Onder de AI Act zijn vier onderwijstoepassingen hoog risico: beslissen over toegang of toelating, leerresultaten beoordelen, het passende onderwijsniveau van iemand bepalen, en verboden gedrag tijdens toetsen opsporen. Die verplichtingen beginnen nu op 2 december 2027, niet in augustus 2026. Eén onderwijsplicht is helemaal niet opgeschoven: emoties afleiden binnen een onderwijsinstelling is sinds 2 februari 2025 ronduit verboden.
Dit stuk is voor de informatiemanager, IT-directeur, CISO of privacy officer bij een Nederlands ROC, hogeschool of universiteit. OCW in cijfers zette het hbo in oktober 2023 op ongeveer 43.700 fte en het mbo in oktober 2025 op ongeveer 48.800 fte; dat zijn sectortotalen over elk een paar dozijn instellingen, waarmee de gemiddelde instelling in de band van 250 tot 5.000 fte zit waarvoor dit is geschreven. Universiteiten zitten er meestal boven, en de plichten hieronder gelden voor hen onverkort. Crux Digits classificeert en bouwt AI-systemen naast uw ICT-partner en uw SIS- en LMS-leveranciers; wij draaien uw servicedesk, netwerk of Microsoft-tenant niet.
Welke vier onderwijstoepassingen staan er echt in bijlage III, punt 3?
Bijlage III, punt 3 van de AI Act noemt er vier, voor instellingen op elk niveau: (a) AI die toegang of toelating bepaalt, of mensen toewijst aan instellingen of opleidingen; (b) AI die leerresultaten beoordeelt, ook wanneer die resultaten het leerproces sturen; (c) AI die het passende onderwijsniveau bepaalt dat iemand krijgt of kan volgen; en (d) AI voor het monitoren en opsporen van verboden gedrag van studenten tijdens toetsen.
Toegepast op een Nederlandse instelling is dat geen abstracte lijst. Punt (a) raakt een algoritme dat kandidaten rangschikt bij decentrale selectie, of dat een studiekeuzecheck omzet in een advies. Punt (b) raakt automatisch nakijken in Ans of een Brightspace-toets, en AI-feedback die herordent wat een student hierna ziet. Punt (c) raakt een model voor bindend studieadvies of een uitvaldashboard. Punt (d) raakt online proctoring en het signaleren van tentamenfraude.
Leg vast wie elk systeem bezit, want de AI Act vraagt erom. Het SIS (OSIRIS bij veel hogescholen, Eduarte bij veel mbo-instellingen) heeft een functioneel beheerder; het LMS (Brightspace, Canvas, Moodle) een andere; de examencommissie bezit de toetsregels maar niet de software, en de leverancier het model. Vier eigenaren, één classificatie, niemand die haar nu ondertekent.
Waarom staan er in de eigen AI Act-samenvatting van de sector nu verkeerde data?
De meeste mbo-, hbo- en wo-instellingen werken met AI Act in het kort, op 4 februari 2025 uitgebracht door SURF en Npuls. Dat is een goed document: het noemt de vier toepassingen uit punt 3, benoemt emotieherkenning op de werkplek en in het onderwijs als verboden praktijk, legt aanbieder tegenover gebruiksverantwoordelijke uit, en adviseert eerst te inventariseren. Wij citeren het liever dan dat wij doen alsof het terrein leeg is.
Wat verouderd is, is de tijdlijn. Dat document zet bijlage III op augustus 2026 en bijlage I op augustus 2027. De Digital Omnibus over AI, Verordening (EU) 2026/1744, van 8 juli 2026 en sinds 27 juli 2026 van kracht, verschoof bijlage III naar 2 december 2027 en bijlage I naar 2 augustus 2028. De kennisbankpagina Aan de slag met de AI Act van Npuls (12 maart 2026) wijst naar hulpmiddelen en een inventarisatielijst in plaats van naar data, en corrigeert de tabel dus ook niet.
Een samenvatting van twintig maanden oud heeft geen ongelijk over de wet, maar wel over de klok. Is uw AI Act-routekaart op die pdf gebouwd, dan ligt uw classificatiedeadline zestien maanden later dan u plande, en zijn de twee plichten die u misschien onder "2026" had geparkeerd al actief: artikel 4 over AI-geletterdheid sinds 2 februari 2025, door de Omnibus herschreven naar het ondersteunen van geletterdheid in plaats van het garanderen van een niveau, en artikel 50 over transparantie sinds 2 augustus 2026. Wij schreven bij de publicatie op wat de Omnibus wél en niet verschoof.
Is online proctoring hoog risico, of al verboden?
Beide kan, en het verschil zit in de functielijst, niet in de productsoort. Artikel 5, lid 1, onder f) verbiedt AI-systemen die worden gebruikt "om emoties van een natuurlijke persoon af te leiden op de werkplek en in onderwijsinstellingen", behalve wanneer het systeem bedoeld is voor medische of veiligheidsredenen. Dat verbod geldt sinds 2 februari 2025 en de Omnibus heeft er niets aan veranderd; de twee verboden die de Omnibus toevoegde, over intieme beelden zonder instemming en over materiaal van kindermisbruik, gelden vanaf 2 december 2026 en staan hier los van.
Gedrag monitoren (hoofdbeweging, een tweede scherm, een andere stem in de kamer) is dus hoog risico onder punt 3(d), vanaf december 2027. Een emotionele of affectieve toestand afleiden (stress, nervositeit, aandacht, een engagement-score) is vandaag verboden, binnen een onderwijsinstelling, zonder meer.
De gedragshelft hiervan heeft Nederland al eens doorlopen. In het kort geding uit 2020 over het gebruik van Proctorio door de UvA (ECLI:NL:RBAMS:2020:2917) en in het arrest van het Hof Amsterdam van 1 juni 2021 accepteerde de rechter de noodzaak van proctoring tegen tentamenfraude en artikel 6, lid 1, onder e) AVG als grondslag, en beschreef hij een systeem met een score voor afwijkend gedrag die bevoegde medewerkers alleen bekeken bij sterke afwijking. Die score gaat over gedrag. Het zijn Nederlandse uitspraken over een Nederlandse instelling, en zij beslechten niets over de nauwere nieuwe vraag: leidt enig onderdeel van het product dat u kocht een emotionele toestand af? Dat antwoord komt uit leveranciersdocumentatie, niet uit een brochure.
Valt AI-detectie op ingeleverd werk onder punt 3(d)?
Punt 3(d) zegt "tijdens toetsen". Die twee woorden doen echt werk. Een geproctorde sessie is tijdens een toets. Een plagiaat- of AI-schrijfcontrole op een scriptie die negen dagen later is ingeleverd, is dat naar de tekst van de bijlage niet.
Dat is een lezing, geen uitgemaakte zaak: anderen brengen hetzelfde hulpmiddel onder de grond van de voorbereidende taak uit artikel 6, lid 3, of behandelen het als transparantiekwestie, en komen op een vergelijkbaar punt uit. Ongereguleerd is het evenmin. Het verwerkt nog steeds persoonsgegevens, voedt nog steeds een besluit van de examencommissie, en een fraudebeschuldiging hoort bij de zwaarste besluiten die een instelling over een student neemt. Wat verandert is het regime: de AVG, uw examenreglement en, waar het hulpmiddel de student toespreekt, artikel 50 over transparantie, in plaats van aanbiedersdocumentatie uit bijlage III en een logplicht.
Haalt het filter van artikel 6, lid 3, uw BSA-model buiten de regels?
Artikel 6, lid 3, laat een systeem uit bijlage III ontsnappen aan de hoog-risicoclassificatie op een van vier gronden: een nauwe procedurele taak; het verbeteren van de uitkomst van een eerder afgeronde menselijke activiteit; het opsporen van beslispatronen of afwijkingen zonder een afgeronde menselijke beoordeling te vervangen of te beïnvloeden zonder behoorlijke toetsing; of een voorbereidende taak. Twee dingen sluiten het. Artikel 6, lid 3 sluit af met de zin dat een systeem uit bijlage III altijd hoog risico is wanneer het profilering van natuurlijke personen verricht. Dat is de tekst van de verordening zelf, geen richtsnoer, en daar valt niet aan te schuiven. Artikel 6, lid 4, eist vervolgens dat de aanbieder die op het filter leunt die beoordeling vastlegt voordat het systeem op de markt komt of in gebruik wordt genomen. De conceptrichtsnoeren van de Europese Commissie over het classificeren van hoog-risico-AI (tot 23 juni 2026 open voor reacties en op het moment van schrijven nog concept) vullen aan hoe die vastlegging eruit moet zien.
Voor het onderwijs beslist die profileringsclausule de meeste moeilijke gevallen, en juist die toepassing heeft niemand opgeschreven. Een model voor bindend studieadvies of een uitvalscore beoordeelt individuele studenten om hun prestatie te voorspellen; dat is profilering, dus het filter is dicht en het systeem blijft hoog risico, wat de compliancepagina van de leverancier er ook over zegt. AI die formatieve feedback opstelt die een docent daarna herschrijft, past veel beter op grond twee. Houd de beoordeling per systeem bij, noem de grond, en zet er een datum bij. Een classificatie die u niet kunt laten zien aan een auditor, hebt u niet.
Welke AI Act-plichten landen bij u als gebruiksverantwoordelijke, en welke bij de leverancier?
U bent bijna altijd de gebruiksverantwoordelijke, niet de aanbieder. De plichten uit artikel 26 zijn operationeel: gebruik het systeem volgens de instructies van de aanbieder, leg menselijk toezicht bij mensen met de competentie en de bevoegdheid om in te grijpen, bewaar de automatisch gegenereerde logs minstens zes maanden, en informeer de medezeggenschap en de betrokken studenten. De aanbiedersplichten (risicobeheer, technische documentatie, datagovernance, conformiteitsbeoordeling) liggen bij wie de AI binnen OSIRIS, Eduarte, Brightspace of het proctoringhulpmiddel op de markt heeft gebracht.
Artikel 25 schuift aanbiedersplichten naar u toe in twee situaties waar een instelling per ongeluk in stapt: u zet uw eigen naam of merk op het systeem, of u wijzigt het beoogde doel. Een model dat verkocht is om onregelmatige aanwezigheid te signaleren en dat u richt op het voorspellen van studiesucces, heeft zijn beoogde doel door u gewijzigd, niet door de leverancier.
Dan is er een plicht die private bedrijven niet dragen. Omdat een Nederlandse onderwijsinstelling een publiekrechtelijke instelling is of een private partij die een openbare dienst verleent, voegt artikel 27 een beoordeling van de gevolgen voor de grondrechten toe voor bijlage III-systemen, vanaf diezelfde 2 december 2027. De Omnibus maakte dat op één praktisch punt lichter: die FRIA mag nu verwijzen naar, of delen overnemen uit, de AVG-gegevensbeschermingseffectbeoordeling die u al hebt, en in het onderwijs is die vaak centraal geregeld, zoals SURF zijn DPIA op Microsoft 365 Copilot in mei 2026 afsloot met twee risico's die oranje bleven. Een centrale DPIA is bruikbare input. Het is niet uw classificatie en niet uw FRIA.
Hoe triageert een informatiemanager de stack voor december 2027?
Vijf stappen, in deze volgorde, en geen daarvan vraagt een begrotingsronde.
1. Inventariseer elk systeem dat een studentbesluit raakt, met de inventarisatielijst die Npuls publiceert in plaats van een nieuw spreadsheet. 2. Leg per systeem drie velden vast: uw rol, het punt uit bijlage III als dat er is, en de grond uit artikel 6, lid 3, als u daarop leunt. 3. Haal de emotievraag uit de stapel en stuur die dit kwartaal schriftelijk naar elke leverancier van proctoring en engagement-analyse: dat antwoord raakt een actief verbod, geen deadline in 2027. 4. Vouw de FRIA in het DPIA-proces dat u al draait in plaats van een tweede beoordeling te bouwen. 5. Zet een wijzigingstrigger, zodat een stille modelupgrade van een leverancier de classificatie heropent in plaats van haar ongemerkt te laten verlopen.
Twee faalpatronen komen vaak voor. AI die binnenkomt zonder langs IT te gaan (het patroon dat wij beschreven in een eerder stuk over AI-eigenaarschap bij IT) laat u een stack classificeren die u niet ziet, en de detecteer-en-kanaliseer-aanpak uit ons stuk over het detecteren van shadow AI is de goedkopere oplossing. Een algeheel verbod op AI-gebruik door medewerkers vergroot bovendien uw risico onder artikel 4 in plaats van het te verkleinen, want geletterdheid is nu een plicht om te ondersteunen, niet om te verbieden.
Waar Crux Digits in past
Wij zijn de AI-partner die naast uw ICT-partner werkt, geen vervanging. Voor een instelling in deze band betekent dat drie dingen: de AI die u al hebt classificeren tegen bijlage III en artikel 6, lid 3, zodat het dossier er is voordat een auditor erom vraagt; bouwen wat géén hoog risico is (documentzoeken, ticketafhandeling, backofficeautomatisering) waar het rendement het snelst komt; en de gebruiksverantwoordelijke-artefacten schrijven voor wat dat wél is. Ons werk aan AI-implementatie voor middelgrote organisaties beschrijft hoe dat naast een bestaand leverancierslandschap loopt; de EU AI Act-risicochecker plaatst één systeem, en een AI-beleid opstellen dekt de kant van artikel 4.
Laatst bijgewerkt op 26 oktober 2026. De data hierboven volgen Verordening (EU) 2026/1744; de richtsnoeren van de Commissie over hoog-risicoclassificatie waren op die datum nog concept.
Onze AI Act-check (€950, vaste prijs) geeft binnen een week uw risicoclassificatie, verplichtingen en een concrete to-dolijst, inclusief wat u gerust kunt negeren.
Bekijk de AI Act-check →Een consultant zegt waar AI loont; Crux Digits bouwt het ook. Vaste prijs per stap, één vaste expert, vanuit Utrecht.
AI-consultancy in Nederland →
