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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.