Quelltext der Seite Leistungsbewertung im KI-Zeitalter - Konzepte für die Schulpraxis

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= Einleitung =

'''Leistungsbewertung im KI-Zeitalter''' verändert die Schulpraxis grundlegend. Durch [[generative Künstliche Intelligenz|generative KI]] wie [[Chatbot|Chatbots]], [[Large Language Model|Sprachmodelle]] oder multimodale KI-Systeme können Lernende Texte entwerfen, Aufgaben strukturieren, Fehler finden, Ideen sammeln, Bilder erzeugen, Quellen zusammenfassen oder sich Feedback geben lassen. Dadurch wird die klassische Frage „Hat die Schülerin oder der Schüler diese Lösung allein erstellt?“ schwieriger. Gleichzeitig entsteht eine wichtigere pädagogische Frage: '''Welche fachlichen, methodischen, sozialen und reflexiven Kompetenzen sollen sichtbar werden, wenn KI als Werkzeug verfügbar ist?'''

Dieser aiMOOC richtet sich an [[Lehrkraft|Lehrkräfte]], [[Referendar|Referendarinnen und Referendare]], [[Fachschaft|Fachschaften]], [[Schulleitung|Schulleitungen]] und Fortbildungsgruppen. Er hilft Dir dabei, [[Leistungsbewertung]], [[Prüfungskultur]], [[Feedback]], [[Transparenz]], [[Chancengerechtigkeit]], [[Datenschutz]] und [[KI-Kompetenz]] zusammenzudenken. Im Mittelpunkt stehen praxistaugliche Konzepte für Unterricht, Hausaufgaben, Projekte, Klausuren, Präsentationen, Portfolios und mündliche Prüfungsanteile.

{{#ev:youtube|https://www.youtube.com/watch?v=KKV6WYQo0qY|500|center}}

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== Warum Leistungsbewertung neu gedacht werden muss ==

[[Datei:Formative vs Summative Assessments.png|500px|rahmenlos|center]]

Traditionelle [[Leistungsbewertung]] ist häufig produktorientiert: Ein fertiger Text, eine fertige Lösung, ein Referat oder eine Klassenarbeit wird bewertet. Im KI-Zeitalter reicht diese Perspektive nicht mehr aus. Eine KI kann Ergebnisse erzeugen, die sprachlich überzeugend wirken, aber fachlich fehlerhaft, oberflächlich, einseitig oder nicht zur individuellen Lernentwicklung passend sein können. Deshalb muss Leistungsbewertung stärker auf den '''Lernprozess''', auf '''Begründungen''', auf '''Reflexion''', auf '''mündliche Anschlussfähigkeit''' und auf '''verantwortliche Werkzeugnutzung''' achten.

Die [[Kultusministerkonferenz]] fordert in ihren Handlungsempfehlungen zum Umgang mit KI in schulischen Bildungsprozessen eine veränderte [[Prüfungskultur]], in der KI-Kompetenzen berücksichtigt und Leistungsbewertung transparent sowie fair gestaltet werden. Auch internationale Empfehlungen, etwa von [[UNESCO]] und [[Europäische Kommission|Europäischer Kommission]], betonen einen menschenzentrierten, ethisch reflektierten und pädagogisch sinnvollen Umgang mit KI im Bildungsbereich.

Für die Schulpraxis bedeutet das: Nicht jede Aufgabe muss KI zulassen. Nicht jede Aufgabe muss KI verbieten. Entscheidend ist, dass die Regeln vorab geklärt sind, zur Kompetenz passen und für Lernende nachvollziehbar sind. Eine gute Leistungsbewertung beantwortet deshalb immer drei Fragen: '''Was soll gelernt werden? Was darf oder soll KI dabei leisten? Woran erkenne ich die Eigenleistung?'''

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== Grundbegriffe: KI, generative KI und schulische Leistung ==

[[Datei:AI-ML-DL.svg|500px|rahmenlos|center]]

[[Künstliche Intelligenz]] ist ein Sammelbegriff für technische Systeme, die Aufgaben bearbeiten, die früher häufig menschlicher Intelligenz zugeschrieben wurden. Dazu gehören etwa [[Mustererkennung]], [[Sprachverarbeitung]], [[Bildanalyse]], [[Planung]] oder [[Entscheidungsunterstützung]]. [[Maschinelles Lernen]] ist ein Teilbereich der KI. [[Deep Learning]] ist wiederum ein Teilbereich des maschinellen Lernens und nutzt künstliche [[Neuronales Netz|neuronale Netze]].

[[Generative KI]] erzeugt neue Inhalte, zum Beispiel Texte, Bilder, Tabellen, Programmcode, Musik, Präsentationsentwürfe oder Zusammenfassungen. Für die [[Schule]] ist sie besonders relevant, weil viele traditionelle Lern- und Prüfungsprodukte durch generative KI unterstützt oder teilweise erzeugt werden können. Das betrifft vor allem [[Hausaufgabe|Hausaufgaben]], [[Essay|Essays]], [[Facharbeit|Facharbeiten]], [[Präsentation|Präsentationen]], [[Projektarbeit|Projektarbeiten]], [[Portfolio|Portfolios]], [[Lerntagebuch|Lerntagebücher]], [[Programmierung|Programmieraufgaben]] und vorbereitete mündliche Beiträge.

Eine [[Schulleistung]] ist jedoch mehr als ein Produkt. Sie umfasst Wissen, Können, Verstehen, Anwenden, Urteilen, Gestalten, Kommunizieren und Reflektieren. Gerade deshalb kann KI-Leistungsbewertung nicht nur auf die Frage reduziert werden, ob ein Text „von KI geschrieben“ wurde. Wichtiger ist, ob die Lernenden fachliche Entscheidungen erklären, Quellen prüfen, Fehler erkennen, geeignete Prompts formulieren, Ergebnisse überarbeiten und den eigenen Lernprozess transparent machen können.

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== Leitprinzipien für faire Leistungsbewertung mit KI ==

Eine tragfähige Leistungsbewertung im KI-Zeitalter braucht klare Prinzipien. Sie muss '''kompetenzorientiert''', '''transparent''', '''prozesssensibel''', '''rechtssicher''', '''datensparsam''', '''chancengerecht''' und '''lernförderlich''' sein. Daraus ergeben sich sieben Leitfragen für jede Bewertungsentscheidung.

# [[Kompetenzorientierung]]: Welche fachliche, methodische oder überfachliche Kompetenz soll sichtbar werden?
# [[Transparenz]]: Welche KI-Nutzung ist erlaubt, erwartet, eingeschränkt oder verboten?
# [[Eigenleistung]]: Welcher Teil der Leistung muss individuell nachvollziehbar erbracht werden?
# [[Prozessbewertung]]: Welche Zwischenschritte, Entscheidungen und Revisionen werden dokumentiert?
# [[Feedbackkultur]]: Wie erhalten Lernende Rückmeldung, bevor eine abschließende Bewertung erfolgt?
# [[Chancengerechtigkeit]]: Haben alle Lernenden vergleichbaren Zugang, vergleichbare Anleitung und faire Alternativen?
# [[Datenschutz]]: Werden personenbezogene Daten geschützt und schulische Vorgaben eingehalten?

Diese Leitfragen helfen Dir, aus einer pauschalen KI-Debatte eine konkrete Unterrichtsentscheidung zu machen. Eine Fachschaft kann sie nutzen, um gemeinsame Bewertungsraster, KI-Regeln, Dokumentationspflichten und Prüfungsformate abzustimmen.

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== Die KI-Nutzungsstufen als Bewertungsrahmen ==

[[Datei:Generative AI Use Flowchart.png|500px|rahmenlos|center]]

Für die Schulpraxis ist eine '''KI-Nutzungsstufen-Logik''' besonders hilfreich. Sie macht sichtbar, wie stark KI bei einer Aufgabe eingesetzt werden darf. Damit entstehen klare Regeln statt unklarer Verdachtskultur.

# [[KI-Verbot]]: Die Aufgabe wird ohne KI bearbeitet, weil individuelles Können unmittelbar sichtbar werden soll.
# [[KI als Lernhilfe]]: KI darf zur Vorbereitung, Wiederholung, Erklärung oder Übung genutzt werden, aber nicht im abgegebenen Produkt erscheinen.
# [[KI als Ideengeber]]: KI darf beim Brainstorming, Strukturieren oder Perspektivwechsel helfen; die Auswahl und Ausarbeitung erfolgen durch die Lernenden.
# [[KI als Bearbeitungswerkzeug]]: KI darf beim Formulieren, Überarbeiten, Programmieren, Visualisieren oder Prüfen unterstützen; Nutzung und Eigenanteil werden dokumentiert.
# [[KI als Reflexionsgegenstand]]: KI-Ergebnisse werden analysiert, verglichen, bewertet und verbessert; die kritische Auseinandersetzung ist Teil der Leistung.

Diese Stufen können je nach Alter, Fach, Aufgabe und Prüfungsform angepasst werden. Wichtig ist, dass die Stufe vor Arbeitsbeginn feststeht. Sie gehört in die Aufgabenstellung, in das Bewertungsraster und in die Besprechung mit den Lernenden. So wird KI nicht heimlich genutzt, sondern didaktisch gesteuert.

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== Bewertung nicht nur des Produkts, sondern des Prozesses ==

Im KI-Zeitalter wird der [[Lernprozess]] stärker bewertungsrelevant. Ein fertiger Text allein sagt wenig darüber aus, ob die Lernenden verstanden haben, was sie tun. Deshalb sollten Aufgaben Zwischenschritte sichtbar machen. Dazu gehören zum Beispiel Themenfindung, Fragestellung, Materialsammlung, Prompt-Entwürfe, KI-Ausgaben, Auswahlentscheidungen, Überarbeitungen, Quellenprüfung, Reflexion und abschließende mündliche Erläuterung.

Ein praxistauglicher Aufbau kann so aussehen: Zuerst formulieren Lernende eine eigene Fragestellung. Danach dokumentieren sie, welche Hilfen sie genutzt haben. Anschließend markieren sie, welche Teile selbst entwickelt, mit KI vorbereitet oder mithilfe von KI überarbeitet wurden. Am Ende erklären sie in einem kurzen Reflexionstext oder Gespräch, welche Entscheidungen sie getroffen haben und welche Grenzen der KI sichtbar wurden.

Dadurch verschiebt sich der Bewertungsfokus: Nicht nur das fertige Produkt zählt, sondern auch die Qualität der Entscheidungen. Bewertbar werden etwa fachliche Richtigkeit, Problemlösestrategien, Quellenkritik, Überarbeitungskompetenz, Begründungstiefe, Eigenständigkeit und verantwortlicher Umgang mit KI.

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== Authentische Aufgaben statt kopierbarer Standardaufgaben ==

Aufgaben werden KI-resilienter, wenn sie nicht nur reproduzierbares Wissen abfragen. Besonders geeignet sind Aufgaben, die persönliche Beobachtungen, lokale Daten, Experimente, Unterrichtsgespräche, eigene Lernwege, mündliche Verteidigung oder kreative Entscheidungen einbeziehen.

Beispiele für authentische Aufgaben sind eine Auswertung einer selbst durchgeführten Umfrage, ein Vergleich von KI-Antworten mit Unterrichtsmaterial, ein Lernprodukt mit Prozessprotokoll, eine mündliche Kurzverteidigung, eine Fallanalyse aus dem Schulumfeld, ein Portfolio mit Reflexion oder ein Projekt, in dem Quellen, Entscheidungen und Arbeitsschritte offengelegt werden.

Authentisch bedeutet nicht, dass KI unmöglich wird. Es bedeutet, dass bloßes Kopieren nicht reicht. Die Lernenden müssen zeigen, dass sie verstehen, prüfen, auswählen, begründen und weiterentwickeln können.

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== Bewertungsraster für KI-gestützte Leistungen ==

[[Datei:Rúbrica.png|500px|rahmenlos|center]]

Ein [[Bewertungsraster]] macht Kriterien transparent. Für KI-gestützte Aufgaben sollte es nicht nur das Endprodukt, sondern auch den Umgang mit KI berücksichtigen. Ein mögliches Raster kann diese Bereiche enthalten:

# [[Fachliche Qualität]]: Stimmt der Inhalt? Werden zentrale Begriffe, Methoden und Zusammenhänge korrekt verwendet?
# [[Eigenständigkeit]]: Sind eigene Gedanken, Entscheidungen, Beispiele und Begründungen erkennbar?
# [[KI-Dokumentation]]: Wird offengelegt, welche Tools, Prompts und Ausgaben verwendet wurden?
# [[Quellenkritik]]: Werden Informationen überprüft, belegt und von KI-Behauptungen unterschieden?
# [[Überarbeitung]]: Wird das erste Ergebnis verbessert, präzisiert und an Kriterien angepasst?
# [[Reflexion]]: Werden Chancen, Grenzen, Fehler und ethische Fragen der KI-Nutzung benannt?
# [[Kommunikation]]: Kann die Leistung mündlich erklärt, verteidigt und auf Rückfragen bezogen werden?

Die Gewichtung hängt vom Lernziel ab. In einer Deutschaufgabe kann sprachliche Gestaltung stärker zählen, in einer naturwissenschaftlichen Aufgabe Dateninterpretation, in einer Gesellschaftslehre-Aufgabe Urteilsbildung und Quellenkritik, in Informatik Modellverständnis und Problemlösestrategie. Wichtig ist: KI-Nutzung darf nicht pauschal als Täuschung behandelt werden, wenn sie vorher erlaubt war. Umgekehrt darf erlaubte KI-Nutzung nicht die Pflicht ersetzen, Eigenleistung transparent zu zeigen.

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== Hausaufgaben, Projektarbeiten und Facharbeiten ==

[[Hausaufgabe|Hausaufgaben]] sind besonders anfällig für unklare KI-Nutzung, weil sie außerhalb des Unterrichts entstehen. Deshalb sollten Hausaufgaben im KI-Zeitalter häufiger als Übungs-, Vorbereitungs- oder Reflexionsform verstanden werden und weniger als alleinige Grundlage hoher Noten. Wenn Hausaufgaben bewertet werden, sollten die Regeln klar sein.

Für [[Projektarbeit|Projektarbeiten]] und [[Facharbeit|Facharbeiten]] empfiehlt sich ein Prozessdesign. Dazu gehören ein Thema mit persönlichem oder lokalem Bezug, ein verbindlicher Arbeitsplan, Quellenprotokolle, Beratungsphasen, Abgabe von Zwischenständen, KI-Nutzungsprotokoll und ein Abschlussgespräch. Die Endnote kann dann aus Produkt, Prozess, Reflexion und mündlicher Verteidigung bestehen.

Ein KI-Nutzungsprotokoll kann diese Fragen enthalten: Welches Tool wurde genutzt? Wofür wurde es genutzt? Welche Eingabe wurde formuliert? Welche Ausgabe war hilfreich? Welche Ausgabe war falsch, ungenau oder unbrauchbar? Welche Entscheidung hast Du selbst getroffen? Welche Quelle bestätigt oder widerlegt die KI-Aussage?

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== Klassenarbeiten, Klausuren und Prüfungen ==

Bei [[Klassenarbeit|Klassenarbeiten]] und [[Klausur|Klausuren]] muss die Schule unterscheiden, welche Kompetenz geprüft wird. Wenn automatisierte Hilfe die Zielkompetenz ersetzen würde, ist ein KI-freies Setting sinnvoll. Wenn dagegen der reflektierte Umgang mit digitalen Werkzeugen selbst Teil der Kompetenz ist, kann eine kontrollierte KI-Nutzung didaktisch sinnvoll sein.

Mögliche Prüfungsformate sind: KI-freie Basisaufgabe im Unterricht, anschließende KI-gestützte Überarbeitung mit Reflexion, Vergleich mehrerer KI-Antworten, Fehleranalyse einer KI-Lösung, mündliche Verteidigung einer schriftlichen Arbeit, Open-Book-Klausur mit Dokumentationspflicht oder praktische Prüfung mit lokalem Material.

Wichtig ist, dass Prüfungen nicht allein auf Textproduktion setzen, wenn Textproduktion leicht ausgelagert werden kann. Prüfungen sollten stärker auf Denken, Begründen, Anwenden, Transfer, Kritik und Kommunikation ausgerichtet werden.

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== Mündliche Leistungsbewertung und dialogische Prüfungen ==

[[Mündliche Prüfung|Mündliche Prüfungen]], [[Lerngespräch|Lerngespräche]] und kurze Verteidigungsgespräche gewinnen an Bedeutung. Sie ermöglichen es, das Verständnis hinter einem Produkt sichtbar zu machen. Eine Schülerin oder ein Schüler kann erklären, warum eine Quelle glaubwürdig ist, wie ein Argument aufgebaut wurde, warum eine KI-Antwort problematisch ist oder welche Alternative gewählt wurde.

Dialogische Prüfung bedeutet nicht, Lernende unter Generalverdacht zu stellen. Sie ist ein wertschätzendes Verfahren, um Verständnis zu vertiefen und Eigenleistung sichtbar zu machen. Besonders hilfreich sind kurze, vorbereitete Anschlussfragen: „Welche Entscheidung war für Dein Ergebnis am wichtigsten?“, „Welche KI-Ausgabe hast Du verworfen?“, „Welche Quelle war zuverlässiger als die KI-Antwort?“, „Was würdest Du beim nächsten Mal anders machen?“

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== KI-Detektoren: Warum Vorsicht nötig ist ==

[[KI-Detektor|KI-Detektoren]] versprechen, automatisch zu erkennen, ob ein Text von KI erzeugt wurde. Für die schulische Leistungsbewertung sind sie jedoch problematisch. Sie können falsch-positive Ergebnisse liefern, also menschlich verfasste Texte als KI-generiert markieren. Sie können auch falsch-negative Ergebnisse liefern, also KI-Texte nicht erkennen. Besonders schwierig ist die Bewertung, wenn Texte überarbeitet, übersetzt, gemeinsam geschrieben oder sprachlich stark standardisiert sind.

Deshalb sollten KI-Detektoren nicht als alleinige Grundlage für Sanktionen oder Notenentscheidungen verwendet werden. Pädagogisch sinnvoller sind transparente Aufgabenstellungen, Prozessdokumentation, Beratungsgespräche, mündliche Anschlussfragen, Vergleich mit bisherigen Leistungen und klare schulische Regeln. Ziel ist nicht Überwachung, sondern faire Bewertung.

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== Datenschutz, Urheberrecht und Verantwortung ==

[[Datenschutz]] ist ein zentraler Punkt. Lernende sollten keine sensiblen personenbezogenen Daten in KI-Systeme eingeben. Lehrkräfte sollten schulische Vorgaben, Altersfreigaben, Nutzungsbedingungen und landesrechtliche Hinweise beachten. Wenn KI-Werkzeuge eingesetzt werden, müssen Alternativen für Lernende bestehen, die keinen Zugang haben oder aus rechtlichen Gründen bestimmte Tools nicht nutzen dürfen.

Auch [[Urheberrecht]], [[Quellenangabe]], [[Transparenz]] und [[Akademische Integrität|Integrität]] gehören zur KI-Kompetenz. Lernende müssen verstehen, dass KI-Ausgaben nicht automatisch wahr, neutral, lizenzfrei oder zitierfähig sind. Sie müssen lernen, KI als Werkzeug zu nutzen, ohne Verantwortung abzugeben. Wer KI verwendet, bleibt verantwortlich für Inhalt, Quellenprüfung, Sprache, ethische Angemessenheit und Kennzeichnung.

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== Konzept für einen Lehrerfortbildungssnack ==

Ein [[Lehrerfortbildung|Lehrerfortbildungssnack]] ist kurz, konkret und direkt anwendbar. Für das Thema Leistungsbewertung im KI-Zeitalter eignet sich ein Ablauf von etwa 20 bis 45 Minuten.

# [[Einstieg]]: Sammle typische Bewertungssituationen, in denen KI Unsicherheit erzeugt.
# [[Impuls]]: Unterscheide KI-Verbot, KI-Hilfe, KI-Ideengebung, KI-Bearbeitung und KI-Reflexion.
# [[Praxisphase]]: Überarbeite eine bestehende Aufgabe aus Deinem Fach so, dass KI-Regeln, Eigenleistung und Bewertungskriterien klar sind.
# [[Austausch]]: Vergleiche Aufgabenentwürfe in Tandems und prüfe sie mit den Leitfragen Kompetenz, Transparenz, Eigenleistung und Chancengerechtigkeit.
# [[Transfer]]: Formuliere eine konkrete Vereinbarung für Fachschaft, Jahrgangsteam oder Kollegium.

Am Ende sollte jede teilnehmende Lehrkraft ein kleines, nutzbares Produkt haben: eine überarbeitete Aufgabenstellung, ein KI-Nutzungsprotokoll, ein Bewertungsraster oder eine Liste mündlicher Anschlussfragen.

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== Praxisbaustein: Muster für eine KI-transparente Aufgabenstellung ==

'''Aufgabe:''' Erstelle eine begründete Stellungnahme zu einer fachlichen Leitfrage. Du darfst KI zur Ideenfindung und zur sprachlichen Überarbeitung nutzen. Die fachliche Argumentation, die Auswahl der Beispiele und die abschließende Bewertung müssen von Dir selbst stammen.

'''Erlaubt:''' Brainstorming, Gliederungsvorschläge, Formulierungshilfen, Gegenargumente, Sprachfeedback.

'''Nicht erlaubt:''' vollständige Abgabe eines KI-generierten Textes ohne eigene Überarbeitung, erfundene Quellen, ungeprüfte Fakten, fehlende Kennzeichnung.

'''Abgabe:''' Endfassung, Quellenliste, KI-Nutzungsprotokoll mit mindestens zwei dokumentierten Prompts, kurze Reflexion zu einer hilfreichen und einer problematischen KI-Ausgabe.

'''Bewertung:''' Fachliche Richtigkeit, Argumentationsqualität, Quellenprüfung, Eigenständigkeit, KI-Dokumentation, Reflexion und mündliche Anschlussfähigkeit.

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== Praxisbaustein: KI-Nutzungsprotokoll ==

Ein einfaches [[KI-Nutzungsprotokoll]] kann tabellarisch geführt werden. Es enthält Datum, Tool, Zweck, Prompt, gekürzte Ausgabe, Bewertung der Ausgabe, eigene Weiterarbeit und Quellenprüfung. Entscheidend ist nicht, möglichst viel zu protokollieren, sondern nachvollziehbar zu zeigen, wie aus KI-Unterstützung eine eigene Leistung wurde.

Ein gutes Protokoll zeigt auch Fehler. Wenn eine KI falsche Quellen nennt, unpassende Beispiele liefert oder eine Aufgabe missversteht, ist das kein Makel. Im Gegenteil: Wer Fehler erkennt und korrigiert, zeigt wichtige KI-Kompetenz.

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== Praxisbaustein: Fachschaftsvereinbarung ==

Eine [[Fachschaft]] kann für mehr Sicherheit sorgen, indem sie gemeinsame Mindeststandards formuliert. Dazu gehören eine altersangemessene Erklärung erlaubter KI-Nutzung, ein einheitliches Kennzeichnungsformat, Kriterien für Prozessdokumentation, Beispiele für KI-resiliente Aufgaben, Umgang mit Verdachtsfällen und Fortbildungsbedarf.

Eine mögliche Vereinbarung lautet: „KI-Nutzung wird in Aufgabenstellungen ausdrücklich geregelt. Bewertete Produkte enthalten bei erlaubter KI-Nutzung eine kurze Dokumentation. Sanktionen erfolgen nicht allein auf Grundlage automatisierter KI-Detektion. Bei Zweifeln werden Lernprozess, mündliche Erläuterung und weitere Belege einbezogen.“

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== Fazit ==

Leistungsbewertung im KI-Zeitalter ist keine technische Spezialfrage, sondern eine pädagogische Kernfrage. Sie fordert Schulen heraus, [[Aufgabenkultur]], [[Prüfungskultur]], [[Feedbackkultur]] und [[Medienbildung]] weiterzuentwickeln. Eine gute Schulpraxis vermeidet sowohl naive KI-Begeisterung als auch pauschale Verbote. Sie schafft klare Regeln, faire Chancen und anspruchsvolle Aufgaben. Lernende sollen zeigen, dass sie fachlich verstehen, kritisch prüfen, eigenständig entscheiden und KI verantwortungsvoll nutzen können.

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= Interaktive Aufgaben =

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== Quiz: Teste Dein Wissen ==

{{MC}}

'''Warum muss Leistungsbewertung im KI-Zeitalter stärker auf den Lernprozess achten?'''
(Weil fertige Produkte allein die Eigenleistung oft nicht mehr ausreichend sichtbar machen)
(!Weil Noten grundsätzlich abgeschafft werden müssen)
(!Weil KI immer bessere Leistungen garantiert)
(!Weil Hausaufgaben rechtlich verboten sind)

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<br>

{{MC}}

'''Welche Angabe gehört in eine transparente KI-Aufgabenstellung?'''
(Ob und wofür KI genutzt werden darf)
(!Welche private E-Mail-Adresse die Lehrkraft nutzt)
(!Welche Note die Klasse im Durchschnitt erreichen soll)
(!Welche KI-Antwort automatisch richtig ist)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was beschreibt eine KI-Nutzungsstufe?'''
(Den erlaubten Umfang der KI-Unterstützung bei einer Aufgabe)
(!Die Geschwindigkeit eines Schulservers)
(!Die Anzahl der Computer in einem Klassenraum)
(!Die Größe eines Sprachmodells in Kilogramm)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Praxis macht Projektarbeiten KI-resilienter?'''
(Zwischenstände, Prozessprotokoll und mündliche Verteidigung einplanen)
(!Nur die Schriftgröße bewerten)
(!Alle digitalen Geräte grundsätzlich ignorieren)
(!Ausschließlich lange Abschriften verlangen)

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<br>

{{MC}}

'''Warum sind KI-Detektoren als alleinige Beweisgrundlage problematisch?'''
(Sie können falsche Verdächtigungen und Fehlbewertungen erzeugen)
(!Sie erklären automatisch alle Fachbegriffe)
(!Sie ersetzen jedes Bewertungskriterium)
(!Sie verbessern automatisch die Schreibkompetenz)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was gehört zu verantwortlicher KI-Nutzung durch Lernende?'''
(KI-Ausgaben prüfen, kennzeichnen und fachlich verantworten)
(!Alle KI-Ausgaben ungeprüft übernehmen)
(!Quellenangaben grundsätzlich weglassen)
(!Eigene Entscheidungen vermeiden)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Bewertungsdimension passt besonders zu KI-gestützten Aufgaben?'''
(Reflexion über Nutzen, Grenzen und Fehler der KI)
(!Zufällige Reihenfolge der Abgabe)
(!Farbe der verwendeten App)
(!Lautstärke beim Tippen)

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<br>

{{MC}}

'''Was ist ein Vorteil mündlicher Anschlussfragen?'''
(Sie machen Verständnis und Eigenleistung sichtbar)
(!Sie verhindern jede Form von Lernen)
(!Sie ersetzen jede Unterrichtsplanung)
(!Sie bewerten nur die Handschrift)

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<br>

{{MC}}

'''Welche Rolle sollte Chancengerechtigkeit bei KI-Aufgaben spielen?'''
(Alle Lernenden brauchen faire Zugänge, klare Anleitung und mögliche Alternativen)
(!Nur Lernende mit eigenen Geräten dürfen teilnehmen)
(!KI-Regeln müssen geheim bleiben)
(!Bewertung darf vom Einkommen der Eltern abhängen)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist ein sinnvolles Ziel eines Lehrerfortbildungssnacks zu KI und Leistungsbewertung?'''
(Eine konkrete Aufgabenstellung oder ein Bewertungsraster für die eigene Praxis entwickeln)
(!Möglichst viele Tools ohne pädagogische Prüfung installieren)
(!Alle bisherigen Prüfungsformen sofort verbieten)
(!Nur technische Fachbegriffe auswendig lernen)

{{E}}
<br>

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== Memory ==

<div class="memo-quiz">
{|
|-
| KI-Nutzungsstufe || Transparente Regel für erlaubte Unterstützung
|-
| Eigenleistung || Nachvollziehbarer individueller Beitrag
|-
| Prozessprotokoll || Dokumentation von Arbeitsschritten und Entscheidungen
|-
| Bewertungsraster || Kriterienorientierte Beschreibung von Qualität
|-
| Quellenkritik || Prüfung von Herkunft und Verlässlichkeit
|-
| Mündliche Verteidigung || Gespräch zur Erklärung des eigenen Vorgehens
|-
| Chancengerechtigkeit || Faire Bedingungen und geeignete Alternativen
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Drag and Drop ==

<div class="lueckentext-quiz">

{| class="wikitable" 
! Ordne die richtigen Begriffe zu.
! Thema
|-
| '''KI-Verbot'''
| Ohne KI bearbeiten
|-
| '''KI als Lernhilfe'''
| Zum Üben und Verstehen nutzen
|-
| '''KI als Ideengeber'''
| Vorschläge sammeln und selbst auswählen
|-
| '''KI als Bearbeitungswerkzeug'''
| Überarbeiten und dokumentieren
|-
| '''KI als Reflexionsgegenstand'''
| KI-Ausgaben prüfen und bewerten
|}
{{E}}

<br>

{{BR}}
== Kreuzworträtsel ==

<div class="kreuzwort-quiz">
{|
|-
| Eigenleistung || Welcher individuelle Beitrag muss bei KI-gestützten Aufgaben sichtbar bleiben?
|-
| Transparenz || Welches Prinzip verlangt klare Regeln zur erlaubten KI-Nutzung?
|-
| Portfolio || Welche Sammelform dokumentiert Produkte, Prozesse und Reflexionen über einen längeren Zeitraum?
|-
| Feedback || Welche Rückmeldung unterstützt Lernen vor der abschließenden Bewertung?
|-
| Datenschutz || Welcher Schutzbereich ist wichtig, wenn personenbezogene Daten nicht in KI-Systeme eingegeben werden sollen?
|-
| Reflexion || Welche Denkhandlung bewertet Chancen, Grenzen und Fehler der KI-Nutzung?
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== LearningApps ==

[https://learningapps.org/index.php?s=Leistungsbewertung+im+KI-Zeitalter LearningApps zum Thema Leistungsbewertung im KI-Zeitalter]

{{BR}}
== Lückentext ==

<quiz display=simple>
{'''Vervollständige den Text.'''<br>
|type="{}"}
Leistungsbewertung im KI-Zeitalter muss stärker zwischen Produkt und { Lernprozess } unterscheiden. Eine transparente Aufgabenstellung legt fest, ob KI verboten, erlaubt oder als { Werkzeug } vorgesehen ist. Die individuelle { Eigenleistung } bleibt entscheidend, auch wenn digitale Hilfen genutzt werden. Bewertungsraster sollten neben fachlicher Qualität auch { Quellenkritik } und Reflexion berücksichtigen. KI-Detektoren dürfen nicht die alleinige Grundlage für { Sanktionen } sein. Besonders hilfreich sind Aufgaben mit Prozessdokumentation, mündlicher Anschlussfähigkeit und klarer { Kennzeichnung } der KI-Nutzung. Ziel ist eine faire Prüfungskultur, die fachliches Verstehen, verantwortliche KI-Nutzung und { Chancengerechtigkeit } miteinander verbindet.
</quiz>

<br>

{{BR}}
= Offene Aufgaben =

{{BR}}
=== Leicht ===

# [[Begriffsklärung]]: Erstelle ein Glossar mit zehn zentralen Begriffen zur Leistungsbewertung im KI-Zeitalter und formuliere jede Erklärung in einem Satz.
# [[Aufgabenanalyse]]: Nimm eine bestehende Hausaufgabe aus Deinem Fach und markiere, an welchen Stellen KI die Bearbeitung unterstützen könnte.
# [[KI-Regel]]: Formuliere für eine Unterrichtsaufgabe drei klare Sätze dazu, was bei der KI-Nutzung erlaubt, eingeschränkt und verboten ist.
# [[Reflexionsfrage]]: Entwickle fünf mündliche Anschlussfragen, mit denen Lernende ihre Eigenleistung erklären können.

{{BR}}
=== Standard ===

# [[Bewertungsraster]]: Entwirf ein Bewertungsraster für eine KI-gestützte Projektarbeit mit mindestens fünf Kriterien und drei Leistungsstufen.
# [[KI-Nutzungsprotokoll]]: Erstelle eine Vorlage für ein KI-Nutzungsprotokoll, das Lernende bei Facharbeiten oder Präsentationen verwenden können.
# [[Aufgabenumbau]]: Überarbeite eine klassische Schreibaufgabe so, dass sie Prozessdokumentation, Quellenprüfung und Reflexion verlangt.
# [[Fachschaft]]: Entwickle einen Vorschlag für eine kurze Fachschaftsvereinbarung zur Kennzeichnung erlaubter KI-Nutzung.

{{BR}}
=== Schwer ===

# [[Prüfungskultur]]: Entwickle ein Prüfungsformat, das eine KI-freie Basisleistung mit einer KI-gestützten Überarbeitung und einer Reflexion verbindet.
# [[Fallanalyse]]: Analysiere einen Verdachtsfall auf unerlaubte KI-Nutzung und entwickle ein faires pädagogisches Vorgehen ohne alleinige KI-Detektion.
# [[Chancengerechtigkeit]]: Entwirf ein Konzept, wie eine Schule KI-gestützte Aufgaben fair gestalten kann, wenn Lernende sehr unterschiedliche technische Zugänge haben.
# [[Fortbildung]]: Plane einen 30-minütigen Lehrerfortbildungssnack zum Thema inklusive Einstieg, Praxisphase, Austausch und Transferprodukt.

{{:Offene Aufgabe - MOOC erstellen}}

{{BR}}
= Lernkontrolle =

# [[Transferaufgabe]]: Vergleiche eine klassische Hausaufgabe mit einer KI-transparenten Version und begründe, welche Version Eigenleistung besser sichtbar macht.
# [[Fallbeurteilung]]: Eine Schülerin gibt eine sprachlich perfekte Arbeit ab, kann aber zentrale Begriffe nicht erklären. Entwickle ein faires Bewertungs- und Gesprächsvorgehen.
# [[Konzeptvergleich]]: Erkläre, warum ein Bewertungsraster für KI-gestützte Aufgaben andere Kriterien braucht als ein rein produktorientiertes Raster.
# [[Prüfungsdesign]]: Entwirf eine Aufgabe, bei der KI ausdrücklich genutzt werden darf, und beschreibe, wie dennoch fachliches Verstehen geprüft wird.
# [[Schulentwicklung]]: Entwickle drei Maßnahmen, mit denen eine Schule Transparenz, Datenschutz und Chancengerechtigkeit bei KI-Leistungsbewertung sichern kann.
# [[Argumentation]]: Beurteile die Aussage „KI-Detektoren lösen das Bewertungsproblem“ aus pädagogischer, technischer und rechtlicher Perspektive.

<br>
<br>
= Lernnachweis =

Für einen überzeugenden [[Lernnachweis]] zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe erklärst, sondern ein anwendbares Bewertungskonzept entwickelst. Dein Lernnachweis sollte zeigen, dass Du eine Aufgabe kompetenzorientiert formulierst, eine passende KI-Nutzungsstufe festlegst, Eigenleistung sichtbar machst, Kriterien transparent beschreibst, Datenschutz und Chancengerechtigkeit beachtest und Reflexionsanteile einplanst. Geeignet ist ein Portfolio aus einer überarbeiteten Aufgabenstellung, einem Bewertungsraster, einem KI-Nutzungsprotokoll, einer kurzen Begründung der didaktischen Entscheidungen und einer Simulation möglicher Rückfragen an Lernende.

<br>
<br>
= OERs zum Thema =

[https://de.m.wikipedia.org/wiki/Leistungsbeurteilung_(Schule) Wikipedia: Leistungsbeurteilung (Schule)]

<br>

{{BR}}
== Weiterführende Quellen und Materialien ==

# [[Kultusministerkonferenz]]: Handlungsempfehlung zum Umgang mit [[Künstliche Intelligenz|Künstlicher Intelligenz]] in schulischen Bildungsprozessen.
# [[UNESCO]]: Guidance for generative AI in education and research.
# [[Europäische Kommission]]: Ethische Leitlinien für Lehrkräfte über die Nutzung von KI und Daten für Lehr- und Lernzwecke.
# [[AI Assessment Scale]]: Modell zur transparenten Festlegung erlaubter KI-Nutzung in Bewertungsaufgaben.
# [[Wikimedia Commons]]: Freie Medien zu [[Künstliche Intelligenz]], [[Assessment]], [[Feedback]] und [[Bildung]].

<br>

= Links =

{| align=center
{{:D-Tab}}
'''[[Leistungsbewertung im KI-Zeitalter]]'''
# [[Leistungsbewertung]]
# [[Künstliche Intelligenz]]
# [[Generative KI]]
# [[Prüfungskultur]]
# [[Feedback]]
# [[Bewertungsraster]]
# [[Portfolio]]
# [[Eigenleistung]]
# [[Quellenkritik]]
# [[Datenschutz]]
# [[Chancengerechtigkeit]]
# [[Medienbildung]]
|}

[[Kategorie:Pädagogik]]
[[Kategorie:Lehrerfortbildung]]
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]
[[Kategorie:Medienbildung]]
[[Kategorie:Digitale Bildung]]
[[Kategorie:Schule]]
[[Kategorie:Leistungsbewertung]]
[[Kategorie:Prüfungskultur]]
[[Kategorie:Unterricht]]
[[Kategorie:Fortbildung]]
[[Kategorie:KI in der Schule]]

= aiMOOC-Projekte =
[[Kategorie:AI_MOOC]] [[Kategorie:GPT aiMOOC]]
{{MT}}