AI-geletterdheid: kansen en uitdagingen voor docenten

Artificiële intelligentie (AI) vindt snel haar weg in het onderwijs: van lesontwerp en feedback tot toetsing en organisatieprocessen. Dit vraagt van onderwijsprofessionals dat zij AI-geletterd zijn. In het AI-GO!-raamwerk (AI-Geletterdheid in het Onderwijs) wordt AI-geletterdheid omschreven als het samenspel van kennis, vaardigheden en attituden, met ethisch bewustzijn als basis voor het kritisch, verantwoord en effectief omgaan met AI-systemen (Renkema et al., 2025). Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 Deze definitie bouwt voort op bestaande definities van AI-geletterdheid (Long & Magerko, 2020; Long, D., & Magerko, B. (2020). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-16). Association for Computing Machinery
 Ng et al., 2021) Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100041.
 en eerder ontwikkelde raamwerken (Allen & Kendeou, 2023; Allen, L. K., & Kendeou, P. (2023). ED-AI Lit: An interdisciplinary framework for AI literacy in education. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 11(1), 3-10.
 Gonzalez, 2024; Gonzalez, S. (2024). AI literacy and the new digital divide: A global call to action. UNESCO.
 OECD, 2025). OECD (2025). Empowering learners for the age of AI: An AI literacy framework for primary and secondary education. OECD / EU.

AI-geletterdheid omvat daarmee meer dan kennis over AI of het technisch kunnen gebruiken van AI-toepassingen. Het gaat ook om het ontwikkelen van kritisch inzicht, verantwoord handelen en professioneel oordelen in onderwijscontexten.

Aan de hand van het AI-GO!-raamwerk bespreken we de beschikbare wetenschappelijke kennis over de verschillende onderdelen van AI-geletterdheid en wat deze betekenen voor docenten. Daarnaast gaan we in op de kansen en risico’s van AI, wat onderzoek laat zien over de effecten van AI in het onderwijs en manieren waarop docenten en onderwijsinstellingen AI-geletterdheid kunnen versterken. Professionalisering krijgt daarbij bijzondere aandacht.

Het belang van AI-geletterdheid 

Sinds de publieke doorbraak van generatieve AI (GenAI) in 2022 is het gebruik van AI in het onderwijs sterk toegenomen. GenAI is een vorm van artificiële intelligentie die nieuwe inhoud kan creëren, zoals teksten, afbeeldingen, video's en computercode.

Door de combinatie van krachtige modellen en gebruiksvriendelijke interfaces kunnen docenten en studenten AI direct inzetten in hun werk en studie. Daarmee verandert ook de rol van technologie in het onderwijs: waar docenten digitale technologie eerder vooral gebruikten om informatie te zoeken en te verwerken, ondersteunen intelligente systemen nu actief leer- en werkprocessen. AI biedt daarbij duidelijke kansen, maar brengt ook risico's met zich mee (Bond et al., 2024; Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., Pham, P., Chong, S. W., & Siemens, G. (2024). A meta-systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21, Article 4.
 Renkema et al., 2025). Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 Onderwijsprofessionals en studenten die AI-geletterd zijn, kunnen deze kansen en risico's beter inschatten.

Ook vanuit beleid neemt het belang van AI-geletterdheid toe. In de AI Act van de Europese Unie is vastgelegd dat organisaties moeten zorgen voor voldoende AI-geletterd personeel. Voor onderwijsinstellingen is AI-geletterdheid daarmee niet alleen een kwaliteitsvraagstuk, maar ook een voorwaarde om aan wet- en regelgeving te voldoen (Verordening (EU) 2024/1689, art. 4, lid 1). Verordening (EU) 2024/1689 van het Europees Parlement en de Raad van 13 juni 2024 betreffende artificiële intelligentie (AI-verordening). Publicatieblad van de Europese Unie, L 1689, 12 juli 2024.

AI biedt het onderwijs kansen …

De inzet van AI in het onderwijs kan allerlei voordelen opleveren. We noemen er enkele (zie bijvoorbeeld Chow et al., 2022; Chow, S.-M., Lee, J., Hofman, A. D., Van der Maas, H. L. J., Pearl, D. K., & Molenaar, P. C. M. (2022). Control theory forecasts of optimal training dosage to facilitate children’s arithmetic learning in a digital educational application. Psychometrika, 87(2), 559-592.
 Qian et al., 2025; Qian, L., Cao, W., & Chen, L. (2025). Influence of artificial intelligence on higher education reform and talent cultivation in the digital intelligence era. Scientific Reports, 15, Article 6047.
 Zawacki-Richter et al., 2019): Zawacki-Richter, O., Marín, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16, Article 39.

• Docenten die voldoende AI-geletterdheid zijn kunnen AI gebruiken om het onderwijs (verder) te personaliseren. Met AI kunnen ze leer- en instructiemateriaal genereren dat aansluit bij de behoeften van studenten en docenten. Dat maakt onderwijs inclusiever en gevarieerder. 
• AI kan docenten helpen om studievoortgang beter te volgen, toetsen te ontwikkelen, werk automatisch te beoordelen en gerichter feedback te geven. 
• AI is in staat bepaalde administratieve taken over te nemen, wat de werkdruk van docenten en andere onderwijsprofessionals kan verlagen. 
• Instellingen kunnen AI inzetten voor profilering en om voorspellingen te doen. Bijvoorbeeld bij beslissingen rond de toelating van studenten en om studie-uitval te voorspellen). Voor meer informatie, bekijk Studentenuitval verklaren en voorspellen.

… maar heeft ook risico’s 

Naarmate AI vaker wordt gebruikt in het onderwijs, neemt de aandacht voor nadelen en ethische vraagstukken toe. Zo roept AI vragen op over de kwaliteit van leren. Wat betekent het gebruik van AI voor diepgaand leren? En in hoeverre zijn studenten nog in staat kritisch en reflectief na te denken over hun eigen leerproces (Bai & Wang, 2025; Bai, Y., & Wang, S. (2025). Impact of generative AI interaction and output quality on university students’ learning outcomes: A technology-mediated and motivation-driven approach. Scientific Reports, 15(1), Article 24054.
 Lindebaum & Fleming, 2024)? Lindebaum, D., & Fleming, P. (2024). ChatGPT undermines human reflexivity, scientific responsibility and responsible management research. British Journal of Management, 35(2), 566-575.

Het gebruik van AI zet daarmee ook de academische integriteit onder druk. Denk bijvoorbeeld aan vragen rond zelfstandig leren en het gebruik van AI bij toetsen en opdrachten (zie bijvoorbeeld Krammer, 2025). Krammer, S. M. (2025). Is there a glitch in the matrix? Artificial intelligence and management education. Management Learning, 56(2), 367-388.

Daarnaast bestaan er zorgen over een verschuiving van autoriteit onder invloed van AI: beslissingen worden steeds vaker ondersteund of gestuurd door algoritmen in plaats van door mensen. Het 'black box'-karakter van veel AI-systemen versterkt dit. Vaak is onduidelijk hoe een systeem tot een beslissing komt: welke informatie wordt meegenomen, hoe die wordt gewogen en waarom de ene uitkomst boven de andere wordt verkozen. Hierdoor is het lastig om beslissingen te begrijpen, te controleren en ter discussie te stellen. Dit kan ten koste gaan van transparantie, verantwoording en inclusiviteit.

Tegelijkertijd dwingen de snelle technologische ontwikkelingen het onderwijs zich voortdurend aan te passen. Welke invloed AI zal hebben op toekomstige beroepen is nog onzeker. Daardoor is het lastig om precies te bepalen welke kennis en vaardigheden studenten in de toekomst nodig zullen hebben en waarvoor zij worden opgeleid.

Onderzoek naar AI in het onderwijs

Onderzoek naar de langetermijneffecten van AI op het leerproces en de leerprestaties laat vooralsnog een gemengd beeld zien. Ook breder onderzoek naar samenwerking tussen mens en AI levert geen eenduidig positief beeld op. Een combinatie van mens en AI presteert vaak minder goed dan degene die afzonderlijk het beste resultaat behaalt: de mens of AI (Vaccaro et al., 2024). Vaccaro, M., Almaatouq, A., & Malone, T. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293-2303.
 De uitkomsten verschillen echter per type taak. Zo pakt samenwerking bij beslistaken vaak minder goed uit, terwijl zij bij creatieve taken, zoals het genereren van content, juist meerwaarde kan hebben.

Of samenwerking met AI helpt, hangt ook af van wie of wat het sterkst is in een specifieke taak. Wanneer AI beter presteert dan mensen, kan samenwerking juist tot slechtere resultaten leiden, bijvoorbeeld doordat mensen het systeem niet optimaal benutten of corrigeren. Andersom geldt dat samenwerking met AI soms juist kan bijdragen aan betere prestaties wanneer mensen sterker zijn in een bepaalde taak.

Ook binnen het onderwijs zijn de onderzoeksresultaten niet eenduidig. Het gebruik van AI, vaak in de vorm van chatbots, kan bijdragen aan betere leerprestaties. Het inzicht in de langetermijneffecten is echter nog beperkt (Debets et al., 2025; Debets, T., Banihashem, S. K., Joosten-Ten Brinke, D., Vos, T. E., De Buy Wenniger, G. M., & Camp, G. (2025). Chatbots in education: A systematic review of objectives, underlying technology and theory, evaluation criteria, and impacts. Computers & Education, 234, Article 105323.
 Dong et al., 2025). Dong, L., Tang, X., & Wang, X. (2025). Examining the effect of artificial intelligence in relation to students’ academic achievement in classroom: A meta-analysis. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, Article 100400.
 Andere studies laten juist negatieve effecten zien. Zo kan het gebruik van AI ertoe leiden dat studenten minder zelfstandig nadenken, wat in verband wordt gebracht met 'cognitieve luiheid' (Fan et al., 2025). 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.

Wat wel duidelijk naar voren komt, is dat de manier waarop AI wordt ingezet bepalend is voor de effecten ervan. Dat vraagt om AI-geletterdheid bij zowel docenten als studenten.

Onderdelen van AI-geletterdheid

Een AI-geletterde docent begrijpt hoe AI-systemen werken en kent hun mogelijkheden en beperkingen (kennis). Ook kan de docent AI doelgericht inzetten in het onderwijs (vaardigheden) en bewust afwegen wanneer en hoe het gebruik ervan wenselijk is (attituden). Bij deze houding spelen onder meer vertrouwen in AI, AI-zelfeffectiviteit en de motivatie om AI wel of niet te gebruiken een rol. Ethiek vormt het fundament van AI-geletterdheid en richt zich onder meer op eerlijkheid, transparantie en de invloed van AI op het leerproces van studenten.

In het AI-GO!-raamwerk zijn deze componenten uitgewerkt in clusters met bijbehorende indicatoren. Het raamwerk bevat daarnaast een pedagogisch-didactische dimensie, die zich richt op het verantwoord inzetten van AI in het onderwijs.

Hieronder lichten we deze uitwerking kort toe op basis van Renkema et al. (2025). Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 Het volledige overzicht, inclusief referenties, vind je in het AI-GO-raamwerk.

Kennis 

De meeste aandacht in de literatuur gaat uit naar kennis over AI (zie bijvoorbeeld Almatrafi et al., 2024; Almatrafi, O., Johri, A., & Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023). Computers and Education Open, 6, 100173.
 Brandão et al., 2024; Brandão, A., Pedro, L., & Zagalo, N. (2024). Teacher professional development for a future with generative artificial intelligence – An integrative literature review. Digital Education Review, 45, 151-157.
 Casal-Otero et al., 2023). Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: A systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 29.
 Het gaat daarbij in de eerste plaats over feitelijke kennis over AI. Dit bestaat uit begrip van de basisprincipes van AI, kennis over data, algoritmes en de statistiek hierachter en inzicht in hoe AI wordt ontwikkeld en geprogrammeerd. 

Daarnaast is kennis over de toepassing van AI belangrijk: hoe gebruik je AI in een specifiek domein? Welke rol heeft AI in de interactie met docenten? Wat zijn dan de sterktes en zwaktes van AI? Verder is het belangrijk dat je AI kunt verbinden met kennis uit je eigen vakgebied en daarbij kunt samenwerken met professionals uit andere disciplines.

Vaardigheden 

Vaardigheden met AI komen veel terug in de literatuur (zie bijvoorbeeld Almatrafi et al., 2024; Almatrafi, O., Johri, A., & Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023). Computers and Education Open, 6, 100173.
 Laupichler et al., 2022; Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101.
 Lee & Kwon, 2024; Lee, S. J., & Kwon, K. (2024). A systematic review of AI education in K-12 classrooms from 2018 to 2023: Topics, strategies, and learning outcomes. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100211.
 Lintner, 2024) Lintner, T. (2024). A systematic review of AI literacy scales. NPJ Science of Learning, 9(1), 50.
 en gaan over de praktische toepassing van kennis over AI. Binnen deze component onderscheiden we drie samenhangende clusters: 

1. technische vaardigheden
2. cognitieve vaardigheden 
3. interactievaardigheden 

De technische vaardigheden vormen een gelaagd fundament, beginnend bij algemene IT-vaardigheden en datamanagement die nodig zijn om digitale middelen effectief te gebruiken. Dit cluster strekt zich uit tot het operationeel gebruik van specifieke AI-toepassingen en -systemen in de dagelijkse praktijk. Voor meer gespecialiseerde rollen gaat het ook om vaardigheden als programmeren en algoritmisch denken, en het technisch modelleren of ontwikkelen van AI-systemen.

De cognitieve AI-vaardigheden richten zich op de denkprocessen om te werken met AI. Een cruciaal onderdeel hiervan is kritisch denken, waarbij gebruikers AI-output leren beoordelen op betrouwbaarheid, kwaliteit en mogelijke vooroordelen (bias). Daarnaast omvat dit cluster computationeel denken, het vermogen om problemen stapsgewijs en systematisch te benaderen, evenals probleemoplossend vermogen om complexe vraagstukken met behulp van AI aan te pakken en creatieve vaardigheden voor het ontwerpen van innovatieve oplossingen. Ook reflectief denken over de eigen keuzes en de maatschappelijke gevolgen van AI-gebruik valt hieronder.

AI-interactievaardigheden gaan over de communicatie met en over AI-systemen. Dit omvat bijvoorbeeld systemen effectief aansturen via prompts, en resultaten interpreteren en bijsturen. Hiervoor dien je wel te beschikken over technische vaardigheid en kritisch denken. Daarnaast gaat het om AI-output begrijpelijk aan anderen overbrengen, rekening houdend met hun specifieke context. Teams doen er goed aan om in dialoog de waarde van AI-gegenereerde resultaten te wegen en bevragen. Tot slot valt onder de interactievaardigheden ook het vermogen om effectief samen te werken in projecten rond AI-toepassingen ontwerpen, toepassen of evalueren.

Attituden

Attituden vormen een belangrijk onderdeel van AI-geletterdheid (zie bijvoorbeeld Yim & Su, 2025). Yim, I. H. Y., & Su, J. (2025). Artificial intelligence (AI) learning tools in K-12 education: A scoping review. Journal of Computers in Education, 12, 93-131.
 We onderscheiden vier aspecten die hierbij van belang zijn (Renkema et al., 2025): Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 

1. De emoties die AI kan oproepen, zoals wantrouwen, angst en vrees, 
2. AI-zelf-effectiviteit 
3. AI-interesse en motivatie
4. AI-acceptatie

Vertrouwen beïnvloedt of gebruikers bereid zijn AI in te zetten, waar wantrouwen juist een belangrijke belemmering kan vormen. Tegelijk spelen emoties zoals angst en zorgen een rol, bijvoorbeeld rondom de impact van AI op toekomstige beroepen en werkzekerheid.

AI-zelfeffectiviteit verwijst naar het vertrouwen van individuen in hun eigen vermogen om met AI te werken. Dit blijkt bij, zowel docenten als studenten, een belangrijke voorspeller voor het daadwerkelijk gebruik van AI. Veel docenten missen bijvoorbeeld een technische achtergrond, wat vaak leidt tot een laag zelfvertrouwen en een terughoudendheid om AI-gerelateerde leeractiviteiten toe te passen in het onderwijs. 

Daarnaast spelen interesse en motivatie een belangrijke rol: de mate waarin mensen AI als relevant, interessant en betekenisvol ervaren, beïnvloedt in hoeverre ze zich verdiepen in AI en deze actief gebruiken.

AI-acceptatie verwijst naar de bereidheid en ervaren bekwaamheid van individuen om AI te gebruiken, zowel in het onderwijs als in toekomstige beroepscontexten. Acceptatie van AI hangt samen met de mate waarin gebruikers AI zien als een waardevolle aanvulling op hun werk. Zorgen over de impact van AI op beroepen en professionele rollen hebben invloed op de (mate van) acceptatie.

Ethiek 

Ethisch bewustzijn is een cruciale component van AI-geletterdheid en vormt het fundament onder de andere onderdelen van het AI-GO-raamwerk (Renkema et al., 2025). Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 Verantwoord gebruik van AI begint bij het besef dat mensen zelf verantwoordelijk blijven voor de keuzes die zij maken. AI kan het menselijk handelen ondersteunen, maar vervangt niet het menselijk oordeel, de professionele verantwoordelijkheid of de autonomie van gebruikers (Brandão et al., 2024). Brandão, A., Pedro, L., & Zagalo, N. (2024). Teacher professional development for a future with generative artificial intelligence – An integrative literature review. Digital Education Review, 45, 151-157.

Vanuit die verantwoordelijkheid is het belangrijk om zicht te hebben op de gevolgen van AI voor mensen, organisaties en de samenleving. Verschillende studies benadrukken daarom het belang van sociaal verantwoord AI-gebruik (Almatrafi et al., 2024; Almatrafi, O., Johri, A., & Lee, H. (2024). A systematic review of AI literacy conceptualization, constructs, and implementation and assessment efforts (2019–2023). Computers and Education Open, 6, 100173.
 Casal Otero et al., 2023). Casal-Otero, L., Catala, A., Fernández-Morante, C., Taboada, M., Cebreiro, B., & Barro, S. (2023). AI literacy in K-12: A systematic literature review. International Journal of STEM Education, 10(1), 29.
 Daarbij gaat het bijvoorbeeld om vragen over de invloed van AI op werk, kansenongelijkheid en maatschappelijke ontwikkelingen.

Verantwoord gebruik vraagt daarnaast om een kritische beoordeling van AI-systemen zelf. Gebruikers moeten kunnen herkennen of systemen inclusief zijn en in welke mate sprake kan zijn van vooroordelen of discriminatie door bias in data of algoritmen. Ook kennis van transparantie en uitlegbaarheid is belangrijk: welke gegevens verwerkt een AI-systeem, hoe komt het tot bepaalde uitkomsten en welke aannames liggen daaraan ten grondslag? Deze vragen zijn extra relevant omdat veel AI-systemen functioneren als een 'black box' en daardoor moeilijk te doorgronden zijn (Laupichler et al., 2022; Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100101.
 Sperling et al., 2024). Sperling, K., Stenberg, C. J., McGrath, C., Åkerfeldt, A., Heintz, F., & Stenliden, L. (2024). In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, 100169.

Ten slotte spelen privacy, vertrouwelijkheid en databescherming een belangrijke rol. Met name in het onderwijs vraagt het gebruik van AI aandacht voor de manier waarop gegevens van studenten en docenten worden verzameld, opgeslagen en gebruikt, en voor de risico's die daarbij kunnen ontstaan.

AI-geletterdheid als gezamenlijke verantwoordelijkheid

De ontwikkeling van AI-geletterdheid en de toepassing van AI in het onderwijs worden mede beïnvloed door samenwerking binnen teams, organisatorische ondersteuning en beleidsmatige randvoorwaarden. Het AI-GO!-raamwerk brengt dergelijke factoren in kaart op vier niveaus: het individu, het team, de organisatie en het beleid. Hieronder lichten we deze nader toe (zie Van den Boom-Muilenburg et al., 2026). Van den Boom-Muilenburg, E., Renkema, M., Theelen, H., & 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.
 Het teamniveau werken we niet afzonderlijk uit, omdat nog onvoldoende wetenschappelijke kennis beschikbaar is over de invloed van teamfactoren op de ontwikkeling van AI-geletterdheid.

Individu

Voor individuen (docenten en studenten) zijn vier zaken van invloed op de mate van AI-geletterdheid:

1. voorkennis en de toegang tot scholing en training
2. de mogelijkheid om ervaring op te doen met AI in de praktijk
3. de professionele context: niet elke docent heeft bijvoorbeeld dezelfde ruimte of aanleiding om met AI te werken
4. toepassingen die aansluiten bij leerdoelen en leeractiviteiten maken AI effectiever

Organisatie

Op organisatieniveau vraagt AI-geletterdheid om gerichte keuzes. Ontwikkel dus passende leermiddelen en kaders en maak professionalisering rond AI onderdeel van de visie, strategie en bestaande leertrajecten. Ook de randvoorwaarden moeten op orde zijn. Denk aan een goed functionerende ICT-infrastructuur, toegang tot veilige en verantwoorde AI-tools en technische ondersteuning. Daarnaast is samenwerking tussen verschillende disciplines van belang, bijvoorbeeld tussen docenten, IT en beleidsmedewerkers. Helder leiderschap en (HR-)beleid helpen om richting te geven aan en duidelijkheid te bieden over het gebruik van AI in het onderwijs.

Beleid

Op beleidsniveau vraagt versterking van AI-geletterdheid om structurele keuzes. Denk aan investeringen in publieke voorzieningen, duidelijke beleidskaders, landelijke richtlijnen en passende wet- en regelgeving rond gebruik van AI. De overheid speelt hierin een belangrijke rol, onder andere door professionalisering rond AI te stimuleren en te verankeren in het beleid. Samenwerking tussen verschillende sectoren, zoals onderwijsinstellingen, technologiebedrijven en beleidsmakers, helpt om AI-geletterdheid te ontwikkelen in het belang van individuen, organisaties en de maatschappij als geheel. 

AI-geletterdheid bevorderen

Het bevorderen van AI-geletterdheid is een belangrijke opgave voor onderwijsinstellingen. Daarbij bestaat geen universele aanpak: welke competenties nodig zijn en hoe deze ontwikkeld kunnen worden, hangt af van de onderwijscontext, de doelgroep en het beoogde gebruik van AI. Docenten vervullen hierin een sleutelrol, zowel in de begeleiding van studenten als in de toepassing van AI in hun eigen onderwijspraktijk. In dit hoofdstuk gaan we in op de contextafhankelijkheid van AI-geletterdheid en de unieke rol die docenten hierin hebben.

Niveau AI-geletterdheid is contextafhankelijk

Welke invulling AI-geletterdheid krijgt, hangt af van de onderwijscontext. Wat relevant is voor een student informatica in het hoger onderwijs kan sterk verschillen van wat een psychologiedocent in het beroepsonderwijs nodig heeft. Om die reden stelt het AI-GO!-raamwerk de context centraal (Renkema et al., 2025). Renkema, M., Van den Boom-Muilenburg, E., Friso-Van den Bos, I., Theelen, H., Wopereis, I., & Schildkamp, K., (2025). AI-GO! Een raamwerk voor AI-geletterdheid in het onderwijs (AI-GO raamwerk). Npuls.
 Volgens deze benadering bestaat AI-geletterdheid uit verschillende kerncomponenten. Het belang van specifieke clusters en indicatoren en het niveau van beheersing dat nodig is, verschilt per gebruiker, doel en onderwijssituatie – zo wordt ook onderstreept door recent gepubliceerd onderzoek (Boetje et al., 2026). Boetje, J., De Graaf, Z., Van Ginkel, S., Smakman, M., Versendaal, J., & Barendsen, E. (2026). The Human-AI Agency Rubric: A Reflective Instrument for Human-AI Collaboration in Digital Information Problem Solving. SSRN.
 Daarom moet je deze accenten altijd per toepassing en context vaststellen. Andere benaderingen gaan juist uit van vaste, expliciete beheersingsniveaus (Ng et al., 2021). Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers & Education: Artificial Intelligence, 2, Article 100041.

De unieke rol van de docent

Docenten hebben een unieke en centrale rol bij de bevordering van AI‑geletterdheid binnen het onderwijs (zie bijv. Kim & Kwon, 2023). Kim, K., & Kwon, K. (2023). Exploring the AI competencies of elementary school teachers in South Korea. Computers and Education: Artificial Intelligence, 4, Article 100137.
 Niet alleen brengen ze AI‑gerelateerde leerinhoud over, ook ontwerpen ze leeromgevingen waarin studenten hun AI‑geletterdheid kunnen ontwikkelen. De pedagogisch-didactische keuzes van docenten bepalen in belangrijke mate hoe studenten AI leren toepassen en hoe ze er kritisch op reflecteren. Sommige onderzoekers vinden dat AI‑geletterdheid net zo fundamenteel zou moeten zijn als lezen en schrijven (Gonzalez, 2024). Gonzalez, S. (2024). AI literacy and the new digital divide: A global call to action. UNESCO. https://www.unesco.org/en/articles/ai-literacy-and-new-digital-divide-global-call-action
 Die ambitie realiseren vraagt om verdere professionalisering van docenten op het gebied van AI-geletterdheid. 

Aan de slag met docentprofessionalisering

Er is nog weinig onderzoek naar professionalisering die specifiek is gericht op AI-geletterdheid (Sperling et al., 2024). Sperling, K., Stenberg, C. J., McGrath, C., Åkerfeldt, A., Heintz, F., & Stenliden, L. (2024). In search of artificial intelligence (AI) literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, 100169.
 Breder onderzoek naar effectieve docentprofessionalisering biedt wel bruikbare aanknopingspunten

(Sims et al., 2025; Sims, S., Fletcher-Wood, H., O’Mara-Eves, A., Cottingham, S., Stansfield, C., Goodrich, J., ... & Anders, J. (2025). Effective teacher professional development: New theory and a meta-analytic test. Review of Educational Research, 95(2), 213-254.
 Visscher et al., 2025). Visscher, A. J., Dmoshinskaia, N., Pellegrini, M., & Rey-Naizaque, A. (2025). (When) do teacher professional development interventions improve student Achievement? A meta-analysis of 128 high-quality studies. Educational Research Review, 49, Article 100742.
 Op basis daarvan werken we drie aandachtspunten uit voor het versterken van AI-geletterdheid bij docenten:

1. Formuleer heldere doelen en werk planmatig

• Formuleer heldere doelen in de vorm van prestatienormen. Deze geven aan wat docenten moeten kennen en kunnen na afloop van de professionalisering. Selecteer een raamwerk dat voor de eigen context relevant is. Het AI-GO!-raamwerk is bijvoorbeeld een goede basis om deze standaarden uit te werken. Bespreek welke componenten in jouw context relevant zijn en werk deze vervolgens uit in standaarden.
• Werk met actieplannen. Laat docenten plannen maken voor wat en wanneer ze anders gaan doen in hun onderwijs.
• Monitor de vooruitgang in de samen opgestelde doelen en prestatienormen. In hoeverre voldoen docenten al aan de standaarden en waar moeten ze nog aan werken? Docenten kunnen zo ook hun eigen leren reguleren.
• Maak gebruik van betrouwbare bronnen. Gebruik bij voorkeur wetenschappelijke literatuur. 

2. Werk didactisch verantwoord

• Besteed aandacht aan cognitieve belasting: als je nieuwe competenties aanleert is het belangrijk om niet te veel tegelijk aan te bieden. Focus bijvoorbeeld eerst op één specifiek idee of taak, of geef een concreet, helder voorbeeld.
• Herhaal belangrijke concepten regelmatig. Dat helpt om deze te herinneren.
• Zet modellering in: laat zien hoe de gewenste praktijk met AI eruitziet, en werk met observeerbare voorbeelden. 
• Geef concrete, directe instructie over hoe de gewenste praktijk eruit moet zien, en geef heldere aanwijzingen.
• Zorg voor regelmatige feedback: bekrachtig wat goed gaat en geef aan waar studenten nog aan moeten werken. 

3. Faciliteer docenten

• Coaching en oefening: laat docenten binnen én buiten hun lespraktijk oefenen met het gewenste ‘AI-gedrag’. Nieuwe competenties integreren en deze toepassen in de les is complex. Dit vraagt om oefening en coaching.
• Faciliteer de samenwerking tussen docenten, bijvoorbeeld in professionele leergemeenschappen. Hierdoor kunnen docenten elkaar feedback geven, kennis delen, elkaar sociaal ondersteunen en van elkaar leren. Dit bevordert hun motivatie en doorzettingsvermogen, nodig omdat verandering niet makkelijk is.

Een overzicht van werkzame principes rond professionalisering van docenten is te vinden op de themapagina Vormgeven van professionalisering.