Vorteile / Herausforderungen
Abschnittsübersicht
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- Generative KI ermöglicht es Lehrpersonen, Testfragen in unterschiedlichen Formaten (z. B. Multiple Choice, Lückentext, Zuordnungsfragen) zu erstellen und dabei die Inhalte gezielt an Kursinhalte, Lernziele und das Vorwissen der Studierenden anzupassen. Dadurch können Tests auf verschiedene Lehrkontexte und Zielgruppen zugeschnitten werden.
- Mit der KI lassen sich in kurzer Zeit große Mengen an Testfragen generieren. Dies ist besonders hilfreich bei Veranstaltungen mit vielen Teilnehmenden oder wenn unterschiedliche Testversionen benötigt werden, z. B. zur Minimierung von Abschreibversuchen oder für differenzierte Leistungsniveaus.
- Die automatisierte Generierung von Fragen, Antwortoptionen und Feedback reduziert den Erstellungsaufwand erheblich. Dies ermöglicht es Lehrpersonen, regelmäßiger formative Tests in ihre Lehrveranstaltungen zu integrieren, ohne dass der Aufwand unverhältnismäßig steigt.
- Die Bewertung von Multiple-Choice-Fragen stellt eine didaktische Herausforderung dar. Oft werden Multiple-Choice-Fragen so bewertet, dass zwar Teilpunkte vergeben werden können, jedoch bereits eine einzige falsche Antwort zum vollständigen Punktverlust führt oder richtige und falsche Antworten gleich gewichtet werden. [3] Für Lehrende kann dies bei der Erstellung von Fragen in Moodle ebenfalls eine Herausforderung darstellen. Je nach Bewertungslogik muss die KI unterschiedliche Bepunktungen ausgeben. Viele KI-Werkzeuge die im Internet Fragen mit Exportfunktion für LMS erstellen, berücksichtigen die didaktischen Bedingungen nicht und geben 100 Punkte für richtige Antworten und keine für falsche, was nur bei Single-Choice relevant ist und bei Multiple-Choice nicht funktioniert. Im ChatGPT-Bot wird diesem Problem begegnet, indem Bewertungen mit Teilpunkten für eine richtige bis drei richtige bei Multiple-Choice-Fragen bereits vordefiniert sind. Ebenso kann mit Prompts eine andere Bewertungslogik (z.B. alles oder nichts) ausgewählt werden, sodass die KI die formal korrekte Bewertung Moodle übergibt.
- Trotz formaler Korrektheit können KI-generierte Fragen inhaltlich ungenau, irreführend oder didaktisch unpassend sein. Daher ist eine sorgfältige Überprüfung durch die Lehrperson unerlässlich, um die fachliche Richtigkeit und die didaktische Eignung der Fragen sicherzustellen.
- Die Qualität der ablenkenden Antwortoptionen ist entscheidend für die Aussagekraft von Multiple-Choice-Fragen [3]. KI kann hier zwar Vorschläge liefern, dennoch muss die Lehrperson prüfen, ob die Distraktoren wirklich geeignet sind, um zwischen verschiedenen Kompetenzniveaus zu unterscheiden.
- Gerade bei offenen oder lückentextbasierten Formaten besteht die Gefahr, dass mehrere inhaltlich korrekte, aber formal unterschiedliche Antworten möglich sind. Ein Ansatz zur Lösung könnte darin bestehen, die KI gezielt dazu aufzufordern, eine Vielzahl möglicher korrekter Antworten zu generieren. Diese können dann in den Test importiert werden, um die automatisierte Überprüfung der Antworten zu verbessern.