In dem Maße, in dem die Schulsysteme Fähigkeiten des 21. Jahrhunderts wie Problemlösung, kritisches Denken und Experimentieren in den Vordergrund stellen, verstärken Pädagogen ihre Beurteilungsmethoden. Um die Leistung bei Denkaufgaben höherer Ordnung genau zu messen, verlassen sich die Lehrkräfte zunehmend auf komplexe subjektive Bewertungen, darunter Aufsätze, Präsentationen und Abschlussprojekte.
Viele sind jedoch der Meinung, dass die Automatisierung der Einstufung subjektiver Bewertungen weitaus schwieriger ist als die Bewertung objektive Beurteilungen wie Multiple-Choice-Tests. Pädagogen befürchten, dass Bewertungssysteme mit künstlicher Intelligenz (KI) nicht in der Lage sind, die Nuancen des Ausdrucks zu erfassen, die in offeneren Bewertungen vorkommen. Infolgedessen bleibt den Lehrkräften oft ein erheblicher manueller Bewertungsaufwand, der sie von der Vorbereitung von Unterrichtsplänen oder der Kontaktaufnahme mit Familien abhält.
Aber das muss nicht so sein. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie die Benotung automatisieren können, sogar für subjektive Beurteilungen, und wie Schulsysteme Zeit und Geld sparen können.
Wichtigste Erkenntnisse
- Effizienzsteigerung: Durch die automatisierte Benotung wird die Zeit, die Pädagogen für die Bewertung aufwenden, erheblich reduziert, insbesondere bei umfangreichen Aufgaben.
- KI-Mensch-Gleichgewicht: Während KI objektive Einstufungen und einige Aspekte subjektiver Aufgaben übernehmen kann, ist die menschliche Aufsicht für nuancierte Bewertungen entscheidend.
- Flexibilität ist der Schlüssel: Flexible Algorithmen und hybride Modelle verbessern die Fähigkeit, Kreativität, Originalität und unterschiedliche Perspektiven gerecht zu bewerten.
- Unterstützung von Lehrern: Intuitive EdTech-Tools und entsprechende Schulungen ermöglichen es Lehrkräften, die automatische Benotung nahtlos in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, ohne dass die Qualität darunter leidet.
Was ist automatisierte Benotung?
Die automatisierte Benotung bezieht sich auf den Einsatz von Technologien wie KI und maschinelles Lernen (ML) zur Bewertung und Benotung von Schülerleistungen. Dies ist besonders nützlich für große Bildungseinrichtungen, wo die manuelle Bewertung von Hunderten oder Tausenden von Aufgaben zeitaufwändig und anfällig für Unstimmigkeiten sein kann.
Entgegen der landläufigen Meinung können automatische Bewertungssysteme eine Vielzahl von Formaten bewerten, darunter Multiple-Choice, Richtig/Falsch, Kurzantworten und sogar komplexere textbasierte Antworten wie Aufsätze. Ziel ist es, die Effizienz zu steigern und schnelles Feedback zu geben, ohne die Fairness und Zuverlässigkeit der Bewertung zu beeinträchtigen.
EdTech-Plattformen wie TAO stellen automatisierte Benotungstools in die Hände der Lehrer. TAO kann z. B. objektive Fragen wie Multiple-Choice-Fragen mit vordefinierten Antwortschlüsseln bewerten, während es für subjektivere oder komplexere Antworten ein technologiegestütztes menschliches Bewertungssystem einsetzt, TAO Gradereingesetzt, das die Effizienz der manuellen Bewertung erhöht. Der KI-Assistent in TAO Grader verwendet fortschrittliche Algorithmen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um schriftliche Antworten zu analysieren und auf der Grundlage der Bewertungsrubrik eine Bewertung zusammen mit einer Begründung für die Bewertung zu empfehlen.
4 Herausforderungen (und Lösungen) bei der Verwendung von automatischer Benotung für subjektive Beurteilungen
Viele Pädagogen und Verwaltungsangestellte sind der Meinung, dass automatisierte Benotungssysteme nicht in der Lage sind, die ganze Tiefe und Breite des Lernens der Schüler zu erfassen. Die Wahrheit ist ein wenig differenzierter. Diese Systeme sind zwar keine perfekten subjektiven Bewerter, können aber bei richtigem Einsatz eine unschätzbare Hilfe für menschliche Bewerter sein.
1. Benotung von Aufsätzen in Langform
Langfristige Aufsätze sind vielleicht die beständigste Form der subjektiven Bewertung, doch ihre Benotung ist notorisch zeitaufwändig. Wenn Pädagogen die Texte auf grammatikalische Fehler prüfen, logische Ungereimtheiten aufdecken und Beweise bewerten müssen, kann es Dutzende von Stunden dauern, bis die Bewertung einer Reihe von Aufsätzen abgeschlossen ist. Kann KI bei dieser hochkomplexen Aufgabe wirklich helfen?
Lösung: KI-gestützte Benotung
Ja, das kann es sehr wohl. Automatische Bewertungssysteme können zwar nicht 100 % der Arbeit übernehmen, aber sie können den Zeitaufwand der Lehrkräfte für die Bewertung von langen Aufsätzen erheblich reduzieren.
Dank der fortschrittlichen NLP-Fähigkeiten von Chatbots wie ChatGPT und Gemini können KI-Bewertungsassistenten Grammatik- und Rechtschreibfehler erkennen und Aufsätze auf logische Konsistenz prüfen. Dadurch können sich die Lehrkräfte auf das Schreiben von gezieltem Feedback und das Erkennen von Problemen mit sachlichen Belegen und Analysen konzentrieren.
Bei der KI-gestützten Benotung spielen die Lehrkräfte nach wie vor eine wichtige Rolle bei der Festlegung der Bewertungsstandards. Mit einer flexiblen EdTech-Plattform können Pädagogen sogar Bewertungsstrategien für bestimmte Aufgaben festlegen, um eine faire Bewertung zu gewährleisten. In TAO können Pädagogen Lehrerkollegen, die sich in einem bestimmten Fachgebiet auskennen - zum Beispiel in der Politik der Römischen Republik - mit der Bewertung von Fragen zu diesem Thema beauftragen, wobei sie die Identität der Schüler nicht erkennen können.
2. Bewertung der Kreativität
Eine große Herausforderung bei der automatischen Benotung von subjektiven Bewertungen ist die Schwierigkeit, Kreativität und Innovation zu bewerten. Die Originalität der Antworten, die oft bei schriftlichen Aufsätzen, mündlichen Präsentationen und Problemlösungsaufgaben erwartet wird, stellt ein Problem für automatische Systeme dar, die auf Mustererkennung und Standardisierung angewiesen sind.
Ein Schüler könnte beispielsweise in einem Aufsatz eine einzigartige Perspektive oder Struktur präsentieren, die sich von den traditionellen Formaten abhebt, aber das automatische System könnte die Antwort bestrafen, weil sie von den Mustern abweicht, die es als "korrekt" erkannt hat.
Im Gegensatz dazu können formelhafte, sich wiederholende Antworten, die sich eng an die erwarteten Muster halten, eine höhere Punktzahl erreichen, auch wenn es ihnen an Tiefe oder Kreativität fehlt. Diese Einschränkung kann die Innovation in der Arbeit der Schülerinnen und Schüler unterdrücken, da sie sich darauf konzentrieren, für den Algorithmus zu schreiben, anstatt neue Ideen auszudrücken.
Lösung: Flexible Einstufung
Um die Herausforderung der Kreativitätsbewertung zu meistern, können automatisierte Benotungssysteme so flexibel wie möglich gestaltet werden. Eine Lösung ist die Verwendung einer Plattform wie TAO, die Algorithmen zur Analyse komplexer und nuancierter Sprache integriert. Die Algorithmen können so trainiert werden, dass sie nicht nur Muster erkennen, sondern auch die Verwendung origineller Argumente, neuer Perspektiven oder unterschiedlicher Problemlösungsansätze.
Ein hybrides Modell, bei dem KI potenziell kreative Arbeiten zur Überprüfung durch Menschen kennzeichnet, würde dazu beitragen, das Gleichgewicht zwischen Automatisierung und subjektiver menschlicher Beurteilung zu wahren, und sicherstellen, dass Originalität und Innovation angemessen honoriert werden.
3. Ausbildung von Lehrern
Pädagogen brauchen Unterstützung bei der Umstellung von der vollständig manuellen auf die automatisierte und unterstützte Benotung. Um sicherzustellen, dass sie den größtmöglichen Nutzen aus ihren EdTech-Tools ziehen, müssen die Administratoren möglicherweise Schulungen planen. Natürlich können die damit verbundenen zeitlichen und finanziellen Kosten ein Hindernis für die Einführung darstellen.
Lösung: Intuitiver Werkzeugbau
Die Ausbildung in digitaler Kompetenz ist zwar wichtig, intuitive EdTech-Plattformen können den Bedarf an langwierigen Workshops erheblich reduzieren. Wenn sich Pädagogen bei einem einzigen Hub anmelden können, um Bewertungen abzugeben, Rubriken hochzuladen, eine automatische Benotung vorzunehmen und eine manuelle Bewertung vorzunehmen, müssen sie keine Zeit und Energie für die Verwaltung mehrerer verschiedener Bewertungspakete aufwenden.
Ein Element intuitiver EdTech-Software liegt völlig im Verborgenen, aber es ist unglaublich wichtig: die Interoperabilität. Interoperable EdTech-Lösungen folgen Open-Source-Standards, wie sie vom IMS Konsortium für Globales Lernen (IMS) festgelegt wurden, so dass sie nahtlos mit anderen Lernwerkzeugen integriert werden können. Dies macht kostspielige individuelle Integrationen überflüssig, verringert den Schulungsaufwand und ermöglicht es den Lehrkräften, die Lösungen auszuwählen, die sie ohne zusätzlichen Verwaltungsaufwand nutzen möchten.
4. Verhinderung von Plagiaten
Automatisierte Benotungssysteme stehen vor großen Herausforderungen bei der Erkennung von Plagiaten, insbesondere bei subjektiven Bewertungen, bei denen Studierende subtile Formen der akademischen Unredlichkeit anwenden können. Plagiate beschränken sich nicht auf einfaches Kopieren und Einfügen: Sie können auch Paraphrasen, Ideendiebstahl oder die Verwendung von KI-generierten Inhalten beinhalten, was die Erkennung für Algorithmen erschwert, die sich nur auf oberflächliche Abgleichverfahren verlassen.
Lösung: Integration von fortschrittlichen Plagiatserkennungswerkzeugen
Um dieser Herausforderung zu begegnen, sollten Lösungen zur Erkennung von Plagiaten in Benotungssysteme integriert werden. Diese Tools können über den einfachen Textabgleich hinausgehen, indem sie eine semantische Analyse durchführen. Dadurch werden Ähnlichkeiten in der Bedeutung identifiziert, selbst wenn der Wortlaut unterschiedlich ist.
Außerdem sollten KI-Modelle so trainiert werden, dass sie häufige Plagiatsmuster in verschiedenen Quellen erkennen. Automatisierte Benotungssysteme können auch mit großen akademischen Datenbanken und dem Internet verbunden werden, um Echtzeitvergleiche zu ermöglichen und das Vertrauen in die akademische Integrität zu stärken.
Schlussfolgerung
Automatisierte Benotungssysteme stellen zwar eine besondere Herausforderung dar, insbesondere bei der Bewertung subjektiver, langer und kreativer Arbeiten, bieten aber auch ein immenses Potenzial zur Rationalisierung von Benotungsprozessen und zur Verbesserung der Effizienz. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Tools wie NLP können Lehrkräfte den Zeitaufwand für die Benotung erheblich reduzieren und gleichzeitig Fairness und Genauigkeit gewährleisten.
Lösungen wie hybride Benotungsmodelle, flexible Algorithmen und intuitive, interoperable Plattformen erleichtern Lehrkräften die Integration automatisierter Systeme, ohne dass das menschliche Element verloren geht, das für subjektive Bewertungen entscheidend ist. Mit dem richtigen Gleichgewicht zwischen Technologie und menschlicher Aufsicht kann die automatisierte Benotung die Bildungserfahrung sowohl für Schüler als auch für Lehrer verbessern.
Wenn Sie mehr über die Automatisierung der Bewertung von subjektiven Beurteilungen erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf diese hilfreichen Ressourcen im TAO-Blog:
- Abkehr von der Konvention: 3 Arten von alternativen Beurteilungen erklärt
- So reduzieren Sie das Risiko des Schummelns bei Online-Tests
- Podcast: Die Zukunft der Sprach- und Lesekompetenzbewertung in NYC-Schulen
FAQs
- Kann KI Lehrer bei der Benotung subjektiver Bewertungen vollständig ersetzen?
Nein, KI kann Lehrkräfte bei subjektiven Beurteilungen nicht vollständig ersetzen. Während KI Aufgaben wie Grammatikprüfungen und das Erkennen logischer Konsistenz übernehmen kann, ist für nuancierte Beurteilungen wie die Bewertung von Kreativität, Originalität und der Tiefe von Argumenten menschliche Aufsicht erforderlich.
- Wie genau ist die automatische Einstufung?
Die automatisierte Bewertung ist im Allgemeinen bei objektiven Fragen genau, kann aber bei subjektiven Antworten Probleme bereiten. Die Genauigkeit verbessert sich mit besseren Algorithmen und vielfältigen Trainingsdaten, aber die menschliche Beteiligung gewährleistet Fairness.
- Was sind die Vorteile der automatisierten Benotung im Bildungswesen?
Die automatisierte Benotung erhöht die Effizienz, verkürzt die Benotungszeit und gibt den Schülern schnelleres Feedback.
