COLUMN Martijn Aslander
Foto: Daniel Maissan
Martijn Aslander
Technologiefilosoof, internationaal spreker, auteur
Vraag leerlingen in het laatste jaar van de middelbare school waarom Wikipedia niet altijd een goede bron is, en de meesten kunnen dat prima uitleggen. Vraag diezelfde leerlingen hoe zij in de loop der jaren hun aantekeningen, bronnen en werkstukken zo organiseren dat ze er later nog iets aan hebben, en het gesprek valt stil. In onze haast om AI-geletterdheid het onderwijs in te krijgen slaan we iets wezenlijks over: we leren leerlingen vrijwel nergens systematisch omgaan met informatie.
HIPPE TERMEN
Aan hippe termen geen gebrek: digitale vaardigheden, informatievaardigheden, mediawijsheid, 21st century skills, digitale geletterdheid en inmiddels natuurlijk AI-geletterdheid. Ik zocht echter dagenlang tevergeefs naar een curriculum waarin een leerling stap voor stap leert informatie vast te leggen, te ordenen, te filteren en terug te vinden, als vaardigheid die door een hele opleiding heen wordt opgebouwd, in plaats van een eenmalige oefening bij een werkstuk of een toevallige docent. In de curricula en kaders die ik vond, richt informatievaardigheid zich voornamelijk op zoeken, bronnen beoordelen en betrouwbaarheid herkennen. Dat is allemaal nuttig en belangrijk, maar slechts een deel van wat je nodig hebt om informatie werkelijk te kunnen hanteren. Tijdens je studie, maar zeker ook later in je werk.
Leerlingen doorlopen honderden lessen, lezen duizenden pagina’s en maken werkstukken en presentaties. Intussen groeit op hun laptop een verzameling downloads, screenshots, PowerPoints, mails, Google Docs en bestanden met namen als definitief-versie2-echtdefinitief.docx. Na de toets verdwijnt het meeste daarvan uit beeld, omdat het systeem zelden iets anders vraagt: we beoordelen het werkstuk, de presentatie of de toets, maar niet de kennisstructuur die iemand in de loop van de jaren opbouwt. Dat is een gemiste kans. Want informatie hanteren heeft rechtstreeks betrekking op leren.
WENSELIJKE FRICTIE
Nieuwe kennis beklijft beter wanneer je haar actief uit je geheugen probeert op te halen – active recall of retrieval practice. Dat werkt nog beter wanneer je het ophalen over langere tijd verspreidt: spaced repetition. Daar raakt een algemener principe aan dat je desirable friction zou kunnen noemen: wenselijke frictie. In de leerpsychologie spreekt men meestal over desirable difficulties. Het idee erachter is vrij eenvoudig. Niet alle moeite staat leren in de weg. Sommige moeite is juist nodig om te leren. Soms heb je frictie nodig om iets goed te kunnen onthouden.
Frictie is er genoeg in het onderwijs. Een beroerde digitale leeromgeving, drie keer moeten inloggen of twintig minuten zoeken naar een bestand – dat is ook frictie. Maar het is frictie van de verkeerde soort. Wenselijke frictie kunnen we inbouwen in de lessen. Dat kan bijvoorbeeld bestaan uit twee bronnen naast elkaar leggen en ontdekken dat ze iets anders beweren, of in eigen woorden iets formuleren dat je geleerd hebt, of een nieuwe gedachte verbinden met iets wat je maanden geleden hebt geleerd. Hierdoor moet je zelf iets met de informatie doen in plaats van haar alleen te ontvangen.
ORDENEN IS DENKEN
AI is fenomenaal goed in het verwijderen van frictie. Het kan hoofdstukken samenvatten, razendsnel flashcards maken, aantekeningen ordenen en belangrijke begrippen in kaart brengen. Of verbanden leggen en conclusies schrijven. Dat gemak heeft ook een prijs: AI kan precies het denkwerk overnemen waardoor leren plaatsvindt. Een onderschat risico van AI in het onderwijs is niet dat het verkeerde antwoorden geeft, maar juist dat het goede antwoorden geeft zonder dat de leerling het denkwerk heeft hoeven doen.
Dit heeft alles te maken met informatiekunde. Informatie zelf kunnen hanteren vergt namelijk óók denkwerk. En dat hoort in het onderwijs thuis en mist nu nagenoeg overal.
Wie moet bepalen wat de kern van een tekst is, waar een aantekening thuishoort, welke bron een bewering ondersteunt en wat verband houdt met iets wat eerder is geleerd, moet betekenis geven. Begrijpen waarom je iets zou moeten ordenen en weten hoe je dat praktisch doet, zijn niet los van elkaar te zien. Wie niet weet hoe een systeem werkt, waar je iets opslaat of hoe je het terugvindt, heeft ook minder mogelijkheden om bewust over die ordening na te denken. De praktische vaardigheid en het denkwerk grijpen in elkaar.
SLIMMER WORDEN
Daarmee wordt onze haast rond AI-geletterdheid wat vreemd. We willen leerlingen leren werken met de bovenste laag, terwijl ze nauwelijks leren de informatielaag eronder te bouwen. Een taalmodel kan uitstekend patronen herkennen, teksten vergelijken en mogelijke verbanden aanwijzen. Wat het niet vanzelf weet, is wat in jouw wereld waar is. Daarvoor heb je bronnen nodig, context, herkomst en structuur. Je moet verschil kunnen zien tussen iets wat bevestigd is, iets wat je vermoedt en iets wat je gewoon nog niet weet.
We leren leerlingen de bovenlaag van AI te gebruiken, zonder ze de informatielaag eronder te leren bouwen. Het bouwen van die laag zou een belangrijk onderdeel van het leren zelf moeten zijn.
Een leerling die aantekeningen maakt moet die ergens laten. Waar sla je ze op, en waarom daar? Hoe vind je ze maanden later terug? En weet je dan nog waarom je ze ooit maakte? Dat lijken praktische vragen, maar het zijn ook vragen over kennis. Taalmodellen zijn gemaakt om gaten te vullen. Ook met onvolledige informatie kunnen ze een waarschijnlijk vervolg produceren. Dat het waarschijnlijk klinkt, zegt nog niets over de betrouwbaarheid ervan. Bij kennisvorming hoeft een gat helemaal niet te worden gevuld. Soms weten we iets gewoon niet. Ook het besef dat je iets niet weet, is op zich al informatie.
Goed georganiseerde informatie maakt AI niet automatisch slimmer. Maar het zorgt er wel voor dat AI minder hoeft te gokken. Zelf die informatie organiseren zorgt er ondertussen voor dat de mens moet nadenken.
ZELF KENNIS KUNNEN OPBOUWEN
We moeten AI vooral gebruiken om de zinloze frictie te verwijderen. Administratief gedoe, dubbel werk of het zoeken naar dingen die gewoon vindbaar hadden moeten zijn. Maar met productieve frictie moeten we voorzichtiger zijn. Als leerlingen nooit meer zelf informatie hoeven op te halen, te ordenen, te verbinden, te vergelijken en te formuleren, dan automatiseren we precies datgene weg waarvoor zij naar school kwamen. Om te leren leren. De grote uitdaging voor het onderwijs is dan niet zozeer hoe we kinderen leren omgaan met AI, maar hoe we ze leren omgaan met informatie, zodat ze zelf kennis kunnen opbouwen. Misschien is AI-geletterdheid dus niet het nieuwe vak waar het onderwijs naar zoekt. AI heeft wél heel zichtbaar gemaakt welk vak we al die tijd nauwelijks hebben onderwezen: informatiekunde.
> Reageren op de inhoud? Mail naar redactie@informatieprofessional.nl of deel je gedachten op LinkedIn. <
‘Een onderschat risico van AI in het onderwijs is dat het goede antwoorden geeft zonder dat de leerling het denkwerk heeft hoeven doen’
‘We leren leerlingen de bovenlaag van AI te gebruiken, zonder ze de informatielaag eronder te leren bouwen’
‘Als leerlingen nooit meer zelf informatie hoeven hanteren, automatiseren we precies datgene weg waarvoor zij naar school kwamen’
Vanuit de Pilot Informatieautonomie ben ik samen met spelers uit de onderwijswereld en de KNVI bezig om voor de hele onderwijsketen het vak informatiekunde te herontwerpen, met als doel dit rond 2028 in het curriculum te krijgen.
IP | vakblad voor informatieprofessionals | 07 / 2026
COLUMN Martijn Aslander
Martijn Aslander
Technologiefilosoof, internationaal spreker, auteur
Foto: Daniel Maissan
Vraag leerlingen in het laatste jaar van de middelbare school waarom Wikipedia niet altijd een goede bron is, en de meesten kunnen dat prima uitleggen. Vraag diezelfde leerlingen hoe zij in de loop der jaren hun aantekeningen, bronnen en werkstukken zo organiseren dat ze er later nog iets aan hebben, en het gesprek valt stil. In onze haast om AI-geletterdheid het onderwijs in te krijgen slaan we iets wezenlijks over: we leren leerlingen vrijwel nergens systematisch omgaan met informatie.
HIPPE TERMEN
Aan hippe termen geen gebrek: digitale vaardigheden, informatievaardigheden, mediawijsheid, 21st century skills, digitale geletterdheid en inmiddels natuurlijk AI-geletterdheid. Ik zocht echter dagenlang tevergeefs naar een curriculum waarin een leerling stap voor stap leert informatie vast te leggen, te ordenen, te filteren en terug te vinden, als vaardigheid die door een hele opleiding heen wordt opgebouwd, in plaats van een eenmalige oefening bij een werkstuk of een toevallige docent. In de curricula en kaders die ik vond, richt informatievaardigheid zich voornamelijk op zoeken, bronnen beoordelen en betrouwbaarheid herkennen. Dat is allemaal nuttig en belangrijk, maar slechts een deel van wat je nodig hebt om informatie werkelijk te kunnen hanteren. Tijdens je studie, maar zeker ook later in je werk.
Leerlingen doorlopen honderden lessen, lezen duizenden pagina’s en maken werkstukken en presentaties. Intussen groeit op hun laptop een verzameling downloads, screenshots, PowerPoints, mails, Google Docs en bestanden met namen als definitief-versie2-echtdefinitief.docx. Na de toets verdwijnt het meeste daarvan uit beeld, omdat het systeem zelden iets anders vraagt: we beoordelen het werkstuk, de presentatie of de toets, maar niet de kennisstructuur die iemand in de loop van de jaren opbouwt. Dat is een gemiste kans. Want informatie hanteren heeft rechtstreeks betrekking op leren.
WENSELIJKE FRICTIE
Nieuwe kennis beklijft beter wanneer je haar actief uit je geheugen probeert op te halen – active recall of retrieval practice. Dat werkt nog beter wanneer je het ophalen over langere tijd verspreidt: spaced repetition. Daar raakt een algemener principe aan dat je desirable friction zou kunnen noemen: wenselijke frictie. In de leerpsychologie spreekt men meestal over desirable difficulties. Het idee erachter is vrij eenvoudig. Niet alle moeite staat leren in de weg. Sommige moeite is juist nodig om te leren. Soms heb je frictie nodig om iets goed te kunnen onthouden.
Frictie is er genoeg in het onderwijs. Een beroerde digitale leeromgeving, drie keer moeten inloggen of twintig minuten zoeken naar een bestand – dat is ook frictie. Maar het is frictie van de verkeerde soort. Wenselijke frictie kunnen we inbouwen in de lessen. Dat kan bijvoorbeeld bestaan uit twee bronnen naast elkaar leggen en ontdekken dat ze iets anders beweren, of in eigen woorden iets formuleren dat je geleerd hebt, of een nieuwe gedachte verbinden met iets wat je maanden geleden hebt geleerd. Hierdoor moet je zelf iets met de informatie doen in plaats van haar alleen te ontvangen.
ORDENEN IS DENKEN
AI is fenomenaal goed in het verwijderen van frictie. Het kan hoofdstukken samenvatten, razendsnel flashcards maken, aantekeningen ordenen en belangrijke begrippen in kaart brengen. Of verbanden leggen en conclusies schrijven. Dat gemak heeft ook een prijs: AI kan precies het denkwerk overnemen waardoor leren plaatsvindt. Een onderschat risico van AI in het onderwijs is niet dat het verkeerde antwoorden geeft, maar juist dat het goede antwoorden geeft zonder dat de leerling het denkwerk heeft hoeven doen.
Dit heeft alles te maken met informatiekunde. Informatie zelf kunnen hanteren vergt namelijk óók denkwerk. En dat hoort in het onderwijs thuis en mist nu nagenoeg overal.
Wie moet bepalen wat de kern van een tekst is, waar een aantekening thuishoort, welke bron een bewering ondersteunt en wat verband houdt met iets wat eerder is geleerd, moet betekenis geven. Begrijpen waarom je iets zou moeten ordenen en weten hoe je dat praktisch doet, zijn niet los van elkaar te zien. Wie niet weet hoe een systeem werkt, waar je iets opslaat of hoe je het terugvindt, heeft ook minder mogelijkheden om bewust over die ordening na te denken. De praktische vaardigheid en het denkwerk grijpen in elkaar.
SLIMMER WORDEN
Daarmee wordt onze haast rond AI-geletterdheid wat vreemd. We willen leerlingen leren werken met de bovenste laag, terwijl ze nauwelijks leren de informatielaag eronder te bouwen. Een taalmodel kan uitstekend patronen herkennen, teksten vergelijken en mogelijke verbanden aanwijzen. Wat het niet vanzelf weet, is wat in jouw wereld waar is. Daarvoor heb je bronnen nodig, context, herkomst en structuur. Je moet verschil kunnen zien tussen iets wat bevestigd is, iets wat je vermoedt en iets wat je gewoon nog niet weet.
We leren leerlingen de bovenlaag van AI te gebruiken, zonder ze de informatielaag eronder te leren bouwen. Het bouwen van die laag zou een belangrijk onderdeel van het leren zelf moeten zijn.
Een leerling die aantekeningen maakt moet die ergens laten. Waar sla je ze op, en waarom daar? Hoe vind je ze maanden later terug? En weet je dan nog waarom je ze ooit maakte? Dat lijken praktische vragen, maar het zijn ook vragen over kennis. Taalmodellen zijn gemaakt om gaten te vullen. Ook met onvolledige informatie kunnen ze een waarschijnlijk vervolg produceren. Dat het waarschijnlijk klinkt, zegt nog niets over de betrouwbaarheid ervan. Bij kennisvorming hoeft een gat helemaal niet te worden gevuld. Soms weten we iets gewoon niet. Ook het besef dat je iets niet weet, is op zich al informatie.
Goed georganiseerde informatie maakt AI niet automatisch slimmer. Maar het zorgt er wel voor dat AI minder hoeft te gokken. Zelf die informatie organiseren zorgt er ondertussen voor dat de mens moet nadenken.
ZELF KENNIS KUNNEN OPBOUWEN
We moeten AI vooral gebruiken om de zinloze frictie te verwijderen. Administratief gedoe, dubbel werk of het zoeken naar dingen die gewoon vindbaar hadden moeten zijn. Maar met productieve frictie moeten we voorzichtiger zijn. Als leerlingen nooit meer zelf informatie hoeven op te halen, te ordenen, te verbinden, te vergelijken en te formuleren, dan automatiseren we precies datgene weg waarvoor zij naar school kwamen. Om te leren leren. De grote uitdaging voor het onderwijs is dan niet zozeer hoe we kinderen leren omgaan met AI, maar hoe we ze leren omgaan met informatie, zodat ze zelf kennis kunnen opbouwen. Misschien is AI-geletterdheid dus niet het nieuwe vak waar het onderwijs naar zoekt. AI heeft wél heel zichtbaar gemaakt welk vak we al die tijd nauwelijks hebben onderwezen: informatiekunde.
Vanuit de Pilot Informatieautonomie ben ik samen met spelers uit de onderwijswereld en de KNVI bezig om voor de hele onderwijsketen het vak informatiekunde te herontwerpen, met als doel dit rond 2028 in het curriculum te krijgen.
> Reageren op de inhoud? Mail naar redactie@informatieprofessional.nl of deel je gedachten op LinkedIn. <
IP | vakblad voor informatieprofessionals | 07 / 2026