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KI und Feedback

Ich: Merkst du beim Feedbackgeben, wie sensibel oder unsicher dein Gegenüber ist, und passt deine Lösungen an?

ChatGPT: Ja, ich kann Hinweise auf Sensibilität oder Unsicherheit erkennen und mein Feedback entsprechend anpassen. 😊 Zum Beispiel achte ich auf:

Sprache und Formulierungen: Wenn jemand vorsichtig oder unsicher klingt („Ich bin mir nicht sicher, aber…“), formuliere ich Feedback behutsamer, mit mehr Ermutigung und weniger direkten Korrekturen.

Tonfall und Intensität: Ich kann Rückmeldungen diplomatischer gestalten oder positiv verstärkend, um niemanden zu überfordern.

Schritt-für-Schritt-Vorschläge: Unsichere Personen profitieren oft von klaren, kleinen Handlungsschritten statt von langen, komplexen Anleitungen.

Kurz gesagt: Ich passe mich so an, dass Feedback hilfreich ist, ohne Druck aufzubauen. Wenn du willst, kann ich dir demonstrieren, wie ich dasselbe Feedback einmal direkt und einmal behutsam ermutigend formulieren würde. Willst du das?

Ich: Bist du trotzdem immer ehrlich?

ChatGPT: Ja – Ehrlichkeit ist ein Kernprinzip meines Feedbacks. 😌 Allerdings gibt es eine wichtige Nuance: Ich formuliere ehrlich auf eine hilfreiche Art. Das heißt: Ich verschweige keine relevanten Probleme oder Verbesserungsmöglichkeiten. Ich kann jedoch die Art und Weise anpassen, wie ich die Wahrheit vermittle, um nicht verletzend oder entmutigend zu sein. Ehrlich sein bedeutet nicht brutal sein – es bedeutet, dass du am Ende ein realistisches Bild bekommst, auf das du aufbauen kannst. Wenn du willst, kann ich dir ein kleines Beispiel machen, wie ehrliches Feedback sowohl direkt als auch sanft ermutigend klingen kann.

John Hattie hat in seinen Forschungen gezeigt, dass Feedback einen der stärksten Effekte auf den Lernerfolg von Schüler*innen hat. Damit Feedback tatsächlich lernwirksam wird, ist jedoch immer eine diagnostische Einschätzung des Vorwissens erforderlich. Nur wenn bekannt ist, wo Lernende stehen, kann Feedback gezielt ansetzen und Lernprozesse effektiv unterstützen.

Wird KI zur Erstellung von Feedback eingesetzt, ist es entscheidend, der KI klare und transparente Bewertungskriterien vorzugeben. Ohne solche Vorgaben bleibt das Feedback häufig zu allgemein und verliert seine didaktische Wirkung.

Ein Beispiel für die pädagogisch fundierte Nutzung von KI ist das an der Technischen Universität München entwickelte Tool, das Schüler*innen auf Basis festgelegter Kriterien ein differenziertes und konstruktives Feedback gibt. Dieses System ist datenschutzkonform und kann von der Grundschule bis zum Gymnasium eingesetzt werden.

Verwendete Literatur:

Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback. Review of Educational Research, 77(1), 81–112. https://doi.org/10.3102/003465430298487.