Teamdag: (Gen)AI @ MILO
Learning about GenAI should be contextual, active and participatory (Luckin et al., 2022)
Samen,
Samen,
het potentieel en de beperkingen van de technologie ontdekken.
Samen,
bepalen wat we willen integreren en hoe we dat willen doen.
het potentieel en de beperkingen van de technologie ontdekken.
Samen,
afspreken hoe we omgaan met de constante stroom aan informatie.
bepalen wat we willen integreren en hoe we dat willen doen.
het potentieel en de beperkingen van de technologie ontdekken.
29/08/2025 of 10/09/2025 of 30/09/2025
AI namiddag: Aan de slag met CustomGPT's en NotebookLM voor jouw praktijk
17/09/2025
Professionaliseringsdag werkgroep Digitale School
'Naar digitaal competente student-leerkrachten'
../../202.
Boekenclub over AI competenties
19/08/2025
Teamdag
- Eind september (terugkoppeling op IOLR)
- Begin april
...
Actieplan
Visie (& AIMed-model)
Visie (& AIMed-model)
Visie (& AIMed-model)
Doelen
- Gedragenheid creëren voor de volgende stappen binnen de ontwikkeling van een AI-beleid voor onze opleidingen.
- Blinde vlekken opsporen
- Blik verbreden rond de impact van AI op het onderwijs van MILO
- Prioriteiten bepalen en acties koppelen
Drie werven
-
AI in het curriculum van de EduMa's en MaBaO
-
Evaluatie in tijden van AI
-
AI-compententies
Hoe?
- Consent op de drijfveer
- Verdiepen via 3 tafels
- Caroussel: elke groep deelt z'n wijsheid voor elke werf
- Drijfveer per werf vastzetten & acties koppelen
- Plenaire terugkoppeling
Driver
De meeste lerarenopleiders van MILO zijn voorzichtig optimistisch over de mogelijkheden van (Gen)AI binnen onderwijs. Er spelen echter ethische en pedagogische bezorgdheden.
Zo ervaren sommige lerarenopleiders onduidelijkheid over de aan AI gerelateerde beloftes en gevaren en hun impact op de onderwijskwaliteit. Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
Onze lerarenopleiding heeft daarom nood aan een flexibele, gedragen evidence-informed aanpak rond AI. Dit zowel voor het bepalen van de competenties van toekomstige leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Driver
De meeste lerarenopleiders van MILO zijn voorzichtig optimistisch over de mogelijkheden van (Gen)AI binnen onderwijs. Er spelen echter ethische en pedagogische bezorgdheden.
Zo ervaren sommigen lerarenopleiders onduidelijkheid over de aan AI gerelateerde beloftes en gevaren en hun impact op de onderwijskwaliteit. Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
Onze lerarenopleiding heeft daarom nood aan een flexibele, gedragen evidence-informed aanpak rond AI. Dit zowel voor het bepalen van de competenties van toekomstige leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Zijn er verklarende vragen?
Wat kunnen we verbeteren?
Zijn er fundamentele bezwaren?
Werken vanuit spanning
Over drijfveren, consensus en consent, bezwaren en zorgen
Pre-teaching: Sociocratische principes
Sociocratie 3.0 (S3) ?
Van command and control naar gedeeld leiderschap
Bron: https://sociocracy30.org
1+1 = veel
Het patroon 'Consent besluitvorming'
1+1 = veel
Het patroon 'Consent besluitvorming'
1+1 = veel
Verschillende rondes:
- Voorstel voorleggen aan het team
- Verklarende vragen uit het team aan de voorstellers en korte reactie
- Inventariseren van de bezwaren. Deze worden 1 voor 1 opgelost door de waarde in het voorstel te integreren tot alle bezwaren weggenomen zijn.
- Vieren!
- Zorgen meenemen voor evaluatiedoeleinden.
= op zoek gaan naar redenen om een voorstel niet uit te voeren.
Consent besluitvorming
Waarom?
- om de wijsheid van de groep maximaal in te zetten
- om tot een gedragen beslissing te komen
- om eenduidigheid en focus te versterken
- om gemeenschappelijke taal te faciliteren
- om snelheid te maken
Consent besluitvorming
Opgelet!
Verschil tussen verklarende vragen en suggestieve vragen?
Consent besluitvorming
Opgelet!
Verschil tussen verklarende vragen en suggestieve vragen?
Consent besluitvorming
Over bezwaren en 'cadeautjes'
Het binnenbrengen van een bezwaar gaat hand in hand met het aanbieden van een alternatief dat het voorstel sterker maakt, ofwel het geven van een 'cadeau'.
Consent besluitvorming
Consent besluitvorming
Kwalificeren van een drijfveer
- is het een reële zorg?
- vormt het een gevaar voor de studenten, het team of de organisatie (MILO) om niets te doen?
- is het een meerwaarde om iets te doen?
Consent besluitvorming
Consent besluitvorming
Bron: https://sociocracy30.org
Ronde 1: Voorstellen van de drijfveer
De meeste lerarenopleiders van MILO zijn voorzichtig optimistisch over de mogelijkheden van (Gen)AI binnen onderwijs. Er spelen echter ethische en pedagogische bezorgdheden. Zo ervaren sommige lerarenopleiders onduidelijkheid over de aan AI gerelateerde beloftes en gevaren en hun impact op de onderwijskwaliteit. Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
Onze lerarenopleiding heeft daarom nood aan een flexibele, gedragen evidence-informed aanpak rond AI. Dit zowel voor het bepalen van de competenties van toekomstige leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Ronde 2: Verklarende vragen?
De meeste lerarenopleiders van MILO zijn voorzichtig optimistisch over de mogelijkheden van (Gen)AI binnen onderwijs. Er spelen echter ethische en pedagogische bezorgdheden.
Zo ervaren sommige lerarenopleiders onduidelijkheid over de aan AI gerelateerde beloftes en gevaren en hun impact op de onderwijskwaliteit. Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
Onze lerarenopleiding heeft daarom nood aan een flexibele, gedragen evidence-informed aanpak rond AI.
Dit zowel voor het bepalen van de competenties van toekomstige leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Ronde 3: Inventariseren van bezwaren
De meeste lerarenopleiders van MILO zijn voorzichtig optimistisch over de mogelijkheden van (Gen)AI binnen onderwijs. Er spelen echter ethische en pedagogische bezorgdheden.
Zo ervaren sommige lerarenopleiders onduidelijkheid over de aan AI gerelateerde beloftes en gevaren en hun impact op de onderwijskwaliteit. Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
Onze lerarenopleiding heeft daarom nood aan een
flexibele, gedragen evidence-informed aanpak rond AI.
Dit zowel voor het bepalen van de competenties van toekomstige leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Ronde 3: Integreren van bezwaren
Het bevraagde personeel betrokken bij het onderwijs van MILO spreekt zich positief voorzichtig uit tegenover de mogelijkheden van genAI binnen onderwijs (Cromphaut, 2025). Er spelen ethische en pedagogische bezorgdheden. Er is onduidelijkheid over de wetenschappelijk evidentie van de positieve effecten en mogelijke gevaren van genAI voor de onderwijskwaliteit.
Ze voelen de behoefte om AI een passende plaats te geven in hun eigen leerproces en het leerproces van zowel student-leraren als leerlingen.
De opleidingen hebben daarom nood aan een gedragen evidence-informed en dynamische aanpak rond AI.
Dit zowel voor het bepalen van de eigen competenties als de competenties van -(toekomstige)leraren, de plaats van de technologie in het curriculum als de implicaties voor de evaluatie. Dit moet ons in staat stellen oplossingen te formuleren voor onderwijskundige vraagstukken gerelateerd aan AI.
Ronde 4: Vieren!
Ronde 5: Zorgen inventariseren
Verzamelde zorgen:
(meenemen voor evaluatiedoeleinden)
- Ethische en pedagogische aspecten concretiseren
- Duidelijke afspraken omtrent concretisering
- Terminologie over het instituut moet rechtlijnig zijn
- Daar waar onderwijs, onderzoek en valorisatie mekaar raken moet de visie omtrent AI duidelijk zijn
- Gedifferentieerd professionaliseringsaanbod voorzien
- Vergeten we onderzoek niet van zodra we 'klaar' zijn met onderwijs?
Vervolg?
- Opsplitsen in 3 groepen per werf
- verdiepen van de werven
- Drijfveer formuleren per werf/subthema
- Prioriteiten bepalen
- Eerste acties koppelen
- Plenaire terugkoppeling
Werken vanuit spanning
Over werven, prioriteiten en acties
Tafel 1:
(Gen)AI in ons Curriculum
Tafel 2:
Evalueren in tijden van
(Gen)AI
Tafel 3:
(Gen)AI-competenties
Hoe?
1. Consent op de drijfveer
2. Verdiepen in 3 groepen
3. Caroussel: elke groep deelt z'n wijsheid voor elke werf
4. Drijfveer per werf vastzetten
5. Driver mapping: drijfveer verkennen en prioritaire acties koppelen
6. Plenaire terugkoppeling
3 werven voor (Gen)AI
Caroussel: Collectieve wijsheid ophalen
3 werven voor (Gen)AI
Caroussel: Collectieve wijsheid ophalen
3 x 10'
3 werven voor (Gen)AI
Collectieve drijfveer per werf formuleren
30'
... en 3 actieplannen!
3 werven voor (Gen)AI...
Kleur bekennen!
3 werven voor (Gen)AI
Kleur bekennen!
- Deel de drijfveer per werf
- Deel de prioriteiten én gekoppelde acties
3 werven voor (Gen)AI
Bedankt!
Tafel 1:
(Gen)AI in ons Curriculum
Tafel 1:
(Gen)AI in ons Curriculum
"We shouldn't reject AI outright, but we must resist the false urgency to adopt it everywhere. Before overhauling classrooms, let's ask: what problems is this actually solving? Or are we inventing needs to justify flashy technology?"
Punya Mishra
Who Ordered That? On AI, Education, and the Illusion of Necessity
Tafel 2:
Evalueren in tijden van
(Gen)AI
AI gebruiken voor evaluatie
"It feels so wrong. It feels like an attack to the core of my profession. It gives me a really strange and uncomfortable feeling."
Tafel 2:
Evalueren in tijden van
(Gen)AI
- Wat als studenten AI gebruiken voor mijn opdracht?
- Moet ik AI-gebruik evalueren?
- Gebruik ik zelf AI bij de evaluatie?
Tafel 3:
(Gen)AI-competenties
"There’s maybe going to be a gap between early adopters in GenAI and people that don’t jump on the train. I don’t know what consequences this gap can have."
Vieren!
Het archief
Consent besluitvorming
Bezwaren en zorgen...
Opbouw van een driver
Stel jezelf volgende vragen:
Observatie: Wat is de huidige situatie?
Behoefte: Wat is er nodig?
Effect: Wat is het gevolg?
Impact: Wat wil je zien?
Wat gebeurt er?
Wat is er nodig?
Aan de slag: een driver onderbouwen
Een driver is een beknopte, krachtige zin die iets zegt over de stip aan de horizon of je ambitie. Je gebruikt deze zin om met anderen in gesprek te gaan en zo draagvlak te zoeken voor je vervolgstappen.
Opbouw:
Nu doen we dit ... en dat zijn de effecten
observatie
effect
we hebben nood aan... zodat
behoefte
impact
Opgelet een driver bevat geen oplossing.
De 'hoe' vraag wordt later beantwoord.
Aandachtspunten in de praktijk
1. OORDELEN <> OBSERVATIE
2. OPLOSSING <> BEHOEFTE
3. INSPIRERENDE IMPACT
4. VERMIJD HET GEBRUIK VAN TE MOEILIJKE EN FORMELE TAAL
5. MAAK GEEN COMBINATIE VAN VERSCHILLENDE DRIVERS
Delen van de drijfveer
Zorg dat je een antwoord kan bieden op volgende vragen:
Is dit een reële zorg?
Is het gevaarlijk voor de organisatie, de studenten of het team indien we niets doen?
Is het een meerwaarde om iets te doen?
Vragen ter verduidelijking? Shoot!
Drijfveer formuleren: vertrekken vanuit spanning
Welke spanning ervaar je op dit moment in je rol als lerarenopleider m.b.t. de rol van (Gen)AI in onze opleidingen?
Driver als probleemformulering, niet als een oplossing
Driver als reactie op spanning die je ervaart = urgentie!
Driver zijn het 'waarom' je tot actie zou komen en leiden tot een helder doel, gedragen afspraken, gedeelde taal en samen juiste oplossingen kiezen.
Tafel 1:
(Gen)AI in ons Curriculum
“It’s getting quite unfair for students... Some have so many more benefits than using the free version or not using it at all."
“What does GenAI exactly base itself on to come to some kind of evaluation of a work? You should be able to explain it! "
Digitale kloof
Transparantie
"It feels so wrong. It feels like an attack to the core of my profession. It gives me a really strange and uncomfortable feeling."
AI gebruiken voor evaluatie
Tafel 3:
(Gen)AI-competenties
Use cases
"There’s maybe going to be a gap between early adopters in GenAI and people that don’t jump on the train. I don’t know what consequences this gap can have."
"I don't like writing generally, ... When I'm grading I can ask AI to assist me ... to uplift my feedback.
“I think ChatGPT helps me to think more out of the box and to generate ideas, even though the ideas are not in themselves good ideas. But it inspires me to generate good ideas"
"I can imagine that chatbots go wrong from time to time. If it generates something completely wrong, the students and I would have a laugh."
Tafel 3:
(Gen)AI-competenties
Eigen competenties
“I’m not using GenAI in my work. I’m a bit hesitant, because I don’t know what the effect will be."
"It helps me to give students more detailed feedback ... "
"I have since last week a generative AI model running myself on Raspberry Pi just for training purposes."
"There’s maybe going to be a gap between early adopters in GenAI and people that don’t jump on the train. I don’t know what consequences this gap can have."
Teamdag AI @ MILO
By Thibaut Cromphaut
Teamdag AI @ MILO
Teamdag AI @ MILO
