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Der Blogbeitrag "KI-gestütztes Feedback – welche Bedingungen braucht es?" von Dr. Felix Winter diskutiert, wie künstliche Intelligenz (KI) das Feedback im Bildungsbereich revolutionieren kann, indem sie Lehrkräften und Lernenden kontinuierliche, formative Rückmeldungen ermöglicht. Der Autor hebt hervor, dass solches Feedback über einfache richtig/falsch-Aussagen hinausgehen und konstruktive Wege zur Verbesserung aufzeigen sollte. Dabei wird betont, dass ein effektives Feedbacksystem ein zweiseitiger Prozess sein muss, der die Lehrkräfte über die Lernfortschritte ihrer Schüler informiert und Schüler:innen eine Rückmeldung zu ihren Lernprodukten gibt. Der Einsatz von KI-Tools im Bildungsbereich sollte sorgfältig erwogen werden, um deren Potenzial voll auszuschöpfen und negative Auswirkungen zu vermeiden. Der Artikel unterstreicht die Notwendigkeit, die Feedbacktools und ihre Anwendung in der Praxis eingehend zu evaluieren und fordert eine umfassende Reform des Bildungssystems, um eine Kultur des lernförderlichen Feedbacks zu etablieren. Der Autor teilt auch seine Erfahrungen mit dem KI-Programm "Fiete", das individuelle Hinweise zur Verbesserung von Schülerarbeiten gibt, und diskutiert die Grenzen solcher Systeme im Bildungskontext. Der Beitrag schließt mit der Erkenntnis, dass die Integration von KI-gestütztem Feedback in den Unterricht sorgfältig geplant und durchdacht sein muss, um wirkungsvoll zu sein.

In diesem Blogbeitrag wird die Umwandlung von traditionellem Feedback zu einem zukunftsorientierten Feedforward-Ansatz diskutiert, wie es die Bildungsforschung und Praktiker vorschlagen. Sebastian Waack stützt sich auf die Arbeiten von Hattie und Timperley sowie die Feedforward-Methodik von Marshall Goldsmith, um die Bedeutung und Wirkung von Feedback im Bildungskontext zu analysieren. Er beleuchtet, wie Feedback oft missverstanden wird und nicht die beabsichtigte positive Wirkung erzielt, insbesondere wenn es sich auf Noten oder personenbezogene Rückmeldungen konzentriert. Waack argumentiert, dass ein effektives Feedbacksystem in der Lage sein muss, auf allen drei Ebenen – Aufgabe, Lernprozess und Selbstregulation – konstruktive Anleitungen für zukünftige Schritte zu bieten. Durch die Integration von Feedforward in den pädagogischen Ansatz können Lehrkräfte und Lernende eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des zielgerichteten Lernens fördern. Der Beitrag schließt mit praktischen Beispielen für Feedforward-Übungen und deren Nutzen für den Lernprozess, wobei der Schwerpunkt auf der aktiven Beteiligung der Lernenden an ihrer eigenen Entwicklung liegt.

Der Blogbeitrag von Florian Fabricius, dem Generalsekretär der Bundesschülerkonferenz, beleuchtet die tiefgreifenden Veränderungen im Bildungssystem durch Chat-GPT. Fabricius kritisiert den überholten Fokus auf Noten und die mangelnde Vorbereitung auf das reale Leben, die das Bildungssystem kennzeichnen. Er diskutiert die Herausforderungen und Chancen, die künstliche Intelligenz bietet, und plädiert für eine Bildungsreform, die individuelle Kompetenzen und kreatives Lernen fördert. Der Artikel betont die Notwendigkeit, sich von traditionellen Bewertungsmethoden zu lösen und innovative Technologien wie Chat-GPT als Werkzeuge für eine effektivere und gerechtere Bildung zu nutzen. Fabricius’ Vision ist es, ein Bildungssystem zu schaffen, das die Entwicklung jedes Einzelnen unterstützt und auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorbereitet.

Joscha Falck erprobt den Einsatz Künstlicher Intelligenz bei Klassenarbeiten (in Bayern Schulaufgaben) mit Fiete.ai. Schülerinnen erhalten in der Klassenarbeit individuelles Feedback zu ihren Texten, insbesondere zu der Erstellung von Inhaltsangaben. Joscha Falck beschreibt detailliert den Planungsprozess, die Durchführung der Prüfung und die Reflexion über die dabei gewonnenen Erkenntnisse. Die Schülerinnen nutzten iPads, um über QR-Codes auf die Aufgabenstellungen zuzugreifen, und erhielten die Möglichkeit, ihre Arbeiten basierend auf spezifischen Feedback-Kriterien zu überarbeiten. Diese Methode führte zu Texten von höherer Qualität und förderte gleichzeitig die Überarbeitungs- und Reflexionskompetenzen der Lernenden. Falck beobachtete eine erhöhte Motivation und einen deutlicheren Lernzuwachs im Vergleich zu traditionellen Methoden. Er reflektiert über die Potenziale und Herausforderungen des Einsatzes von KI in der Prüfungssituation und schlägt vor, dass eine stärkere Kompetenzorientierung in der Bewertung von Schülerleistungen auch zukünftig von Bedeutung sein wird. Der Artikel bietet wertvolle Einblicke in die praktische Anwendung von KI im Bildungsbereich und regt zur weiteren Diskussion über die Zukunft digital unterstützter Lern- und Prüfungsformate an.

Kann Fiete.ai auch im Mathematikunterricht eingesetzt werden? Janina Brüggemann ist Fachleiterin für Mathematik. Sie hat den Praxistest gemacht: Argumentieren ist im Mathematikunterricht wichtig, aber die Präsentation und Diskussion der Ergebnisse stellt oft eine Herausforderung dar, da aus zeitlichen Gründen nur wenige Argumentationen besprochen werden können, obwohl alle Schülerinnen Feedback wünschen. Das KI-gestützte Tool Fiete bietet eine Lösung, indem es individualisiertes Feedback zu Schülerinnentexten und -aufgaben bietet, angepasst an die von Lehrkräften festgelegten Kriterien. Der Einsatz von Fiete spart Zeit, bietet einen guten Überblick über den Lernstand und motiviert Schülerinnen durch konstruktive Rückmeldungen. Fiete hat sich im Praxistest, auch im Mathematikunterricht, als wertvolle Unterstützung erwiesen, indem es individuelles Feedback ermöglicht, das zuvor oft nicht umfassend möglich war.

Der Blogbeitrag von Jenny Jungeblut und Martin Lentzen zeigt, wie die German International School of Silicon Valley (GISSV) die Start-up-Mentalität des Scheiterns und des kontinuierlichen Feedbacks in den Bildungsbereich überträgt. Formatives Feedback und eine positive Fehlerkultur sind gelebte Praxis im Projektunterricht. Beides krempelt nicht nur Lehrmethoden um, sondern verbessert auch die Lernerfahrung der Schüler:innen nachhaltig. Die Leser:innen des Blogartikels werden in die Welt des preisgekrönten KI-Startup-Projekts eingeführt und bekommen aufgezeigt, wie durch einen interdisziplinären Unterricht und mithilfe innovativer Ansätze wie KI-basierten Feedbacks die Zukunft des Lernens gestaltet werden kann.

Das Impulspapier „Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem“, vorgelegt von der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission am 17.01.2024, bietet umfassende Einblicke und Handlungsempfehlungen zum Einsatz von Large Language Models (LLM) in der Bildung. Hendrik Haverkamp stellt die wichtigsten Ergebnisse vor: Die SWK empfiehlt eine systematische Erprobung von LLM im Bildungsbereich, die Entwicklung domänenspezifischer LLM-Tools und den Einsatz von LLM ab der Sekundarstufe I. Außerdem wird eine Anpassung der Prüfungskultur vorgeschlagen, um LLM einzubeziehen, und es wird auf die Notwendigkeit von kostengünstigen Zugängen zu LLM sowie deren Integration in Lernplattformen hingewiesen. Diese Empfehlungen spiegeln die aktuellen Diskussionen und Herausforderungen wider, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und die Notwendigkeit einer schnellen Entwicklung datenschutzkonformer LLM-Tools. Der Autor nimmt am Ende kommentierend Stellung zu dem Papier.

Im Blogbeitrag von Professorin Uta Hauck-Thum geht es um das Bildungsverständnis in Zeiten künstlicher Intelligenz. Sie betont die Notwendigkeit grundlegender Transformationsprozesse in Schulen und Hochschulen, um Kinder und Jugendliche auf die Herausforderungen der digitalen Welt vorzubereiten. Hauck-Thum hebt hervor, dass die Integration von KI in den Bildungsprozess sorgfältig durchdacht werden muss. Sie fordert innovative Lehr- und Lernansätze, die über das reine Anwenden von Technologien hinausgehen. Lehrkräfte spielen dabei eine entscheidende Rolle, indem sie digitale Lernchancen eröffnen und dabei helfen, Bildungsdisparitäten zu überwinden. Die Autorin warnt vor dem Digital Divide, der besonders Kinder und Jugendliche aus niedrigeren sozioökonomischen Schichten benachteiligt, und betont die Wichtigkeit von Bildungschancen, die über reine Technologieanwendung hinausgehen.

Prof:in Birgit Eickelmann thematisiert in ihrem Blogbeitrag eine unterschätzte Gefahr bei der Verwendung von KI in der Schule. Die Frage, ob KI zu mehr oder weniger Bildungsgerechtigkeit führt, existiert seit mehreren Jahren. Bereits 2018 sprach Prof. Detmar Meurers über das Potenzial von KI, zur Bildungsgerechtigkeit beizutragen, indem sie individuelles Feedback und maßgeschneiderte Lernangebote bietet, unabhängig von den Ressourcen im Elternhaus. Fünf kange Jahre später betont Prof:in Birgit Eikelmann in einem Vortrag auf der KMK-Fachtagung “KI in Bildungsprozessen” am 01.12. in Köln die Gefahr eines neuen "Digital Divide" im Kontext von KI, wenn Schulen nicht proaktiv handeln. Dieser "Digital Divide" umfasst Unterschiede im Zugang, in der Nutzungsmotivation, in der Nutzungserfahrung und in den digitalen Kompetenzen der Schüler. Um die digitale und KI-Kompetenz aller Schüler zu fördern und Chancengleichheit zu gewährleisten, müssen Schulen KI-basierte Lehr- und Lernprozesse aktiv integrieren und weiterentwickeln.

Dr. Anika Limburg diskutiert in ihrem Text "Sozialität und Emotion – Gedanken zu Feedback von Mensch und Maschine" die Bedeutung von Feedback im Schreibprozess und die Rolle der Künstlichen Intelligenz (KI) dabei. Sie betont, dass Texte persönliche Werke sind, die komplexe kognitive Prozesse und Entscheidungen widerspiegeln, und dass Feedback zu diesen Texten eine emotionale Dimension hat, da es die Identität und Persönlichkeit des Autors berührt. Limburg erläutert, dass KI-generiertes Feedback einen angstfreien Raum bietet, da es keine soziale Beziehung zwischen Mensch und Maschine gibt, und es hilft, Schreibkompetenzen zu entwickeln, ohne Gefühle wie Scham oder Angst vor Bloßstellung. Trotzdem unterstreicht sie die Wichtigkeit menschlichen Feedbacks, besonders in Lehr-Lern-Beziehungen, da emotionale Verbindungen das Lernen fördern. Abschließend schlägt Limburg vor, KI- und menschliches Feedback zu kombinieren, und gibt Empfehlungen zur Reduzierung der Menge an Schülertexten, um effektives Feedback im Klassenraum zu ermöglichen.

Claudia Potthoff stellt drei KI Feedback Tools gegenüber: Fiete, das Korrektur-Tool von Fobizz und PEER. Ausführlich werden die einzelnen Schritte innerhalb der Tools bis zum fertigen KI-Feedback erklärt, sodass man den Workflow für Lehrkräfte und Schüler:innen gut nachvollziehen kann. Besonders interessant ist, dass die Autorin alle drei Tools mit demselben Schülertext getestet hat. So werden Unterschiede, aber auch Gemeinsamkeiten sichtbar.

Sebastian Schmidt, alias flippedmathe, formuliert in diesem Blogbeitrag eine Liebeserklärung an das Feedback-Geben. Er nimmt den Leser bzw. die Leserin mit auf eine ganz persönliche Reise in seinen Unterricht und berichtet von seinen Feedback-Methoden. Von der coachenden Lehrkraft über Schüler:innensprechstunden, Peer-Feedback bishin zu KI als Feedback-Tool. Aufgrund der authentischen Schilderungen bekommt man ein Gespür dafür, dass es vor allem zwei Dinge sind, die man für gelingenden Unterricht braucht: Eine vertrauensvolle Beziehung zu seinen Schüler:innen und viel Zeit für Feedback.

Der OECD Lernkompass 2030 verdeutlicht die Notwendigkeit, Schüler:innen stärker an schulische Prozesse und an ihrem Lernen zu beteiligen - ihnen Verantwortung für ihr Lernen zu übertragen. In einer Schule des 21. Jahrhunderts müssen Kinder und Jugendliche Handlungs- und Gestaltungskompetenz (Student Agency) ausüben können. Besonders gut gelingt dies in projekt- und handlungsorientierten Settings und auch beim Peer-Feedback. Die Rückmeldung von Gleichaltrigen ist ein kollaborativer und reflexiver Prozess, bei dem die Lernenden abwechselnd Feedback bekommen oder geben. Dies fördert die Selbstbestimmung der Schüler:innen und stärkt ihre Fähigkeit, verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen und ihr Lernen aktiv zu gestalten. Peer-Feedback ist ein Baustein hin zu einer neuen Lernkultur.

Fiete ist ein Feedbacktool für den Unterricht. Doch wie genau sehen die Einsatzmöglichkeiten im Unterrichtsalltag aus? Hendrik Haverkamp gewährt einen ganz persönlichen Einblick in seine Feedback-Praxis mit Fiete.ai. Vier erprobte Einsatzszenarien sollen hier vorgestellt werden: Feedback zu Aufgaben aus einem Lehrwerk (1), Feedback rund um Klassenarbeiten (2), Fiete als häuslicher Begleiter bei den Hausaufgaben (3) und Fiete als Unterstützung während kooperativer Arbeitsphasen im Unterricht.

Noten werden gewisse Rückmeldefunktionen nachgesagt: Schüler:innen und Eltern bekommen mit der Note unter einer Klassenarbeit oder auf dem Zeugnis scheinbar präzise und objektiv gespiegelt, wie gut oder schlecht die Kinder in einer Unterrichtsreihe oder einem Fach abgeschnitten haben. Forschungsergebnisse zeigen allerdings, dass Schüler:innen in den seltensten Fällen von Noten profitieren und Noten allenfalls eine Scheinobjektivität vorgaukeln. Noten sind nicht lernförderlich. Feedback hingegen ermöglicht es den Kindern und Jugendlichen sich zu verbessern. Feedback beendet das Lernen nicht - so wie Noten es tun - Feedback regt vielmehr zum Lernen an. Philippe Wampfler spricht sich für eine Schule ohne Noten und eine Schule mit möglichst viel Feedback aus.

Dennis Sawatzki macht in seinem Artikel auf Probleme des Feedback-Begriffes aufmerksam. Zu oft wird Feedback in der Schule alltagssprachlich mit Bewertung oder Kritik in einen Topf geworfen. Feedback ist eine bewertungsfreie Rückmeldung. Damit das gelingt, sind hohe kommunikative Kompetenz von den Lehrkräften erforderlich. Da sich eine Feedback-Kultur und Feedback-Kompetenzen nicht von selbst einstellen, sind Fortbildungen zum Thema Feedback für Lehrkräfte wünschenswert und notwendig.

Eignet sich Fiete dafür, Schüler:innen auf die bayrischen Abschlussprüfungen vorzubereiten? Dieses Experiment wagt der Realschullehrer Kai Wörner. Er berichtet von drei lernförderlichen Einsatzszenarien von Fiete im Unterricht.

Die Lernwirksamkeit von formativem Assessment ist lange bekannt. Trotzdem fristet diese didaktische Wunderwaffe hierzulande noch immer ein Schattendasein. Das hat seinen Grund vor allem in der Dominanz seines mächtigen Gegenbegriffs, des summativen Assessments, das so allgegenwärtig ist und unsere Vorstellung von Schule so maßgeblich prägt, dass kaum Platz für formatives Assessment bleibt. Neuerdings erhält die Diskussion durch die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Schule neuen Aufwind, verheißen doch maschinelle Anwendungen nicht nur passgenaue Lernhinweise, sondern auch Arbeitserleichterungen für Lehrkräfte.

“Lernförderliches Feedback im Unterricht” - so lautet der Titel von Joscha Falcks im Sommer 2023 erschienen Sachbuches, das bei Persen erschienen ist. Im Interview verdeutlicht der Autor, warum Feedback so wichtig für das Lernen ist, mit welchen Methoden man Schüler:innen effektiv Feedack geben kann und wie man eine neue Feedbackkultur im Unterricht etabliert.

Wenn empirische Bildungsforschung auf Schulpraxis trifft: In der dritten Folge des IPN Podcasts “Im Dialog” diskutieren Hendrik Haverkamp, Lehrer am Evangelisch Stiftischen Gymnasium in Gütersloh, Dr. Thorben Jansen, Bildungsforscher am IPN, und Prof. Dr. Detmar Meurers, Computerlinguist an der Universität Tübingen über lernförderliches Feedback im Unterricht. Hier geht es zu der Podcastfolge:

Fragt man Schüler:innen, ob sie zu einem selbst geschriebenen Text lieber Feedback durch eine Lehrkraft, eine Mitschüler:in oder durch eine auf KI basierende Feedback-App bekommen wollen, so antworten die meisten Kinder und Jugendlichen ohne zu zögern, dass sie die Rückmeldung durch die Lehrkraft oder die Peers bevorzugen.