Business Case März 2026 UiT The Arctic University of Norway
KI-gestütztes Feedback: Ergebnisse eines kleinen Pilotprojekts an der UiT
Was sechs Zahnmedizinstudierende von KI-generiertem Feedback zu ihren Antworten in Immunologie hielten.
Das ist für Sie relevant, weil:
- Sie möchten formatives Feedback im großen Maßstab anbieten, doch der Korrekturaufwand macht individuelle Kommentare unpraktikabel.
- Sie bewerten KI-Feedback-Tools und suchen Belege von echten Studierenden statt Versprechen von Anbietern.
- Sie möchten wissen, wie stark die Gestaltung des Prompts die Qualität der Ergebnisse beeinflusst.
- Sie wägen ab, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt, sobald KI Feedback für Studierende entwirft.
Zusammenfassung
Ein Pilotprojekt an der UiT untersuchte, ob das Modul für KI-gestütztes Feedback in WISEflow nützliches und konsistentes Feedback erzeugen kann, das auf den Antworten der Studierenden und einem Bewertungsleitfaden beruht. Sechs Zahnmedizinstudierende im zweiten Studienjahr reichten schriftliche Antworten zu fünf Immunologieaufgaben ein, vier davon bewerteten das erhaltene Feedback.
Die Studierenden empfanden das Feedback als klar und relevant, und alle vier bestätigten, dass es Stärken und Verbesserungsbereiche benannte. Das beherrschende Thema war der Zeitpunkt: Feedback nach der Prüfung wurde als deutlich weniger nützlich eingeschätzt, als es eine Rückmeldung zur Kursmitte gewesen wäre. Die prüfende Person stellte fest, dass die Ergebnisse konsistent waren, wenn ein einheitlicher Prompt für alle sechs Studierenden verwendet wurde, und dass Standardzusammenfassungen weniger zuverlässig waren als gezielt angeforderte Analysen.
Das PDF ist auf Englisch verfügbar.