Terwijl onderwijsinstellingen naar manieren zoeken om eerlijkheid in het klaslokaal te beschermen, waarschuwen experts dat er geen technische oplossing in zicht is. “Het blijft dweilen met de kraan open,” zegt universitair docent Human-Technology Interaction  Rianne Conijn (TU Eindhoven), die ziet hoe onderwijsinstellingen hun toetsing noodgedwongen moeten herzien. 

Scholen vermoeden steeds vaker dat leerlingen AI gebruiken voor essays en huiswerk, maar het daadwerkelijk aantonen lukt eigenlijk niet. Onderzoek laat zien dat AI-detectietools te onnauwkeurig zijn om als bewijs te dienen. Daardoor kunnen docenten wel een vermoeden hebben, maar nauwelijks ingrijpen. “Het is gewoon heel lastig om het te bewijzen,” zegt Conijn. Docenten herkennen het vaak aan een veranderde schrijfstijl of plotseling niveauverschil, maar met deze vermoedens kunnen ze niks bewijzen.

Ook onderwijsbeleid bevestigt dat probleem. De Onderwijsinspectie meldt dat examencommissies steeds vaker meldingen krijgen van vermoedelijke AI-fraude, terwijl universiteiten zoals de Rijksuniversiteit Groningen hebben vastgelegd dat AI-detectiescores niet gebruikt mogen worden bij fraudebeslissingen vanwege de grote kans op fouten. Zo blijft het gat tussen herkennen en bewijzen bestaan.

Scholen veranderen hun toetsing

Doordat fraude nauwelijks aantoonbaar is, veranderen opleidingen hun opdrachten. Conijn ziet dat opleidingen zoeken naar manieren van toetsen waarbij AI weinig toevoegt of waarbij zichtbaar wordt hoe een leerling het heeft gebruikt. “Je moet nagaan: welk type assignment past bij de leerdoelen, waardoor ik zeker kan zijn dat AI geen toegevoegde waarde heeft of überhaupt niet gebruikt kan worden.”

In de praktijk betekent dat een verschuiving richting opdrachten waarin het denkproces centraal staat, zoals presentaties of mondelingen. Ook experimenteren opleidingen met het inleveren van prompts en AI-output, zodat zichtbaar wordt hoe een leerling precies heeft gewerkt. Die trend wordt ook beschreven in het Npuls-rapport Smarter Education with AI, waarin opleidingen worden opgeroepen toetsvormen te ontwerpen die AI-gebruik transparant maken.

Technische oplossingen lopen vast

Ondertussen wordt er gezocht naar manieren om AI-gebruik zichtbaar te maken, maar volgens Conijn loopt die aanpak telkens vast. “Er zijn wel wat experimenten geweest, maar dan worden er meteen weer tools gemaakt die watermerken kunnen verwijderen. Het blijft een beetje dweilen met de kraan open.”

Het onderzoek waar Conijn naar verwijst, laat zien dat detectietools kwetsbaar zijn voor manipulatie, onnauwkeurig werken en zelfs foutpositieven kunnen opleveren wanneer een leerling wél zelf heeft geschreven. Ook beleidsdocumenten waarschuwen dat technische detectie voorlopig geen betrouwbare basis biedt voor onderwijsbeslissingen.

Daardoor blijft de kwetsbaarheid bestaan: bij thuisopdrachten kan AI worden gebruikt zonder dat iemand dat ooit zeker weet.

Vaardigheden verdwijnen niet, ze verschuiven

De zorgen dat AI belangrijke vaardigheden wegneemt, heeft Conijn niet. Ze benadrukt dat leerlingen basiskennis nodig hebben om AI goed te kunnen gebruiken. “Voor het juiste gebruik van AI heb je basisvaardigheden nodig.” Volgens haar worden nieuwe vormen van kritisch denken alleen maar belangrijker. “Ik denk dat het zeker mag voor een bepaalde opdracht, maar voor bepaalde basisvaardigheden is het handig dat het ook af en toe niet wordt gebruikt. Het is echt om en om.” Het RUG-beleid sluit daar bij aan: studenten moeten leren kritisch te beoordelen wat AI aanlevert, omdat fouten, bias en onvolledigheid regelmatig voorkomen.