Software die handgeschreven toetsen nakijkt, kan docenten veel tijd besparen. De controle van wat er gelezen is en welke score wordt voorgesteld, blijft wel bij de docent. En die controle is lastiger dan je denkt.
Door Coen Sluijter
Ik ben docent aardrijkskunde en bouw zelf software die handgeschreven toetsen leest en per antwoord een score voorstelt. Collega’s werken er sinds februari mee.
Wie lesgeeft, kent de stapel. Dertig toetsen van een havo 3-klas, vijf open vragen per toets en een zondagavond die opeens weg is. Geen wonder dat docenten zo’n hulpmiddel willen.
Lezen is het eerste struikelblok
Dat de software fouten maakt, weet iedereen. Mijn zorg zit bij de fout die bij de controle niet opvalt en daardoor wordt overgenomen.
Handschrift lezen gaat niet foutloos. Een slordige 7 wordt een 1, een afgekort woord wordt iets anders. In het begin las ons systeem doorgestreepte antwoorden gewoon mee, terwijl de leerling die bewust had doorgehaald.
Aan zulke fouten wordt hard gewerkt, maar leesfouten blijven mogelijk. En de score die eruit rolt, ziet er even overtuigend uit als een terechte.
Een preciezer correctiemodel
Twee leerlingen met vrijwel hetzelfde antwoord kregen niet altijd dezelfde score. De oorzaak lag in de vergelijking met mijn eigen correctiemodel. De software legt elk antwoord naast dat model en mijn aanwijzingen bleken op verschillende manieren uit te leggen.
Stel dat je leerlingen naar twee oorzaken van verstedelijking vraagt en in het correctiemodel enkele mogelijke antwoorden noemt. Een collega kan herkennen dat een anders geformuleerd antwoord inhoudelijk klopt. Software doet dat niet altijd, of rekent juist te ruim goed. Mijn correctiemodel was altijd een geheugensteuntje voor mezelf. Voor de software moet ik veel explicieter opschrijven wat ik goed reken.
Wat het wel oplevert
Is het dan de moeite waard? Ja. De mogelijke tijdwinst zit in het eerste lees- en beoordelingswerk. Je controleert voorstellen in plaats van elk antwoord vanaf nul te beoordelen. Hoeveel dat scheelt, hangt af van de tijd die de controle en eventuele correcties kosten.
Wat me meer verraste: alle scores staan naast elkaar. Door ook de bijbehorende antwoorden te vergelijken, kun je snel controleren of verschillen in scores terecht zijn. En je ziet meteen welke vraag de hele klas liet liggen. Dat is voor mij aanleiding om mijn vraag en mijn uitleg opnieuw te bekijken.
Wat je als docent blijft doen
Maak het correctiemodel scherper dan je gewend bent. Schrijf op welke varianten goed zijn en waar de grens ligt voor deelpunten. Wat jij in je hoofd hebt, weet een programma niet.
Kijk elk voorstel echt na, en wees extra alert op onterecht lage scores. Kijk ook naar wat er gelezen is, niet alleen naar het cijfer. Een markering bij twijfel, bijvoorbeeld over het handschrift, helpt om gericht te controleren. Daarom bouwden wij die in. Ook ongemarkeerde antwoorden kunnen verkeerd zijn gelezen of beoordeeld.
Verwerkersovereenkomst
Scholen hebben er nog een taak bij. Spreek af wie over het gebruik beslist, wat er in de verwerkersovereenkomst staat en waar het werk van leerlingen wordt bewaard. AI die leerresultaten beoordeelt, valt in de Europese AI-verordening in beginsel onder hoog risico. De verplichtingen voor deze hoogrisico-AI gaan op 2 december 2027 gelden.
Docent bepaalt
Ondanks alle hulp van de computer zet de docent het cijfer vast. Een leerling die vraagt waarom hij een punt mist, verdient een antwoord van zijn docent. Niet: dat zei de computer.
Coen Sluijter is docent aardrijkskunde en oprichter van Corrigo, software die handgeschreven toetsen leest en de docent per antwoord een voorstel doet.
