Go to homepage
Find educational resourcesKnowledge & expertiseCommunities
NL|EN
Privacy policy
Creative CommonsCreative Commons AttributionSURFFunded by the European Union

Filter

Search results (119)

…

HBO/WO

MBO

September 21, 2026

AI Literacy for Lecturers

AI Literacy for Lecturers selfpaced online course by Teaching and Learning Services, TU Delft.

Website

Judith Kesler-van der Lugt

August 1, 2026

Generative AI in Research

Welcome to this e-module on Generative Artificial Intelligence (GenAI)! This e-module is aimed at EUR researchers and research support staff who want to learn more about the responsible use of GenAI and how you can integrate it into your research.

Website

Erasmus University Library

June 30, 2026

Integrating GenAI into your classroom

This e-module is aimed at lecturers and teaching assistants who want to learn more about the responsible use of GenAI in higher education and the impact it can have on your teaching. Please note: this e-learning course was created using the Wikiwijs editor and is still under construction.

Website

Community voor Docentontwikkeling

February 2, 2026

Scholingstraject AI-geletterdheid (UBVU)

Deze collectie bestaat uit verschillende materialen van het scholingstraject AI-geletterdheid. De doelgroep van dit specifieke traject is medewerkers bij de Universiteitsbibliotheek VU. Je kan het materiaal ook met eventueel wat aanpassingen ook voor andere doelgroepen gebruiken. Het scholingstraject bestaat uit 4 sessies: Introductie in AI Toelichting: Algemene introductie over wat AI is. Welke begrippen moet je weet van hebben? Wat kan een taalmodel? Etc. Verder diende deze sessie om het beginniveau van collega’s te bepalen, zodat wij hier rekening mee konden houden voor de opvolgende sessies. Effectief prompten Toelichting: Dit is een praktisch onderdeel, met als doel op een effectieve manier te leren prompten om de juiste informatie te verkrijgen. Verantwoord & kritisch omgaan met AI Toelichting: Dit is een meer theoretisch onderdeel met veel ruimte voor gesprek en discussie, over onderwerpen als: duurzaamheid, big tech, etc. AI-tools & werk Toelichting: In deze sessie nodigden wij 3 collega’s uit om hun ervaringen te delen en een demo te geven hoe zij AI gebruiken in hun werk. In deze collectie vind je de slides met inhoudelijke stof en interactieve opdrachten, inclusief een PDF voor de gebruikte exit ticket en toetsmatrijs (met leerdoelen gekoppeld aan de taxonomie van Bloom). Verder is ook een link naar de e-learning ‘AI-geletterdheid voor UB-medewerkers’ opgenomen. Deze werd gebruikt als aanvulling (voor- en/of nabereiding) op de fysieke sessies. Als laatste is een eindopdracht toegevoegd met bijbehorende rubric.

Document

Kim Dibbets, Jordy Gevers

December 17, 2025

Onderwijs & AI Module voor Docenten

Generative Artificial Intelligence (genAI), ofwel generatieve kunstmatige intelligentie, maakt een snelle groei door. De nieuwste generatie genAI tools is zo goed dat het steeds moeilijker wordt te onderscheiden of een tekst door een mens of AI is geschreven. De ontwikkeling van genAI heeft dan ook een grote impact op de maatschappij en daarmee ook op het onderwijs. Daarnaast kan genAI onderdeel uit gaan maken van de toekomstige werkpraktijk van vele studenten. De realiteit is dat deze technologie er is en we zullen ons ertoe moeten verhouden. Hoewel de eindverantwoordelijkheid voor het gebruik van genAI ligt bij de student zelf, hebben wij de verantwoordelijkheid om hen te helpen hier op een verantwoorde manier mee om te gaan. Deze module beoogt hierbij te ondersteunen. Na het doorlopen van deze module ben je bekend met: Wat genAI is. Wat de impact van genAI is op onze wereld. De juridische kaders van genAI. De relatie tussen genAI en academische waarden en integriteit. De manieren waarop studenten genAI kunnen gebruiken en wat dat kan betekenen voor academisch onderwijs. De impact die genAI kan hebben op jouw onderwijs. Elk van de bovenstaande leerdoelen hoort bij één hoofdstuk van deze module. Deze module is gebaseerd op de module AI geletterdheid van de Rijksuniversiteit Groningen. De module is zowel in het Nederlands als het Engels beschikbaar en wordt hier aangeboden als Brightspace package. Dit zou ook in Canvas geïmporteerd kunnen worden.

Document

Steven Trooster, Max Moeskops

November 1, 2025

HAN gedragsindicatoren AI-geletterdheid

In dit document beschrijven we het gewenste niveau van AI-geletterdheid van studenten met behulp van gedagsindicatoren. We koppelen de AI-gedragsindicatoren aan het HAN Studentprofiel digi- en datavaardigheid (DDV). Zodoende zijn de AI-gedragsindicatoren een verdieping op de gedragsindicatoren van het Studentprofiel DDV. Het biedt handvatten aan het onderwijs voor het integreren van AI-geletterdheid in het curriculum.

Document

Expertiseteam Digi- en Datavaardigheid

September 23, 2025

LC9-assistent (hulp bij les- en toetsontwerp)

De LC9-assistent is bedoeld voor docenten die werken met 'Leren communiceren', 9e druk (verder: LC9). De LC9-assistent biedt docenten ondersteuning bij het taal- en communicatieonderwijs, bijvoorbeeld door mogelijke lesplannen, toetsen en opdrachten aan te bieden en feedback over teksten van studenten voor te stellen.

Document

Carel Jansen

September 14, 2025

GenAI Literacy presentations

These PowerPoints are designed to provide teachers the means to improve their students' AI literacy. The presentation is divided into seven themes: 1: What is Generative AI? 2: How does Generative AI work? 3: Prompting 4: GenAI and hallucinations (in development) 5: GenAI and bias 6: GenAI and sustainability 7: Gen AI and privacy/ bias Each topic includes a section focusing on traditional knowledgetransfer and a simple, active learning method. This material is licensed under CC BY-NC-SA 4.0. Created by the Teaching and Learning Centre (TLC) of UvA Centraal in collaboration with the TLC of the Faculty of Medicine.

Presentation

Jesper Pool, Remco Jongkind, Sophie van Dijke, Job Radelaar, Frans Aris, Bjarne de Beer, Palina Vasilyeva, Ivar Kolvoort

September 1, 2025

Algorithmic assessment systems

This class pursues a twofold goal of making students both think about the use of AI in recidivism prediction/social benefits allocation and reflect on the possible use of AI for making evaluative, moral judgments. To do so, students are first presented with contextual information about recidivism prediction and social benefits allocation controversies before the class through mandatory reading. During the class, students are divided into four groups that take contrasting positions on these two issues (recidivism prediction and social benefits allocation) and are asked to suggest (counter-)arguments for the position that they have been assigned in a debate-style manner, following academic argumentative norms. Later, students use ChatGPT/GPT3 or an alternative LLM with a chat interface to prompt it about arguments and counter-arguments pertaining to their position. As a result, students compare and discuss the answers they have come up with and those offered by ChatGPT, both within the groups and with the whole class, exploring different dimensions of using AI for evaluative moral judgments

Document

Olya Kudina, Dmitry Muravyov

September 1, 2025

Responsible Anticipation and Visioneering

This exercise targets the development of students' capacities to critically analyze existing technological visions and enables them to create their own responsible socio-technical visions. Through group work and discussions, students examine technological promises embedded in anticipation discourses, uncover hidden values and assumptions, and develop alternative narratives that can guide engineering practice and policy decisions

Document

Martin Sand