Twee artefacten,
één onderzoekslijn
Een wegwerp-probe en een boundary object. Geen van beide was bedoeld als eindproduct — de waarde zat in wat ze losmaakten bij studenten, bij collega's, en in het onderzoek zelf.
StudyCoach AI
Kernkenmerk: de AI draait het initiatief om. In plaats van antwoorden te leveren stelt hij reflectieve wedervragen — didactisch verankerd in Bloom, Kolb, Miller en Zimmerman.
Opbrengst: een AI die zich als coach voordoet wekt een relationele verwachting die hij niet kan waarmaken. Studenten leerden snel hoe ze het terugvragen konden omzeilen. Dat inzicht stuurde het hele vervolgontwerp.
Versie 1.0 — wegwerp-probe. De waarde zat in het inzicht, niet in herbruikbaarheid.
Open in ChatGPT ↗| Doel | Verkennen of een AI die vragen terugstelt de metacognitie en zelfregulatie activeert, en daarmee de rol van de docent als curator zichtbaar maakt. |
|---|---|
| Platform | Custom GPT op ChatGPT — geen eigen broncode; gedrag in de instructies. |
| Didactische basis | Bloom (cognitief niveau), Kolb (leeringang), Miller (competentieniveau), Zimmerman (zelfregulatie). |
| Testhistorie | Beproefd voorjaar 2026, voorafgaand aan het eerste meetmoment van de AI-docent. Reacties via online vragenlijst. |
| Archief | Beschrijving + screenshots + GPT-instructies als tekstbestand in XPLog-entry Masterpiece. |
AI-docent — Kunststof v1.0
Twee harde ontwerpkeuzes: de gesloten-bron-regel (uitsluitend binnen de aangeleverde lesstof) en het diagnose-eerst-protocol (Bloom, Kolb, Vygotsky, Zimmerman, Sweller — per vraag weggeschreven in het logboek).
Testbevinding: vrijwel niemand noemde het een docent. Eerder een voorlezer, zoekmachine of filmpje. Het gesloten systeem werkte aantoonbaar — maar werd juist daardoor als dunner ervaren.
Open live ↗AI-docent — Meadows v2.0
Nieuw in versie 2.0: adaptief intakescherm dat het kennisniveau stuurt, verbeterde neurale stem, denkvraag-overlay halverwege de les. Ingezet op het afstudeer-event als meetmoment.
Bevinding op het event: bezoekers stopten bij de posters, niet bij de app. Resonantie ontstond rondom het vraagstuk — niet rondom de demo. Dat verschil was zelf de output van dit meetmoment.
Open live app ↗| Doel | Niet de beste AI-docent bouwen, maar een artefact waarmee het onderzoek gevoerd kon worden. Het logboek vormt het onderzoekshart en de brug naar de co-docent. |
|---|---|
| Architectuur | Webapp: slidegestuurd, neurale spraak (Azure TTS), chat via taalmodel (Gemini Flash). Gesloten-bron-regel + diagnose-eerst-protocol per vraag. |
| Logboek | Elke vraag-antwoordronde weggeschreven met diagnose, bronverwijzing en responstype — downloadbaar als sessielogboek. |
| Versies | v1.0 — eerste meetmoment in de eigen klas (Kunststof). v2.0 — afstudeer-event (Meadows, adaptieve intake, betere stem, denkvraag-overlay). |
| Begeleiding student | Les-URL openen → intake doorlopen → les volgen → vragen stellen → sessielogboek downloaden. |
| Testhistorie v1 | Mei 2026, eigen eerstejaarsklas, ±15 studenten, 13 enquêtes. Gesloten systeem werkte; ervaren als dunner dan een menselijke les. |
| Testhistorie v2 | Afstudeer-event mei 2026. Posters trokken meer gesprek dan de app. Kantelend gesprek volgde. |
Hoe een studentvraag
door het systeem stroomt
De posters als
systeemverhaal
Op het afstudeer-event vertelden de posters het systeem- en onderzoeksverhaal rondom de artefacten. Ze trokken méér gesprek dan de demo zelf — en dat verschil was de bevinding.
En de co-docent? De co-docent — de bestemming van het onderzoek — is bewust géén derde artefact op deze pagina. Hij is nog niet gebouwd of getest; hij is de beredeneerde vervolgrichting die uit deze twee artefacten volgt. Zie de rationale voor de onderbouwing.