AI en Datageletterdheid

Domeinspecifieke kennis en data-inzicht vormen de kern van vooruitgang. Training in AI en datageletterdheid zorgt dat mensen niet alleen weten wat mogelijk is, maar ook begrijpen hoe en waarom iets werkt — met concrete inzet in de eigen organisatie.
0
van Europese werknemers beschouwt zichzelf als data literate
0
Van organisaties doet al iets met AI binnen ten minste een bedrijfsfunctie

Waarom belangrijk

Transparantie, ethiek en compliance spelen een steeds grotere rol: weten wat data doet, waar het vandaan komt, hoe het verwerkt wordt.

Inzicht in data leidt tot gefundeerde beslissingen, vermijdt giswerk en voorkomt fouten.
Begrijpen van AI-mogelijkheden én beperkingen zorgt voor realistische verwachtingen en verantwoord gebruik.
Teams met datageletterdheid zijn wendbaarder: sneller inspelen op veranderingen, kansen signaleren, beter anticiperen.

Wat geleerd wordt

Ethische aspecten: bias, privacy, veiligheid, verantwoordelijkheden rondom data & AI.

Basisbegrippen van data: data‐soorten, datakwaliteit, data cleaning, dataverzameling.
AI-fundamenten: wat is AI, machine learning, wanneer geschikt, welke modellen kunnen ingezet worden.
Visualisatie & interpretatie: grafieken en dashboards lezen én kritisch beoordelen, inzichten helder communiceren in taal van het vakgebied.
Werken met tools & technologie: praktische oefeningen met tools die passen bij de organisatie, inclusief promptgebruik, modelleren, experimenteren.

Hoe de training verloopt

Evaluatie en tools om voortgang te meten en geleerde vaardigheden te borgen.

Start met een verkenning van huidige situatie: wat is kennisniveau, welke data/infrastructuur al aanwezig, welke uitdagingen bestaan.
Modules worden afgestemd op de sector en praktijk – voorbeelden en cases uit eigen omgeving zorgen voor herkenbaarheid.
Afwisselende werkvormen: theorie, hands-on opdrachten, feedback, groepsdiscussies.