DigComp 3.0 beschrijft digitale competenties in tijden van AI

Welke digitale vaardigheden heb je nodig om effectief, kritisch en veilig digitale technologie te gebruiken? Op die vraag probeert DigComp als sinds 2013 een antwoord te geven door een overzicht te bieden van de competenties die burgers moeten hebben. Het Joint Research Centre van de Europese Commissie publiceerde nu een nieuwe versie van dit model, dat ook rekening houdt met alle recente evoluties op vlak van AI. DigComp 3.0 is om die reden een interessant vertrekpunt voor iedereen die aan de slag gaat met AI-geletterdheid. 

DigComp werd voor het eerst gepubliceerd in 2013 en is een kader dat de competenties beschrijft die een burger nodig heeft om doeltreffend en verantwoord digitale technologie te gebruiken. Het raamwerk bestaat uit vijf ‘competentiedomeinen’, die verder uitgesplitst worden in 21 concrete competenties, waarbij telkens de kennis, vaardigheden en attitudes worden opgesomd. Per competentie zijn er meerdere competentiebeschrijvingen (‘competence statement’) geordend volgens verschillende beheersingsniveaus (‘proficiency levels’: basic, intermediate, advanced en highly advanced), die door onderwijs‑ en opleidingsaanbieders verder kunnen worden uitgewerkt tot concrete leerdoelen.

Omdat digitale technologie evolueert, is regelmatig een vernieuwde versie van het model gepubliceerd. De recentste versie van DigComp (versie 3.0) verscheen vorige maand. Hierbij is extra aandacht besteed aan relatief recente trends zoals (generatieve) AI, cybersecurity, digitale rechten, digitaal welzijn, en desinformatie. Als gevolg hiervan zijn een aantal competentiebeschrijvingen herzien en uitgebreid, en zijn er meer dan 500 nieuwe leeruitkomsten toegevoegd die concreet aangeven wat iemand geacht wordt te kennen, te begrijpen of te kunnen na een leerproces.

AI-systemen zijn wijdverspreid en zijn in toenemende mate ingebed in andere digitale technologieën. Om die reden formuleert DigComp geen aparte competenties voor AI maar beschouwt het AI als één van de vele digitale technologieën. Kennis, vaardigheden en attitudes gerelateerd aan AI zijn hierdoor transversaal ingebed in de 21 competenties die in het model beschreven staan. 

DigComp maakt in de competentiebeschrijvingen en de leeruitkomsten een onderscheid tussen competenties die expliciet (AI-E) en impliciet (AI-I) gerelateerd zijn met AI. Naast competentiebeschrijvingen waarin AI-systemen expliciet worden genoemd (AI-E), heb je dus ook impliciete AI-competenties (AI-I). Impliciete AI-competenties zijn die competenties waarbij AI-systemen één van de beschikbare technologieën zijn voor de competentie, het gaat om het gebruik van een technologie waar AI in ingebed zit, er een begrip nodig is van hoe AI werkt of waarbij het gaat over gevolgen van AI-systemen op persoonlijk, ethisch of maatschappelijk vlak. 

Uit het overzicht wordt al snel uit duidelijk dat AI gerelateerd is aan de meeste competentiebeschrijvingen en leeruitkomsten: slechts bij 18% van de competentiebeschrijvingen en 24% van de leerdoelen is er geen enkele (impliciete of expliciete) relatie met AI. Bij elk van de 21 competenties is AI impliciet of expliciet aanwezig. 

DigComp biedt dus een allesomvattend kader voor iedereen die werkt rond digitale competenties. Het kader is ontwikkeld om initiatieven en acties te ondersteunen en personen te inspireren die de ontwikkeling van digitale competenties bij individuen ondersteunen, zowel in de algemene zin (bijvoorbeeld in algemeen beleid) als bij specifieke doelgroepen (zoals kinderen en jongeren, volwassen lerenden, kwetsbare of gemarginaliseerde groepen, werkenden of werkzoekenden). DigComp is een vertrekpunt, dat je kan en moet aanpassen aan een specifieke context of doelstelling.

Hoe kan je dan precies dit kader gebruiken in een professionele setting, meer specifiek met het oog op werken aan de AI-geletterdheid van werknemers? Het model kan helpen om:

• per jobprofiel in de organisatie een competentieprofiel uit te werken dat de (minimale) competenties bepaalt: je bepaalt zo een baseline voor AI-geletterdheid en benoemt specifieke competenties per rol of profiel in de organisatie;
• de AI-geletterdheid van medewerkers te monitoren;
• een opleidingsstrategie uit te werken. 

De ‘Wegwijzer AI-geletterdheid en AI-competenties. In 7 stappen naar AI-geletterdheid.’ is een goed startpunt om stapsgewijs een aanpak uit te werken op maat van jouw organisatie. 

Het DigComp-model is een uitgebreid kader en de vertaalslag naar jouw organisatie kan uitdagend zijn. Daarom zal het Kenniscentrum Data & Maatschappij in de komende maanden verder inzetten op ondersteuning bij het uitwerken van competentieprofielen, onder meer door generieke profielen te ontwikkelen die het gemakkelijker maken om te bepalen over welke competenties de werknemers in jouw organisatie precies moeten beschikken. 

Het Kenniscentrum Data & Maatschappij werkt ook aan een meetinstrument dat organisaties toelaat om de AI-geletterdheid van medewerkers te monitoren, en dat in het kader van een bredere opvolging van de AI-maturiteit van een organisatie. 

Verder is er discussie op Europees niveau over de wettelijke verplichtingen rond AI-geletterdheid in een professionele context. Alle evoluties op dit vlak volgt het Kenniscentrum Data & Maatschappij nauw op. 

Hou deze website in de gaten, abonneer je op onze nieuwsbrief of volg ons op LinkedIn en Bluesky om op de hoogte te blijven. 

Het volledige DigComp 3.0 kader: https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC144121 

DigComp at work: In deze lijvige publicaties staat beschreven hoe DigComp kan worden ingezet om de digitale vaardigheden verder te ontwikkelen bij werknemers, werkzoekers en werklozen, specifiek met het oog op hun tewerkstelling. Dit rapport vertrekt nog van de vorige versie van het DigComp-kader (DigComp 2.2), een nieuwe versie van dit rapport gebaseerd op de recentste versie van DigComp, is nog niet beschikbaar. Deze publicatie bestaat uit 2 rapporten. 

• Het eerste rapport bestudeert een aantal use cases waarin het DigComp-model in de praktijk is gebruikt in een context van tewerkstelling:  https://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/handle/JRC120376
• De implementatiegids geeft specifieke stappen en richtlijnen om het DigComp-model te vertalen naar je eigen context: https://ikanos.eus/wp-content/uploads/bp-attachments/10426/digcomp_at_work_impl_guide_300620_1.pdf 

Afbeelding: Hanna Barakat  & Archival Images of AI + AIxDESIGN / https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/