AI en toetsing: praktische handvatten

“Duidelijke AI-afspraken, betrouwbare beoordeling en gelijke kansen bij toetsing.“

Update: 4 augustus 2026

AI kan helpen bij het ontwikkelen van oefenmateriaal, het verduidelijken van opdrachten en criteria en het voorbereiden van feedback. AI mag echter niet zelfstandig bepalen wat een student kent en kan. Het centrale uitgangspunt is AI te gebruiken om leren en toetsing te ondersteunen, maar laat de beoordeling, interpretatie en besluitvorming altijd bij mensen.

Daarbij moet steeds duidelijk zijn:

welk leerdoel wordt getoetst
welk AI-gebruik is toegestaan
welk werk de student zelf moet uitvoeren
hoe de student het gebruik van AI verantwoordt
hoe gelijke kansen en toegankelijkheid worden geborgd
welke gegevens wel en niet mogen worden verwerkt
wie verantwoordelijk is voor de uiteindelijke beoordeling en beslissing
welke mogelijkheden een student heeft om vragen te stellen of een beslissing te laten controleren.

Doelgroep

Deze handreiking is bruikbaar voor het mbo, hbo en wo. De precieze bevoegdheden, procedures en gebruikte begrippen verschillen per onderwijssector en per instelling. Sluit daarom altijd aan bij de onderwijs- en examenregeling, het examenreglement en andere regelingen van de eigen instelling. Deze informatie is in de eerste plaats bedoeld voor:

docenten en andere beoordelaars
toetsdeskundigen
onderwijs- en curriculumontwikkelaars
examencommissies.

Daarnaast is de informatie relevant voor:

beleidsmedewerkers en kwaliteitszorgprofessionals
studentbegeleiders en studieloopbaanbegeleiders
medewerkers op het gebied van ICT, privacy en inkoop
leidinggevenden en professionaliseerders
studenten die AI gebruiken bij opdrachten en toetsvoorbereiding.

Iedere doelgroep heeft een andere verantwoordelijkheid. Docenten, examinatoren en beoordelaars maken afspraken, begeleiden studenten en beoordelen hun prestaties. Onderwijsontwikkelaars en toetsdeskundigen bewaken de samenhang tussen leerdoelen, leeractiviteiten en toetsing. Examencommissies borgen binnen hun wettelijke taak de kwaliteit van toetsing, examinering en diplomering. Beleidsmedewerkers en leidinggevenden zorgen voor duidelijke kaders en werkbare procedures. ICT-, privacy- en inkoopprofessionals beoordelen toepassingen, leveranciers en gegevensgebruik. Studentbegeleiders helpen studenten om regels te begrijpen en AI verantwoord te gebruiken.

Uitgangspunt, juridisch kader en stappenplan

AI kan helpen bij het ontwikkelen van oefenmateriaal, het verduidelijken van opdrachten en beoordelingscriteria en het voorbereiden van feedback. AI kan ook studenten ondersteunen bij plannen, oefenen, taalgebruik en het begrijpen van lesstof. Tegelijkertijd kan AI het zicht verminderen op wat een student zelf kent, begrijpt en kan toepassen. Ook kunnen AI-systemen fouten maken, bestaande vooroordelen versterken, persoonsgegevens verwerken of uitkomsten produceren die moeilijk te verklaren zijn. Het centrale uitgangspunt is daarom: gebruik AI om leren, toetsing en examinering te ondersteunen, maar houd de inhoudelijke beoordeling, interpretatie en besluitvorming altijd bij bevoegde mensen.

Daarbij moet steeds duidelijk zijn:

welk leerdoel wordt getoetst
welk AI-gebruik is toegestaan
welk werk de student zelf moet uitvoeren
hoe de student het gebruik van AI verantwoordt
hoe gelijke kansen en toegankelijkheid worden geborgd
welke gegevens wel en niet mogen worden verwerkt
wie verantwoordelijk is voor de uiteindelijke beoordeling en beslissing
welke mogelijkheden een student heeft om vragen te stellen of een beslissing te laten controleren.

Bij het gebruik van AI bij toetsing en examinering gelden verschillende wettelijke kaders naast elkaar.

De onderwijswetgeving bepaalt onder meer wie bevoegd is om toetsen en examens af te nemen, resultaten vast te stellen en de kwaliteit van toetsing, examinering en diplomering te borgen. In het hoger onderwijs stelt de examencommissie op objectieve en deskundige wijze vast of een student aan de voorwaarden voor een graad voldoet en borgt zij de kwaliteit van tentamens en examens. Het bestuur en opleidingsmanagement blijven verantwoordelijk voor de kwaliteitszorg van het onderwijs, waaronder de toetsing. In het mbo borgt de examencommissie de kwaliteit van de examinering en diplomering.
De Algemene verordening gegevensbescherming, de AVG, geldt zodra bij het gebruik van AI persoonsgegevens van studenten, medewerkers of andere personen worden verwerkt. De Europese AI-verordening stelt daarnaast regels aan het aanbieden en gebruiken van AI-systemen. De Wet gelijke behandeling op grond van handicap of chronische ziekte verplicht onderwijsinstellingen om discriminatie te voorkomen en waar nodig doeltreffende aanpassingen te bieden.

Ook instellingsregels zijn van belang. Denk aan:

de onderwijs- en examenregeling
examenreglementen
regelingen over fraude en onregelmatigheden
privacy- en informatiebeveiligingsbeleid
regels voor het gebruik van digitale toepassingen
procedures voor inzage, klachten, verzoeken, bezwaar of beroep.

Niet ieder gebruik van AI valt onder dezelfde juridische categorie. Een generatieve AI-toepassing die helpt bij het maken van algemene oefenvragen vraagt om andere maatregelen dan een systeem dat studentprestaties analyseert, verboden gedrag tijdens een toets probeert te signaleren of een voorstel voor een beoordeling maakt.

Sommige AI-systemen voor onderwijs kunnen volgens de AI-verordening als hoog-risicosysteem worden aangemerkt. Dat kan bijvoorbeeld gelden voor systemen die worden gebruikt om leerresultaten te evalueren, studenten toegang te geven tot een opleiding of onderwijsniveau, of verboden gedrag tijdens toetsen te monitoren of detecteren. Niet ieder AI-systeem dat in het onderwijs wordt gebruikt, is automatisch een hoog-risicosysteem. Het doel en de concrete toepassing zijn bepalend. De specifieke verplichtingen voor deze hoog-risicosystemen in het onderwijs gelden, na wijziging van de Europese planning, vanaf 2 december 2027. Bestaande verplichtingen uit de AVG, onderwijswetgeving en gelijkebehandelingswetgeving gelden nu al.

De juridische informatie in deze handreiking geeft algemene aandachtspunten weer. Laat concrete toepassingen en procedures zo nodig beoordelen door de jurist, functionaris gegevensbescherming of privacyprofessional van de instelling.

AI verandert wat een eindproduct laat zien. Een goed geschreven verslag, foutloze berekening of overtuigende presentatie maakt niet automatisch zichtbaar hoeveel een student zelf begrijpt, kan toepassen of heeft beredeneerd. Bepaal daarom eerst wat je met de toets of opdracht wilt vaststellen.

Stel jezelf de volgende vragen:

Wat is het leerdoel of de leeruitkomst?
Gaat het om kennis, begrip, toepassing, analyse, argumentatie, reflectie of een beroepsvaardigheid?
Welk deel van de prestatie moet de student zelfstandig laten zien?
Welke ondersteuning mag AI bieden zonder een voor het leerdoel wezenlijke denk- of handelingsstap over te nemen?
Welke informatie heb ik nodig om tot een valide beoordeling te komen?
Kan de student uitleggen hoe het product, de oplossing of de beslissing tot stand is gekomen?
Kan de student de inhoud ook zonder hulp van AI toepassen, toelichten of verdedigen?

AI-gebruik is niet automatisch toegestaan of ongeoorloofd. Dat hangt af van wat je wilt beoordelen. Wanneer taalvaardigheid niet het leerdoel is, kan ondersteuning bij spelling, grammatica of begrijpelijk formuleren bijvoorbeeld passend zijn. Wanneer zelfstandig formuleren, schrijven of argumenteren juist centraal staat, kan dezelfde ondersteuning het leerdoel ondermijnen.

Maak onderscheid tussen ondersteuning en overname

AI kan bijvoorbeeld ondersteunen bij:

het verduidelijken van een opdracht
spelling en grammatica
taalfeedback
brainstormen
het ordenen van ideeën
het maken van een planning
het voorstellen van mogelijke tekststructuren
het maken van een begrippenlijst
het formuleren van oefenvragen
het geven van algemene uitleg bij een begrip.

AI neemt een wezenlijk deel van de te beoordelen prestatie over wanneer een student bijvoorbeeld:

de kernanalyse laat uitvoeren terwijl analyseren het leerdoel is
argumenten laat genereren terwijl zelfstandig argumenteren wordt beoordeeld
een volledige persoonlijke reflectie laat schrijven
een inhoudelijke beroepsbeslissing door AI laat nemen
berekeningen laat uitvoeren terwijl de rekenvaardigheid zelf wordt beoordeeld
een eindproduct overneemt zonder de inhoud te begrijpen en te controleren
AI-output presenteert als een eigen waarneming, ervaring, bron of conclusie.

De grens is niet voor iedere opdracht hetzelfde. Beschrijf daarom niet alleen welk hulpmiddel wel of niet mag worden gebruikt, maar vooral welke handelingen en denkstappen de student zelf moet uitvoeren.

Algemene instellingsregels zijn niet voldoende. Studenten moeten per toets, opdracht of fase weten wat zij wel en niet mogen doen. Neem daarom bij iedere opdracht een herkenbare paragraaf over AI-gebruik op. Beschrijf daarin:

welke vormen van AI-gebruik zijn toegestaan
welke vormen niet zijn toegestaan
waarom deze grenzen gelden
welke onderdelen de student zelfstandig moet uitvoeren
hoe de student het gebruik van AI vermeldt
welke gegevens niet mogen worden ingevoerd
of bepaalde door de instelling ondersteunde toepassingen moeten worden gebruikt
welk alternatief beschikbaar is voor studenten die AI niet kunnen of willen gebruiken
bij wie studenten terechtkunnen met vragen.

Voorbeeld van een opdrachttekst

Gebruik van AI bij deze opdracht

Je mag AI gebruiken voor het verduidelijken van de instructie, taalfeedback en het voorstellen van een mogelijke tekststructuur. De analyse, argumentatie en conclusies moet je zelf ontwikkelen. Vermeld bij je inlevering:

welke AI-toepassing je hebt gebruikt
voor welk doel je deze hebt gebruikt
welke suggesties of output je hebt overgenomen, aangepast of afgewezen
hoe je de inhoudelijke juistheid hebt gecontroleerd.

Voer geen persoonsgegevens, vertrouwelijke informatie, niet-openbare toetsinformatie of gegevens over andere personen in een AI-toepassing in. Je moet je analyse, keuzes en conclusies tijdens een gesprek kunnen toelichten. Kun of wil je geen AI gebruiken, dan kun je de opdracht uitvoeren zonder AI. De beoordelingscriteria blijven hetzelfde.

Zorg voor consistente afspraken

Studenten kunnen onzeker worden wanneer iedere docent andere termen, categorieën en regels gebruikt. Sluit daarom waar mogelijk aan bij afspraken binnen de opleiding en instelling. Gebruik bijvoorbeeld een herkenbaar model met categorieën zoals:

AI-gebruik is niet toegestaan.
AI is alleen toegestaan voor ondersteunende functies.
AI is toegestaan voor specifiek benoemde onderdelen.
Verantwoord gebruik van AI maakt expliciet deel uit van de opdracht.

Licht per opdracht toe welke categorie geldt en wat deze concreet betekent. Alleen een aanduiding als ‘beperkt AI-gebruik toegestaan’ is onvoldoende. Studenten moeten weten welke handelingen daar wel en niet onder vallen. Pas afspraken ook toe op afzonderlijke fasen. Bij een schrijfopdracht kan brainstormen bijvoorbeeld wel zijn toegestaan, terwijl het genereren van de analyse en eindtekst niet is toegestaan.

Maak afspraken vóór de start bekend

Informeer studenten voordat zij met de opdracht beginnen. Het achteraf wijzigen of aanscherpen van regels kan tot onzekerheid en ongelijke behandeling leiden. Neem belangrijke afspraken waar nodig op in:

het examenreglement of de regeling over onregelmatigheden
de opdrachtinstructie
de digitale leeromgeving
beoordelingscriteria
handleidingen
de onderwijs- en examenregeling of onderliggende regelingen.

Vraag studenten niet alleen óf zij AI hebben gebruikt, maar vooral hoe, waarvoor en waarom. Transparantie geeft inzicht in het leerproces en helpt studenten kritisch te reflecteren op hun keuzes. Laat studenten bijvoorbeeld aangeven:

welke AI-toepassing zij hebben gebruikt
welke relevante vraag of prompt zij hebben ingevoerd
welk doel het gebruik had
welke output bruikbaar was
welke onderdelen zij hebben aangepast of afgewezen
hoe zij informatie hebben gecontroleerd
welke bronnen zij daarnaast hebben geraadpleegd
wat zij zelf hebben geleerd, gekozen en uitgewerkt.

Maak duidelijk dat transparantie over toegestaan AI-gebruik niet automatisch tot een lagere beoordeling leidt. Wanneer studenten bang zijn voor een sanctie, bestaat het risico dat zij hun gebruik verbergen en minder leren van hun keuzes.

Mogelijke vormen van verantwoording

Je kunt werken met:

een korte AI-verklaring bij de opdracht
een logboek
een bijlage met relevante prompts en output
een reflectievraag
een mondelinge toelichting
een gesprek over gemaakte keuzes
tussenproducten/-resultaten of verschillende versies
een demonstratie van de gevolgde werkwijze.

Vraag alleen informatie die daadwerkelijk nodig is voor het leerdoel en de beoordeling. Een volledig overzicht van ieder contact met AI is niet altijd zinvol, werkbaar of proportioneel. Bepaal vooraf:

welke procesinformatie nodig is
waarom je deze informatie nodig hebt
hoe deze wordt beoordeeld
hoelang de informatie wordt bewaard
wie er toegang toe heeft.

Wees als instelling ook transparant

Transparantie geldt niet alleen voor studenten. Vertel studenten ook wanneer en op welke manier de instelling AI inzet in het onderwijs- of toetsproces. Maak bijvoorbeeld duidelijk:

wanneer een student rechtstreeks met een AI-chatbot of AI-feedbacksysteem communiceert
of AI is gebruikt bij het maken van toetsvragen, oefenmateriaal of voorbeeldantwoorden
of AI helpt bij het ordenen, analyseren of prioriteren van informatie
welke rol AI speelt en welke rol de docent, examinator of beoordelaar houdt
welke gegevens worden verwerkt
hoe lang gegevens worden bewaard
hoe een student een uitkomst kan laten controleren
waar een student vragen, bezwaren of klachten kan indienen.

Sinds 2 augustus 2026 gelden aanvullende Europese transparantieverplichtingen voor bepaalde AI-systemen. Wanneer personen rechtstreeks met een AI-systeem communiceren, moet in beginsel duidelijk zijn dat zij met AI te maken hebben, tenzij dit uit de omstandigheden al evident is.

Wanneer studenten AI gebruiken, geeft alleen het eindresultaat vaak onvoldoende inzicht in hun zelfstandige prestatie. Combineer daarom waar passend informatie over het resultaat met informatie over het proces. Denk aan:

een eerste opzet
tussenversies
gebruikte bronnen
uitgevoerde berekeningen
gemaakte keuzes
reflectie op ontvangen AI-output
een mondelinge toelichting
een demonstratie
een praktijkhandeling
een gesprek over de redenering achter het resultaat
een korte individuele toepassing in een nieuwe situatie.

Zo krijg je beter zicht op:

wat de student begrijpt
welke beslissingen de student zelf heeft genomen
hoe de student informatie heeft gecontroleerd
of de student het eindresultaat kan toelichten en verdedigen
welke bijdrage AI heeft geleverd
of de student het geleerde kan overdragen naar een nieuwe situatie.

Procesinformatie is geen doel op zich. Kies alleen vormen die bijdragen aan een valide, betrouwbare, proportionele en werkbare beoordeling.

Maak vooraf duidelijk hoe het proces meetelt

Voorkom dat studenten achteraf worden geconfronteerd met eisen die niet in de opdracht stonden. Beschrijf daarom vooraf:

welke procesinformatie zij moeten bewaren of inleveren
of het proces zelf wordt beoordeeld
welke criteria daarbij gelden
of een mondelinge toelichting onderdeel is van de beoordeling
wat er gebeurt wanneer procesinformatie ontbreekt.

Een mondelinge toelichting mag niet worden gebruikt als onverwachte extra toets zonder duidelijke grondslag. Sluit aan bij de vastgestelde toetsvorm en procedures van de instelling.

Combineer verschillende bewijzen van leren

Een enkel eindresultaat/-product hoeft niet alle leerdoelen zichtbaar te maken. Overweeg een combinatie van:

een opdracht waarbij beperkt of geen AI mag worden gebruikt
een opdracht waarin verantwoord AI-gebruik juist wordt beoordeeld
een praktijkhandeling
een gesprek
een presentatie
een kennistoets
formatieve tussenmomenten.

Zo blijft zichtbaar wat de student zelfstandig beheerst en leert de student AI kritisch en verantwoord te gebruiken.

AI kan worden ingezet om studenten extra te laten oefenen en feedback begrijpelijker of beter toegankelijk te maken. Daarbij gaat het om ondersteuning tijdens het leren en vóór de definitieve beoordeling. AI kan bijvoorbeeld helpen bij:

het maken van varianten van oefenvragen rond hetzelfde leerdoel
het variëren in moeilijkheidsgraad
het genereren van formatieve quizvragen
het maken van oefeningen bij veelvoorkomende misverstanden
het opstellen van een checklist voor zelfevaluatie
het genereren van conceptvoorbeeldantwoorden op verschillende niveaus
het voorbereiden van feedbacksjablonen
het herschrijven van feedback in heldere taal
het begrijpelijk formuleren van beoordelingscriteria
het controleren van toetsvragen op onnodig ingewikkeld taalgebruik
het maken van aanvullende uitleg of voorbeelden.

Wanneer taal niet het leerdoel is, kan AI bijvoorbeeld helpen om lange zinnen, dubbele ontkenningen, onduidelijke verwijzingen of ingewikkelde bijzinnen in toetsvragen te signaleren.

Controleer al het gegenereerde materiaal

AI kan fouten maken, bronnen verzinnen of leerstof toevoegen die niet is behandeld. Controleer daarom altijd:

de inhoudelijke juistheid
de aansluiting bij het leerdoel
het niveau
de formulering
de kwaliteit van antwoordopties
de kwaliteit van voorbeeldantwoorden
de spreiding in moeilijkheid
de aansluiting bij het gebruikte lesmateriaal
mogelijke stereotypering of eenzijdigheid
onbedoelde aanwijzingen naar het juiste antwoord.

Bij voorbeeldantwoorden kun je bijvoorbeeld een zwak, voldoende en sterk conceptantwoord laten genereren. Gebruik deze voorbeelden pas na eigen controle en bespreek met studenten waarom de antwoorden van kwaliteit verschillen.

Houd formatieve en summatieve functies uit elkaar

Een toepassing die geschikt is voor laagdrempelig oefenen, is niet automatisch geschikt voor summatieve toetsing of voor beslissingen over studievoortgang. Maak duidelijk:

wat de student moet doen wanneer de AI-feedback onjuist of onduidelijk is
of de feedback uitsluitend bedoeld is om te oefenen
of een docent de feedback heeft gecontroleerd
of gegevens worden opgeslagen
of de uitkomsten invloed hebben op een formele beoordeling.

Laat AI niet zelfstandig:

cijfers of scores vaststellen
bepalen of een student is geslaagd
beslissingen over studievoortgang nemen
fraude of ongeoorloofd AI-gebruik vaststellen
persoonlijke of medische omstandigheden interpreteren
studenten selecteren voor maatregelen op basis van een risicoprofiel
bepalen welke voorziening of aanpassing een student krijgt
feedback zonder inhoudelijke controle aan studenten verstrekken
beslissingen nemen over toelating, uitsluiting of diplomering.

AI kan eventueel helpen bij het structureren van informatie, het herkennen van patronen of het voorbereiden van een conceptvoorstel. Een bevoegde professional moet de inhoud vervolgens zelfstandig beoordelen, de context meewegen en het uiteindelijke besluit nemen.

Zorg voor betekenisvolle menselijke beoordeling

Menselijke controle betekent niet alleen dat iemand op een knop drukt of een voorstel formeel goedkeurt. De beoordelaar moet:

beschikken over voldoende deskundigheid
weten welke informatie en aannames het systeem gebruikt
de uitkomst inhoudelijk kunnen controleren
aanvullende informatie en de context kunnen meewegen
de uitkomst kunnen aanpassen of afwijzen
zich niet onder druk gezet voelen om het systeemadvies te volgen
verantwoordelijk blijven voor de beslissing
de beslissing aan de student kunnen uitleggen.

De AVG geeft mensen bescherming tegen uitsluitend geautomatiseerde beslissingen die rechtsgevolgen hebben of hen op een vergelijkbare manier aanmerkelijk treffen. Een menselijke tussenkomst moet daadwerkelijk betekenisvol zijn en mag geen formaliteit zijn.

Gebruik AI-detectie niet als zelfstandig bewijs

Een score of melding van een AI-detectietool bewijst niet dat een student ongeoorloofd AI heeft gebruikt. Ook een opvallende schrijfstijl, een onverwacht goed antwoord of een ontbrekende bron is op zichzelf niet voldoende om fraude vast te stellen. Gebruik een detectiescore hooguit als één signaal dat aanleiding kan geven tot nader onderzoek. Zorg bij een vermoeden van ongeoorloofd AI-gebruik voor een zorgvuldige procedure:

controleer welke AI-afspraken bij de opdracht golden
bepaal of deze afspraken vooraf voldoende duidelijk waren
beoordeel het werk en beschikbare procesinformatie inhoudelijk
bekijk waar relevant bronnen, tussenproducten en eerdere versies
geef de student gelegenheid om het werk en de gemaakte keuzes toe te lichten
pas hoor en wederhoor toe
voorkom dat de student zelf moet bewijzen dat er géén AI is gebruikt
volg de geldende regeling voor fraude of onregelmatigheden
baseer een besluit nooit uitsluitend op een detectiescore.

Spreek vóór een formeel besluit bij voorkeur van een vermoeden van ongeoorloofd AI-gebruik of een mogelijke onregelmatigheid, en niet direct van fraude. De Inspectie van het Onderwijs constateert dat het voor studenten en examinatoren regelmatig onduidelijk is wanneer gebruik van generatieve AI als fraude wordt gezien. De inspectie waarschuwt bovendien dat AI-gebruik moeilijk betrouwbaar is aan te tonen en dat plagiaatdetectie hiervoor geen afdoende oplossing biedt.

Gebruik geen AI voor emotieherkenning

Gebruik bij toetsing geen AI-systemen die uit gezichtsuitdrukkingen, stemgebruik, lichaamshouding of andere biometrische signalen proberen af te leiden welke emoties een student ervaart. Denk aan systemen die zouden vaststellen of een student:

nerveus
verveeld
gestrest
ongemotiveerd
onzeker
geconcentreerd
boos of angstig is.

Het gebruik van AI voor emotieherkenning in onderwijsinstellingen is volgens de AI-verordening in beginsel verboden. Alleen voor strikt medische of veiligheidsdoeleinden geldt een beperkte uitzondering. Vraag bij online proctoring, gedragsanalyse en andere toezichtstoepassingen daarom expliciet aan de leverancier:

welke kenmerken het systeem analyseert
of het systeem emoties, intenties, concentratie of motivatie probeert af te leiden
welke signalen als afwijkend of verdacht worden aangemerkt
hoe vaak fout-positieve signalen voorkomen
welke gevolgen een signaal voor de student heeft.

Herken mogelijke hoog-risicotoepassingen

Een AI-systeem kan volgens de AI-verordening als hoog-risicosysteem worden aangemerkt wanneer het bedoeld is om bijvoorbeeld:

toegang tot onderwijs of een opleiding te bepalen
iemand aan een bepaald onderwijsniveau toe te wijzen
leerresultaten te evalueren wanneer de uitkomst invloed heeft op het leerproces of verdere onderwijsloopbaan
verboden gedrag tijdens toetsen te monitoren of detecteren.

De specifieke verplichtingen voor deze hoog-risicosystemen in het onderwijs gaan vanaf 2 december 2027 gelden. Onderzoek bij aanschaf of invoering nu al:

of daarnaast een toets op de gevolgen voor grondrechten verplicht of wenselijk is
wat het beoogde doel van het systeem is
of het systeem onder een hoog-risicocategorie kan vallen
welke gegevens en modellen worden gebruikt
welke risico’s studenten lopen
hoe menselijk toezicht wordt georganiseerd
hoe uitkomsten kunnen worden gecontroleerd en aangevochten
of een privacy risicoanalyse nodig is.

AI kan invloed hebben op wat een toets meet en op verschillen tussen studenten. Studenten met meer ervaring, betere apparatuur, betaalde toepassingen of uitgebreidere AI-functies kunnen sterkere output produceren zonder dat dit automatisch betekent dat zij het leerdoel beter beheersen. Controleer daarom:

meet de toets nog wat deze moet meten?
is duidelijk welk deel van de prestatie van de student zelf is?
hebben studenten vergelijkbare mogelijkheden?
zijn beoordelingscriteria duidelijk en passend?
is de beoordeling uitlegbaar en navolgbaar?
worden studenten met weinig AI-ervaring niet onnodig benadeeld?
kunnen studenten de opdracht uitvoeren zonder een betaald account?
is er een gelijkwaardig alternatief wanneer AI niet bruikbaar of wenselijk is?
leiden verschillen in AI-gebruik niet tot onbedoelde verschillen in beoordeling?
kan de student aantonen dat die het leerdoel beheerst?

Validiteit

Een toets is valide wanneer deze daadwerkelijk meet wat de bedoeling is. Vraag daarom:

wordt de beoogde kennis of vaardigheid gemeten?
meet de toets niet vooral hoe goed een student met AI kan werken?
is AI-geletterdheid zelf een leerdoel of alleen een hulpmiddel?
kan een goed eindproduct tot stand komen zonder dat de student het leerdoel beheerst?
zijn aanvullende bewijzen van leren nodig?

Betrouwbaarheid

Een beoordeling moet zo zorgvuldig en consistent mogelijk tot stand komen. Zorg voor:

duidelijke beoordelingscriteria
afstemming en kalibratie tussen beoordelaars
afspraken over hoe AI-gebruik wordt meegewogen
een controleerbare beoordelingsprocedure
vastlegging van relevante beslissingen
een mogelijkheid om bijzondere of twijfelachtige situaties te bespreken.

Gebruik AI niet om schijnprecisie te creëren. Een automatisch berekende score is niet automatisch objectiever of betrouwbaarder dan een professioneel oordeel.

Let op bias en discriminatie

AI-output kan dominante perspectieven, stereotypen en normatieve aannames bevatten. Dat kan invloed hebben op toetsvragen, casussen, voorbeeldantwoorden, feedback en beoordelingen. Controleer materiaal daarom op:

eenzijdige perspectieven
stereotypering
cultureel beperkte voorbeelden
aannames over taal, gedrag of leerstijl
onnodige talige complexiteit
genderstereotypen
mogelijke benadeling van specifieke groepen
voorbeelden die slechts voor een deel van de studenten herkenbaar zijn.

Wees extra terughoudend wanneer AI wordt gebruikt bij het analyseren van studentprestaties. Studenten die afwijken van dominante taal-, communicatie- of gedragsnormen kunnen anders of onjuist worden geïnterpreteerd.

Betrek verschillende gebruikers

Laat nieuwe toepassingen, toetsvormen en materialen waar mogelijk beoordelen door verschillende groepen gebruikers, waaronder:

studenten
docenten en beoordelaars
toetsdeskundigen
toegankelijkheidsexperts
studenten met een ondersteuningsbehoefte
privacy- en ICT-professionals.

Zo worden risico’s en drempels eerder zichtbaar.

Niet alle studenten hebben dezelfde toegang tot AI of dezelfde ervaring ermee. Verschillen kunnen ontstaan door:

betaalde en gratis versies
kwaliteit van apparatuur en internet
digitale en AI-vaardigheden
taalvaardigheid
toegankelijkheid van de toepassing
compatibiliteit met schermlezers of spraaksoftware
de gebruikte invoer- en uitvoervormen
vertrouwen en eerdere ervaring
zorgen over privacy of ethiek
beschikbaarheid van toepassingen in verschillende landen.

Maak AI daarom niet verplicht zonder dat:

de instelling een bruikbare toepassing beschikbaar stelt
studenten uitleg en oefenmogelijkheden krijgen
de toepassing aantoonbaar voldoende toegankelijk is
noodzakelijke functies zonder extra betaling beschikbaar zijn
een gelijkwaardig alternatief beschikbaar is
duidelijk is welke ondersteuning is toegestaan
studenten voldoende tijd hebben om de toepassing te leren gebruiken.

Stel vooraf controlevragen

Kan iedere student deze toepassing gebruiken?
Zijn betaalde functies nodig?
Werkt de toepassing met ondersteunende technologie?
Is bediening zonder muis mogelijk?
Is de toepassing bruikbaar voor studenten met visuele, auditieve, motorische of cognitieve ondersteuningsbehoeften?
Is de toepassing bruikbaar in de taal van het onderwijs?
Kunnen studenten de toets of opdracht ook zonder AI uitvoeren?
Leidt het alternatief tot een vergelijkbare belasting?
Biedt het alternatief een gelijkwaardige mogelijkheid om het leerdoel te laten zien?
Krijgen studenten voldoende instructie en oefentijd?

Gelijke behandeling betekent niet altijd dat iedereen exact dezelfde route volgt. Het gaat erom dat studenten een gelijkwaardige mogelijkheid hebben om het leerdoel te laten zien. De verplichting om toegankelijkheid te bevorderen staat niet los van individuele ondersteuning. Op grond van de Wet gelijke behandeling op grond van handicap of chronische ziekte kunnen onderwijsinstellingen verplicht zijn om een doeltreffende aanpassing te bieden, tenzij dit een onevenredige belasting vormt.

Toets het alternatief op gelijkwaardigheid

Een alternatief is niet automatisch gelijkwaardig omdat een student de opdracht zonder AI kan uitvoeren. Controleer of het alternatief:

dezelfde kans biedt op een goede beoordeling
hetzelfde leerdoel meet
niet onnodig meer tijd kost
geen zwaardere cognitieve of talige belasting veroorzaakt
dezelfde ondersteuning en voorbereiding biedt
niet tot herkenbaarheid of stigmatisering leidt.

Toetsing en examinering bevatten vaak persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie. Denk aan studentwerk, beoordelingen, toetsresultaten, toetsvragen, studievoortgang en informatie over persoonlijke omstandigheden. Deze informatie mag niet zonder meer in een AI-toepassing worden ingevoerd. Voer in publiek toegankelijke generatieve AI-diensten geen informatie in zoals:

namen en contactgegevens
studentnummers
herkenbaar studentwerk
beoordelingen en persoonlijke feedback
toetsresultaten
niet-openbare toetsvragen
antwoorden of beoordelingsmodellen
informatie over voorzieningen of aanpassingen
medische of andere bijzondere persoonsgegevens
stage-, patiënt-, cliënt- of bedrijfsgegevens
gegevens over klachten, bezwaar, beroep of fraudeprocedures
vertrouwelijke onderzoeks- of organisatiegegevens.

Gebruik goedgekeurde toepassingen voor het juiste doel

Gebruik alleen toepassingen die door de onderwijsinstelling zijn goedgekeurd voor het betreffende doel en voor het soort gegevens dat wordt verwerkt. Een toepassing die is goedgekeurd voor het maken van algemene oefenvragen is niet automatisch geschikt voor:

het verwerken van studentwerk
het analyseren van toetsresultaten
het genereren van persoonlijke feedback
het verwerken van bijzondere persoonsgegevens
het ondersteunen van formele beoordelingen.

Controleer onder meer:

voor welk doel de toepassing mag worden gebruikt
welke persoonsgegevens mogen worden verwerkt
wat de rechtsgrond voor de verwerking is
of alleen noodzakelijke gegevens worden verwerkt
of gegevens worden gebruikt om het systeem of model te trainen
waar gegevens worden opgeslagen
hoelang gegevens worden bewaard
wie toegang tot de gegevens heeft
hoe gegevens kunnen worden verwijderd
welke afspraken met de leverancier zijn gemaakt
hoe incidenten worden gemeld en afgehandeld.

Werk met fictieve of daadwerkelijk geanonimiseerde informatie

Gebruik bij voorkeur fictieve casussen wanneer geen echte gegevens nodig zijn. Alleen een naam, e-mailadres of studentnummer verwijderen is meestal niet voldoende om gegevens te anonimiseren. Een combinatie van opleiding, stageplek, functie, situatie, datum of bijzondere gebeurtenis kan een student nog steeds herkenbaar maken. Gegevens zijn pas anoniem wanneer redelijkerwijs niet meer is vast te stellen over wie de informatie gaat. Zijn gegevens met aanvullende informatie nog terug te leiden tot een student, dan zijn ze gepseudonimiseerd. Gepseudonimiseerde gegevens blijven persoonsgegevens en vallen onder de AVG.

Voer vooraf een risicoanalyse uit

Bij gegevensverwerkingen die waarschijnlijk een hoog risico opleveren voor de rechten en vrijheden van personen, is een privacy risicoanalyse, ook wel DPIA of GEB genoemd, verplicht. Dat kan bijvoorbeeld relevant zijn bij:

grootschalige verwerking van studentgegevens
profilering
het combineren van gegevens uit verschillende systemen
systematische monitoring
verwerking van bijzondere persoonsgegevens
AI die invloed heeft op belangrijke beslissingen over studenten.

Voor bepaalde hoog-risico-AI-systemen kan daarnaast een toets op de gevolgen voor grondrechten nodig zijn. Laat bij nieuwe toepassingen beoordelen welke risicoanalyses verplicht of wenselijk zijn.

Maak studenten duidelijk wat zij moeten doen

Vertel studenten:

welke gegevens zij niet mogen invoeren
welke toepassingen zij wel mogen gebruiken
hoe zij informatie kunnen anonimiseren
dat pseudonimiseren niet hetzelfde is als anonimiseren
waar zij terechtkunnen met vragen
wat zij moeten doen wanneer zij per ongeluk gevoelige informatie hebben gedeeld.

Laat studenten een mogelijk privacy- of beveiligingsincident direct melden via de daarvoor bestemde route binnen de instelling. Het verwijderen van een gesprek uit de eigen chatgeschiedenis betekent niet automatisch dat de ingevoerde gegevens overal zijn verwijderd.

Studenten kunnen AI gebruiken om zich op toetsen voor te bereiden. Dit kan vooral helpen bij planning, oefenen, het activeren van voorkennis en het verduidelijken van lesstof. AI kan bijvoorbeeld ondersteunen bij:

het maken van een studieplanning
het opdelen van leerstof in haalbare stappen
het genereren van oefenvragen
het maken van een begrippenlijst
het uitleggen van een moeilijk concept
het formuleren van voorbeelden
het maken van een samenvatting op basis van eigen aantekeningen
het formuleren van openstaande vragen
het oefenen met een mondelinge toelichting
het geven van feedback op een oefenantwoord
het variëren in oefenvormen.

Leer studenten een vaste controle toe te passen

Laat studenten zich bij ieder gebruik van AI afvragen:

Mag ik AI voor deze taak gebruiken?
Begrijp ik de uitkomst?
Klopt de informatie?
Sluit de uitkomst aan bij het lesmateriaal en het niveau?
Zijn bronnen en verwijzingen echt en betrouwbaar?
Ontbreekt er belangrijke informatie of nuance?
Bevat de uitkomst aannames of stereotypen?
Heb ik geen persoonsgegevens of vertrouwelijke informatie gedeeld?
Kan ik de inhoud ook zonder AI uitleggen en toepassen?
Helpt AI mij om te leren, of neem ik de uitkomst vooral over?

Studentbegeleiders en docenten kunnen studenten helpen om AI als leerondersteuning te gebruiken zonder afhankelijk te worden van de uitkomsten.

Voorkom schijnzekerheid

AI kan een antwoord overtuigend formuleren, ook wanneer de inhoud niet klopt. Leer studenten daarom om:

de oorspronkelijke lesstof te raadplegen
betrouwbare bronnen te controleren
berekeningen zelf na te lopen
voorbeelden te vergelijken
bij twijfel een docent of medestudent te raadplegen
AI niet als enige informatiebron te gebruiken.

Een onderwijsinstelling moet voorkomen dat studenten per opleiding, vak of docent met volledig verschillende of tegenstrijdige voorwaarden te maken krijgen. Regel daarom centraal:

een herkenbaar kader voor AI bij toetsing en examinering
minimale afspraken over menselijke beoordeling en besluitvorming
een model of gemeenschappelijke taal voor toegestaan AI-gebruik
regels voor transparantie door studenten én door de instelling
regels voor privacy, informatiebeveiliging en gegevensverwerking
een overzicht van ondersteunde en goedgekeurde toepassingen
een beschrijving van de doelen waarvoor iedere toepassing mag worden gebruikt
toegankelijkheids- en inkoopcriteria
procedures voor risicoanalyses, waaronder DPIA’s
een beoordeling van mogelijke hoog-risicotoepassingen
controle op verboden toepassingen, waaronder emotieherkenning
afspraken over AI-detectietools
een verbod op het gebruiken van een detectiescore als zelfstandig bewijs
procedures voor vermoedens van ongeoorloofd AI-gebruik
afspraken over bewijswaardering, hoor en wederhoor en besluitvorming
procedures voor inzage, toelichting, klachten, verzoeken en beroep
de rol en tijdige betrokkenheid van examencommissies
afspraken over bewaartermijnen van prompts, output en procesinformatie
scholing voor docenten, beoordelaars en ondersteunende professionals
een centrale plek met actuele richtlijnen en voorbeeldteksten
een meldpunt voor fouten, privacy-incidenten, toegankelijkheidsproblemen en bias
periodieke evaluatie en actualisering.

Opleidingen kunnen deze centrale afspraken vervolgens vertalen naar hun eigen leerdoelen, beroepscontext en toetsprogramma.

Houd een overzicht van toepassingen bij

Leg per gebruikte AI-toepassing vast:

het doel
de eigenaar binnen de organisatie
de gebruikersgroepen
de leverancier
de verwerkte gegevens
de risicoclassificatie
de uitgevoerde beoordelingen
de geldende beperkingen
de datum van de laatste evaluatie.

Zo wordt voorkomen dat toepassingen buiten beeld raken of voor andere doelen worden gebruikt dan waarvoor zij zijn beoordeeld.

Veranker afspraken in bestaande processen

Maak AI geen los beleidsterrein. Verbind afspraken aan:

toetsbeleid
kwaliteitszorg
examenreglementen
onderwijs- en examenregelingen
privacybeleid
informatiebeveiliging
digitale toegankelijkheid
inkoop
professionalisering
klachten- en beroepsprocedures.

Evalueer regelmatig

AI-toepassingen, wetgeving en gebruiksvormen veranderen snel. Plan daarom vaste evaluatiemomenten. Onderzoek:

of studenten de afspraken begrijpen
of docenten de regels uitvoerbaar vinden
of alternatieven daadwerkelijk gelijkwaardig zijn
welke privacy- of toegankelijkheidsproblemen optreden
of beoordelaars voldoende zicht hebben op het zelfstandig behaalde niveau
of bepaalde groepen studenten worden benadeeld
of toepassingen nog voor het oorspronkelijke doel worden gebruikt.

Scholing moet niet beginnen met een demonstratie van toepassingen, maar met herkenbare toetsvragen, leerdoelen en dilemma’s. Geschikte onderwerpen zijn:

leerdoelen en toegestaan AI-gebruik
AI-afspraken per opdracht
proces en product beoordelen
transparantie over AI-gebruik
formatieve inzet van AI
menselijke beoordeling en besluitvorming
AI-detectie en vermoedens van ongeoorloofd gebruik
bias en toegankelijkheid
privacy bij studentwerk
hoog-risicotoepassingen
verboden emotieherkenning
het herontwerpen van opdrachten
het gebruik van verschillende bewijzen van leren
het afhandelen van onregelmatigheden.

AI-geletterdheid is een verantwoordelijkheid van de instelling

Organisaties die AI-systemen ontwikkelen of gebruiken, moeten sinds 2 februari 2025 maatregelen nemen om ervoor te zorgen dat medewerkers en andere personen die namens hen met AI-systemen werken voldoende AI-geletterd zijn. De benodigde kennis hangt af van:

de functie en verantwoordelijkheid van de gebruiker
de gebruikte toepassing
het gebruiksdoel
de ervaring van de professional
de gevolgen voor studenten
de mate waarin AI invloed heeft op beoordeling en besluitvorming.

Een algemene introductie over generatieve AI is daarom niet voor iedereen voldoende. Een examinator die AI gebruikt bij het analyseren van studentprestaties heeft andere kennis nodig dan een medewerker die AI gebruikt om algemene communicatie begrijpelijker te maken. Documenteer welke maatregelen zijn genomen, bijvoorbeeld:

trainingen
werkinstructies
handleidingen
intervisie
casusbesprekingen
formats
ondersteuning door experts
evaluaties van kennis en toepassing.

AI-geletterdheid vraagt om blijvende ondersteuning. Een eenmalige training is onvoldoende wanneer toepassingen, regels en risico’s veranderen.

Praktische werkvorm: atelier AI-afspraken

Laat deelnemers één bestaande toets of opdracht meenemen. Zij werken tijdens de sessie aan:

het leerdoel
de zelfstandige prestatie van de student
toegestaan en niet-toegestaan AI-gebruik
transparantie door studenten
informatie over privacy
een gelijkwaardig alternatief
de manier waarop proces en product worden beoordeeld
de procedure bij een vermoeden van ongeoorloofd gebruik.

Iedere deelnemer vertrekt met een aangepaste opdrachttekst die direct in de praktijk kan worden getest.

Werk met collegiale toetsing

Laat collega’s elkaars opdrachten en beoordelingscriteria beoordelen op:

helderheid
uitvoerbaarheid
aansluiting bij het leerdoel
toegankelijkheid
gelijke kansen
privacy
betrouwbaarheid van de beoordeling
duidelijkheid over menselijke verantwoordelijkheid
zorgvuldigheid bij vermoedens van ongeoorloofd gebruik.

Plan na enkele weken een terugkommoment om ervaringen en knelpunten te bespreken.

Gebruik realistische casussen

Bespreek bijvoorbeeld:

een student die taalondersteuning gebruikte terwijl dit niet expliciet was geregeld
een docent die studentwerk in een publiek AI-systeem invoerde
een AI-detector die een hoge waarschijnlijkheidsscore geeft
een student die geen betaald account kan aanschaffen
een beoordelaar die AI-feedback grotendeels overneemt
een proctoringsysteem dat afwijkend gedrag signaleert
een student die door een ontoegankelijke toepassing de opdracht niet kan uitvoeren.

Zo leren deelnemers niet alleen de regels kennen, maar ook hoe zij in concrete situaties zorgvuldig handelen.

Een praktische aanpak voor schrijfopdrachten is om per opdracht te bepalen welke rol generatieve AI mag spelen. Daarbij kunnen onderwijsteams kiezen uit drie routes:

het gebruik van generatieve AI zoveel mogelijk beperken
verantwoord gebruik van generatieve AI toestaan
generatieve AI bewust integreren om aan specifieke leerdoelen te werken of deze te beoordelen.

Bepaal per fase van de opdracht waar AI het leerproces kan ondersteunen en waar AI een zelfstandige prestatie van de student kan overnemen. Geef transparantie, procesdocumentatie en reflectie daarbij een duidelijke plaats. Onderwijsinstellingen kunnen dit ondersteunen met vaste afspraken, voorbeeldteksten, een gedragscode en een verklaring waarin studenten hun AI-gebruik toelichten. Belangrijke aandachtspunten voor onderwijsprofessionals zijn:

vertrek vanuit het leerdoel
kies niet automatisch voor volledig verbieden of volledig toestaan
onderscheid de verschillende fasen van een opdracht
beschrijf per fase wat wel en niet is toegestaan
gebruik vaste en herkenbare voorbeeldformuleringen
maak transparantie en reflectie onderdeel van de opdracht
laat studenten hun keuzes en AI-gebruik toelichten
houd rekening met verschillen in toegang en toegankelijkheid
controleer of zelfstandig behaalde leerresultaten zichtbaar blijven
evalueer en actualiseer afspraken regelmatig
bespreek keuzes en ervaringen binnen het opleidingsteam.

Voorbeeld bij een schrijfopdracht

Een opleiding wil beoordelen of studenten zelfstandig een inhoudelijk en goed onderbouwde analyse kunnen maken, bijvoorbeeld binnen een juridische, beroepsgerichte of wetenschappelijke context. De opleiding kan dan bijvoorbeeld de volgende afspraken maken.

Wel toegestaan

de opdracht laten uitleggen in eenvoudigere taal
brainstormen over mogelijke invalshoeken
spelling en grammatica controleren
feedback vragen op de leesbaarheid van een zelfgeschreven tekst
mogelijke tegenargumenten verzamelen en deze vervolgens zelf beoordelen.

Niet toegestaan

de inhoudelijke analyse laten genereren
bronnen door AI laten verzinnen
AI-tekst zonder controle en bewerking overnemen
de conclusie door AI laten formuleren
persoonsgegevens of vertrouwelijke casusinformatie invoeren.

Verantwoording

De student vermeldt:

welke toepassing is gebruikt
voor welke onderdelen de toepassing is gebruikt
welke suggesties zijn overgenomen, aangepast of afgewezen
hoe feiten en bronnen zijn gecontroleerd
wat de student zelf heeft toegevoegd of gewijzigd.

Beoordeling

De docent beoordeelt:

de kritische omgang met AI-output, wanneer dit onderdeel is van het leerdoel
de inhoudelijke analyse
de argumentatie
de kwaliteit en betrouwbaarheid van de bronnen
de gemaakte keuzes
het vermogen om de analyse mondeling toe te lichten.

Verantwoordelijkheden

Verantwoord gebruik van AI bij toetsing en examinering is geen taak van een persoon of afdeling. Het vraagt om samenwerking tussen bestuur, opleidingen, docenten, examencommissies, ondersteunende professionals en studenten.

Het bestuur en opleidingsmanagement:

voorkomen dat individuele docenten complexe risico’s zelfstandig moeten beoordelen
zorgen voor duidelijke en uitvoerbare instellingskaders
regelen verantwoordelijkheden en bevoegdheden
zorgen voor kwalitatief goede toetsing en examinering
stellen voldoende tijd, middelen en deskundigheid beschikbaar
betrekken examencommissies tijdig bij veranderingen die de borging raken
zorgen voor veilige en toegankelijke toepassingen
organiseren rechtsbescherming, privacybescherming en incidentafhandeling.

Zij:

koppelen AI-afspraken aan het leerdoel
communiceren vooraf wat wel en niet is toegestaan
leggen uit waarom grenzen gelden
zorgen waar nodig voor een gelijkwaardig alternatief
controleren AI-gegenereerd toets- en feedbackmateriaal
beoordelen de prestatie van de student
maken proces, redenering of toepassing zichtbaar wanneer dat nodig is
behandelen vermoedens van ongeoorloofd AI-gebruik zorgvuldig
voeren geen persoonsgegevens in niet-goedgekeurde toepassingen in
signaleren knelpunten bij de opleiding en examencommissie.

Zij:

evalueren of toetsprogramma’s voldoende zicht geven op zelfstandig behaalde leerresultaten
beoordelen wat AI betekent voor leerdoelen, leeractiviteiten en toetsvormen
ondersteunen bij het herontwerpen van opdrachten
bewaken de samenhang binnen het toetsprogramma
helpen passende combinaties van toetsvormen te ontwikkelen
ontwikkelen formats, categorieën en voorbeeldteksten
ondersteunen bij kalibratie
letten op toegankelijkheid, validiteit, betrouwbaarheid en rechtvaardigheid.

Examencommissies:

borgen binnen hun wettelijke taak de kwaliteit van toetsing, examinering en diplomering
beoordelen welke risico’s AI oplevert voor validiteit, betrouwbaarheid en het zelfstandig aantonen van leerresultaten
geven binnen hun bevoegdheden richtlijnen of aanwijzingen aan examinatoren en beoordelaars
bewaken dat procedures rond vermoedens van fraude of onregelmatigheden zorgvuldig en consistent zijn
bewaken dat beslissingen navolgbaar en uitlegbaar zijn
zien erop toe dat studenten gebruik kunnen maken van de geldende procedures voor hoor en wederhoor, inzage, verzoeken en beroep
worden tijdig betrokken bij toepassingen die invloed kunnen hebben op toetsuitslagen, examinering of diplomering
signaleren wanneer instellingsbeleid, toetsvormen of procedures moeten worden aangepast.

De examencommissie is niet als enige verantwoordelijk voor het algemene AI-beleid of voor het ontwerp van het onderwijs. In het hbo/wo borgt de examencommissie de kwaliteit van de toetsing, terwijl bestuur en management verantwoordelijk zijn voor de kwaliteitszorg van het onderwijs. Een vergelijkbare afstemming tussen zorgen voor kwaliteit en het onafhankelijk borgen daarvan is ook in het mbo van belang. een aangepaste opdracht en concrete AI-afspraken.

Zij:

zorgen dat beleid aansluit op wet- en regelgeving
formuleren instellingsbrede minimumafspraken
zorgen voor eenduidige communicatie
verbinden AI-beleid aan onderwijs-, toets-, privacy- en toegankelijkheidsbeleid
monitoren verschillen tussen opleidingen
verzamelen signalen over toegankelijkheid, bias en uitvoerbaarheid
evalueren en actualiseren richtlijnen
organiseren een duidelijke meld- en feedbackroute.

Zij:

houden een overzicht bij van gebruikte AI-systemen en hun functies
beoordelen welke toepassingen veilig, betrouwbaar en toegankelijk zijn
bepalen voor welke doelen en gegevens toepassingen mogen worden gebruikt
voeren of begeleiden risicoanalyses
toetsen toepassingen voorafgaand aan aanschaf of invoering
bewaken afspraken met leveranciers
controleren opslag, beveiliging, bewaartermijnen en verwijdermogelijkheden
ondersteunen bij incidenten en privacyvragen
zorgen voor veilige, instellingsondersteunde alternatieven.

Studentbegeleiders:

delen terugkerende knelpunten met opleiding en beleid
helpen studenten regels te begrijpen
signaleren tegenstrijdige of onduidelijke afspraken
ondersteunen bij AI-geletterdheid en toetsvoorbereiding
bespreken onzekerheid, toegang en afhankelijkheid
helpen studenten de juiste vraag bij de juiste persoon te stellen
verwijzen bij inhoudelijke toetsvragen naar de docent, examinator of examencommissie.

Zij:

zorgen voor tijd en ruimte om toetsing te herontwerpen
organiseren scholing en collegiale uitwisseling
ondersteunen kalibratie en afstemming
zorgen voor actuele formats en voorbeelden
organiseren ondersteuning na scholingsactiviteiten
maken duidelijk bij wie professionals terechtkunnen
voorkomen dat individuele docenten alles zelf moeten uitzoeken.

Studenten:

volgen de afspraken die voor de toets of opdracht gelden
stellen vragen wanneer afspraken onduidelijk zijn
gebruiken AI alleen voor toegestane doelen
zijn transparant over toegestaan AI-gebruik
controleren AI-output inhoudelijk
delen geen persoonsgegevens of vertrouwelijke informatie
zorgen dat zij hun werk, keuzes en conclusies zelf kunnen toelichten
melden fouten, toegankelijkheidsproblemen en privacy-incidenten
blijven zelf verantwoordelijk voor wat zij inleveren.

Dit betekent niet dat de verantwoordelijkheid voor veilige en duidelijke toetsing bij studenten wordt gelegd. De onderwijsinstelling moet zorgen voor begrijpelijke regels, veilige toepassingen, toegankelijke alternatieven en zorgvuldige procedures.

Gebruik deze checklist bij het ontwerpen of aanpassen van een toets of opdracht.

Leerdoel en ontwerp

Is duidelijk wat de toets of opdracht moet meten?
Is bepaald welke prestatie de student zelfstandig moet laten zien?
Neemt toegestaan AI-gebruik geen wezenlijke denk- of handelingsstap over?
Is duidelijk of AI-geletterdheid zelf een leerdoel is?
Sluiten toetsvorm en beoordelingscriteria aan op het leerdoel?
Moet naast het product ook het proces zichtbaar worden?
Zijn verschillende bewijzen van leren nodig?
Kan de student de inhoud zonder AI uitleggen of toepassen?

Afspraken met studenten

Staat duidelijk beschreven wat wel en niet mag?
Zijn afspraken per fase of onderdeel voldoende concreet?
Begrijpen studenten waarom de grenzen gelden?
Is duidelijk hoe zij AI-gebruik vermelden?
Is duidelijk welke procesinformatie zij moeten bewaren?
Weten studenten welke gegevens zij niet mogen invoeren?
Weten zij waar zij vragen kunnen stellen?
Zijn afspraken vóór de start bekendgemaakt?

Transparantie door de instelling

Weten studenten wanneer de instelling AI gebruikt?
Is duidelijk welke rol AI speelt?
Is duidelijk wie de menselijke beoordeling uitvoert?
Is uitgelegd welke gegevens worden verwerkt?
Is duidelijk hoe een student een uitkomst kan laten controleren?
Is duidelijk dat een student rechtstreeks met AI communiceert wanneer dat het geval is?

Gelijke kansen en toegankelijkheid

Heeft iedere student toegang tot een bruikbare toepassing?
Zijn betaalde functies nodig?
Is de toepassing toegankelijk met ondersteunende technologie?
Is er een gelijkwaardig alternatief?
Vraagt het alternatief geen onevenredig grotere inspanning?
Krijgen studenten voldoende instructie en oefentijd?
Zijn waar nodig doeltreffende aanpassingen beschikbaar?
Is nagegaan of bepaalde groepen worden benadeeld?

Beoordeling en besluitvorming

Blijft een bevoegde persoon verantwoordelijk voor de beoordeling?
Is menselijke beoordeling daadwerkelijk betekenisvol?
Kan de beoordelaar AI-uitkomsten controleren, aanpassen en afwijzen?
Is de beoordeling navolgbaar en uitlegbaar?
Worden proces, redenering of keuzes betrokken wanneer dat nodig is?
Is gecontroleerd op bias en mogelijke discriminatie?
Wordt AI-feedback inhoudelijk gecontroleerd voordat deze naar studenten gaat?
Kan de student een beslissing laten controleren?

Vermoedens van ongeoorloofd AI-gebruik

Waren de regels vooraf duidelijk?
Is er meer informatie dan alleen een detectiescore?
Wordt een AI-detector niet als zelfstandig bewijs gebruikt?
Krijgt de student gelegenheid het werk toe te lichten?
Wordt hoor en wederhoor toegepast?
Wordt gesproken van een vermoeden totdat een bevoegd orgaan een besluit heeft genomen?
Wordt de formele procedure van de instelling gevolgd?
Is duidelijk wie bevoegd is om een onregelmatigheid of fraude vast te stellen?

Privacy en informatiebeveiliging

Worden geen persoonsgegevens of vertrouwelijke gegevens in niet-goedgekeurde toepassingen ingevoerd?
Is de toepassing goedgekeurd voor dit doel en deze gegevens?
Is duidelijk welke gegevens de leverancier verwerkt?
Worden niet meer gegevens verwerkt dan noodzakelijk?
Is bepaald hoelang gegevens worden bewaard?
Is anonimiseren niet verward met pseudonimiseren?
Is een DPIA uitgevoerd wanneer dat nodig is?
Is beoordeeld of een toets op de gevolgen voor grondrechten nodig is?
Weten studenten en medewerkers hoe zij een incident melden?
Is veilig omgaan met studentwerk geregeld?

AI-verordening

Is onderzocht of de toepassing onder een hoog-risicocategorie kan vallen?
Wordt geen verboden emotieherkenning gebruikt?
Zijn de transparantieverplichtingen beoordeeld?
Is betekenisvol menselijk toezicht georganiseerd?
Is AI-geletterdheid van betrokken medewerkers geborgd?
Is vastgelegd welke risicoanalyses en controles zijn uitgevoerd?

Organisatie en verantwoordelijkheden

Is duidelijk wie eigenaar is van de toepassing?
Zijn bestuur, management, examencommissie en ondersteunende afdelingen tijdig betrokken?
Zijn verantwoordelijkheden schriftelijk vastgelegd?
Is een centrale lijst met ondersteunde toepassingen beschikbaar?
Zijn voorbeeldteksten en formats beschikbaar?
Is scholing georganiseerd?
Is er voldoende tijd voor herontwerp, afstemming en kalibratie?
Is er een meldpunt voor fouten, bias, privacy en toegankelijkheid?

Evaluatie

Is duidelijk wanneer de volgende evaluatie plaatsvindt?
Worden ervaringen van studenten en beoordelaars opgehaald?
Worden knelpunten gedeeld met de opleiding en examencommissie?
Worden verschillen tussen studentengroepen onderzocht?
Wordt nagegaan of de toets nog valide en betrouwbaar is?
Worden toepassingen opnieuw beoordeeld wanneer het gebruiksdoel verandert?
Worden afspraken periodiek geëvalueerd en aangepast?

AI en toetsing: praktische handvatten

Doelgroep

Uitgangspunt, juridisch kader en stappenplan

Verantwoordelijkheden

Get ahead
of the curve

Snelkeuze menu

Contactgegevens

Doelgroep

Uitgangspunt, juridisch kader en stappenplan

Verantwoordelijkheden

Bronnen+

Get ahead of the curve

Snelkeuze menu

Contactgegevens

Get ahead
of the curve