Een recent experiment in klaslokalen op middelbare scholen demonstreerde een eenvoudige maar krachtige les: de hedendaagse AI-hype staat niet noodzakelijkerwijs gelijk aan echte intelligentie. Toen studenten interactie hadden met ELIZA, een chatbot uit de jaren zestig die was ontworpen om een therapeut na te bootsen door gebruikersverklaringen simpelweg als vragen weer te geven, was hun frustratie onmiddellijk. Eén student noemde de bot ‘gaslighting’, terwijl een andere botweg zei dat het niet nuttig was.
Dit ging niet over het ronduit afwijzen van AI. Integendeel, de oefening, uitgevoerd als onderdeel van het onderzoek van EdSurge Research naar AI-geletterdheid op scholen, bracht een kritische kloof aan het licht tussen waargenomen intelligentie en daadwerkelijke functionaliteit. De kern van het verhaal: begrijpen hoe AI werkt is veel waardevoller dan het alleen maar gebruiken.
De les: de illusie deconstrueren
De leraar koos bewust voor ELIZA, een opzettelijk rudimentair programma, om leerlingen te dwingen de beperkingen van vroege AI onder ogen te zien. De eindeloze ‘vertel me meer’-aanwijzingen van de bot en de robotachtige afbuiging (‘We hadden het over jou, niet over mij’) brachten al snel de oppervlakkigheid ervan bloot.
Deze frustratie was niet de bug, maar de functie. De leraar wilde cultiveren wat leerwetenschappers productieve strijd noemen: het ongemak dat ontstaat wanneer leerlingen worden uitgedaagd kritisch na te denken. Door hun eigen chatbots te bouwen met behulp van MIT App Inventor werden studenten gedwongen te worstelen met de fundamentele mechanismen van AI. Ze ontdekten dat zonder uitgebreide trainingsgegevens zelfs een eenvoudige chatbot fundamenteel niet in staat is tot echt begrip.
Het ging er niet om studenten betere programmeurs te maken, maar om hen te leren hoe ze complexe systemen in beheersbare delen kunnen opsplitsen. Dit proces bouwt frustratietolerantie op, een cruciale vaardigheid voor het aanpakken van moeilijke cognitieve taken, en cultiveert computationeel denken – het vermogen om problemen in logische stappen op te splitsen.
Waarom computationeel denken belangrijker is dan coderen
Zoals Jeannette Wing van Columbia University stelt: ‘Computers zijn saai en saai; mensen zijn slim en fantasierijk.’ De nadruk moet liggen op het ontwikkelen van de unieke menselijke vaardigheden die AI niet kan repliceren, zoals kritisch denken, empathie en probleemoplossing. De AI-boom versterkt dit. Codeervaardigheden kunnen verouderd raken, maar het vermogen om over systemen te redeneren, resultaten te ondervragen en onderscheid te maken tussen oppervlakkige vloeiendheid en feitelijk begrip blijft essentieel.
Het experiment benadrukt een verontrustende maar voorspelbare trend: studenten begrijpen dat AI-tools zoals ChatGPT gebreken vertonen (“Het kan je soms het verkeerde antwoord geven”). Toch blijven ze erop vertrouwen omdat ze als nuttig en efficiënt worden ervaren. Zoals een leerling het verwoordde: ‘Ik wil gewoon dat AI me helpt door school te komen.’
Het grotere plaatje: vaardigheden boven tools
De les heeft de afhankelijkheid van leerlingen van AI niet weggenomen, maar heeft wel de technologie gedemystificeerd. Ze leerden dat chatbots werken op basis van voorspellingen en niet op basis van echte intelligentie, en dat het vertrouwen in deze tools vaak wordt gedreven door sociale signalen in plaats van door begrip.
Onderwijzers moeten prioriteit geven aan het aanleren van de gedachte achter AI, en niet alleen van de hulpmiddelen zelf. Deze aanpak biedt leerlingen duurzame vaardigheden die elke specifieke technologie zullen overleven. Het vermogen om betere vragen te stellen, de resultaten kritisch te evalueren en de inherente beperkingen van AI te onderkennen zal op de lange termijn veel waardevoller zijn dan eenvoudige gereedschapsvaardigheid.
De les onderstreept het belang van de discretie van docenten. In een klimaat waarin scholen onder druk worden gezet om AI te omarmen of af te wijzen, zijn begeleide instructie en ethische overwegingen van het grootste belang. Begrijpen hoe chatbots werken is de eerste stap naar verantwoord AI-gebruik – een vaardigheid die van belang zal blijven lang nadat de huidige tools verouderd zijn.
