AI-Ontdekkers
Bij AI-Ontdekkers leren kinderen wat kunstmatige intelligentie ís, niet door erover te lezen maar door het zelf te bouwen — eerst zonder scherm, met touw, kaarten en een klasgenoot die "robot" speelt, en dan met een echte camera. Met het gratis Teachable Machine trainen ze in tweetallen een model dat de alpaca, de mini-koe, het schaap en de andere boerderijdieren live via de webcam herkent — hun eigen foto's zijn de trainingsdata. Oudere kinderen bouwen daarna een boerderijgids-chatbot en testen zichzelf of ze een AI om de tuin kunnen leiden. Alles draait op gratis, browsergebaseerde tools, met privacy voorop: enkel dierenfoto's als data, nooit kinderen. Het kamp sluit af met een echte AI-Expo tussen de stallen, waar kinderen zelf gids zijn voor de ouders.
Het fundament: eerst unplugged, dan een scherm
Het kamp bouwt bewust op: eerst voelen kinderen zelf aan wat "trainen", "classificeren" en een "netwerk" betekenen — zonder scherm, met touw, kaarten en een klasgenoot als robot. Pas daarna gaat de laptop open, en blijft de link met de boerderij overal behouden: de trainingsdata zíjn de dieren buiten het raam.
Unplugged eerst
"Train je Klasgenoot-Robot" (letterlijke instructies naar een menselijke "robot"), de Beslisboom-Detective (dierenkaarten fysiek classificeren met touw op de grond) en het Papieren Neuraal Netwerk (wol, kralen, gewichten die versterken of verzwakken) leggen zonder één regel code de kernconcepten van het AI4K12-kader vast.
Teachable Machine
Gratis, browsergebaseerd, geen account, geen installatie — alle verwerking gebeurt lokaal op het toestel. Kinderen van 6 jaar hebben doorgaans binnen 10 minuten een werkend model dat een dier herkent via de webcam; oudere kinderen verfijnen met meer voorbeelden en extra klassen zoals "leeg hok".
Van model naar spel
Via Machine Learning for Kids (Dale Lane/IBM, volledig gratis) koppelen kinderen hun getrainde model aan Scratch en bouwen een boerderijspel of -quiz — de stap waarin "AI trainen" verandert in "AI gebruiken in je eigen spel".
Veilig en gecontroleerd
De chatbot is een gesloten tekstclassifier, geen open taalmodel, en verzamelt nooit persoonsgegevens. Tools met een 13+-leeftijdsgrens lopen altijd via één gedeeld begeleidersaccount. Getrainde modellen en data worden na elke editie gewist.
De AI-bouwstenen
Twaalf bouwstenen, van ijsbreker tot slotmoment. De badges tonen welke leeftijdsgroep de bouwsteen trekt; markeert de twee projecten die het hele kamp dragen.
| # | Bouwsteen | Leeftijd | Wanneer | Boerderijdraai |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Train je Klasgenoot-Robot — unplugged instructiespel | 6-8 9-11 12-14 | dag 1 (alle formaten) | opdracht speelt zich af tussen de stallen |
| 2 | Beslisboom-Detective — dierenkaarten classificeren | 6-8 9-11 12-14 | dag 1 | kaarten op basis van de echte dieren |
| 3 | Teachable Machine Dierenherkenner — hoofdproject | 6-8 9-11 12-14 | hoofdproject, dag 1-2 / dag 2 / week 1 | trainingsdata zijn de echte dieren |
| 4 | Bias & Eerlijkheid Detective — het witte-konijn-experiment | 9-11 12-14 | dag 2 / week 1-2 | test met de eigen dierenmodellen |
| 5 | Papieren Neuraal Netwerk — wol, kralen, gewichten | 9-11 12-14 | dag 3 / week 1 | raadkaarten kunnen dierenafbeeldingen zijn |
| 6 | Van Model naar Spel — Machine Learning for Kids × Scratch | 9-11 12-14 | dag 3 / week 1-2 | voederspel met de boerderijdieren |
| 7 | Boerderijgids-Chatbot — gecontroleerde tekstclassifier | 12-14 | dag 3-4 / week 2 | digitale gids over de boerderij zelf |
| 8 | AI-Kunst in de Boomgaard — AI-beeld vs. eigen foto | 9-11 12-14 | dag 4 / week 2 | AI-kunst van "hun" boerderijdier |
| 9 | Echt of Nep? Deepfake-Detective — VRT AI Check | 6-8 9-11 12-14 | dag 2 (2-daags) / dag 4 / week 2 | kaartenset met de eigen dieren |
| 10 | Sensoren & Perceptie — bouw een AI-oor (micro:bit) | 9-11 12-14 | 10-daags, extra dag | sensor reageert op dierengeluid/-beweging |
| 11 | Pose-Power Bewegingsspel — Teachable Machine pose-modus | 9-11 12-14 | 10-daags week 2 (optioneel elders) | poses bootsen boerderijdieren na |
| 12 | AI-Expo bij de Stallen — slotmoment voor de ouders | 6-8 9-11 12-14 | slotmoment, alle formaten | letterlijk georganiseerd bij de stallen |
De drie leeftijdsversies
AI ontdekken zonder scherm, dan een eerste keer "zien werken"
Kuikens bouwen mee aan de unplugged basis — Train je Klasgenoot-Robot en de Beslisboom-Detective — en trainen daarna in duo een eerste, kleine dierenherkenner. Succes is gegarandeerd: een model dat het konijn herkent, is al genoeg.
- Bouwstenen: unplugged intro plus een Teachable Machine-herkenner voor 2-3 diersoorten, altijd in duo met een oudere maat of begeleider die klikt.
- Tools & rol: nooit alleen achter het toestel; het kind kiest de foto's en het dier, de duo-partner bedient het scherm.
- Training: korte sessies van maximaal 10-15 minuten per model, zodat het resultaat snel zichtbaar blijft.
- Begeleiding: één begeleider per 2-3 duo's tijdens het fotograferen bij de stallen.
- Let op: geen diepgaand bias-gesprek — wel een kort, speels moment als "waarom herkent hij mijn konijn niet?" zich vanzelf voordoet.
Zelf trainen, zelf testen, zelf een spel bouwen
Veulens bouwen de volledige dierenherkenner voor alle zeven diersoorten, doen de Bias & Eerlijkheid Detective, spelen het Papieren Neuraal Netwerk en koppelen hun model aan een eigen Scratch-voederspel via Machine Learning for Kids.
- Bouwstenen: dierenherkenner (alle soorten), bias-experiment met het witte konijn, unplugged neuraal netwerk, en het Scratch-voederspel als afsluiter.
- Tools & rol: eigen laptop/tablet per duo, zelfstandig fotograferen en trainen; begeleider stuurt enkel bij bij het exporteren en koppelen aan Scratch.
- Verdieping: zelf uittesten wat er misgaat bij te weinig of te eenzijdige voorbeelden, en proberen het model daarna te herstellen.
- Rollen: binnen het duo wisselen "fotograaf" en "trainer" per diersoort.
- Let op: een model dat niet meteen werkt is een leermoment, geen mislukking — dat wordt vooraf expliciet zo benoemd.
Van model naar toepassing: chatbot en tekstclassificatie
Alpaca's bouwen naast de dierenherkenner de boerderijgids-chatbot — een tekstclassifier op vraag-categorieën, gekoppeld aan een Scratch-personage — en onderzoeken zelf of ze hun eigen AI om de tuin kunnen leiden.
- Bouwstenen: chatbot-tekstclassifier, optioneel Sensoren & Perceptie of Pose-Power als extra verdieping.
- Tools & rol: werken via één beheerd begeleidersaccount (13+-vereiste van de meeste tools) en zijn AI-kunst-testers en deepfake-quizmasters voor de jongere groepen.
- Onderzoeksvraag: "kan je een AI om de tuin leiden?" — ze proberen hun eigen chatbot te misleiden of buiten zijn categorieën te lokken, en bespreken waarom dat wel of niet lukt.
- Eigenaarschap: op de AI-Expo runnen zij de chatbot-stand en de deepfake-quiz voor de ouders.
- Let op: privacy blijft hard — de chatbot vraagt nooit naam of locatie, ook niet van de ouders die hem uittesten.
Dagroosters per formaat
2 dagen — proeversie
1Robot & herkenner starten
- VMOnthaal, dierenrondleiding en voederen, Train je Klasgenoot-Robot (unplugged), Beslisboom-Detective
- NMFoto's verzamelen bij de stallen, start Teachable Machine dierenherkenner (2-3 diersoorten)
2Testen & expo
- VMModel afwerken en testen, korte Bias-Detective-oefening, koppeling naar een eenvoudig Scratch-spelletje
- NMEcht-of-Nep deepfake-quiz, verkorte AI-Expo bij het afhalen door de ouders
4-5 dagen — kernversie
1Kennismaking & unplugged
- VMOnthaal, dierenrondleiding en voederen, kennismaking met alle diersoorten
- NMUnplugged intro: Klasgenoot-Robot + Beslisboom-Detective, Five Big Ideas kindvriendelijk geïntroduceerd
2Dierenherkenner
- VMFoto's en video's verzamelen bij alle diersoorten
- NMTeachable Machine dierenherkenner bouwen en live testen, Bias & Eerlijkheid Detective
3Van model naar spel
- VMPapieren Neuraal Netwerk (unplugged rollenspel)
- NMModel koppelen aan een Scratch-spel via Machine Learning for Kids; oudste groep start het chatbot-project
4Kunst, nep en gids
- VMAI-Kunst in de Boomgaard + Echt-of-Nep deepfake-detective
- NMChatbot afwerken (Alpaca's), AI-Expo voorbereiden
5Finale
- VMLaatste polijst en generale repetitie
- NMAI-Expo voor de ouders bij de stallen, certificaatuitreiking
10 dagen — de volledige AI-Ontdekkers
W1Week 1: dezelfde opbouw, trager tempo
- Dag 1-5 zoals de kernversie: kennismaking → dierenherkenner → neuraal netwerk/Scratch → kunst/deepfake → tussentijdse afsluiting, met meer ademruimte per stap
- Extra dag: Sensoren & Perceptie — een AI-oor bouwen met micro:bit of Makey Makey
- Meer tijd voor het bias- en ethiekgesprek dan in de kortere formaten
W2Week 2: subgroep-verdieping
- Jongste kinderen (6-9j): dierenherkenner uitbreiden met meer soorten/klassen, plus het Pose-Power bewegingsspel
- Oudste kinderen (10-14j): chatbot verdiepen met tekstclassificatie, mini-onderzoek "kan je een AI om de tuin leiden?"
- Laatste vrijdagmiddag: grote AI-Expo met meerdere standjes — dierenherkenner, chatbot-gids, AI-kunstgalerij, deepfake-quiz voor de ouders
Materiaal & budget
| Post | Inhoud | Richtprijs |
|---|---|---|
| Kaartenmateriaal | dierenkaarten, beslisboomkaarten en deepfake-kaartenset (prints, karton, touw) — eenmalig, jaren herbruikbaar | €85-95 |
| Neuraal-netwerk-materiaal | wol/koord, kralen, karton voor het Papieren Neuraal Netwerk | €25-35 |
| AI-Expo | posters/canvas-prints, badges en diploma's, klein receptiemateriaal | €50-80 |
| Sensoren (optioneel) | 4-6 micro:bits met krokodillenklemmen, of een Makey Makey-set — eenmalig, herbruikbaar | €90-120 / €180-250 |
| Toestellen | huur van 6 laptops/tablets met webcam voor een 5-daagse editie, indien niet genoeg eigen toestellen | ±€600 |
| Connectiviteit | 4G-hotspot als wifi-backup (eenmalig) + databundel per editie | €60-80 |
| Software | Teachable Machine, Machine Learning for Kids, Scratch | €0 — gratis |