NOLAI zet leraarstem centraal bij educatieve AI

NOLAI heeft een nieuw AI Report uitgebracht over educatieve AI voor het basis-, voortgezet en speciaal onderwijs. De rode draad is helder: AI moet niet vanuit de techniek de klas in worden geduwd, maar samen met leraren, onderzoekers en ontwikkelaars worden ontworpen en in de onderwijspraktijk worden getest.

Dat is relevant voor scholen in Nederland en België die verder willen komen dan losse generatieve-AI-tools. Het rapport biedt geen nieuw keurmerk of kant-en-klare bewezen oplossing, maar bundelt praktijkervaringen, interviews, co-creatieprojecten en recente kennis rond de vraag welke AI het onderwijs werkelijk nodig heeft.

Wat er nieuw is

Het Nationaal Onderwijslab AI (NOLAI) presenteerde het nieuwe NOLAI Magazine AI Report op 1 oktober 2026 tijdens zijn meet-up in Arnhem. Volgens NOLAI gaat de editie onder meer over verwachtingen rond AI in de klas, de noodzaak van specifiek voor onderwijs ontwikkelde AI en de veranderende taken van de leraar.

Het magazine laat daarnaast zien welke co-creatieprojecten lopen en hoe NOLAI educatieve AI-toepassingen in de praktijk test. Leraren, onderzoekers en ontwikkelaars komen aan het woord. Ook zijn recente whitepapers en de projecten van het lab bijeengebracht.

Dat maakt deze publicatie vooral een stand van zaken en een bron voor teamgesprekken. NOLAI meldt op de aankondigingspagina geen nieuwe effectmeting waarmee één aanpak al als bewezen kan worden beschouwd. Scholen moeten de beschreven voorbeelden dus niet verwarren met onafhankelijk gevalideerde producten die zonder meer kunnen worden ingevoerd.

De kansen

De sterkste keuze is dat een onderwijsprobleem het vertrekpunt vormt. Een school kan eerst vaststellen waar leerlingen of leraren tegenaan lopen en pas daarna onderzoeken of AI een passende oplossing is. Dat voorkomt dat een nieuwe functie automatisch een onderwijskundig doel wordt.

Co-creatie kan bovendien kennis samenbrengen die één partij mist. Leraren kennen de klas, curriculumdoelen en verschillen tussen leerlingen. Onderzoekers kunnen helpen om aannames toetsbaar te maken. Ontwikkelaars weten welke technische mogelijkheden en beperkingen er zijn. Als deze perspectieven vanaf het ontwerp samenkomen, kunnen functies, gegevensverwerking en evaluatie beter aansluiten op de praktijk.

Voor professionalisering is het rapport bruikbaar als verzameling gespreksonderwerpen. Teams kunnen voorbeelden vergelijken met hun eigen context en bepalen welke taken bij de leraar moeten blijven, waar ondersteuning wenselijk is en welk bewijs zij vóór bredere invoering willen zien.

De leraarstem is geen vinkje

Betrokkenheid van leraren garandeert nog niet dat een systeem goed werkt. Een pilotgroep kan klein zijn, enthousiaste voorlopers kunnen andere behoeften hebben dan collega's en een toepassing kan in een gecontroleerde proef beter functioneren dan in een drukke schoolweek. Ook leerlingen en ouders hebben een eigen perspectief, zeker wanneer een toepassing gedrag, voortgang of communicatie analyseert.

Daarom moet co-creatie doorlopen na de eerste ontwerpfase. Leg vooraf vast wat succes betekent, verzamel ook negatieve ervaringen en maak zichtbaar welke suggesties van gebruikers wel of niet zijn verwerkt. Een pilot hoort te kunnen eindigen met de conclusie dat AI geen verbetering oplevert.

Privacy, toetsing en toegankelijkheid

Specifiek voor onderwijs gemaakte AI kan beter aansluiten op leerdoelen, maar blijft afhankelijk van data, modellen en leveranciers. Scholen moeten weten welke leerling- en docentgegevens nodig zijn, waar die worden verwerkt, wie toegang heeft en of gegevens worden gebruikt om modellen te trainen. Dat geldt extra bij minderjarigen en bij informatie over prestaties, gedrag of ondersteuningsbehoeften.

Ook toetsing vraagt een aparte afspraak. Een hulpmiddel dat tijdens leren nuttige hints geeft, kan bij een beoordeling precies het denkwerk overnemen dat een leerling zelf moet laten zien. Teams moeten daarom per taak bepalen welke ondersteuning past en hoe leerlingen hun proces kunnen toelichten.

Toegankelijkheid gaat verder dan een werkende interface. Taalniveau, beperking, apparaat, internetverbinding en digitale vaardigheid beïnvloeden wie voordeel heeft. Test dus met verschillende leerlingen en bied een gelijkwaardig alternatief wanneer een toepassing niet bruikbaar of toegestaan is.

Wat teams nu kunnen afspreken

• Begin met één concreet onderwijsprobleem en beschrijf waarom AI mogelijk beter past dan een eenvoudiger oplossing.
• Betrek leraren en leerlingen vóórdat functies en dataverzameling vastliggen, en blijf hen tijdens de pilot bevragen.
• Formuleer vooraf leerdoelen, succescriteria en een stopcriterium; meet niet alleen tevredenheid of gebruik.
• Breng gegevensstromen, bewaartermijnen, modeltraining en leveranciersafhankelijkheid in kaart.
• Spreek per les- en toetsvorm af welke AI-hulp is toegestaan en welk eigen denkwerk zichtbaar moet blijven.
• Test toegankelijkheid en effecten bij verschillende groepen en bied een volwaardig alternatief.
• Deel ook tegenvallende resultaten, zodat andere scholen niet dezelfde aannames hoeven te herhalen.

De kern

Het nieuwe NOLAI AI Report zet niet de nieuwste algemene chatbot, maar de gezamenlijke ontwikkeling van educatieve AI centraal. De praktische waarde zit in de werkwijze: vertrek vanuit onderwijsbehoeften, geef leraren echte invloed en toets toepassingen in de klas. Dat is geen bewijs dat ieder project werkt. Het is wel een bruikbaar uitgangspunt om AI niet alleen snel, maar controleerbaar en pedagogisch verantwoord in te voeren.

_Beeld: NOLAI/Radboud Universiteit; officiële afbeelding bij de publicatie._