Sorry, this activity is currently hidden
Section outline
-
Introduction
In het tijdperk van generatieve AI verandert niet alleen hoe informatie stroomt, maar ook hoe snel we conclusies trekken en welke “default” denkpatronen we overnemen onder tijdsdruk. Deze sectie legt het kritische fundament waarmee je Copilot-outputs kunt gebruiken zonder je oordeel uit handen te geven, passend bij de zelfreflectie die nodig is om bewust te schakelen tussen de 9 AI archetypes. Je leert AI-ondersteunde redeneringen te toetsen op kwaliteit, bewijs, en onzekerheid, zodat uitkomsten traceerbaar en verdedigbaar blijven in lijn met de kernwaarden van DNB (integriteit, betrouwbaarheid, accountability en publiek vertrouwen).
Learning Objectives
-
Herkennen hoe generatieve AI redeneren en autoriteit beïnvloedt en welke denkpatronen dit in werkcontexten triggert.
-
Identificeren van AI-versterkte cognitieve valkuilen (o.a. automation bias, anchoring, overconfidence, consensus illusion) en bepalen welke correctievragen daarbij passen.
-
Toepassen van kwaliteitscriteria (helderheid, relevantie, logica, bewijs, falsifieerbaarheid, transparantie over onzekerheid) om Copilot-outputs DNB-waardig te onderbouwen.
-
-
Introduction
In deze sectie leer je de 9 AI archetypes gebruiken als denkstanden om bewuster, consistenter en doelgerichter met Copilot te werken. Door zelfreflectie kies je het juiste archetype bij je intentie (snelheid, nauwkeurigheid, richting of kwaliteit) en voorkom je “mode errors” waarbij je de verkeerde houding inzet. Dit ondersteunt DNB-kernwaarden door prompts en uitkomsten expliciet te koppelen aan integriteit, betrouwbaarheid, accountability en behoud van publiek vertrouwen.
Learning Objectives
-
Deelnemers onderscheiden de 9 AI archetypes als denkstanden en beschrijven wat elk archetype optimaliseert en waar het risico op vertekening zit.
-
Deelnemers kiezen per werksituatie het passende archetype op basis van intentie (speed/accuracy/strategy/clarity) en herkennen minimaal twee veelvoorkomende mode errors.
-
Deelnemers formuleren een value-aligned prompt-intent die Copilot-uitkomsten traceerbaar koppelt aan DNB-kernwaarden (integriteit, betrouwbaarheid, accountability, public trust).
-
-
Introduction
In deze sectie leer je hoe je met Copilot prompts bouwt die kritisch denken expliciet maken in plaats van te vervangen. Je vertaalt intentie (vanuit de 9 AI‑archetypes) naar een promptstructuur die leidt tot traceerbare, controleerbare redeneringen. Zo ondersteunt elke AI‑output aantoonbaar DNB‑kernwaarden zoals integriteit, betrouwbaarheid en accountability.
Learning Objectives
-
Ontwerpen van een volledige prompt met rol, taak, context, aannames, constraints en gewenst outputformat.
-
Formuleren van vraagtypes (o.a. counterfactuals en “wat zou mijn mening veranderen”) die de redenering verdiepen en bias verminderen.
-
Structureren van Copilot‑output voor audit‑ready traceability (claim + rationale + evidentieniveau + open vragen).
-
-
Introduction
In deze sectie leer je hoe je Copilot op een verantwoorde, toetsbare manier inzet zonder dat “mooie tekst” wordt verward met betrouwbare onderbouwing. Je verbindt kritisch denken aan governance, ethiek en kwaliteitsdrempels zodat uitkomsten aantoonbaar passen bij DNB-kernwaarden (integriteit, betrouwbaarheid, accountability en publiek vertrouwen). Dit ondersteunt zelfreflectie op de 9 AI-archetypes door per intentie de juiste grenzen, checks en escalaties in prompts en besluitvorming te borgen.
Learning Objectives
-
Je past praktische principes van responsible AI use toe op Copilot-ondersteund werk in lijn met DNB-kernwaarden.
-
Je herkent informatie- en vertrouwelijkheidsrisico’s in prompts en output en formuleert passende mitigaties.
-
Je hanteert quality gates (accept/revise/escalate/reject) op basis van impact, onzekerheid en bewijssterkte.
-
-
Introduction
In deze afrondende sectie bundel je kritisch denken met AI en vertaal je dit naar een persoonlijke, waarde-gedreven werkwijze met Copilot. Je reflecteert op de 9 AI-archetypes en kiest bewust de juiste stance om tot betrouwbare, verantwoorde prompts te komen. Zo koppel je je AI-ondersteunde redeneringen expliciet aan DNB-kernwaarden zoals integriteit, betrouwbaarheid, accountability en publiek vertrouwen.
Learning Objectives
-
Deelnemers vatten de kernprincipes van kritisch denken met AI samen en benoemen wanneer Copilot “helpful text” is versus “reliable justification”.
-
Deelnemers kiezen doelbewust een passend AI-archetype voor een eigen werksituatie en formuleren een korte, DNB-waarde-aligned prompt-intent.
-
Deelnemers definiëren 2–3 persoonlijke vervolgacties om hun AI-gebruik traceerbaar, veilig en toetsbaar te houden in hun dagelijkse werk.
-