Volle Klassenzimmer, knappe Fristen, ständig steigende Anforderungen an die Leistungsbewertung? Sie sind nicht allein mit diesem Druck, weshalb einige EdTech-Unternehmen ihr Bestes tun, um KI als Allheilmittel für automatisierte Leistungsbewertungen zu verkaufen. Man muss nur die Antworten der Schüler scannen lassen und erhält sofort ein faires Feedback. Zumindest lautet so das Versprechen.
Die Wahrheit? Sie ist unklarer. Sie können KI-Bewertung , um Ihre Benotungsarbeit zu erledigen, aber ohne die richtigen Prozesse können Sie nicht hundertprozentig sicher sein, dass sie richtig ist. In diesem Artikel führen wir Sie durch die wesentlichen Elemente eines vertrauenswürdigen KI-Bewertungstools.
Wichtigste Erkenntnisse
- In AI-Bewertungwerden Noten durch künstliche Intelligenz vergeben. Dies funktioniert am besten bei Multiple-Choice-Tests.
- Da KI raten oder „halluzinieren“ kann, ist sie kein Allheilmittel für Bewertungsprobleme.
- Um die Vorteile von KI-Bewertung zu nutzen und gleichzeitig die Risiken zu minimieren, sollten Sie Human-in-the-Loop-Prozesse einsetzen und ein System wählen, das seine Antworten erklären kann.
KI-Bewertung: Das Gute, das Schlechte und das Hässliche
KI-Bewertung ist der Einsatz von Maschinen zur Automatisierung der Benotung. KI ist natürlich eine Fehlbezeichnung. Große Sprachmodelle (LLMs) haben nichts „Intelligentes“ an sich; statt zu denken und zu argumentieren, sind sie einfach gut darin, Texte zu manipulieren – wie einige Ihrer Schüler zweifellos bereits festgestellt haben. Doch obwohl sie mittelmäßige Aufsätze produzieren können, weisen sie einige gravierende Mängel auf.
Wenn es um AI-Scoring, gibt es einige Dinge, die Sie hinsichtlich der Funktionsweise dieser Maschinen beachten müssen.
Das Gute
Die als KI vermarkteten Modelle werden erstellt, indem große Mengen an Text, Bildern und Videos in Computermodelle eingespeist werden, die Muster erkennen. Anschließend berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, dass eine Sequenz auf die nächste folgt. Nach der Verarbeitung von Millionen von Büchern berechnen sie, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit auf das Wort „fröhlich” das Wort „Weihnachten” folgt und so weiter.
Weil sie so gut darin sind, Muster zu erkennen, können KI-Bewertungstools sehr hilfreich sein, wenn es darum geht, Rechtschreib- und Grammatikfehler zu erkennen oder falsche Multiple-Choice-Antworten zu identifizieren. Sie können auch Ungereimtheiten in Schüleraufsätzen erkennen und schlecht formatierte Zitate identifizieren. Viele höherwertige Bewertungsaufgaben bleiben jedoch unerreichbar.
Das Schlechte
Die Fehler, die KI-Tools häufig machen, spiegeln den Unterschied zwischen der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten und echtem logischen Denken wider. Heute Morgen habe ich beispielsweise ChatGPT gebeten, mir bei der Installation einer Querstange in einer bereits zusammengebauten IKEA-Kommode zu helfen. Ich wollte vermeiden, die Kommode auseinanderzunehmen, nur um ein einzelnes Teil zu installieren. Glücklicherweise teilte mir ChatGPT mit, dass es Zugriff auf die Anleitung habe, und machte einen brillanten Vorschlag: Ich solle einfach die Holzstifte in die Löcher an der Außenseite der Kommode stecken.
Das Problem ist natürlich, dass es an der Außenseite der Kommode keine Löcher gab. ChatGPT ging einfach davon aus, dass sie vorhanden waren, da IKEA es in der Regel leicht macht, Dinge anzuschrauben, indem es überall vorgebohrte Löcher anbringt.
Im akademischen Bereich raten Studierende oft auf diese Weise, um die richtige Antwort zu finden. Aber Fachleute für Leistungsbewertung müssen in der Lage sein, ihre Antworten zuverlässig zu überprüfen. Das bedeutet, dass LLMs, die nach Mustern und Wahrscheinlichkeiten statt nach überprüfbaren Fakten suchen, zu unzuverlässig sind, um Bewertungen vollständig selbstständig zu bewerten.
Das Hässliche
Bewertungsexperten müssen sich auch mit voreingenommener KI auseinandersetzen. So stellten beispielsweise drei Professoren der Universitäten Stanford und Dartmouth im Mai 2025 fest, sowohl Republikaner als auch Demokraten der Meinung sind, dass LLMs eine linksgerichtete Tendenz haben. Diese Studie ist eine von vielen, die eine die linke Ausrichtung in populären LLMs bestätigt.
Die beliebtesten LLMs wurden in der Bay Area von Kalifornien entwickelt, einer der politisch fortschrittlichsten Regionen der Welt. Es ist vielleicht nicht überraschend, dass LLMs die politische Ausrichtung ihrer Entwickler widerspiegeln.
Wenn Bewerter die Bewertung jedoch vollständig an LLMs auslagern, die eine Weltanschauung gegenüber einer anderen bevorzugen, gefährden sie die Fairness ihres Bewertungssystems.
Wichtige Erkenntnisse für Führungskräfte im Bereich Bewertung
Um die Stärken der KI zu nutzen und gleichzeitig die Risiken zu minimieren, benötigen Sie ein Bewertungssystem, das auf den die Fähigkeiten und Schwächen von LLMs berücksichtigt. Hier sind einige wichtige Punkte, auf die Sie bei der Auswahl eines KI-Bewertungssystem für Ihre Schule
1. Keine Blackboxen
Da LLMs auf Mustern basieren, sind ihre Ergebnisse nicht feststehend oder absolut vorhersehbar. Für den alltäglichen Gebrauch ist dies zwar akzeptabel, für die Bewertung von wichtigen Prüfungen stellt es jedoch ein großes Problem dar. Sie benötigen ein transparentes KI-Bewertungssystem System, das eine rubrikartige Aufschlüsselung liefert, welche Teile einer bestimmten Antwort zu einer Note geführt haben und welche zu Punktabzügen.
2. Zusammenarbeit ist entscheidend
In Ihrem Schulsystem – egal, ob Sie an einer kleinen Privatschule oder in einem großen öffentlichen Schulbezirk tätig sind – gibt es Prüfer mit unterschiedlichen Fachkenntnissen und Erfahrungen. Idealerweise benötigen Sie ein Bewertungssystem, das die Fachkenntnisse der Prüfer auf die Art der Aufgaben abstimmt, damit die menschlichen Bewerter die KI-Bewertung empfehlung nachvollziehen kann.
3. Mensch im Regelkreis
Aus Punkt 2 folgt, dass Sie einen Menschen in Ihren Bewertungsprozess einbeziehen müssen. Durch den Einsatz von KI-Bewertungstools , die die menschliche Bewertung durch Hervorhebung potenzieller Probleme ergänzen, aber die endgültige Entscheidung dem Bewertungsexperten überlassen, können Sie sicherstellen, dass Sie die Noten Ihrer Schüler nicht nach Gefühl vergeben.
4. KI-Ethik-Schulung
Werfen Sie Ihre Gutachter nicht einfach ins kalte Wasser – statten Sie sie mit den AI-Ethik , die sie benötigen, um Probleme zu erkennen. Es dauert nicht lange, Bewerter über die möglichen Schwächen ihrer KI-Assistenten, wie z. B. eine linksgerichtete Voreingenommenheit, aufzuklären. Erstellen Sie eine Rubrik, anhand derer sie die Ergebnisse der KI hinterfragen können, und Sie haben einen großen Schritt getan, um ihr Vertrauen zu gewinnen.
5. Manuelle Bewertung
Bewertungen mit hohen Anforderungen enthalten wahrscheinlich Abschnitte, die automatisch bewertetwerden können, wie Multiple-Choice-Fragen, sowie offene oder subjektive Fragen, die in der Regel von einem Menschen bewertet werden müssen. Das bedeutet, dass Ihr Bewertungsinstrument eine Mischung aus automatisierter und manueller Bewertung , damit Sie einen auf die einzelnen Aufgaben abgestimmten Arbeitsablauf anwenden können.
6. Offene Standards
Wenn Bewertungsplattformen offenen Standards folgen, können sie nahtlos in andere EdTech-Tools integriert und angepasst werden, um die Einhaltung neuer Vorschriften zu gewährleisten. Dies macht Open-Source-KI-Bewertungstools wie TAO angesichts sich ändernder EdTech-Anforderungen widerstandsfähig.
Die Quintessenz
KI ist nicht mehr wegzudenken – ebenso wenig wie Budgetengpässe, Zeitdruck und hohe Erwartungen. Wenn Sie KI einsetzen möchten, um die Effizienz Ihres Benotungsworkflows zu steigern, sollten Sie darauf achten, ein System zu wählen, das transparent, fair und robust ist, ohne das menschliche Urteilsvermögen zu ersetzen. Durch den Einsatz von KI-Bewertung als Werkzeug können Sie Ihren Prüfern helfen, schneller voranzukommen, ohne blind einer Black Box zu vertrauen.
Weitere Informationen zu KI im Bildungswesen, lesen Sie diese hilfreichen Blogs:
- Wie erkennen LehrerInnen KI-generierte Arbeiten?
- Wie können KI-Tools die Ergebnisse der Schülerbeurteilung verbessern?
Siehe Vertrauenswürdige AI Scoring selbst
Wenn Sie sehen möchten, was Vertrauen in KI-Bewertung tatsächlich aussieht, anstatt es einfach zu glauben, ist eine Demo der einfachste Weg, um Ihre Annahmen zu überprüfen. Sie werden sehen, wie TAO automatisierte Bewertung mit menschlicher Beteiligung kombiniert, sodass Lehrer die tatsächliche Entscheidungsgewalt über wichtige Urteile behalten.
Die Plattform von TAO behandelt KI nicht als Black Box – sie gibt Ihnen Raum, das System zu überprüfen, anzupassen und mit ihm zusammenzuarbeiten, anstatt sich Ihren Instinkten zu überlassen. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt Ihnen die Arbeitsabläufe, Überprüfungen und gemeinsamen Steuerungsfunktionen der TAO-Plattform. Vereinbaren Sie noch heute eine Demo.
