Studenten gebruiken genera­tieve AI steeds vaker om teksten te schrijven, infor­matie samen te vatten en complexe vragen te beant­woorden. Maar univer­si­teiten beginnen zich nu zorgen te maken over een minder zicht­baar gevolg: als AI steeds meer denkwerk overneemt, leren studenten dan nog wel hetzelfde? Het Ameri­kaanse MIT waarschuwt voor ‘cogni­tive surrender’, waarbij cogni­tieve taken aan AI worden uitbe­steed. Ook Neder­landse univer­si­teiten onder­zoeken inmid­dels wat inten­sief AI-gebruik doet met kritisch denken en het leerproces.

De discussie over ChatGPT in het hoger onder­wijs krijgt daarmee een andere lading. Tot nu toe draaide die vooral om vragen als fraude, plagiaat, betrouw­baar­heid en de vraag wanneer studenten AI wel en niet mogen gebruiken. Onder­zoe­kers kijken inmid­dels steeds nadruk­ke­lijker naar een funda­men­teler probleem: wat gebeurt er wanneer AI niet alleen een hulpmiddel is bij het leren, maar een deel van het denkproces daadwer­ke­lijk vervangt?

MIT waarschuwt voor ‘cognitive surrender’

MIT stelde begin 2026 een speciale commissie in om te onder­zoeken hoe genera­tieve AI wordt gebruikt bij onder­wijs, leren en onder­zoek. Gedurende vijf maanden werd gekeken naar de ontwik­ke­lingen binnen de univer­si­teit en naar de mogelijke gevolgen daarvan. De conclusie is nadruk­ke­lijk niet dat AI uit het onder­wijs moet verdwijnen. MIT ziet juist veel mogelijk­heden voor de techno­logie, maar waarschuwt tegelij­ker­tijd voor een situatie waarin AI niet langer het mense­lijke denkproces onder­steunt, maar delen daarvan vervangt.

Daarvoor gebruikt MIT de opval­lende term ‘cogni­tive surrender’: het overdragen van cogni­tieve taken aan AI. Een belang­rijk begrip hierbij is cogni­tive friction. Leren kost moeite. Studenten proberen zelf een probleem op te lossen, lopen daarbij soms vast, beginnen opnieuw, zoeken infor­matie, discus­si­ëren met medestu­denten en ontdekken uitein­de­lijk waarom een bepaalde oplos­sing wel of niet werkt. Volgens MIT is juist die inspan­ning een wezen­lijk onder­deel van leren.

Een AI-chatbot kan veel van die wrijving wegnemen. Dat is efficiënt, maar kan ook een keerzijde hebben. Wanneer studenten bij de eerste moeilijk­heid direct AI om een antwoord vragen, kan een illusion of learning ontstaan: studenten hebben het gevoel dat ze de stof begrijpen, terwijl een deel van het denkproces feite­lijk door de AI is uitge­voerd. MIT signa­leert boven­dien dat AI invloed kan hebben op de sociale kant van studeren. Wanneer een chatbot altijd beschik­baar is om vragen te beant­woorden, kan dat bijvoor­beeld gevolgen hebben voor gezamen­lijke studie­ses­sies en andere vormen van onder­linge inter­actie. MIT pleit er daarom voor om mensen, gemeen­schap en de fysieke univer­si­taire ervaring centraal te blijven stellen. Meer infor­matie over het onder­zoek is te vinden via MIT Under­gra­duate Educa­tion.

Radboud onderzoekt invloed op kritisch denken

Ook in Neder­land begint het mogelijke effect van AI op denkvaar­dig­heden nadruk­ke­lijker onder­werp van onder­zoek te worden. De Radboud Univer­si­teit onder­zoekt sinds 2026 de invloed van AI-gebruik op het kritisch denken van studenten. Onder­zoeker Mirjam Goudsmit kijkt binnen de bachelor Bedrijfs­kunde naar de relatie tussen ervaring met genera­tieve AI, het daadwer­ke­lijke gebruik ervan, kritisch denken en leeruitkomsten.

De uitgangs­po­sitie is daarbij bewust niet dat AI per definitie slecht is voor studenten. Taalmo­dellen kunnen het leren onder­steunen, maar tegelij­ker­tijd bestaat het risico dat studenten een deel van hun cogni­tieve werk uitbe­steden en daardoor minder kritisch met infor­matie omgaan. Studenten mogen tijdens een groeps­op­dracht gebruik­maken van EduGenAI en andere infor­ma­tie­bronnen. Vooraf worden hun ervaring met AI en kriti­sche denkvaar­dig­heden onder­zocht. Na de opdracht wordt bekeken hoe zij AI daadwer­ke­lijk hebben ingezet en in hoeverre kritisch denken in hun werk zicht­baar is. Het onder­zoek loopt nog en moet uitein­de­lijk zowel een weten­schap­pe­lijk artikel als een praktijk­ge­richt rapport opleveren.

Radboud heeft daarnaast al onder­zoek gedaan naar de verant­woorde integratie van genera­tieve AI in het acade­misch onder­wijs. Uit focus­groepen met studenten en docenten kwam onder meer naar voren dat binnen oplei­dingen veel ondui­de­lijk­heid bestaat over toege­staan AI-gebruik. Wat bij de ene cursus mag, kan bij een andere verboden zijn. Tegelij­ker­tijd kwam de zorg naar voren dat overmatig of ongericht gebruik van AI zelfstandig denken en diepgaand leren kan onder­mijnen. De onder­zoe­kers pleiten er daarom voor AI-gebruik nadruk­ke­lijk te koppelen aan onderwijsdoelen.

Utrecht kijkt naar ‘cognitive offloading’

De Univer­si­teit Utrecht kijkt eveneens naar de invloed van AI op het leren van studenten. Daarbij wordt een begrip gebruikt dat dicht tegen de waarschu­wing van MIT aanligt: cogni­tive offloa­ding. Daarmee wordt bedoeld dat mensen cogni­tieve taken uitbe­steden aan hulpmiddelen.

Dat verschijnsel is uiter­aard niet nieuw. Reken­ma­chines, zoekma­chines en naviga­tie­sys­temen nemen al jaren­lang bepaalde cogni­tieve taken van mensen over. Genera­tieve AI gaat echter een stap verder, omdat systemen ook complexere taken kunnen uitvoeren. Een student hoeft bijvoor­beeld niet langer zelf de struc­tuur voor een tekst te bedenken, argumenten te ordenen, infor­matie samen te vatten of naar de juiste formu­le­ring te zoeken. Een taalmodel kan derge­lijke werkzaam­heden binnen enkele seconden uitvoeren.

Utrecht benadrukt tegelij­ker­tijd dat er nog relatief weinig empirisch bewijs beschik­baar is over de lange­ter­mijn­ef­fecten hiervan. Er zijn onder­zoeken waarin GenAI-gebruik negatief wordt geasso­ci­eerd met kritisch denken en waarin cogni­tive offloa­ding een rol speelt, maar daaruit kan niet zonder meer worden gecon­clu­deerd dat AI studenten minder kritisch maakt. Veel hangt af van de manier waarop de techno­logie wordt ingezet. Een chatbot gebruiken om argumenten kritisch te laten bevragen is immers iets anders dan AI vragen een complete opdracht te produceren.

ChatGPT is inmiddels heel gewoon

Dat genera­tieve AI onder­tussen stevig in het Neder­landse hoger onder­wijs is doorge­drongen, blijkt uit onder­zoek van de Open Univer­si­teit. Daar werden 164 studenten en 45 docenten onder­zocht. Van de studenten gaf 96 procent aan ChatGPT voor leren te gebruiken; onder docenten gebruikte 95 procent ChatGPT voor onderwijsdoeleinden.

Studenten gebruiken GenAI onder andere om teksten te verbe­teren en te parafra­seren, concepten beter te begrijpen en materiaal samen te vatten. Docenten zetten de techno­logie bijvoor­beeld in om samen­vat­tingen en examen­vragen te maken en lesma­te­riaal voor te bereiden. Tegelij­ker­tijd bleek het gebruik voor active­rende leerac­ti­vi­teiten veel beperkter. Zowel studenten als docenten hadden boven­dien relatief weinig vertrouwen in de infor­matie die AI produ­ceert en zagen de noodzaak om antwoorden met andere bronnen te contro­leren. Het onder­zoek wees daarnaast op behoefte aan meer AI-gelet­terd­heid en duide­lij­kere richt­lijnen. Zo wist 70 procent van de onder­zochte studenten destijds niet of de instel­ling beleid had voor het gebruik van genera­tieve AI.

Een ander beeld komt uit een in 2026 gepubli­ceerd onder­zoek naar ChatGPT-gebruik onder 310 studenten in het Neder­landse hoger onder­wijs. Dit onder­zoek van Athana­sios Polyportis van de Erasmus Univer­si­teit Rotterdam verscheen in Compu­ters in Human Behavior: Artifi­cial Humans. Hieruit bleek onder meer een verschil tussen de intentie om ChatGPT te gebruiken en het daadwer­ke­lijke gebruik. Van de deelne­mers was 62,6 procent van plan ChatGPT voor de studie te gebruiken, terwijl 47,1 procent aangaf dat daadwer­ke­lijk te doen. Factoren als behoefte aan mense­lijke inter­actie, vertrouwen, zelfver­trouwen in het eigen AI-gebruik en de zicht­baar­heid van geaccep­teerd AI-gebruik binnen de onder­wijsom­ge­ving blijken daarbij een rol te spelen.

AI dwingt onderwijs opnieuw naar toetsing te kijken

De discussie over AI en leren raakt onver­mij­de­lijk aan de manier waarop studenten worden getoetst. Als een taalmodel een essay, program­meer­op­dracht, samen­vat­ting of analyse groten­deels kan uitvoeren, zegt het eindre­sul­taat immers niet automa­tisch meer hetzelfde over wat een student zelf beheerst. Dat maakt de vraag relevant welk AI-gebruik bij een speci­fieke opdracht accep­tabel is en welk denkproces de student aantoon­baar zelf moet uitvoeren.

Npuls heeft hiervoor de AI-waaier voor toetsen ontwik­keld. Het instru­ment onder­scheidt vijf niveaus van AI-gebruik, uiteen­lo­pend van helemaal geen AI tot co-creatie tussen student en AI. De waaier werd in eerste instantie voor het mbo ontwik­keld, maar is volgens Npuls ook bruik­baar in het hbo en weten­schap­pe­lijk onder­wijs. Het instru­ment schrijft niet voor hoeveel AI moet worden toege­staan. Het helpt oplei­dingen vooral expli­ciet na te denken over de relatie tussen AI-gebruik, toets­vorm en leerdoel.

Ook SURF Tech Trends 2026 plaatst genera­tieve AI in een bredere ontwik­ke­ling binnen onder­wijs en onder­zoek. Daarbij gaat het niet alleen om de techni­sche mogelijk­heden van AI, maar ook om de gevolgen voor onder­wijs, autonomie, inclu­si­vi­teit, digitaal welzijn en andere publieke waarden.

Van AI-fraude naar de vraag wat studenten zelf moeten leren

De onder­zoeken laten vooralsnog niet toe om te conclu­deren dat genera­tieve AI studenten aantoon­baar minder intel­li­gent of minder kritisch maakt. Daarvoor is het empiri­sche onder­zoek nog te beperkt en zijn de effecten te afhan­ke­lijk van de manier waarop de techno­logie wordt gebruikt. Het Neder­landse Radboud-onder­zoek naar kritisch denken loopt boven­dien nog.

Wel is duide­lijk dat de discussie over AI in het onder­wijs een nieuwe fase ingaat. Kort na de intro­ductie van ChatGPT ging het vooral over de vraag of studenten AI gebruikten en of dat mocht. Nu komt een andere vraag centraal te staan: welk denkwerk moet een student tijdens een oplei­ding eigen­lijk zelf blijven uitvoeren?

Juist het ongemak van niet direct een antwoord weten, zelf infor­matie moeten zoeken, een verkeerde redene­ring volgen, opnieuw beginnen en met anderen discus­si­ëren kan onder­deel zijn van het leerproces. AI kan dat proces onder­steunen door bijvoor­beeld vragen te stellen, alter­na­tieve argumenten aan te dragen of feedback te geven. Dezelfde techno­logie kan echter ook veel van deze stappen overslaan door onmid­del­lijk een bruik­baar antwoord te produceren.

Daarmee komen de waarschu­wing van MIT over cogni­tive surrender en het Neder­landse onder­zoek naar cogni­tive offloa­ding, kritisch denken, AI-gelet­terd­heid en toetsing uitein­de­lijk bij dezelfde funda­men­tele kwestie uit: als AI steeds meer van het denkwerk kan overnemen, welk denkwerk willen univer­si­teiten en hogescholen dan juist níét aan AI uitbesteden?