Fundamentele vragen over examens en toetsing. Eindrapportage

Het Nederlandse stelsel van eindtoetsen en centrale examens in het voortgezet en primair onderwijs, tegen de achtergrond van kritiek dat het een smalle kijk op onderwijskwaliteit in stand houdt. Op basis van literatuurstudie, een internationale vergelijking met Italie, Zweden en Vlaanderen en focusgroepen met schoolleiders en toetsexperts is nagegaan welke functies examens vervullen en hoe houdbaar de kritiek is. Examens borgen doorstroom, civiel effect van diploma's en een gedeeld basisniveau, en stelsels met een centraal op standaarden gebaseerd examen functioneren doorgaans beter. De kritiek op teaching to the test wordt herleid tot gebrekkige inhoudsvaliditeit, waarvoor ook technische oplossingen bestaan. Wijziging van het examenstelsel vraagt eerst gericht voorbereidend onderzoek.

Governance en verslaggevingVeranderende wet- en regelgevingDigitale disruptie, nieuwe technologie en AI

Waarom deze indeling: Het rapport behandelt de kwaliteitsborging van het onderwijsstelsel via examens en de spanning tussen autonomie van scholen en centrale standaardisatie. Voorgenomen wijziging van het examenprogramma wordt aangemerkt als stelselherziening die volgens de afspraken na de commissie Dijsselbloem op bewijs gebaseerd moet zijn. Daarnaast komen digitale toetsing, adaptieve afname en het gebruik van big data aan bod, met vragen over beveiliging en privacy onder de AVG.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Oberon

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2019-03 (alleen de maand is bekend)

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026