Verliezen we onze vaardigheden door overmatig AI-gebruik? Met Josien Boetje

In deze aflevering hoor je Josien Boetje, docent en onderzoeker aan de Hogeschool Utrecht en Open Universiteit. Zij vertelt over hoe overmatig AI gebruik kan leiden tot cognitieve luiheid en het verlies van essentiële vaardigheden. Dus blijf luisteren! Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live. Mijn naam is Joop Snijder, CTO bij Aigency. Mijn naam Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. En we gaan het vandaag best wel over een bijzonder onderwerp hebben, namelijk luiheid. En daarvoor hebben wij Josien Boetje uitgenodigd. Josien, voordat we beginnen met heel lui aan een podcast te beginnen, zou je jezelf eerst willen voorstellen? Dat vind ik wel een beetje lui van jou. Moet ik zelf mijn best gaan doen? Ik ben Josien Boetje. Ik ben docent en onderzoeker aan de Hogeschool Utrecht en de Open Universiteit. Helemaal gefocust op het aanleren van kritische AI-geletterdheid en digitale informatievaardigheden. Dat pas ik zelf ook toe in mijn onderwijs. Aan de nieuwe leraren in opleiding. Hoe leer je dat nou weer aan de nieuwe leerlingen? Maar ook aan collega-onderzoekers. Daar heb ik ook een blog over. En een eigen bedrijfje waarin ik ook keynotes en workshops over dit thema verzorg. En een eigen podcast, hoorde ik. En een eigen podcast DigiSnacks. Kijk. En ik begon een beetje flauw natuurlijk over die luiheid. Maar daar gaan we het wel over hebben, toch? Klopt, ja. Kan je daar iets over vertellen? Want je doet daar onderzoek naar. Ja, niet specifiek naar luiheid. Maar ik doe onderzoek naar hoe blijf je nou leren in tijd van AI. En dan leren in mijn onderzoek leren van digitale informatie. Dus je leert ook natuurlijk van boeken, van gesprekken met mensen. Maar ook steeds meer, je zoekt zelf dingen op. Dus eerst toen Google kwam of de zoekmachine, was het, dit gaat het onderwijs helemaal op zijn kop zetten. Dus dat noemen ze ook wel searching as learning. Dus je gaat leren door te zoeken. En vaak zoek je als je iets wil weten of als je een probleem moet oplossen. Maar vroeger dan moest je dat zelf nog vertalen naar je eigen geval. Dus stel je loopt vast met een bepaald programma op je computer. Nou, je zoekt de oplossing. Dan moet je ten eerste weten waar vind ik een goed antwoord vind. Heb je een bepaalde voorraam misschien voor? Of je weet je plekken te vinden. Maar als je een beginner bent, weet je vaak die plekken al niet. Dus dan ga je voor de default. Voor veel mensen is dat dan Google. En nu is dat natuurlijk heel anders. Nu is de default voor veel mensen ChatGPT. Je typt je probleem in. Je krijgt je antwoord wat meestal werkt. Maar je bent eigenlijk gewoon die monkey do. Die aapje die het gewoon nadoet. Misschien is je probleem opgelost. Dat is op zich fijn. Maar in jouw hoofd is niet zoveel gebeurd. En dat zou dan kunnen leiden tot cognitieve luiheid? Dat is cognitieve luiheid. In het Engels is de term offloading. Die vind ik eigenlijk iets passender dan luiheid. Is het lui? In ieder geval, je bent niet actief aan het leren op dat moment. Je hoeft dat helemaal niet de hele dag aan het leren. Dan zou je heel erg moe worden. Dat hoeft echt niet. Maar als je elke dag niet leert... Ben je dan over tien jaar nog wel expert in jouw vakgebied? Misschien ben ik nu wel expert in mijn vakgebied. Maar schrijven is een groot onderdeel van mijn werk. Als ik nu al mijn wetenschappelijke artikelen voornamelijk leun op AI, om dat te schrijven, en blogs of LinkedIn posts, kan ik dan over vijf jaar die kwaliteit van die AI nog wel goed beoordelen. Je bent meer een supervisor in plaats van de maker. En wat doet dat met je expertiseontwikkeling? Want het blijkt juist dat als je iets maakt, dat noemen ze een generatieve leerstrategie. Als jij dingen maakt, misschien maak je ook wel eens dingen voor klanten. Ja, dan gaat je brein gewoon aan. Je gaat met je team dat oplossen. Je wil alles snappen van dat probleem. En dan ben je helemaal engaged. En dan ga je gewoon superveel leren en onthouden. Terwijl als de oplossing meteen daar is. Ja, dan ben je niet alleen misschien lui, maar ook niet echt betrokken zou je kunnen zeggen. Dat je het ook minder opneemt. Ja, er is ook geen probleem. Kijk, je brein gaat aan als je dingen ervaart die je niet had verwacht. Er zijn ook wel onderzoeken met tennis en zo. Dan komt het balletje over het net. Meestal verwacht je dat hij een bepaalde kant op gaat. Maar als je iets anders doet dan je verwacht, dan moet je natuurlijk opletten. Want dan kan je niet meer op je routine vertrouwen. De AI maakt het zo makkelijk. Het ziet er zo overtuigend uit. Het zal wel kloppen. Ik ga in de routine-modus. En dat is niet je brein waarmee je nieuwe dingen leert. Tot nieuwe inzichten komt. En betekent dat dan ook dat de volgende keer dat je hetzelfde probleem eigenlijk hebt. Je eigenlijk het weer moet gaan vragen. Moet het weer vragen. Je hebt het niet doorleefd zelf. Eigenlijk is het niet anders dan veel mensen. Bijvoorbeeld met computerproblemen om het zo maar te zeggen. Bijvoorbeeld mijn tante heeft een computermannetje. Dus die vraagt altijd dat mannetje. Die is ook afhankelijk. Dat is precies hetzelfde. Het gaat ook over outsourcen van expertise. Als je elke keer maar een consultant invliegt voor bepaalde problemen die je in een bedrijf hebt. Ja, dan ben je ook afhankelijk. En als je herhaalt dat ik hetzelfde probleem heb. Nou, dat weten jullie als ICT is als geen ander. Ja, je kan het of automatiseren natuurlijk. Of een deel daarvan kan ook routine bij jezelf inbakken. Zodat je het gewoon zelf gaat doen. Het is ook hartstikke duur als je elke keer moet invliegen. Maar AI is natuurlijk heel goedkoop. En dat is het probleem. Het is altijd beschikbaar. Het is er meteen. Je hoeft ook helemaal niet alles te kunnen. Dat is op zich prima. Maar als ik niet snap wat ik aan het doen ben. Bijvoorbeeld met dat hele vibe code. Hartstikke leuk. Als ik niet snap wat ik aan het maken ben. Als ik niet snap of het uitmaakt. In welke browser dat webappje wat ik maak werkt. En dat ik denk ik heb echt iets gemaakt. En dan ga ik het echt doen. En dan loop ik tegen problemen aan. En dan kan ik het niet oplossen. Als professional sta je dan wat mij vertelt gewoon verschut. Dus je hebt toch wel kennis nodig. Dus dat noemen ze de memory paradox. Dat is een heel interessant hoofdstuk over geschreven. Je hebt juist kennis nodig in een tijd van AI. Heel interessant. Want de jonge professionals, die gaan hier zo direct mee opgeleid worden. Hoe moeten wij ze dan het vakmanschap meegeven, zodat ze, wat jij nu zegt, in die paradox eigenlijk terechtkomen? Je wil dus werken aan kennisopbouw. En dat wordt met onderwijskundig term ook wel mentale schema's genoemd. Dus je wil niet allerlei losse brokjes kennis hebben. Maar je wil die brokjes aan elkaar verbinden tot een soort... Misschien kan je een mindmap voorstellen in je hoofd. En dat wordt op een gegeven moment heel complex. Daar wil je aan werken. Dus het zou kunnen zijn dat je zeker voor de beginnende professional... die iets nieuws gaat leren... ook gedeeltelijk dat zonder technologie doet. Gedeeltelijk. Je moet ook leren hoe je het met doet, uiteraard. Maar dat is je einddoel. Kijk, ik ga ook niet... Ja, ik speel dan tennis, dus ik heb allemaal tennisvoorbeelden. Ik moet ook niet een top-tennisser na willen doen, want daar ben ik nog niet. Je leerpad is iets anders dan je einddoel. Dus het einddoel is dat je als professional de hele tijd strategisch gaat switchen. Nu ga ik AI gebruiken op deze manier, en nu op deze manier, en nu niet. Maar om daar te komen, moet je stapjes doen. En je zou dus zelfs kunnen zeggen, voor programmeeronderwijs, schijnt heel effectief te zijn om eerst code te leren lezen. Misschien gewoon van papier. Gewoon toetsen op papier maken. En daarnaast ga je natuurlijk misschien wel parallel of later ook leren... hoe je dat met AI kunt doen en dat versterkt elkaar. Maar ik zou dus allebei doen. En de mens eerst. Dus uit allerlei onderzoeken blijkt... als je als mens eerst denkt en daarna de LLM of de generatief AI erbij pakt... dan leer je het allermeest. Als je eerst die AI doet en dan dat een beetje gaat bijschaven, dan kun je zeggen, nou daar leer ik ook wel wat van. Maar dan ben je dus meer die supervisor, zeg maar. Maar om die rol goed te kunnen vervullen, heb je al heel veel kennis nodig. Want als ik een junior wil beoordelen, ja, ik kan nu echt niet een junior softwareontwikkelaar beoordelen, daar heb ik gewoon te weinig kennis van. Ik ben zelf nog junior. Dat vraag je eigenlijk van mensen. Dus zo moet je het zien. Zou je die persoon al in de rol van medior of senior zetten en zo niet? dan moet je eigenlijk ook niet de AI zo benaderen. Dan moet je misschien wel zeggen, ik geef die AI een prompt mee. Wees die persoon voor mij. Mijn doel is dat ik altijd leer van onze gesprekken. Dat zeg je dan als system prompt. Als je door hebt dat ik niet aan het nadenken ben op jouw leun, stel me dan vragen terug. Laat me altijd eerst zelf nadenken. Als je dat aan een system prompt gooit en misschien wel bij een bedrijf dat als custom AI tool aanbiedt om te leren voor welk doel dan ook. Ja, dat is gaaf. En dan zeg je gewoon, wij leren als je AI gebruikt, prima. Maar dan leren we dat met onze bot. Of je maakt er meerdere. En je zegt gewoon, voer deze system prompt in je tool naar keuze in. Dat kan ook. Maar dat is dus ook een hele slimme manier. Als je zegt, nou, ik wil toch. Want je kunt ook leren met AI. Hij kan ook jouw tutor zijn. Maar dan is hij dus niet jouw junior die jou helpt met uitvoeren. Nee, het is degene die jou laat nadenken. Die jou laat leren. Dus eigenlijk AI als supervisor. Ja, maar ik vind dan supervise een beetje tricky. Want je wil natuurlijk, dat is namelijk ook weer een risico waarom mensen lui zijn. Omdat niet iedereen evenveel kennis heeft van hoe werkt AI achter de schermen. Die hebben daar heel veel vertrouwen in. Zeggen, er zit zoveel data en die weet alles. Dus het klopt. Terwijl er ook heel veel bias in die trainingsdata. Het klopt echt niet altijd voor jouw casus. Maar als je overmatig vertrouwen in AI leidt weer tot minder kritisch omgaan met de output. Copy-paste, het zal wel werken. Dat ding is zo slim, veel slimmer dan ik. En dat is een risico. Dus ik zou hem eigenlijk nooit als hoger dan jezelf zien. Maar wel als een soort strategische leerpartner. Die jouw kritische vragen kan stellen. En die je zo kunt instellen. Als je die RAG toevoegt. En als je daar bijvoorbeeld documenten in toevoegt. Waar je over je wil leren. Of een bepaalde visie van een bedrijf. Hoe je nieuwe medewerkers wil opleiden. Wat dan ook. Dus ik zou meer zitten in op maat gemaakte. chatbots, dan die generieke, zeker voor leren als doel. Want anders moet die student of die lerende professional dat zelf doen. Ja, en dat is ook wel weer een vak apart. Het taalmodel wordt nog wel eens vergeleken met de rekenmachine. Dat doe ik als het me uitkomt ook. Maar dan heb je in het onderwijs, heb je dat je eerst, ik denk dat dat past in jouw verhalen, dus je leert eigenlijk eerst zelf rekenen, eerst Dat op papier doen. Maar ergens in de loop ga je met rekenmachine aan de slag. Waar zou voor jou de taalmachine komen in het opleidingstraject van kleuter tot professional? Dat is wel echt een goede vraag. Ik denk zelfs de rol die we net hadden beschreven. Dat het een soort van jouw tutor is die jou helpt met leren. Ik denk dat dat al wel redelijk vroeg kan. Maar dat moet echt helemaal gecureerd en helemaal zo goed ingeregeld dat hij zich zo gedraagt. Ik denk dat dat al vroeg kan. Maar jij vraagt eigenlijk iets anders. Wanneer zou je het zo inzetten dat hij een deel van jouw cognitieve werk overneemt? In het geval van rekenmachine neemt hij de berekeningen over. Ik zou zeggen, als het dus ook dusdanig complex wordt. En je moet al eigenlijk misschien wel hebben aangetoond dat je dat stukje ook zonder al kunt. Dus ergens moet je zeggen, alles wat jij hebt aangetoond, en dat is één keer is geen keer in Toetsland. Ik kan wel één keer zeggen, ik heb een hele goede essay gemaakt. Maar dat betekent niet dat ik een goede essayschrijver ben. Misschien had ik toevallig geluk met deze. Dus ik denk dat je wel herhaaldelijk moet... Nou, ik moet denken, oké, dit heeft die persoon wel in de vingers, dit niveau. Van werkwoordspelling, nou, dat heb je wel in de vingers. Dus dan mag je nu ook wel jouw taal laten verbeteren door de AI. Maar dan moet je het wel controleren daarna. En dan moet je bijvoorbeeld de eerste keer analyseren wat er dan veranderd is. En klopt dat inderdaad? Ben ik het daarmee eens? Want het risico is natuurlijk dat je denkt, oh die doet dat goed sowieso. Met spelling denk ik, dat klopt ook meestal. Dat zal wel goed gaan, verwacht ik. Maar zeker met moeilijkere taken. Ik vind bij complexe taken moet je altijd, die human in the loop, altijd mens moet tenminste controleren. Maar het liefst eigenlijk de regie hebben, denk ik. Ik denk dat het ook eigenlijk eer je goed instructies kan geven aan de LLM. Zeg maar allemaal angsten over leerlingen of studenten die dat dan misbruiken. Om echt goed instructie te geven om bijvoorbeeld een heel profielwerkstuk in één keer te maken. Dan moet je zo goed snappen wat erbij komt kijken. En als je dat zo goed snapt, verdien je misschien wel die 8. Ja, precies, dan mag het ook. Je hebt ook kennis nodig over hoe werkt die taak. En eer je dat hebt opgebouwd, moet je vaak een taak al meerdere malen hebben uitgevoerd. Dan heb je die routine en weet je, dat werkt zo en zo. En dan kun je inschatten, nou, dan wil ik bijvoorbeeld bij het verzinnen van mijn onderzoeksvraag. Nou, dat moet echt uit de praktijk komen, dus dat wil ik echt wel zelf doen. Maar die kan ik wel bijstellen met AI. En dan voor het vinden van literatuur vind ik op zich wel weer prettig. Maar dat vergt al zoveel van die metacognitieve kennis. En de meeste jongeren zijn nog volop in ontwikkeling. Hun brein ook. Dus die kunnen nog helemaal niet zo ver voor uitdenken. Dat is een uitdaging. Voor professionals is het een ander verhaal. Maar is dit... Wel die regulatie. Ik ga je een beetje prikkelen. Misschien een beetje pesten. Is dit niet de oude manier van denken? Want als ik nou... Ik ben een tiener. En ik denk van, ja maar ik pak gewoon een aantal van dat soort proefwerken of essays. Die een hoge cijfer hebben gehad. Geef ik aan de ding. Maak hem even over een ander onderwerp. Maar zorg dat je net zo'n cijfer haalt. Dan had je al kennis van AI. Dus dat heb je niet van extra geleerd. Die had je blijkbaar al. Dus je hebt al allerlei kennis van dat je moet treden met goede voorbeelden. Misschien haal je wel een hartstikke goed cijfer. Dat is prima. Maar wat als je een keer een nieuwe taak moet doen, waar geen voorbeelden van zijn? Dan snijden we het eigenlijk over het leren leren. En hoe doe je dat? Ja, en hoe ben je in staat, want als je expertise wil ontwikkelen, betekent het ook om te kunnen gaan met nieuwe situaties die je nog niet kent. Vergelijkingen zien met, oh, dat is net zoiets als dat. En om dat, nou, uiteindelijk zo goed te kunnen... Deze persoon, die heeft de taak uitgevoerd. Succes, prima gedaan. Maar kan hij tot welk niveau van complexiteit komen als hij het alleen de AI laat doen? Ik denk dat mensen met AI complexere taken met meer kwaliteit doen, samen. En als iedereen AI ongeveer gaat gebruiken als professional, dan wil je dus die mens en AI die elkaar versterken. Als die mens dus wegvalt, als hij alleen maar eigenlijk een hele lui manager is, die zegt doe dit voor mij, doe dat, doe dat. Oké, prima. Ja, dan word je toch weggeconcureerd. Dan zeg je eigenlijk wat ik doe. Als jij later gaat werken ergens. En dat is jouw werk. Dan heb je dus echt een hele saaie baan blijkbaar. Want jij wil alles uitbesteden. Alles is automatiseerbaar. Ja, dan is jouw baan er al niet meer. Dus als wij opleiden voor de toekomst. Dan is dit niet the way to go. En ik denk dat je dat gesprek ook kunt hebben. Je mag het wel doen, doe het maar. Maar op de lange termijn. Dat maak je jezelf overbodig. Het dehumaniseert je eigenlijk. Je zegt eigenlijk, ik doe er niet toe. Mijn verhaal doet er niet toe. Ik vind het niet eens de moeite om in deze taak te investeren. Natuurlijk, in het onderwijs heb je af en toe wel dingen die je zaai vindt. Natuurlijk. Ik zou ook niet zeggen dat ik geen taak heb die ik gewoon zaai vind. En die ik gewoon heel erg lui voornamelijk uitbesteed. Die zijn er zeker bij. Misschien kom ik er wel een keer van in de problemen. Maar als te veel van mijn werk is, dan is het wel problematisch. Ik denk dat je iets raakt. Omdat je zegt, voor ergens waar je minder interesse in hebt, minder passie. Weet je, allemaal dat soort zaken. Dan ben je eerder geneigd om dat uit te besteden. Waar je passie voor hebt. Waar je meer waarde wil leveren. Daar hou je dan misschien meer energie voor over. Meer cognitieve ruimte om daar invulling aan te geven. Het zou natuurlijk sneu zijn. Het is wel een bepaalde paradox die ze zeggen over motivatie. En hoe goed je ergens in bent. Want wij denken van, nou je hebt passie. En dan ga je iets doen, dan vind je leuk en dan word je er dan beter in. Maar het is ook andersom. Dus vaak als mensen een lage vertrouwen hebben in hun eigen kunnen in iets. Voor veel mensen is dat bijvoorbeeld programmeren of met de computer. Dat is eng. Dus dan ga ik dat uitbesteden, want daar ben ik niet goed. Er is geen passie voor. Terwijl als je de basis hebt geleerd en zelf dat vertrouwen hebt. Hé, ik kan dit. Dan kun je ook wel weer passie ontwikkelen. Dus dat vind ik het risico met de AI. Die best wel heel erg jou helpt en met je meedenkt. Dat is ook wel van die echo chambers. Dus het versterkt eigenlijk wat jij toch al dacht. Een beetje een tunnelvisie. Alles is op maat tegenwoordig. En gepersonaliseerd leren. Ik weet niet of dat zo perfect is. Soms word je ook geprikkeld door misschien wel een leraar. Of een collega. Of ergens een workshop. Die iets heel anders doet dan jij. Wat moet ik hiermee? Maar misschien blijft het daardoor juist hangen. Je kan bij al het nieuwe denken. Dat is mijn passie niet. Ik ben gewoon hiervan. En ik ga 40 jaar lang hiermee verder. Maar dan ben je geen wendbare professional. Dan ga je het ook niet redden. Dan heb je over tien jaar al geen werk meer. Dus ik denk dat het sneu is als blijkt dat jij nergens passie voor hebt in je leven op dit moment. Ik denk dat een aantal mensen dit ook ervaren op dit moment. Want door AI heb je eigenlijk door van... Als ik alles zit uit te besteden, dan vind ik het blijkbaar leuk om over AI te leren. Dat misschien wel. Dus ik denk dat dat ook wel een beetje een existentiële crisis kan zijn. En natuurlijk is binnen onderwijsland, nu hebben we de vraag, welke leerdoelen doen er nog toe? Waartoe leiden we de professionals en ook de burgers van de toekomst nu op? En wat is jouw beeld daarbij? Wat doet er toe? Ik vind zelf visie van wat doet er toe? Dat je met elkaar het gevoel hebt, oké, je ziet wat belangrijk is om bijvoorbeeld Nederland een leefbaarheid te maken, bepaalde waardes die wij met elkaar belangrijk vinden. Het is belangrijk dat je als groep met elkaar kunt blijven praten. Dat je niet allemaal in je eigen silootjes zit en vervolgens als er een echt probleem op tafel ligt, wat we nu ook met onze huidige overheid zien, dat gewoon niet lukt om dat op te lossen. Dat is sneu. We leven in zo'n mooie tijd vol van mogelijkheden. Natuurlijk, problemen zijn ook allemaal complexe en zo, Maar dan is het toch gaaf als je mensen opleidt die complexe problemen als groep. Samen met de technologie en de mensen weten op te lossen. En wat zijn dan... Dat is een beetje een hoger doel. Ja, een mooi doel denk ik. En zaken die dan bij mij naar boven komen. Is het kritisch kunnen nadenken. Het kunnen discussiëren. Een ander perspectief in kunnen nemen. Nog meer van dat soort... Nou, ik denk die je noemt, die ander perspectief. Dat dat heel essentieel is. En dat dat iets is wat je moet trainen. Al binnen onderwijs, maar daarna ook. Dus enerzijds, ik praat nu bijvoorbeeld met jullie. En we stellen elkaar ook kritisch vragen. Dat is leren. Iets anders horen dan je kennen. Dan denk ik mijn brein, dat is niet hoe ik erover denk. Nu ga ik even opletten. Dus ik denk dat andere perspectieven heel belangrijk is. Want als je zomaar niet kritisch ook de algoritmes van de big tech volgt. Die versterken vaak waar jij lang naar kijkt. Dat is wat je al leuk vindt. En met AI wordt dat alleen nog maar meer op maat. Dus daar moeten we wel iets heel groots tegenover zetten. Of strategie om expres te zien waar je het niet mee eens bent. Dat kun je natuurlijk expliciet om vragen. Door expliciet op plekken te komen met mensen die je misschien helemaal niet leuk vindt. Die heel anders denken. Of expres zijn ook wel mensen die volgen expres influencers. mensen waar ze het niet mee eens zijn bijvoorbeeld. Maar goed, dan ben je al een heel stuk verder. Ik denk dus voor het onderwijs dat je altijd ziet, er is niet één waarheid. Er zijn altijd meerdere perspectieven. En als dat voor je basishouding is, ik kan altijd iets leren. Ik snap nooit iets helemaal. Dat is onmogelijk. Ik denk dat dat, en dat is heel moeilijk. Dat klinkt misschien als jullie ook al zo denken van, nou ja, dat weet toch iedereen. Maar om dat echt zo te doorleven, dat je denkt, ja inderdaad, er is niet goed of fout. We gaan gewoon naar elkaar luisteren, van elkaar leren. En dat gaat dus ook over kritisch kijken naar de technologie die we gebruiken. Dus als je weet, oh, er is meer dan Google. Oh, ik denk dat AI chat... Oh, dat kun je ook lokaal draaien. Oh, dat kan misschien zelfs op mijn computer. Oh, dat kan misschien zelfs met mijn eigen notities ga ik chatten in plaats van met een of andere megadatabase met vooral gegevens uit Engelstalige bronnen uit de steden. Nou, maar het is een beetje kip-ei-verhaal. Je hebt dus kennis nodig om kritisch te kunnen zijn. Want zonder die kennis over en de technologie en de inhoud. Want als ik kennis over de technologie heb, dan weet ik al... Nou, misschien moet ik in ieder geval in meerdere LLMs zoeken. Misschien is het ook interessant als ik inderdaad met een wat dommere model... maar meer van mijn eigen kennis toevoeg, dat je dat al weet. En maar kennis van het domein om het resultaat te kunnen inschatten. Van ja joh, nu gaat hij echt helemaal de verkeerde kant op. Ik open een nieuwe chat. En dat van die andere perspectieven zoeken. Jij zit aan de wat meer enthousiaste kant om AI in het onderwijs te integreren. Wat heb je dan gehoord, geleerd van degenen die er helemaal niet zo'n zin in hebben? Nou, dat het niet moet. Laatst was er een studentenpanel van allerlei studenten van de Hoogschool Utrecht. Om hun meningen over te horen van hoe ze AI gebruiken. En wat vinden ze van plagiaat. En allerlei dingen. En er was een meid. En die heeft mij enorm geïnspireerd. Die wou het gewoon niet gebruiken. Toen dacht ik. Ja. We gaan er een soort van van uit. Oh die hele nieuwe generatie doet dat allemaal. En waarom wilde ze het niet gebruiken? Nou zij deed veel dingen met schrijven. En ze zei. Het is juist zo belangrijk. Dat ik mijn stem laat horen. En dat is iets wat ik niet wil uitbesteden. Ik heb het niet nodig. Ik wil het niet. Laat me met rust gewoon. En ik vond dat heel mooi. Je moet ook het recht hebben op het niet te gebruiken. En die vind ik wel heel tricky. Want op het feestje laatst zei iemand die is al professional. Die zei van ja, als je het niet gebruikt. Iedereen die wil aannemen moet het gebruiken. Want anders doe je er niet meer toe. Toen dacht ik van of is het andersom. De mensen die ervoor durven kiezen. om het niet te gebruiken. Er was ook iemand zijn 14-jarige dochter. Die wou het ook echt expliciet juist niet doen. Ze zei, ik wil het nu juist leren zonder. Dat vond ik heel krachtig. Maar de hele klas deed het. Dat is wel gaaf als je dat durft. Ik weet niet op de lange termijn wat het doet. Maar je kunt ook prima op je twintigste dat nog erbij leren. Maar die basis, die kennisbasis, die kun je niet zomaar even bijleren. Terwijl die instrumentele kennis, over vijf jaar ziet het er weer helemaal nieuw uit. Alles wat ik nu erover leer en over twee jaar, waarschijnlijk hebben we ook veel meer lokale AI's, omdat het allemaal veel kleiner wordt. Misschien op een gegeven moment kan het gewoon op je eigen laptop veel makkelijker draaien en zo. Dus ik denk dat dat helemaal niet zo'n slechte strategie is. En ik denk dat we ook mensen moeten respecteren die zeggen, ik ga het helemaal zonder doen. Maar ik ben wel benieuwd, misschien kan het niet in elk beroep op die manier, maar het moet niet voelen. Ik doe het maar omdat ik anders achterblijf. Dat is geen goede reden. Maar ik ben me niet ook binnen ICT-land. Als je het niet doet. Ja. Dan kan je veel meer in de productie draaien. Dus dan word je gewoon heel duur. Nou ja. Ja weet je. Je moet zo direct. Want hier gaat het inderdaad over. Ook productiviteit. Dus het kan niet zo zijn. Omdat jij ergens een principieel bezwaar hebt. Of dat jij iets heel graag. wil blijven doen, dat dat zo direct tien keer langzamer gaat dan de collega naast je. Want dan wordt gewoon gezegd van ja, dan... Ja. En ik denk dat het wel kan het niet gebruiken, als het de bewuste keuze is om iets te leren, om de nadeel te kunnen versnellen. Dat is wat anders. Maar gewoon in je werk. Misschien moet je dan eigenlijk onderscheid maken dus inderdaad een leertaak, zeg maar. Oké, ik doe nu iets, hier wil ik van leren. En een soort van een werktaak, een beroepstaak. Die wil je gewoon uitvoeren. En natuurlijk leer je heel vaak door iets nieuws uit te voeren. Als iets een beetje routine is, dan kun je het net zo goed grotendeels uitbesteden. Want jij kende dat toch al. Maar wat als jij vijf jaar lang iets wat routine voor jou was, het makkelijke junior programmeerwerk uitbesteedt. Misschien is het dan geen routine meer voor je over drie jaar. Daar ben ik wel eens benieuwd. En dan is dat erg, dat is dan ook een punt. Maar kun je dan nog goed genoeg... Er moeten wel genoeg leermomenten ook on the job blijven. Want als je alleen maar aan het uitvoeren bent... Ja, misschien... Waar ik nou wel eens over denk... Want juist de dingen die je misschien cognitief iets minder belastend zijn... die kan je dus eigenlijk heel makkelijk uitbesteden. Dat zou in theorie betekenen dat eigenlijk de zaken overblijven waar je dus hoogcognitief mee bezig bent. Klopt. En als je nou na de hele dag alleen maar hoogcognitief werk krijgt, word je dus misschien helemaal geen... Dus misschien hebben wij ook wel... Misschien gaan we wel naar die drie uurige werkweek. Oh, werkdag, sorry. Ja, ik ben bang dat het zich alleen maar stapelt. We hebben af en toe ook cognitief laag werk nodig. Om gewoon even misschien tot rust te komen. Terwijl je toch eigenlijk met iets bezig bent. Ik vraag me af. Gaan we een moment krijgen dat de AI voor mij bijvoorbeeld een deel aan het programmeren is. Dus dat ik heel goed heb aangegeven. Dit moet je doen. Die is bezig. Ga ik dan daadwerkelijk even koffie drinken. Om die cognitieve lood. Of ga je multitasken weer. Of ga je multitasken. Mail checken ofzo. Ja, en toch weer... Ik denk dat het wel... Het is sowieso al een beetje een trend. Dus los van die AI. Bijvoorbeeld mijn schoonvader... die werkte heel lang op het ROC. En eerst gingen ze als er een feestje was... zelf de slingers ophangen. En nu is het zo van... Nee, jij bent docent, dus jij doet lessen. In één keer was ze een hele werkweek... lessen draaien, dat is heel belastend. Dus zij was kapot. En dan hebben we een apart iemand. En die doet dat met slingers. En dat klinkt dan allemaal op papier heel efficiënt. Maar je kunt niet acht uur op een dag hoog intensief cognitief werk. Dat trek je eigenlijk niet. En wat het risico is, en dat gebeurt volgens mij nu al. Is dat je een klein groepje krijgt die dat hele complexe cognitieve werk aankan. Want je zegt het hoog complexe blijft over. Daar moet die human echt wel goed controleren. Want anders zijn er misschien fouten. Die zijn niet meer zo evident. Maar dat betekent dat het wat minder inspannende cognitieve werk. En mensen die dat voornamelijk deden, die zijn hun baan kwijt. Dus eigenlijk zie je waarschijnlijk straks dat een kleinere groep mensen zwaar cognitief werk de hele dag eigenlijk moet doen. En dan had je weer burn-out. En een andere groep misschien werkloos is. Die werkloosheid ben ik niet zo bang voor. Want we hebben namelijk ook zwaar lichamelijk werk is bijvoorbeeld geautomatiseerd met de industriële revolutie. En dan popt er in eentje zomaar een andere sector op. En dat heet dan recreatie. Dus daar ben ik dan eerlijk gezegd niet zo bang voor. Nee, maar ik denk dus niet, als wij het nu al zo hebben, we hebben een soort optimalisatieslag al gehad. We willen productiviteit draaien met bedrijven, daar gaat het om. Nou, wat is het meest productief als jij doet waar je het beste in bent en dat je dat de hele dag doet? Maar jij zegt eigenlijk dat is onhoudbaar. En dat geloof ik ook. Maar moeten we daar dan niet gewoon ontspanning tegenover zetten? Want het blijkt ook weer uit onderzoeken dat dat als je een rustmoment hebt na cognitieve inspanning, dan beklijft het op de lange termijn. Misschien vergelijken met als je op een festival bent, of zo met allerlei leuke concerten. Dan ga je van het een naar het ander. En op het einde denk je, nou wat heb ik nou allemaal gehoord? En misschien als je één goed concert had gezien, en daarover hebt nagepraat, dan heb je misschien wel een veel rijkere ervaring, en een betere herinnering eraan. Of vakantie, dus van de ene naar de andere plek. Ja, drie steden per dag. Dan weet je niet meer wat je gedaan hebt. Ja, ik vergelijk dat al met sport inderdaad. Je moet ook rust hebben om eigenlijk weer beter en sterker te worden. Eigenlijk heeft je brein dus eigenlijk hetzelfde. Je moet zorgen dat je je rust inbouwt. En dan ga je toch nog na verwerken. En weer opnieuw opbouwen. Dus die rust denk ik zeker dat je nodig gaat hebben. En dat zal in het begin nog wel uitdagingen met zich mee gaan brengen inderdaad. Dat we allemaal met die complexe vraagstukken bezig zijn. Terwijl de AI alweer met het andere stukje codering bezig is. Alweer de volgende vraagstukken gaan behandelen. En er was net nog even een vraag die bij mij opkwam. In ons werk is het vaak dat je doet je ervaring op, je bent aan het leren en daarna ga je de junioren verder opleiden. Dus dan neem je eigenlijk de kennis die je opgedaan hebt, die geef je weer door. Hoe zie je die ontwikkeling met behulp van AI? Want dadelijk hebben we de AI, die gaat misschien dat stukje van het terugbrengen van de kennis die je hebt gedaan over de afgelopen jaren misschien even tijdelijk wegnemen. Want ja, die AI is 24-7 beschikbaar. Terwijl van alle twijde personen heb je waarde aan het toekennen van kennis van wat jij opgedaan hebt naar de volgende generatie. Namelijk je herleeft het weer. Dus je bent het weer even aan het verversen. En de andere heeft inderdaad jou als ervaringsdeskundige daarbij. Ja precies, want inderdaad mensen iets leren, daar leer je zelf eigenlijk ook heel veel van. Dus als je inderdaad zegt, goh die AI heeft toch al die antwoorden. Het is ook weer het dehumaniseren. Je zegt eigenlijk, junioren opleiden, dat is een kennistransactie. Stel, je zou dat helemaal aan de AI besteden. Het gaat alleen maar over kennis. En de AI kan je gewoon prima helpen. Terwijl jij ziet misschien ook, volgens mij zit hij er een beetje doorheen. Even doorvragen. Dus ik denk op zeker ook het gevoelsniveau. Wat zit erachter? Of onzekerheid? Of was iets bij de klant misgegaan? Weet ik wat. Dat speelt natuurlijk ook allemaal mee voor je gedrag. Ik denk ook wel, tegelijkertijd, dat je natuurlijk... hoe specialistisch je je kennis, vaak hoe meer gevraagd een gast je bent, hoe minder tijd je hebt om dit te doen. Hoe gaaf zou het dan zijn als jij bijvoorbeeld, dat kan ook met audio in de auto zijn, en allemaal data en notities een eigen AI traint. Een soort orakel, maar dat is dan gewoon je digitale versie van jou bijvoorbeeld. En dat collega's die dan kunnen raadplegen. En dat je die af en toe, als je tot inzichten komt, na een klus of iets. Of in ieder geval, stel je hebt een gesprek met een junior. Of dat je vraagt, mogen we dit opnemen? En dat je die gesprekken dan soort van laat. En daarmee jullie eigen... Ik zou in ieder geval waarschijnlijk eerder met een custom AI werken dan een generieke. En die kan misschien wel naast die medior of die senior fungeren. Maar ik zou het nooit als vervanging doen. Maar daarnaast is het natuurlijk wel fijn. Want soms word je de hele dag aan je jasje getrokken voor hele simpele dingen. En denk je, kom op joh, zoek het even zelf uit. Maar ja, dat moet je een beetje inschatten. Wanneer heeft iemand meer menselijk of meer AI-contact nodig? Zoek het even zelf uit, bot maken. Ja, die altijd dat afdwingt. Over verschillende perspectieven gesproken. We hebben een kaartspel ontwikkeld met stellingen daarin. Om juist perspectieven van elkaar te horen. En we willen ook zo'n stelling aan jou voorleggen. Leuk. Ja, en de stelling luidt deze keer. Eerst even de categorie toekomstvisies en speculaties. En de stelling is AI verhoogt de efficiëntie in bedrijven, Waardoor werknemers meer ruimte krijgen voor creativiteit en strategie. Oh, die sluit eigenlijk al aan waar we het over hadden. Het verhoogde efficiëntie. Als je blijft doen wat je deed, wel. Ja. Dus als je niet complexere taken of producten gaat leveren, je deed wat je al deed, dan word je efficiënter. Maar ik hoor hem maar. Nou, oké, dat is routine. Op dat moment is er op papier ruimte voor creativiteit, Maar dan moet de leidinggevende wel inzien dat dat van belang is voor innovatie en duur. Want je zou ook kunnen denken op korte termijn, ga maar extra productie draaien, want dan verdienen wij meer op dit moment. Maar je weet ook, als je in de toekomst nog relevant wil zijn, moet je die ruimte bieden. Dus het is wel de vraag, oké, die ruimte is er in theorie. Maar zoals jij net al zei Joop, als je dan de hele dag dat moet doen, dan ben je echt gesloopt en dan ben je waarschijnlijk na twee jaar denk je, nou ik ben ziek. Dus in die cultuur moet er dan ook ruimte voor zijn. Dan moet het ook oké zijn dat je even gaat pingpongen of iets anders doet. En misschien ook wel een uur overdag. Dus ik denk dat die ruimte er op papier is. Maar ik ben heel benieuwd bij welke bedrijven dat ook op die manier ingevuld gaat worden. Ik denk wel dat de bedrijven die dat gaan doen en zien, uiteindelijk op de lange termijn, je hebt de ruimte nodig om tot nieuwe ideeën te komen. Zou je dat voor je kunnen zien binnen de instelling waar je nu voor werkt? Ik werk natuurlijk in onderwijs en onderzoek. Ik vind het heel leuk om dingen te leren. Je zou bij onderzoek denken, je kunt nu meer papers produceren. Maar het is eigenlijk veel beter om één heel goed fundamenteel werk te maken... waar ze over tien jaar nog naar verwijzen, dan er zijn nu zoveel papers. Onderwijs is niet goed te automatiseren. Dus ik zie niet dat de contacturen minder gaan worden. Dus ik denk dat bij onderwijs dat wordt niet efficiënter. Maar die papers, ik zag het laatst. Die papers, dat zou kunnen. Maar eigenlijk vind ik, de kwaliteit moet dus hoger. Ik wil niet bij dezelfde lijn. Maar als mijn kwaliteit niet hoger wordt dan wat AI en een beetje lui prompten kan maken. Ik lees nu artikelen en dan zie ik gewoon woordgebruik. En dan denk ik, ja, ik neem jou al niet meer serieus. In het onderzoeksland gaat het ook over status. Ik zag een grafiekje. Hoeveel white papers? Vanaf november 2022. Dat was geloof ik 2023-2024. Zoveel liep hier was iets van. Pak een beet. Het is echt gestort. Dan al die jaren ervoor. Het is echt niet normaal. Als je reviews wil doen. Als je de literatuur systematisch door wil. Het wordt alleen maar erger. Hoe kan ik nog papers vinden? Ik had laatst bij een review 18.000 artikelen. Nou ja, goed. Er wordt dan ook wel weer een AI-oplossing voor bedacht. Dus AS Review bijvoorbeeld van de Universiteit Utrecht heeft dat ontwikkeld. Ja, dan train je eigenlijk je eigen active learning model. Die leert waar zoek jij naar. En ik heb uiteindelijk maar duizend artikelen hoeven zien. En dan leert hij van jou wat je zoekt. Dus er zijn dan ook wel weer oplossingen voor dat probleem. Maar ik denk wel, je krijgt dus waarschijnlijk dat bepaalde werken. Want je hebt gewoon geen tijd meer. Wanneer moet ik het allemaal lezen? En mensen gaan het dan weer met AI samenvatten. En zo komen we echt... En met AI reviewen? Ja, maar waar zijn we dan mee bezig? Er worden ook zoveel onzinnige papegaai. Dus dat MIT-paper over Cognitive Depth kwam natuurlijk uit. En dat is heel gaaf. Maar het was best wel een kleine sample. Kan je daar iets over vertellen voor de mensen die het niet gelezen hebben? Ja, dat ging dan over vier verschillende sessies waarin het meeste studenten moesten een essaywriting taak doen in twintig minuten. Eén groep was met alleen het brein, één groep met de zoekmachine, min AI, want tegenwoordig zit daar ook heel veel AI in, dus moest je min AI. En een LLM groep. En dan moesten ze vier keer een essay schrijven. En in de vierde sessie. De mensen die eerst brain only waren. Mochten toen LLM. En de LLM mensen gingen toen met hun brain. Maar dat stukje werd vaak niet. Mensen zeggen oké je wordt dom van AI. Dat is een soort van de conclusie die gepapegaaid werd. Dat is nu bewezen. En een cognitive depth werd dan genoemd. Dus je hebt een soort van schuld naar jezelf in de toekomst. Als ik nu niet oefen. Ik neem nu die hamburger. Die is lekker heb ik zin in. Als ik het elke dag doe, dan krijg ik waarschijnlijk last van mijn gezondheid. Maar één keertje moet kunnen, toch? Als je dat elke keer denkt. Dus hier ook, je hebt eigenlijk schuld naar je toekomstige zelf, omdat je het nu de bocht afsnijdt. Maar er worden dus allemaal conclusies daarvan gepappegaaid. Dat artikel, ik dacht, ik ga deze eens uitprinten. Collega's lachten me keihard uit bij die print. Het waren gewoon 150 pagina's. Ik had gewoon een heel boek. Ik dacht, oh mijn god, het was wel een pre-print, zo noemen ze dat. Dus dat is al een prepublicatie. Ik had liever gehoopt dat ze iets meer beter hun best hadden gedaan om iets korter te maken. Maar in ieder geval kwamen ze er zelf al op terug laten van jongens, het waren maar wel weinig mensen. En de belangrijkste uitkomst was eigenlijk, als je eerst met je brein hebt gedaan drie keer. En dan die LLM, die leerde het allermeest. Die leerde het aller, allermeest. Dus dat is voor mij de conclusie. Maar die zie ik niet gepappegaaid worden. Dus je moet eerst zelf. En als je dan de LLM erbij pakt, die leerde nog meer dan als je dan nog een keer het zelf zou doen. En dat is omdat je het zelf al hebt doorleefd. Dus je hebt eigenlijk al de connecties. Je hebt een soort mentaal model van hoe werkt dit. En dan kan je eigenlijk efficiënter worden. Dus eigenlijk is dat andere niet efficiënter. Dan vraag je ook de juiste dingen. En dan vraag je niet alleen maar doe het voor mij. En het is op dat moment nog een ander perspectief. Wat ze ook zagen, is dat die essays op elkaar leken van die groepen. De LLM groep essays leken op elkaar. Hoe interessant is dat? Dus het is niet uniek. Stel je bent een bedrijf. Je maakt iets en je leunt 90% op die LLM. Dan heb je geen concurrentievoordeel. Je bent niet uniek. Dat was ook zo bij de zoekmachine. Want je wordt ook beïnvloed door attenties en dingen. Ook. En in mindere mate ook bij de breingroep. Want als je bijvoorbeeld op dezelfde school hebt gezeten. Heb je misschien dezelfde boeken gelezen. Dan ben je ook beïnvloed. Dus er zit altijd een bias in. Maar die conclusies, die nuancen. Die heb ik dan persoonlijk uit dit artikel gehaald. Ik heb hem doorgeploeterd. Ik heb wel alle, ze hadden ook allemaal EEG-diagrammen. Die heb ik wel een beetje overgeslagen, moet ik zeggen. Nee, maar ik herken zeker... Als je niet het zelf... Dat is zo'n risico van het uitbesteden. Is dus, oké, je hebt geen tijd meer om dingen te lezen. Worden dingen gepapegaaid. Het klopt eigenlijk niet. Het wordt gerectificeerd door de auteurs. Maar ja, iedereen heeft het toch al verkeerd in zijn beeld. En we gaan weer verder naar het volgende. En vervolgens ga je dus eigenlijk misinformatie internaliseren. Dus als je heel erg vertrouwt op die AI, of in dit geval vaak AI-samenvatting van een artikel. Ja, je gaat gewoon de verkeerde kennis opbouwen eigenlijk. Wat helemaal niet waar is. Omdat je niet meer zelf de moeite hebt genomen om het goed te lezen. Ja, en dat in combinatie met dat er steeds meer komt, wordt het ook steeds lastiger om dat te lezen. Dus het probleem zal toenemen. Het gaat eigenlijk over prioriteit. Want er komt heel veel op je af. Maar heel veel is echt pulp. De grootste pulp. Dus ik probeer, nu het is heel moeilijk, ik probeer dus in januari, want elke maandagochtend ga ik gewoon weer lezen. Ik vind het leuk. Ik hou van studeren. Ik word daar rustig van. Ik vind dat heerlijk. Lekker ermee bezig zijn. En misschien is het wel beter om een aantal kwalitatieve stukken echt goed te lezen. En dan heb ik het liever dat een collega mij het tipt. En oké, ik heb niet alles gezien. Maar maakt dat uit? Kan ik alles zien? Nu wordt er zoveel AI en lege informatie rondgeslingerd. Ook op LinkedIn en dingen. En dan denk ik, ja, we doen er ook zelf aan mee met elkaar. Het is nu zo makkelijk. Iedereen wil roepen, iedereen wil gehoord worden. Maar moeten we, ja, liever een keer... Maar besteed je zelf wel aandacht dan, als consument ook. Gewoon goed iets lezen wat interessant is. Of als je niet van leest uit een film helemaal kijken. Alles is zoveel korter geworden. En ik denk voor echt expertiseontwikkeling. En dat maakt niet uit of je nou een onderzoeker bent of een programmeur of wat dan ook. Vergt toch dat je af en toe met een wat langere spanningsboog aan één taak zit. En soms ben je aan het creëren, ben je iets aan het maken zelf. Maar in mijn ervaring is dat alleen niet voldoende. Soms moet je ook met aandacht iets tot je nemen. Dat kan ook zijn een hele goede review voor de junior. Gewoon eens echt even heel goed naar kijken. Weet je, niet even oppervlakkig de dingen die opvallen, maar gewoon eens even heel goed doen. Dus dat gewoon af en toe is het maar één keer per week weer eens even iets goed tot je nemen. Wat een collega of wat op je afkomt. Dat betekent wel dat je iets kritisch moet selecteren. Wat dan? Net als je naar twee pagina's achterkomt van wat is dit nou voor flut en vind ik niks. Tuurlijk, daar zit wel iets in. Maar ik denk dat dat wel kan helpen. Want dan word je ook niet zo overspoeld. Want wanneer word je overspoeld? Als je de verbanden niet ziet. En wat blijkt nou? Als je dus wel geregeld, diepgaand informatie verwerkt. Dan maak je dus zo'n mentaal schema. Je verbindt alles aan elkaar. Vergelijken ook met een schaakspeler. Die ziet in één keer hele patronen. Die kan tien stappen vooruit. Ik kan dat niet. Ik kan dat niet. Maar voor die expert kost dat dus ook niet meer zoveel mentale lading. Mental load. Dus om het gevoel te hebben dat je overspoeld wordt. Moet je af en toe dus echt goed lezen. Of goed naar iets kijken. En dan ben je dus niet meer overspoeld daarna. Want je weet beter wat je zoekt. Je weet beter wat kwaliteit is. Je weet wat je nodig hebt. Dus af en toe dat stapje terug. En dat ging aan de hand van de stelling. Hadden we dit gesprek. Dus ik denk dat het heel waardevol en wenselijk is. Om meer rust en ruimte. Gewoon in de werkdag. Gewoon betaald. Hoezo ga ik heel hard werken op mijn werk. En dan moet ik thuis. Nou ja. Dan wil ik misschien nog sporten en hobby's doen. En ontspannen. Nee. Laten we gewoon een ontspannen werkdag. Dat is eigenlijk voor iedereen beter. Want je kan heel druk bezig zijn met de verkeerde dingen. En AI helpt ons daarbij. Helaas. Want je kan het heel snel maken, de oplossing. Maar soms is het beter om even bij het probleem nog stil te staan. Wat is het probleem? Wat vraagt die klant nou echt? En dan kun je wel naar een oplossing komen. Maar als dat eigenlijk helemaal niet is wat hun doel ermee was. Oké, dan zijn we heel druk geweest met het verkeerde. Heel efficiënt het verkeerde gemaakt. Maar niet effectief. Ja, ik denk dat dat een hele mooie afsluiting is. Want we zijn begonnen natuurlijk van, hoe leer je nou? En misschien hebben we zelf wel geleerd meer rust, toch? Ja, rust is onderdeel van leren. Ja, en zorgen dus dat je eerst eigenlijk het vak onder de knie krijgt voordat je je laat helpen met AI. Nou, je mag je dus wel AI inzetten om jou te helpen leren. Maar voordat je gaat uitbesteden aan AI, moet je wel dat taakje in ieder geval goed onder de knie hebben. En ook nog af en toe zonder blijven oefenen. Blijven herhalen inderdaad. Mooi. En prioriteit geven op hetgene waar je wil leren. En daar de tijd voor pakken. De rust. Duidelijk. Dankjewel, Josien. Graag gedaan. Fijn dat je dit met ons wilde delen. Dankjewel daarvoor. En wil je zelf ook nou iets meer leren? We hebben een hele leuke nieuwsbrief. Eén keer in de maand. Met exclusieve content. Dus abonneer je daarop. Een link staat in de show notes trouwens. Tot de volgende keer. Tot de volgende keer.