In het NT2- en MBO-onderwijs praten we vaak over taalniveaus: van Alfa-A tot 4F. Maar achter die niveaus schuilt een fascinerend proces dat steeds vaker door AI wordt ondersteund: taalnormalisatie. Het herschrijven van één tekst in meerdere moeilijkheidsgraden, van eenvoudig tot complex lijkt rechtlijnig, maar schijn bedriegt.
Van eenvoudig naar complex: de makkelijke kant van de berg
AI is goed in uitbreiden. Taalmodellen zijn getraind om te voorspellen wat logisch volgt: meer nuance, langere zinnen, een rijkere woordenschat. In de taalkunde noemen we dat linguïstische elaboratie of lexicale expansie.
Voor AI is dit een natuurlijke beweging. Er komt steeds iets bij: extra context, een netter verband, een vloeiendere overgang. In zekere zin doet de AI wat schrijvers ook doen als ze redigeren of verdiepen. AI doet het alleen veel sneller. Recente studies laten zien dat grote taalmodellen deze upscaling bijzonder goed uitvoeren, omdat ze ontworpen zijn voor probabilistische uitbreiding van context.
Van complex naar eenvoudig: de steile afdaling
Eenvoud lijkt makkelijk, maar dat is precies waar het spannend wordt. Een tekst vereenvoudigen zonder betekenis te verliezen vraagt scherpte en begrip. Wat laat je weg? Wat blijft essentieel?
Voor een AI is dat lastig, want de machine moet informatie reduceren zonder dat de inhoud scheef trekt. In de wetenschap noemen we dat tekstnormalisatie of semantische compressie: de kunst van versimpelen zonder te vervormen.
Waar bij uitbreiding vrijheid is, is bij vereenvoudiging precisie nodig. Dat maakt het AI-gevoelig: één verkeerde weglating kan de betekenis subtiel veranderen.
De berg van taalcomplexiteit
Stel je taal voor als een berg.
De AI klimt soepel omhoog –> van Alfa-A naar 4F. Dat is de richting van uitbreiding, rijkdom en nuance. Maar afdalen is een ander verhaal. Dan moet de AI de juiste route vinden: niet te snel, niet te veel verliezen, en vooral de kern behouden. Daarom werken we bij NT2oefenen.nl met een gecontroleerde normalisatieketen: elke tekst behoudt een semantisch anker. Zo blijft de inhoud overeind, ook als de taal eenvoudiger wordt.
Zelfs met dit anker is een goed resultaat niet vanzelfsprekend, zeker wanneer feiten en data tijdens de normalisatie exact moeten blijven kloppen. Extra instructie voor de AI op lagere niveaus is daarom onmisbaar. Menselijke controle is dat ook.
Onze NT2-tekstherschrijver helpt docenten bij precies die uitdaging: teksten herschrijven op elk niveau, van Alfa-A tot 4F.
De tool gebruikt AI om de taalstructuur, woordenschat en zinslengte aan te passen aan het juiste referentieniveau, mét behoud van de kern.
Soms lukt dat feilloos, soms minder. Want taal is geen rekensom. Daarom blijft de docent de laatste schakel, de lezer met mensenogen die betekenis ziet waar AI nog leert kijken.
Deze tool maakt dat proces sneller, slimmer en inzichtelijker. Zo blijft herschrijven niet alleen technisch, maar ook didactisch verantwoord.
Wat dit zegt over AI-geletterdheid
AI-geletterdheid in het NT2-onderwijs gaat over meer dan weten hoe je AI gebruikt. Het gaat om begrijpen wat er gebeurt als AI taal transformeert. Wie weet dat eenvoud vaak moeilijker is dan complexiteit, stuurt AI bewuster aan en kan beter beoordelen wanneer een herschreven tekst echt klopt, inhoudelijk én didactisch.
AI kan taal laten groeien maar alleen de mens weet wat behouden moet blijven (tot nu toe!). Vraag het me nogmaals in 6 maanden.
