Als AI meeschrijft, welke waarde heeft een scriptie dan nog?

Designer (2)

Het gebruik van AI bij scripties leidt tot discussie in de media. RTL Nieuws berichtte over AI-gebruik bij universitaire masterscripties. Ook Editie NL besteedde aandacht aan het onderwerp en sprak met Anne-Marieke van Loon, werkzaam bij de Fontys Master Leren en Innoveren en associate lector Goed leraarschap, Goed leiderschap. De vraag achter die discussie: hoe stellen we vast wat een student zelf kent en kan?

Bij Fontys werken opleidingen al jaren aan een bredere manier van toetsen. Die beweging zetten we voort in onze onderwijsvisie Talentgericht onderwijs (TGO) en begon vóór de huidige discussie over AI. Vanuit die visie helpen we studenten hun talenten te ontdekken, kennis toe te passen en zelfstandig keuzes te maken. Begeleiding en feedback helpen daarbij en de manier van toetsen sluit daarop aan. 

Een completer beeld van de student
Een scriptie kan een waardevol middel zijn waarmee studenten laten zien dat ze onderzoek kunnen doen, conclusies kunnen trekken en daarover kunnen schrijven. Tegelijk willen we dat studenten de gevraagde kennis en kunde op verschillende manieren aantonen. Denk aan een analyse, een ontwerp, een product, een presentatie en gesprekken waarin studenten hun keuzes onderbouwen. Welke vorm het beste past, verschilt per opleiding en beroep.

“Het gaat om wat die verschillende bewijzen samen laten zien en het gesprek dat daarover met de student wordt gevoerd. Kan een student uitleggen waarom een aanpak werkt? Kan die bronnen kritisch afwegen, feedback gebruiken en kennis toepassen in een nieuwe situatie? Daarbij gaat het niet om één momentopname maar om het volgen van het leerproces van de student over langere tijd. Hierdoor krijgen we een veel completer beeld van de ontwikkeling en de bekwaamheid van de student” aldus Anne-Marieke van Loon. 

Mix aan toetsvormen
De scriptie vervangen door een andere toetsvorm is niet voldoende om te achterhalen of de student de kennis en kunde werkelijk beheerst. Daarvoor is een mix aan toetsvormen nodig zoals gesprekken, presentaties en het observeren van studenten in de beroepspraktijk. Zo ontstaat een beter beeld van wat een student weet, begrijpt en kan. Tegelijk vraagt het gebruik van AI door studenten om duidelijke afspraken. Welke AI-hulp mag een student gebruiken? Wat moet de student zelfstandig kunnen? En hoe maken we dat zichtbaar?

Dit vraagt het nodige van ontwerpteams. Zij moeten bepalen welke kennis en kunde studenten moeten beheersen en welk bewijsmateriaal nodig is om tot een beoordeling te komen. Dat vraagt afstemming, expertise, tijd en ondersteuning. Hoe opleidingen dit vormgeven en hoever zij daarin zijn, kan per opleiding verschillen.

De discussie over AI en scripties raakt daarmee aan een blijvende opdracht voor het onderwijs: zorgen dat een diploma staat voor wat iemand daadwerkelijk weet, kan toepassen en kan onderbouwen.