Ik heb nooit een cursus gevolgd voor het ding waar ik het grootste deel van mijn werkdag mee doorbreng. Alles wat ik over werken met een model weet, komt uit avonden waarin iets niet deed wat ik verwachtte. Dat leert prima, maar het leert traag, en het leert je vooral je eigen gewoontes.
Op 20 augustus kondigde Anthropic Claude Academy aan. Gratis, geen betaalmuur, cursussen over hun eigen producten en over AI in het algemeen. Ik opende de catalogus om te kijken wat ik gemist had. Ik bleef hangen in het onderzoeksrapport dat onder het curriculum ligt, want daar staat een meting die niet in de aankondiging past.
Wat er live staat
De catalogus valt uiteen in twee delen. Productsporen voor Claude.ai, Cowork, Claude Code, Claude Tag en het platform met de API en MCP. Daarnaast een verzameling over AI-vaardigheid zelf, die uitdrukkelijk niet over Claude gaat.
Ik heb op 21 augustus geteld wat er vanaf de homepage, de vijf producthubs en de fluency-verzameling te bereiken is: negentien cursussen en tweeëndertig tutorials. Een cursus is een reeks lessen met een quiz aan het eind, een tutorial is een los stuk van een paar minuten.
| Cursus | Omvang | Waar het over gaat |
|---|---|---|
| AI Fluency: Framework & Foundations | 14 lessen, 1 quiz, 4 uur | Het 4D-raamwerk: delegeren, beschrijven, beoordelen, zorgvuldig blijven |
| AI Capabilities and Limitations | 13 lessen, 1 quiz, 3,5 uur | Wat een taalmodel wel en niet doet, tot en met contextlimieten |
| Claude Code 101 | 12 lessen, 1 quiz, 1 uur | Bouwen en debuggen vanaf de terminal |
De inhoud is zonder account te lezen. Ik heb de pagina’s opgehaald zonder ingelogd te zijn en kreeg de volledige tekst terug. Voortgang bijhouden en badges verzamelen vraagt wel een profiel.
Twee dingen uit de begeleidende blogpost vind ik opvallender dan de catalogus. Anthropic zegt dat het lesmateriaal hetzelfde is als wat nieuwe medewerkers op hun eerste dag krijgen, inclusief het 4D-raamwerk en een programma dat ze “ever-boarding” noemen, een inwerkperiode die nooit ophoudt. En het onderwijsteam is bewust weggegaan van losse handigheidjes. Vertellen wie je publiek is hoefde vroeger, nu vraagt het model er zelf om als het uitmaakt. Wat blijft, zijn houdingen. Twee daarvan staan letterlijk in het materiaal: de AI van vandaag is de slechtste die je ooit nog zult gebruiken, en controleer in verhouding tot wat er op het spel staat.
De meting onder het curriculum
Onder het curriculum ligt de AI Fluency Index, voor het eerst gepubliceerd op 23 februari 2026.
De opzet bepaalt wat de cijfers waard zijn. Het 4D-raamwerk komt van de hoogleraren Rick Dakan en Joseph Feller, in samenwerking met Anthropic, en beschrijft 24 gedragingen die samen vaardig samenwerken met AI vormen. Elf daarvan zijn af te lezen aan een gesprek met Claude. De andere dertien gebeuren buiten het chatvenster, zoals eerlijk zijn over de rol van AI in je werk, en die zijn dus niet gemeten. Anthropic noemt die dertien zelf waarschijnlijk de meest consequente.
Voor de eerste ronde zijn 9.830 gesprekken op Claude.ai geanalyseerd met een privacybeschermend hulpmiddel, uit een venster van zeven dagen in januari 2026. Alleen gesprekken met meerdere beurten. De uitkomst is een nulmeting, geen trend.
Wat eruit kwam:
- 85,7 procent van de gesprekken laat herhalen en bijschaven zien. Die gesprekken tonen gemiddeld 2,67 extra vaardigheidsgedragingen tegen 1,33 zonder, ruwweg het dubbele.
- In die gesprekken vraagt iemand 5,6 keer zo vaak door op de redenering, en signaleert hij 4 keer zo vaak dat er context ontbreekt.
- 12,3 procent van de gesprekken levert een artefact op, zoals code, een document of een werkend hulpmiddel.
Het cijfer dat slecht uitkomt voor iedereen die deze producten verkoopt zit in diezelfde gesprekken met een artefact. Mensen sturen daar scherper aan. Ze benoemen hun doel vaker (+14,7 procentpunt), geven vaker een format op (+14,5) en leveren vaker voorbeelden (+13,4). Maar ze controleren minder. Ontbrekende context signaleren zakt met 5,2 procentpunt, feiten checken met 3,7, doorvragen op de redenering met 3,1.
Hoe verzorgder het resultaat eruitziet, hoe minder iemand eraan twijfelt. Anthropic noemt in het rapport zelf drie mogelijke verklaringen, waaronder dat de controle buiten het gesprek plaatsvindt: je draait de code, je test de app, je legt het voor aan een collega. Dat kan. Het verklaart niet waarom juist het feitencheck-gedrag daalt bij output waar feiten in zitten.
Wat de tweede ronde toevoegt
De index is daarna uitgebreid naar Claude Code en Cowork, samen ruim 50.000 gesprekken. Daar staat de bevinding die ik het meest bruikbaar vind voor iedereen die een team meeneemt in dit spul.
Elk product heeft een ander instapgedrag. In de chat is dat herhalen en bijschaven. In Code en Cowork is het je doel helder maken voordat het model begint. Wie dat als eerste leert, ziet de rest van zijn vaardigheden meestijgen. Dat volgt uit welke gedraging het sterkst met alle andere samenhangt.
Belangrijker is het verschil in hoe twee soorten vaardigheid zich ontwikkelen. Beschrijven groeit vanzelf. Mensen die langer met Claude werken geven vaker voorbeelden, sturen vaker op toon, richten vaker een project in. Beoordelen groeit niet vanzelf. Het hangt niet aan hoe lang je het al doet en het komt niet mee met productkennis. Het moet expliciet geleerd worden, keer op keer, en dat is precies de vaardigheid die daalt zodra de output er af uitziet.
Anthropic schrijft er zelf bij dat taken die vroeger door beginnende medewerkers werden gedaan nu worden geautomatiseerd. Juist in die taken leerde je wat goed werk is. Wie dat wegautomatiseert, moet het onderwijzen.
Waar de aankondiging niet klopt
In de blogpost staat dat je Claude cursussen kunt laten aanraden via een skill, met een link naar anthropics/skills/tree/main/skills/claude-academy-guide. Die pagina geeft een 404. De skill bestaat wel, maar heet academy-guide, één map verderop in dezelfde repo. Gecontroleerd op 21 augustus 2026.
De inhoud is aardiger dan de link doet vermoeden. De skill draagt het model op om, voordat het een vraag over het gebruik van Claude afrondt, te kijken of er een passende cursus is. Er staat ook expliciet in dat het alleen mag aanraden bij een sterke match en nooit Academy-materiaal mag verzinnen. Hoe ik naar zulke instructiebestanden kijk schreef ik eerder op bij het minder vertellen aan het model.
De kanttekening
De aanbieder schrijft het examen. De partij die het model bouwt, bepaalt hier ook wat goed gebruik is en meet het in zijn eigen logs. Het gedragsraamwerk komt van externe academici, wat helpt, maar de steekproef bestaat uit gesprekken op Claude.ai. Een cijfer over vaardig omgaan met AI dat alleen binnen één product gemeten kan worden, meet ook hoe goed je dat product bedient.
De rekening voor fouten ligt bij jou. “Controleer in verhouding tot wat er op het spel staat” is een goede regel, en tegelijk een verschuiving. Het bedrijf levert het antwoord, de gebruiker draagt de gevolgen van een antwoord dat niet klopt. Het eigen onderzoek laat zien dat precies die controle afneemt wanneer het resultaat verzorgd oogt, dus de regel wordt het hardst gevraagd op het moment dat mensen hem het minst toepassen.
Wat wegstroomt is je oordeel, niet je werk. Beschrijven leer je vanzelf, beoordelen niet. En de klusjes waarin je vroeger leerde wat goed werk is, verdwijnen als eerste naar het model. Dat staat in dit rapport zelf. Een gratis cursus is een prima antwoord op het eerste deel. Op het tweede deel is het geen antwoord.
Wat ik zelf doe
Ik ga twee dingen doen en één ding niet.
De cursus over capaciteiten en beperkingen ga ik volgen, 3,5 uur, verdeeld over een paar avonden. Niet om Claude beter te bedienen, maar omdat het rapport laat zien dat mijn zwakste kant waarschijnlijk het beoordelen is en niet het aansturen. Dat is bij mij niet anders dan bij die 9.830 gesprekken.
Daarnaast heb ik in mijn eigen redactionele keten een expliciete controlestap staan na elk stuk dat er af uitziet. Die stond er al, maar ik zag hem als hygiëne. Na dit rapport zie ik hem als de belangrijkste stap.
Wat ik niet doe is de skill installeren die cursussen aanraadt. Ik lees zelf wel wat er in de catalogus staat.
Veelgestelde vragen
Kost Claude Academy geld?
Nee. De cursussen en tutorials zijn gratis en zonder betaalmuur. De inhoud is ook zonder account te lezen; alleen het bijhouden van voortgang en badges vraagt een profiel.
Is dit alleen nuttig als je Claude gebruikt?
Nee. De vijf productsporen gaan over Claude, maar de fluency-verzameling is bewust product- en modelonafhankelijk. Cursussen over wat een taalmodel wel en niet kan, over hallucinaties en over vleierij zijn net zo goed elders bruikbaar.
Wat is het 4D-raamwerk precies?
Vier groepen gedragingen: delegeren (wat geef je weg en wat houd je zelf), beschrijven (hoe leg je uit wat je wilt), beoordelen (hoe controleer je wat je terugkrijgt) en zorgvuldigheid (hoe ga je om met bronnen, openheid en gevolgen). Het is opgesteld door Rick Dakan en Joseph Feller in samenwerking met Anthropic, en bevat 24 concrete gedragingen.
Waarom is dat cijfer over artefacten belangrijk?
Omdat het over jouw werk gaat, niet over dat van het model. Zodra iets er af uitziet, controleren mensen het minder. Bij een tekst met feiten erin is dat precies de verkeerde volgorde.
Bronnen
- Claude, aankondiging op X — 20 augustus 2026
- Anthropic’s approach to teaching and learning AI — claude.com, 20 augustus 2026
- Claude Academy — catalogus geraadpleegd op 21 augustus 2026
- Anthropic Education Report: The AI Fluency Index — oorspronkelijk gepubliceerd 23 februari 2026
- Getting good at Claude: A research-backed curriculum — geraadpleegd 21 augustus 2026
- anthropics/skills, map academy-guide — geraadpleegd 21 augustus 2026
Gecontroleerd op 21 augustus 2026. De aantallen cursussen en tutorials heb ik zelf geteld vanaf de homepage, de vijf producthubs en de fluency-verzameling; er kan materiaal zijn dat alleen via zoeken of via een ingelogd profiel te vinden is. De video van 34 seconden bij de aankondiging heb ik niet kunnen bekijken, dus alles hierboven komt uit de geschreven bronnen. De blogpost en de repo spreken elkaar tegen over het pad van de skill; ik houd de repo aan, want die is te controleren.