AI doordacht gebruiken voor leren. Gaat dat wel lukken (denk aan de smartphone)?

AI-toepassingen kunnen het leren ondersteunen als ze op een verstandige manier worden gebruikt. Maar zullen we dat ooit gaan doen? Met de smartphone is dat immers ook vooralsnog niet gelukt. In deze blogpost kijk ik vanuit drie perspectieven naar wat we kunnen leren van smartphones als het gaat om een wijs gebruik van AI-toepassingen.

Het gebruik van ‘AI’ voor leren kan leiden tot didactische drama’s, bijvoorbeeld als lerenden afhankelijk worden van AI-toepassingen voor het geven van feedback of als zij het leerproces ‘outsourcen’ naar AI-toepassingen. AI kan echter ook ondersteunen bij leerprocessen. Dat vraagt om een doordacht gebruik, zo heb ik in mijn blogposts al vaker geschreven.

Jaren geleden werden er ook regelmatig pleidooien gehouden voor een doordacht gebruik van de smartphone bij leren, opleiden en onderwijs (ook door mij). Of smartphones het leren zouden verstoren of versterken was afhankelijk van de manier waarop deze middelen zouden worden ingezet. Over het algemeen zijn we daar sinds de brede adoptie van de smartphone zo’n vijftien jaar geleden niet goed in geslaagd. Smartphones bleken vooral stoorzenders te zijn die voor de nodige onrust zorgden binnen een school. Dat lag overigens niet alleen aan de smartphones, maar vooral ook door de apps zoals Snapchat en TikTok die door lerenden massaal via smartphones worden gebruikt.

Daarom is er in Nederland uiteindelijk voor gekozen om de smartphones -in ieder geval in het basis- en voortgezet onderwijs- praktisch uit het onderwijs te verbannen. De eerste ervaringen hiermee zijn positief, zo blijkt uit een eerste rapportage (waarin naar opvattingen van schoolleiders is gevraagd):

Scholen geven aan positieve effecten te zien op concentratie, welbevinden en klasklimaat. Het is nog te vroeg om uitspraken te doen over de effecten op leerprestaties.

Zullen we er wel in slagen om AI-toepassingen op een wijze manier in te zetten? Daarvoor is goed om te verkennen wat we kunnen leren van smartphones met sociale media als het gaat om een doordacht gebruik van AI-toepassingen. Ik doe dat vanuit drie perspectieven.

Het eerste perspectief heeft te maken met ervaren voordelen en nadelen, in relatie tot de gebruiker. Smartphones en AI-toepassingen hebben gemeen dat een verkeerd gebruik in beide gevallen leidt tot korte termijn beloningen, en nadelen op lange termijn. Bij een smartphone met sociale media zorgen notificaties, berichten van vrienden, grappige korte video’s en dergelijke voor plezier en voor een ‘dopamineshot’. Smartphones met daarop sociale media bieden onmiddellijke afleiding bij saaie of lastige taken. Een niet-doordacht gebruik leidt lerenden echter af van het leren, faciliteert online pesten, verstoort het sociale klimaat, kan leiden tot stress en verstoort de rust die nodig om prettig in een school te verkeren. Daardoor kunnen lerenden op termijn slechtere leerresultaten behalen. De kortstondige bevrediging gaat dan ten koste van tijd voor onder meer onderwijs en slaap. Met negatieve gevolgen voor het leren zelf.

AI-toepassingen zoals ChatGPT voor verwerkingsopdrachten lijken aantrekkelijk omdat ze direct een behoorlijk goed resultaat opleveren zonder veel moeite. Echter, studies tonen dat onzorgvuldig gebruik van ChatGPT en andere toepassingen zonder begeleiding geen verbetering geeft in leerprestaties en het ontwikkelen van hogere-orde denkvaardigheden kan belemmeren. Je bent dus sneller klaar, maar leert minder.

In beide gevallen verklaart het adolescentenbrein waarom jongeren vaak de voorkeur geven aan een korte termijn beloning boven langetermijnvoordelen. Het emotionele beloningssysteem is actief, terwijl hersengebieden voor planning en impulscontrole nog in ontwikkeling zijn. Keuzes tussen directe en uitgestelde beloningen laat verhoogde activiteit in beloningsgebieden zien, terwijl controlerende prefrontale gebieden relatief zwak zijn. Dit verklaart waarom jongeren strategieën kiezen die snel resultaat opleveren, zelfs ten koste van hun leerproces op langere termijn. Overigens kiest ook menig volwassene graag voor de meest makkelijke weg.

Het tweede perspectief heeft te maken met het verslavende karakter van media. Het is m.i. belangrijk dat je je realiseert dat smartphones verschillen van AI-toepassingen als het gaat om de verslavende werking. Smartphoneverslaving is een groeiend probleem onder jongeren. Onderzoek laat zien dat 20-30% van de adolescenten verslavingsachtige symptomen vertoont bij smartphonegebruik, waarbij sprake is van tolerantie, onthoudingsverschijnselen en verlies van controle. Sociale media versterken dit effect doordat elke notificatie en ‘likes’ de reeds genoemde dopaminebeloning vrijmaakt in het brein. De algoritmes achter sociale media zijn specifiek ontworpen om aandacht vast te houden door gepersonaliseerde content aan te blijven bieden. Het naar beneden ‘swipen’ is niet voor niets weleens vergeleken met het mechanisme van de ‘eenarmige bandiet’. Bij het gebruik van sociale media wordt een feedbackloop gecreëerd die dan ook bijzonder verslavend werkt voor jongeren vanwege hun gevoelige beloningssysteem (Debasmita et al, 2025).

Generatieve AI-toepassingen zoals chatbots kunnen ook 24/7 directe interactie en ‘instant gratification‘ bieden. Gebruikers kunnen daardoor afhankelijk worden van deze applicaties. Psychologen waarschuwen dat intensief gebruik van chatbots ertoe kan leiden dat jongeren bij het minste probleem naar AI grijpen, ten koste van echte sociale interactie en zelfstandig probleemoplossen. Overdadig vertrouwen op AI-tools kan bovendien het kritisch denken ondermijnen.

Toch is er m.i. een belangrijk verschil met smartphones en sociale media. Generatieve AI zijn echt anders ontworpen. Je krijgt niet door te swipen snel gepersonaliseerde content te zien. Ik sluit overigens niet uit dat ontwikkelaars van AI-toepassingen mechanismen in zullen bouwen die verslaving kunnen bevorderen. Als bedrijven als Alphabet en Meta dit eerder hebben gedaan, waarom zouden ze nu wel meer maatschappelijk verantwoordelijk gedrag laten zien?

Het derde perspectief is de vraag of je gebruikers wel kunt leren om doordacht om te gaan met deze toepassingen. Of is dit vechten tegen de bierkaai? Onderzoek laat zien dat jongeren wel degelijk betere leerstrategieën en zelfregulatievaardigheden kunnen aanleren, mits ze goed begeleid worden. Veel middelbare scholieren hebben een beperkt begrip van effectieve leerstrategieën en gebruiken vaak oppervlakkige technieken zoals herlezen, omdat ze niet beter weten. Ze onderschatten het nut van diep verwerken en geven de voorkeur aan passieve strategieën die minder cognitieve inspanning kosten. Het expliciet aanleren van leerstrategieën leidt tot meetbare verbeteringen in strategiegebruik en zelfsturend leren (Rogiers et al, 2020). Je kunt de voorkeur van kortertermijnbeloningen dus doorbreken. Gebruikers kunnen ook afkicken van een verslaving. Een belangrijke voorwaarde dat het aanleren hiervan niet incidenteel plaatsvindt, maar doordacht en herhaald gebeurt. Lerenden moeten nieuwe leerstrategieën oefenen, feedback krijgen en het nut ervaren.

Het is voor mij de vraag of onderwijsinstellingen jongeren expliciet en structureel geleerd hebben om wijs met een smartphone om te gaan. Het staat voor mij als een paal boven water dat onderwijsinstellingen wel moeten investeren in AI-geletterdheid en zelf AI-vloeiendheid van lerenden. Lerenden zullen namelijk hun leven lang moeten werken met AI-tools. Op hun werk en in de privésituatie. Waar leren zij anders op een wijze manier deze applicaties gebruiken?

Samenvattend kun je dus stellen dat smartphones met sociale media en AI-toepassingen allebei gericht zijn op kortetermijnbeloningen, waar met name niet-volwassen lerenden extra gevoelig voor zijn. Smartphones met sociale media zijn (vooralsnog?) echter meer verslavend dan AI-toepassingen. Gelukkig kunnen we lerenden (jong en oud) ook leren hoe zij op een doordachte manier gebruik kunnen maken van digitale technologieën. Maar dan moeten we daar wel serieus werk van maken! En, ja, dat geldt eigenlijk ook voor smartphones.

Bronnen

De, Debasmita & Jamal, Mazen & Aydemir, Eda & Khera, Anika. (2025). Social Media Algorithms and Teen Addiction: Neurophysiological Impact and Ethical Considerations. Cureus. 17. 10.7759/cureus.77145.

Rogiers, A., Merchie, E., and Van Keer, H. (2020). Learner profile stability and change over time: the impact of the explicit strategy instruction program “learning light”. J. Educ. Res. 113, 26–45. doi: 10.1080/00220671.2019.1711005

Voor het schrijven van deze bijdrage heb ik gebruik gemaakt van ChatGPT: https://chatgpt.com/s/dr_686e93b87d0881919cba6ded53aee4e4