Hoofdartikel: Deur open voor iedereen, hoge eisen binnen

Een hoger onderwijsstelsel meet eerst wie er binnenkomt en pas daarna wat er binnen geleerd wordt. De volgorde staat verkeerd om, en de rekening wordt twee keer betaald: door jongeren die voor de deur blijven wachten en door werkgevers die een diploma in handen krijgen zonder dat er altijd kennis achter zit.

Kimmo Haanpää, docent elektrotechniek aan de Finse hogeschool Metropolia, zegt in de Kuuntelija-podcast (in het Fins) hardop wat veel docenten stilletjes denken: het systeem levert vooral papieren diploma’s op. Volgens hem is het instroomniveau van studenten gedaald, is de lat gezakt en beloont het financieringsmodel een opleiding eerder voor het aantal afgestudeerden dan voor wat die afgestudeerden kunnen. Dezelfde gedachte staat in zijn stuk op Puheenvuoro, over een bubbel die op knappen staat (in het Fins). Het gaat hier om een interview met een Finse hbo-docent, niet om onderzoek: het zijn de waarnemingen van één persoon. Toch moet je ze serieus nemen, want hij is degene die de cijfers geeft.

▶

Bron: Kuuntelija-podcast, hogeschooldocent Kimmo Haanpää, 27.9.2026 (in het Fins)

De diagnose is makkelijk te accepteren, de oplossing is lastiger. Het gebruikelijke reflex zou zijn om de toegang aan te scherpen, plekken te schrappen en te hopen dat een fijnmaziger zeef het niveau optrekt. Dat verplaatst het probleem alleen maar. Een wachtjaar of een jaar voorbereiden op een toets laat kennis niet groeien, het verbruikt haar. Beter is de volgorde om te draaien: de deur wijder open en de eisen binnen hoger.

Nederland kent die gedachte al in een eigen vorm: het bindend studieadvies, het bsa. Na het eerste jaar kan een opleiding een student wegsturen die te weinig studiepunten haalt. Maar juist daar zie je hoe lastig het is. In een antwoord op Kamervragen schreef minister Bruins in maart 2025 dat het kabinet het bsa nog altijd een nuttig instrument vindt om de studievoortgang te volgen, maar dat het aan de instellingen zelf is om te beslissen of en welke norm ze hanteren. Volgens dat antwoord heeft Fontys het bindende karakter vanaf 2024/2025 losgelaten, vervangt Avans het bsa door een doorstroomnorm, heeft Zuyd Hogeschool het sinds 2021/2022 vervangen door een niet-bindend advies, en hebben ook Hogeschool Rotterdam en de Hanzehogeschool hun norm versoepeld of zijn ze daarmee bezig. Al in 2020 nam de Tweede Kamer een motie aan om het bindend studieadvies te vervangen door een niet-bindend advies, schreef de NOS. Het bsa is dus geen recept dat iedereen met tevredenheid uitvoert, en dat mag ons iets leren: selectie tijdens de studie werkt alleen als ze eerlijk is ingericht.

In Estland is het idee deels verwezenlijkt. De toelating berust er vooral op landelijke examens en cijfers van de middelbare school, al hebben sommige richtingen eigen toetsen of gesprekken, zoals de Estse publieke omroep ERR heeft beschreven. Doorslaggevender is de hogeronderwijshervorming van 2013. Sindsdien is studeren in het Ests gratis voor wie voltijds studeert en de studie volledig volgt. Wie achterblijft, moet mogelijk de ontbrekende studiepunten alsnog inhalen, zoals de Europese database Eurydice beschrijft. De selectie schoof van de poort naar de collegezaal, en het principe is eenvoudig: haal het of betaal het.

De resultaten zijn veelbelovend, maar geen wonder. Volgens de Estse onderwijsminister daalde het aandeel uitvallers van 15,6 naar 13,6 procent tussen 2013 en 2018, en steeg het aandeel dat binnen de nominale tijd afstudeert van 43,2 naar 52,7 procent tussen 2016 en 2019. De Estse rekenkamer Riigikontroll oordeelde in 2019 dat de resultaten van de hervorming wisselend waren. Eerlijk gezegd is het Estse model dus nog geen af antwoord. Het principe houdt wel stand: het recht om te studeren verdien je door af te ronden, niet door te wachten.

Een afvalrace klinkt hard, en de kritiek erop moet serieus genomen worden. Selectie in het eerste jaar kan een student oneerlijk raken die werkt, voor een naaste zorgt of in het begin meer tijd nodig heeft. Daarom moeten de regels voortgang meten in plaats van levensomstandigheden, en moet de route voor deeltijdstudie open blijven. Het tweede bezwaar zijn de kosten: als er meer studenten binnenkomen, is er meer onderwijs nodig. Dat klopt, maar het huidige stelsel betaalt nu al voor uitval, wachtjaren en diploma’s die niet aansluiten op wat werkgevers nodig hebben. Het geld wordt hoe dan ook uitgegeven. De vraag is of het gaat naar wachten of naar leren.

Een afvalrace is alleen eerlijk als het speelgoed in orde is. Onderwijsinstellingen moeten elke student AI-hulpmiddelen aanbieden in plaats van ze te verbieden en het beste te hopen. Daarnaast is er een gezamenlijke kennisbank nodig waarin colleges, opdrachten, feedback van docenten en oplossingen van eerdere jaargangen samenkomen, zodat AI op het juiste moment de juiste passage kan vinden. Ten derde moet het opbouwen van nieuwe vaardigheden extra punten opleveren. Een student die voor het lab een meetinstrument bouwt, een terugkerende berekening automatiseert of een taalmodel de vakterminologie van zijn eigen richting leert, doet precies het werk dat de arbeidsmarkt binnenkort verwacht. Zoals AI voor ondernemers: vakkennis wordt je voorsprong laat zien, wordt het produceren goedkoper, maar het begrijpen van het probleem niet.

Voor de student betekent dit onderwijs op personal-trainerniveau. Tot nu toe was persoonlijke begeleiding het voorrecht van weinigen, omdat de tijd van een docent niet toereikt voor dertig studenten tegelijk. Als AI de fouten, de voortgang en de blinde vlekken van elke student kent, wordt begeleiding schaalbaar. De docent komt vrij voor wat alleen een mens kan: eisen stellen, aanmoedigen en eerlijk zeggen wanneer een werkstuk nog niet volstaat. Dezelfde logica werkt in bedrijven, zoals het artikel over AI-agenten en de kosten van afgerond werk laat zien: de machine neemt de herhaling over, de mens blijft verantwoordelijk voor de richting. Hetzelfde patroon zie je in marketing, waar van losse hacks naar een AI-brein draait om structuur in plaats van trucjes.

Het meten moet terug naar papier, en dat is vooruitgang, geen achteruitgang. Als een taalmodel in seconden een essay schrijft, zegt een thuisopdracht niet meer wat een student kan. Een gesurveilleerd tentamen op papier wel: het laat zien wat er in het eigen hoofd zit als er geen hulpmiddelen zijn. Pas daarna komt AI erbij en analyseert de antwoorden. Zij ziet waar het begrip van de hele groep afbreekt, welke fout zich van jaargang op jaargang herhaalt en wie extra oefening nodig heeft voordat hij te ver achterop raakt. De docent krijgt een diagnose, de student feedback en de cursus wordt de volgende keer beter. Echte kennis meet je dus zonder machine, maar het leren verbeter je met de machine.

Het gedurfdste deel gaat over het afstuderen. Als een student de opleiding verlaat, krijgt hij op een harde schijf van één terabyte het gedeelde begrip van de hele opleiding mee: de materialen van zijn eigen vakgebied, opgeloste opdrachten, uitleg van docenten, eigen aantekeningen en een daarop afgestemde assistent die ze allemaal kent. Auteursrecht, gegevensbescherming en actualiteit van het materiaal moeten zorgvuldig worden opgelost, maar het zijn oplosbare vragen en geen reden om het te laten. Dit meegegeven pakket verdeelt de pole positions op de arbeidsmarkt opnieuw. De werkgever neemt niet langer alleen een bewijs aan, maar iemand die een echte zeef is gepasseerd en een bibliotheek meeneemt waarmee hij vanaf dag één kan werken.

Het voorstel vraagt meer van instellingen dan het huidige model. Financiering zou kennis moeten belonen en niet alleen behaalde diploma’s, de tijd van docenten zou van routine naar begeleiding moeten verschuiven en studenten zouden moeten accepteren dat het eerste jaar een proef is en geen beloning. De prijs is echter lager dan die van het alternatief: een stelsel dat de jaren van jongeren aan de deur verspilt en hen laat vertrekken met een papier dat niet overeenkomt met hun kunnen.

Docenten zoals Haanpää hebben het moeilijkste al gedaan: ze hebben hardop gezegd dat de keizer geen kleren draagt. Nu zijn de hogescholen, universiteiten, het ministerie en de werkgevers aan de beurt om in de spiegel te kijken. Het hbo hoeft niet te kiezen tussen aantallen en kwaliteit. Het moet ophouden met meten op het verkeerde moment.