerd in het onderwijs (po, vo en pabo) aan de hand van de kerndoelen digitale geletterdheid. We gaan aan de slag met verschillende activiteiten met onder andere toekomstverbeelding en ethische dilemma’s. De sessie biedt concrete voorbeelden om bewust, verantwoord en reflectief AI-gebruik te stimuleren.

Referenties:
Staksrud, E., Mascheroni, G., Milosevic, T., Ni Bhroin, N., Olafsson, K., Şengul-İnal, G., en Stoilova, M. (2026). European children’s use and understanding of Generative AI. EU Kids Online V.

Sessie 3: Van efficiëntie naar eigen inbreng: creatieve probleemoplossing met AI in kenniswerk - Dr. Satu Aksovaara

Abstract: Generatieve AI wordt vaak gezien als een hulpmiddel voor efficiëntie, maar bij kenniswerk is de belangrijkste uitdaging niet het sneller produceren van antwoorden, maar het ontwikkelen van het vermogen om problemen te kaderen, informatie te evalueren, alternatieven te bedenken en een oordeel te vellen. In deze interactieve sessie maken deelnemers kennis met een verkorte versie van een cursus van 2 ECTS over creatieve probleemoplossing met AI. Aan de hand van een authentieke casus onderzoeken ze hoe pedagogisch ontwerp AI kan positioneren als een denkpartner, terwijl verantwoordelijkheid, reflectie en besluitvorming bij de leerling blijven liggen. Samen brengen we ontwerpkeuzes in kaart die menselijke eigen inbreng zichtbaar en beoordeelbaar maken in AI-ondersteund leren.

Referenties:

• Silvennoinen, M., Paananen, S., Määttä, S. en Aksovaara, S. (2026). Towards pedagogically structured human–AI engagement in a peer learning context. In D. Vidmar, A. Pucihar, M. Kljajić Borštnar, R. W. H. Bons, M. Glowatz, en H.-D. Zimmermann (Eds.), 39th Bled eConference: Co-Creating Human-Centred and Responsible Digital Futures; Conference Proceedings (pp. 555–570). University of Maribor Press.
• Boetje, J., de Graaf, Z., Wopereis, I., van Ginkel, S. O., Smakman, M. H. J., Versendaal, J., en Barendsen, E. (2026). The DIPS model: GenAI integration in digital information problem solving by experts and novices. Computers & Education, 253, Article 105677.

Parallelsessies 2

Sessie 1: KRITIKOS: leer je studenten zélf nadenken over AI - Steijn van der Craats

Abstract: Herken je dit? Je studenten leveren werk in dat er goed uitziet, maar je twijfelt of ze het ook echt begrijpen. Generatieve AI maakt het makkelijker dan ooit om output te produceren zonder echte beheersing. Hoe doorbreek je die automatische piloot, zonder in een surveillancecultuur te belanden? In deze workshop maak je kennis met KRITIKOS, een open-source browserextensie die studenten geen antwoorden geeft, maar juist kritische vragen stelt. Tijdens deze interactieve sessie gaan we zelf met KRITIKOS aan de slag. Je ervaart direct hoe het voelt wanneer AI je uitdaagt om na te denken in plaats van werk uit handen te nemen.

Referenties:

• Darvishi, A., Khosravi, H., Sadiq, S., Gašević, D., en Siemens, G. (2023). Impact of AI assistance on student agency. Computers & Education, 210, 104967.
• Friedman, B., en Hendry, D. (2019). Value sensitive design: Shaping technology with moral imagination. The MIT Press.

Sessie 2: Maak je team AI-geletterd met het AI-GO-Spel - Janice Thompson, Iwan Wopereis en dr. Hanneke Theelen

Abstract: Wil je AI-geletterdheid binnen je team of opleiding doelgericht ontwikkelen? In deze interactieve workshop maak je kennis met het AI-GO-raamwerk en ontdek je hoe het AI-GO-Spel je helpt om dit raamwerk toe te passen op je eigen onderwijspraktijk. Met het spel breng je in kaart waar je team of opleiding staat, welke ontwikkelkansen er zijn en welke vervolgstappen passen bij jouw context. Je krijgt inzicht in de verschillende dimensies van AI-geletterdheid en een praktisch hulpmiddel om het gesprek over AI te verdiepen en de verdere ontwikkeling ervan binnen je organisatie gericht te ondersteunen.

Referenties:

• Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., en Schildkamp, K. (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO Raamwerk). Npuls AI- en Data geletterdheid.
• Van den Boom-Muilenburg, E., Renkema, M., Theelen, H., en Wopereis, I. (2026). AI-geletterdheid als organisatiebrede veranderopgave in het onderwijs: Een umbrella review vanuit strategisch HRM en het AMO-perspectief. Tijdschrift voor HRM, 29(2), 31–56.

Sessie 3: Wie bel je nog als AI altijd antwoordt? Verbindend onderwijs ontwerpen met technologie - dr. Esther van der Stappen (lector) en prof. dr. Marieke Meeuwisse

Abstract: AI verandert hoe studenten leren, samenwerken, hulp zoeken en problemen oplossen. Waar een student voorheen een medestudent of docent benaderde, kan nu een persoonlijke AI-assistent direct antwoord geven - zonder sociale drempel, afhankelijkheid of ongemak. Daarmee dreigen juist de interacties te verdwijnen waarin studenten relaties opbouwen, verschillende perspectieven ontmoeten en zich verbonden gaan voelen. Hoe ontwerpen we technologierijk onderwijs waarin AI ondersteunt, terwijl studenten elkaar blijven ontmoeten en nodig hebben? In deze interactieve sessie onderzoeken we concrete onderwijssituaties en brengen we samen ontwerpkeuzes, dilemma’s en kansrijke principes in kaart voor inclusieve blended leeromgevingen.

Referenties:

• Van der Stappen, E. (2022). Keuzes maken in blended en flexibel onderwijs: #hoedan? Avans Hogeschool.
• Meeuwisse, M. (2026). De sociale architectuur van het hoger onderwijs.
• Van Lamoen, P. M., Meeuwisse, M., Hiemstra, A. M., Arends, L. R., Severiens, S. E., en Brouwer, J. (2026). Sense of belonging and professional identity in first year students' peer networks. Learning and Instruction, 105, 102426.
• Dias-Broens, A. S., Meeuwisse, M., de Moor, M. H., en Severiens, S. E. (2026). First-year students' sense of belonging in higher education: examining measurement invariance and longitudinal development across migration background and generation status. Studies in Higher Education, 51(5), 1120-1141.

Promotie Josien Boetje: Teaching and learning AI-mediated information problem solving: From building competence to developing agency

In het hoger onderwijs moeten studenten complexe informatieproblemen oplossen. Hiervoor moeten ze bronnen zoeken, beoordelen en verwerken in bijvoorbeeld een theoretisch kader of beroepsproduct. Generatieve AI kan die stappen overnemen. Het resultaat ziet er goed uit, maar wie heeft er eigenlijk nagedacht? In deze verdediging staat een kennisbasis centraal voor het lesgeven en leren van AI-gemedieerde informatievaardigheden. Josien presenteert ontwerpprincipes, studentstrategieën, het DIPS model, en de human-AI agency rubric. De kernboodschap: Het gaat er niet om óf studenten AI gebruiken, maar hoe ze bewust ze kiezen wanneer, waarom en waartoe ze dat doen.

Voor het aanmelden voor de verdediging van Josien Boetje, graag apart aanmelden via dit aanmeldformulier.

Referenties:

• Boetje, J., Sichterman, B., Van Ginkel, S., Smakman, M., & Versendaal, J. (2026). Design Principles for Developing Information Problem Solving Competence in Higher Education: A Systematic Review and Meta-Analysis. Review of Educational Research, 96(4), 1213–1255.