AI ABC

AI: “Slimme computers die kunnen leren en problemen oplossen.”
AI Agent: Een toepassing dat acties kan ondernemen om zijn omgeving te veranderen.
AI Ethics: “Regels om AI op een goede en veilige manier te gebruiken.”
Agentic AI: “Agentic AI zijn AI-systemen die in staat zijn om zelfstandig te handelen en beslissingen te nemen om specifieke doelen te bereiken binnen een bepaalde omgeving, met een vermogen tot leren en aanpassen zonder constante directe menselijke interventie.”
Agentic RAG: Beslist zelf of en hoe het informatie opvraagt.
AGI: artificial general intelligence, kunstmatige intelligentie die menselijke cognitieve vermogens evenaart of overtreft, waardoor machines in staat zijn (bijna) elke intellectuele taak te leren die een mens kan uitvoeren.
Algorithm: “Een stappenplan dat een computer volgt om iets te doen.”
Algorithmic Fairness: “Zorgen dat AI eerlijk is en niemand benadeelt.”
Artificial Intelligence: “Theorie en ontwikkeling van computersystemen die in staat zijn om taken uit te voeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is. Het is de brede familie van technologieën die proberen de menselijke intelligentie vast te leggen en na te bootsen.”
Big Data: “Heel veel gegevens die moeilijk te gebruiken zijn met normale computers.”
Bias in AI: “AI die soms oneerlijk is door verkeerde data.”
Black-Box: “AI-systemen hebben een black-box karakter. Dit betekent dat de manier waarop een algoritme tot een beslissing of creatie komt vaak niet duidelijk is, zelfs niet voor de ontwikkelaars.”
Chatbot: “Een computerprogramma dat met je kan praten.”
Classificatie: “Methode in supervised machine learning. Bij classificatie proberen we te voorspellen tot welk label of welke klasse een input of set van inputs behoort.”
Claude Code: “Programmeertool”
Claude Cowork: “Een desktoptool voor dagelijks werk.”
Contextvenster: “Het contextvenster is ongeveer het werkgeheugen van een LLM.”
Closed-weight-model: “Een closed-weight-model is een AI-model waarvan de interne parameters geheim blijven; je kunt het alleen gebruiken via een interface (API).”
Cloud Computing: “Dingen opslaan en gebruiken via internet in plaats van je eigen computer.”
Computer Vision: “AI die kijkt naar beelden en begrijpt wat erin staat.”
Cursor: “Is een tool die softwareontwikkeling vereenvoudigt en versnelt door middel van AI.”
Data Mining: “Gegevens doorzoeken om nuttige dingen te vinden.”
Deep Learning: “Een geavanceerde vorm van AI die werkt zoals ons brein.”
Edge Computing: “Gegevens verwerken dicht bij de plek waar ze worden gemaakt.”
Enterprise AI: “is de integratie van AI-technologieën en -technieken binnen organisaties om bedrijfsfuncties te verbeteren. Het omvat routinetaken zoals gegevensverzameling en -analyse, maar ook activiteiten zoals automatisering, klantenservice en risicobeheer.”
Explainable AI: “AI die uitlegt hoe het tot een antwoord komt.”
Fine-Tuning LLM: “AI aanpassen om een specifieke taak beter te doen.”
Frontier models: “De meest geavanceerde AI-modellen.”
Fundamental Rights Impact Assessment (FRAI): “Een FRAI is een verplichte beoordeling van de impact van hoog-risico AI op de grondrechten van burgers.”
GANs (Generative Adversarial Networks): “AI die realistische dingen maakt, zoals foto’s of tekst.”
Generative AI (GenAI): “AI die nieuwe dingen bedenkt, zoals verhalen of afbeeldingen.”
General-Purpose AI (GPAI): “Deze modellen zijn de “duizendpoten” van de AI-wereld. GPAI modellen zijn getraind op enorme hoeveelheden data om een breed scala aan taken uit te voeren. Dit in tegenstelling tot specifieke AI die maar één taak kan (zoals het herkennen van tumoren op een röntgenfoto).
GPT: “Een type AI dat tekst genereert, zoals OpenAI’s GPT-modellen.”
Hallucinations: “Foutieve antwoorden die AI soms geeft.”
IoT (Internet of Things): “Slimme apparaten die met elkaar praten via internet.”
Knowledge graphs: gestructureerde weergaven van informatie.
Large Language Model (LLM): grote taalmodellen zoals ChatGPT en Gemini die getraind zijn op enorme hoeveelheden data.
Machine Learning (ML): “AI die leert van data om taken beter te doen.”
Model collapse: “Model collapse is het kwaliteitsverlies van AI door hergebruik van door AI gegenereerde data.”
Model Context Protocol (MCP): “Het Model Context Protocol (MCP) kan worden gezien als een universele interface, een soort gestandaardiseerde “poort” waardoor AI-modellen verbinding kunnen maken met allerlei soorten gegevensbronnen.”
Narrow AI: technologie met als doel om één taak te verrichten (zoals gezichtsherkenning of vertaalsoftware).
Neural Network: “Een systeem dat lijkt op hoe ons brein werkt met verbindingen.”
NLP (Natural Language Processing): “AI die taal begrijpt en ermee werkt, zoals tekst en spraak.”
Open-weight-model: “Een open-weight-model is een AI-model waarvan de getrainde parameters (gewichten) publiekelijk toegankelijk zijn, waardoor gebruikers het lokaal kunnen draaien en aanpassen.”
Passief RAG: Er wordt automatisch een retrievel-actie uitgevoerd, ongeacht of die informatie nodig is of niet. Volgt altijd een vaste procedure.
Prompt: “Een vraag of opdracht die je aan AI geeft.”
Prompt Engineering: “Manieren bedenken om de beste antwoorden van AI te krijgen.”
Promptinjectie: “Promptinjectie is een techniek om een AI-model met instructies te misleiden.”
RAG: “Retrieval-Augmented Generation is een AI-methode waarbij eerst actuele info uit een database wordt opgezocht (retrieval) en die vervolgens wordt gebruikt om een passend antwoord te genereren (generation).”
Reinforcement Learning: “AI leert door fouten te maken en beloningen te krijgen.”
Robotics: “Robots bouwen en laten werken.”
Semantic Database: “Een slimme opslagplaats die weet hoe dingen met elkaar verbonden zijn.”
Structured Data: “Gegevens netjes georganiseerd, zoals in tabellen.”
Superintelligentie: technologie die een onbeperkt geheugen, redeneervermogen, snelheid en kennis zou hebben, waardoor het zou werken op een niveau dat de menselijke capaciteiten vele malen overtreft.
Supervised Learning: “AI leert van voorbeelden met het juiste antwoord erbij.”
Training Data: “De informatie die we aan AI geven om te leren.”
Transfer Learning: “AI leert een nieuwe taak sneller door eerder geleerde kennis.”
Unsupervised Learning: “AI zoekt zelf naar patronen in gegevens zonder hulp.”
Vibecomputing: “Dit is het creëren van software doormiddel van AI prompts.”

Prompttechnieken

AI evolueert razendsnel. Ook de manier waarop we met AI-tools werken verandert mee. Toch blijven een aantal basisprincipes overeind. Hieronder vind je enkele bekende prompttechnieken. Probeer ze uit en ontdek wat voor jou het beste werkt.

1. Zero-shot

Geef geen voorbeelden mee in je prompt. Geschikt voor:

• Eenvoudige vragen
• Simpele vertalingen
• Samenvattingen
• Tekst die niet hoeft te voldoen aan bepaalde toon of stijl.

Voorbeeldprompt:
Wat is de hoofdstad van België?

2. One-shot

Geef één voorbeeld mee in je prompt door middel van input-output paren of een beschrijving.

Voorbeeldprompt:
Input: Wat is de hoofdstad van België?
Output: Brussel, de stad van de spruitjes!
Input: Wat is de hoofdstad van Duitsland?
Output:

3. Few-shot

Geef twee of meer voorbeelden mee in je prompt door middel van input-output paren of meerdere beschrijvingen.

Voorbeeldprompt:
Input: Wat is de hoofdstad van Brussel?
Output: Brussel, de stad van de spruitjes!
Input: Wat is de hoofdstad van Frankrijk?
Output: Parijs, de stad van de liefde!
Input: Wat is de hoofdstad van Italië?
Output:

4. Meta

Gebruik deze techniek bij complexe vraagstukken (zoals logica, wiskunde of coderen) waarbij de structuur van de oplossing belangrijker is dan de specifieke inhoud. Ideaal voor een abstracte, systematische aanpak zonder dat je veel voorbeelden hoeft te typen.

Zie #Vraag
Los de vraag op door eerst de logische structuur van het probleem te identificeren. Gebruik het volgende format voor je antwoord:
1. Identificeer de variabelen.
2. Formuleer de logische stappen.
3. Voer de berekening/analyse uit.
4. Trek de conclusie.

#Vraag
Een bedrijf verkoopt gepersonaliseerde rugzakken. De totale dagelijkse kostprijs K (in euro) om x rugzakken te maken, wordt berekend met de formule:
K(x) = x² + 10x + 100
De rugzakken worden verkocht voor een vaste prijs van 70 euro per stuk.
Hoeveel rugzakken moet het bedrijf per dag produceren en verkopen om een maximale winst te maken? Bereken ook deze maximale winst.

5. Chain-of-thought

Laat het taalmodel stap-voor-stap beschrijven hoe het tot zijn antwoord komt. Handig voor berekeningen of logisch redeneren.

Voorbeeldprompt:
Zie #Vraag
Leg stap-voor-stap uit hoe je tot het antwoord komt.

#Vraag
Ik snap niets van tweedegraagdsvergelijkingen. De vergelijking (x maal x) min 4 maal x plus 4 is gelijk aan nul zegt mijn leraar wanneer x gelijk is aan 2. Leg het uit want morgen heb ik een toets.

6. Flipped interaction

Een techniek waarbij het taalmodel vragen stelt in plaats van andersom. Flipped Interaction helpt jouw ideeën beter te begrijpen, stimuleert creatief denken en laat het taalmodel optreden als coach in plaats van antwoordgever.

Voorbeeldprompt:
Zie #Vraag
Blijf vragen stellen tot ik aangeef dat ik tevreden ben met de uitwerking, het doel bereikt is of je voldoende informatie hebt om het doel te bereiken. Stel mij één vraag per keer en wacht op mijn antwoord voordat je de volgende vraag stelt.

#Vraag
Hoe ontstaat bodemdegradatie door veranderend landgebruik?

7. Analogical prompting

Vraag een taalmodel om voorbeelden van vergelijkbare situaties of problemen te geven, zodat een ingewikkeld probleem makkelijker te begrijpen en op te lossen is.

Werkwijze:

1. Formuleer het probleem dat opgelost moet worden.
2. Geef aan het taalmodel de taak om drie relevante, gelijkaardige problemen te beschrijven met indien nodig, de bijbehorende oplossingen.
3. Laat het taalmodel de analogieën gebruiken om het complex probleem op te lossen.

Voorbeeldprompt:
Zie #Vraag
Bedenk eerst drie analogieën op basis van de #Vraag. Gebruik vervolgens de analogieën om me te helpen de #Vraag beter te begrijpen.

#Vraag
Help me de stelling van Pythagoras te begrijpen?

8. Self-consistency prompting

Met deze prompttechniek laat je het taalmodel meteen verschillende uitvoeringen geven van dezelfde opdracht. Zo kun je snel en makkelijk vergelijken, combineren of de beste optie kiezen. Ideaal wanneer je twijfelt of meerdere invalshoeken wilt verkennen.

Voorbeeldprompt:
Zie #Vraag
Maak een antwoord op basis van de #Vraag. Maak drie verschillende versies. Wees daarna kritische vriend en beoordeel na de uitvoer de drie versies. Welke versie is de allerbeste versie en waarom?

#Vraag
Schrijf een korte, vriendelijke e-mail om een ouder te herinneren aan een openstaande betaling.

9. Retrieval Practice prompting

Gebruik deze prompttechniek om specifieke informatie te vragen over een bepaald onderwerp en je begrip ervan te toetsen.

Voorbeeldprompt:
Zie #Vraag
Leer mij over #Vraag en voeg aan het einde een test toe met meerkeuzevragen, maar geef mij niet de antwoorden en vertel me dan of ik de antwoorden goed heb als ik reageer.

#Vraag
Het begrip Joule-effect

10. Tree of Thoughts prompting

ToT geeft het model de mogelijkheid om vooruit te plannen, meerdere opties te overzien en te beslissen welke stap het meest logisch is, net zoals een mens dat zou doen bij het oplossen van een puzzel of het nemen van een complexe beslissing.

Voorbeeldprompt 1:
Zie #Vraag
Stel je voor dat drie verschillende experts deze vraag beantwoorden. Alle experts schrijven eerst één stap van hun denkwijze op en delen deze vervolgens met de groep. Daarna gaan alle experts door naar de volgende stap, enzovoort. Als een expert zich op enig moment realiseert dat hij of zij fout zit, dan verlaat hij of zij het proces.

#Vraag
Is artificiële intelligentie een gevaar voor de mensheid

Voorbeeldprompt 2:
Zie #Vraag
Stel je voor dat drie verschillende experts de tekst moeten maken. Alle experts schrijven eerst een ontwerptekst en delen deze vervolgens met de groep. Daarna werken alle experts samen om op basis van hun drafts de beste tekst te maken.

#Vraag
Is artificiële intelligentie een gevaar voor de mensheid

Voorbeeldprompt 3:
Zie #Vraag
Stel je voor dat drie verschillende experts de tekst moeten controleren. Alle experts controleren eerst de tekst en delen vervolgens de opmerkingen met de groep. Daarna werken alle experts samen om op basis van de opmerkingen de beste tekst te maken.

#Vraag
Is artificiële intelligentie een gevaar voor de mensheid

11. Latent reasoning

De prompt wordt zo geformuleerd dat het LLM zelf onderliggende patronen en verbanden moet ontdekken om tot een beter antwoord te komen, in plaats van dat alle denkstappen vooraf worden voorgeschreven.

Voorbeeldprompt
Lees #Vraag
Lees #Informatie
Analyseer alle beschikbare informatie. Identificeer relevante onderliggende patronen, verbanden en implicaties en gebruik die inzichten om tot een zo goed mogelijk onderbouwd antwoord te komen.

12. Prompt Chaining

Prompt Chaining is een techniek waarbij je een grote taak verdeelt in kleinere stappen. Het resultaat van de ene prompt gebruik je vervolgens weer als input voor de volgende prompt. Zo ontstaat er een reeks bewerkingen die het eenvoudiger maakt om fouten op te sporen en de uitkomst nauwkeuriger te krijgen.

Voorbeeldprompt:
Stap 1 — Kaders vastleggen (Rubric Expert)
#System: Je bent een expert in formatief evalueren en curriculumontwerp. Je vertaalt leerdoelen naar haarscherpe, meetbare criteria.
#User: Zet de onderstaande opdracht en het niveau om naar een controleerbare rubric.
#Regels: De criteria moeten observeerbaar gedrag beschrijven.
#Output: Uitsluitend een tabel met de kolommen: Criteria, Leerdoel, Onvoldoende, Matig, Goed, Zeer goed.

• Opdracht: [Opdracht]
• Klas/niveau: [Niveau]

Stap 2 — Bronextractie (De Filter)
#User: Extraheer uit de brontekst uitsluitend de fragmenten die strikt noodzakelijk zijn om de opdracht volgens de rubric uit te voeren.
#Output: Uitsluitend een genummerde lijst tussen tags.
#Failsafe: Als er geen relevante informatie is, antwoord dan exact: “GEEN RELEVANTE QUOTES GEVONDEN”.

• Brontekst: [Brontekst]

Stap 3 — Conceptontwikkeling (Met Bronverankering)
#User: Schrijf een conceptuitwerking van de opdracht op basis van de rubric uit Stap 1.
Regels:
1. Gebruik uitsluitend informatie uit de geëxtraheerde .
2. Voeg na elke alinea een bronverwijzing toe: (Bron: citaat/paragraaf X).
3. Schrijf op het doelniveau van de leerling/student.

Stap 4 — De Kritische Auditor (De Gatekeeper)
#System: Je bent een onverbiddelijke auditor voor onderwijskwaliteit. Je controleert teksten op feitelijke juistheid en brongetrouwheid.
#User: Voer een strenge audit uit op het concept uit Stap 3. Controleer op:

• Hallucinaties: Bevat de tekst beweringen die niet in de staan?
• Validiteit: Voldoet het concept aan de criteria van de ‘Goed/Zeer goed’ kolommen uit de rubric?
• Verantwoording: Ontbreekt er ergens een bronanker?

#Output: Een checklist met per punt PASS of FAIL. Bij FAIL: geef een concrete “Fix” instructie.

Stap 5 — Finale Versie & Bron-Advies
#User: Pas de fixes uit Stap 4 toe en genereer de definitieve output.

Regels voor de finale versie:

1. Strikte Bronbeperking: Voeg geen nieuwe feiten toe. Als info ontbreekt voor een rubric-criterium, schrijf dan: “Informatie over [criterium] ontbreekt in de brontekst.”

2. Bronankers: Behoud alle verwijzingen naar de .

3. Aanvullingsadvies: Indien er informatie ontbreekt om de ‘Goed’ of ‘Zeer goed’ score uit de rubric te behalen, voeg dan onderaan een sectie toe genaamd “Aanbevolen Bronuitbreiding”. Specificeer hier welke concrete onderwerpen of concepten toegevoegd moeten worden aan de brontekst om de opdracht volledig te dekken.

Informatieveiligheid ABC

Quishing: een samentrekking van QR-code en phishing. Suishing is een vorm van phishing waarbij aanvallers een kwaadaardige QR-code gebruiken om slachtoffers naar een neppe website te lokken en hun gegevens te stelen. Een voorbeeld is het overplakken van QR-codes op parkeerautomaten. De fraudeur plakt een valse QR-code over de echte code op de parkeerautomaat. De gebruiker scant de code en komt op een nagemaakte betalingspagina terecht. Bij het invoeren van de betalingsgegevens worden deze rechtstreeks naar de crimineel gestuurd.