Aan de University of California, Berkeley, een van de bekendste informatica-opleidingen ter wereld, zakte in het voorjaar van 2026 een ongekend aantal studenten voor de instapvakken. In CS 10 haalde 35,3% een onvoldoende, in CS 61A 10,6%. In de twee jaar daarvoor bleef dat percentage onder de 10. Docenten wijzen naar een combinatie van AI, weggezakte wiskunde en personeelstekort. Het verhaal zegt iets over hoe AI het leren verandert, ook buiten Californië.
Update 25 september 2026 De petitie voor de terugkeer van SAT- en ACT-toetsen bij STEM-toelating groeide na publicatie tot ruim 2.000 STEM-docenten, plus bijna 1.000 docenten uit andere vakgebieden. De UC Academic Senate moet haar review van toelatingstoetsen uiterlijk in juni 2027 afronden; alleen de Board of Regents kan de toetsen terugbrengen (bron: CalMatters, 14 juli 2026). Ook is de beschrijving van de faculteitsnorm (7% D’s en F’s) en van de genoemde taalmodellen verduidelijkt.
Wat er precies gebeurde
De cijfers komen uit Berkeleytime, het cijferarchief van de universiteit, en werden naar buiten gebracht door studentenkrant The Daily Californian. Voor CS 10, een vak dat juist is ontworpen voor beginners, kreeg meer dan een op de drie studenten een F. De faculteitsrichtlijn gaat uit van ongeveer 7% D’s en F’s in lagere jaarvakken. De werkelijkheid lag daar in het voorjaar van 2026 ver boven (Bron: The Daily Californian).
Het bleef niet bij de instapvakken. In EECS 127, een hoger optimalisatievak van associate teaching professor Gireeja Ranade, lag het percentage F’s op 16,8%: ruim drie keer de gebruikelijke norm van zo’n 5% D’s en F’s voor gevorderde vakken (Bron: The Daily Californian).
AI als belangrijkste verdachte
Teaching professor Dan Garcia is uitgesproken: de “belangrijkste oorzaak” van de abnormaal hoge zakcijfers is volgens hem een “enorme toename van academische oneerlijkheid” door het gebruik van grote taalmodellen zoals Claude, ChatGPT en Google Gemini. In CS 10 werden bijna dertig studenten betrapt op spieken bij take-home-tentamens (Bron: The Daily Californian).
De logica is wrang maar simpel. Een model dat in seconden een werkende oplossing levert, helpt een student door de opdracht — maar niet door het tentamen waar diezelfde stof gevraagd wordt zónder hulpmiddel. Wie de denkstappen overslaat tijdens het oefenen, mist ze als het erop aankomt.
Beginner-tip AI is geen valsspeelmachine of wondermiddel — het is een gereedschap dat je leerproces kan versnellen óf ondermijnen, afhankelijk van hoe je het inzet. Laat het je eigen code uitleggen of je fout opsporen, in plaats van het antwoord te laten invullen. Hoe je dat als beginner aanpakt, lees je in AI-geletterdheid regelen zonder dure cursus.
Het is niet alleen AI
Garcia en zijn collega’s noemen nadrukkelijk meer dan één oorzaak. Naast het spieken speelt een weggezakte wiskundige basis bij instromers, en een tekort aan onderwijsstaf. Ranade moest door personeelsgebrek zelfs een onderdeel van haar vak schrappen waarop volgens haar de meeste studenten hoog scoren, wat het gemiddelde verder onder druk zette.
Die nuance is belangrijk. AI werkt hier als versneller van een bredere ontwikkeling: studenten die met minder voorbereiding binnenkomen, in grotere groepen, met een gereedschap dat het makkelijk maakt om de moeilijke stukken te ontwijken. Dat het niet bij Berkeley blijft, bleek in de zomer van 2026 in de Ivy League: aan Brown University stortte het tentamengemiddelde in van 96 naar 48 punten zodra er weer op locatie werd getoetst.
Gevorderden Let op het meetprobleem dat hieronder schuilt. Het zakcijfer meet niet alleen “kennen studenten de stof”, maar ook “meet de toetsvorm nog wat hij bedoelt te meten”. Een take-home-opdracht die vóór 2023 een prima proxy was voor begrip, is dat in het tijdperk van capabele coding-assistenten niet meer. Een deel van de “stijging” is dus een correctie: docenten zien nu pas wat eerder verborgen bleef. Zie ook ons overzicht van de beste AI-coding-assistenten van 2026.
De reactie: terug naar gestandaardiseerde toetsen
Zowel Garcia als Ranade behoren tot meer dan 1.300 UC-docenten die een petitie tekenden om SAT- en ACT-toetsscores terug te brengen bij de toelating voor STEM-studies. De bijbehorende open brief beschrijft soortgelijke zorgen over de wiskundige voorbereiding van instromers (Bron: The Daily Californian). De UC schafte het gebruik van die toetsen in 2020 af; de docenten willen ze terug als signaal van basisvaardigheid. De petitie groeide daarna tot ruim 2.000 STEM-docenten, en de UC Academic Senate moet haar review uiterlijk in juni 2027 afronden. Het besluit ligt daarna bij de Board of Regents (Bron: CalMatters).
Of dat de oplossing is, is omstreden. Maar de onderliggende vraag is universeel: hoe toets je vaardigheid in een wereld waarin een machine de uitkomst kan leveren?
Wat dit voor Nederland betekent
Nederlandse opleidingen staan voor precies dezelfde vraag, en het is geen toekomstmuziek meer: een hogeschool controleerde in juni 2026 een hele lichting na AI-fraude bij het afstuderen. De les uit Berkeley is niet “verbied AI” (dat lukt toch niet), maar “pas je toetsing aan”. Opdrachten die een model in één prompt oplost, meten niet langer wat een student kan. Mondelinge toetsing, programmeren onder toezicht en opdrachten die om eigen redeneren en uitleg vragen, worden waardevoller. Hoe docenten AI juist constructief inzetten zonder de toets te ondermijnen, beschrijven we in zo zetten docenten AI wél goed in. En de Berkeley-docenten leggen de vinger op iets wat los staat van AI: zonder stevige wiskundige basis loopt een student vast op een punt waar geen enkel taalmodel overheen compenseert.
Voor wie zelf leert programmeren met AI als hulp, geldt de kern net zo goed: gebruik het als oefenpartner die je dwingt te begrijpen, niet als antwoordautomaat die je het begrijpen bespaart. Dat sluit aan op wat we eerder schreven over hoe je AI menselijk en verantwoord houdt, en op de persoonlijke reis met AI leren werken.