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Aufgaben- und Prüfungskultur im Zeitalter von KI

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Aufgaben- und Prüfungskultur im Zeitalter von KI

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„In Deutsch hast du eine 2-, in Geschichte eine 2, in Mathe eine 2-, in Ethik eine 2- und in Informatik eine 2. Herzlichen Glückwunsch zum bayerischen Abitur 2023!"

Da freut man sich doch erstmal für den Schüler, oder nicht? Aber was, wenn wir dir sagen, dass das nicht die Noten eines Schülers aus Bayern sind, sondern einer Maschine aus den USA. Es handelt sich hierbei um die Abitur-Prüfungsergebnisse von ChatGPT 4 von Mai 2023.

Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz hat nicht nur die Art und Weise verändert, wie wir lernen und arbeiten, sondern auch die Dynamik in Klassenzimmern beeinflusst. Viele Schülerinnen und Schüler nutzen bereits entsprechende Tools für Lernaktivitäten, während Lehrkräfte KI zur Unterrichtsvorbereitung oder sogar im Unterricht selbst einsetzen. Dennoch fehlt es den meisten Schulen noch an einem durchdachten Konzept für den Einsatz und Umgang mit dieser Technologie.

In diesem Newsletter werfen wir einen genaueren Blick auf die gegenwärtigen Entwicklungen von KI im Bildungswesen und diskutieren nötige Anpassungen in der schulischen Praxis, insbesondere im Hinblick auf die Anpassung der Aufgaben- und Prüfungskultur. Viel Spaß beim Lesen!

Status Quo: Nutzung, Chancen und Herausforderungen von KI-Tools in der Schule

Schauen wir uns zunächst die Entwicklung von KI im Schulkontext an: ein halbes Jahr nachdem ChatGPT auf den Markt kam, hat Bitkom im Mai 2023 eine Befragung zur Nutzung von KI mit Schüler:innen durchgeführt. Dabei gaben 53 % der Schüler:innen an, ChatGPT bereits genutzt zu haben. 62 % davon nutzten es für die Bearbeitung von Hausaufgaben, 52 % für das Schreiben von Texten. Darüber hinaus wollten 58 % mehr über den Umgang mit KI im Unterricht lernen.

Im Vergleich dazu hat der Philologenverband NRW im März 2023 eine Befragung unter Lehrkräften durchgeführt. Hier gaben 22 % an, bereits KI-Systeme zu nutzen, während 45 % (noch) keine nutzen und 33 % die Nutzung komplett ablehnen. Für Ihre Schüler:innen erlauben 59% die Nutzung von KI-Tools für Haus- oder Facharbeit nicht, 35% nur dann, wenn die Nutzung gekennzeichnet wird. Bezeichnend ist jedoch vor allem, dass es bei 87% der Befragten keine Vorgaben der Schule zum Umgang mit KI-Tools gab.

Umfrage zur Nutzung von KI-Tools durch Lehrkräfte

Schüler:innen probieren sich also früher in diesen neuen Technologien aus. Das hat auch Einfluss auf Unterricht und Prüfungsformate. Welchen, wollen wir uns jetzt anschauen.

Chancen von KI-Tools im Schulkontext

Wir möchten uns anschauen, wie KI sich positiv auf den Schulalltag auswirken kann:

1. Personalisiertes Lernen : KI kann Lernmaterialien an individuelle Bedürfnisse anpassen, Lernpfade optimieren und ermöglicht deinen Schüler:innen einen individuellen Lernprozess.

2. Effiziente Unterrichtsvorbereitung : Lehrkräfte profitieren von KI-gestützten Tools, die bei der Erstellung von Materialien, der Planung von Unterrichtseinheiten und der Bewertung von Schülerarbeiten unterstützen, was Zeit spart und Ressourcen effizienter nutzt.

3. Interaktives Lernen & Echtzeit-Feedback : KI-Tools bieten interaktive Umgebungen und automatisiertes Feedback, was den Lernprozess effektiver macht. Lehrkräfte erhalten Einblicke in den Lernfortschritt ihrer Schüler:innen und können gezielt unterstützen.

Herausforderungen von KI im Schulkontext

Doch es gibt auch Gründe, warum ChatGPT das deutsche Schulsystem nicht im Sturm erobert hat - anders, als das von manchen erwartet wurde. Der Einsatz einer textgenerativen KI bringt Herausforderungen mit sich, die bei uns Lehrkräften erst einmal zu einer Abwehrhaltung führen können.

· Hat ChatGPT kein Urheberrecht auf die generierten Inhalte? Nein, OpenAI, der Hersteller von ChatGPT, erhebt kein Urheberrecht auf die Texte, die die KI produziert. Urheberrecht kann nur durch menschliches Schaffen entstehen. Da es sich hier nicht um menschliches Gedankengut handelt, darf es also theoretisch verwendet werden. Allerdings empfehlen wir trotzdem KI-generierte Texte zu kennzeichnen, dazu später mehr.

Ein paar generelle Aspekte solltest du aber so oder so beachten.

· Die aktuellen Prüfungsformate können heute den Prozess der Erstellung oft nicht ausreichend abbilden und sind nur ergebnisorientiert. Maßnahmen wie Formatives Assessment oder Reflexionsgespräche helfen dir den Lernprozess zu bewerten.

· Der Schwerpunkt zukünftiger Aufgaben- und Prüfungsformate sollte deswegen auf der Unterstützung von für den Lernprozess zentralen Kompetenzen liegen.

· Der Einsatz von KI-Tools erlaubt eine exponentielle Leistungssteigerung. Deshalb ist es wichtig, einheitliche Regeln mit allen Schüler:innen abzuklären.

· Methodenwissen über die Nutzung digitaler Tools ist eine zentrale Zukunftskompetenz. Deshalb solltet ihr an der Schule auch darüber sprechen, wann ihr das in den Unterricht integriert - fachunabhängig!

Warum KI-Detektoren keine Zukunft haben

Mittlerweile sehr beliebt unter Lehrkräften: sogenannte KI-Detektoren (wie beispielsweise GPT-Zero). Sie versprechen, was sich viele Lehrkräfte wünschen: einen verlässlichen Nachweis darüber, ob ein Text KI-generiert ist oder von einem Menschen geschrieben wurde. Dazu füge ich einfach einen Text ein und erhalte von dem Tool eine Rückmeldung darüber, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Text KI-generiert ist. Klingt doch super!

Jetzt folgt allerdings das große Aber und dazu schauen wir uns folgende Beispiele an:

Welcher Text wurde von einem Menschen (genauer gesagt, einem Neuntklässler) geschrieben - Was denkst du?

Text 1: „Ich glaub, ChatGPT könnte voll nützlich in der Schule sein. Man kann damit schnell Infos für Hausaufgaben oder so finden. Es ist fast wie jemanden zu haben, der immer helfen kann, wenn man was nicht versteht. Und lernen mit ChatGPT? Das ist irgendwie cooler als nur aus Büchern. Aber es gibt auch Probleme, denk ich. Wenn wir immer nur ChatGPT fragen, lernen wir vielleicht nicht, wie man selber Sachen rausfindet. Und vielleicht nutzen manche das, um ihre Hausaufgaben machen zu lassen, anstatt selbst zu lernen."

Text 2: „Die Implementierung von ChatGPT im schulischen Rahmen bietet deutliche Vorteile. Es dient als Zugang zu einer umfassenden Wissensbasis und unterstützt ein effizientes Lernen. Als interaktive Lernhilfe erleichtert ChatGPT das Verständnis komplexer Themen durch maßgeschneiderte Erklärungen. Allerdings sind auch die Nachteile zu berücksichtigen. Eine übermäßige Abhängigkeit von dieser Technologie könnte wichtige Fähigkeiten im kritischen Denken und in der eigenständigen Forschung untergraben. Ferner besteht die Gefahr, dass Schülerinnen und Schüler die Technologie nutzen, um akademische Aufgaben zu erledigen, ohne sich persönlich anzustrengen."

Schauen wir uns mal die Ergebnisse von GPT-Zero (einem Portal zur KI-Plagiatsprüfung) an:

GPT-Zero geht bei beiden Texten mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit davon aus, dass diese von Menschen geschrieben wurden. Natürlich möchten wir das Ergebnis auch auflösen: beide Texte wurden von einer KI geschrieben. Was wir hier beispiehalft sehen, zeigt sich auch generell: KI-Detektoren haben eine sehr hohe Fehleranfälligkeit und sogar OpenAI (der Entwickler von ChatGPT) hat seinen KI-Detektor bereits wieder vom Markt genommen.

Gibt es denn dann überhaupt eine zuverlässige Möglichkeit, zu überprüfen, ob ein Text eigenständig oder mithilfe von KI verfasst wurde? Die Antwort darauf ist klar: Nein!

Wie gehen wir als Pädagog:innen jetzt mit dieser Herausforderung um? Eine Möglichkeit besteht darin, künstliche Intelligenz als Werkzeug einzusetzen. Ähnlich wie beim Erlernen der Nutzung eines Taschenrechners müssen wir uns zunächst mit der Anwendung und den Grenzen dieses Tools vertraut machen. Es erfordert Zeit und Schulung, um die Potenziale von KI im Unterricht voll auszuschöpfen. Heute ist der Taschenrechner ja auch nichts anderes mehr als ein Werkzeug - und kein Kind hat dadurch das Kopfrechnen verlernt. Es hat lediglich, die Art wie und was wir lernen, verändert (Das bedeutet gleichzeitig nicht, dass auch die Förderung von Basiskompetenzen ein Schwerpunkt der Schule ist.)

Dennoch sollten wir diese Situation auch als Chance begreifen, um unsere Prüfungs- und Aufgabenkultur grundlegend zu überdenken. Es bietet sich die Gelegenheit, neue Wege zu erkunden, wie wir das Lernen unserer Schülerinnen und Schüler besser unterstützen können. Statt uns allein auf traditionelle Prüfungsformate zu verlassen, können wir beispielsweise vermehrt auf projektbasierte Aufgaben oder mündliche Prüfungen setzen, die den Lernprozess in den Vordergrund stellen. Durch eine Vielfalt an Bewertungsmethoden können wir ein umfassenderes Bild vom Wissen und den Fähigkeiten unserer Schülerinnen und Schüler erhalten.

(Alte) Neue Prüfungsformate für zeitgemäßes Prüfen

Portfolios, Lernlandkarten und Concept Maps legen den Fokus auf den individuellen Lernprozess und die kreative Anwendung von Wissen. Portfolios ermöglichen es den Schüler:innen, ihre Arbeit im Laufe der Zeit zu dokumentieren und zu reflektieren. Indem sie ihre eigenen Leistungen und Fortschritte präsentieren müssen, können Lehrkräfte leichter erkennen, ob die Arbeiten authentisch sind und das Verständnis des Themas widerspiegeln.

Lernlandkarten und Concept Maps sind visuelle Darstellungen des Wissens, die die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten veranschaulichen. Beim Erstellen dieser Karten müssen die Schüler:innen ihr Verständnis des Themas demonstrieren, indem sie die Konzepte miteinander verknüpfen und erklären. Dies fördert ein tiefes Verständnis des Lehrstoffes und erschwert es, Informationen einfach zu kopieren oder abzurufen, da das Verständnis der Zusammenhänge erforderlich ist.

2. Mündliche Prüfungen

"Die Prüfungen sind in den Schulen schon längst nicht mehr zeitgemäß. Bestandteile wie die Facharbeit in der Oberstufe sollten zum Beispiel verteidigt werden." (Dr. Jennifer Lach, Schulleiterin Gesamtschule Bergkamen)

Indem Schülerinnen und Schüler ihr Wissen mündlich präsentieren, können Lehrkräfte leichter feststellen, ob sie das Thema tatsächlich verstanden haben und eigenständig erklären können. Während der Präsentation können gezielte Fragen gestellt werden, um das Verständnis zu prüfen und sicherzustellen, dass die Antworten authentisch sind. Da mündliche Prüfungen auf spontanen Reaktionen und einem tiefen Verständnis basieren, sind sie weniger anfällig für betrügerische Praktiken wie das Kopieren von Antworten aus KI-generierten Quellen. Eine Möglichkeit, KI sinnvoll in so ein Format zu integrieren besteht darin, eine mündliche Prüfung mit einem kurzen Vortrag der Schüler:innen beginnen zu lassen, den sie mithilfe von KI vorbereiten können.

3. Open Book Prüfungen

Indem den Schülerinnen und Schülern erlaubt wird, ihre Lehrmaterialien während der Prüfung zu nutzen, verschiebt sich der Fokus von reinem Auswendiglernen hin zur Anwendung von Wissen und kritischem Denken. Die Fragen in einer Open-Book-Prüfung sind oft anspruchsvoller und erfordern ein tieferes Verständnis des Lehrstoffes, da sie darauf abzielen, Problemlösungsfähigkeiten und die Fähigkeit zur Anwendung des gelernten Wissens zu testen.

Was heißt das jetzt konkret für meinen Alltag als Lehrkraft?

Das Wichtigste: Setz dich mit deinen Vorstellungen zu Prüfungen im digitalen Zeitalter auseinander! Wir haben hier ein paar Anreize geliefert, das bedeutet aber nicht, dass deine Prüfungen ab jetzt nur noch mündlich oder per Portfolio absolviert werden können. Im Idealfall gestaltet ihr in eurem Kollegium einen Schulleitfaden zum Umgang mit ChatGPT im Prüfungskontext, der ein paar grundsätzliche Regelungen festhält. Das sind zum Beispiel:

Findet einen Weg, ChatGPT sinnvoll zu integrieren. Deine Schüler:innen werden es trotzdem nutzen, unabhängig von strikten Verboten. Und denkt dran: Ein KI-Detektor hilft dir hier nicht weiter!

Sei dir im Klaren darüber, wann ChatGPT als Hilfsmittel genutzt werden soll - und wie du das kennzeichnen willst.

Überdenk deine schriftlichen Projektarbeiten. Stelle eher die Reflexion des Prozesses und die Präsentation der Ergebnisse in den Vordergrund, dann auch gerne unter Nutzung von ChatGPT!

Schaffe Raum für neue Prüfungsarbeiten: Portfolios, mündliche Prüfungen oder Open-Book-Arbeiten berücksichtigen den kompetenten Umgang mit digitalen Medien.

Ein kleiner Hinweis zum Abschluss: Wenn du Glück hast, hat dein Bundesland schon einen Leitfaden zum Umgang mit KI in der Schule veröffentlicht. Dort findest du mit Sicherheit auch Anregungen zur Prüfungskultur, die du dir mal anschauen könnt.

Und was denkst du? Wie möchtest du mit KI in der Schule umgehen? Ich freue mich auf deine Perspektive! Und wenn du selbst die Potenziale künstlicher Intelligenz für deine Unterrichtsvorbereitung prüfen willst, dann haben wir noch etwas für dich: Wir entwickeln gerade einen KI-basierten Generator für Arbeitsmaterialien in der Schule und stehen kurz vor der ersten Testphase. Unter https://eduhu.de/ki-tool/ kannst du dich dafür auf die Warteliste eintragen.

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Aufgaben- und Prüfungskultur im Zeitalter von KI

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„In Deutsch hast du eine 2-, in Geschichte eine 2, in Mathe eine 2-, in Ethik eine 2- und in Informatik eine 2. Herzlichen Glückwunsch zum bayerischen Abitur 2023!" Da freut man sich doch erstmal für den Schüler, oder nicht?

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Lernende

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Lehrende

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Ein integratives Modell zwischen Präsenz und Selbststudium

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Erstelle blitzschnell spannende Aufgaben und biete deinen Schüler:innen jederzeit und überall Feedback durch Fiete. Erhalte Einblicke in den Lernfortschritt deiner Klasse und spare wertvolle Zeit beim Korrigieren.

Entlastung & Überblick

Für Lehrkräfte

Entlastung.

Fiete entlastet dich, indem er allen Schüler:innen ein individuelles Feedback zu ihren Texten und Aufgaben gibt - und zwar nach deinen Vorgaben und Kriterien.

Überblick.

Die Ergebniszusammenschau zeigt dir, welche Kompetenzen deine Schüler:innen bereits beherrschen und wo sie zukünftig Unterstützung benötigen. So hast du mehr Zeit für die wichtigen Dinge: den persönlichen Kontakt und die gezielte Förderung deiner Klasse.

Organisation.

Fiete hilft dir, deine Ressourcen besser einzuteilen und unterstützt dich im Unterrichtsalltag.

Feedback & Motivation

Für Deine Schüler:innen

Individuelle Rückmeldung.

Fiete ist der persönliche Lernbegleiter deiner Schüler:innen. Er gibt ihnen geduldig Rückmeldung zu Texten und Aufgaben. Außerdem macht Fiete passgenaue Verbesserungsvorschläge. So weiß jeder stets, was er oder sie schon beherrscht und wo noch Steigerungspotenzial besteht.

Motivation.

Fortschrittsbalken machen den Leistungsstand deiner Klasse sichtbar und zeigen den Schüler:innen die nächsten Schritte beim Lernen und Überarbeiten.

Verbesserung.

Die Schüler:innen nutzen Fietes Feedback, um ihre Texte zu verbessern. Fiete hilft den Kindern und Jugendlichen, zu zeigen, was wirklich in ihnen steckt.

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Zeitersparnis für Lehrer:innen, direktes und zugeschnittenes Feedback für Schüler:innen. Fiete.ai ist der KI-Tutor für den Schulunterricht.

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Institut für zeitgemäße Prüfungskultur e.V. Simon-Dach-Straße 39, 10245 Berlin

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KI Tools zum wissenschaftlichen Schreiben

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KI Tools zum wissenschaftlichen Schreiben

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Prüfen und KI - Fünf Dimensionen für die Schule. 

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Prüfen und KI - Fünf Dimensionen für die Schule. 

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Eickelmann

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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ChatGPT als Lehrer nutzen: 5 Tipps für bessere Prompts

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Digitale Tools mit KI-Assistenz für Schulen

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Alle hilfreichen Tools an einem Platz: Einfach. Datenschutzfreundlich. Sicher. ✅ DSGVO konform ✅ Mit und für Lehrer*innen entwickelt

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The AI Campus is the learning platform for artificial intelligence with free online courses, videos and podcasts in various topics of AI and data literacy. As an R&D project, the AI Campus is funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF).

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Das Netzdiagramm der "Formatspinne" visualisiert die sich erweiternden Handlungsmöglichkeiten von zeitgemäßen Prüfungsformaten. Es soll dabei unterstützen, geplante oder durchgeführte Prüfungsformate zu reflektieren und darüber miteinander in den Austausch zu kommen.

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KI-Leitlinien an Berliner Hochschulen: Wie umgehen mit ChatGPT & Co. in Studium, Lehre und Prüfungen?

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KI-Leitlinien an Berliner Hochschulen: Wie umgehen mit ChatGPT & Co. in Studium, Lehre und Prüfungen?

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Am 18. Oktober 2023 fand das erste regionale Meetup des KI-Campus-Hubs Berlin statt. Akteur:innen aus Hochschulbildung und Politik diskutierten gemeinsam mit dem Publikum Leitlinien für den Einsatz von KI an Hochschulen. Xenia Zeiter, Stefan Göllner und Marina Lex berichten.

Die rasante Verbreitung von und der leichte Zugang zu Künstlicher Intelligenz verändern auch Lehre und Studium. Hochschulen beschäftigen sich deshalb gegenwärtig damit, Leitlinien für den Umgang mit KI im Hochschulbetrieb zu entwickeln. Dies betrifft insbesondere die Frage nach der Nutzung von KI-Technologien in Prüfungen, aber auch generell in der Planung, Durchführung und Begleitung von Lehrveranstaltungen sowie beim wissenschaftlichen Arbeiten. Mit diesem Thema setzt sich der KI-Campus seit diesem Jahr in bundesweiten Netzwerken schwerpunktmäßig auseinander.

Um auf dieser Grundlage besonders auch den regionalen Austausch zwischen den Berliner Hochschulen zu unterstützen, haben der KI-Campus, die Humboldt-Universität zu Berlin und die Charité - Universitätsmedizin Berlin zu einer Netzwerkveranstaltung im Jacob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrum eingeladen.

Rund 140 Personen von 15 Berliner Hochschulen, aus weiteren wissenschaftlichen Einrichtungen sowie aus der Berliner und Brandenburger Landespolitik nahmen daran teil.

Meetup im Jacob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrum

Impulse von drei Berliner Hochschulen

Nach Eröffnung des Meetups durch Florian Rampelt (Geschäftsstellenleiter des KI-Campus beim Stifterverband) und Prof. Niels Pinkwart (Vizepräsident für Lehre und Studium der HU Berlin) stellten Vertreter:innen von drei Berliner Hochschulen den Prozess der Erstellung von KI-Leitlinien an ihrer jeweiligen Hochschule sowie die wesentlichen Inhalte vor.

Prof. Niels Pinkwart (Humboldt-Universität zu Berlin)

Niels Pinkwart betonte zunächst, dass der Wunsch nach universitätsweiten Leitlinien zum Umgang mit KI in Prüfungen von den Gremien, Fakultäten und Studierenden geäußert worden war. Die Ansichten Letzterer wurden in einer Studierendenbefragung im Juni 2023 erhoben. An der Entwicklung der Empfehlungen der HU waren verschiedene Stellen beteiligt: die Fakultäten, die Studienabteilung, die Rechtsabteilung, der Computer- und Medienservice, Leitungen von Projekten zu KI in der Hochschulbildung, aber auch Studierendenvertretungen sowie das Ressort und Büro des Vizepräsidenten für Lehre und Studium. Dadurch fand ein hochschulübergreifender Dialog zum Einsatz und zu möglichen Folgen der KI-Nutzung statt.

Prof. Pinkwart stellte die verschiedenen Stationen auf dem Weg der Erstellung im Zeitrahmen von ca. sechs Monaten dar. Dabei machte er deutlich, dass der Prozess einer KI-Leitlinien-Entwicklung nie abgeschlossen sein kann, da er der schnellen Weiterentwicklung der Technologie gerecht werden müsse und so eine ständige Nachjustierung erfordere.

Die Empfehlungen der HU zur Nutzung von KI in Studienleistungen und Prüfungen beschränken sich auf generative KI. Sie haben keine bindende Wirkung, da Prüfungen in den Kompetenzbereich der Fakultäten und Prüfungsausschüsse fallen. Der Einsatz von KI in Studienleistungen und Prüfungen ist an der HU grundsätzlich erlaubt, jedoch besteht auch die Möglichkeit, für bestimmte Prüfungsformate Einschränkungen oder Verbote zu erlassen. Die Studierenden sollten über solche Sonderregelungen frühzeitig informiert werden.

Der Einsatz von KI in Prüfungen darf die Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis nicht verletzen, deshalb müssen Studierende die Verwendung von KI in ihren Arbeiten stets dokumentieren. Ein Beispiel für eine angepasste Eigenständigkeitserklärung ist in den Empfehlungen der HU enthalten. Ist von einer hohen Wahrscheinlichkeit einer unerlaubten Nutzung von KI auszugehen, sollte das Prüfungsformat überdacht werden. Bei erforderlicher Nutzung von KI hingegen sind KI-Tools kostenfrei und unter Beachtung des Datenschutzes bereitzustellen. Wird KI zur Erstellung von Prüfungsunterlagen verwendet, ist besonders auf die Einhaltung von Daten- und Urheberrechtsregelungen zu achten.

Impuls von Niels Pinkwart (HU Berlin)

Prof. Susanne Meyer (HWR Berlin)

Auch die Leitlinien für KI-basierte Anwendungen an der HWR Berlin zielen auf generative KI ab. Mit der breiten Ausrollung von ChatGPT seien an der HWR zunächst Stimmen laut geworden, die ein Verbot von KI forderten, wie dies auch einige andere Hochschulen praktizierten.

Susanne Meyer stellte die institutionelle Ausgangslage der HWR dar, die eine schnelle und konstruktive Auseinandersetzung mit KI-Leitlinien vereinfachte: z. B. das E-Learning-Zentrum, das Schreibzentrum, das Zentrum für Akademische Qualitätssicherung, eine Kommission für Lehre und Studium mit engagierten Mitgliedern sowie eine Reihe von Austauschveranstaltungen. Der in einer Arbeitsgruppe erstellte Entwurf wurde im Rahmen der Veranstaltungsreihe „Gute Lehre zukunftsfähig gestalten" diskutiert. Es wurden außerdem Rückmeldungen von Lehrenden, von der Kommission für Lehre und Studium, vom Qualitätsbeirat und von der Hochschulleitung eingeholt. Schließlich wurde das Dokument im Mai 2023 vom Akademischen Senat verabschiedet.

Auch Angebote für Studierende z. B. als ergänzende Angebote des Schreibzentrums sollen deshalb entstehen. Außerdem sollen Prüfungsregelungen, einschließlich verbindlicher Nachweis- und Zitierregeln sowie der Eigenständigkeitserklärung, angepasst werden. Langfristig sollen neue Module und/oder Studiengänge etabliert werden, die KI-Kompetenzen als Teil der „Future Skills" in die Lehre integrieren. Susanne Meyer weist in diesem Zusammenhang auch darauf hin, dass unabhängig von der Leitlinienentwicklung auch kontinuierliche Schulungen des Lehrpersonals in Bezug auf KI erforderlich sein werden. Außerdem könnte die Anschaffung von Software-Lizenzen in Erwägung gezogen werden, um den Zugang zu KI-Tools für alle zu erleichtern und zu vereinheitlichen.

In ihrer Gesamtbetrachtung der Leitlinienerstellung hob Susanne Meyer hervor, dass digitale Kompetenzen zukünftig nicht mehr ohne KI-Kompetenzen gedacht werden könnten. KI-generierte Texte würden jedoch oftmals nur den Anschein erwecken, wissenschaftliche Kriterien zu erfüllen. Ganz unabhängig von den KI-Entwicklungen bleibe das wissenschaftliche Schreiben deshalb unabdingbar für das wissenschaftliche Lernen und Arbeiten.

Florian Rampelt (KI-Campus | Stifterverband) und Susanne Meyer (HWR Berlin)

Dr. Johanna Balz (Charité - Universitätsmedizin Berlin)

Johanna Balz ging in ihrem Impuls auf die Situation an der Charité ein, die sich als medizinische Fakultät mit sehr ähnlichen Fragestellungen zu Nutzung und Einsatz von KI konfrontiert sah wie die HU und die HWR. Auch dabei zeigte sich die Herausforderung, zunächst ein Gremium zu bilden, das Fragen zum KI-Einsatz fachlich adäquat und möglichst übergreifend für alle betroffenen Institutionen der Hochschule entscheiden konnte. Die Arbeitsgruppe erhielt den Auftrag, die verschiedenen Handlungsstränge, Informationen, Herausforderungen und Chancen zum Einsatz von textgenerierenden KI-Tools auf Studium, Lehre und Forschung zu erfassen, zu prüfen, Konzepte für den Umgang zu entwickeln und diese mit allen zuständigen Stellen und Gremien abzustimmen.

In den entwickelten Regelungen schlagen die Autor:innen vor, übergreifende Qualitätsstandards und Compliance-Regelwerke zu etablieren, die sicherstellen, dass keine personenbezogenen Daten in KI-Anwendungen eingegeben werden. Das Curriculum und Lehrmethoden sollen ggf. angepasst werden, um KI sinnvoll zu integrieren, ohne dabei das kritische Denken und die unabhängige wissenschaftliche Arbeit zu beeinträchtigen. Prüfungsformate und Bewertungsmethoden sollen überdacht werden, um die Eigenleistung und das inhaltliche Verständnis zuverlässig bewerten zu können. Auch hier werden mündliche Prüfungen und praktische Tests als Möglichkeit aufgezeigt.

Johanna Balz verwies auf die aus Sicht ihrer Arbeitsgruppe erforderlichen Schulungsprogramme für Mitarbeitende, Lehrende, Forschende und Studierende der Charité. Der Aufbau von KI-Kompetenzen sei erforderlich, um die Funktionsweise von KI zu verstehen, KI sinnvoll einsetzen zu können und die Grenzen von KI zu kennen. Die Einhaltung datenschutzrechtlicher Bestimmungen wurde auch von der Charité hervorgehoben.

Die Vorgaben der Charité beinhalten die Bereitstellung von textgenerierenden KI-Programmen für Lernende und Lehrende, aber auch Plagiatschecker sollten möglichst niedrigschwellig zur Verfügung gestellt werden. Zum Umgang mit textgenerierenden KI-Programmen bei Qualifikationsarbeiten plädierte Johanna Balz ebenfalls für die Erweiterung der eidesstattlichen Erklärung um eine Kennzeichnungspflicht für verwendete KI-Programme, äußerte aber auch Zweifel, ob eine KI-Kennzeichnung in dynamischen Schreibprozessen wirklich umsetzbar sei.

Niels Pinkwart (HU Berlin) und Johanna Balz (Charité - Universitätsmedizin Berlin)

Podiumsdiskussion mit Publikumsbeteiligung

In der im Anschluss von Florian Rampeltmoderierten Fishbowl-Diskussion wurden nicht nur die Gemeinsamkeiten der Ansätze und offenen Fragen deutlich, sondern auch das rege Interesse des Publikums, das sich sehr aktiv mit einbrachte.

Generative KI bietet viele Potenziale und Einsatzmöglichkeiten für die Hochschulbildung. Ein kompetenter Umgang mit und Zugang zu KI-Tools ist erforderlich.

Der Einsatz von KI in Studium und Lehre muss geregelt und im Rahmen einer Kennzeichnungspflicht grundsätzlich transparent gemacht werden. Möglichkeiten sollten dabei mehr im Fokus stehen als Verbote.

Das selbstständige wissenschaftliche Arbeiten sollte eine wesentliche Kompetenz bleiben und niemals vollständig durch KI abgelöst werden. Gute wissenschaftliche Praxis bleibt auch in der digitalen Transformation Kernanspruch von Hochschulen.

Kooperation und Austausch zwischen den Hochschulen ist wichtig, um gemeinsam auf die neuen Anforderungen reagieren zu können und Aufwände in den einzelnen Institutionen zu reduzieren. Starke Berliner Netzwerke können dabei auch gemeinsam mit dem KI-Campus ausgebaut werden.

Anregender Austausch und hohes Interesse an Vernetzung

Die interessanten Vorträge und die anregenden Gruppendiskussionen machten deutlich, dass Hochschulen bei der Erstellung von KI-Leitlinien ähnliche Wege gehen und dass es gleichzeitig noch einige offene Fragen gibt, die institutionenübergreifend geklärt werden sollten. Entsprechend war ein hohes Interesse an weiterer Vernetzung und Kooperation erkennbar. Das Team des KI-Campus-Hubs Berlin bedankt sich bei allen Beteiligten für die zahlreiche und engagierte Teilnahme am regionalen Meetup!

Gruppendiskussion nach den Impulsvorträgen

Weiterführende Informationen

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KI-Leitlinien an Berliner Hochschulen: Wie umgehen mit ChatGPT & Co. in Studium, Lehre und Prüfungen? | AI Campus

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Am 18. Oktober 2023 fand das erste regionale Meetup des KI-Campus-Hubs Berlin statt. Akteur:innen aus Hochschulbildung und Politik diskutierten gemeinsam mit dem Publikum Leitlinien für den Einsatz von KI an Hochschulen. Xenia Zeiter, Stefan Göllner und Marina Lex berichten.

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Ein Prompt ist eine Aufforderung, die an das Large Language Modell (LLM) gerichtet ist, um eine spezifische Antwort oder eine Konversation zu generieren. Der Prompt gibt dem Modell einen Kontext oder eine Anweisung, wie es antworten soll. Prompts sollten klar und präzise formuliert sein, um die gewünschte Art von Antwort zu erhalten.

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24.10.2023

Mit schulKI kannst du für nahezu jedes Schulfach und auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen Aufgaben für deinen Unterricht generieren. Die KI erstellt dir in kürzester Zeit Mathematikaufgaben, Lückentexte, Aufgabenformate im Frage-Antwort-Format und vieles mehr! Indem du in deinem Befehl detaillierte Informationen integrierst, kannst du deine Aufgabenstellungen an das Lernniveau deiner Schüler:innen anpassen. In diesem Blogbeitrag findest du einige Beispiele für Befehlseingaben, die dir dabei helfen können, gezielten Aufgaben für deinen Unterricht zu erstellen.
Einfach Prompts können meist genügen, um erste Strukturen und Ideen für eigene Aufgabenformate zu erhalten:
Erstelle eine Aufgabe zum Thema "...".Erstelle eine Aufgabe zum Thema "..." mit Lösungen. Erstelle 5 Aufgaben zum Thema "...". Erstelle einen Lückentext zum Thema "..." mit Lösungen. Erstelle ein Quiz zum Thema "..." mit Lösungshorizont. Erstelle ein Multiple-Choice-Quiz mit 10 Fragen zum Thema "...." mit Lösungshorizont. Erstelle 5 Fragen zum Inhalt des Textes [Quelle: Lesetext]. Erstelle 10 Wahr-Falsch-Fragen zum Thema "..." mit Lösungshorizont. Erstelle 5 Übungsaufgaben zur Addition im Zahlenraum 100 mit Lösungshorizont. Formuliere ein Fallbeispiel für ein Planspiel im Fach politischer Bildung mit einer Entscheidungsfrage und zwei gegensätzlichen Parteien. Formuliere eine Diskussionsfrage zum Thema "...".

Im Anschluss kannst du diese einfachen Prompts mit differenzierenden Details auf das Lernniveau und deine individuelle Unterrichtsplanung anpassen. Folgende Elemente können dir dabei helfen:

Anzahl: wie viele Aufgaben/Fragen/Beispiele/Antwortmöglichkeiten?

Thema: das Thema genau beschreiben und eingrenzen

Aufgabentyp: Lückentext, Multiple-Choice-Aufgaben, Frage-Antwort-Format, Fallbeispiel, Rechenaufgaben etc. / Operatoren einbeziehen

Zielgruppe: Klassenstufe, Altersstufe, Sprachniveau (leicht, schwer, fachsprachlich), Fremdsprache

Fach: Unterrichtsfach, Fächerübergreifend, Projekt zum Thema "...", Wandertag zu "...", letzter Schultag "..."

Ergänzungen: Lösungshorizont, Erwartungshorizont, Bewertungsraster, Beispiellösung, Erklärungen, Hilfestellungen etc.

Solche komplexen Prompts können dann folgendermaßen formuliert werden:
Erstelle einen Multiple-Choice-Test mit 5 Fragen zum Thema "Farbenlehre" im Fach Kunst für eine 9. Klasse mit Lösungshorizont.

Erstelle einen Multiple-Choice-Test mit 5 Fragen zum Thema "Farbenlehre" im Fach Kunst für eine 9. Klasse mit Lösungshorizont.

Natürlich! Hier ist ein Multiple-Choice-Test mit 5 Fragen zum Thema "Farbenlehre" im Fach Kunst für eine 9. Klasse:

Frage 1: Welche Grundfarben gibt es in der Farbenlehre? a) Rot, Gelb, Blau b) Rot, Blau, Grün c) Orange, Violett, Grün d) Blau, Gelb, Grün

Lösung: a) Rot, Gelb, Blau

Frage 2: Was entsteht durch das Mischen von Rot und Blau? a) Gelb b) Grün c) Violett d) Orange

Lösung: c) Violett

Frage 3: Welche Farben gehören zu den Komplementärfarben? a) Rot und Orange b) Grün und Violett c) Blau und Grün d) Gelb und Orange

Lösung: b) Grün und Violett

Frage 4: Welche Farben gehören zu den warmen Farben? a) Rot, Orange, Gelb b) Blau, Grün, Violett c) Schwarz, Weiß, Grau d) Rot, Blau, Grün

Lösung: a) Rot, Orange, Gelb

Frage 5: Was ist der Unterschied zwischen Farbton und Helligkeit? a) Farbton beschreibt die Intensität einer Farbe, Helligkeit die Reinheit. b) Farbton beschreibt die Nähe zu Grau, Helligkeit die Intensität einer Farbe. c) Farbton beschreibt die Reinheit einer Farbe, Helligkeit die Nähe zu Weiß oder Schwarz. d) Farbton beschreibt die Sättigung einer Farbe, Helligkeit die Intensität.

Lösung: c) Farbton beschreibt die Reinheit einer Farbe, Helligkeit die Nähe zu Weiß oder Schwarz.

Ich hoffe, dieser Test hilft dir bei deiner Arbeit!

Tipps zur Optimierung der Aufgabenqualität

Experimentiere mit verschiedenen Eingabeformulierungen, um die besten Ergebnisse zu erzielen

Zu viele Informationen in einem Prompt können allerdings zu Schachtelsätzen führen, welche die KI schwer lesen kann.

Achte darauf nicht zu viele didaktische und methodische Anweisungen in einem Befehl zu integrieren, sondern versuche die Prompts Schritt-für-Schritt in Sequenzen zu verfeinern.

Überprüfe die generierten Aufgaben auf Genauigkeit und Klarheit.

Passe den Ton und die Formatierung der Aufgaben an, um sicherzustellen, dass sie zu deinem Unterrichtsstil passen.

Weitere Tipps zum Prompt-Writing findest du in diesem Beitrag.

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Erstellen von Aufgaben für den Unterricht mit schulKI - schulKI

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24.10.2023 Mit schulKI kannst du für nahezu jedes Schulfach und auf verschiedenen Schwierigkeitsstufen Aufgaben für deinen Unterricht generieren. Die KI erstellt dir in kürzester Zeit Mathematikaufgaben, Lückentexte, Aufgabenformate im Frage-Antwort-Format und vieles mehr! Indem du in deinem Befehl detaillierte Informationen integrierst, kannst du deine Aufgabenstellungen an das Lernniveau deiner Schüler:innen anpassen.

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Spannagl

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Welche Lernziele werden durch KI-Sprachsysteme wie ChatGPT wichtig?

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Future Skills werden definiert als Fähigkeiten, die in den nächsten fünf Jahren für das Berufsleben und/oder die gesellschaftliche Teilhabe deutlich wichtiger werden - und zwar über alle Branchen und Industriezweige hinweg.

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Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt

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Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt

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ChatGPT im Hochschulkontext – eine kommentierte Linksammlung

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ChatGPT im Hochschulkontext – eine kommentierte Linksammlung

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot? ChatGPT ist ein Chatbot, der durch künstliche Intelligenz passende Antworten auf Fragen und Aufgaben generiert und so einen menschlichen Dialog simuliert. Die Fähigkeit des Bots, lange, flüssige Texte zu so gut wie allen Themen zu generieren, ist immer wieder verblüffend, jedoch nicht immer fehlerfrei und wahr. Trotzdem scheinen die Implikationen, die diese Technologie (und vergleichbare Assistenzsysteme) sowie deren Anwendung für die gesamte Gesellschaft, insbesondere aber auch für das Bildungssystem hat, fundamental. Wir sehen diesen Blogartikel daher als Beitrag zur Orientierung und als Versuch, diesen dynamischen Diskurs in einem kuratierten Zwischenstand abzubilden. Sie finden nachfolgend die aus unserem Blickwinkel interessantesten Fakten und Fragen zum ChatGPT speziell im Hochschulkontext. Wir haben relevante Stimmen und Stimmungen, Chancen und Risiken sowie Diskussionsbedarfe aufgenommen, die zentrale Aspekte dieser Entwicklung portraitieren. Die Spannung, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und wie die Hochschulen damit umgehen (können), bleibt uns sicher noch länger erhalten, daher wird dieser Blog immer wieder erweitert bzw. aktualisiert werden [zuletzt: 7. Juni 2023]. Gibt es Artikel, die Sie in diesem Beitrag vermissen? Wir freuen uns, wenn Sie diese in einem Kommentar teilen oder uns eine E-Mail schicken. Vielen Dank!
Inhalt
Must-Reads: Die wichtigsten Publikationen zu ChatGPT im Hochschulkontext Was ist ChatGPT und wie funktioniert der Bot? ChatGPT im Hochschulbetrieb Wie gut wird ChatGPT, wie geht es weiter? Auch hier wird über ChatGPT gesprochen
Die Fähigkeiten des neuen Chatbots überraschen viele, doch für Expert:innen war diese technische Entwicklung abzusehen:

Wie gut ist ChatGPT?

Ist der Hype gerechtfertigt, handelt es sich um eine "Zeitenwende" - auch für Hochschulen?

🎦 ChatGPT: Europa darf den Anschluss nicht verpassen (26.04.2023): Video-Aufzeichnung des Ausschuss für Bildung, Forschung und Technikfolgenabschätzung im Bundestag.

📰 Zur Bedeutung von ChatGPT & der Notwendigkeit eines progressiven Umgangs mit KI-Technologien im Hochschulbereich - Ein Zwischenstand in 6 Thesen (08.02.2022): Julius-David Friedrich und Jens Tobor laden mit einer Diskussionsvorlage dazu ein, Standpunkte für dich Hochschullehre zu entwickeln.

📰 ChatGPT ist erst der Anfang (19.12.2022): Weßels et al. erläutern in diesem HFD-Blogbeitrag, wie KI-Sprachmodelle in Bildungsprozessen eingesetzt werden können und weshalb die Frage nach dem 'Ob' der Verwendung von KI-Tools längst fehl am Platz ist. Sie sagen: "Wir benötigen 'grundsanierte' neue Lehr- und Lernsettings und müssen insbesondere unsere Lehr-, Lern- und Prüfungskultur an deutschen Schulen wie auch Hochschulen überdenken."

📰 Ein Bot als Herausforderung: Chat GPT (03.01.2023): In diesem Artikel, der auch eine Linksammlung enthält, beschreibt Elke Höfler in ihrem Blog "Digitalanalog." wie ChatGPT aktuell die Gemüter erhitzt, und rät zur kritischen Reflexion. Sie sagt: "Was mich an der Diskussion um ChatGPT so verwundert (ärgern tut's mich schon lange nicht mehr), ist der Umstand, dass wir schon wieder mit einer Diskussion beginnen, die irgendwie seltsam ist."

📰 "Zeit nehmen, mit ChatGPT zu arbeiten - nicht zu spielen" (09.03.2023): Gastbeitrag von Nadine Lordick, die am Projekt KI:edu.nrw der Ruhr-Universität-Bochum (siehe Rechtsgutachten) mitarbeitet und Expertin für KI-Schreibtools ist. Sie rät Lehrenden, ernsthaft mit ChatGPT zu arbeiten und sich genau zu überlegen, wo der Einsatz in der Lehre sinnvoll ist. Beratung und Unterstützung können sie in didaktischen Einrichtungen wie Schreibzentren finden.

Viele Diskussionen und Schlagzeilen in Bezug auf ChatGPT drehen sich aktuell um Prüfungen und die Möglichkeiten von Manipulationsversuchen. Kann man erfolgsversprechende Qualifikationsarbeiten maschinell erstellen lassen? Und wenn ja - (wie) kann das verhindert werden? Verschiedene Ansätze werden diskutiert:

Darüber hinaus werden bereits technische Prüfmaßnahmen diskutiert:

Wie vielversprechend ist die Idee, KI mit KI zu bekämpfen? Erste Einschätzungen sind eher zurückhaltend:

Ein 📰 umfangreiches Rechtsgutachten des Projekts KI:edu.nrw der Ruhr-Universität Bochum und der WWU Münster kommt zum Schluss, dass KI keine Urheberschaft zugeschrieben werden kann und dass Verbote nicht zielführend sind.

Generell sind kreative, kompetenzorientierte und kommunikative Prüfungsformen von den neuen Möglichkeiten, die sich durch ChatGPT eröffnen, eher nicht betroffen. Könnte ChatGPT also den Anlass bieten, die schon länger diskutierte Umorientierung im Prüfungswesen zu realisieren?

Prof. Dr. Christian Spannnagel schlägt in einer Veröffentlichung der Pädagogischen Hochschule Heidelberg 📄 Rules for Tools vor, die verfügbare Anwendungen bis auf begründete Ausnahmen einschließen.

📰 AI transforming higher education? How a chatbot might bring the change we've all been waiting for (19.12.2022): Dolderer hofft in seinem HFD-Blogbeitrag, dass Hochschulen jetzt ihre Verantwortung gegenüber Studierenden erkennen und fragt sich, wie Studierende in der Lehre auf das vorbereiten werden können, was KI und Technologien wie ChatGPT in zehn Jahren leisten werden.

🎦 ChatGPT in der modernen Lehre (21.12.2022): In diesem einstündigen Video sprechen Doris Weßels und Katharina Zweig über Chancen und Risiken von ChatGPT in der modernen Lehre. Der Vortrag enthält Beispiele und Vorschläge, wie ChatGPT in Prüfungssituationen eingesetzt werden kann.

Viele aktuelle Berichterstattungen rund um ChatGPT konzentrieren sich auf die Überlegung, wie sich verhindern lässt, dass Studierende bei Prüfungen betrügen könnten. Dies scheint in zweierlei Hinsicht verkürzt: Zum einen sind Prüfungen nicht das einzige akademische Anwendungsfeld, und zweitens sind Studierende nicht die einzigen Anwender:innen.

Was kann ChatGPT also darüber hinaus für den akademischen Betrieb bedeuten?

📰 Das Tool deckt auf, was im Wissenschaftsbetrieb falsch läuft: In diesem Artikel in der Wirtschaftswoche (15.12.2022) erklärt Robert Lepenies, Präsident der Karlshochschule International University in Karlsruhe, dass er neben den Risiken vor allem die Chancen der neuen Sprach-KI ChatGPT im universitären Umfeld sieht. Er sagt: "Wichtig ist, dass die alten Kulturtechniken des Lesens, Schreibens und das Nachdenken im Kern erhalten bleiben - nur eben unter anderen Voraussetzungen."

📰 Studierende werden nicht dümmer durch KI, aber sie können klüger wirken, als sie sind: Robert Lepenies gab auch der Plattform watson ein Interview (10.12.2022). Er sieht herkömmliche Prüfungsformen und Hochschulen unter Druck, die sehr textbasiert arbeiten - es brauche kreative Alternativen. Er sagt: "[ChatGPT] ist ein weiteres Hilfsmittel und ein Tool, das intelligent oder weniger intelligent genutzt werden kann."

In seinem Gastbeitrag 📰 Wer hat Angst vor ChatGPT? (10.01.2023) bei Jan-Martin Wiarda fordert Jörn Schlingensiepen aus Perspektive der Ingenieurwissenschaften, sich auf Disziplinen-spezifische, relevante Kompetenzen bei der Textproduktion zu besinnen und geeignete Hilfsmitteln einzubinden: Er schreibt: "Wie bei jedem technischen Fortschritt werden sich das Vorgehen bei der Erstellung einer Arbeit und die Erwartung an das Ergebnis weiterentwickeln. Vielleicht erwarte ich von meinen Studierenden in Zukunft im Rechercheteil sogar, dass sie bewusst Zusammenfassungen von Systemen wie ChatGPT nutzen."

📰 Warum ChatGPT nicht das Ende des akademischen Schreibens bedeutet (03.01.2023): Martin Rademacher verdeutlicht, dass Bildung über KI, also ein richtiges Verständnis von Funktionsweise von KI (und Sprachgeneratoren), in Bezug auf eventuelle Befürchtungen hilft. Er sagt: "Die Gefahr liegt nicht darin, dass Textgeneratoren das akademische Schreiben obsolet machen. Die Gefahr liegt darin, dass der KI Fähigkeiten zugeschrieben werden, die diese nicht besitzt, und sie somit schlimmstenfalls zur Quelle von Desinformation wird."

📰 Wettervorhersage für die Zivilisation: In ihrem LinkedIn-Artikel (23.12.2022) schreibt Dr. Miriam Meckel, Professorin für Corporate Communication an der Universität St. Gallen, der Chat-Bot läute die nächste Generation der Internetsuche ein - Bildung müsse neu erfunden werden. Sie sagt: "Das Verständnis darüber, wie solche generativen KI-Systeme funktionieren [...] gehört ab sofort in jedes Schul- und Universitätscurriculum."

📰 Universität Tübingen beschränkt Nutzung von ChatGPT (01.02.2023): Die Universität Tübingen hat den Einsatz des Bots für Studierende und Forschende stark eingeschränkt.

📰 Ein KI-Schreibpartner als Ausweg aus der Ideenlosigkeit? (10.02.2022): In Ihrem Blogbeitrag für den KI-Campus ermutigt Prof. Dr. Doris Weßels dazu, sich auf kollaborative Schreibprozesse einzulassen. Sie sagt: "Woher jetzt spontan eine Idee nehmen, einen Aufhänger, einen passenden Einstieg für meinen Blogbeitrag für den KI-Campus? Gäbe es da nicht meine allzeit bereiten KI-Schreibpartner, wäre ich wohl zum Scheitern verurteilt."

📰 Mit ChatGPT Hausarbeit schreiben? (21.02.2023): Stimmen wissenschaftlicher Autor:innen, die ihre Einschätzungen zu ChatGPT teilen und wertvolle Argumente liefern, weshalb ChatGPT in Zukunft nicht das Generieren von Hausarbeiten übernehmen wird.

📰 KI-gestützes Schreiben im Studium der Logopädie. Ein Beitrag über Künstliche Intelligenz, Plagiat und Clinical Reasoning (Mai 2023): Der Beitrag von Prof. Dr. Wiebke Scharff Rethfeld und ChatGPT gibt einen exemplarischen Einblick in die Möglicheiten des KI-gestützten Schreibens und wirft dabei Fragen auf, die sich auch für Lehrende in Ausbildung und Studium der Logopädie sowie schließlich in der Praxis stellen.

📚 Übrigens: Auch Verlage müssen für den Umgang mit textgenerierender KI neue Regeln finden. Der renommierte britische Wissenschaftsverlag Cambridge University Press hat ein Regelwerk aufgestellt (14.03.2023), das inhaltlich stark dem Rechtsgutachten der Ruhr-Universität Bochum ähnelt.

Zeit- und Ressourcenmanagement ist ein wichtiges Thema an Universitäten. Könnte die KI Lehrende entlasten - etwa bei Vorbereitung, Erstellung von Folien, gar Korrekturen - und dadurch mehr Ressourcen für die persönliche Betreuung schaffen?

📰 „ChatGPT als Lernwerkzeug: Wer trainiert hier wen?" (10.05.2023): Dr. Wolfgang König erläutert in diesem kurzen Beitrag, wie ChatGPT als ein effektives Lernwerkzeug eingesetzt werden kann.

📰 „Lernziele in der Ausbildung mit ChatGPT erreichen?!" (09.05.2023): Wie ChatGPT in der Ausbildungspraxis konkret dabei helfen kann, Lernziele zu erreichen erläutert Dr. Wolfgang König in diesem Beitrag.

In diesem Interview mit heise online 📰 "Wie ChatGPT die Lehre verändert" (16.01.2023) schlägt Robert Lepenies vor, dass ChatGPT die akademische Selbstverwaltung unterstützten könnte, etwa durch Entwürfe für Modulbeschreibungen.

In ihrem Podcast 🎙️ # How to ChatGPT (12.01.2022) skizzieren Prof. Dr. Rafaela Kraus und Prof. Dr. Carola Jungwirth, wie künstliche Intelligenz eine Verabschiedung des Frontalunterrichts bedeuten und den Dialog zwischen Lehrenden und Studierenden bis hin zum "Reverse Mentoring" stärken könnte.

"Questioning is the new answering", lautet ein Fazit aus einer Diskussionsrunde der niederländischen Organisation SURF, die im Blogbeitrag 📰 Education experts discuss ChatGPT: ‚An extra classmate has joined the class' (19.01.2022) zusammengefasst wurde.

Im Talk 🎙️ Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule des Deutschlandfunks spielen Individualisierung und Bedarfsorientierung ebenfalls eine wichtige Rolle - könnte ChatGPT dazu beitragen, "Flipped Classrooms" mit individualisiertem Input und anschließenden Diskussionen in Klassen oder Seminaren noch besser zu realisieren? Auch Potenziale für Inklusion und Barrierefreiheit werden diskutiert.

🎦 "chatGPT in der Hochschul-Lehre mit Sandra Niedermeier, Andreas Wittke und Christian Spannagel" (17.01.2023): Einstündiger Talk mit Expert:innen aus dem Hochschulkontext. Sie ordnen die aktuellen Entwicklungen konstruktiv ein, auch mit Blick auf Potenziale für die Entlastung der akademischen Verwaltung, und überlegen u.a., inwieweit Chatbots wie ChatGPT zur Inklusion beitragen können - oder diese verhindern.

📰 Übersicht zu ChatGPT im Kontext der Hochschullehre (Januar 2023) In diesem Grundlagentext von Gunda Mohr et al. (Universität Hamburg) werden Chancen und Risiken von ChatGPT abgewogen. Zudem werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie ChatGPT in der Lehre eingesetzt werden kann.

In seinem Blogbeitrag 📰 ChatGPT und die Zukunft des Lernens - Evolution statt Revolution (24.01.2023) diskutiert Prof. Dr. Christian Spannagel (PH Heidelberg) verschiedene Ansätze im Umgang mit kognitiven Werkzeugen mit Blick auf den Kompetenzerwerb.

Selten hat ein Thema aus dem Bereich digitale Bildung innerhalb kurzer Zeit so viel Aufmerksamkeit erfahren. Die Schlagzeilen reichweitenstarker Medien aus den vergangenen Wochen zeigen, wie hoch die Wogen zum Teil schlagen:

Das Argument, dass ChatGPT nicht gut genug oder nur für begrenzte Zeit frei zugänglich sei, trägt womöglich nur kurz:

📰 ChatGPT nur ein Vorgeschmack - "GPT-4 wird ein Monster" (26.12.2022) Gary Marcus prognostiziert, dass der Nachfolger, GPT-4, ChatGPT "völlig in den Schatten stellen", aber dennoch die gleichen Schwachstellen wie sein Vorgänger haben wird: Dem KI-Modell fehlt ein grundlegendes Verständnis für die Welt, sodass es weiter hanebüchene, gefährliche und subtile Falschaussagen geben wird.

📰 Microsoft will ChatGPT in seine Cloud-Dienste übernehmen (17.01.2023) - im selben Zuge kündigte Investor Microsoft einen verwantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz an.

Ob Hype oder nicht - ChatGPT wird nicht wieder verschwinden, auch nicht von der Landkarte des Bildungsdiskurses. Nicht zuletzt, weil zahlreiche Aspekte berührt werden, die uns in Diskussionen und Agenden rund um digitale Hochschulbildung schon länger beschäftigen:

Wie können zeitgemäße, kompetenzorientierte Prüfungsformate aussehen, die Feedback vermitteln und digitale Kompetenzen einschließen?

Wie können digitale Kompetenzen flexibel und entwicklungsoffen in Curricula verankert werden?

Welche Kompetenzen und Aufgabenfelder sollten für Lehrende im Mittelpunkt stehen?

Weitere Diskussionspunkte könnten lauten:

Wissensmanagement ist ein großes und schwieriges Thema, sowohl in der Forschung (was durch die Vielzahl an Publikationen zum Thema verdeutlicht wird) als auch in der Lehre (u.a. im Open-Educational-Resources-Diskurs). Kann ChatGPT diesbezüglich entlasten, oder trägt der Bot zu einer weiteren Informationsüberflutung (mit gesteigertem Überprüfungsbedarf) bei?

Auch im Diskursfeld der wertebasierten KI sind viele Fragen noch unbeantwortet.

Social Media

Relevante Hashtags lauten: #ChatGPT, #ChatGPT3, #ChatGPT4, #openAI, #lernenmitKI; #KI

@learnGPT: Unter diesem Handle werden Tipps für einen poduktiven Umgang mit ChatGPT gesammelt

Weitere Linksammlungen

Events

Communities, Vernetzung

💬 Diskussionskanal auf Mattermost
💜 Virtuelles Kompetenzzentrum - Schreiben, lehren und lernen mit KI - Tools und Techniken für Bildung und Wissenschaft (VK:KIWA) 💬 ChatGPT-Community auf Discord
Auch der 🚀 European Digital Education Hub (EDEH) bietet Aktivitäten zum Thema AI an
(Bitte beachten Sie, dass Sie ein registriertes Mitglied von EDEH sein müssen, um an diesen Aktivitäten teilnehmen zu können. Hier finden Sie den Link zur Anmeldung.)

Die Präsentationen zu einem Webinar finden Sie hier.

Eine Online-Arbeitsgruppe wird im Februar die Arbeit aufnehmen und ca. sechs Monate laufen ( Call for participants, Deadline 31.01.2023).

„Ask Me Anything"-Session mit Manuel Dolderer am 02.02.2023, 12:00 Uhr.

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ChatGPT im Hochschulkontext - eine kommentierte Linksammlung - Hochschulforum Digitalisierung

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot?

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Spannagl

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ChatGPT und die Hochschullehre - Ideen zum Umgang vor allem beim Prüfen

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ChatGPT und die Hochschullehre - Ideen zum Umgang vor allem beim Prüfen

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hochschuldidaktik-online | Dr. Ulrike Hanke

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ChatGPT und die Hochschullehre - Ideen zum Umgang vor allem beim Prüfen

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Rechtssichere Hochschulprüfungen mit und trotz generativer KI

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Rechtssichere Hochschulprüfungen mit und trotz generativer KI

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Deutschland

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Sprachassistenzen als Chance für die Hochschullehre

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Sprachassistenzen als Chance für die Hochschullehre

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MOOC Spannagl

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The AI Campus is the learning platform for artificial intelligence with free online courses, videos and podcasts in various topics of AI and data literacy. As an R&D project, the AI Campus is funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF).

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Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden

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Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden

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Empfehlungen der Hochschulkonferenz Digitales Lehren, Lernen und Prüfen an Hochschulen

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Empfehlungen der Hochschulkonferenz Digitales Lehren, Lernen und Prüfen an Hochschulen

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Schule und KI –Ein praxisorientierter Leitfaden

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Schule und KI –Ein praxisorientierter Leitfaden

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Bernhard Gmeiner

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Wie wird beim Einsatz von KI-Tools Prüfungsgerechtigkeit garantiert?

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Wie wird beim Einsatz von KI-Tools Prüfungsgerechtigkeit garantiert?

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Wie wird beim Einsatz von KI-Tools Prüfungsgerechtigkeit garantiert?

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Welche Implikationen ergeben sich durch KI-Tools für die Prüfungskultur?

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Wie können Anforderungen an den Einsatz von KI-Tools transparent kommuniziert werden?

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Wie können Anforderungen an den Einsatz von KI-Tools transparent kommuniziert werden?

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Wie können Anforderungen an den Einsatz von KI-Tools transparent kommuniziert werden?

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Warum und wie können Prüfungen durch KI-Sprachassistenzen anspruchsvoller gestaltet werden?

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Warum und wie können Prüfungen durch KI-Sprachassistenzen anspruchsvoller gestaltet werden?

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Warum und wie können Prüfungen durch KI-Sprachassistenzen anspruchsvoller gestaltet werden?

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Wie wirken sich KI-Tools auf die Beurteilung von Prüfungen aus?

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Wie wirken sich KI-Tools auf die Beurteilung von Prüfungen aus?

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Wie wirken sich KI-Tools auf die Beurteilung von Prüfungen aus?

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Digitale Lerndiagnose: „Test ohne Noten“

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Digitale Lerndiagnose: „Test ohne Noten“

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Patrick Bronner

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Artikel

Patrick Bronner

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Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung

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Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung

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WHITEPAPER | OKTOBER 2020

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Bei SoekiaGPT kann man einem Sprachmodell beim Arbeiten zusehen. 

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Bei SoekiaGPT kann man einem Sprachmodell beim Arbeiten zusehen. 

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#SoekiaGPT wird speziell für den Unterricht entwickelt. Man kann dort die Grundfunktionen von Chatbots nachvollziehen.

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SoekiaGPT - Das didaktische Sprachmodell

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SoekiaGPT ist ein Textgenerator speziell für den Unterricht. Mit SoekiaGPT kannst Du hinter die Kulissen schauen und damit einige Grundprinzipien von Textgeneratoren wie ChatGPT kennenlernen.

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Learning Analytics für Lehrkräfte | AI Campus

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Im Online-Kurs steigst du in das Thema Learning Analytics ein und erfährst, was das für dich als Lehrer:in bedeutet. Jetzt loslegen!

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Verfahrensregelungen an Höheren Schulen - ein Vergleich

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Verfahrensregelungen an Höheren Schulen - ein Vergleich

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI?

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Im Sokratischen Gespräch mit einem Chatbot

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Im Sokratischen Gespräch mit einem Chatbot

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In einer zunehmend digitalisierten Bildungswelt stehen Studierende vor der Verlockung, generative KI-Tools wie ChatGPT als bequeme Lösungen für ihre akademischen Anforderungen zu nutzen. Doch birgt diese Vorgehensweise die Gefahr, den Bildungsprozess zu untergraben. Katharina Opper, Bildungswissenschaftlerin und E-Learning-Entwicklerin, beschäftigt sich deshalb mit einer innovativen Herangehensweise: Wie können generative KI-Modelle nicht nur Antworten liefern, sondern Studierende auch dazu anreizen, ihr kritisches Denken zu fördern und Wissen interaktiv zu erarbeiten? Inspiration bietet die sokratische Gesprächsführung, die Fragen stellt, ohne Antworten zu liefern. Indem generative KI durch gezielte Fragen Studierende dazu anregt, ihre Gedanken zu ordnen und zu begründeten Haltungen zu gelangen, lässt sich dieses etablierte sokratische Gesprächsmodell auch im digitalen Zeitalter neu interpretieren und nutzen.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: ein Studierender sitzt am Schreibtisch, dieses Semester steht eine Hausarbeit an. Das Thema lautet „Geschlechterrollen in den Medien". Ein Griff zum Smartphone, ein schneller Befehl an ChatGPT und - voilà - eine komplette Ausarbeitung erscheint auf dem Bildschirm.

Was für ein Segen für den Studierenden! Für Lehrende wiederum keine schöne Vorstellung. Untergräbt diese Art der Abkürzung über ChatGPT doch jeden akademischen Anspruch an Bildung und Lernen.

Was aber, wenn man generative KI-Tools nicht als bloße Antwortmaschinen nutzt, sondern als Impulsgeber für kritisches Denken? Der Schlüssel liegt in der Umkehrung des gewohnten Prozesses: Nicht das KI-Tool liefert Fertiges, sondern fordert die Studierenden heraus, selbstständig zu denken. Statt Antworten zu konsumieren, erarbeiten sie Wissen interaktiv.

Wie genau kann eine generative KI, die doch so einfach vermeintliche Lösungen ausspuckt, Studierende zum Lernen anregen?

Das Prinzip des Fragenstellens ohne selbst Antworten zu liefern, kennen wir aus der Philosophie. Sokrates war bekannt für diese Methode der Gesprächsführung, die durch Nelson und Heckmann weiterentwickelt wurde und heute auch in der Psychologie und Pädagogik eingesetzt wird (Horster, 1994).

Mithilfe der sokratischen Gesprächsmethode entlarven Teilnehmende sogenannte „ Windeier". Damit sind Begriffe gemeint wie Freiheit, Bildung oder Wahrheit, die im Alltag oft unbedacht verwendet werden. Leicht werden sie zu Worthülsen, die wir nicht genauer hinterfragen oder reflektieren (Horster, 1994, S. 7; S. 125). Sokratische Gespräche gehen diesen „Windeiern" auf den Grund: Was meinen wir genau, wenn wir über „Bildung" sprechen, was bedeutet sie für uns?

Generative KI-Modelle ermöglichen eine Neuinterpretation der sokratischen Methode im digitalen Zeitalter. Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich eine Eingabeaufforderung (Prompt) entwickelt, mithilfe derer generative KI gezielte Fragen stellt, statt Antworten zu liefern. So wird ein Raum geschaffen, in dem Studierende ihre Gedanken im Prozess des Schreibens ordnen und zu einer begründeten Haltung gelangen können. Diese Form der Interaktion könnte nicht nur das kritische Denken fördern, sondern auch die Fähigkeit, Wissen selbst zu konstruieren und zu reflektieren.

Ein wesentlicher Vorteil dieser Herangehensweise ist, dass die Eigenleistung der Studierenden im Vordergrund steht. Mit KI als Wegweiser statt als Antwortgeber werden die Studierenden zu selbständigem Denken angeregt.

Generative KI-Modelle arbeiten mit Wortwahrscheinlichkeiten. Sie lernen mithilfe großer Mengen an Trainingsdaten, wie Sprache typischerweise verwendet wird. Sie erkennen, dass nach „Frühstück" oft Wörter wie „Kaffee" oder „Eier" folgen. So soll Sprache möglichst natürlich reproduziert werden (Salden, 2023, S. 7).

Damit sind die Modelle anfällig für das Phänomen des „Halluzinierens". Dabei erscheinen die Antworten des KI-Modells plausibel, sind aber inhaltlich nicht korrekt. Gerade Lernende, die sich in ein neues Thema einarbeiten, können möglicherweise nicht einschätzen, ob die Ausgabe eines Chatbots inhaltlich korrekt ist.

Im Sokratischen Gespräch jedoch hat das KI-Modell nicht die Aufgabe, Informationen zu liefern, sondern Rückfragen zu stellen. Studierende sind in diesem Setting weniger anfällig für die unkritische Übernahme von Fehlinformationen.

Nehmen wir das eingangs beschriebene Szenario und drehen es um. Der Studierende gibt den von mir erstellten Prompt „Sokratisches Gespräch mit KI" ein und wird nach dem Gesprächsthema gefragt. Der Dialog zwischen dem Studierenden und dem Chatbot, in diesem Fall ChatGPT, könnte folgendermaßen weiterlaufen:
Studierend er Chatbot Studierende r: Na ja, ich sehe zum Beispiel im Baumarkt häufig Werbung, die ganz schön viele Klischees bedient. Der Mann mit der Bohrmaschine in der Hand, der Mann am Grill, die Frau wiederum strahlend mit einem besonders wirksamen Putzmittel in der Hand. Chatbot Studierende r: Sehr platt und in meinem Umfeld auch gar nicht wirklich zutreffend. : Wie empfinden Sie persönlich diese Darstellungen, wenn Sie solche Werbung sehen? Studierende r: Vielleicht, weil die Produkte so besser verkauft werden und bei der Zielgruppe besser ankommen. : Können Sie ein konkretes Beispiel oder eine persönliche Erfahrung nennen, die Ihre Wahl dieses Themas beeinflusst hat? ... : Ich möchte über das Thema „Geschlechterrollen in den Medien" sprechen.
Chatbot: Was glauben Sie, warum solche klischeehaften Darstellungen in der Werbung nach wie vor verwendet werden?

Chatbot: Welche Wirkung könnte das kontinuierliche Anzeigen solcher Geschlechterklischees auf die Gesellschaft haben?

Die Fragen nehmen ihren Ausgangspunkt in persönlichen Erfahrungen oder konkreten Beispielen, etwa der klischeebeladenen Werbung im Baumarkt. Im Gesprächsverlauf fragt der Chatbot dann zum Beispiel, warum eine solche Werbung eingesetzt wird. So nähert sich der Studierende dem Kern seines Themas und leuchtet verschiedene Perspektiven und Aspekte aus.

Die Rolle der Lehrenden ist damit keineswegs durch KI ersetzt. Ihre Aufgabe liegt in der Begleitung des Lernprozesses. Eine didaktische Umsetzungsmöglichkeit kann so aussehen (siehe Abb.1):

Abb. 1: Lernphasen des Sokratischen Gesprächs mit KI

1. Information: Die Studierenden erhalten zunächst eine Einführung zur Funktionsweise generativer KI, sowie zu den Lernzielen und dem Ablauf eines Sokratischen Gesprächs.

2. Sokratisches Gespräch: Studierende treten in den Dialog mit einem KI-Sprachmodell.

3. Reflexion: Studierende vergleichen ihre Gedanken und Schlussfolgerungen mit vorhandener Literatur und Forschung.

4. Diskussion: Gemeinsam mit Peers und Lehrenden diskutieren die Studierenden die Erfahrungen aus dem Sokratischen Gespräch. Dies geschieht sowohl auf der thematischen Ebene als auch auf der technologischen. Etwaige Unzulänglichkeiten des Chatbots können dabei einen guten Ausgangspunkt für eine Diskussion über die Grenzen und Potenziale von KI in der Bildung darstellen.

Für meine Masterarbeit an der FernUniversität in Hagen erforsche ich durch die Befragung von Lehrenden und die Erprobung mit Studierenden, inwieweit das Sokratische Gespräch mit KI kritisches Denken unterstützen kann.

„Der Clou - wenn man so will - ist, dass die KI keine Antworten geben soll, sondern durch Fragen zur Reflexion anleitet. KI ist also nicht der halluzinierende ‚Lehrer', sondern unsere Tandempartnerin. Für mich hat es sehr gut geklappt und war eine meiner kleinen Aha-Methoden."

Andreas Giesbert, Fachmediendidaktiker an der FernUniversität in Hagen

Nachdem ein erster Prototyp des Sokratischen Gesprächs mit KI durch verschiedene Lehrende getestet wurde, folgt nun die Durchführung mit Studierenden des Bachelors Bildungswissenschaft an der FernUniversität. In einem gemeinsamen Online-Projektseminar durchlaufen die Studierenden die vier Lernphasen.

Auch im Rahmen einer Session des Barcamps „KI in der Hochschullehre - Beispiele aus der Praxis" am 27.11.2023, das e-teaching.org in Kooperation mit dem KI Campus durchführt, wird das Sokratische Gespräch mit KI durchgeführt und diskutiert.

Abbildung 2: Gesprächsbeginn mit ClaudeInstant - über meinen Sokratischen Chatbot auf poe.com (eigener Screenshot)

Probieren Sie das Sokratische Gespräch mit KI doch gleich selbst einmal aus!
Auf der Plattform Poe habe ich den Sokratischen Chatbot für ChatGPT, Claude und Llama erstellt. Die Plattform erfordert zum Start der Chats eine Registrierung, diese ist jedoch kostenfrei.

Die besten Ergebnisse für diesen Anwendungsfall erreichen Sie aktuell mit Claude oder ChatGPT 4.0.

Über den Link gelangen Sie zu meinem Profil und zu den verschiedenen KI-Modellen: https://poe.com/kaop5

Mich interessiert, welche Erfahrungen Sie mit dem Sokratischen Gespräch machen, auf welche Überraschungen oder Hürden Sie treffen.
Nehmen Sie sich doch kurz Zeit für meine anonyme Befragung:

Dort finden Sie auch meinen Prompt „Sokratisches Gespräch mit KI".

Horster, D. (1994). Das sokratische Gespräch in Theorie und Praxis. Leske + Budrich.

Salden, P. (2023). Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung. Zentrum für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum. https://doi.org/10.13154/294-9734

In einer zunehmend digitalisierten Bildungswelt stehen Studierende vor der Verlockung, generative KI-Tools wie ChatGPT als bequeme Lösungen für ihre akademischen Anforderungen zu nutzen. Doch birgt diese Vorgehensweise die Gefahr, den Bildungsprozess zu untergraben. Katharina Opper, Bildungswissenschaftlerin und E-Learning-Entwicklerin, beschäftigt sich deshalb mit einer innovativen Herangehensweise: Wie können generative KI-Modelle nicht nur Antworten liefern, sondern Studierende auch dazu anreizen, ihr kritisches Denken zu fördern und Wissen interaktiv zu erarbeiten? Inspiration bietet die sokratische Gesprächsführung, die Fragen stellt, ohne Antworten zu liefern. Indem generative KI durch gezielte Fragen Studierende dazu anregt, ihre Gedanken zu ordnen und zu begründeten Haltungen zu gelangen, lässt sich dieses etablierte sokratische Gesprächsmodell auch im digitalen Zeitalter neu interpretieren und nutzen.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: ein Studierender sitzt am Schreibtisch, dieses Semester steht eine Hausarbeit an. Das Thema lautet „Geschlechterrollen in den Medien". Ein Griff zum Smartphone, ein schneller Befehl an ChatGPT und - voilà - eine komplette Ausarbeitung erscheint auf dem Bildschirm.

Was für ein Segen für den Studierenden! Für Lehrende wiederum keine schöne Vorstellung. Untergräbt diese Art der Abkürzung über ChatGPT doch jeden akademischen Anspruch an Bildung und Lernen.

Was aber, wenn man generative KI-Tools nicht als bloße Antwortmaschinen nutzt, sondern als Impulsgeber für kritisches Denken? Der Schlüssel liegt in der Umkehrung des gewohnten Prozesses: Nicht das KI-Tool liefert Fertiges, sondern fordert die Studierenden heraus, selbstständig zu denken. Statt Antworten zu konsumieren, erarbeiten sie Wissen interaktiv.

Wie genau kann eine generative KI, die doch so einfach vermeintliche Lösungen ausspuckt, Studierende zum Lernen anregen?

Das Prinzip des Fragenstellens ohne selbst Antworten zu liefern, kennen wir aus der Philosophie. Sokrates war bekannt für diese Methode der Gesprächsführung, die durch Nelson und Heckmann weiterentwickelt wurde und heute auch in der Psychologie und Pädagogik eingesetzt wird (Horster, 1994).

Mithilfe der sokratischen Gesprächsmethode entlarven Teilnehmende sogenannte „ Windeier". Damit sind Begriffe gemeint wie Freiheit, Bildung oder Wahrheit, die im Alltag oft unbedacht verwendet werden. Leicht werden sie zu Worthülsen, die wir nicht genauer hinterfragen oder reflektieren (Horster, 1994, S. 7; S. 125). Sokratische Gespräche gehen diesen „Windeiern" auf den Grund: Was meinen wir genau, wenn wir über „Bildung" sprechen, was bedeutet sie für uns?

Generative KI-Modelle ermöglichen eine Neuinterpretation der sokratischen Methode im digitalen Zeitalter. Im Rahmen meiner Masterarbeit habe ich eine Eingabeaufforderung (Prompt) entwickelt, mithilfe derer generative KI gezielte Fragen stellt, statt Antworten zu liefern. So wird ein Raum geschaffen, in dem Studierende ihre Gedanken im Prozess des Schreibens ordnen und zu einer begründeten Haltung gelangen können. Diese Form der Interaktion könnte nicht nur das kritische Denken fördern, sondern auch die Fähigkeit, Wissen selbst zu konstruieren und zu reflektieren.

Ein wesentlicher Vorteil dieser Herangehensweise ist, dass die Eigenleistung der Studierenden im Vordergrund steht. Mit KI als Wegweiser statt als Antwortgeber werden die Studierenden zu selbständigem Denken angeregt.

Generative KI-Modelle arbeiten mit Wortwahrscheinlichkeiten. Sie lernen mithilfe großer Mengen an Trainingsdaten, wie Sprache typischerweise verwendet wird. Sie erkennen, dass nach „Frühstück" oft Wörter wie „Kaffee" oder „Eier" folgen. So soll Sprache möglichst natürlich reproduziert werden (Salden, 2023, S. 7).

Damit sind die Modelle anfällig für das Phänomen des „Halluzinierens". Dabei erscheinen die Antworten des KI-Modells plausibel, sind aber inhaltlich nicht korrekt. Gerade Lernende, die sich in ein neues Thema einarbeiten, können möglicherweise nicht einschätzen, ob die Ausgabe eines Chatbots inhaltlich korrekt ist.

Im Sokratischen Gespräch jedoch hat das KI-Modell nicht die Aufgabe, Informationen zu liefern, sondern Rückfragen zu stellen. Studierende sind in diesem Setting weniger anfällig für die unkritische Übernahme von Fehlinformationen.

Nehmen wir das eingangs beschriebene Szenario und drehen es um. Der Studierende gibt den von mir erstellten Prompt „Sokratisches Gespräch mit KI" ein und wird nach dem Gesprächsthema gefragt. Der Dialog zwischen dem Studierenden und dem Chatbot, in diesem Fall ChatGPT, könnte folgendermaßen weiterlaufen:
Studierend er Chatbot Studierende r: Na ja, ich sehe zum Beispiel im Baumarkt häufig Werbung, die ganz schön viele Klischees bedient. Der Mann mit der Bohrmaschine in der Hand, der Mann am Grill, die Frau wiederum strahlend mit einem besonders wirksamen Putzmittel in der Hand. Chatbot Studierende r: Sehr platt und in meinem Umfeld auch gar nicht wirklich zutreffend. : Wie empfinden Sie persönlich diese Darstellungen, wenn Sie solche Werbung sehen? Studierende r: Vielleicht, weil die Produkte so besser verkauft werden und bei der Zielgruppe besser ankommen. : Können Sie ein konkretes Beispiel oder eine persönliche Erfahrung nennen, die Ihre Wahl dieses Themas beeinflusst hat? ... : Ich möchte über das Thema „Geschlechterrollen in den Medien" sprechen.
Chatbot: Was glauben Sie, warum solche klischeehaften Darstellungen in der Werbung nach wie vor verwendet werden?

Chatbot: Welche Wirkung könnte das kontinuierliche Anzeigen solcher Geschlechterklischees auf die Gesellschaft haben?

Die Fragen nehmen ihren Ausgangspunkt in persönlichen Erfahrungen oder konkreten Beispielen, etwa der klischeebeladenen Werbung im Baumarkt. Im Gesprächsverlauf fragt der Chatbot dann zum Beispiel, warum eine solche Werbung eingesetzt wird. So nähert sich der Studierende dem Kern seines Themas und leuchtet verschiedene Perspektiven und Aspekte aus.

Die Rolle der Lehrenden ist damit keineswegs durch KI ersetzt. Ihre Aufgabe liegt in der Begleitung des Lernprozesses. Eine didaktische Umsetzungsmöglichkeit kann so aussehen (siehe Abb.1):

Abb. 1: Lernphasen des Sokratischen Gesprächs mit KI

1. Information: Die Studierenden erhalten zunächst eine Einführung zur Funktionsweise generativer KI, sowie zu den Lernzielen und dem Ablauf eines Sokratischen Gesprächs.

2. Sokratisches Gespräch: Studierende treten in den Dialog mit einem KI-Sprachmodell.

3. Reflexion: Studierende vergleichen ihre Gedanken und Schlussfolgerungen mit vorhandener Literatur und Forschung.

4. Diskussion: Gemeinsam mit Peers und Lehrenden diskutieren die Studierenden die Erfahrungen aus dem Sokratischen Gespräch. Dies geschieht sowohl auf der thematischen Ebene als auch auf der technologischen. Etwaige Unzulänglichkeiten des Chatbots können dabei einen guten Ausgangspunkt für eine Diskussion über die Grenzen und Potenziale von KI in der Bildung darstellen.

Für meine Masterarbeit an der FernUniversität in Hagen erforsche ich durch die Befragung von Lehrenden und die Erprobung mit Studierenden, inwieweit das Sokratische Gespräch mit KI kritisches Denken unterstützen kann.

Nachdem ein erster Prototyp des Sokratischen Gesprächs mit KI durch verschiedene Lehrende getestet wurde, folgt nun die Durchführung mit Studierenden des Bachelors Bildungswissenschaft an der FernUniversität. In einem gemeinsamen Online-Projektseminar durchlaufen die Studierenden die vier Lernphasen.

Auch im Rahmen einer Session des Barcamps „KI in der Hochschullehre - Beispiele aus der Praxis" am 27.11.2023, das e-teaching.org in Kooperation mit dem KI Campus durchführt, wird das Sokratische Gespräch mit KI durchgeführt und diskutiert.

Abbildung 2: Gesprächsbeginn mit ClaudeInstant - über meinen Sokratischen Chatbot auf poe.com (eigener Screenshot)

Probieren Sie das Sokratische Gespräch mit KI doch gleich selbst einmal aus!
Auf der Plattform Poe habe ich den Sokratischen Chatbot für ChatGPT, Claude und Llama erstellt. Die Plattform erfordert zum Start der Chats eine Registrierung, diese ist jedoch kostenfrei.

Die besten Ergebnisse für diesen Anwendungsfall erreichen Sie aktuell mit Claude oder ChatGPT 4.0.

Über den Link gelangen Sie zu meinem Profil und zu den verschiedenen KI-Modellen: https://poe.com/kaop5

Mich interessiert, welche Erfahrungen Sie mit dem Sokratischen Gespräch machen, auf welche Überraschungen oder Hürden Sie treffen.
Nehmen Sie sich doch kurz Zeit für meine anonyme Befragung:

Dort finden Sie auch meinen Prompt „Sokratisches Gespräch mit KI".

Horster, D. (1994). Das sokratische Gespräch in Theorie und Praxis. Leske + Budrich.

Salden, P. (2023). Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung. Zentrum für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum. https://doi.org/10.13154/294-9734

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Im Sokratischen Gespräch mit KI - Hochschulforum Digitalisierung

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In einer zunehmend digitalisierten Bildungswelt stehen Studierende vor der Verlockung, generative KI-Tools wie ChatGPT als bequeme Lösungen für ihre akademischen Anforderungen zu nutzen. Doch birgt diese Vorgehensweise die Gefahr, den Bildungsprozess zu untergraben.

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How do I give feedback to 100+ students?

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How do I give feedback to 100+ students?

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Feedback

Purposeful, efficient, effective instruction. That's the holy grail of our work as teachers.

We teach. Then, we assess what we taught. Then, we reflect and make decisions on our instruction going forward.

Whether it's whole class, small group, or one-on-one instruction, our job as teachers is in a constant state of reflection and growth.

That's what makes it exciting but it also makes it an incredibly overwhelming and daunting task. Especially when we teach multiple classes of 30+ students. How do we modify our instructions to meet ALL of their needs? How do we make the most of our time and theirs?

That's what we want to tackle with you.

As part of the EfficienTEACH project, we are looking at assessment and the feedback we can provide in the most manageable, effective and efficient way possible.

TABLE OF CONTENTS (click to navigate)

Big picture feedback for the whole class

What is big-picture feedback for the whole class?

With any sort of student work, you can look at all of it as a whole to see patterns. Tendencies. It could be mistakes or misinterpretations that everyone is making. It could even be something positive -- where the whole class is doing something really, really well!

If you see a pattern across all of the students in your class, there's NO need to write the same comment in the student work over and over and over again. (Unless you have a really good reason to.)

Instead, share feedback on those whole-class tendencies with the whole class. This means that you provide the feedback once -- instead of once per student -- saving you time.

Ways to provide big-picture feedback to the whole class ...

Recorded instructional videos -- Record a video to give the whole-group feedback. Sometimes, a recorded video is a more efficient/effective way of demonstrating something because you can edit out dead space. Also, sometimes, the demo is clearer the way you create the video than it would be in person.

You can record these videos through a screen recording tool like Screencastify or Loom. You can use Flip (formerly Flipgrid) to record with your camera and/or show your screen (plus, with Flip, you can add images and do split screen).

To deliver them to students, you could put them in your learning management system (LMS) or wherever you share links with students. Or it could make sense to show the video in class. If the video

Triaged individual feedback

What is triaged individual feedback?

The idea of triage is one that you'll see in hospitals when there's a catastrophic event.

When the emergency room has more patients than it can handle at once, they'll do an initial patient assessment to determine the severity of their injuries. They'll treat the most life-threatening injuries first and work their way down to the least severe.

Sometimes, student work has more points of feedback that we, as teachers, want to give students than they can really truly digest. Sure, we feel this burning desire to mark all of the comma splices and the verb conjugation errors and the failures to carry the one. But if a student sees a page that's dripping in red ink (or the digital equivalent), it might be overwhelming and they might not read anything. Or it might discourage them and do more harm than good.

Triaged individual feedback can help. Instead of marking everything, scan the student's work and pick out one thing (or two things or three things, depending on the activity, the student, and the length of the assignment). Give the student some actionable feedback on the focus points. Then, leave the rest of the feedback for another day.

Are we forsaking the student and their growth by doing this? Quite the opposite. We're empowering the student to improve on one or two things instead of overwhelming them with more things than they can internalize.

Ways to triage individual feedback

Student self-provided feedback

What is student self-provided feedback?

If the student only gets feedback from the teacher, the teacher becomes the bottleneck.

We teachers can only grade so many papers, write so many comments, provide so much feedback. No matter how many students you have, there will always be more of them than there are of us.

And it can push us to our breaking point.

Plus, isn't it better to help students to become self-sufficient? To help them to learn how to evaluate themselves and their work, to improve it, and to judge the results? When you do that, your classroom becomes more student-centered (and less teacher-centered). They don't need us as much to get the job done.

And that's the point.

Ways to encourage student self-provided feedback

Peer Feedback

What it is peer feedback?

As teachers, we strive to provide our students with quality feedback on their work. Getting feedback from their teacher is useful but getting feedback from their peers can be even more powerful. With peer feedback students provide feedback to one another using a protocol, sentence frames, or rubric. It's powerful because their audience has gone beyond the teacher and students get a chance to see the work that their classmates are producing as well their own.

Does this take trust and a community built on relationships? Of course, but if you can get your students to be able to give each other constructive feedback you'll not only be providing them with a lifeskill you'll also be saving yourself a lot of time.

Ways to encourage peer feedback

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©2023 Ditch That Textbook by Matt Miller.

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How do I give feedback to 100+ students?

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Purposeful, efficient, effective instruction. That's the holy grail of our work as teachers. We teach. Then, we assess what we taught. Then, we reflect

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Können KI-Systeme auf OER zurückgreifen, um Modelle zu trainieren? Darf ich beim KI-Einsatz fremde Inhalte zum Prompten nutzen?

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Vom ABC zu AI: KI in Schule und Unterricht

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Vom ABC zu AI: KI in Schule und Unterricht

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Vom ABC zu AI: KI in Schule und Unterricht

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Handreichungen zum Einsatz alternativer Prüfungsformate 

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Handreichungen zum Einsatz alternativer Prüfungsformate 

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TU München

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Wie können wir Schreibaufgaben, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt werden, gestalten und beurteilen? Hsiao et al. (2023) haben dazu einen Framework entwickelt, das folgende Dimensionen umfasst: 🌐 Zweck & Lernziele: Eine grundlegende Komponente ist die Analyse des Kurskontextes und der Lernziele. Es ist wichtig zu überlegen, wie KI wie ChatGPT eingesetzt werden kann, um die Lernergebnisse zu verbessern. Wie kann KI in die spezifischen Anforderungen und Ziele des Kurses integriert werden? 🔄 Funktion & Fokus: Die Autoren empfehlen eine Kombination aus formativer Bewertung (ermöglicht kontinuierliches Feedback während des Kurses) und summativer Bewertung (abschließende Bewertung am Ende des Kurses). Dieser Ansatz ermöglicht eine effektivere Überwachung und Anpassung des Lernprozesses unter Berücksichtigung der spezifischen Fähigkeiten der KI. 🧠 Bewertungskriterien: Die Anpassung der Bewertungskriterien ist von entscheidender Bedeutung. Der Schwerpunkt sollte sich von reinem Wissenserwerb und formalen Aspekten des Schreibens hin zu kritischem Denken, Problemlösungsfähigkeiten und der Bewertung von Informationen verlagern. 💻 Modus: Die Autoren schlagen einen Blended-Learning-Ansatz vor, der Online- und Präsenzunterricht kombiniert. Das ermöglicht den Einsatz von KI in einem breiten Spektrum von Lehr- und Lernsituationen und bereichert so die Vielfalt der Lernerfahrungen. 🌍 Authentizität: Besonderer Wert wird auf die Gestaltung von Aufgaben gelegt, die einen Bezug zur Lebenswelt der Lernenden haben und für sie relevant sind. Ziel ist es, eigenständige und individuelle Lösungen zu fördern, die in dieser Form mit KI-Unterstützung nicht oder nur mit sehr hohem Aufwand erstellt werden können. 👩🏫 Verwaltung: Sowohl für Lehrende als auch für Studierende ist es wichtig, im verantwortungsvollen Umgang mit KI geschult zu werden. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der Stärken und Schwächen von KI. Nur so kann das Potenzial von KI wie ChatGPT optimal genutzt werden. Insgesamt beschreiben Hsiao et al. (2023) einen Ansatz zur Erstellung und Bewertung von Schreibaufgaben in einem zunehmend von künstlicher Intelligenz geprägten Bildungsumfeld. Damit zeigen sie neue Möglichkeiten auf, die aber auch eine Anpassung der bestehenden pädagogischen Praxis erfordern. Letztlich greifen sie aber in erster Linie auf bekannte Methoden zurück, die auch umgesetzt werden können.

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Barbara Geyer on LinkedIn: Bewertungsmethoden für Schreibaufgaben mit KI | 10 comments

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Wie können wir Schreibaufgaben, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt werden, gestalten und beurteilen? Hsiao et al. (2023) haben dazu einen... | 10 comments on LinkedIn

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Prüfungen und deren zukunftsfähige Ausgestaltung sind ein zentrales und heiß diskutiertes Thema auf allen Hochschulebenen. "Statt bloßer Wissensabfragen sollte der Fokus auf Verständnis, Anwendbarkeit und kritischer Reflexion liegen, um Kompetenzen zu fördern und zu bewerten", konstatiert das Hochschulforum Digitalisierung (HFD) in ihrer Diskussionsvorlage als zentraler Anspruch an neue Prüfungsformate. Das Forum beschreibt sich selbst als bundesweiter Think-&-Do-Tank, das eine breite Community rund um die Digitalisierung in Studium und Lehre zusammenführt, Entwicklungen sichtbar macht und innovative Lösungsansätze erprobt.

Grundlage der entstandenen Vision war eine konsekutive Workshop-Reihe im Sommer 2023, die jede Stakeholdergruppe - Studierende, Lehrende, Unterstützungseinrichtungen und Hochschulmanagement - einzeln adressierte. Insgesamt nahmen rund 245 Hochschulangehörige an der Debatte über eine zeitgemäße Prüfungskultur teil. Konsens bestand bei allen Gruppen darin, dass es Bedarf gebe "innovative Prüfungspraktiken zu honorieren, weniger benotete Prüfungen durchzuführen, kollaborative Prüfungsleistungen anzubieten und stärkere Lernprozessorientierung sowie kooperative Feedbackschleifen zu integrieren".

"Kein Versuch, ein bröckelndes System zu kitten"

Die Veränderung von Studium und Lehre durch die Corona-Pandemie sowie technische Entwicklungen wie ChatGPT machten laut HFD eine stetige Anpassung der Prüfungskultur notwendig. Während entstandene Formate wie mündliche Fernprüfungen bereits fest etabliert seien, müssten beispielsweise Take-Home-Prüfungen angesichts potentiell möglicher KI-Unterstützung überdacht werden. Ein nicht deklarierter Einsatz von KI-Textgeneratoren wie ChatGPT zum Beispiel in Abschlussarbeiten bleibt aus Expertensicht vorerst schwer nachweisbar. "Die Hoffnung, dass es eine einfache Softwarelösung zum Enttarnen von KI-Texten gibt, wird sich nicht erfüllen", sagte die Berliner Plagiatsforscherin Professorin Debora Weber-Wulff (Hochschule für Technik und Wirtschaft) der Deutschen Presse-Agentur. "Es gibt zwar sehr viel angebliche Detektoren-Software, aber sie tut nicht das, was sie soll." Manche der Hersteller hätten Mängel auch selbst eingeräumt und auf Grenzen der Verlässlichkeit hingewiesen.

"Die Hoffnung, dass es eine einfache Softwarelösung zum Enttarnen von KI-Texten gibt, wird sich nicht erfüllen."
Berliner Plagiatsforscherin Professorin Debora Weber-Wulff, Hochschule für Technik und Wirtschaft

Eine zukunftsfähige Prüfungskultur müsse laut HFD aus Lösungen bestehen, die grundlegend aufeinander abgestimmt seien und keine "temporäre Notlösungen" darstellten oder den "Versuch, ein bröckelndes System zu kitten". Der Heterogenität der Hochschulangehörigen und den zunehmend individualisierten Bildungsbiografien entsprechend, müsse man zukünftig Lehr- und Prüfungsangebote individualisiert und vielfältig gestalten. Innovative Formate sollten genutzt, Prüfungsängste und punktuelle Prüfungslast aktiv verringert werden.

HFD setzt für Vision bei drei Bausteinen der Prüfungskultur an

Der HFD definiert Prüfungskultur in Anlehnung an Reinmann (2022) und entwirft in seiner Vision Vorgaben für die drei Aspekte Überzeugungen, Verfahren und Praktiken.

Zu den Überzeugungen gehörten demnach individuelle und kollektive Vorstellungen vom Sinn und Zweck einer Prüfung. Diese spiegelten sich in den Prüfungsverfahren zwar wider, würden aber selten explizit aufgeführt. Ziel der Verfahrensweisen sei stets, gleiche und faire Behandlung im Prüfungsgeschehen sicherzustellen. Die Prüfungspraktiken bezögen sich "auf das eigentliche Prüfungshandeln und -verhalten".

Das Hochschulforum bemängelt, dass in aktuellen Diskussionen oft nur die Dimension der Praktiken diskutiert werde: "Haltungen, Überzeugungen, Funktionen von Prüfungen und damit auch Normen bleiben in der Diskussion häufig unreflektiert. Für die nachhaltige Gestaltung einer neuen Prüfungskultur, die angemessen ist für ein Zeitalter der Digitalität, ist es aber notwendig, alle drei Aspekte zu berücksichtigen."

Die entwickelte Vision einer zeitgemäßen Prüfungskultur

Das Forum hat eine Vision formuliert, in der alle aus ihrer Sicht notwendigen Verbesserungen bereits umgesetzt sind:

1. Lehre:
Lehre und Forschung sind ebenbürtig und werden, wo auch immer sinnvoll, miteinander verzahnt. Die Lehrenden haben genügend Raum für die Weiterentwicklung der Lehre und des Prüfens.

2. Curriculum:
Studiengänge werden so entwickelt, dass Lern- und Prüfungsaktivitäten aufeinander abgestimmt sind. Das Prüfen ist damit Teil des prozessualen Lernens entlang von Kompetenzentwicklungslinien.

3. Innovation:
Eine breit geteilte Offenheit aller Hochschulangehörigen zur Veränderung und Entwicklung erlaubt es, Ermöglichungsräume zur kreativen Erprobung neuer Prüfungsszenarien zu eröffnen und mit entsprechenden Ressourcen auszustatten. So aktualisiert sich das Prüfwesen an Hochschulen stetig selbst.

4. Technik:
Es wird eine sichere und intelligente digitale Prüfungsumgebung angeboten, die es den Lehrenden und Studierenden erleichtert, digitale Settings zu nutzen. Vielfältige Prüfungs-Settings wie (digitale) Prüfungen vor Ort, Remote-Settings und Bring-Your-Own-Device-Lösungen (BYOD) werden ermöglicht.

5. Raum und Personal:
Die Räume bilden die Vielfalt der Formen und Arten des Prüfens ab und stehen in ausreichender Anzahl zur Verfügung. Zusätzliches Personal hilft den am Prüfprozess beteiligten Akteurinnen und Akteuren, sich zurechtzufinden, berät sie hinsichtlich ihrer heterogenen Bedarfslagen und unterstützt Lehrende in der Ausgestaltung zeitgemäßer Prüfungsformate.

6. Recht:
Die Sinnhaftigkeit der Prüfung als intrinsisch motivierende Lernerfahrung wird wahrgenommen und es herrscht Transparenz über die Ermittlung des Leistungsstandes. Das ehemalige Misstrauensverhältnis hat sich aufgelöst. Den Prüfungsgestaltenden werden rechtliche Spielräume für Innovation und Flexibilität gewährt.

7. Lernprozessorientierung:
Das Prüfen ist enger an den individuellen, fortschreitenden Lernprozess der Studierenden geknüpft. Es herrscht Klarheit und Transparenz über die Relevanz der Lernziele im Abgleich mit dem eigenen Lernstand. Neben Noten gibt es differenzierte Beschreibungen zum individuellen Erkenntnisstand von Studierenden.

8. Kompetenzorientierung:
Handlungs- und Problemorientierung, ein starker Anwendungsbezug sowie transformative, technologische und digitale Schlüsselkompetenzen sind sinnvoll in Prüfungen integriert.

9. Vielfältige Prüfungsangebote:
Studierenden können selbst darüber entscheiden können, welches Prüfungsformat und welcher inhaltliche Fokus sich im Sinne des selbstgesteuerten Lernens am besten für die eigene Kompetenzentwicklung anbietet. Sie wählen aus einem Kaleidoskop an Prüfungsangeboten innerhalb eines Rahmenkonzepts mit Wahlpfaden aus.

10. Flexibilität:
Es wird Flexibilität ermöglicht, um trotz Herausforderungen und Rollenkonflikten Prüfungsangebote wahrnehmen zu können. Die Heterogenität und Diversität der Studierenden wird berücksichtigt und gleichzeitig Fairness und Chancengerechtigkeit gewährleistet.

Forum sieht Umsetzung der Vision im Rahmen von Partizipationsprozessen

Die Gestaltung des Wandels und Umbruchs müsse im Dialog und als konstruktiver Perspektivaustausch über alle Statusgruppen hinweg geschehen. Dabei sei eine Anpassung der Rahmenbedingungen für die notwendige digitale Transformation der Prüfungskultur essentiell. Dazu gehörten unter anderem die Gewährung von zeitlichen Freiräumen Lehrender, die Verteilung der Aufgaben im Kontext der Prüfungsgestaltung, der Ausbau von entlastenden Personalstrukturen und der Einsatz von KI-Tools bei der Gestaltung von komplexeren Prüfungsformaten.

Eine besondere Herausforderung sei das Spannungsfeld zwischen dem didaktisch Wünschenswerten flexibleren, lernprozessorientierten Prüfen und der rechtlichen Perspektive der chancengleichen Prüfungen. Es müsse die Frage geklärt werden, "ob unsere derzeitige Vorstellung von Chancengerechtigkeit, im Sinne von gleichem Prüfen, noch tragbar ist und ob gleiches Prüfen wirklich gerecht ist".

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Vision für neue Prüfungskultur veröffentlicht

# data[].attributes.attachment_link.description
Das Hochschulforum Digitalisierung hat eine Prüfungs-Vision entwickelt. Sie definieren Vorbedingungen, Rahmenbedingungen sowie Werte.

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Die Bildungslandschaft erlebt durch das Aufkommen von KI-Systemen wie ChatGPT gerade einen enormen Umbruch. Lumivara ist eines der Unternehmen, das sich von der Konkurrenz abheben will. Mit einer intelligenten Anwendung zur Prüfungsvorbereitung für Schüler*innen!
Warum sollten Schüler*innen KI-Systeme verwenden?

Die modernen Herausforderungen der schulischen Ausbildung erfordern innovative Ansätze, um Schüler*innen zu unterstützen, zu motivieren und individuell anzuleiten. Genau hier kommen KI-Systeme ins Spiel. Schüler*innen und Student*innen sollten KI-Systeme zur Prüfungsvorbereitung nutzen, da diese Technologien personalisierte Lernmethoden bieten.

Sie können den Lernenden außerdem dabei helfen, individuelle Lernbedürfnisse zu identifizieren und maßgeschneiderte Lernpläne zu erstellen. Durch adaptive Algorithmen passen sich diese Systeme dem individuellen Lernfortschritt an und liefern gezielte Ressourcen, Übungen und Erklärungen, um Wissenslücken zu schließen.

Darüber hinaus bieten sie oft interaktive Lernmöglichkeiten, die das Verständnis vertiefen und die Prüfungsvorbereitung effizienter gestalten. Die Integration von KI in den Lernprozess kann somit dazu beitragen, das Vertrauen der Schüler*innen und Studenten*innen in ihre Vorbereitung zu stärken und letztendlich bessere Prüfungsergebnisse zu erzielen.

Was ist Lumivara ?

Bei Lumivara handelt es sich um eine intelligente Anwendung, die Schüler*innen der Unter- und Oberstufe auf ihrem Weg zum Lernerfolg unterstützen soll. Mit Lumivara wurde nun eine fein abgestimmte KI-Plattform entwickelt, die Lernende in der Unter- und Oberstufe in vielfältiger Weise hilft, ihre schulischen Ziele zu erreichen.

Die Anwendung bietet nicht nur Antworten, sondern auch eine maßgeschneiderte Lernumgebung, die sich auf den individuellen Fortschritt eines jeden Schülers und jeder Schülerin konzentriert. Mit Features wie einem intelligenten Chat, einem lernorientierten Kalender und einem automatisierten Matura (Abitur)-Trainer hebt Lumivara die Bildung auf die nächste Stufe.

Wer hat das Tool entwickelt?

Die beiden Gründer Marco Pedrotti und Thomas Thaler waren Anfang dieses Jahres selbst noch Schüler und haben die Matura abgeschlossen. Sie bekamen auf vorderster Front mit, wie Lehrkräfte und die Führungsriege ihrer Schule mit dem Thema Künstliche Intelligenz zu kämpfen hatten.

ChatGPT für den Unterricht war einerseits eine regelrechte Datenschutz-Katastrophe, andererseits sind die Antworten von ChatGPT nicht angepasst auf Schüler*innen. Zudem gibt es auf dem Markt keine Möglichkeit für Lehrer*innen Prüfungen einzubinden. Schnell begriffen sie, dass sie diese Probleme selbstständig lösen mussten und entschieden sich dazu, Lumivara zu gründen.

Personalisierte Lernumgebung

Datenschutz hat bei Lumivara Vorrang, denn (anders als bei ChatGPT und Co.) werden bei Lumivara keine Nutzer*innendaten verwendet, um die KI zu trainieren. Stattdessen "lernt" die Plattform die Schüler*innen kennen und kann dann auf deren spezifische Bedürfnisse eingehen; das ist Teil der Personalisierung.

Die Nutzer*innen geben im Chat an, für welches Fach und für welche Prüfung sie lernen möchten. Die Interaktionen zwischen Lumivara und den Nutzer*innen werden von der KI analysiert, um zu identifizieren, ob z.B. der/die Schüler*in sowieso immer Beispiele und Diagramme anfragt, oder ob der Lernende sowieso nie mit Beispielen lernt, sondern eher lange Dokus über ein Thema schauen will. Diese Daten sieht allerdings nur die interne Datenbank des Lumivara-Teams und man läuft nicht Gefahr, dass die KI diese Daten einem anderen Anbieter wiedergibt.

Was unterscheidet Lumivara von den „klassischen" Chatbots?

Lumivara baut auf bereits bestehende Technologien anderer Unternehmen auf, darunter auch OpenAI, aber die Lumivara KI ist ein eigens trainiertes Model. Bei der Weiterentwicklung liegt der Fokus auf der Prüfungsvorbereitung in österreichischen Schulen - von der Volksschule bis zur Matura. Ab dem 1.1.2024 übrigens auch für deutsche Schüler*innen!

Zu den Unterschieden zu ChatGPT, Claude, Bard etc. zählen die Extra-Funktionen im Rahmen des Chats wie eingebautes Internet-Browsing, Handouts, Youtube-Videos, interaktive Abfragen und das Lernen mit Dateien, etc. Außerdem ermöglicht Lumivara eine sichere und jugendgerechte Interaktion mit der KI - Interaktionen über für Minderjährige nicht geeignete Themen ("explicit" topics) werden verweigert.

Da einer der Hauptpunkte die Vorbereitung ist, wurde das Model auf Completions trainiert, die auf den österreichischen Lehrplan bezogene Themen behandeln und Beispiele richtig und konkret lösen - und dem User entsprechend helfen, sich den Stoff zu merken.

Welche Funktionen gibt es?

Auf der dazugehörigen Plattform Lumivara.one kann man mit unserer KI wie folgt interagieren:

Dashboard: Auf dieser Startseite findet man persönliche, von der KI generierte Nachrichten, die unter anderem z.B. Wettervorhersagen und baldige Prüfungen mitteilen.

Chat:
Der interaktive Chat ist das Herzstück von KI. Hier wird mit der KI kommuniziert und z.B. Übungen zu einem bestimmten Thema angefordert, nach Bildern oder Lernvideos gefragt werden und die Antworten per Knopfdruck kopiert werden. Außerdem gibt es einen „Erkläre mir diesen Abschnitt"-Knopf, bei Klick auf einen Part der Antwort. Es ist auch möglich eine PDF-Datei hochzuladen und eine Zusammenfassung davon zu bekommen oder Fragen dazu zu stellen. Chats können gespeichert und auch auf Wunsch datenschutzkonform gelöscht werden. Die Hintergrundfarbe kann jederzeit geändert und gespeichert werden, was zur Personalisierung beiträgt.

Die Schüler*innen-Version der Plattform ist auch für Smartphones und Tablets angepasst. Eine offizielle App kommt allerdings erst Ende dieses Jahres.

Zusätzliche Funktionen von Lumivara

Die Entwicklung der Lumivara KI und der dazugehörigen Online-Anwendung (Lumivara.one) begann im Februar dieses Jahres. Bis zum heutigen Tag hat Lumivara KI durch kontinuierliche Weiterentwicklung und neue Versionen folgende Funktionen erhalten:

Jugendschutz:
Anders als andere KI-Produkte spricht die Lumivara KI nie über Themen, die nicht für Minderjährige geeignet sind.

Was kostet das Ganze?
Schüler*innen-Abo:
Lumivara ist für Schüler*innen und auch Lehrer*innen zum Testen (50 Interaktionen) gratis! Das Schüler*nnen-Abonnement kostet danach nur 1,99 Euro pro Woche. Mit diesem Abonnement
erhalten Schüler*innen dann aber maßgeschneiderte Unterstützung, darunter den Lumivara Chat mit
Visualisierungen, den Matura-Trainer, das Dashboard mit Kalenderfunktion und die
Möglichkeit, Übungen und vertiefende Informationen zu jeder Antwort zu erhalten. Damit
wird das Lernen effizienter und zielgerichteter.
Pädagog*innen-Abo:
Wie bereits oben erwähnt, sind auch für Lehrer*innen 50 Interaktionen gratis nutzbar. Die Lehrer*innen-Variante des Abonnements kostet danach 7 Euro pro Monat. Das ermöglicht dann den Zugriff auf ein umfassendes Pädagogenportal, das es ermöglicht, Prüfungen und Aufgaben zu erstellen und zu
verteilen. Lehrer*innen können auch die Fortschritte ihrer Schüler*innen verfolgen und sie
bei ihren schulischen Zielen unterstützen.

Fazit

Lumivara ist die Artificial Intelligence made in Austria. Das junge Start-up zeigt eindrucksvoll, wie eine persönliche, KI-unterstützte Lernumgebung aussehen kann, was (bereits jetzt) alles möglich ist und wo die Reise hingehen könnte.

Eine Lernumgebung, die sich individuell auf die Bedürfnisse des Lernenden einstellt und entsprechende Übungen, Lernvideos und Informationen ausgibt, ist wegweisend für den Bildungsbereich. Derartige Lernumgebungen ermöglichen eine zeitgemäße Lernerfahrung und können den Lernvorgang effektiver und zeitsparender gestalten. Die Plattform wird laufend weiterentwickelt und verbessert und man darf gespannt sein, was dort zukünftig noch alles möglich sein wird. Große Empfehlung von mir!

Promovideo zu Lumivara

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Die Bildungslandschaft erlebt durch das Aufkommen von KI-Systemen wie ChatGPT gerade einen enormen Umbruch. Lumivara ist eines der Unternehmen, das sich von der Konkurrenz abheben will. Mit einer intelligenten Anwendung zur Prüfungsvorbereitung für Schüler*innen! Warum sollten Schüler*innen KI-Systeme verwenden? Die modernen Herausforderungen der schulischen Ausbildung erfordern innovative Ansätze, um Schüler*innen zu unterstützen, zu motivieren und ...

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Schon kurz nach der Veröffentlichung von ChatGPT 3.5 waren Stimmen zu vernehmen, die eine neue Aufgaben- und Prüfungskultur in der Schule forderten - nicht zuletzt, weil Schülerinnen und Schüler klassische (Haus-) Aufgaben nun per Sprachmodell generieren lassen können. Wenig später wurde vermeldet, dass ChatGPT auch komplexe Abschlussprüfungen wie das bayerische Abitur mit Leichtigkeit bestehen könne. Beides macht deutlich, dass schulische Veränderungen angesichts einer mehr und mehr KI-geprägten Welt zwingend sind. Wegsehen und ignorieren sind keine guten Optionen, zumindest nicht für Schulen, die ihren Bildungsauftrag in der digitalen Welt ernst nehmen.

Vor allem in Bezug auf Prüfungen ist aus verschiedenen Gründen wenig passiert. Dazu zählt grundlegend, dass die meisten Schulen (noch) keinen datenschutzkonformen Zugang zu einer generativen Text-KI zur Verfügung stellen können. Aber auch die rechtssichere Weiterentwicklung von Prüfungssituationen ist leichter gefordert als umgesetzt. Hinzu kommt, dass es schlicht (noch) an Ideen und Erfahrungswerten mangelt, wie genau eine solche neue Prüfungskultur aussehen kann. Und dass vor der Veränderung der Prüfung zunächst auch die Aufgabenkultur im Unterricht angepackt werden muss. Und dass dieser Schritt voraussetzt, dass Lehrkräfte KI-Tools bedienen und deren didaktische Potenziale umreißen und fachdidaktisch ausleuchten können.

Nun könnte man den ersten Appell-Reflexen entgegnen, dass sie den zweiten Schritt vor dem ersten forderten. Nachdem aber auch schon einige Zeit und viele Fortbildungen vergangen sind, lässt sich konstatieren, dass die Zeit vielleicht erst jetzt reif ist. Packen wir es also an.

Zusammen mit Hendrik Haverkamp, dem Co-Entwickler des KI-Feedback-Tools Fiete, habe ich anlässlich eines Vortrags überlegt, welche Dimensionen zum Themenfeld „Prüfen und KI" gehören. Herausgekommen sind fünf Felder, die deutlich machen, dass es nicht mit einzelnen Aufgaben getan ist. Vielmehr sollten sich Schulen, die ihre Prüfungskultur vor dem Hintergrund von Künstlicher Intelligenz reflektieren möchten, bewusst machen, dass weitreichende Schritte in verschiedene Richtungen erforderlich sind. Präzise ausgedrückt geht es um das Geprüft werden , , , und KI.

Ausgehend von der Prämisse, dass die schulische Prüfungskultur ein Upgrade benötigt, sollen diese Felder im Folgenden überblicksartig ausformuliert werden.

Geprüft werden trotz und ohne KI

Die unteren beiden Bereiche der Grafik sind schnell zu umreißen. Sie machen deutlich, dass Schule aufgrund ihrer sog. Allokationsfunktion (Zuweisung zu gesellschaftlichen Positionen über die Vergabe von Bewertungen und Zertifikaten, vgl. Fend 2008) Prüfungen zu organisieren hat und sich an dieser Tatsache auch durch die LargeLanguageModell-Revolution erstmal nichts ändert. Dazu zählen standardisierte Prüfungen ebenso wie hilfsmittelfreie Prüfungen bzw. solche, in denen per Vorgabe in Prüfungsordnungen bestimmte Hilfsmittel erlaubt sind. Viele klassische Formate der Leistungsüberprüfung müssten erstmal nicht geändert werden, weil sich z. B. durch Aufsicht sicherstellen lässt, dass Schüler*innen keinen Zugriff auf KI-Tools haben. Und auch wenn KI-Tools in gängige Betriebssysteme und Office-Programme integriert worden sind, könnten Papier-Prüfungen den KI-Hilfsmitteleinsatz verhindern.

Da man allerdings davon ausgehen kann, dass derartige Prüfungen nicht den modernen und kompetenzorientierten Unterricht fördern, der den Ansprüchen des 21. Jahrhunderts gerecht wird, ist dieser Weg letztlich eine Sackgasse. Stattdessen gehören klassische Prüfungsformate in vielerlei Hinsicht auf den Prüfstand. Die Orientierung an Kompetenzen, sich verändernde Inhalte und ein neuer Umgang mit Wissen in der Informationsgesellschaft machen eine stetige Anpassung notwendig. Eine solche Anpassung erleben wir beispielsweise an Universitäten, die anstelle von schriftlichen Arbeiten mündliche Verteidigungsgespräche führen lassen. Das stellt streng genommen keine Weiterentwicklung der Prüfung dar, macht aber deutlich, dass erste - aus der Not geborene - Ausweichreflexe in Richtung einer stärkeren Betonung der mündlichen Präsenzprüfung bereits zu beobachten sind.

Geprüft werden über KI

Weiterentwicklungen, die der Verfügbarkeit von Künstlicher Intelligenz konstruktiv begegnen, werden hingegen sichtbar, wenn sich nicht nur die Form der Prüfung verändert, sondern auch neue Inhalte als Lerngegenstand geprüft werden, z.B. über Künstliche Intelligenz. Das können technische Aspekte zur Programmierung, zu Algorithmen und zum maschinellen Lernen sein. Sie gehören als Fachinhalt zum Fach Informatik, andere Aspekte wie gesellschaftlich-kulturelle Auswirkungen in den Politikunterricht und ethische Fragestellungen zum Fach Ethik. Ergänzend können explizit KI-generierte Inhalte in die jeweilige Prüfung integriert und von Schüler*innen analysiert werden. So werden nicht nur fachliche Kompetenzen geprüft, sondern der Blick auch auf Reflexions-, Bewertungs- und Beurteilungskompetenzen gerichtet. Darüber hinaus gehören auch Nutzungsaspekte und Kompetenzen im Bereich der Promptformulierung in diese Dimension.

Die Integration KI-generierter Inhalte sollte jedoch nicht dazu führen, dass hauptsächlich oder ausschließlich Bedienkompetenzen im Vordergrund stehen. Derartige Aufgabenstellungen haben aufgrund des Fachbezugs eine Berechtigung in Informatik, sollten aber in anderen Fächern entsprechend angepasst und erweitert werden. In Deutsch, Biologie oder Französisch wird es nämlich dann interessant, wenn die Verwendung von KI-Tools in der Prüfung dazu führt, dass Lernende fachliche Kompetenzen auf besonders anspruchsvolle und/oder vielfältige Art anwenden müssen.

Geprüft werden mit und von KI

Im Unterschied zum Geprüft werden über KI geht es in den beiden noch ausstehenden Feldern um die Anwendung. Das Geprüft werden mit KI impliziert die aktive Nutzung generativer KI-Systeme durch Schülerinnen und Schüler, das Geprüft werden von KI Prozessbegleitung und/oder automatisierte Formen der Bewertung. In beiden Fällen ist KI- Technologie Teil der Prüfung, nicht nur ein KI-generierter Inhalt.

Eine Möglichkeit besteht darin, Lernenden während der Prüfung einen KI-Tutor zur Seite zu stellen (z. B. über die fobizz-KI-Tools) und dessen Nutzung in der Aufgabe einzufordern. Die Teilaspekte können dabei sehr kleinschrittig und spezifisch sein und die Schüler*innen anleiten, den Chatbot zu einem bestimmten Inhalt und mit bestimmten Prompts einzusetzen. Künstliche Intelligenz wird so zum Aufgabenbewältigungspartner, abgeprüft werden inhaltliche Aspekte sowie Nutzungs-, Bewertungs- und Reflexionskompetenzen im Umgang mit der KI.
KI zur Verbesserung eigener Texte einsetzen
Eine weitere Möglichkeit besteht darin, KI-Feedback in die Prüfung zu integrieren, um Lernende zur bewussten Überarbeitung eigener Ergebnisse aufzufordern. In diesem Kontext habe ich erste Versuche mit Fiete in einer Deutsch-Klassenarbeit gestartet. Die Schüler*innen konnten Fiete beim Schreiben einer Inhaltsangabe zu einer Kurzgeschichte verwenden, mussten aber auch nachweisen und begründen, an welchen Stellen ihr Text durch das Feedback besser wurde. Hier zeigte sich für mich eindeutig, dass durch die Verfügbarkeit von KI-Feedback in der Prüfungssituation erweiterte Kompetenzen abgeprüft werden können (Reflexions- und Überarbeitungskompetenz). Der Erfahrungsbericht kann hier nachgelesen werden.

Die Beispiele setzen auf den Einsatz von KI-Technologie in der Prüfung, um eine erweiterte Kompetenzorientierung zu ermöglichen. Es soll jedoch nicht unerwähnt bleiben, dass sich neben den Ansprüchen an die Lernenden auch der Korrekturaufwand für Lehrkräfte erhöht. Derartige Aufgabenstellungen lassen sich nur bedingt in Richtig/Falsch-Kategorien bewerten. Vielmehr braucht es ausgearbeitete Bewertungsraster und einen individuellen Blick auf die Gedanken der Schüler*innen. Diese Frage nach der Korrektur ist neben dem Verständnis und der Entwicklung von Aufgaben ein weiteres Schlüsselthema einer neuen Prüfungskultur. Gleichwohl soll die Diskussion möglicher Ansätze in diesem Überblicksartikel bewusst ausgelassen und an anderer Stelle fortgesetzt werden.
Automatisierte Formen der Bewertung
Als letzte Möglichkeit dieser Dimensionen soll auf automatisierte Formen der Bewertung eingegangen werden. Für dieses Geprüft werden durch KI reicht ein bereitgestellter Chatbot nicht aus. Vielmehr ist es erforderlich, spezielle Software für das Automated Essay Scoring (AES) in die Prüfung zu integrieren. Systeme zur KI-gestützten Aufsatzbewertung sind z. B. Turnitin, e-rater, Intellimetric oder PegWriting, die jedoch im deutschen Sprachraum deutlich weniger verbreitet sind als etwa in den USA. Darüber hinaus werden die sogenannten AES-Tools eher im Hochschulbereich eingesetzt als in allgemeinbildenden Schulen. In den nächsten Jahren ist aber davon auszugehen, dass derartige Systeme auch vermehrt Eingang in die deutsche Schullandschaft finden und/oder bereits etablierte adaptive Lernsysteme Prüfungsmodi für Schüler*innen entwickeln. Inwiefern generative Text-KI-Systeme in der Lage sein werden, Schüler*innentexte zu bewerten, wird noch abzuwarten sein. Erste Ansätze der fobizz-KI-Assistenz für Korrekturen zeigen, dass die Bewertungen bislang nur als Vorschläge und damit zur Lehrkräfte-Unterstützung bzw. als Rückmeldung für Schüler*innen im Unterricht (ohne Bewertung) geeignet sind.

Im Unterschied zu Prüfungsaufgaben mit einer KI-Assistenz oder Aufgabenstellungen zu KI-generierten Inhalten sind AES-Systeme problematischer und deshalb umstritten. Jenseits des Versprechens zur Entlastung von Lehrkräften würden sie nämlich massiv in die schulische Prüfungstradition eingreifen. Zum einen bewerten AES-Tools rein kriterienorientiert - es fehlt ihnen am individuellen Bezug zu Lernenden. Das heißt, dass bspw. ein pädagogischer Ermessensspielraum nicht adäquat abgebildet werden kann. Zum anderen werden personenbezogene und sensible Daten über die Leistung von Schüler*innen gesammelt, was Aspekte des Datenschutzes auf den Plan ruft. Und nicht zuletzt darf in Zweifel gezogen werden, ob KI-Systeme überhaupt (schon) in der Lage sind, Schüler*innen-Arbeiten angemessen, gerecht und im Zweifel auch rechtssicher zu bewerten (vgl. auch Zweig 2023).
Orientierung an (neuen) Kompetenzen
Unabhängig dieser Diskussion beschreiben die fünf skizzierten Dimensionen Bereiche, an denen die schulbezogene Prüfungskultur KI-Technologie berührt oder zukünftig berühren könnte. Ohne einen Anspruch auf Vollständigkeit zu erheben, machen die dargestellten Beispiele deutlich, dass es dabei nicht um Spielerei geht. Vielmehr geht es darum, Formen der erweiterten Kompetenzorientierung in (Prüfungs-) Aufgaben abzubilden und Schlüsselkompetenzen der sich wandelnden Informationsgesellschaft aufzunehmen.

Aus meiner Sicht ist es deshalb unerlässlich, geeignete Aufgaben- und Prüfungsformate zu entwickeln und diese einem Praxistest zu unterziehen. Gerade mit Blick auf die KI-integrierenden Prüfungen muss der Erfahrungsschatz nach und nach aufgebaut werden. Insofern die Erfahrungen öffentlich geteilt werden, können auch andere Kolleg*innen davon profitieren.

Interessant ist, dass die Notwendigkeit zur Veränderung der schulischen Prüfungskultur auch von den Lernenden selbst gesehen wird. So zeigt die repräsentative Studie „Pioniere des Wandels" der Vodafone Stiftung etwa, dass 59% der befragten Jugendlichen mehr Anwendungs- und Problemlösekompetenzen in Prüfungen getestet haben wollen, weil sie sich um die Unterscheidbarkeit zwischen eigener Leistung und der von KI-Systemen sorgen. 52% wünschen sich mehr Binnendifferenzierung in Prüfungen und 46% geben an, dass Prüfungen vermehrt auf kritisches Denken und die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme hin ausgerichtet sein sollen. Es geben allerdings nur 21% an, dass KI-Systeme in Prüfungen erlaubt sein sollen, was möglicherweise auf einen Mangel an Erfahrungen mit geeigneten Aufgaben hindeuten könnte.

Zudem setzt sich auch das Expert*innengremium der ständischen wissenschaftlichen Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz (KMK) für eine veränderte Prüfungskultur ein, in der Schüler*innen koaktiv mit der KI zusammenarbeiten und so ganz neue Kompetenzen nachweisen können (z.B. Promptkompetenzen). Im SWK-Paper „ Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem " heißt es:
„Da eine versierte Koaktivität mit LLM eine wichtige Zukunftskompetenz darstellen wird, müssen in den Fächern Prüfungsformate entwickelt werden, in denen Lernende diese Kompetenz unter Beweis stellen können und Aufgaben bereitgestellt werden, die sie darauf vorbereiten. Solche Aufgabenformate könnten projektartig und prozessorientiert angelegt und besondere Anforderungen an das Prompting oder die kritische Reflexion des LLM-Outputs stellen. Sofern dies technisch und datenschutzrechtlich möglich ist, bietet sich z. B. für die Beurteilung der Bearbeitung solcher Aufgaben eine Auswertung der Chatverläufe an." Prozessorientierte Prüfungen und alternative Prüfungsformate
Die Aussage der SWK macht deutlich, dass auch sogenannte alternative und prozessorientierte Prüfungsformate wie Portfolioarbeiten, Projekte, Erklärfilme oder OpenBook-Klausuren um KI-Technologie angereichert werden können. Auch hier sind Lehrkräfte gefordert, unbekanntes Terrain auszuloten. Ein bereitgestellter Chatbot kann z. B. bei der Planung, Strukturierung und Durchführung einer Projektaufgabe ebenso behilflich sein wie DeepL Write dabei unterstützt, eine PowerPoint-Präsentation am Ende einer Portfolio-Arbeit auf sprachliche und rechtschriftliche Fehler zu korrigieren. Es ist jedoch darauf zu achten, die Fähigkeiten zu koaktiven Nutzung von KI-Systemen bzw. das Methodenwissen, wann welches Tool nützlich sein könnte, nicht vorauszusetzen. Diese sind, ebenso wie fachliche Kompetenzen, im Unterricht anzubahnen und zu trainieren. Geschieht dies nicht, kann der Einsatz von KI in Prüfungssituationen dazu führen, leistungsschwächere Schüler*innen doppelt zu benachteiligen.

Im Kern geht es bei der Entwicklung einer neuen Prüfungskultur darum, an den individuellen Lernständen und Stärken der Kinder und Jugendlichen anzusetzen. Prüfungsaufgaben sollten neben fachlichem Wissen insbesondere das kritische Denken und die Problemlösefähigkeiten adressieren. Das Prüfen des Lernstandes sollte aber auch schon während des Lernprozesses ermöglicht werden (formative assessment), sodass Schüler*innen die entsprechende Rückmeldung nutzen können, um eigene Lernwege anzupassen. Das bloße Auswendiglernen für einen summativen Test oder das musterhafte Ausfüllen von Klausurbögen, um den Erwartungshorizont der Lehrkraft möglichst nahe zu kommen, sollte der Vergangenheit angehören.
Ansätze zur Entwicklung einer neuen Prüfungskultur
Die Entwicklung einer neuen Aufgaben- und Prüfungskultur, die nun auch noch KI-Technologie integriert, erfordert von Lehrkräften einiges ab. Sie müssen um die entsprechenden Tools wissen, deren Einsatz didaktisch reflektieren und neue Formate entwickeln und erproben. Das setzt Interesse und eine hohe Bereitschaft an individueller Fortbildung voraus. Grundlegend dafür sind Neugier und eine potenzialsuchende Haltung der Offenheit gegenüber transformativen Technologien. Lehrkräfte, die sich auf derartige Pfade einlassen, brauchen zudem Vertrauen in ihr pädagogisches Gespür, das sich dem Hype des Neuen manchmal auch entgegenstellen muss. Und sie benötigen den Rückhalt ihrer Kolleg*innen, Fachschaften und Schulleitungen, um die Risiken neuer Wege auf sich zu nehmen.

Ein geeignetes Instrument für die praktische Entwicklung von Aufgaben für Unterricht und Prüfung ist die Reflexionsspinne zur Entwicklung neuer Formate vom Institut für zeitgemäße Prüfungskultur. Deren Schieberegler ermöglichen die Feinabstimmung zwischen Raum, Zeit, Material, Aufgabe, Hilfsmittel, Sozialform, Produkt und Feedback. Durch die Visualisierung weiterer Flächen innerhalb des Netzdiagramms werden die erweiterten Handlungsmöglichkeiten bei Prüfungen deutlich. Zu diskutieren wäre, ob Künstliche Intelligenz entweder als eigene Dimension aufgenommen werden muss oder ob KI als optionaler Bestandteil von Material (KI-generierte Inhalte), Hilfsmittel (KI-Assistenz-Systeme), und Feedback (aktiv angefordert per Prompt oder mithilfe eines KI-Feedback-Tools) aktiviert werden kann. Ich würde, ähnlich wie es Christian Haake in einem Text über die Aufgabengestaltung mit KI thematisiert (ders. 2024), die letztere Variante favorisieren. Allerdings schwebt mir vor, dass KI-Optionen hier nicht mit aufgelistet sind, sondern „zugeschaltet" werden können (vgl. Abbildung).

Den Wandel einläuten
Die Aufgaben, die hier skizziert wurden, sind als Prototypen einer kompetenzorientierten Aufgaben- und Prüfungskultur mit KI zu begreifen. Sie können und sollen auf weitere Fächer und Fachbereiche, andere Kompetenzen und verschiedene Schwierigkeitsstufen übertragen werden. Und sie können in ihren Ansätzen auf mündliche Prüfungen, Referate oder Facharbeiten angewandt werden. Dazu braucht es neben der Experimentierfreude pädagogisch-didaktische Erfahrung und ein gutes Gespür dafür, wo und in welcher Form derartigen Aufgabenstellungen überhaupt sinnvoll sind. Und es muss im Sinne der beschriebenen Schritt-für-Schritt-Entwicklung auch nicht gleich alles auf einmal sein. Zusätzliche und ergänzende KI-bezogene Aufgaben in Prüfungen können den Wandel einläuten und wirken gleichzeitig auf die Unterrichtskultur zurück, in der Anwendung und neue Schlüsselkompetenzen im Umgang mit KI-Systemen eine größere Rolle einnehmen.
Der Aufbruch als Chance
Ohne Frage stehen Schule und Lehrkräfte in Bezug auf Künstliche Intelligenz vor großen Herausforderungen. Ich denke aber, dass wir die Not, uns in Bezug auf Aufgaben und Prüfungen verhalten zu müssen, in einen Gestaltungsauftrag umdeuten sollten. Dazu ist mir unlängst ein schönes Bild begegnet, das ich ans Ende dieses Textes stellen möchte: Anfang 2024 war ich als Referent zu einem pädagogischen Tag eingeladen, der mit einer Andacht begann. Der Kollege, der die Einstimmung gestaltete, sprach im Kontext von Künstlicher Intelligenz über Brücken, über die man gehen muss, um festzustellen, ob sie tragen oder einstürzen. Dieser Vergleich scheint mir auch auf das Thema Prüfungskultur mit KI übertragbar. Manchmal werden wir eine Brücke betreten, deren Tragfähigkeit angezweifelt werden muss. An anderer Stelle werden wir jedoch sicher an die andere Seite gelangen und einen neuen Weg entdeckt haben. In diesem Sinne plädiere ich dafür, den Aufbruch als Chance zu begreifen und mit dessen kritisch-konstruktiver Gestaltung zu beginnen.

Literatur und Links zum Weiterlesen:

Bayerisches Staatsministerium für Unterricht und Kultus: Bewertung von Lernprozessen. URL: https://www.km.bayern.de/schule-digital/orientierungsrahmen-ki-und-schule/kuenstliche-intelligenz-und-pruefungskultur.html

Brill, S. (2024): Aufgaben- und Prüfungskultur im Zeitalter von KI. URL: https://www.linkedin.com/pulse/aufgaben-und-prüfungskultur-im-zeitalter-von-ki-steffen-brill-7rxre/?originalSubdomain=de

Fend, H. (2008): Neue Theorie der Schule. Einführung in das Verstehen von Bildungssystemen. VS Verlag für Sozialwissenschaften.

Haake, C. (2024): Gestaltung von Aufgaben (in Zeiten von KI). URL: https://haak3.de/2024/03/artikel/gestaltung-von-aufgaben-in-zeiten-von-ki-2/

Institut für zeitgemäße Prüfungskultur e.V. (2023). URL: https://pruefungskultur.de

Kuhn, A. (2023): Neue Prüfungsformate. „Das musterhafte Auswendiglernen und Abfragen ist nicht sinnstiftend". URL: https://deutsches-schulportal.de/unterricht/neue-pruefungsformate-institut-fuer-zeitgemaesse-pruefungskultur/

Langela-Bickenbach, A./Dreier, R./Wampfler, P./Albrecht, C. (2024): Wege zu einer zeitgemäßen Prüfungskultur. Grundlagen und Praxisbeispiele. Weinheim und Basel: Beltz Verlag.

Nölte, B. (2023): Zeitgemäße Prüfungskultur - Welche Unterstützung bietet KI? Videoaufzeichnung für das Deutsche Schulportal. URL: https://deutsches-schulportal.de/unterricht/video-zeitgemaesse-pruefungskultur-welche-unterstuetzung-bietet-ki/

Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) (2023): Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem. Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz. URL: https://www.kmk.org/fileadmin/Dateien/pdf/KMK/SWK/2024/SWK-2024-Impulspapier_LargeLanguageModels.pdf

Vodafone Stiftung Deutschland gGmbH (2024): Pioniere des Wandels. Wie Schüler:innen KI im Unterricht nutzen möchten. URL: https://www.vodafone-stiftung.de/wp-content/uploads/2024/03/Pioniere-des-Wandels-wie-Schueler-innen-KI-im-Unterricht-nutzen-wollen-Jugendstudie-der-VS-2024.pdf

Zweig, K. (2023): Die KI war´s! Von absurd bis tödlich: Die Tücken der künstlichen Intelligenz. Heyne Verlag.

https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-ki-besteht-bayerisches-abitur-mit-bravour,TfB3QBw

Mit dem Schaubild „Lernen und KI" habe ich den schulischen Bildungsauftrag in Bezug auf Künstliche Intelligenz bereits an anderer Stelle diskutiert. Der Beitrag findet sich hier.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, KI-Tools datenschutzkonform zur Verfügung zu stellen. Empfehlenswert sind zum Beispiel SchulKI oder die fobizz-KI-Tools. Hauke Pölert hat beide Plattformen auf seinem Blog geschrieben. Darüber hinaus findet sich ein grundlegender Beitrag zum Thema Datenschutz und KI, ebenfalls von Hauke Pölert.

Veröffentlicht am 9. April 2024

Zuletzt aktualisiert am 09-04-2024

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Ansätze und Ideen für den Aufbruch in eine neue Prüfungskultur

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IU-STUDIE ZEIGT POTENZIAL VON KI FÜR GERECHTERE NOTENGEBUNG

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IU-STUDIE ZEIGT POTENZIAL VON KI FÜR GERECHTERE NOTENGEBUNG

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IU-Studie: Gerechtere Noten durch KI | IU News

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IU-Studie: Gerechtere Noten durch KI | IU News

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Ein Team der IU zeigt erstmals in großem Maßstab, wie KI Lehrende bei der automatisierten Benotung unterstüzen kann. | Mehr erfahren!

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Lehrergehalt: Wo verdienen Lehrkräfte A 13 und wo A 12?

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Neue Daten aus Hamburg weisen auf Missstände im Referendariat hin. 70 Prozent der Lehrkräfte im Vorbereitungsdienst fühlen sich gesundheitlich beeinträchtigt. Jeder Zweite hält die Prüfungsverfahren für intransparent. 81 Prozent sind durch eine zu lange Vorbereitungszeit auf Unterrichtsbesuche durch die Seminarleitung belastet. Der Schulrat und ehemalige Seminarleiter Björn Nölte ist Mitbegründer des Instituts für zeitgemäße Prüfungskultur. In seinem Beitrag für das Schulportal beschreibt er, warum das Referendariat eine neue Prüfungskultur braucht und macht konkrete Änderungsvorschläge.

Wie lässt sich der Druck aus Prüfungssituationen im Vorbereitungsdienst nehmen?

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70 Prozent der befragten Referendare fühlen sich durch das Referendariat krank. Zu diesem alarmierenden Befund kommt eine aktuelle Untersuchung aus Hamburg. Sie bestätigt damit ähnliche Ergebnisse früherer Studien aus anderen Bundesländern. Die psychosozialen Belastungen sind im Referendariat deutlich höher als in vielen anderen Berufsgruppen. Dies hängt mit den schwierigen Rollenanforderungen zusammen: Die Referendarin ist gleichzeitig diejenige, die erzieht, unterrichtet und bewertet - und wird gleichzeitig von unterschiedlichen Personen bewertet.

Darüber hinaus spielt das Beziehungsmanagement eine wichtige Rolle: Die Qualität der pädagogischen Beziehung zu den Schülerinnen und Schülern beinhaltet immer auch eine persönliche Ebene. Auch Beziehungen zu Mentoren und die Kommunikation mit Eltern und Kolleginnen können zu emotionalen Herausforderungen werden. Der Lehrerberuf ist ein Beziehungsberuf, und das Hineinwachsen in diese Mechanismen erfordert Resilienz. Hinzu kommt oft das Gefühl, „Diener mehrerer Herren" zu sein. Wessen Erwartungen soll ich beim nächsten Unterrichtsbesuch gerecht werden? Denen des Fachleiters, des Hauptseminarleiters, der betreuenden Mentorin, der Schulleitung oder gar denen meiner Lerngruppe?

Viele Referendare berichten von der Unvereinbarkeit von Beruf und Freizeit. Hobbys werden aufgegeben, Sport und gesunde Ernährung vernachlässigt, die Situation belastet auch die privaten Beziehungen, letztlich verstärken sich alle Stressoren gegenseitig. Um sich zu entlasten, neigen Referendare (wie wir alle) eher zu additiven als zu subtraktiven Veränderungsstrategien: Es werden weitere Beratungsangebote in Anspruch genommen, es wird versucht, mit mehr Vorbereitungszeit ein besseres Hospitationsergebnis zu erzielen, es wird nach weiteren Möglichkeiten und Materialien gesucht, um die Situation zu verbessern. Die Unterrichtsentwürfe werden länger statt kürzer, denn immerhin kann man damit die aufgewendete Mühe dokumentieren.

Es braucht eine neue Prüfungskultur

Die vorherrschende Prüfungskultur hat einen entscheidenden Einfluss auf das Stressempfinden und die Erkrankung von Referendaren. Natürlich sind die Verhältnisse in unserem föderalen Schulsystem sehr unterschiedlich. Generell lässt sich aber sagen, dass das Thema Bewertung im Referendariat als sehr fremdbestimmt erlebt wird. Mangelnde Transparenz oder widersprüchliche Erwartungen steigern das Gefühl des Ausgeliefertseins. Prüfungsdruck und psychische Belastung verstärken sich gegenseitig. Der erlebte Kontrollverlust kann zu überkritischer Selbsteinschätzung, geringem Selbstwertgefühl oder negativer Leistungsemotion führen.

Statt zu fragen: Was können wir als Nächstes einführen, um das Ausbildungssystem zu verbessern, können wir auch fragen: Was können wir weglassen?

Das Referendariat umfasst ein äußerst komplexes Aufgabenfeld. Für die Referendarin besteht ein ständiger Entscheidungszwang, welcher Aufgabe Priorität eingeräumt wird. Die Dominanz der Prüfungskultur führt im Zweifelsfall dazu, dass Tätigkeiten forciert werden, die sich am ehesten positiv auf die eigene Bewertung auswirken. Wenn im Prüfungssystem der Schulleiter einen hohen Bewertungseinfluss hat, wird im Zweifelsfall eher eine AG an der Ausbildungsschule angeboten als ein freiwilliges Angebot am Seminar wahrgenommen, wenn das dortige Personal in der Prüfungsarithmetik eine geringere Rolle spielt.

Das Thema Prüfungen und Noten dominiert vielerorts noch immer die Kommunikation im Referendariat. Angehende Lehramtskandidatinnen interessieren sich in den ersten Tagen ihrer Ausbildung vor allem für die Abschlussprüfungen. Das kann man niemandem verübeln, denn unsichere Zukunftsaussichten bestimmen noch immer die Situation im Referendariat, auch wenn der Lehrermangel in vielen Bundesländern in bestimmten Schulformen und Fächern sehr hoch ist. Aber die Abschlussnote ist immer noch weitgehend die Eintrittskarte für die besten Stellen, und so prägen die Prüfungen rückwirkend die Ausbildung vom ersten Tag an.

Schulen, die in innovativen, offenen Raum- und Zeitstrukturen arbeiten, beklagen die mangelnde Passung zu einem Ausbildungssystem, das sich vielerorts noch stark an der 45-Minuten-Stunde mit einer traditionellen Stundenstruktur von Einstieg - Erarbeitung - Sicherung orientiert. Da die Prüfungsstunde(n) eine hohe Relevanz für das Gesamtergebnis haben, beeinflusst die Gestaltung, die von der Prüfungsstunde erwartet wird, den Unterricht bzw. die Organisation des Lernens in der Ausbildung.

Welche Lösungsvorschläge gibt es?

1. Anpassung an offenere Lernformen: Unterrichtsbesuche und Lehrproben sollten sich nicht auf konventionelle Raum- und Zeit-Strukturen beschränken, sondern auch offene Formen zulassen. Dementsprechend kann der Umgang mit „Unterrichtsplanung" bzw. Lernorganisation auf digitalen Wegen als formatives Assessment prozessbegleitend gestaltet werden: Statt Papierplanung am Unterrichtstag Einblick in die digitale Planung mit Feedback vor dem Besuchstag.

2. e-Portfolios: In mehreren Bundesländern werden Portfolios bereits in unterschiedlicher Form eingesetzt, um die Leistungen der Referendare prozessorientiert zu begleiten und ihre Kompetenzen aussagekräftiger abzubilden. e-Portfolios haben gegenüber einer Papiervariante eine Reihe von Vorteilen: Teilen des Portfolios oder einzelner Bereiche, Veränderbarkeit, variable Gestaltung, Feedbackmöglichkeiten, Weiterverwendung nach dem Referendariat. Im Vorfeld wird festgelegt, was von wem im Portfolio erscheinen muss oder darf, zum Beispiel eigene Arbeitsproben, Darstellung der eigenen Entwicklung, Ergebnisse nach Unterrichtsbesuchen, vereinbarte Schwerpunkte der Weiterarbeit. Der Referendar kann Rückmeldungen von Fachleitern, Mentoren, Mitreferendaren erhalten und das Portfolio nach der Ausbildung zu Bewerbungszwecken nutzen. In einer Erprobung am Studienseminar Potsdam stieß diese Form der Kompetenzdarstellung bei den einstellenden Schulleitungen auf größeres Interesse als das Notenzeugnis. Portfolios können auch ohne Änderung der Ausbildungsordnungen eingesetzt werden, sollten aber nicht zusätzlich eingeführt werden, sondern andere Ausbildungsformen ersetzen. Langfristig haben sie das Potenzial, traditionelle Prüfungsformen zu ersetzen.

3. Bestanden / Nicht bestanden statt Noten: Angesichts der geringen Aussagekraft von Ziffernnoten, ihres Stresspotenzials und des eklatanten Lehrkräftemangels erscheint es sinnvoll, die Praxis der Staatsexamenszeugnisse mit Nachkommastellen durch Pass/Fail-Zeugnisse im Sinne von Eignung/Nichteignung zu ersetzen, insbesondere wenn e-Portfolios eine genauere Abbildung von Kompetenzen ermöglichen.

4. Kollaboration: Prüfungsstress entsteht im Referendariat und im Lehrerdasein durch Einzelkämpfertum. Deshalb sollte, wo immer möglich, auch in Prüfungen Zusammenarbeit ermöglicht bzw. gefordert werden. Statt Einzelstunden könnten fächerübergreifende Lernsituationen beobachtet und geprüft werden, Prüfungsgespräche sollten im Team erfolgen und Team-Teaching sollte keine Ausnahme, sondern eine reguläre Situation in Ausbildung und Prüfung sein.

5. Eigenverantwortung: Am Studienseminar Cottbus formulieren die Referendare eigene Beobachtungsschwerpunkte für die Hospitationen. Die Unterrichtsbesuche sind nicht vorgeschrieben, sondern werden in Anzahl und Zeitpunkt von den Referendarinnen und Referendaren festgelegt. Die Erfahrungen aus der Praxis zeigen: Es funktioniert. Das frühere Hauptseminar (in einigen Bundesländern auch Kernseminar genannt) ist in Brandenburg dem sogenannten Ausbildungscoaching gewichen. Statt eines starren Lehrplans haben die Teilnehmerinnen hier die Freiheit, individuelle Ausbildungsschwerpunkte zu setzen. Die Note der Zweiten Staatsprüfung setzt sich zusammen aus der Beurteilung durch die Schulleitung, den Noten der Lehrproben in den beiden Fächern am Prüfungstag und der Note des sogenannten Kolloquiums, das ebenfalls am Prüfungstag stattfindet.

6. Subtraktive Veränderung: Eine Möglichkeit ist die subtraktive Veränderungsstrategie. Statt zu fragen: Was können wir als Nächstes einführen, um das Ausbildungssystem zu verbessern, können wir auch fragen: Was können wir weglassen? Die Leitfrage sollte immer sein, was den Referendaren in ihrer Entwicklung hilft. Wenn es keine gesicherten Beweise dafür gibt, dass etwas ihnen hilft, sondern es nur aus Gewohnheit da ist, dann kann es wahrscheinlich weggelassen werden, zum Beispiel: schriftliche Hausarbeiten, Teile der schriftlichen Unterrichtsplanung, die Länge dieser Entwürfe, Seminarbeiträge in Form von Referaten etc.

Katrin Born

Neue Belastungsstudie

Studienseminar

Online-Veranstaltung Austausch

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„Das Referendariat braucht eine neue Prüfungskultur"

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Wie lässt sich der Druck aus Prüfungssituationen im Vorbereitungsdienst nehmen?

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Bausteine und Werkzeuge der summativen Beurteilung 

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Bausteine und Werkzeuge der summativen Beurteilung 

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Prüfungsaufgaben mit Künstlicher Intelligenz 

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Prüfungsaufgaben mit Künstlicher Intelligenz 

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Wie sich Prüfungsaufgaben jetzt verändern müssen 

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Wie sich Prüfungsaufgaben jetzt verändern müssen 

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KI und Schule - Wie sich Prüfungsaufgaben jetzt verändern müssen

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Gastautor Hendrik Haverkamp beschreibt, wie eine neue Prüfungskultur unter den Bedingungen der KI aussehen kann.

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Überlegungen zu KI-generiertem Feedback 

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Überlegungen zu KI-generiertem Feedback 

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Die Kritik an Noten ist fast so alt wie die Geschichte der Zensuren selbst. Das Dossier Leistungsbewertung ohne Noten stellt neue Ideen und Konzepte vor.

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Gestaltung zukunftsfähiger Prüfungen an der HafenCity Universität in Zeiten generativer künstlicher Intelligenz

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Gestaltung zukunftsfähiger Prüfungen an der HafenCity Universität in Zeiten generativer künstlicher Intelligenz

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Fehlerkultur in der Praxis Zwischen Lernchance und Risiko

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Fehlerkultur in der Praxis Zwischen Lernchance und Risiko

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Prüfung & KI: Entsprechende Leistungen_Englisch 

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Prüfung & KI: Entsprechende Leistungen_Englisch 

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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Warum beim „verteilten“ Lernen Wissen länger hängen bleibt 

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Warum beim „verteilten“ Lernen Wissen länger hängen bleibt 

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Warum beim „verteilten“ Lernen Wissen länger hängen bleibt

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Eine Studie zeigt, dass verteiltes Lernen nachhaltiger wirkt als intensives Üben in kurzer Zeit. Warum ist das so?

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Lern- Und Prüfungskultur an der schule weiterentwickeln

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Lern- Und Prüfungskultur an der schule weiterentwickeln

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Lernen sichtbar machen in unserer Kultur der Digitalität: Beurteilen und Begleiten von Lernprozessen 

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Onlineportal zur digitalen Unterstützung des Unterrichts

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Leistungsmessung und Leistungsbeurteilung: (pädagogische) Diagnostik in der Schule 

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Leistungsmessung & Leistungsbewertung in der Schule – Infos & Tipps - Lehrer-Online

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Informationen und Tipps zu Leistungsmessung, -beurteilung und -bewertung: Pädagogische Diagnostik für Lehrkräfte kompakt erklärt.

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Das 3x3-Modell für KI-resilientere Aufgaben 

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Das 3x3-Modell für KI-resilientere Aufgaben 🎯 — Manuel Flick

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KI löst viele schulische Aufgaben in Sekunden. Das 3x3-Modell bietet neun Bausteine aus drei Dimensionen, um Aufgaben so zu gestalten, dass Eigenleistung trotz KI sichtbar bleibt. Im Artikel erfahrt ihr, wie ihr die Bausteine kombiniert und auf eure vorhandenen Aufgabenstellungen anwendet. Das Model

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Von Bloom zu NextSkills Development: Eine integrierte Taxonomie für Future Skills, Entwicklungsniveaus und Portfolio-Bewertung 

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Von Bloom zu NextSkills Development: Eine integrierte Taxonomie für Future Skills, Entwicklungsniveaus und Portfolio-Bewertung 

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Von Bloom zu NextSkills Development: Eine integrierte Taxonomie für Future Skills, Entwicklungsniveaus und Portfolio-Bewertung

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Warum wir für Future Skills eine andere Taxonomie brauchen Die Debatte um Future Skills ist in den letzten Jahren deutlich reifer geworden. Während frühe Diskussionen häufig mit allgemeinen Listen von „21st century skills“, „soft skills“ oder „digital skills“ arbeiteten, liegt inzwischen eine differ

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Prüfungs- und Aufgabenkultur in Zeiten von Künstlicher Intelligenz 

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Selbstlernmodul (90 min)

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