Leren betekent ook durven proberen

Joost Baars werkt inmiddels ruim vier jaar als docent Plant Breeding bij Wageningen University & Research. Daarvoor werkte hij zelf in het bedrijfsleven, onder andere als pre-breeder in tomaat. De overstap naar het onderwijs was een bewuste keuze.

“Iets meer met mensen werken dan aan onderzoeksprojecten”, vertelt hij. Zijn achtergrond in de biologie speelt daarbij nog altijd een rol. Tijdens zijn studie hield hij zich bezig met hoe organismen zich aanpassen aan hun omgeving. “Dat fascineert me nog steeds, ook bij mensen. Leren is uiteindelijk ook een vorm van aanpassen.”

Joost geeft les binnen verschillende opleidingen en is onder andere betrokken bij meerdere vakken van de Online Master Plant Breeding. Daar ontmoet hij een bijzondere mix van studenten. Sommigen studeren nog door, maar een groot deel werkt al binnen een veredelingsbedrijf en volgt de master naast hun baan.

Dat maakt het studeren soms uitdagend. Werk laat zich niet altijd netjes om een studieplanning heen organiseren. Zeker in de plantenveredeling sector zijn er periodes waarin een proef, selectie of teelt simpelweg niet kan wachten.

Tegelijkertijd ziet Joost juist daarin een groot voordeel. “Ze hebben zelf al heel veel ervaring en kennis die ze meenemen. Daardoor kunnen ze de theorie direct plaatsen: bij ons op het werk doen we dit zo, hoe verhoudt zich dat tot wat we hier leren?”

De vragen die werkende deelnemers stellen zijn daardoor vaak behoorlijk specifiek. Iemand die al jaren met één gewas werkt, kent dat soms tot in detail. De opleiding helpt vervolgens om ook buiten dat eigen specialisme te kijken. Hoe worden vergelijkbare problemen aangepakt in aardappel, maïs, appel of tomaat? En welke bredere principes zitten daarachter?

Ook het vakgebied zelf verandert. Nieuwe technieken maken het steeds eenvoudiger om grote hoeveelheden fenotypische en genotypische data te verzamelen. AI biedt nieuwe mogelijkheden om die informatie te analyseren.

Toch betekent dat volgens Joost niet dat de klassieke basiskennis minder belangrijk wordt. “Data genereren is niet zo moeilijk meer. Maar goed begrijpen wat je aan het doen bent, blijft belangrijk.”

Een plantenveredelaar moet nog steeds genetica begrijpen, weten hoe overerving en selectie werken en een goed experiment kunnen opzetten. Ook statistiek en data-analyse blijven belangrijk. Binnen de master werken studenten daarom veel met onder andere R en komen deze vaardigheden gedurende verschillende vakken steeds opnieuw terug.

AI verandert vooral de manier waarop die kennis wordt gebruikt. Informatie vinden is immers al lang niet meer het grootste probleem. De uitdaging is om informatie te kunnen beoordelen, filteren en toepassen. “Het wordt makkelijker om een rapport of antwoord te produceren. Daardoor wordt het juist belangrijker om kritisch te kunnen analyseren wat eruit komt.”

Nieuwe ontwikkelingen krijgen daarnaast expliciet aandacht in het vak New Trends in Plant Breeding, dat ieder jaar wordt aangepast aan de ontwikkelingen van dat moment.

Voor Joost draait goed onderwijs echter niet alleen om inhoudelijke kennis. Misschien nog belangrijker is de mogelijkheid om kennis daadwerkelijk toe te passen.

Daar hoort volgens hem ook bij dat iets soms niet lukt. “Als je iets probeert en het werkt niet, ga je nadenken: waarom ging dit mis en hoe kan ik het de volgende keer anders aanpakken?”

Juist onderwijs kan daarvoor een veilige omgeving bieden. In het werk moet vaak geproduceerd en gepresteerd worden. Tijdens een opleiding kan er meer ruimte zijn om iets uit te proberen, feedback te krijgen en het opnieuw te doen.

Joost probeert daarom niet alleen naar het eindresultaat te kijken. Studenten krijgen tijdens opdrachten tussentijds feedback, bijvoorbeeld op schrijfwerk, presentaties of samenwerking. Het cijfer is daarbij niet het enige doel. Belangrijker is wat iemand met die feedback doet bij een volgende opdracht.

“Volgens mij hebben we in het onderwijs lang veel nadruk gelegd op die ene eindtoets waarop je moet presteren. Ik vind juist het proces daarvoor interessant: terugkijken, bedenken wat beter kan en het opnieuw proberen.”

Ook uit eigen ervaring weet hij wat dat kan opleveren. Presenteren vond hij vroeger bijvoorbeeld spannend. Door het toch vaak te doen, soms met minder succes, leerde hij steeds beter hoe hij zich kon voorbereiden en met die spanning kon omgaan.

Die ontwikkeling gebeurt bovendien niet alleen tussen docent en student. De deelnemers brengen verschillende professionele en culturele achtergronden mee en leren ook van elkaar.

Dat zie je volgens Joost bijvoorbeeld terug wanneer studenten ervaringen uit hun eigen werk delen of elkaar wijzen op interessante artikelen en bronnen. Een belangrijk moment is de Wageningen Week, waarin de groep elkaar na een periode online studeren eindelijk op de campus ontmoet.

“Daarna kennen ze elkaar echt. Je ziet dat dat voor de groepsvorming heel belangrijk is.”
Joost ziet studenten gedurende de opleiding meerdere jaren terug: tijdens de onboarding, in verschillende vakken, bij excursies en uiteindelijk soms tijdens hun afstuderen. Vorig jaar mocht hij diploma’s uitreiken aan vier studenten die hij vanaf het begin van hun opleiding had meegemaakt.

“Dan weet je ook wat iemand ervoor heeft moeten doen. Dat maakt zo’n moment heel bijzonder.”

Voor professionals die overwegen de master naast hun werk te volgen, heeft Joost vooral één advies: bedenk vooraf waarom je het wilt doen.

Veel deelnemers willen bijvoorbeeld doorgroeien naar een rol als breeder, senior breeder of een meer aansturende functie. Anderen werken in een laboratorium of datafunctie en willen beter begrijpen hoe hun expertise aansluit op het bredere veredelingsproces.

Juist voor hen kan de opleiding volgens Joost een volgende stap zijn. Maar zo’n parttime master vraagt ook tijd en commitment. Hij adviseert geïnteresseerden daarom om vooraf met hun werkgever en thuisfront te bespreken welke ruimte daarvoor nodig is.

“Als je weet welke stap je wilt maken en de omstandigheden staan op groen, dan moet je het ook gewoon durven doen.”