Waarom luisteren
- Onderwijs is een van de drie pijlers waar het AI-nieuws bij ons over gaat, en dit is de show die daar elke week het onderzoek bij zoekt.
- De shownotes zijn een leeslijst: bij elk besproken rapport staat de link, van Cambridge-onderzoek naar geautomatiseerd nakijken tot een Australisch overzicht van 271 studies.
- De presentatoren houden het uitlegtempo van een gesprek aan, ook als het over cognitie, metacognitie of toetsvaliditeit gaat.
De podcast in het kort
De AI in Education Podcast wordt gemaakt door Dan Bowen en Ray Fleming, twee mannen met een lange loopbaan in onderwijsinstellingen en onderwijsbedrijven in verschillende landen. De show begon in 2019, toen ze allebei bij Microsoft werkten, en loopt sinds die tijd door; in de Apple-feed staan 99 afleveringen en de show wordt daar als wekelijks vermeld. Bij elke aflevering vermelden ze dat de opvattingen van henzelf en hun gasten zijn, niet van hun werkgevers.
Het zwaartepunt ligt op toetsing. Terugkerende afleveringen gaan over de vraag wat je nog meet met een opdracht die thuis gemaakt wordt, wat een AI-detector wel en niet kan aantonen, en hoe je een toets zo ontwerpt dat kennis, oordeelsvermogen en creativiteit er nog uit komen. In de aflevering van 18 juli 2026 haalden ze een casus van Brown University aan waar een thuisopdracht gemiddeld op 96 procent uitkwam en hetzelfde cohort bij het gesurveilleerde eindexamen op 48 procent.
Daarnaast is er een vaste onderzoekslijn. Ray en Dan lezen de rapporten en vatten ze samen: het overzicht “Young People, Learning and Generative AI” van het Barker Institute en de University of Sydney, Cambridge-onderzoek naar geautomatiseerd beoordelen, DeepMind-cijfers over begeleid leren met Gemini in Sierra Leone, Australisch onderzoek naar het gebruik van AI-assistenten door kinderen. Gasten zijn onder anderen Kelly Webb-Davies van het AI Competency Centre van de Universiteit van Oxford, digitaal-welzijnsonderzoeker Jo Orlando en Juliana Peloche van Women in AI Australia.
De beleidsvoorbeelden komen vaak uit Australië, waar beide presentatoren werken: staatsregelingen rond thuistoetsen, een cao bij Adelaide University met afspraken over AI-transparantie en menselijk toezicht, richtlijnen van de beroepsonderwijstoezichthouder over toestemming voor het gebruik van studentgegevens. De Europese kant komt ook langs, bijvoorbeeld in de aflevering van 13 augustus 2026 over de transparantieverplichtingen uit de EU-AI-verordening en watermerken op AI-tekst.
Redactionele analyse
In de podcast-hub staat het onderwijs tot nu toe vooral Nederlandstalig: Het AI-tussenuurtje voor de korte vorm, Fontys AI Garage vanuit een hogeschool. Wat ontbrak, is een show die het internationale onderwijsonderzoek bijhoudt en per week samenvat. Dat is precies wat deze podcast doet.
De praktische waarde voor een Nederlandse lezer zit in de volgorde waarin de onderwerpen langskomen. Vragen die hier nu op scholen spelen, staan in deze show vaak al een seizoen op de agenda: wat te doen met de werkstukken die thuis worden gemaakt, hoe je omgaat met detectiesoftware waarvan de betrouwbaarheid niet vaststaat, welke afspraken je maakt over leerlinggegevens in AI-systemen, en wat een school moet regelen als een AI-assistent standaard aanstaat in de digitale leeromgeving. De Australische casussen zijn niet één op één over te nemen, maar de redenering eronder wel.
Het tweede dat de show bruikbaar maakt, is het onderscheid dat de presentatoren consequent maken tussen presteren en leren. Een leerling die met AI een hoger cijfer haalt, heeft niet noodzakelijk meer geleerd; verschillende besproken studies wijzen precies op dat verschil. Voor ouders en docenten die het nieuws over AI in de klas volgen, is dat het onderscheid waarmee je een kop over “betere resultaten” kunt lezen.
De show is Engelstalig, de meeste voorbeelden komen uit Australië, het Verenigd Koninkrijk en de Verenigde Staten, en de afleveringen duren ongeveer drie kwartier. De shownotes zijn uitgebreid: wie liever leest dan luistert, heeft aan de linklijst per aflevering al een deel van het werk.
Wanneer wel luisteren, wanneer niet
Wel luisteren als je: wilt bijhouden wat onderwijsonderzoek over AI oplevert, zoekt naar toetsvormen die overeind blijven, of het schoolbeleid rond AI beter wilt kunnen volgen.
Eerder iets anders als je: het Nederlandse onderwijsveld centraal wilt, het algemene AI-nieuws zoekt, liever korte afleveringen luistert, of Nederlandstalige duiding wilt.