Bewertung

Bewertung von Künstlicher Intelligenz im Unterricht

Einführung in die Bewertung von KI im Unterricht

Die Integration von KI in den Bildungsbereich bietet Lehrkräften neue Möglichkeiten, Unterricht individuell anzupassen und den Lernprozess zu optimieren. Doch wie wird der Einsatz von KI im Unterricht bewertet? Es gibt mehrere Ebenen der Bewertung, die sowohl die Effizienz, die Pädagogische Qualität als auch die ethischen Aspekte berücksichtigen.

In diesem Modul lernst Du:

Wir beginnen mit der Betrachtung grundlegender Kriterien der Bewertung und enden mit der Entwicklung eines Frameworks, das Du selbst anwenden kannst.

Grundlagen der Bewertung

Die Bewertung des KI-Einsatzes im Unterricht stützt sich auf drei zentrale Bereiche:

**Pädagogische Wirksamkeit:** Wie gut unterstützt die KI das Lernen und die Lehrkraft? Wird die individuelle Förderung der Lernenden verbessert?
**Technologische Funktionalität:** Funktioniert die KI zuverlässig? Ist die Bedienung für Lehrkräfte und Schüler*innen intuitiv?
**Ethische Implikationen:** Werden Datenschutzrichtlinien und Chancengleichheit berücksichtigt?

1. 1. Kriterien für die pädagogische Bewertung

Die Pädagogik stellt spezifische Anforderungen an den Einsatz von Technologien. Bei der Bewertung solltest Du folgende Punkte beachten:

**Differenzierung und Individualisierung:** Fördert die KI die Heterogenität im Klassenzimmer? Kann sie unterschiedliche Lernniveaus und -stile berücksichtigen?
**Motivation und Engagement:** Wird die Lernmotivation durch den KI-Einsatz gesteigert?
**Didaktische Einbettung:** Passt die KI-Lösung in das Curriculum und unterstützt sie die Lernziele?

Messinstrumente zur Bewertung von KI im Unterricht

Die Bewertung kann durch folgende Methoden und Instrumente erfolgen:

**Fragebögen und Feedback:** Sowohl Lehrkräfte als auch Lernende können regelmäßig Feedback geben, um die Akzeptanz und Effektivität der KI zu bewerten.
**Lernstandserhebungen:** Analysiere den Einfluss der KI auf die Lernleistung anhand von Tests und Kompetenzmessungen.
**Beobachtungsstudien:** Überprüfe in einer Unterrichtseinheit, wie sich der Einsatz der KI auf die Sozialkompetenz und Interaktion im Klassenzimmer auswirkt.

Ein Beispiel: Das SAMR-Modell (Substitution, Augmentation, Modification, Redefinition) kann als Leitfaden genutzt werden, um den Grad der Innovation durch die KI zu bestimmen.

Ethik und Datenschutz

Ein besonders wichtiger Aspekt der Bewertung ist der ethische Umgang mit KI. Folgende Fragen sollten beantwortet werden:

Werden Daten der Lernenden sicher und gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gespeichert?
Ist die KI inklusiv und vermeidet sie Vorurteile bei der Analyse von Daten?
Erhält die Lehrkraft die volle Kontrolle über die Entscheidung, wie die KI eingesetzt wird?

Besonders der Aspekt der Algorithmischen Transparenz ist hier relevant: Lehrkräfte und Lernende sollten nachvollziehen können, wie die KI zu Entscheidungen gelangt.

Entwicklung eines Bewertungstools

Du kannst ein eigenes Tool zur Bewertung entwickeln, das für Deine Schule oder Deinen Unterricht maßgeschneidert ist. Ein solches Tool könnte enthalten:

**Checklisten:** Für eine schnelle Beurteilung der Funktionalität und pädagogischen Integration.
**Punktesysteme:** Um verschiedene Aspekte der KI objektiv zu bewerten.
**Interaktive Dashboards:** Diese zeigen Daten zur Nutzung und Effektivität der KI in Echtzeit.

Offene Aufgaben

Leicht

Erstelle eine Checkliste: Entwickle eine einfache Checkliste mit 5 Kriterien zur Bewertung einer KI-Software in Deinem Unterricht.
Feedback einholen: Führe eine kleine Umfrage unter Kolleg*innen zur Akzeptanz von KI im Unterricht durch.
Recherche: Sammle 3 Studien oder Artikel über die Wirksamkeit von KI im Bildungsbereich.

Standard

Pilotprojekt bewerten: Teste eine KI-Anwendung in Deinem Unterricht und dokumentiere deren Vor- und Nachteile.
Ethische Analyse: Schreibe einen kurzen Bericht über die ethischen Herausforderungen beim Einsatz von KI.
Vergleichsstudie: Analysiere und vergleiche mindestens zwei KI-Lösungen für den Unterricht.

Schwer

Eigenes Framework erstellen: Entwickle ein detailliertes Framework für die Bewertung von KI im Unterricht.
Langzeitstudie planen: Konzipiere eine Studie, die den Effekt von KI auf die Lernleistungen über ein Schuljahr hinweg misst.
Leitfaden erstellen: Erstelle einen umfassenden Leitfaden für Lehrkräfte zum Thema Bewertung von KI im Unterricht.

Quiz

Welche der folgenden Kriterien ist KEIN Bewertungskriterium für KI im Unterricht? (Persönliche Meinung der Lehrkraft) (!Pädagogische Wirksamkeit) (!Ethische Implikationen) (!Technologische Funktionalität)

Was bedeutet der Begriff "Algorithmische Transparenz"? (Die Nachvollziehbarkeit, wie Entscheidungen durch die KI getroffen werden) (!Die Fähigkeit der KI, autonom zu handeln) (!Die Anpassungsfähigkeit einer KI-Software) (!Die Geschwindigkeit, mit der die KI lernt)

Welche Methode eignet sich zur Bewertung der Wirksamkeit einer KI? (Fragebögen und Feedback) (!Automatische Bewertung durch die KI selbst) (!Buchführung über die Unterrichtszeit) (!Stichproben von Schülerarbeiten)

Was ist das Ziel einer Checkliste bei der Bewertung von KI? (Schnelle und strukturierte Einschätzung) (!Die vollständige Analyse aller Funktionen) (!Die Automatisierung der Bewertung) (!Die Vergleichbarkeit von Lehrkräften)

Welche Frage gehört in den Bereich der ethischen Bewertung von KI? (Werden die Daten der Lernenden sicher gespeichert?) (!Erreicht die KI eine 100-prozentige Genauigkeit?) (!Wie schnell lernt die KI?) (!Ist die KI teurer als herkömmliche Lösungen?)

Was beschreibt das SAMR-Modell? (Den Grad der technologischen Integration in den Unterricht) (!Ein Modell für ethische Entscheidungen) (!Eine Methode zur Schülerbewertung) (!Einen Algorithmus für maschinelles Lernen)

Welche Daten dürfen laut DSGVO für die Bewertung einer KI gespeichert werden? (Anonymisierte und relevante Daten) (!Alle Daten, die die KI sammelt) (!Persönliche und vertrauliche Daten) (!Daten ohne Zustimmung der Eltern)

Welche Aussage ist korrekt? (KI kann individuelle Lernbedarfe erkennen.) (!KI ersetzt Lehrkräfte vollständig.) (!KI ist immer frei von Vorurteilen.) (!KI benötigt keine Überprüfung durch die Lehrkraft.)

Was sollte ein interaktives Dashboard zur Bewertung von KI anzeigen? (Effektivität und Nutzung der KI) (!Die Meinung der Eltern) (!Nur die Benutzerfreundlichkeit) (!Die Herkunft der KI-Entwickler)

Warum ist Feedback von Schüler*innen wichtig für die Bewertung von KI? (Um die Akzeptanz und Nutzung zu analysieren) (!Um technische Fehler zu beheben) (!Um Lehrkräfte zu entlasten) (!Um Kosten zu rechtfertigen)

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