De aanleiding voor het onderzoek is de snelle opkomst van generatieve AI in het onderwijs. Sinds de introductie van systemen zoals ChatGPT gebruiken steeds meer leerlingen deze technologie bij hun schoolwerk. In Australië geeft bijvoorbeeld bijna 80 procent van de leerlingen aan AI te gebruiken bij het leren (Thomas et al., 2025). Deze ontwikkeling roept een fundamentele vraag op: wat gebeurt er met leren wanneer technologie steeds meer denkwerk kan overnemen?

De centrale stelling van het rapport is dat AI het leerproces verandert doordat cognitieve taken kunnen worden uitbesteed. In de cognitieve psychologie wordt dit cognitive offloading genoemd: het verplaatsen van denkwerk naar hulpmiddelen buiten het eigen brein. Dat verschijnsel is niet nieuw. Mensen doen het al langer door bijvoorbeeld een rekenmachine te gebruiken of een boodschappenlijst te maken. AI maakt het echter mogelijk om ook complexere taken zoals analyseren, samenvatten en schrijven gedeeltelijk uit te besteden.

Volgens de auteurs hangt de impact van deze ontwikkeling vooral af van welke taken worden uitbesteed. Het rapport maakt daarom een belangrijk onderscheid tussen twee vormen van cognitieve uitbesteding. Bij beneficial offloading ondersteunt AI taken die niet centraal staan in het leerproces, zoals het controleren van grammatica of het genereren van voorbeelden. Daardoor komt er ruimte vrij in het werkgeheugen van de leerling om zich te richten op complexere denkprocessen, zoals argumentatie, interpretatie en probleemoplossing. Bij detrimental offloading gebeurt het tegenovergestelde: leerlingen besteden juist de cognitieve stappen uit die nodig zijn om kennis op te bouwen. In dat geval kan AI het leerproces ondermijnen, omdat de noodzakelijke mentale inspanning wordt overgeslagen.

Een belangrijk concept in het rapport is de zogenoemde performance paradox. Onderzoek laat zien dat AI-gebruik de prestaties op korte termijn kan verbeteren, terwijl het leren op langere termijn juist kan afnemen. In een studie met ongeveer duizend middelbare scholieren die AI gebruikten bij wiskundeproblemen konden leerlingen sneller tot een correct antwoord komen met behulp van een AI-assistent. Toen deze ondersteuning werd verwijderd, bleken zij echter minder goed in staat om vergelijkbare problemen zelfstandig op te lossen (Bastani et al., 2025). De technologie had dus geholpen bij het uitvoeren van de taak, maar niet bij het opbouwen van duurzame kennis.

Een tweede mechanisme dat in het rapport wordt besproken is de zogenoemde illusie van competentie. AI-systemen produceren vaak vloeiende en overtuigende antwoorden. Daardoor kan het voor leerlingen voelen alsof zij een onderwerp begrijpen, terwijl zij in werkelijkheid vooral de output van de AI verwerken. Deze combinatie van gemak en overtuigende output kan leiden tot wat onderzoekers metacognitieve luiheid noemen: leerlingen plannen, controleren en evalueren hun eigen leerproces minder actief (Fan et al., 2024).

De auteurs benadrukken dat deze effecten niet onvermijdelijk zijn. De impact van AI wordt vooral bepaald door de manier waarop de technologie pedagogisch wordt ingezet. Wanneer docenten AI doelgericht integreren in het onderwijs, kan het juist bijdragen aan beter leren. Onderzoek laat bijvoorbeeld zien dat leerlingen sterker vooruitgaan in kritisch denken wanneer zij expliciet leren welke taken zij wel en niet aan AI kunnen uitbesteden. Ook metacognitieve prompts, vragen die leerlingen laten reflecteren op hun eigen begrip, kunnen helpen om actieve betrokkenheid bij het leerproces te behouden.

Drie praktische voorbeelden hoe je AI op goede manier in het onderwijs zou kunnen gebruiken:

1. AI gebruiken als feedback-assistent: Laat leerlingen eerst zelf een tekst schrijven en daarna AI gebruiken om feedback te krijgen op structuur, argumentatie of taal. De leerling blijft verantwoordelijk voor de inhoud en moet zelf beslissen welke feedback bruikbaar is.
2. AI inzetten voor extra uitleg of voorbeelden: Wanneer leerlingen vastlopen bij een concept (bijvoorbeeld een wiskundeprobleem of historisch begrip), kunnen ze AI vragen om een andere uitleg of extra voorbeelden. Zo ondersteunt AI het begrijpen, zonder dat het het denkwerk volledig overneemt.
3. AI gebruiken als kritische sparringpartner: Laat leerlingen een antwoord of redenering formuleren en vervolgens AI vragen om tegenargumenten of kritische vragen te geven. Dit stimuleert reflectie en helpt leerlingen hun eigen redenering te verbeteren.

Naast cognitieve effecten signaleren de auteurs ook mogelijke gevolgen voor kansengelijkheid. Leerlingen met veel voorkennis en sterke zelfregulatievaardigheden blijken beter in staat om AI als hulpmiddel te gebruiken. Leerlingen met minder kennis of minder ontwikkelde leerstrategieën lopen juist het risico afhankelijker te worden van de technologie. Daardoor kan AI bestaande onderwijsverschillen vergroten wanneer het gebruik ervan niet goed wordt begeleid.

De belangrijkste conclusie van het rapport is dat de impact van AI op leren niet primair technologisch maar pedagogisch is. Het probleem ligt niet in het bestaan van AI, maar in de manier waarop leerlingen en onderwijsinstellingen ermee omgaan. Wanneer AI wordt gebruikt om cognitieve inspanning te vervangen, kan dat het leerproces ondermijnen. Wanneer AI wordt ingezet om leren te ondersteunen en reflectie te stimuleren, kan het juist bijdragen aan beter begrip en sterkere denkvaardigheden.

De auteurs adviseren daarom om AI niet te zien als vervanging van menselijke expertise, maar als hulpmiddel binnen goed onderwijs. Dat betekent dat scholen moeten investeren in een stevige kennisbasis, expliciete instructie en de ontwikkeling van metacognitieve vaardigheden. Daarnaast pleiten zij voor duidelijke richtlijnen voor het ontwerp van educatieve AI-tools en voor ondersteuning van docenten bij het effectief inzetten van deze technologie. Volgens het rapport blijft de docent uiteindelijk de belangrijkste factor in het leerproces, omdat mensen nog altijd het meest leren in interactie met andere mensen.

De uitdaging voor het onderwijs is daarom niet om leerlingen af te schermen van AI, maar om hen te leren er kritisch en doordacht mee om te gaan. Dat vraagt om onderwijs dat kennisopbouw combineert met zelfregulatie en beoordelingsvermogen.

Bronnen

• Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26).
• Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gašević, D. (2024). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology.
• Loble, L., & Lodge, J. M. (2026). Artificial intelligence, cognitive offloading and implications for education. University of Technology Sydney, Network for Quality Digital Education.
• RMIT University. (2025, November). Australian Digital Inclusion Index. RMIT University.
• Thomas, J., McCosker, A., Parkinson, S., et al. (2025). Australian Digital Inclusion Index. RMIT University.
• Willingham, D. T. (2019). How to teach critical thinking. NSW Department of Education.