Digitalisering les 4

• newEditor
• Bedrijfseconomie
• MBO
• Studiejaar 1

AI begrijpen en bewust gebruiken

Open breed en herkenbaar: AI is voor veel studenten al onderdeel van hun dagelijks leven. Deze les bouwt van herkenning naar begrip en daarna naar verantwoord gebruik in het beroep van junior accountmanager.

Leerdoel

Ik kan in eigen woorden uitleggen wat AI is en waarvoor het gebruikt kan worden. Ook herken ik belangrijke risico’s van AI, zoals bias, privacy en hallucineren, en kan ik concrete voorbeelden van AI-toepassingen in de samenleving noemen.

Welke woorden komen in je op bij AI?

Gebruik dit als activering van voorkennis. Verwachte woorden: ChatGPT, robots, snel, handig, slim, fouten, werk, school, afbeeldingen. Pik 3 tot 4 woorden eruit en vraag kort door.

Wat is AI?

• AI staat voor artificiële intelligentie

• Het is technologie die taken uitvoert waarvoor normaal menselijk denken nodig lijkt

• Denk aan herkennen, vergelijken, voorspellen en taal verwerken

• AI werkt niet magisch: het gebruikt data, regels en modellen

• Vaak merk je AI pas doordat een systeem je helpt of een keuze maakt

Houd het begrip praktisch. Nog niet diep in soorten AI duiken; eerst een werkbare basisdefinitie neerzetten.

AI in het dagelijks leven

• Aanbevelingen op Netflix of Spotify

• Navigatie die files voorspelt

• Spamfilters in e-mail

• Gezichts- of spraakherkenning

• Chatbots en schrijftools

Leg de link met hun eigen gebruik: veel studenten gebruiken AI al zonder het altijd zo te noemen.

Wat is een algoritme?

Wat is een algoritme?

Een algoritme is een reeks stappen waarmee een computer van invoer naar een uitkomst gaat. Het systeem krijgt gegevens, verwerkt die volgens bepaalde regels of patronen en geeft daarna een resultaat.

Gebruik alledaagse voorbeelden mondeling: route kiezen, video's aanbevelen, spam herkennen. Koppel dit meteen aan de latere AI-uitleg.

De basiswerking van AI

Data → algoritme → patronen → voorspelling of output

• Data: informatie die het systeem krijgt

• Algoritme: de stappen of rekenmethode

• Patronen: overeenkomsten die het systeem ontdekt

• Output: het antwoord, advies of resultaat

Dit is een kernslide voor de rest van de les. Gebruik dezelfde termen later steeds opnieuw om consistentie te houden.

Voorbeeld: navigatie

• Data: locatie, snelheid, verkeer

• Algoritme vergelijkt routes

• Patronen helpen files inschatten

• Output: voorstel voor de snelste route

Laat zien dat AI niet alleen antwoord geeft, maar vaak voorspelt of adviseert op basis van eerdere gegevens.

Welke volgorde past bij de basiswerking van AI?

A

data → algoritme → patronen → output

B

algoritme → data → output → patronen

C

patronen → output → data → algoritme

D

output → patronen → algoritme → data

Sluit direct aan op de kernslide over basiswerking. Foute opties testen of studenten de stappen door elkaar halen.

Noem 5 algoritmes uit je dagelijks leven.
Omschrijf per voorbeeld wat het algoritme voor je doet

Bespreek of de student een alledaags voorbeeld kiest en het koppelt aan invoer, verwerking en uitkomst. Goede elementen: gegevens invoeren, stappen/regels, resultaat of advies. Laat 3-4 studenten hun voorbeeld toelichten.

Vul de kernwoorden in

Bij navigatie krijgt een systeem eerst data zoals locatie en verkeer. Daarna gebruikt het een algoritme om routes te vergelijken. Het zoekt naar patronen en geeft als output een routevoorstel.

data

algoritme

patronen

output

privacy

bias

bron

prompt

Herhaalt exact de kernwoorden uit de theorie en het navigatievoorbeeld.

Welke AI-programma’s zijn er?

• Teksttools, zoals ChatGPT of Copilot

• Beeldgeneratoren, zoals DALL·E of Midjourney

• Vertaaltools en samenvattools

• Zoekmachines met AI-functies

• AI in apps, webshops en klantenservice

Noem alleen voorbeelden die breed herkenbaar zijn. Het doel is overzicht, niet een complete marktverkenning.

Waarvoor gebruiken mensen AI?

• Ideeën verzamelen

• Klantvragen beantwoorden

• Data ordenen

• Inhoud sneller voorbereiden

Werk en school

Privé

• Informatie zoeken

• Teksten schrijven of verbeteren

• Afbeeldingen maken

• Samenvatten of vertalen

Maak zichtbaar dat AI vaak tijd bespaart, maar niet automatisch kwaliteit garandeert.

AI en het beroep

• Een junior accountmanager kan AI gebruiken voor voorbereiding

• Bijvoorbeeld voor klantinformatie ordenen, mails opstellen en ideeën verzamelen

• Ook marktonderzoek en samenvattingen kunnen sneller

• Controle door de gebruiker blijft nodig

Houd de beroepskoppeling concreet. AI ondersteunt werkzaamheden, maar neemt professionele verantwoordelijkheid niet over.

Wel gebruiken of niet zomaar?

• Vertrouwelijke klantgegevens delen

• Feiten zonder controle overnemen

• Adviezen geven zonder check

• Beslissingen nemen op basis van één AI-antwoord

Niet zomaar gebruiken voor...

AI helpt goed bij...

• Eerste opzet van een mail

• Samenvattingen maken

• Ideeën genereren

• Structuur aanbrengen

Deze slide bereidt de overgang voor naar de risico’s: nuttig én begrensd.

Risico’s van AI

AI kan handig en snel zijn, maar is niet altijd betrouwbaar of neutraal. In deze les staan drie belangrijke risico’s centraal:

• bias

• hallucineren

• privacy

Zet hier de toon: het gaat niet om angst voor AI, maar om bewust en verantwoord gebruik.

Waar gebruik jij AI nu het meest voor?

1

schrijven

2

zoeken

3

samenvatten

4

afbeeldingen

5

nog niet

Waarvoor gebruik je AI als junior accountmanager niet zomaar?

A

mail opstellen

B

ideeën verzamelen

C

klantgegevens delen

D

samenvatten

Toetst of studenten het verschil zien tussen handige inzet en risicovol gebruik in het beroep.

Waarvoor zou jij AI op werk/school niet zomaar gebruiken?

Verwachte elementen: niet voor vertrouwelijke klantinfo, adviezen zonder controle, of feiten overnemen zonder check. Laat studenten hun keuze kort motiveren vanuit risico of verantwoordelijkheid.

Wat is stereotypering?

Bias

Bias betekent dat een AI-systeem scheve of oneerlijke patronen overneemt uit data. Daardoor kan de uitkomst bepaalde groepen voortrekken of benadelen.

Benadruk dat bias niet per se opzettelijk is. Het kan ontstaan doordat trainingsdata al ongelijk of eenzijdig zijn.

Hoe ontstaat bias?

• Trainingsdata zijn niet evenwichtig

• Bestaande stereotypen zitten al in eerdere voorbeelden

• Het systeem leert van wat vaak voorkomt

• Daardoor kan AI een beperkt beeld als 'normaal' behandelen

Verbind dit eventueel met voorbeelden zoals beroep, geslacht, uiterlijk of taalgebruik, zonder te verbreden naar een heel maatschappelijk debat.

Bias in beelden en teksten

• Een prompt over een CEO of programmeur kan steeds vergelijkbare types tonen

• Een AI-tekst kan bepaalde groepen vaker positief of negatief beschrijven

• Dat lijkt soms normaal, maar zegt vooral iets over de data

Noem dat studenten niet altijd duidelijke bias hoeven te vinden; ook het gericht kijken naar patronen is leerzaam.

Wanneer is Bias volgens jou een probleem?

Wanneer wordt bias een probleem?

• Bij selectie van klanten, sollicitanten of doelgroepen

• Bij adviezen die oneerlijk uitpakken

• Als gebruikers de uitkomst vertrouwen zonder verder te kijken

• Dan versterkt AI bestaande ongelijkheid in plaats van die te corrigeren

Leg de koppeling naar werk: in commerciële keuzes kunnen scheve aanbevelingen echte gevolgen hebben.

Hallucineren

Hallucineren betekent dat AI informatie geeft die overtuigend klinkt, maar feitelijk onjuist of verzonnen is.

Gebruik een eenvoudige formulering: niet 'AI liegt', maar 'AI kan geloofwaardig onjuiste informatie produceren'.

Hoe kan dat gebeuren?

• AI voorspelt vaak welk antwoord waarschijnlijk past

• Het controleert niet altijd of iets echt waar is

• Daardoor kan het namen, cijfers, bronnen of locaties verzinnen

• De toon blijft vaak zelfverzekerd, ook als het antwoord fout is

Belangrijk onderscheid: taalvaardig antwoorden is niet hetzelfde als feitelijk betrouwbaar zijn.

Hoe beperk je de invloed van hallucineren?

Controleren blijft nodig

Mijn vraag → antwoord van AI → controle met een betrouwbare bron → conclusie

Een bruikbaar AI-antwoord moet je toetsen op juistheid, betrouwbaarheid en volledigheid.

Deze formulering sluit goed aan bij beroepsvaardigheden: informatie niet zomaar overnemen, maar verifiëren.

Waarom is dit risicovol?

• Je kunt verkeerde informatie doorgeven aan een klant

• Een analyse kan op onjuiste gegevens steunen

• Beslissingen worden dan minder betrouwbaar

• Vooral in werkcontext kan dat vertrouwen schaden

Maak het beroepsmatig: foutieve vestigingen, verkeerde productspecificaties of verzonnen marktinfo kunnen direct gevolgen hebben.

Privacy

Privacy gaat over het zorgvuldig omgaan met persoonsgegevens en andere vertrouwelijke informatie. Bij AI ontstaat risico zodra je gegevens invoert die niet zomaar gedeeld mogen worden.

Leg uit dat privacy niet vooral zichtbaar wordt in de output, maar in wat je zelf aan het systeem geeft.

Welke gegevens zijn gevoelig?

• Namen en contactgegevens

• Privénummers en e-mailadressen

• Klantomzet en bestelgeschiedenis

• Klachten en interne notities

• Informatie die tot een persoon of bedrijf te herleiden is

Noem dat ook zakelijke gegevens gevoelig kunnen zijn, zeker in combinatie met persoonsgegevens of interne informatie.

Verstandig invoeren

Liever niet invoeren

Veiliger aanpak

• Werk met fictieve of geanonimiseerde gegevens

• Deel alleen wat echt nodig is

• Vraag hulp bij structuur of formulering, niet met alle details

• Volledige klantdossiers

• Interne notities van collega’s

• Direct herleidbare persoonsgegevens

Gebruik hier de fictieve CRM-situatie uit het plan als mondeling voorbeeld.

AI verantwoord gebruiken

• Gebruik AI als hulpmiddel, niet als eindverantwoordelijke

• Controleer belangrijke informatie altijd

• Let op eerlijke en evenwichtige uitkomsten

• Deel geen onnodige klant- of persoonsgegevens

• Denk steeds na: helpt dit echt, en is het verantwoord?

Dit is de samenvattende normslide van de les: slim, kritisch en zorgvuldig gebruiken.

AI in de samenleving

• In zorg, onderwijs, logistiek en verkoop

• In zoekmachines, sociale media en klantenservice

• In beeldherkenning, planning en advies

• De impact is groot, juist daarom is kritisch gebruik belangrijk

Land de centrale vraag: AI is breed inzetbaar, maar de waarde hangt af van hoe mensen het begrijpen en gebruiken.

Een AI adviseert vooral mannen als doelgroep. Welk risico is dit?

A

privacy

B

algoritme

C

bias

D

output

Situationele vraag: studenten moeten het begrip herkennen in context, niet alleen de definitie.

Opdracht: Risico's Ai

Toon met Ai de volgende onderwerpen aan en lever in:
Maak een afbeelding of tekst waar Bias plaatsvindt

Maak een afbeelding of tekst over hallucineren

Wat lever je in:
Gemaakte werk door AI (Bias/Hallucineren)

Gebruikte prompt (gegeven opdracht)

Waardoor kan bias in AI ontstaan?

Let op redenering: eenzijdige trainingsdata, bestaande stereotypen, wat vaak voorkomt wordt als normaal gezien. Gebruik antwoorden als opstap naar het experiment.

AI noemt een vestiging die niet bestaat. Wat is hier gebeurd?

A

bias

B

anonimiseren

C

hallucineren

D

privacy

Sluit aan op het voorbeeld van controle met betrouwbare bronnen.

Vul de controle-stappen in

Bij controle van AI begin je met je vraag. Daarna bekijk je het antwoord van AI. Vervolgens controleer je dit met een betrouwbare bron en trek je een conclusie.

vraag

antwoord

bron

conclusie

prompten

privacy

patronen

afbeelding

Gebaseerd op de vaste volgorde op de contentslide: vraag → antwoord → bron → conclusie.

Hoe kun je AI gebruiken zonder klantdata te delen?

Zoek naar keuzes als: anonimiseren, alleen noodzakelijke info delen, geen namen/contactgegevens/interne notities invoeren, AI gebruiken voor structuur of formulering.

Wat is één inzicht uit deze les dat je onthoudt?

Exit ticket zonder goed of fout. Laat studenten in eigen woorden terugkijken op hun leeropbrengst.

Welk onderdeel hielp jou het meest om AI te begrijpen?

Exit ticket voor metacognitie. Gebruik antwoorden om te zien welke werkvorm of uitleg het meest hielp.

Wat wil je nog leren over AI?

Begrippen

AI - technologie die taken uitvoert waarvoor menselijk denken nodig lijkt

algoritme - een reeks stappen waarmee een computer van invoer naar uitkomst gaat

data - gegevens die een systeem gebruikt als invoer

patronen - terugkerende verbanden die een systeem in data herkent

output - het resultaat of antwoord van een systeem

bias - een scheve of oneerlijke uitkomst door eenzijdige data of patronen

hallucineren - overtuigend klinkende maar onjuiste of verzonnen informatie geven

Begrippen

privacy - het zorgvuldig omgaan met persoonsgegevens en vertrouwelijke informatie

persoonsgegevens - gegevens die direct of indirect naar een persoon verwijzen

trainingsdata - voorbeelden waarmee een AI-systeem leert

betrouwbare bron - een bron die controleerbare en geloofwaardige informatie geeft

anonimiseren - gegevens zo aanpassen dat ze niet meer naar een persoon te herleiden zijn

voorspelling - een uitkomst die AI berekent op basis van data en patronen