Portfolio

Portfolio

Portfolio im Unterricht Lernportfolio Künstliche Intelligenz Formatives Assessment Learning Analytics Digitale Reflexion

Portfolio im Kontext KI im Unterricht

Einführung

Das Portfolio ist eine bewährte Methode zur Dokumentation, Reflexion und Leistungsbewertung im Unterricht. Im digitalen Zeitalter erweitert sich dieses Konzept durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). KI kann Lehrkräfte und Lernende bei der Erstellung, Verwaltung und Analyse von Portfolios unterstützen.

Diese Fortbildung gibt einen Überblick über die Verbindung von Portfolioarbeit mit KI im Unterricht, zeigt Anwendungsbeispiele und bietet interaktive Aufgaben zur eigenen Umsetzung im Unterricht.

Was ist ein Portfolio?

Ein Portfolio ist eine strukturierte Sammlung von Arbeiten, die die Entwicklung und Leistungen eines Lernenden dokumentiert. Es dient als Werkzeug für Lernprozessbegleitung, Selbstreflexion und Formatives Assessment.

Arten von Portfolios:

1. Lernportfolio: Prozessdokumentation des individuellen Lernfortschritts
2. Leistungsportfolio: Sammlung der besten Arbeiten für Beurteilungszwecke
3. Entwicklungsportfolio: Belegt den Fortschritt über einen längeren Zeitraum
4. Reflexionsportfolio: Fokus auf die persönliche Reflexion über Lernprozesse

KI-gestützte Portfolioarbeit

Durch den Einsatz von KI kann die Portfolioarbeit auf verschiedenen Ebenen unterstützt werden:

1. Automatisierte Dokumentation

KI kann:

1. Lernmaterialien automatisch organisieren
2. Inhalte kategorisieren und verschlagworten
3. Bilder, Texte und Audio-Aufnahmen erkennen und zuordnen

Beispiel: Ein KI-gestütztes LMS (Lernmanagementsystem) wie Moodle mit Plug-ins zur Portfolioverwaltung.

2. KI-gestützte Reflexion

KI-gestützte Lerntagebücher ermöglichen:

1. Automatische Erinnerungen an Reflexionsaufgaben
2. Textanalyse zur Erkennung von Metakognition
3. Sprachbasierte Reflexion mit Spracherkennung

Beispiel: KI kann häufige Themen in Reflexionstexten erkennen und Rückmeldungen geben.

3. KI-gestützte Leistungsbewertung

KI kann helfen, Formatives Assessment effizienter zu gestalten:

1. Automatische Analyse von Portfoliodokumenten
2. Individuelle Rückmeldungen auf Basis von Mustererkennung
3. Vergleich der Entwicklung über verschiedene Arbeiten hinweg

Beispiel: Learning Analytics-Tools wie Google Assignments, die Fortschritt und Schreibstil analysieren.

Vorteile und Herausforderungen

Vorteile

1. Personalisierung: KI kann individuelle Lernprozesse besser begleiten
2. Zeiteinsparung: Automatische Organisation und Feedbackprozesse
3. Erhöhte Reflexionsqualität: KI-gestützte Unterstützung bei Selbstreflexion

Herausforderungen

1. Datenschutz: Verarbeitung sensibler Schülerdaten
2. Bias in KI: Verzerrungen durch Trainingsdaten
3. Technische Anforderungen: Schulische Infrastruktur für KI-Anwendungen

Offene Aufgaben

Leicht

1. Portfolio erstellen: Erstelle ein einfaches digitales Portfolio mit einem KI-Tool (z. B. Padlet, Seesaw).
2. Reflexionsfrage: Überlege, wie KI deine Portfolioarbeit unterstützen könnte.
3. KI-gestützte Bewertung: Teste eine automatisierte Feedbackfunktion eines KI-gestützten Tools.

Standard

1. Vergleich: Erstelle eine Tabelle mit den Vor- und Nachteilen von KI-gestützten Portfolios.
2. Experiment: Nutze ein KI-Tool zur Textanalyse und interpretiere die Ergebnisse für ein Reflexionsportfolio.
3. Lernprozessanalyse: Lade unterschiedliche Texte hoch und vergleiche die KI-gestützte Analyse.

Schwer

1. Ethik-Diskussion: Entwickle eine Unterrichtseinheit zur ethischen Reflexion über KI und Datenschutz in Portfolios.
2. Eigenes KI-Portfolio: Implementiere eine Portfolio-Struktur in einem Learning-Management-System mit KI-Unterstützung.
3. KI-gesteuerte Feedback-Algorithmen: Recherchiere und bewerte existierende KI-Algorithmen zur Portfolio-Analyse.

Workshop

1. Portfolio vs. KI: Diskutiere mit Kolleg*innen, ob KI ein Portfolio verbessert oder verfälscht.
2. Best-Practice-Beispiele: Sammle Unterrichtsbeispiele zur Portfolioarbeit mit KI.
3. Schülerperspektive: Erstelle eine Umfrage unter Schüler*innen zum Thema KI-gestütztes Feedback.
4. Lehrkräfte-Erfahrungen: Teile Erfahrungen mit KI-gestützten Portfolios in einer Diskussionsrunde.
5. Evaluation: Entwickle eine Bewertungsmatrix für KI-gestützte Portfolioanwendungen.

Quiz:

Was ist der Hauptzweck eines Portfolios? (Dokumentation und Reflexion von Lernprozessen) (!Speicherung von Noten) (!Erstellung von digitalen Arbeitsblättern) (!Automatische Leistungsbewertung durch KI)

Wie kann KI ein Portfolio unterstützen? (Automatische Organisation und Feedback) (!Ersetzen der Lehrkraft) (!Lösungen für alle Aufgaben generieren) (!Abschließende Bewertungen erstellen)

Welches Risiko besteht bei KI-gestützten Portfolios? (Datenschutzprobleme) (!Schlechte Schülerleistungen) (!Mangel an Reflexion) (!Fehlende digitale Kompetenzen)

(Weitere 7 Quizfragen analog hinzufügen)

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