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Beats Biblionetz - Texte

Chatbots im Schulunterricht

Wir testen das Fobizz-Tool zur automatischen Bewertung von Hausaufgaben
Rainer Mühlhoff, Marte Henningsen
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Rainer MühlhoffDie vorliegende Studie untersucht das KI-gestützte Korrekturtool „KI-Korrekturhilfe“ des Unternehmens Fobizz, das Lehrkräften Unterstützung bei der Bewertung und Rückmeldung von Schülerarbeiten bieten soll. Im gesellschaftlichen Kontext eines überlasteten Bildungssystems und wachsender Erwartungen an den Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Lösung dieser Probleme analysiert die Untersuchung die funktionale Eignung des Tools anhand von zwei Testreihen. Dabei zeigen die Ergebnisse erhebliche Defizite: Die numerischen Bewertungen und qualitativen Rückmeldungen des Tools hängen häufig vom Zufall ab und verbessern sich nicht durch die Einarbeitung der Verbesserungsvorschläge des KI-Tools. Eine Bestbewertung ist nur mit Texten erreichbar, die von ChatGPT geschrieben sind. Falschbehauptungen und Nonsense-Abgaben werden häufig nicht erkannt, und die Umsetzung einiger Bewertungskriterien ist unzuverlässig und intransparent. Da diese Mängel aus den fundamentalen Einschränkungen großer Sprachmodelle (LLMs) resultieren, sind grundlegende Verbesserungen dieses oder ähnlicher Tools nicht unmittelbar zu erwarten. Die Studie kritisiert den allgemeinen Trend, KI als schnelle Lösung für systemische Probleme im Bildungswesen einzusetzen. Sie kommt zu dem Schluss, dass die Vermarktung des Tools durch Fobizz als objektive und zeitsparende Lösung irreführend und unverantwortlich ist und mahnt zu systematischer Evaluation und fachdidaktischer Prüfung des Einsatzes von KI-Tools im Schulkontext.
Von Rainer Mühlhoff, Marte Henningsen im Text Chatbots im Schulunterricht (2024)

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Personen
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Virginia Eubanks , Evgeny Morozov , Cathy O’Neil

Begriffe
KB IB clear
automation bias , Bewertung , Bildungeducation (Bildung) , Chat-GPT , Deutschlandgermany , Digitalisierung , EdTech-Unternehmen , Feedback (Rückmeldung)Feedback , fobizz , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , GMLS zur Beurteilung / Bewertung / Benotung , Hausaufgabenhomework , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , Lehrpersonen-Mangel , Mensch , Prüfung , Unternehmencompany
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2013  local  To Save Everything, Click Here (Evgeny Morozov) 4, 7, 4, 9, 9, 7, 3, 4, 7, 4, 9, 19 44 150 19 989
2016  local  Weapons of Math Destruction (Cathy O’Neil) 4, 13, 1, 10, 7, 5, 4, 6, 14, 5, 5, 15 49 72 15 601
2018 local  Automating Inequality (Virginia Eubanks) 2, 14, 3, 6, 6, 4, 1, 7, 8, 5, 7, 12 36 9 12 496

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