{"id":36770,"date":"2026-05-20T09:55:58","date_gmt":"2026-05-20T09:55:58","guid":{"rendered":"https:\/\/aisuperior.com\/?p=36770"},"modified":"2026-05-20T09:55:58","modified_gmt":"2026-05-20T09:55:58","slug":"machine-learning-in-education","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-education\/","title":{"rendered":"Machine learning in het onderwijs: impact en data in 2026"},"content":{"rendered":"<p><b>Korte samenvatting: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning hervormt het onderwijs door gepersonaliseerde leerpaden, adaptieve toetsen en realtime feedbacksystemen mogelijk te maken die inspelen op het tempo en de leerstijl van elke individuele student. Federale instanties zoals de NSF hebben fors ge\u00efnvesteerd in AI-onderwijsinfrastructuur en ondersteunen meer dan 6.000 studenten in alle Amerikaanse staten via initiatieven zoals NAIRR Classroom. Hoewel het aantal studenten dat AI gebruikt tussen mei en december 2025 steeg van 481 naar 621, blijven er zorgen bestaan over kritisch denkvermogen. 671 studenten maken zich namelijk zorgen over de impact van AI op hun leerproces.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning is ge\u00ebvolueerd van experimentele pilotprogramma&#039;s naar een gangbare praktijk in het onderwijs. Docenten signaleren eerder leerlingen met leerproblemen, onderzoekers versnellen ontdekkingscycli en leerlingen krijgen onderwijs dat is afgestemd op hun specifieke leerbehoeften.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maar er is een probleem: deze transformatie gaat niet zonder spanning gepaard. Dezelfde technologie die gepersonaliseerde ondersteuning belooft, roept ook vragen op over afhankelijkheid, gelijkheid en of studenten daadwerkelijk leren of alleen maar optimaliseren voor feedback van algoritmes.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Federale investeringen en groei van de infrastructuur<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De Amerikaanse National Science Foundation (NSF) heeft de infrastructuur voor AI-onderwijs tot een nationale prioriteit verklaard. Volgens NSF-gegevens van maart 2026 investeert de NSF jaarlijks meer dan 1,4 biljoen dollar in onderzoek naar kunstmatige intelligentie, met specifieke financiering voor de professionele ontwikkeling van leerkrachten in het primair en voortgezet onderwijs als onderdeel van bredere initiatieven. Dit is geen abstract budget \u2013 het vertaalt zich in concrete trainingsprogramma&#039;s die docenten de nodige kennis en vaardigheden op het gebied van machine learning bijbrengen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Het NAIRR Classroom-initiatief laat zien hoe publiek-private partnerschappen educatieve AI op grote schaal kunnen inzetten. Na twee jaar heeft het programma al zo&#039;n 100 miljoen dollar aan bijdragen in natura van de private sector aangetrokken, afkomstig van 28 private partners en 14 federale instanties. Het initiatief bestrijkt alle 50 staten, plus Washington D.C. en Puerto Rico.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Het meest veelzeggende is dat NAIRR Classroom meer dan 600 onderzoeks- en onderwijsprojecten en ruim 6.000 studenten ondersteunt. Dit zijn geen pilotstudies, maar operationele implementaties die machine learning testen in diverse onderwijscontexten.<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36772 size-full\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8.avif\" alt=\"NAIRR Classroom heeft via publiek-private samenwerking een landelijke infrastructuur opgezet die duizenden studenten ondersteunt.\" width=\"1339\" height=\"805\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8.avif 1339w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8-300x180.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8-1024x616.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8-768x462.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image1-3-8-18x12.avif 18w\" sizes=\"(max-width: 1339px) 100vw, 1339px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Trends en belangrijke aandachtspunten bij adoptie door studenten<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Het gebruik van AI door studenten voor huiswerk is tot en met 2025 dramatisch toegenomen. Volgens onderzoek van de RAND Corporation gebruikten 481.300.000 leerlingen van de middelbare school tot en met de universiteit in mei 2025 AI voor huiswerkbegeleiding. In december 2025 was dat aantal gestegen tot 621.300.000.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Klinkt dit bekend? Loop een willekeurige universiteit binnen en vraag studenten naar hun gebruik van ChatGPT. Een onderzoek van het Brookings Institution wees uit dat 100% van de studenten aangaf ChatGPT te gebruiken, waarvan 80% het in de afgelopen 24 uur had gebruikt.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Maar wacht even. Een hogere acceptatiegraad betekent niet automatisch een kritiekloze aanvaarding.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Uit een onderzoek van RAND uit december 2025 bleek dat een aanzienlijk percentage van de leerlingen die AI voor schoolwerk gebruikten, zich zorgen maakte dat het gebruik van AI hun kritisch denkvermogen schaadt. Dit vertegenwoordigt een opmerkelijke toename van de bezorgdheid over de impact van AI op kritisch denken. De meeste leerlingen (60%) gaven aan zich zorgen te maken over het gebruik van AI voor schoolgerelateerde doeleinden, zelfs terwijl ze het bleven gebruiken.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Deze spanning tussen nut en bezorgdheid bepaalt hoe machine learning-tools ontworpen en ingezet moeten worden in het onderwijs. Studenten erkennen de directe voordelen \u2013 snellere antwoorden, duidelijkere uitleg, bijles op aanvraag \u2013 maar vragen zich tegelijkertijd af of deze snelle oplossingen het diepere leerproces niet ondermijnen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptieve leersystemen die daadwerkelijk werken<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning maakt instructie mogelijk die zich in realtime aanpast op basis van interactiepatronen van studenten. Dit zijn geen statische aanbevelingssystemen, maar dynamische systemen die de moeilijkheidsgraad, het tempo, de volgorde van de inhoud en de soorten beoordelingen aanpassen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptieve leerplatformen hebben aantoonbare effectiviteit bewezen. Onderzoek toonde aan dat leerlingen die les kregen van Yixue (Squirrel AI) tot wel 456% hoger scoorden in minder tijd vergeleken met traditioneel klassikaal onderwijs. Dat is geen typfout \u2013 goed ontworpen adaptieve systemen kunnen de leertijd aanzienlijk verkorten en tegelijkertijd de leerretentie verbeteren.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-35586\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp\" alt=\"\" width=\"434\" height=\"116\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior.webp 434w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-300x80.webp 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/Superior-18x5.webp 18w\" sizes=\"(max-width: 434px) 100vw, 434px\" \/><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Breng geavanceerde machine learning-mogelijkheden naar het onderwijs.<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Onderwijsinstellingen werken steeds vaker met digitale platforms, grote hoeveelheden data en geautomatiseerde leeromgevingen, wat effici\u00ebntere analyses en besluitvorming vereist. <\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superieur<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Ontwikkelt maatwerkoplossingen voor machine learning die bedrijven helpen bij het verwerken van data, het bouwen van AI-gestuurde applicaties en het ondersteunen van operationele effici\u00ebntie door middel van AI-technologie\u00ebn.<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Implementeer AI-systemen voor slimmere onderwijsworkflows.<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">AI Superior ondersteunt organisaties met:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Op maat gemaakte AI-toepassingen, ontwikkeld rond specifieke bedrijfsdoelstellingen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">NLP-oplossingen voor tekstanalyse en taalgebaseerde interacties<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Big data-analyse voor grote educatieve datasets<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">AI-consultancy, MVP-ontwikkeling en systeemintegratie<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\ud83d\udc49<\/span><a href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/contact\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: 400;\">Praat met AI Superior<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> Over machine learning-oplossingen voor onderwijsplatformen, analyses en AI-gestuurde toepassingen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Praktische toepassingen in diverse vakgebieden<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De inzet van machine learning in het onderwijs is niet gelijkmatig verdeeld over de verschillende disciplines. De toepassing van machine learning in het onderwijs is geconcentreerd in STEM-vakken, met name informatica en wiskunde.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Deze concentratie laat zowel kansen als beperkingen zien. STEM-vakken lenen zich goed voor algoritmische beoordeling: er bestaan juiste antwoorden, probleemoplossingsstappen kunnen worden opgesplitst en feedback kan worden geautomatiseerd. Geesteswetenschappen, die een genuanceerde interpretatie, creatieve synthese en subjectief oordeel vereisen, vormen daarentegen een grotere uitdaging voor machine learning.<\/span><\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">Toepassingsgebied<\/span><\/th>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">Primaire ML-techniek<\/span><\/th>\n<th><span style=\"font-weight: 400;\">Belangrijkste voordeel<\/span><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Adaptieve beoordelingen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Versterkend leren<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Realtime aanpassing van de moeilijkheidsgraad op basis van prestatiepatronen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Intelligente bijles<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Natuurlijke taalverwerking<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">24\/7 gespreksondersteuning met contextuele uitleg.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Vroegwaarschuwingssystemen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Voorspellende analyse<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Risicostudenten identificeren voordat ze falen.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Inhoudsaanbeveling<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Collaboratieve filtering<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Gepersonaliseerde leertrajectsuggesties op basis van vergelijkbare leerlingen.<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Geautomatiseerde beoordeling<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Diep leren (NLP)<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400;\">Directe feedback op schriftelijke opdrachten op grote schaal<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Natuurlijke taalverwerking vormt de basis van conversationele tutors en chatbots die functies uitvoeren vari\u00ebrend van contentaanbeveling tot 24\/7 gebruikersondersteuning. Deze systemen modereren online leergemeenschappen, betrekken studenten met adaptieve quizzen en stroomlijnen administratieve taken zoals inschrijvingen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">De belofte van personalisatie en haar beperkingen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning maakt onderwijs mogelijk dat zich dagelijks aanpast aan de behoeften, het tempo en de leerstijl van elke individuele leerling. Door interactiegegevens en leerpatronen te analyseren, stemmen systemen het onderwijs af op de individuele leerling en anticiperen ze op leerproblemen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Platformen zoals Trivie combineren adaptief leren met gamificatie, waardoor de retentiepercentages met meer dan 90% stijgen. Course Hero gebruikt AWS-infrastructuur en machine learning voor intelligent zoeken naar content en fraudedetectie, waarmee miljoenen leerlingen worden ondersteund.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Eerlijk gezegd: personalisatie werkt het beste wanneer het de menselijke instructie aanvult in plaats van vervangt. De richtlijnen van het Amerikaanse ministerie van Onderwijs uit juli 2025 benadrukten dat federale subsidies de onderwijsresultaten kunnen verbeteren door middel van AI, mits de implementatie zich richt op meetbare leerprestaties in plaats van op technologie omwille van de technologie zelf.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wereldwijd is de behoefte groot. Onderzoek van het Brookings Institution wijst op aanzienlijke leerproblemen wereldwijd, waarbij sommige klaslokalen te maken hebben met een extreem hoge leerling-leraarverhouding, en in andere zelfs een verhouding van 60:1. Machine learning kan leraren niet vervangen, maar het kan wel hun bereik en effectiviteit vergroten in omgevingen met beperkte middelen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Opkomende uitdagingen en ethische overwegingen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De snelle opkomst van machine learning in het onderwijs heeft de zorgvuldige afweging of deze technologie\u00ebn holistische onderwijsprincipes ondersteunen, ingehaald. Onderzoek uit de Proceedings of the National Academy of Sciences wijst op een problematisch patroon: het meeste onderzoek naar machine learning in het onderwijs richt zich op marginale verbeteringen in voorspellingen \u2013 &quot;kunnen we 62% voorspellen in plaats van 61%&quot; \u2013 zonder te onderzoeken of die voorspellingen zich vertalen in zinvolle interventies.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die kloof kwam in de meeste interviews met professionals naar voren (12 van de 15). Docenten gaven aan dat de nauwkeurigheid van algoritmes minder belangrijk is dan bruikbare inzichten. Een voorspelling dat een leerling zal zakken, betekent niets zonder een effectief interventieplan.<\/span><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-36773 size-full\" src=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6.avif\" alt=\"Het gebruik van AI door studenten voor huiswerk nam tot en met 2025 sterk toe, maar de meeste gebruikers uitten tegelijkertijd hun bezorgdheid over de impact ervan op de ontwikkeling van kritisch denkvermogen.\" width=\"1364\" height=\"784\" srcset=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6.avif 1364w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6-300x172.avif 300w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6-1024x589.avif 1024w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6-768x441.avif 768w, https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/image2-2-6-18x10.avif 18w\" sizes=\"(max-width: 1364px) 100vw, 1364px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gelijkheidsvraagstukken spelen een grote rol. Onderzoekers van Brookings waarschuwen voor een &quot;derde digitale kloof&quot;\u2014niet alleen toegang tot technologie of de vaardigheden om die te gebruiken, maar ook tot zinvolle toegang tot AI-systemen die het leren daadwerkelijk verbeteren in plaats van nieuwe afhankelijkheden te cre\u00ebren. Rijkere studenten hebben toegang tot geavanceerde, goed ontworpen adaptieve systemen met een gedegen pedagogische basis. Minder welgestelde studenten kunnen te maken krijgen met slecht ontworpen tools die wel antwoorden geven, maar geen begrip bieden.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Implementatiestrategie\u00ebn voor docenten<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Effectieve integratie van machine learning vereist weloverwogen ontwerpkeuzes. Op basis van beschikbaar onderzoek en praktijkervaring komen verschillende patronen naar voren:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Begin met het formuleren van duidelijke leerdoelen voordat u technologie selecteert: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">De richtlijnen van het Amerikaanse ministerie van Onderwijs benadrukken dat AI meetbare onderwijsdoelen moet ondersteunen, en ze niet mag aansturen. Technologische beslissingen moeten aansluiten op de pedagogische strategie.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Combineer machine learning met menselijke ondersteuning:<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Onderzoek naar generatieve AI-bijles toont aan dat het voordelen biedt wanneer het op verantwoorde wijze wordt ontworpen en naast menselijke docenten wordt gebruikt. AI neemt de routinematige uitleg, de opbouw van oefeningen en de directe feedback voor zijn rekening. Docenten kunnen zich richten op complexe interpretatie, motivatie en sociaal-emotionele ondersteuning.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Bouw de capaciteit van leerkrachten systematisch op: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">De investering van NSF van 1.400.11 miljoen dollar in de professionele ontwikkeling van AI voor het basis- en voortgezet onderwijs erkent dat een effectieve implementatie vereist dat docenten zowel de mogelijkheden als de beperkingen van machine learning-systemen begrijpen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ontwerp gericht op transparantie en uitleg: <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Leerlingen en docenten moeten begrijpen waarom een adaptief systeem specifieke aanbevelingen doet. Algoritmen die zonder uitleg de moeilijkheidsgraad aanpassen of inhoud suggereren, ondermijnen de leerautonomie en het pedagogisch oordeel.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Vooruitblik: Onderzoeksrichtingen<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning-methoden bieden potentie voor het ontwikkelen van fundamentele kennis over rechtvaardig en effectief onderwijs, omdat ze complexe kenmerken, processen en patronen kunnen traceren die conventionele statistische methoden over het hoofd zien. Onderwijs omvat zeer interactieve, adaptieve, niet-lineaire en contextafhankelijke praktijken \u2013 kenmerken die eenvoudige lineaire regressie moeilijk kan modelleren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Recent onderzoek verkent verklarende machine learning-frameworks die gebruikmaken van neurale netwerken om de effectiviteit van het onderwijs te analyseren. Hierbij worden profielen, leerpaden en praktijken onderzocht die leiden tot leerresultaten bij leerlingen in verschillende STEM-contexten. Deze methoden kunnen inzicht geven in de wisselwerking tussen de kennis van de docent, cultureel responsief zelfvertrouwen en observatiepatronen in de klas, op manieren die conventionele analyses niet kunnen detecteren.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De nationale AI-onderzoeksinstituten, die elk gedurende vijf jaar met ongeveer 1 biljoen shilling en 4,2 biljoen shilling worden gefinancierd en bestaan uit 29 instituten die meer dan 500 instellingen met elkaar verbinden, richten zich op fundamentele AI-wetenschap en de toepassing ervan in cruciale sectoren, waaronder het onderwijs. Deze investeringen zijn bedoeld om een nationale infrastructuur voor AI-onderwijs en de ontwikkeling van gekwalificeerd personeel op dit gebied op te bouwen.<\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Veelgestelde vragen<\/span><\/h2>\n<div class=\"schema-faq-code\">\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">In welke mate maken studenten momenteel gebruik van AI voor schoolwerk?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Volgens onderzoek van de RAND Corporation gebruikte 62% (van middelbare scholieren tot studenten) in december 2025 AI voor huiswerkbegeleiding, een stijging ten opzichte van 48% in mei 2025. De adoptie is aanzienlijk versneld, hoewel de meeste studenten (60%) zich zorgen maken over de impact van AI op hun leerproces.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Verbeteren adaptieve leerprogramma&#039;s de leerresultaten van studenten daadwerkelijk?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Onderzoek toont aan dat goed ontworpen adaptieve leerplatformen de prestaties aanzienlijk kunnen verbeteren. Studies met platforms zoals Squirrel AI lieten zien dat leerlingen tot 456% hoger scoorden in vergelijking met traditioneel onderwijs, en dat in minder tijd. De effectiviteit hangt sterk af van het pedagogische ontwerp, niet alleen van de complexiteit van het algoritme.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Welke federale steun bestaat er voor AI in het onderwijs?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">De Amerikaanse National Science Foundation heeft tot maart 2026 1 TP4 T11 miljoen ge\u00efnvesteerd in professionele ontwikkeling op het gebied van AI voor leerkrachten in het basis- en voortgezet onderwijs. Het NAIRR Classroom-initiatief heeft ongeveer 1 TP4 T100 miljoen aan bijdragen uit de particuliere sector aangetrokken en ondersteunt meer dan 6.000 leerlingen in alle 50 staten, plus Washington D.C. en Puerto Rico, via meer dan 600 onderzoeks- en onderwijsprojecten.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Welke vakgebieden profiteren het meest van machine learning-toepassingen?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">STEM-vakken domineren momenteel het onderzoek naar AI in het onderwijs: 351.000 ton aan studies van 1993 tot 2020 richtten zich op informatica en techniek, en 201.000 ton op wiskunde. Deze vakken lenen zich goed voor algoritmische beoordeling met duidelijke juiste antwoorden en opsplitsbare probleemoplossingsstappen. Toepassingen in de geesteswetenschappen die subjectief oordeel vereisen, blijven een grotere uitdaging.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Maken studenten zich zorgen dat AI hun leerproces ondermijnt?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Ja. Uit een onderzoek van RAND uit december 2025 bleek dat 671% van de leerlingen die AI voor schoolwerk gebruiken, de stelling onderschreven dat het gebruik van AI hun kritisch denkvermogen schaadt \u2013 een stijging van 10 procentpunten ten opzichte van eerder in 2025. Dit cre\u00ebert een paradox: leerlingen gebruiken AI-tools \u00e9n maken zich er zorgen over.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Hoe kunnen scholen machine learning-tools op een verantwoorde manier implementeren?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Een effectieve implementatie begint met duidelijke leerdoelen voordat technologie wordt geselecteerd. Het Amerikaanse ministerie van Onderwijs benadrukt dat AI meetbare onderwijsdoelen moet ondersteunen in plaats van ze te sturen. Goede praktijken omvatten het combineren van machine learning met ondersteuning van menselijke docenten, het versterken van de capaciteit van docenten door middel van professionele ontwikkeling en het ontwerpen van systemen met transparante uitleg van hun aanbevelingen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"faq-question\">\n<h3 class=\"faq-q\">Kan machinaal leren helpen bij het aanpakken van wereldwijde onderwijsongelijkheid?<\/h3>\n<div>\n<p class=\"faq-a\">Machine learning heeft de potentie om de effectiviteit van docenten in omgevingen met beperkte middelen te vergroten. Wereldwijd kampen 701.000 tot 3.000 leerlingen met een leerachterstand en in sommige klaslokalen is de leerling-docentverhouding 60:1. Adaptieve systemen kunnen op grote schaal gepersonaliseerde ondersteuning bieden. Onderzoek van Brookings waarschuwt echter voor een &quot;derde digitale kloof&quot;, waarbij de toegang tot goed ontworpen versus slecht ontworpen AI-tools nieuwe ongelijkheden cre\u00ebert.<\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusie<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Machine learning is ge\u00ebvolueerd van een educatief experiment naar operationele realiteit, waardoor de manier waarop instructie wordt aangepast aan individuele leerlingen en hoe docenten leerlingen met leerproblemen identificeren en ondersteunen, is veranderd. Federale investeringen van miljoenen dollars ondersteunen infrastructuur die nu elke Amerikaanse staat bereikt, terwijl de toepassing ervan door leerlingen is gestegen tot 621.000,3 miljard, ondanks aanhoudende zorgen over de impact op kritisch denken.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De technologie werkt: adaptieve systemen laten meetbare verbeteringen zien in leersnelheid en het onthouden van informatie wanneer ze ontworpen zijn met een gedegen pedagogische aanpak. Maar effectiviteit vereist een doelbewuste implementatie die algoritmische personalisatie combineert met menselijk oordeel, de capaciteit van docenten systematisch opbouwt en transparantie waarborgt over hoe systemen beslissingen nemen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Scholen en schooldistricten die de integratie van machine learning onderzoeken, moeten beginnen met duidelijke leerdoelen, investeren in de professionele ontwikkeling van docenten en tools selecteren die het menselijk onderwijs aanvullen in plaats van vervangen. Het doel is niet de adoptie van technologie, maar meetbare verbetering van de leerresultaten door een doordachte toepassing van tools die het onderwijs en het leerproces daadwerkelijk verbeteren.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Quick Summary: Machine learning is reshaping education by enabling personalized learning paths, adaptive assessments, and real-time feedback systems that respond to each student&#8217;s pace and style. Federal agencies like NSF have invested heavily in AI education infrastructure, supporting over 6,000 students across all U.S. states through initiatives like NAIRR Classroom. While student adoption grew from [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":36771,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-36770","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Machine Learning in Education: 2026 Impact &amp; Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover how machine learning transforms teaching with adaptive tools, real-time feedback, and personalized instruction\u2014plus the latest stats and concerns.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-education\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"nl_NL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Machine Learning in Education: 2026 Impact &amp; Data\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover how machine learning transforms teaching with adaptive tools, real-time feedback, and personalized instruction\u2014plus the latest stats and concerns.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-education\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"aisuperior\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-05-20T09:55:58+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1168\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"784\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/webp\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"kateryna\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@aisuperior\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@aisuperior\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Geschreven door\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"kateryna\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Geschatte leestijd\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"kateryna\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c\"},\"headline\":\"Machine Learning in Education: 2026 Impact &#038; Data\",\"datePublished\":\"2026-05-20T09:55:58+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/\"},\"wordCount\":1993,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-1-6.webp\",\"articleSection\":[\"Blog\"],\"inLanguage\":\"nl-NL\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/\",\"name\":\"Machine Learning in Education: 2026 Impact & Data\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-1-6.webp\",\"datePublished\":\"2026-05-20T09:55:58+00:00\",\"description\":\"Discover how machine learning transforms teaching with adaptive tools, real-time feedback, and personalized instruction\u2014plus the latest stats and concerns.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-1-6.webp\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/05\\\/unnamed-1-6.webp\",\"width\":1168,\"height\":784},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/machine-learning-in-education\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Machine Learning in Education: 2026 Impact &#038; Data\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\",\"name\":\"aisuperior\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"nl-NL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#organization\",\"name\":\"aisuperior\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/02\\\/logo-1.png.webp\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/02\\\/logo-1.png.webp\",\"width\":320,\"height\":59,\"caption\":\"aisuperior\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/aisuperior\",\"https:\\\/\\\/x.com\\\/aisuperior\",\"https:\\\/\\\/www.linkedin.com\\\/company\\\/ai-superior\",\"https:\\\/\\\/www.instagram.com\\\/ai_superior\\\/\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c\",\"name\":\"kateryna\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nl-NL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"url\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/aisuperior.com\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214\",\"caption\":\"kateryna\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Machine learning in het onderwijs: impact en data in 2026","description":"Ontdek hoe machine learning het onderwijs transformeert met adaptieve tools, realtime feedback en gepersonaliseerd onderwijs, plus de nieuwste statistieken en aandachtspunten.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-education\/","og_locale":"nl_NL","og_type":"article","og_title":"Machine Learning in Education: 2026 Impact & Data","og_description":"Discover how machine learning transforms teaching with adaptive tools, real-time feedback, and personalized instruction\u2014plus the latest stats and concerns.","og_url":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/machine-learning-in-education\/","og_site_name":"aisuperior","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior","article_published_time":"2026-05-20T09:55:58+00:00","og_image":[{"width":1168,"height":784,"url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp","type":"image\/webp"}],"author":"kateryna","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@aisuperior","twitter_site":"@aisuperior","twitter_misc":{"Geschreven door":"kateryna","Geschatte leestijd":"10 minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/"},"author":{"name":"kateryna","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/person\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c"},"headline":"Machine Learning in Education: 2026 Impact &#038; Data","datePublished":"2026-05-20T09:55:58+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/"},"wordCount":1993,"publisher":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp","articleSection":["Blog"],"inLanguage":"nl-NL"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/","url":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/","name":"Machine learning in het onderwijs: impact en data in 2026","isPartOf":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp","datePublished":"2026-05-20T09:55:58+00:00","description":"Ontdek hoe machine learning het onderwijs transformeert met adaptieve tools, realtime feedback en gepersonaliseerd onderwijs, plus de nieuwste statistieken en aandachtspunten.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#breadcrumb"},"inLanguage":"nl-NL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#primaryimage","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/unnamed-1-6.webp","width":1168,"height":784},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/machine-learning-in-education\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/aisuperior.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Machine Learning in Education: 2026 Impact &#038; Data"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#website","url":"https:\/\/aisuperior.com\/","name":"aisuperieur","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/aisuperior.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"nl-NL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#organization","name":"aisuperieur","url":"https:\/\/aisuperior.com\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/logo-1.png.webp","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/logo-1.png.webp","width":320,"height":59,"caption":"aisuperior"},"image":{"@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/aisuperior","https:\/\/x.com\/aisuperior","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ai-superior","https:\/\/www.instagram.com\/ai_superior\/"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/#\/schema\/person\/14fcb7aaed4b2b617c4f75699394241c","name":"kateryna","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nl-NL","@id":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","url":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","contentUrl":"https:\/\/aisuperior.com\/wp-content\/litespeed\/avatar\/6c451fec1b37608859459eb63b5a3380.jpg?ver=1779802214","caption":"kateryna"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36770","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=36770"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36770\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":36774,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/36770\/revisions\/36774"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/36771"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=36770"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=36770"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aisuperior.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=36770"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}