Christian Pantel, Chief Product Officer bij D2L – Interviewreeks

Christian Pantel is Chief Product Officer bij D2L, waar hij de wereldwijde productstrategie, productbeheer, productontwerp, gebruikerservaringonderzoek en toegankelijkheid leidt. Hij werd in 2024 tot CPO benoemd nadat hij in 2015 bij het bedrijf was komen werken, waar hij zijn leiderschap over product, ontwerp en techniek had uitgebreid.

Pantel heeft meer dan 25 jaar ervaring met het bouwen van enterprise software, met eerdere leiderschapsrollen bij Workday, Infor en PeopleSoft. Zijn werk is gebaseerd op gebruikersgericht ontwerp, met een focus op het creëren van intuïtieve, toegankelijke leerervaringen voor diverse leerlingen en docenten.

D2L is een Canadese educatietechnologiebedrijf dat het beste bekend is vanwege de ontwikkeling van Brightspace, een cloud-gebaseerd leerbeheersysteem dat door scholen, universiteiten, overheden en ondernemingen wordt gebruikt om online en hybride leerervaringen te bieden. Het bedrijf is in 1999 opgericht door John Baker en richt zich op gepersonaliseerde en toegankelijke digitale educatie, met AI-gestuurde tools, analytics, cursusauthoring en adaptieve leerfuncties in het ecosysteem. Het platform van D2L ondersteunt alles van K-12-onderwijs tot bedrijfstraining en professionele ontwikkeling, met een sterke nadruk op leerlingbetrokkenheid, toegankelijkheid en levenslange educatie. Het bedrijf is wereldwijd uitgebreid en bedient nu miljoenen gebruikers via een reeks producten die zijn ontworpen om de manier waarop organisaties lesgeven, trainen en leerprogramma’s beheren te moderniseren

U hebt meer dan twee decennia gebruikerservaring vormgegeven bij bedrijven als Workday, Infor en PeopleSoft voordat u bij D2L carrière maakte. Hoe heeft die reis uw aanpak beïnvloed om AI in leerplatforms te integreren zonder de gebruiksvriendelijkheid en toegankelijkheid te compromitteren? 

Die tijd in enterprise software leert u waar producten het afleggen tegen gebruikers. Teams voegen functies toe, maar verliezen het zicht op de gebruiker en de complexiteit sluipert erin. Die ervaring heeft mijn aanpak van AI beïnvloed. We vermijden het najagen van glimmende objecten en richten ons op het aanpakken van echte uitdagingen die docenten en leerlingen dagelijks tegenkomen. Dat komt rechtstreeks overeen met hoe we bij D2L bouwen. AI moet passen bij hoe docenten en leerlingen al werken en moet ondersteunen hoe mensen echt leren. Als een functie wrijving toevoegt, verwarring creëert of de toegankelijkheid verzwakt, wordt het niet uitgevoerd.

Als Chief Product Officer bent u verantwoordelijk voor product, ontwerp en onderzoek. Hoe zorgt u ervoor dat AI-functies de leerresultaten echt verbeteren en niet alleen complexiteit toevoegen aan het platform?

We beginnen met een eenvoudig principe. Leren vereist productieve worsteling. Als AI de inspanning die nodig is om te leren wegneemt, is het de verkeerde oplossing. Leren hangt af van oefening, feedback, reflectie en toepassing, en we ontwerpen AI om dat proces te ondersteunen. Elke functie moet docenten helpen om leerervaringen en beoordelingen aan resultaten te koppelen en te begrijpen of leerlingen echt vorderingen maken. We meten die impact rechtstreeks.

Het Brightspace-platform van D2L integreert AI rechtstreeks in de leerervaring, in plaats van het als een add-on te behandelen. Wat zijn de voordelen van deze ingebedde AI-aanpak voor docenten en instellingen?

Het inbedden van AI is belangrijk omdat context belangrijk is. Wanneer het systeem de cursus, de inhoud en wat de leerling doet begrijpt, kan het leren leiden in plaats van alleen antwoorden te genereren. Dat leidt tot betere ondersteuning op het juiste moment en sterker resultaten over tijd. Het houdt instellingen ook in de bestuurdersstoel. Zij kunnen beleid vaststellen, gegevens beheren en begrijpen hoe AI wordt gebruikt, wat essentieel is voor vertrouwen, privacy en academische integriteit.

Veel AI-hulpmiddelen in het onderwijs beloven personalisatie. Wat ziet echte personalisatie eruit op grote schaal, en waar falen de meeste platforms?

Personalisatie moet het leren vooruit helpen, niet de moeilijkheidsgraad wegnemen die nodig is voor echte vooruitgang. AI kan onnodige wrijving wegnemen, maar leren hangt nog steeds af van duurzame betrokkenheid, probleemoplossing en inspanning over tijd. Het doel is om leerlingen op het juiste niveau van moeilijkheid te houden, zodat ze blijven vorderen zonder vast te lopen of afgeleid te raken.

U hebt uw hele carrière lang de nadruk gelegd op toegankelijkheid. Hoe moeten AI-systemen worden ontworpen om leerlingen met een handicap beter te ondersteunen in plaats van hen onbewust uit te sluiten?

AI kan echte barrières wegnemen door meerdere manieren te bieden om inhoud te benaderen en leren flexibeler te maken. Het kan verschillende formaten ondersteunen, ondertiteling verbeteren en handmatig werk voor docenten verminderen. Echter, AI-systemen hebben de neiging om gemiddelde gebruikers te nemen, wat betekent dat ze de mensen die de meeste steun nodig hebben, kunnen missen. Iedereen leert op een andere manier en sommigen zijn afhankelijk van hulpmiddelen om hun behoeften te ondersteunen. Teams moeten doelgericht ontwerpen en testen voor die leerlingen en hen opnemen in het onderzoeks- en ontwikkelingsproces om ervoor te zorgen dat toegankelijkheid in de praktijk verbetert. Door inclusief ontwerp te prioriteren, streven we ernaar om alle leerlingen te bereiken, ongeacht hun mogelijkheden, en echte kansen voor iedereen te creëren.

Met AI die steeds meer betrokken is bij beoordelingen en feedback, hoe denkt u dat instellingen automatisering moeten afwegen tegen het behoud van vertrouwen en academische integriteit?

AI moet beoordelingen ondersteunen, niet overnemen. Het kan helpen om feedback te schalen en meerdere versies van beoordelingen te creëren die dezelfde concepten testen, wat de integriteit versterkt en de algehele leerervaring dieper maakt. Docenten moeten nog steeds de eindbeslissingen nemen over beoordelingen. Vertrouwen hangt af van het weten dat een mens achter het resultaat staat.

Vanuit een productperspectief, wat zijn de grootste misvattingen die universiteiten hebben wanneer ze AI in hun leeromgevingen integreren?

AI behandelen als een hulpmiddel dat je kunt inschakelen en het probleem oplossen. In sommige gevallen kan het dingen erger maken door de inspanning die leren vereist weg te nemen. Instellingen moeten duidelijk zijn over wat ze proberen te verbeteren. Meer automatisering betekent niet noodzakelijkerwijs betere resultaten zonder de juiste gegevens, governance en ontwerp op zijn plaats.

D2L werkt op K-12, hoger onderwijs en bedrijfsleer. Hoe verschilt de rol van AI tussen deze segmenten, en waar ziet u de snelste adoptie?

De rol van AI verschuift op basis van wat elk segment het meest waardeert. In K-12 ligt de focus op veiligheid, leeftijdsgepaste gebruikerservaring en het geven van docenten en ouders sterke controle over hoe AI in de klas wordt geïntroduceerd. In het hoger onderwijs geven instellingen meer om schaal en kwaliteit, vooral rondom beoordeling, leerlingondersteuning en het beheer van grote studentenpopulaties. In bedrijfsleer verschuift de nadruk naar snelheid en efficiëntie, waarbij AI teams helpt om sneller te gaan en operationele overhead te verminderen.

Adoptie volgt meestal die prioriteiten, maar het varieert ook aanzienlijk per regio. We zien een bijzonder sterke impuls in het hoger onderwijs wereldwijd, vooral in landen als Singapore, waar instellingen agressief investeren in AI om leren te schalen en resultaten te verbeteren. In Singapore hebben we langdurige vroege aanvaarders van D2L Lumi, onze AI-gebaseerde leerassistent. Zij waren onder de eerste die deze mogelijkheden omarmden en in 2025 alleen al steeg de generatie met 7,5x. Wat opvalt is niet alleen het volume van het gebruik, maar de breedte ervan. Instellingen daar zijn vaak de eerste die experimenteren met nieuwe AI-functies en deze op grote schaal inzetten in echte leeromgevingen.

We zien ook een sterke en versnellende impuls in Latijns-Amerika. Van september 2025 tot april 2026 behield Lumi een consistent hoog gebruik in de regio, wat aangeeft dat instellingen verder zijn gegaan dan experimenten en AI rechtstreeks in instructieprocessen hebben geïntegreerd.

In tegenstelling tot markten als de VS, die vaak een meer gestructureerde aanpak volgen, met pilots, governancebeoordelingen en gefaseerde implementaties voordat ze breder worden ingezet.

AI is nu in staat om inhoud, beoordelingen en zelfs tutoriaal te genereren. Hoe moeten docenten hun rol heroverwegen in een wereld waarin deze mogelijkheden standaard worden?

Docenten worden niet minder belangrijk naarmate AI verbetert. Ze worden belangrijker. Hun rol verschuift naar het leiden van het leerproces, het stellen van verwachtingen en het zorgen dat studenten op een betekenisvolle manier met het materiaal omgaan. AI kan helpen met inhoud en feedback, maar het kan geen oordeel, motivatie of verantwoordelijkheid vervangen. We moeten AI gebruiken om te schalen wat er echt toe doet in leren, niet om het denkproces te vervangen of voltooide beoordelingen voor leerlingen te leveren.

Kijkend naar de toekomst, wat zijn de belangrijkste productbeslissingen die edtech-bedrijven vandaag moeten nemen om ervoor te zorgen dat AI de kwaliteit van het onderwijs over de komende tien jaar versterkt en niet verwaterd?

Als ik het terugbreng tot productbeslissingen, zullen de winnaars zijn die bouwen op sterke gegevens, AI in echte workflows inbedden en alles baseren op vertrouwen, toegankelijkheid en leerwetenschap.

Als we dat goed doen, wordt AI een kernfunctie die het leren continu verbetert, docenten helpt om zich te concentreren op hoogwaardig werk en leerlingen ondersteunt op het juiste moment.

De echte kans is om verder te gaan dan eenmalig onderwijs en iets veel responsiever en effectiever te creëren, waar elke leerling beter wordt ondersteund en elke docent beter is toegerust om hen te helpen slagen.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten bezoek D2L.