Gebruik dit als
Een taalmodel kan bij dezelfde korte vraag verschillende plausibele antwoorden geven. Deze werkvorm maakt dat gedrag zichtbaar voordat je gaat sturen.
Werkvorm · Docent · Team
Wat verandert er als je de prompt verandert?
EAI-term: Prompt Variation Lab
Voer dezelfde vraag meerdere keren uit en onderzoek variatie, toon, aannames en mogelijke fouten.
ProcesFaseKernhandelingWat doet AI?Wat kun je nu zeggen?
De vraag eronder
Wat blijft stabiel, wat varieert en welke context verandert het systeemgedrag?
Docent
varieer→vergelijk→duid
Leerling
beoordeel→vergelijk
AI
genereer→reageer
- Kies één echte vraag uit je vak.
- Voer dezelfde vraag meerdere keren uit met kleine promptverschillen.
- Vergelijk welke verschillen door de prompt ontstaan.
- Vergelijk antwoorden op inhoud, niet op stijl.
- Benoem wat de prompt zichtbaar veranderde.
- Geef antwoord op de verschillende promptvarianten.
Niet automatisch doen
Behandel een stabieler of mooier antwoord niet automatisch als didactisch beter.
Concreet voorbeeld
Zo kan dit er in de klas uitzien.
Een docent geeft dezelfde inhoudelijke vraag drie keer aan een taalmodel, maar verandert alleen de rol en context. De verschillen in antwoord maken zichtbaar hoeveel de prompt al stuurt vóórdat de leerling iets beoordeelt.
Zo doe je het
Werk stap voor stap.
Pas de formulering aan je vak en klas aan. De volgorde bewaakt dat de relevante leerlinghandeling niet ongemerkt uit beeld verdwijnt.
- Kies één korte, realistische vraag uit je eigen vak of taak.
- Voer exact dezelfde vraag drie keer uit zonder extra context.
- Noteer per output de kernclaims, toon van zekerheid en opvallende verschillen of mogelijke fouten.
- Bepaal welke context ontbreekt, bijvoorbeeld doelgroep, fase, bronnen, outputstructuur of controlecheck.
- Voeg die context toe en herhaal de proef.
- Bespreek niet welke output het mooist is, maar welk systeemgedrag door de extra context veranderde.
Daarna
Waar kijk je naar?
Een concreet beeld van hoeveel de formulering, context en instructie het antwoord van AI sturen.
Let op
Wat kun je nog niet concluderen?
Een voorspelbaarder antwoord is niet automatisch beter voor het leren. Kijk steeds opnieuw naar de kernhandeling en wat de leerling zelf moet doen.
Waarom dit kan helpen
Eerst het leren en de taak begrijpen
Onderzoek naar AI in onderwijs laat geen simpel effect van 'wel of geen AI' zien. Het maakt uit welke rol AI krijgt, welke taak wordt uitgevoerd en welk menselijk werk overblijft. Daarom begint EAI met de concrete situatie en niet met een toolcategorie.
Onderbouwing op de site: EAI evidence claims CLM-001, CLM-005 en CLM-015
EAI Standard / technische laag
Relatie tot de Standard: Werkvorm uit de EAI-praktijklaag met inhoudelijke aansluiting op Standard-termen of -patronen.
De termen hieronder helpen om dezelfde handeling precies terug te vinden. Dit is geen kwaliteitsrangorde en maakt de werkvorm niet automatisch wetenschappelijk gevalideerd.
AIS-002frame_requestAIS-010recognise_model_limit
Bron van deze werkvorm: Werkboek workshop EAI in onderwijs · concept v3.1.2