De redenering
onder het ontwerp
Waarom is het zo ontworpen, en wat heeft de interventie geleerd over het vraagstuk? Onpersoonlijk en publiceerbaar register — de journeyverdieping staat op de Design Journey-pagina.
Wanneer een AI-model binnen enkele seconden een vraag beantwoordt die de docent niet direct kan beantwoorden, dringt zich een ongemakkelijke vraag op. Als solo-docent overtuigt de AI niet — maar als co-docent náást de docent krijgt dezelfde techniek wél waarde. Het logboek van interacties maakt zichtbaar wat anders als hollow learning ongezien aan het algoritme wordt uitbesteed.
Frame van het vraagstuk: hollow learning. Werk dat er aan de oppervlakte perfect uitziet, terwijl de cognitieve worsteling die diep leren voedt aan het algoritme wordt uitbesteed. Het is een wicked problem: studenten gebruiken AI massaal maar zelden bewust, de docentrol verschuift, en student, docent en instelling spreken een andere taal over goed onderwijs.
LiSMD & de DDI-helix
Het onderzoek beweegt langs de drie ruimtes van het LiSMD-raamwerk — problem, design en solution space — aangedreven door de DDI-helix: elk artefact is gebouwd om te leren, en elk leren stuurt het volgende ontwerp.
De defining moments
De StudyCoach-probe
Custom GPT die vragen terugstelt (Gaver et al., 1999). Hypothese: wie de vraag aanscherpt, doordenkt het probleem dieper. Moest gebruik losmaken, niet imponeren.
Probe · Wegwerp · Problem space
De AI-docent-webapp
Vijf didactische raamwerken in één systeemprompt. De vertaalslag van didactisch raamwerk naar exacte gedragsregel scherpte de onderzoeksclaim aan: pas door het op te schrijven werd duidelijk wat de claim inhield.
Boundary object · Design space → Solution spaceHet eerste meetmoment
Toen de chatfunctie uitviel, stelden studenten hun vragen weer aan de docent — precies de terugvalroute die bij een co-docent de bedoelde standaard is. Een onbedoeld experiment dat de co-docent-richting vooruitliep.
Solution space · Indicatieve bevindingen
Het gesprek dat de vraag kantelt
Niet vervanger, niet zelfstandige les, maar co-docent náást de docent. In termen van Dorst (2015): frame-innovatie. Methodisch het scharnierpunt van het onderzoek.
Design space · Frame innovation · Dorst 2015Wat de interventies
lieten zien
Centrale uitkomst. Als zelfstandige docent overtuigt de AI niet — maar als betrouwbare, begrensde vraagbeantwoorder náást de docent heeft dezelfde techniek wél waarde, met een logboek dat de interacties tot leerbron maakt.
StudyCoach-probe
Studenten voelden zich uitgedaagd scherper te formuleren. Neveneffect: een sceptische collega ging anders denken over AI in het onderwijs. Kleine systeemverandering — een betrokkene kantelde.
Eerste meetmoment
Woordassociatie: voorlezer, zoekmachine, filmpje — vrijwel nooit docent. Gesloten systeem werkte, maar werd als dunner ervaren. Twee thema's: monotone spraak en sociaal gemis.
Het event
Posters trokken meer gesprek dan de app. Resonantie ontstond rondom het vraagstuk, niet rondom de demo. Die mismatch was de output van dit meetmoment.
Kanteling
Niet het prototype zelf, maar het opnieuw kaderen van zijn rol leverde de belangrijkste kennis op. Frame-innovatie (Dorst, 2015) als methodisch scharnierpunt.
Vervolgrichting
De co-docent bouwen
Rol scherpstellen (tijdens én buiten de les), co-design met collega-docenten, logboek operationaliseren als leerbron, vervolgmeting met stabiele technische basis.
Overdraagbaar principe
Beoordeel een AI-interventie op het leverage point waar zij aangrijpt en op haar richting — niet op haar technologische aantrekkelijkheid. Format herbruikbaar voor elke docent met een theorievak.
4R-balans
Literatuurlijst
Anderson, G. L., & Herr, K. (1999). The new paradigm wars. Educational Researcher, 28(5), 12–40.
Binder, T., Brandt, E., Ehn, P., & Halse, J. (2011). Design things. MIT Press.
Bloom, B. S. (1956). Taxonomy of educational objectives. Longmans, Green.
De Visser, S. (2025). Starterkit voor IPO Windesheim studenten [Intern rapport]. Windesheim.
Digital Education Council. (2024). Global AI Student Survey 2024.
Dorst, K. (2015). Frame innovation: Create new thinking by design. MIT Press.
Engeström, Y. (2001). Expansive learning at work. Journal of Education and Work, 14(1), 133–156.
Gaver, B., Dunne, T., & Pacenti, E. (1999). Design: Cultural probes. Interactions, 6(1), 21–29.
Hattie, J. (2009). Visible learning. Routledge.
HEPI & Kortext. (2025). Student Generative AI Survey 2025 (Policy Note 61).
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial intelligence in education. CCR.
Hutchinson, H., et al. (2003). Technology probes. Proceedings CHI 2003, 17–24.
Jo, H. (2024). From concerns to benefits. IJETHE, 21, art. 35.
Jones, P., & Van Ael, K. (2023). Design journeys through complex systems. BIS Publishers.
Kneyber, R., Sluijsmans, D., Devid, & López, R. (2022). Formatief handelen. Phronese.
Kolb, D. A. (1984). Experiential learning. Prentice Hall.
Kuipers, D. A. (2019). Design for transfer [Proefschrift]. RUG.
Kuipers, D. A., Goris, J., & Hovingh, J. W. (2025). In Applied design research: The societal impact. CRC Press.
Luckin, R., et al. (2016). Intelligence unleashed. Pearson.
Meadows, D. H. (1999). Leverage points: Places to intervene in a system. Sustainability Institute.
Meadows, D. H. (2008). Thinking in systems: A primer. Chelsea Green.
Miller, G. E. (1990). The assessment of clinical skills. Academic Medicine, 65(9), S63–S67.
Noddings, N. (1984). Caring. University of California Press.
OECD. (2024). AI and the future of education.
Rittel, H. W. J., & Webber, M. M. (1973). Dilemmas in a general theory of planning. Policy Sciences, 4(2), 155–169.
Star, S. L., & Griesemer, J. R. (1989). Boundary objects. Social Studies of Science, 19(3), 387–420.
SURF. (2024). Visie op AI in het hoger onderwijs.
Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving. Cognitive Science, 12(2), 257–285.
Uijl, S., et al. (2026). Educating in the age of GenAI. Trends in Higher Education, 5(2), 47.
Van Mierlo, B., et al. (2010). Reflexive monitoring in action. Wageningen/Amsterdam.
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society. Harvard University Press.
Wenger, E., Trayner, B., & de Laat, M. (2011). Promoting and assessing value creation. Open Universiteit.
Zawacki-Richter, O., et al. (2019). Systematic review of AI in higher education. IJETHE, 16(1), 39.
Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner. Theory Into Practice, 41(2), 64–70.
Generatieve AI is aanwezig als onderzoeksobject (StudyCoach = GPT-4, AI-docent = Gemini Flash + Azure TTS) en als schrijf- en structuurhulp (ChatGPT en Claude als sparringpartner en redacteur). AI is niet ingezet om hele secties zelfstandig te genereren; alle inhoudelijke keuzes, formuleringen en interpretaties zijn door de auteur gemaakt en gecontroleerd. Bronverwijzingen zijn door de auteur geverifieerd.