De groep is aan het lezen ik kijk naar de kinderen en bedenk hoe hun belevingswereld zal zijn. Ik zie hun thuissituaties, hun sport en ook hun onvoorspelbare toekomst. Ik denk: waarvoor leer ik ze dit eigenlijk? Voor banen die straks niet bestaan? Voor tools die morgen weer anders heten? Voor problemen die we nu nog niet kennen? Eerlijk: ja. En toch moeten we kiezen wat we vandaag doen.
Terug in de tijd
Laat ik het breder trekken: vroeger deden leraren dit ook. Ze keken vooruit, maakten gokjes, zaten er soms naast en soms precies goed. Vroeger keek men óók vooruit, vaak mis, soms raak. 1900: tijdschriften voorspelden het jaar 2000. Sommige dingen waren verrassend raak (foto’s “op afstand” verzenden; medische beeldvorming), andere hilarisch mis (alles onder- of bovengronds verkeer; muggen uitgeroeid). Moraal: voorspellen is lastig, maar het denken over de toekomst is waardevol.
1950–60s: Skinner en co. ontwierpen teaching machines. Belofte: massaal betere, snellere, gepersonaliseerde instructie. Realiteit: ideeën bleken invloedrijk (snelle feedback, zelftempo), maar “de machine vervangt de leraar” gebeurde niet. Techniek verandert, pedagogiek blijft cruciaal.
1968: populaire bladen voorspelden dat computers in scholen even belangrijk als boeken zouden worden. Dat werd waar, maar trager en rommeliger dan gedacht.
Kortom: we overschatten vaak snelheid, onderschatten menselijk werk (relatie, cultuur, betekenis).
Wat weten we wél over morgen
Werk verandert snel. Volgens het Future of Jobs Report 2023 verandert tegen 2027 ≈23% van de banen; werkgevers voorzien 69 miljoen nieuwe rollen en 83 miljoen die verdwijnen. Netto: grote herschikking, geen simpele plus of min. AI en ongelijkheid. Het IMF waarschuwt dat generatieve AI niet alleen “lager-geschoolde” banen raakt; ook hogere beroepen veranderen. Zonder beleid (bijscholing, vangnetten) neemt ongelijkheid toe. Leven lang leren is noodzaak. OECD hamert na de pandemie op lifelong learning en stelselmatige bij- en omscholing, juist voor kwetsbare groepen. Wat betekent dit in het lokaal? Je curriculum kan niet alleen kennis nu zijn; het moet ook leren te leren zijn. John Dewey (1916) drukte ons op het hart: onderwijs = leven, geen wachtkamer. Leren door doen, democratie in het klein, betekenis vóór routine. Zijn punt blijft: curriculum moet aansluiten bij ervaring en samenleving. Toffler (1970) populariseerde future shock: “te veel verandering, te snel” → desoriëntatie. Oplossing? Mensen en instituties leren aanpassen. Dat is onderwijs in één zin.
Dus… waar bereiden we kinderen op voor?
Niet op één baan of één tool. We leiden ze op voor meerdere transities: technologisch, ecologisch, demografisch. Voor werkdat regelmatig van vorm verandert, maar waar denken, samenwerken, maken, besluiten altijd nodig zijn. Vertaling naar het lokaal (mijn 8 bouwstenen):
- Kernkennis + taal (blijft de hefboom; inspectie heeft gelijk).
- Leren leren (metacognitie, plannen, reflectie).
- Agency (leerlingdoelen, eigenaarschap, stem in product/route).
- Problemen met echte frictie (échte beperkingen, échte afwegingen → spanningen/dilemma’s).
- Digitale geletterdheid inclusief AI-begrip, privacy & data-ethiek.
- Samenwerken & communiceren (rollen roteren; feedbackcycli kort).
- Creatie (iets nieuws maken: tekst, code, ontwerp, dienst).
- Burgerschap in het klein (klasregels ontwerpen, perspectiefwisseling).
Wat het verleden fout had — en wat wij daarvan leren
“De machine vervangt de leraar.” Al 70 jaar niet gebeurd. Wel gebeurd: tools die delen van instructie en oefening versnellen. Les: menselijk werk verschuift, verdwijnt niet. “Technologie verandert scholen razendsnel.” Verandering is traag en contextafhankelijk. Dus: proces > product. Bouw teams die kunnen leren, niet alleen spullen die kunnen blinken.
Hoe ontwerp je “toekomstbestendig”?
1. 45–10–5 ritme
-
45 min kern: focusles op lezen, rekenen of inhoudsvak. Eén doel, duidelijke instructie, begeleide oefening.
-
10 min agency: leerlingen kiezen: zelfstandig verder oefenen, verdiepen, samenwerken of iets creatiefs doen. Hier werken ze richting eigen leerdoelen.
-
5 min reflectie: klassikaal of individueel: wat heb ik vandaag geleerd, wat lukte goed, wat pak ik morgen anders aan?
2. Dubbele leerlijn (kennis & creatie)
-
Fase 1 – kennis: sleutelbegrippen, woordenschat en voorbeelden expliciet aanleren.
-
Fase 2 – creatie: leerlingen verwerken actief: maak een poster, filmpje, code, presentatie of prototype waarin ze laten zien dat ze het snappen.
3. Contextkaart
Koppel elk thema aan mens – planeet – technologie (UNESCO). Eén korte vraag per as is genoeg, bv.:
-
Mens: Wie heeft hier baat bij of last van?
-
Planeet: Wat betekent dit voor natuur en duurzaamheid?
-
Tech: Welke technologie speelt een rol of kan helpen?
4. Assessment klein & vaak
-
Werk met micro-producten (een schema, korte opname, berekening).
-
Gebruik rubrics met 3 niveaus: basis – op weg – stevig.
-
Feedback altijd binnen 48 uur.
-
Herkansingen mogelijk: fouten zien = groei.
5. AI-didactiek
-
Leerlingen checken AI-resultaten: wat klopt, wat niet?
-
Leg uit: welke keuzes heeft AI gemaakt, welke niet?
-
Bespreek bronverantwoording en mogelijke bias.
-
Doel: leerlingen leren AI-output kritisch gebruiken, niet klakkeloos overnemen.
En hoe past dit in beleid & kerndoelen?
Gebruik de concept-kerndoelen Digitale Geletterdheid (incl. AI, data, privacy) en Burgerschap als kapstok. Plan één concreet leerdoel per week dat je toch al doet (bijv. bronkritiek bij Nieuwsbegrip). Dat voorkomt “erbij-gedoe”. Reken erop dat implementatie gefaseerd gaat (richting 2027): begin klein, borg wat werkt, schaal wat past.
10 dingen die je morgen kunt doen
- Start-/einddoelkaartje per les: “Vandaag leer ik… zodat ik … kan.” (agency)
- Twee-sporen lezen/rekenen: 15 min automatiseren + 15 min toepassen in context (probleem/keuze).
- AI-minilab: laat ChatGPT/Bing o.i.d. een uitleg geven; leerlingen markeren fouten/hiaten + bronnencheck. (koppel aan digitale geletterdheid)
- Perspectiefwisseling: in geschiedenis/taal schrijft elk duo twee alinea’s vanuit tegengestelde perspectieven (spanningen/dilemma’s oefenen).
- Kennisanker: eindig elke les met 3 kernbegrippen op het bord; volgende les begin je met retrieval.
- Rolverdeling in groepswerk (leider/analist/ontwerper/criticus); rollen rouleren per week.
- Mini-pitch: elke vrijdag 60 seconden “Wat heb ik deze week gemaakt? Waarom is dit nuttig?” (creëren + communiceren).
- Privacy-moment: 5 minuten per week een casus “deel je dit wel/niet?” (digitale gewoontes trainen).
- Woordenschat-voorbouw bij elk nieuw thema (NT2-vriendelijk): 8 woorden vooraf in context, dan pas tekst.
- Teamlog: 1× per maand delen jullie 1 werkende les en 1 misser. Proces > product. (zo leer je sneller dan met nóg een methode)
Tot slot
We kennen de toekomst niet. Gelukkig hoeft dat niet. Als we fundament (taal, rekenen), agency, digitale geletterdheid en creatiekracht combineren, kunnen leerlingen elke bocht nemen — ook de bochten die wij nu nog niet zien. Ik hoef geen perfecte voorspeller te zijn. Ik moet een goede gids zijn.
En dat is precies het vak.
Bronnen
WEF, Future of Jobs 2023 — 23% banen verandert; 69m nieuwe, 83m verdwijnende rollen (2023–27).
IMF (FT-bericht) — zorgen over ongelijkheid door generatieve AI → beleid voor bijscholing en vangnetten.
OECD Learning Compass 2030 — agency + drie transformative competencies.
UNESCO, Reimagining our futures together (2021) — nieuw sociaal contract voor onderwijs.
Inspectie, Staat van het Onderwijs 2024 — druk op basisvaardigheden.
SLO/Rijksoverheid — actualisatie kerndoelen; concepten (2024) en route naar implementatie (richting 2027), incl. AI in DG.
Historische voorspellingen — teaching machines (Skinner) en “computerized school of the future” (1968).
Dewey, Democracy and Education (1916) — leren door doen, onderwijs als leven.
