Ga naar hoofdinhoud

Deelnemersgroepen

Ons onderzoeksontwerp omvat zes verschillende deelnemerscategorieën, elk vertegenwoordigend een verschillend stadium van programmeerkennis en AI-tool vertrouwdheid. Deze stratificatie stelt ons in staat het complete spectrum van programmeeronderwijsbehoeften in kaart te brengen.

🌱 De Onbeschreven Blad Programmeurs​

Profiel: Complete Programmeerbeginners​

  • ✅ Nul programmeerervaring
  • ✅ Nog nooit een regel code geschreven
  • ✅ Alleen basiscomputervaardigheden
  • ✅ Fris perspectief op AI-ondersteunde ontwikkeling

Onderzoeksdoel​

Welke absolute minimumkennis maakt AI-samenwerking mogelijk?

Deze groep helpt ons de theoretische ondergrens van programmeerkennis te begrijpen. Kan iemand met nul codeerervaring AI-tools effectief gebruiken? Welke basisbegrippen moeten ze eerst begrijpen?

Verwachte Inzichten​

  • Minimum conceptueel begrip vereist voor AI-partnerschap
  • Meest effectieve leerpaden van nul naar functioneel
  • Kritieke kennislacunes die AI-samenwerking verhinderen
  • Natuurlijke intuïtie vs. aangeleerde programmeerconcepten

🔍 De Code Nieuwsgierigen​

Profiel: Programmeer Enthousiastelingen​

  • ✅ Tutorials en online cursussen bekeken
  • ✅ 1-3 keer geprobeerd te programmeren maar nooit projecten afgemaakt
  • ✅ Begrijpt basisconcepten maar mist hands-on ervaring
  • ✅ Gemotiveerd om te leren maar geïntimideerd door traditioneel programmeren

Onderzoeksdoel​

Vertaalt theoretische kennis zich naar AI-ondersteund succes?

Deze groep test of passief leren (video's, artikelen) voldoende basis biedt voor AI-ondersteunde ontwikkeling, of dat hands-on ervaring essentieel blijft.

Verwachte Inzichten​

  • Kloof tussen theoretisch begrip en praktische toepassing
  • Hoe AI-tools kennis-naar-implementatie barrières overbruggen
  • Meest voorkomende misvattingen van tutorial-gebaseerd leren
  • Effectiviteit van AI als "oefenpartner"

🛠️ De Traditionele Bouwers​

Profiel: Ervaren Ontwikkelaars​

  • ✅ 1-3 jaar hands-on programmeerervaring
  • ✅ 3+ complete applicaties vanaf nul gebouwd
  • ✅ Sterke traditionele programmeerworkflows
  • ✅ Minimale AI-tool ervaring

Onderzoeksdoel​

Welke traditionele vaardigheden blijven essentieel vs. worden obsoleet?

Deze groep biedt onze controle baseline - ontwikkelaars die programmeren op de "traditionele" manier hebben geleerd. We kunnen identificeren welke van hun hard verworven vaardigheden waardevol blijven in het AI-tijdperk.

Verwachte Inzichten​

  • Traditionele vaardigheden die AI-samenwerking verbeteren
  • Workflows die obsoleet of contraproductief worden
  • Aanpassingspatronen van traditionele naar AI-ondersteunde ontwikkeling
  • Vaardigheden die overdragen vs. vaardigheden die verleerd moeten worden

🤖 De AI-Natives​

Profiel: AI-First Ontwikkelaars​

  • ✅ 6 maanden - 1 jaar gebruik van AI programmeertools
  • ✅ Projecten voornamelijk met AI-assistentie gebouwd
  • ✅ Comfortabel met prompt engineering
  • ✅ Beperkte traditionele "vanaf nul" ervaring

Onderzoeksdoel​

Wat gebeurt er wanneer AI-tools de primaire leermethode zijn?

Deze groep vertegenwoordigt de toekomst van programmeeronderwijs - ontwikkelaars die voornamelijk via AI-assistentie hebben geleerd. Wat zijn hun sterke punten en blinde vlekken?

Verwachte Inzichten​

  • Unieke capaciteiten van AI-native ontwikkelaars
  • Kennislacunes van AI-afhankelijk leren
  • Sterke punten in AI-samenwerking en prompt-crafting
  • Zwakke punten wanneer AI-tools niet beschikbaar of onvoldoende zijn

🎓 De Hybride Leerders​

Profiel: AI-Traditionele Brug​

  • ✅ Traditionele programmeerachtergrond (2+ jaar)
  • ✅ Actief gebruik van AI-tools voor 6+ maanden
  • ✅ Ervaring in beide programmeerparadigma's
  • ✅ Kan effectiviteit van beide benaderingen vergelijken

Onderzoeksdoel​

Wat is de optimale balans tussen traditionele en AI-vaardigheden?

Deze groep biedt onze "ideale" vergelijking - ontwikkelaars die beide paradigma's begrijpen en de voordelen en beperkingen van elke benadering kunnen verwoorden.

Verwachte Inzichten​

  • Optimale integratiepatronen voor AI-tools
  • Welke traditionele vaardigheden AI-samenwerking verbeteren
  • Meest effectieve transitiestrategieën
  • Best practices voor hybride ontwikkelworkflows

🏢 De Bedrijfsveteranen​

Profiel: Senior Ontwikkelaars & Teamleiders​

  • ✅ 5+ jaar professionele ontwikkelervaring
  • ✅ Momenteel werkzaam bij techbedrijven
  • ✅ Teamleiderschap en mentorervaring
  • ✅ Perspectief op werving en vaardigheidsvereisten in bedrijfsleven

Onderzoeksdoel​

Welke vaardigheden hebben bedrijven daadwerkelijk nodig in het AI-tijdperk?

Deze groep biedt praktijkcontext uit het bedrijfsleven - welke vaardigheden worden daadwerkelijk gewaardeerd in professionele ontwikkelomgevingen?

Verwachte Inzichten​

  • Vaardigheidsvereisten in bedrijfsleven vs. onderwijsprioriteiten
  • Aanpassingen in professionele ontwikkelworkflows
  • Teamleiderschap in AI-geïntegreerde omgevingen
  • Langetermijn carrière-implicaties van AI-ondersteunde ontwikkeling

📊 Deelnemersdistributiestrategie​

Gebalanceerde Vertegenwoordiging​

  • Gelijke teamgroottes binnen elke groep voor AI vs. traditionele benaderingen
  • Diverse achtergronden binnen groepen (verschillende industrieën, onderwijspaden)
  • Gemengde ervaringsniveaus om variaties binnen groepen vast te leggen

Streefaantallen​

  • 24-30 deelnemers per groep (12-15 AI-ondersteund, 12-15 traditioneel)
  • Totaal: 144-180 deelnemers
  • 6 bedrijfsuitdagingen met gemengde teams

Selectiecriteria​

  • Zelfbeoordeling nauwkeurigheid geverifieerd via praktische evaluatie
  • Toewijding aan volledige 4-daagse deelname
  • Diverse demografische vertegenwoordiging
  • Geografische spreiding (waar mogelijk)

Deze deelnemersstructuur verzekert uitgebreide dataverzameling over het complete spectrum van programmeerkennis en AI-paraatheid, wat robuuste inzichten biedt voor onderwijsinstellingen wereldwijd.