EduGPT Academy

Hoofdstuk 4. Leren en studeren met AI

Bronnen bij hoofdstuk 4

Kennisclip 2:27
Waar deze clip over gaat

Je ziet op welk onderzoek de lessen van hoofdstuk 4 steunen, en waarom je ook bij die bronnen kritisch blijft lezen.

De video laadt pas als je op afspelen klikt. YouTube draait dan in de privacyvriendelijke modus.

Lees het transcript

Hoi! Fijn dat je er weer bent. De lessen in hoofdstuk 4 bouwen op onderzoek naar leren met AI. In deze clip zie je per les waar het op steunt.

Bij les 4.1 leerden studenten van Kestin en collega's, 2025, met een goed ontworpen AI-tutor meer in minder tijd dan in een actieve les. Bij les 4.2 zagen Bastani en collega's, 2025, dat scholieren met gewone AI beter oefenden, maar op de toets 17 procent lager scoorden. De basisbron is een meta-analyse van Yang en collega's, 2021, over 222 studies: jezelf overhoren versterkt het leren, vooral met feedback. Bij les 4.3 zagen Fan en collega's, 2025, het risico van metacognitieve luiheid: het plannen van je leren aan AI overlaten. Wang en collega's, 2026, geven met het IDEA-raamwerk stappen voor plannen met AI, getest in een kleine pilot met 42 studenten.

Bij les 4.4 ervoeren studenten van Stadler en collega's, 2024, met een chatbot minder denkinspanning dan met Google, maar redeneerden ze zwakker. Bij les 4.5 zagen Jin en collega's, 2026, dieper redeneren met een AI-schrijfcoach die zelf vragen stelde. Steiss en collega's, 2024, vergeleken feedback op 200 betogen. Docenten deden het iets beter, maar AI-feedback kan helpen bij een eerste versie. Bij les 4.6 geeft de AI Assessment Scale van Perkins en collega's, 2024, per opdracht aan hoeveel AI mag. Bij Crolla en collega's, 2026, zien docenten dat zwakkere studenten het denkwerk aan AI uitbesteden. Daarom willen ze het proces zien. Bij les 4.7 komen Steiss en collega's, 2024, terug. AI-feedback kan helpen bij een eerste versie, maar leg die zelf naast de criteria.

Onderzoek naar AI gaat snel, en bronnen kunnen elkaar soms tegenspreken. Blijf daarom zelf kritisch lezen, ook bij de bronnen die wij kiezen.

De volledige bronnenlijst met links staat bij deze les op academy.civai.eu. Lees gerust een bron die je nieuwsgierig maakt. Veel succes, en tot in de volgende les!

Alle bronnen van hoofdstuk 4

Les 4.2 Oefenen en jezelf overhoren

  • Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122 (opent in een nieuw tabblad)
    In een veldexperiment met bijna duizend scholieren scoorden leerlingen met een gewone ChatGPT-omgeving beter tijdens het oefenen, maar 17 procent lager op de toets zonder AI dan leerlingen zonder toegang, terwijl een AI-tutor die hints gaf in plaats van antwoorden dat negatieve effect grotendeels voorkwam. Dat onderbouwt de kern van deze les, namelijk zelf antwoorden en niet om het antwoord vragen.
  • Yang, C., Luo, L., Vadillo, M. A., Yu, R., & Shanks, D. R. (2021). Testing (quizzing) boosts classroom learning: A systematic and meta-analytic review. Psychological Bulletin, 147(4), 399–435. https://doi.org/10.1037/bul0000309 (opent in een nieuw tabblad)
    Deze meta-analyse van 222 studies met ruim 48.000 leerlingen laat zien dat jezelf overhoren in de klas het leren met een middelgroot effect versterkt, vooral met feedback op je antwoorden. Het is de onderwijskundige basis onder het idee dat AI vooral helpt als oefenpartner die vragen stelt.

Les 4.3 Plannen voor een toets of deadline

  • Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2025). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://doi.org/10.1111/bjet.13544 (opent in een nieuw tabblad)
    In een experiment met 117 studenten verbeterde de ChatGPT-groep haar tekst het meest, maar won zij niet meer kennis, en de onderzoekers zagen het risico dat studenten het plannen en bewaken van hun eigen leerproces aan AI overlaten ("metacognitieve luiheid"). Dat past bij deze les omdat het leerplan van de student zelf moet blijven, met AI als hulp en niet als regisseur.
  • Wang, X., Zheng, Z., Zhang, J., Hou, X., & Zhu, Z. (2026). The IDEA framework for metacognitively regulated GenAI use in higher education: Development and exploratory pilot evidence. Computers and Education: Artificial Intelligence, 11, Artikel 100657. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100657 (opent in een nieuw tabblad)
    Het IDEA-raamwerk laat studenten eerst hun doel en randvoorwaarden benoemen, de taak opknippen en daarna het AI-resultaat kritisch bijsturen, en in een kleine pilot (42 studenten) maakten studenten met deze aanpak betere prompts en scoorden zij op een deel van de taken zonder AI vijf dagen later beter. Het is een bruikbaar stappenmodel voor plannen met AI, met de kanttekening dat het om een verkennende pilot gaat.

Les 4.5 Schrijven met AI als coach

  • Jin, Y., Yang, K., Martinez-Maldonado, R., Gašević, D., & Yan, L. (2026). The agency gap in AI-supported writing: How reactive and proactive agent designs shape multimodal reasoning. Computers and Education: Artificial Intelligence, 11, Artikel 100655. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100655 (opent in een nieuw tabblad)
    Bij 79 studenten geneeskunde en verpleegkunde leidde een AI-schrijfcoach die zelf vragen stelde en feedback gaf tot dieper redeneren dan een AI die alleen op verzoek antwoordde, en studenten met meer AI-geletterdheid schreven daarna zelfstandig beter. Dat past bij deze les omdat AI hier coach is die vragen stelt, en de tekst van de student blijft.
  • Steiss, J., Tate, T., Graham, S., Cruz, J., Hebert, M., Wang, J., Moon, Y., Tseng, W., Warschauer, M., & Olson, C. B. (2024). Comparing the quality of human and ChatGPT feedback of students' writing. Learning and Instruction, 91, Artikel 101894. https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2024.101894 (opent in een nieuw tabblad)
    Bij 200 betogen van leerlingen in het voortgezet onderwijs gaven goed opgeleide docenten op vier van de vijf kwaliteitscriteria iets betere feedback dan ChatGPT, maar de onderzoekers concluderen dat AI-feedback bruikbaar kan zijn bij vroege conceptversies of als er geen docent beschikbaar is. Dat helpt studenten om AI-feedback als aanvulling te zien en niet als eindoordeel.

Les 4.6 Presenteren en verantwoorden

  • Perkins, M., Furze, L., Roe, J., & MacVaugh, J. (2024). The Artificial Intelligence Assessment Scale (AIAS): A framework for ethical integration of generative AI in educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(6). https://doi.org/10.53761/q3azde36 (opent in een nieuw tabblad)
    De AI Assessment Scale geeft per opdracht aan in welke mate AI gebruikt mag worden, met als doel meer duidelijkheid en transparantie voor studenten en docenten. Het geeft studenten een gedeelde taal om te verantwoorden welk deel van hun presentatie van henzelf is en welk deel van AI.
  • Crolla, K., Xia, X., & Jiang, Y. (2026). AI-mediated cognitive divergence in built-environment education: Evidence from a mixed-methods study. Computers and Education: Artificial Intelligence, 11, Artikel 100665. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2026.100665 (opent in een nieuw tabblad)
    Docenten in dit onderzoek zien dat sterke studenten AI gebruiken om verder te denken en zwakkere studenten het denkwerk uitbesteden, en dat het eindproduct niet meer laat zien hoe een student tot zijn werk kwam. Daarom kiezen zij voor beoordeling waarin het proces zichtbaar wordt, precies wat deze les vraagt wanneer de student uitlegt welke keuzes van hem zijn.
Je voortgang blijft alleen in deze browser.