Cursusmateriaal ontwikkelen met AI

Hoe “Hoe toestellen praten” in één maand tot stand kwam

Ward De Ridder — graduaat IoT, OLOD Netwerken

Toegegeven: ook deze slides zijn AI-gegenereerd

“Er is mij gevraagd om een kleine presentatie te maken over cursusmateriaalontwikkeling met behulp van AI. Ik wil daar mijn proces tonen om de cursus netwerken te maken. Kan je hier een paar slides van maken? De slides komen in ../cursus, en daar is ook veel AI in gekropen om deze in orde te maken, kijk zeker in de git history. Slides die je maakt mogen in een nieuwe content map AP. Maak de slides zo fancy mogelijk, je ziet mogelijkheden in sjabloon. Bekijk ook de git history van de repo waar we nu inzitten, daar is ook veel gebeurd (moodle export / pipeline van MD naar vanalles, contentontwikkeling, ….) Maak je hier iets mooi van? Als je vragen hebt stel ze gerust. Als je nog iets terugvind in oude geschiedenis (maar ik zie het niet meer staan) zeker ook doen! Vermeld ook dat ik meerdere keren het boek of stukken van het boek in andere AI’s heb gestoken, en gevraagd heb het heel kritisch na te lezen, en beweringen te verifiëren.”

Wat de AI deed

beide git-histories doorgelezen, cijfers geteld, screenshots gemaakt, dit deck geschreven en zelf nagekeken

Wat ik deed

die ene vraag stellen, nalezen, de conclusie en de tijdlijn toevoegen — en dit erbij zetten

Wat ligt er vandaag op tafel?

📕

hoofdstukken

47.500 woorden, 218 pagina’s A4

🖥️

208 slides

6 decks, 186 speakernotes

🎓

Moodle

boek, slides en 80 zelftestvragen per import

🔁

1 bron

markdown in git → alles wordt gegenereerd

Van 23 juni tot 23 juli 2026. Daarvoor: handgemaakte slides zonder cursustekst. Daarna: een boek, nieuwe slides, een Moodle-cursus en een pipeline die alles opnieuw kan bouwen.

Eén maand in vogelvlucht

23 jun

eerste opzet: hoofdstuk 1 en 2 uit de ECTS-fiche

25 jun

alle 8 hoofdstukken in ruwe vorm

28 jun

PDF-pipeline: pandoc, XeLaTeX, register

3 jul

feitencheck door andere AI’s, correcties

17 jul

slides uit het boek + CI-deploy

18 jul

Moodle-import volledig gegenereerd

21 jul

huisstijl-sjabloon, alle decks gemigreerd

Agenda

📕 1 Het boek — van ECTS-fiche tot 218 pagina’s

🔍 2 Kritisch tegenlezen — AI verifieert AI

⚙️ 3 De pipeline — van markdown naar alles

🖥️ 4 Slides en huisstijl

🎓 5 Moodle — een cursus als build-artefact

💡 6 Werkwijze en lessen

1. Het boek

Van ECTS-fiche tot 218 pagina’s

Vertrekpunt: de ECTS-fiche als contract

🎯 Doelgroep

de grens tussen elektricien en IT’er: installateurs van laadpalen, camera’s, gebouwautomatisering

📋 Leerdoelen

13 OLR-leerdoelen in 5 clusters, letterlijk overgenomen

📚 Leerinhoud

OSI/TCP-IP, adressering, NAT, firewalls, Wireshark, troubleshooting

✅ Toetsing

digitaal, subnetting + Wireshark

Dit alles staat in de README van de repo — dat bestand is de briefing voor élke AI-sessie: wie de student is, wat er in moet, welke toon past.

De eerste opzet: 23 juni

Briefing

README + ECTS + oude slides

→

AI schrijft

hoofdstuk 1: 666 regels in één commit

→

Ik lees

“volgorde verbeteren”, “betere IoT-introductie”

→

Commit

kleine stappen, elke stap in git

Op dag één al 7 afbeeldingen weggegooid wegens copyright. Sindsdien: enkel zelfgemaakte SVG’s, Mermaid-diagrammen en zelf gegenereerde illustraties.

Drie dagen later: acht hoofdstukken

Intro

Fysiek

Datalink

Netwerk

Transp.

Applicatie

Wireshark

Troubl.

Breedte ≈ aantal woorden per hoofdstuk (H2 is met 10.700 woorden het grootste, H5 met 3.400 het kleinste)

3 dagen

voor de ruwe versie

4 weken

nalezen, verifiëren, verfijnen

De mens stuurt: wat ik zelf besliste

Toon

“verder generaliseren naar techniekers” · “inhoud iets minder IoT-focussed”

Voorbeelden

“ont-AP-en”: ap.be → wikipedia.org · laadpaal als lichte rode draad, maar variatie behouden

Diepgang

“hs1 nog eens kritisch nagelezen” · “herwerken hs3” · “aanvullen modbus / vpn”

Elk hoofdstuk is minstens twee keer volledig door mij gelezen. De AI schrijft snel; de richting, de doelgroep en de toon blijven een menselijke keuze.

2. Kritisch tegenlezen

AI verifieert AI

Het boek in andere AI’s steken

Meerdere keren het hele boek, of stukken ervan, in een ander AI-model gestoken met de opdracht: lees dit heel kritisch na en verifieer elke bewering.

Waarom een ander model?

een model leest zijn eigen tekst te welwillend
een frisse lezer zonder de context van het gesprek
andere trainingsdata = andere blinde vlekken

Wat kwam eruit?

feitelijke fouten die vlot en overtuigend klonken
verschoven tabellen, verkeerde registers
logische redeneringen die niet klopten

Wat deed ik ermee?

elke opmerking zelf beoordeeld
verifiëren tegen bron of eigen systeem
pas dan als kleine, aparte commit verwerkt

Wat het tegenlezen opleverde

Wireshark-kleuren

tabel was één rij verschoven: groen is HTTP, niet TCP — geverifieerd tegen /usr/share/wireshark/colorfilters

Modbus-register

40001 → 30001 (Input Register, functiecode 04); adresbereiken expliciet gemaakt

.io is geen gTLD

het is de ccTLD van het Brits Indische Oceaanterritorium; vervangen door .tech

Gateway-redenering

“ping 8.8.8.8 lukt → gatewayprobleem” is logisch onmogelijk; stap herschreven

Wi-Fi 7

320 MHz-kanalen ontbraken in de kanaalbreedtetabel

Tijd

3G-uitfasering stond in de toekomende tijd; duplex mismatch-nuance toegevoegd

Waar de AI zélf de mist in ging

💥

Zoek-en-vervang

“Wi-Fi overal correct geschreven” brak nmcli dev wifi list tot nmcli dev Wi-Fi list — pas weken later gevonden

Beeldmateriaal

eerste versie bevatte foto’s van het web; dag één allemaal weg

🔁

Twee keer vragen

“woordafbreking ontmoedigen” (penalty 9000) was niet genoeg; pas “volledig uit” na een tweede opmerking

Les: automatische wijzigingen over het hele boek zijn precies de plek waar je codeblokken en commando’s daarna opnieuw moet controleren.

3. De pipeline

Van markdown naar alles

Eén bron, vijf uitvoerformaten

flowchart LR MD["Markdown
hs1 … hs8"] --> PRE["preprocess.py
mermaid → PDF, SVG → PDF,
indextermen injecteren"] PRE --> PANDOC["pandoc + Lua-filter
callout-kaders"] PANDOC --> TEX["XeLaTeX
Eisvogel-sjabloon"] TEX --> A4["Boek A4 + B5"] TEX --> HS["PDF per hoofdstuk"] PRE --> BOOK["Moodle-boek
(HTML per sectie)"] MD -. "boek_commit" .-> SL["Slides
reveal.js via Hugo"] SL --> SITE["Website + slides.pdf"] SITE --> MBZ["Moodle-import
.mbz"] BOOK --> MBZ HS --> MBZ

Wat de AI hier allemaal oploste

🐳 Docker build-omgeving op pandoc/extra met mmdc, Chromium, librsvg — reproduceerbaar zonder lokale installaties

📐 Paginabreuken needspace op koppen én tabellen, geschat op cellengte, zodat kop + tabel samen springen

🔤 Register imakeidx i.p.v. makeidx: correct paginanummer, “Trefwoordenregister” in inhoud en voettekst

🖼️ Vector mermaid en SVG als PDF ingesloten, met pdfcrop — geen wazige rasterafbeeldingen meer

🧩 Formaten A4 en B5 tweezijdig uit dezelfde bron, hoofdstuk-PDF’s met eigen titelblad

Zo ziet het resultaat eruit

Callout-kaders

> **Achtergrondinformatie — …** in markdown wordt een grijs kader; Tip, Belangrijk, Gevaar, Praktische … krijgen elk hun kleur

Figuren

zelf gegenereerde illustraties en Mermaid-diagrammen, altijd met bijschrift en nummering

Nooit copyright-materiaal

elke figuur is zelf getekend, gegenereerd of als SVG geschreven

4. Slides en huisstijl

Van boek naar 208 slides

Van boek naar slides, en terug

Boek

hoofdstuk N in cursus-netwerken

→

AI maakt deck

slides + speakernotes uit de tekst

→

boek_commit

front matter onthoudt welke boekversie gebruikt is

→

Diff

git diff <boek_commit>.. -- hs1/ → enkel wat veranderde bijwerken

Het loopt ook terug: “beetje info van slides terug naar boek duwen” — wat in het deck helderder uitgelegd was, ging als tekst terug het boek in.

Een huisstijl-sjabloon in markdown

Vroeger: inline <div style="…"> in elke slide, telkens net anders. Nu: 17 shortcodes, één palet uit het officiële PowerPoint-sjabloon.

{{< bar >}}
{{< segment color="orange" title="Header" >}}
adressen & controle-info
{{< /segment >}}
{{< segment color="teal" title="Payload" >}}
de echte inhoud, bv. `23.5°C`
{{< /segment >}}
{{< /bar >}}

Header

adressen & controle-info

Payload

de echte inhoud, bv. 23.5°C

De migratie: één dag, alle decks

405

shortcode-aanroepen in de zes netwerken-decks

196

cards, 79 bar-segmenten, 23 pijlen

losse <img>-tags automatisch omgezet in 13 bestanden

SVG’s vervangen door native cards/bars (subnetten, inkapseling)

Subnet-voorbeeld uit H4: vroeger een SVG per stap, nu vier slides met cards en bars die je in markdown aanpast

Ook de publicatie is geautomatiseerd

1. Push

markdown naar GitHub

→

2. Hugo

Actions bouwt de reveal.js-site

→

3. PDF

headless Chrome maakt slides.pdf, enkel voor gewijzigde decks

↓

6. Moodle

iframe naar de live slides

←

5. Object storage

rclone –checksum synct alleen wat veranderde

←

4. Manifest

hash per deck bewaart de staat tussen runs

5. Moodle

Een cursus als build-artefact

De Moodle-cursus wordt gegenereerd

Basis-export

.mbz van de oude cursus: Algemeen, forums, vragenbank

→

transform_mbz.py

987 regels Python bouwen een nieuwe importbackup

→

validate_mbz.py

consistentiecheck vóór het uploaden

🖼️

Per hoofdstuk

label met iframe naar de live slides + slides-PDF als backup

📖

Moodle-boek

de volledige cursustekst, één boekpagina per sectie, figuren op printgrootte

✅

Zelftest

10 automatisch verbeterde vragen per hoofdstuk, onbeperkte pogingen, feedback per vraag

Moodle’s bizarre eisen (die de AI uitzocht)

“Geen geldig Moodle back-upbestand” — twee keer, met een andere oorzaak.

Dubbele quotes

Moodle zoekt letterlijk naar <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> in de eerste 200 bytes. Python schrijft enkele quotes.

Eigen tar-indeling

.ARCHIVE_INDEX als eerste entry, ustar, uid/gid 0, vaste timestamps — GNU tar wordt geweigerd.

Een echte typo

veldnaam timemcreated in mod_book is een fout in Moodle zelf, en moet dus fout blijven.

6. Werkwijze en lessen

Welke AI’s deden mee?

✍️

Claude (Sonnet, Opus, Fable)

schrijven, pipeline, Moodle-tooling, slides, sjabloon — in Claude Code, rechtstreeks in de repo

🛠️

GPT-5.6

PDF-export-fixes in de CI-workflow

🔍

Andere modellen

als kritische tegenlezer van het boek: verifieer elke bewering

🎨

Beeldgeneratie

illustraties zonder copyrightprobleem

27 / 81

commits in de boek-repo met een AI als expliciete co-auteur

co-auteur-commits in de slides-repo

Werkwijze die goed bleek te werken

📝

Alles platte tekst

markdown in git: de AI kan lezen, diffen, herschrijven — en ik zie elke wijziging

🔬

Kleine commits

één correctie per commit, met de reden in de boodschap — deze presentatie is er letterlijk uit gereconstrueerd

🧠

Geheugen

voorkeuren blijven bewaard: “geen woordafbreking”, “laadpaal als rode draad, maar variatie”, “Claude commit, ik push”

🔗

Traceerbaar

slides kennen hun boekversie, Moodle kent zijn basis-export, README is het contract

Lessen

✅ Wat werkt

ECTS-fiche als briefing en dekkingstabel
eerst een ruwe versie van álles, dan verfijnen
AI voor het saaie loodgieterswerk: LaTeX, Moodle-XML, CI
een ander model laten tegenlezen en verifiëren
huisstijl als herbruikbare componenten

❌ Waar opletten

feiten klinken altijd overtuigend, ook als ze fout zijn
globale zoek-en-vervang raakt ook commando’s
beeldmateriaal: nooit “van het web”
schrijven is 3 dagen, nalezen is 4 weken — plan dáárvoor
de doelgroep en de toon blijven jouw beslissing

Conclusie: wat heeft het gekost?

≈ 160 u

± 1.500 u

een voltijdse taakstellingsfiche

≈ 160 u

naar schatting, over vijf weken

≈ 10 %

van een voltijds jaar — voor boek, slides, pipeline én Moodle

≈ € 100

per maand — AI-abonnement (Claude Max, voor Claude Code)

niet klaar

Wireshark-screenshots, pcap-oefening, slides H7–H8, tweede leesronde

AI haalt het schrijven en het loodgieterswerk weg. Wat overblijft — lezen, verifiëren, kiezen — is nog altijd werk, maar het is het werk van een lector, niet van een typist.

En nu?

sep 2026

lesgeven met het materiaal zoals het nu is: slides, PDF, zelftests

sem. 1

boek als Moodle-boek op Digitap, per hoofdstuk naast de slides

jan 2027

grondige update na het semester: studentenfeedback, H7/H8-slides, open punten

voorjaar 2027

mogelijk het boek uitgeven — de B5-versie ligt al klaar

Dankzij de pipeline is elke stap één commando: markdown aanpassen, en PDF, slides én Moodle-import komen opnieuw uit dezelfde bron.

Wat ik nog zoek: ideeën vangen onderweg

🚗

Het probleem

de beste ideeën komen in de auto en op de fiets — de slide “wat heeft het gekost” is er net zo eentje

🎙️

Wat ik probeerde

Gemini die naar Google Keep dicteert: werkt een beetje, maar de structuur ontbreekt en het blijft losse notities

🔍

Wat ik wil

handsfree, zonder verkeersregels te schenden, en meteen gestructureerd: bij het juiste hoofdstuk, als todo of als vraag

Tips welkom. Ideaal: spreken onderweg, en aan de laptop ligt er een geordend lijstje klaar in de repo — of nog beter, een kant-en-klare git-commit.