Ik heb een compilatie gemaakt van de bij ons bekende presentaties en artikelen over werkplekleren en ben zo tot zeven benaderingen van werkplekleren gekomen. Tevens heb ik ingeschat wat AI aan deze benaderingen zou kunnen bijdragen (of niet). Ook heb ik interessante bronnen opgenomen.
Julia Martins Simons, juli’25
Agile learning
Multidisciplinaire teams met inhoudelijke interactie en feedback
Centraal staat: maken van producten
Kennis ontstaat uit ervaringen en retrospectives, expliciteren vs kennis
Agile learning is een vorm van werkplekleren waarin professionals binnen multidisciplinaire teams voortdurend samenwerken, reflecteren en verbeteren. In plaats van lineaire leertrajecten staat een iteratief proces centraal: leren gebeurt tijdens het werk, waarbij ervaringen en praktijkproblemen worden besproken in retrospectives en geëxpliciteerd in gezamenlijke sessies. De productie van concrete output zoals ontwerpen, producten of diensten fungeert hierbij als leerdrager. Deze benadering sluit aan bij de principes van 'learning in the flow of work', waarbij het leerproces verweven is met werkprocessen. Agile learning stimuleert eigenaarschap, teamontwikkeling en snelle aanpassing aan veranderende werkomstandigheden.
Valamis (2021). Agile Learning: How to Build a Learning Culture.
Bijdrage AI? AI kan hier naadloos worden ingezet omdat het om wisselende werkprocessen gaat met veel repetitieve werkzaamheden. Bovendien kan AI ingezet worden tijdens de Retrospectives in deze benadering zodat de leeropbrengsten toenemen.
2. Werkplekleren met leertechnologie
Leren vertrekt bij de professional die verantwoordelijk is voor zijn ontwikkeling
Waarbij zelfgekozen werksituaties worden omgezet naar leersituaties
Vooral gericht op teamontwikkeling
Goed gedocumenteerde methode
Bij deze benadering staat technologie centraal als facilitator van leren op de werkplek. Denk aan het gebruik van apps, video’s, simulaties, VR en sociale platforms zoals communities of practice. Deze digitale tools maken het leerproces flexibel, on demand en contextspecifiek. Professionals kunnen gepersonaliseerde leertrajecten volgen, kennis delen in interactieve omgevingen en ondersteuning krijgen via AI of e-coaching. Tegelijkertijd biedt technologie mogelijkheden voor realtime feedback, reflectie en prestatieondersteuning. Deze vorm van werkplekleren sluit aan bij het concept van Personal Learning Environments (PLEs), waarin professionals hun eigen leeromgeving vormgeven.
- Baeten, J.J.M. (2016), Werkplekleren met leertechnologie in Handboek Leren en ontwikkelen in organisaties, Noordhoff Uitgevers.
Bower, M. (2019). Design of Technology-Enhanced Learning: Integrating Research and Practice. Emerald Publishing.
Bijdrage AI? In de manier waarop professionals in deze benadering leren is de toegepaste leertechnologie (Leerplatform, L&O-scans, Beeldsessies) dominant. Het is technology driven, maar zeker nog geen AI driven want de lerende kan dan zijn eigen leertraject ontwerpen en zijn eigen tools kiezen. Wel kan AI volop ingezet worden in de teamontwikkeltrajecten.
3. Apprenticeships
Learning on the job: job rotation, co-schap, toolbox
Meester-gezelmodel: combinatie werken en leren, snel en gericht werken
High-Performance Learning Network: moderner, meer gelijkwaardigheid
Apprenticeships zijn vormen van ervaringsgericht leren waarbij werk en leren structureel geïntegreerd zijn. Het klassieke meester-gezelmodel waarin een ervaren collega een minder ervaren collega begeleidt vormt de kern. In moderne varianten worden deze relaties vormgegeven via job rotation, co-schappen of leerwerkplaatsen. Binnen High-Performance Learning Networks wordt deze benadering geactualiseerd: gelijkwaardigheid, wederkerigheid en continue feedback staan centraal. Leren vindt plaats door participatie in realistische praktijksituaties, waarbij kennisoverdracht plaatsvindt via observatie, instructie, dialogen en gezamenlijke reflectie.
- Billet, S. (2011). Vocational Education: Purposes, Traditions and Prospects. Springer.
Fuller, A., & Unwin, L. (2003). Learning as apprentices in the contemporary UK workplace. Education + Training, 45(4), 220–227.
Bijdrage AI? Er lijkt slechts een bescheiden inzet van AI mogelijk omdat het vooral om individuele begeleiding van professionals gaat. Uiteraard zijn de vervolgstappen wel met AI in te vullen, bijv door AI in te zetten om persoonlijke leertrajecten te ontwerpen en/of AI in te zetten als coach.
4. Performance support
Informatie: just enough, just in time en just in place
Vijf momenten van leerbehoefte: New, More, Apply, Solve, Change
Performance support richt zich op het ondersteunen van professionals precies op het moment dat ze het nodig hebben. Dit gebeurt via directe toegang tot kennis, hulpmiddelen of instructies in de werkomgeving zelf 'just in time', 'just enough' en 'just in place'. De methode sluit aan bij het model van de vijf momenten van leerbehoefte van Gottfredson & Mosher: leren wanneer je iets nieuws moet doen (New), meer wilt weten (More), iets moet toepassen (Apply), een probleem moet oplossen (Solve) of iets moet veranderen (Change). In plaats van klassikale training of formele leertrajecten ligt de focus op embedded leren: leren tijdens het uitvoeren van werk, zonder onderbreking van de workflow.
- Gottfredson, C. & Gottfredson, B. (2011). Innovative performance support: Strategies and practices for learning in the workflow. McGraw-Hill.
Schaik, P. van, et al. (2004). Performance support systems: Design, development and evaluation. Journal of Computer Assisted Learning, 20(1),
30–43.
Bijdrage AI? Als gelet wordt op Performance support als middel dan is AI een concurrent omdat ze allebei just-in-time kennis kunnen genereren. Als de chatbox van AI zowel gekoppeld wordt aan de bestaande database met kennisobjecten als aan een passend Taalmodel, dan kan dat leiden tot flinke kennisverbreding en kwaliteitsverbetering. Omgekeerd is ook mogelijk, namelijk dat de professional via zijn chatbox just-in-time
kennisobjecten oproept, buiten de Performance Support-database.
5. Werkplekleren door leerinterventies
Carrièregestuurd leren: carrièreswitch, projecten, coaching, mentoring, buddies
On demand leren: leer-apps, videos, VR
Sociaal leren: simulaties, online communities, wiki’s, interactieve blogs
Deze benadering vertrekt vanuit een analyse van een knelpunt, spanningsveld of prestatieprobleem in de werksituatie. Op basis daarvan worden leerinterventies ontworpen, zoals training, coaching, begeleiding of leerprogramma’s. Het doel is niet enkel kennisoverdracht, maar het realiseren van prestatieverbetering op organisatieniveau. Deze aanpak is ingebed in de Human Performance Improvement (HPI)-filosofie, waarbij leerinterventies worden ingezet als strategisch middel om werkprocessen, gedrag en resultaten te optimaliseren. Essentieel is de continue cyclus van diagnose, interventie, evaluatie en verbetering, waarbij leren en werken onlosmakelijk met elkaar zijn verbonden.
- Rummler, G. A., & Brache, A. P. (1995). Improving Performance: How to Manage the White Space on the Organization Chart. Jossey-Bass.
- Stolovitch, H. D., & Keeps, E. J. (2004). Training Ain’t Performance. ASTD.
- Bijdrage AI? Deze benadering betreft een scala aan leerinterventies waardoor het nu nog niet mogelijk is om aan te geven welke rol AI hierin gaat spelen. In ieder geval zal dat op bescheiden wijze zijn.
6. Referentiekader 70:20:10
Veel Human Performance Improvement
Analyseren probleem
Leerinterventie (training+)
Continue prestatieverbetering
Het 70:20:10-model is een veelgebruikt kader voor informeel werkplekleren. Volgens dit model vindt 70% van het leren plaats via werkervaringen (learning by doing), 20% via sociale interactie (coaching, feedback, peer learning) en slechts 10% via formele leeractiviteiten zoals cursussen. De professional is hierin zelf verantwoordelijk voor zijn ontwikkeling: door eigen werksituaties om te zetten in leersituaties, wordt leren gepersonaliseerd en relevant. Deze benadering sluit aan bij de inzichten uit informeel leren, situated learning en de groeiende aandacht voor workplace learning als sociaal proces. Organisaties die dit model omarmen, stimuleren een leercultuur waarin ruimte is voor reflectie, experimenteren en het delen van kennis.
- Jennings, C., & Wargnier, J. (2010). Experiential learning: A new approach. Development and Learning in Organizations, 24(6), 14–16.
- Beresford, A. R. (2014). A critique of the 70:20:10 learning model. Training Journal.
Arets, J. Overduin, B (2015,) Liever (g)een training op weg naar performanceverbetering.
Bijdrage AI? Vaak gaat het om teamgerichte leeractiviteiten en daar kan AI een flinke prestatieverbetering bewerkstelligen. Wel zal dan, zeker bij High Performance Improvement, de fysieke training heel anders ingericht moeten worden.
7. Werkplekleren+ met AI
Werkplekleren+ met AI is een vernieuwende benadering waarin kunstmatige intelligentie wordt ingezet om het leerproces van professionals te verrijken en te versnellen. Door gebruik te maken van AI-tools zoals ChatGPT of Claude kunnen professionals werksituaties analyseren, knelpunten verkennen, suggesties genereren en leerinterventies vormgeven allemaal binnen hun eigen werkcontext. De AI fungeert daarbij als inhoudelijke sparringpartner, samenvattingsmachine en ideegenerator. Dit versterkt niet alleen individuele reflectie, maar ook teamontwikkeling. Werkplekleren+ met AI sluit aan bij het streven naar duurzame, eerlijke en productieve arbeidsverhoudingen waarin leren structureel onderdeel wordt van het werk zelf.
Rol van AI? AI is hier geen aanvulling maar de kern van het leerconcept. Het wordt actief ingezet als motor van reflectie, kennisontwikkeling en leerversterking. Door AI wordt leren sneller, relevanter en meer afgestemd op de praktijkbehoeften van de professional.
