KI-unterstützte Notenbegründung in WISEflow an der BI Norwegian Business School
DIES FÜR SIE RELEVANT IST, WEIL:
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Sie sind im Bereich der Leistungsbewertung tätig und möchten verstehen, wie KI die Notenbegründung in einem anspruchsvollen, von Compliance-Anforderungen geprägten Kontext unterstützen kann.
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Sie benötigen konkrete Belege, die auf den Erfahrungen der Prüfer basieren, wie sich KI bei der Erstellung von notenbezogenen, kriterienbasierten Begründungstexten bewährt.
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Sie untersuchen, wie KI die Konsistenz, Qualität und Klarheit von Notenbegründungen stärken kann, ohne die akademische Eigenverantwortung zu beeinträchtigen.
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Sie prüfen, ob KI die Arbeitsbelastung verringern, enge Abgabetermine einhalten und die Struktur verbessern kann, während weiterhin menschliche Aufsicht erforderlich ist.
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Sie möchten Einblicke in praktische Überlegungen wie Reibungsverluste im Arbeitsablauf, die Gestaltung von Eingabeaufforderungen und die Voraussetzungen (z. B. gute Bewertungsrichtlinien), die gegeben sein müssen, damit die KI-Unterstützung effektiv funktioniert.
EIN ERSTER BLICK AUF DAS, WAS DRIN IST...
Dieser Bericht liefert Erkenntnisse aus einem Pilotprojekt mit Schwerpunkt auf Qualität an der BI Norwegian Business School, bei dem Prüfer das KI-gestützte Modul zur Notenbegründung von UNIwise in WISEflow getestet haben. Das Pilotprojekt sollte eine entscheidende Frage beantworten:
Kann KI akademisch fundierte, an den Bewertungskriterien ausgerichtete Begründungstexte generieren, denen die Prüfer vertrauen und die sie weiter verfeinern können?
Die Antwort, die auf praktischen Erfahrungen aus mehreren Prüfungsabläufen basiert, ist ermutigend. Die Prüfer stellten fest, dass die KI überzeugende, schlüssige Argumentationsentwürfe erzeugte, die oft nur geringfügig überarbeitet werden mussten. Das Tool half dabei, den Unterschied zwischen den Notenstufen zu verdeutlichen, und bot eine klarere Struktur für die Erklärung, warum ein Studierender eine bestimmte Note erhielt – eine der hartnäckigsten Herausforderungen bei der Kommunikation im Bewertungsprozess.
Erkenntnisse zum praktischen Arbeitsablauf sind ebenso wichtig. Obwohl der Prototyp manuelles Kopieren und Einfügen erforderte, empfanden die Prüfer dennoch einen Mehrwert, da die KI das „Problem der leeren Seite“ beseitigte und den Einstieg in den Entwurfsprozess erleichterte. Mit geplanten Verbesserungen wie dem Einfügen per Mausklick und der Wiederverwendung von Vorlagen wird erwartet, dass zukünftige Versionen den Arbeitsaufwand deutlich reduzieren und die tägliche Benutzerfreundlichkeit verbessern werden. Auf institutioneller Ebene verdeutlicht das Pilotprojekt, wie KI-gestützte Begründungen dazu beitragen können, strenge Bearbeitungsfristen wie die in Norwegen geltende 14-Tage-Frist einzuhalten, indem sie die Struktur verbessern und den Aufwand für die Erstellung von Entwürfen reduzieren, ohne die akademische Integrität zu beeinträchtigen.
Für Lehrende, Studiengangsleiter und Bewertungsteams, die die Rolle der KI bei Feedback und Compliance evaluieren, bietet dieser Bericht fundierte, evidenzbasierte Einblicke darin, was bereits gut funktioniert, was noch verfeinert werden muss und wie KI die Bewertungspraxis in großem Maßstab sinnvoll unterstützen kann.