Office for Students pleit voor AI-vrije toetsing om waarde van diploma’s te beschermen

De Engelse Office for Students zei op 11 november 2026 dat universiteiten ervoor moeten zorgen dat toetsen meten wat studenten weten en kunnen, vaak door gebruik te maken van gecontroleerde, AI-vrije toetsvormen. De organisatie waarschuwde dat veel opdrachten zonder toezicht met AI op hoog niveau kunnen worden gemaakt, terwijl studenten er zelf maar beperkt bij betrokken hoeven te zijn.

Naast een gezamenlijk onderzoeksrapport met Advance HE publiceerde de OfS richtlijnen voor universiteiten en hogescholen over de toepassing van haar bestaande kwaliteitsvoorwaarden op AI, in plaats van een nieuwe, specifieke registratievoorwaarde voor AI in te voeren. Die voorwaarden omvatten eisen aan actuele opleidingen en relevante vaardigheden, voldoende ondersteuning voor studenten en betrouwbare diploma’s die zijn gebaseerd op valide, betrouwbare toetsing. Instellingen die tekortschieten, kunnen te maken krijgen met specifieke registratievoorwaarden, geldboetes of een opschorting van de toegang tot studiefinanciering voor studenten of financiering uit subsidies van de OfS.

Josh Fleming, directeur strategie en uitvoering bij de OfS, omschreef AI als zowel een kans als een „generatierisico voor het huidige systeem, dat de leerervaring van studenten en het vermogen van instellingen om hen te beoordelen dreigt te ondermijnen”. Hij pleitte voor veel meer AI-vrije toetsing.

Bewijs uit de ervaringen van studenten en medewerkers

Het volledige rapport is gebaseerd op onderzoek dat tussen juni en september 2026 is uitgevoerd onder 244 medewerkers in het hoger onderwijs en 91 studenten of studentenvertegenwoordigers van ten minste 127 instellingen. Het bewijsmateriaal kwam uit bijeenkomsten, 64 reacties op online oproepen en 22 interviews. Deelnemers hadden zichzelf aangemeld en zijn mogelijk geen afspiegeling van de bredere groep studenten en medewerkers.

Studenten vertelden de onderzoekers dat medestudenten soms in slechts enkele minuten toetsen maakten met grote taalmodellen en cijfers kregen die vergelijkbaar waren met de cijfers die ze zelfstandig behaalden. Sommigen zeiden dat die medestudenten zich geen basale details van hun ingeleverde werk konden herinneren. Medewerkers meldden dat grote aantallen ingeleverde opdrachten dezelfde stijl en bronnenvermeldingen hadden, terwijl essays die op afstand werden ingediend als bijzonder kwetsbaar werden beschouwd.

Het rapport concludeert dat menselijke beoordelaars AI-gegenereerde tekst niet betrouwbaar kunnen herkennen en dat detectietools het gebruik van AI niet consequent vaststellen. Beleidsverklaringen en achteraf gevoerde procedures wegens wangedrag kunnen daarom geen vervanging zijn voor een structureel deugdelijk ontwerp van toetsing. De uitkomsten van detectietools mogen hooguit één onderdeel zijn van het bewijs in een eerlijk proces, en een vermoeden zonder sterk bewijs mag geen reden zijn voor een lager cijfer.

Toetsing onder gecontroleerde omstandigheden in de praktijk

De richtlijnen omschrijven toetsing onder gecontroleerde omstandigheden als een toetsvorm die is ontworpen om AI-gebruik te voorkomen. Voorbeelden zijn examens op locatie, presentaties, mondelinge examens, uitvoeringen en praktische of toepassingsgerichte opdrachten. Wanneer AI is toegestaan, moeten studenten nog steeds de beoogde leerresultaten aantonen; daar kan ook effectief AI-gebruik bij horen. Een toets moet worden vervangen als die met AI kan worden gemaakt zonder de kennis of vaardigheden te gebruiken die ermee zouden worden getoetst.

Een casestudy laat zien hoe zo’n ontwerpkeuze eruitziet. De University of Bath voerde in september 2026 een model met twee sporen in, nadat was gebleken dat de middencategorie van het eerdere verkeerslichtsysteem — waarin bepaalde vormen van AI-gebruik waren toegestaan — niet betrouwbaar en eerlijk te handhaven was. Bij toetsen in het gesloten spoor is AI niet toegestaan; in het open spoor mag AI wel worden gebruikt en moeten toetsen vanuit die aanname worden ontworpen. Beide sporen moeten nog steeds de beoogde leerresultaten meten.

Toetsing onder gecontroleerde omstandigheden brengt ook kosten met zich mee. Deelnemers wezen op de middelen die examens en mondelinge toetsen vergen, op de bezorgdheid dat examens zonder boeken mogelijk geen goed beeld geven van de beroepspraktijk en op het risico dat sommige toetsvormen studenten met een beperking kunnen benadelen. Instellingen blijven wettelijk verplicht om discriminatie te voorkomen en moeten mogelijk redelijke aanpassingen bieden, waaronder wijzigingen in toetsmethoden, zonder dat die aanpassingen een oneerlijk voordeel opleveren.

AI-vaardigheden en toegankelijkheid

Het rapport adviseert niet om AI uit het onderwijs te weren. Studenten gebruiken AI om moeilijke concepten uit te leggen, documenten samen te vatten, oefenvragen te genereren en zich voor te bereiden. Dat kan voordelen bieden voor studenten met een beperking of neurodivergente studenten, en voor studenten van wie Engels niet de eerste taal is. Het rapport maakt onderscheid tussen deze activiteiten en het uitbesteden van denkwerk, waarbij AI het lezen, onderzoek, probleemoplossen of ander veeleisend werk vervangt. Daardoor kan de productieve inspanning die nodig is om kennis en vaardigheden te ontwikkelen, worden omzeild.

Veel studenten vinden AI-geletterdheid belangrijk voor hun loopbaan en willen meer vakgerichte training, maar het aanbod verschilt sterk en scholing voor medewerkers is vaak vrijwillig en kent een lage deelname. De richtlijnen van de OfS pleiten voor duidelijke regels over toegestaan AI-gebruik, toezicht op met AI gegenereerd lesmateriaal en feedback, en maatregelen om verschillen als gevolg van ongelijke toegang tot betaalde tools en scholing te verkleinen. Relatief weinig deelnemende instellingen hadden AI-strategieën voor de hele instelling ingevoerd.

De OfS is van plan verder gestructureerd onderzoek te doen naar de omvang en aard van de verandering. Advance HE lanceert begin 2027 een Change Academy gericht op AI voor instellingen die lid zijn. Voor instellingen is de onmiddellijke vraag op het gebied van naleving of een kwalificatie nog steeds aantoont wat een student weet en kan wanneer AI-ondersteuning mogelijk niet te detecteren is. Dezelfde regelgeving vereist ook relevante AI-vaardigheden en toegankelijk ontwerp. Zo is de integriteit van toetsing een onderdeel van het beschermen van de waarde van diploma’s, naast onderwijs en studentondersteuning.