Schnelleres Feedback, weiterhin von Menschen freigegeben
WISEFLOW AI ASSISTED FEEDBACK · ZUSATZPRODUKT
Gutes Feedback ist einer der stärksten Treiber des Lernens
Im Feedback erfahren Studierende, warum sie ihre Note bekommen haben, und nicht nur, welche Note es ist. Einrichtungen stehen zunehmend unter Druck, es einheitlich zu liefern: klares, zeitnahes Feedback und eine Begründung, die einer Überprüfung durch Studierende, externe Prüfende und Prüfungsausschüsse standhält und demselben Standard folgt, unabhängig davon, wer korrigiert hat.
Doch für Lehrende lässt sich das Schreiben nicht beliebig skalieren
Einrichtungen sollen hochwertiges, zeitnahes Feedback liefern, während Lehrende eine hohe Arbeitslast bewältigen. Ausführliches Feedback für jede einzelne Arbeit ist oft das Erste, was auf der Strecke bleibt.
- Die Bearbeitungszeit verlängert sich, wenn Korrigierende Dutzende oder Hunderte von Abgaben bewältigen müssen.
- Die Tiefe der Erklärungen leidet, und Studierende erhalten weniger Details, als sie eigentlich brauchen.
- Die Einheitlichkeit zwischen Korrigierenden geht verloren, sodass manche Studierende ausführlicheres Feedback erhalten als andere.
WISEflow AI Assisted Feedback wurde für genau diese Realität entwickelt: als schnellerer Ausgangspunkt, nicht als Ersatz für das akademische Urteil.
Die KI entwirft die erste Fassung, Lehrende geben jedes Wort frei
WISEflow AI Assisted Feedback entwirft eine erste Fassung der Notenbegründung, die ausschließlich auf der eingereichten Arbeit und Ihren Bewertungskriterien beruht. Die Lehrperson prüft und bearbeitet den Entwurf und entscheidet genau, was veröffentlicht wird. Nichts wird ungeprüft weitergegeben, und die KI legt nie die Note fest und hat nie das letzte Wort.
Ein strukturierter erster Entwurf auf Grundlage der Arbeit und Ihrer Bewertungskriterien, damit Lehrende nie vor einem leeren Blatt sitzen.
Studierende erhalten mehr als eine Zahl: eine konkrete Erklärung, was die Note bestimmt hat und worauf sie beim nächsten Mal achten sollten.
Das Feedback folgt im gesamten Korrektur- oder Prüfungsteam derselben Struktur und demselben Detailgrad. Das macht es für Studierende verständlicher und leichter zu dokumentieren.
In Pilottests benötigten Korrigierende in der Regel deutlich weniger Zeit pro Abgabe.
Studierende erhalten Feedback, solange es für ihr Lernen noch nützlich ist, nicht erst Wochen später.
Nichts läuft ohne Schutzmaßnahmen für Datenschutz und akademische Integrität
- Human-in-the-Loop: Lehrende behalten die volle Kontrolle und können die KI-Vorschläge verfeinern, umschreiben oder ergänzen, bevor etwas an Studierende veröffentlicht wird.
- Ein geschlossener Kreis: Die KI arbeitet ausschließlich mit den Bewertungskriterien, der Aufgabenstellung, der Note und der eingereichten Arbeit, mit nichts anderem.
- Nie das letzte Wort: Die KI wird erst eingesetzt, wenn Korrektur und Benotung bereits feststehen, und kann das Ergebnis, das sie unterstützen soll, daher nie beeinflussen.
- In der EU gehostet und DSGVO-konform: Der Dienst läuft auf einer in der EU gehosteten Infrastruktur mit belastbarem Prüfprotokoll, damit die Unterstützung bei der Korrektur nie auf Kosten der Privatsphäre oder des geistigen Eigentums von Studierenden geht.
- Erklärbar durch Design: Wie die KI zu einem Vorschlag gekommen ist und worauf sie sich gestützt hat, lässt sich jederzeit anzeigen und nachvollziehen. Keine Blackbox.
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Häufige Fragen von Hochschulen
Es erstellt einen strukturierten ersten Entwurf für Feedback oder Notenbegründung auf Grundlage der Abgabe und der Bewertungskriterien. Das verringert den Anteil an wiederkehrender Schreibarbeit, sodass Lehrende ihre Zeit darauf verwenden können, die endgültige Fassung zu verfeinern und freizugeben, statt bei null anzufangen.
Nein. Lehrende behalten die volle Kontrolle. Die KI liefert nur einen Ausgangspunkt, und jedes Feedback muss vor der Veröffentlichung von einem Menschen geprüft, bearbeitet und freigegeben werden. So bleiben akademische Standards und Transparenz gewahrt.
Da der Entwurf auf Grundlage der eigenen Bewertungskriterien der Einrichtung erstellt wird, trägt das Modul dazu bei, dass Erklärungen derselben Struktur und demselben Detailgrad folgen. Das verringert Unterschiede zwischen Prüfenden und sorgt für eine klarere Kommunikation mit Studierenden.
Ja, besonders bei technischen oder quantitativen Arbeiten. In Pilottests traten in ersten Entwürfen echte Halluzinationen auf, etwa eine falsch gelesene Berechnung. Genau deshalb prüft die Lehrperson jede KI-generierte Antwort, bevor sie Studierende erreicht. Keine Ausgabe wird ungeprüft veröffentlicht.
Nein. Die KI wird erst eingesetzt, wenn Korrektur und Benotung bereits feststehen, und unterstützt nur beim Feedback und bei der Begründung, nie bei der Festlegung der Note selbst. Die korrigierende Person behält die Kontrolle über die Entscheidung und trägt die Verantwortung dafür.
Ja. Anders als beim Einfügen studentischer Arbeiten in einen allgemeinen Chatbot läuft WISEflow AI Feedback auf einer in der EU gehosteten, DSGVO-konformen Infrastruktur, arbeitet nur innerhalb eines geschlossenen Kreises aus Aufgabenstellung, Kriterien und Abgabe und führt ein belastbares Prüfprotokoll.
Ja, in Pilottests. Eine Lehrperson schätzte den Aufwand mit KI-Unterstützung auf rund 5 Minuten pro Abgabe, gegenüber 20 Minuten ohne, obwohl sie jede KI-generierte Antwort vor der Freigabe selbst prüfte. Bei technischeren, quantitativen Studienleistungen verkürzten zwei Kursverantwortliche ihre Korrekturzeit trotz eines holprigeren Starts um etwa ein Drittel.
Ja. Transparenz ist ein zentrales Gestaltungsprinzip: Wenn die KI aktiv ist, ist das für alle Beteiligten sichtbar und nachvollziehbar, für die Einrichtung, die korrigierende Person und die Studierenden, statt so dargestellt zu werden, als käme das Feedback allein von der Lehrperson.
Noch Fragen? Im Service Centre finden Sie ausführliche Anleitungen und Support.