Manche Tools an der Universität Bremen arbeiten in der Lernplattform Stud.IP schon im Hintergrund für Sie:
Automatisch generiertes KI-Feedback für Freitext-Antworten im Aufgabentool DoIT!
DoIT! bietet ab sofort ein automatisch generiertes KI-Feedback für Freitext-Antworten von den Studierenden. Dieses Feedback wird nur den Lehrenden/Tutor:innen zur Verfügung gestellt und kann als Entscheidungshilfe für das eigene Feedback an die Studierenden genutzt werden. Für die Aufgaben ist ein KI-Prompt mit Bezug zur Aufgabe und der Antwort als Platzhalter vordefiniert, d.h. er kann verwendet werden oder man verfasst eigene Prompts für die unterschiedlichen Aufgaben. Das Feedback wird nach Ablauf der Bearbeitungsfrist in der Nacht erstellt, sofern die Studierenden dem zugestimmt haben. Dahinter verbirgt sich ein OpenSource LLM (meta-llama-3.1-8b-instruct) aus der Academic Cloud der GWDG (https://chat-ai.academiccloud.de), d.h. es wird datenschutzkonform eingesetzt.
Besonders in großen Kohorten kann der Einsatz dieser Feedbackvorschläge zu erheblichen Zeitersparnissen seitens der Lehrenden und Tutor:innen führen.
Falls Sie die Punktevergabe für die Aufgaben nutzen, auch dort gibt es nun nach Ablauf der Abgabefrist am nächsten Tag einen KI-generierten Punktevorschlag.
Aus didaktischer Sicht kann das KI-Feedback für verschiedene Szenarien, z.B. für formative Assessments, eingesetzt werden. Das kann der Einsatz als reines Werkzeug für die Lehrenden/Tutor:innen zur Unterstützung bei der Erstellung von Feedbacks sein oder die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz als Lehr- und Lerngegenstand zu erforschen.
Didaktisches Szenario: als Werkzeug
Für jede Aufgabe wird ein KI-generiertes Feedback erstellt, welches man als Vorlage für sein eigenes Feedback benutzt. Die Studierenden können bei der Beantwortung der Fragen der Verwendung des KI-Feedbacks allerdings widersprechen.
Didaktisches Szenario: als Lehrgegenstand
- Das KI-Feedback unverändert übernehmen (entsprechend kennzeichnen) und diesen Output durch Studierende kritisch betrachten lassen.
- Das KI-Feedback unverändert übernehmen und entsprechend kennzeichnen und zusätzlich ein eigenes Feedback verfassen und entsprechend kennzeichnen. Diese Gegenüberstellung menschlicher und künstlicher Antworten kann dann von den Studierenden reflektiert werden.
- Die Studierenden wissen nicht, ob das Feedback durch die KI oder die Lehrperson erstellt wurde und analysieren und bewerten das Feedback (und sie führen eine Hörsaalumfrage, z.B. mit Particify oder dem Stud.IP Werkzeug cliqr durch und lassen die Studierenden darüber abstimmen), welches Feedback menschlicher oder künstlicher Natur ist.
Aus rechtlicher Sicht können die KI-generierten Feedbacks im Rahmen von summativen Assessments bei der Vorkorrektur unterstützen, dürfen aber die Bewertung nicht ersetzen und entbinden auch nicht von der Pflicht der eigenverantwortlichen Bewertung (siehe Seite 3 aus dem Gutachten „Rechtliche Rahmenbedingungen und Anpassungsbedarfe zur Verstetigung des Einsatzes von KI-basierten Werkzeugen in der Lehre: Wissenschaftliches Rechtsgutachten im Auftrag der Universität Bremen“ von Prof. Dr. Kirchner-Freis, Zitierlink: https://doi.org/10.26092/elib/3781).
Möchten Sie mehr darüber erfahren oder ggf. eine Einführung in DoIT! als Aufgabentool in Stud.IP erhalten, wenden Sie sich einfach an das Stud.IP-Team des ZMML unterinfoprotect me ?!elearning.uni-bremenprotect me ?!.de
