Prüfen in einer Welt mit generativen KI-Tools

In dieser Lektion klären wir die Ausgangslage, nämlich welche Prüfungsformen durch KI kritisch hinterfragt werden müssen und was die genauen Herausforderungen dabei sind.

In dieser Lektion erfahren Sie, welche Rahmenbedingungen nötig sind, damit Sie auch in einer Welt mit KI-Tools sinnvoll lehren und prüfen können.

In dieser Lektion lernen Sie kritische Aspekte der derzeitigen Prüfungskultur kennen. Ich lade Sie ein, einen neuen Blick auf die derzeitige Prüfungskultur zu werfen und dadurch die Chancen zu erkennen, die uns das Aufkommen von KI-Tools bietet.

In dieser Lektion lernen Sie das Entscheidungsmodell „Wie prüfen in einer Welt mit KI?“ kennen. Dieses ermöglicht es Ihnen, reflektierte Entscheidungen hinsichtlich der Gestaltung von Prüfungen zu treffen.

In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie künftig Kompetenzen prüfen, die Studierende auch ohne Unterstützung eines KI-Tools beherrschen müssen.

In dieser Lektion schauen wir uns an, welche Grundlagen bei unbeaufsichtigten Schreib- und Programmieraufgaben künftig zu berücksichtigen sind.

In dieser Lektion lernen Sie authentische Aufgabenstellungen als eine Möglichkeit kennen, mit unbeaufsichtigten Schreib- und Programmieraufgaben in einer Welt mit KI zu prüfen.

In dieser Lektion lernen Sie alternative Prüfungsformen kennen, die Prüfungen automatisch authentischer machen.

In dieser Lektion stelle ich Ihnen ein Modell vor, mit dessen Hilfe Sie authentische Prüfungsaufgaben entwickeln können.

Sie haben nun schon Prüfungsformen kennengelernt, mit denen Sie Basiskompetenzen vor Ort prüfen können, und authentische Prüfungsformen, die eine Zusammenarbeit mit KI-Tools geradezu fördern. Nun sind Sie dran: Überlegen Sie, was diese Überlegungen für Ihre Prüfungen bedeuten.

Um besser zu überblicken, was die Studierenden wirklich können und inwieweit sie sich von KI-Tools Unterstützung geholt haben, bietet es sich an, zusätzlich zu der Lösung der Schreib- oder Programmieraufgabe Prozessdokumentationen einzufordern. Wie das geht, erfahren Sie in dieser Lektion.

In kleineren Gruppen ist es sehr empfehlenswert, den Prozess des Arbeitens an einem Schreib- oder Programmierprodukt eng zu begleiten. Wie Sie dies durchführen können, lernen Sie in dieser Lektion.

Eine Möglichkeit, zu prüfen, welche Eigenleistung die Studierenden beim Anfertigen eines Schreib- oder Prüfungsproduktes erbracht haben, bietet es sich auch an, zusätzlich metakognitive Aufgaben zu geben. Wie Sie dies umsetzen können, lernen Sie in dieser Lektion.

In dieser Lektion lernen Sie, wie Sie die Kompetenz der Studierenden im Umgang mit KI-Tools prüfen können.

Bitte nehmen Sie Ihr Beuteblatt hervor und ergänzen Sie es.

In dieser Lektion werfen wir einen Blick auf Klausuren im weitesten Sinne.

Gerade die klassischen Haus- und Seminararbeiten in den Geisteswissenschaften sind in einer Welt mit generativen KI-Tools herausfordernd. Deshalb werfen wir einen besonderen Blick auf deren Gestaltung.

Abschlussarbeiten als Meisterstücke sollen zeigen, was die Studierenden am Ende ihres Studiums können. Wenn hier KI-Tools zum Einsatz kommen, stellt sich die Frage, ob Abschlussarbeiten diese Funktion wirklich weiterhin erfüllen. Aus diesem Grund werfen wir einen gesonderten Blick auf diese Prüfungsform.

Ich hoffe, Sie haben noch ein paar Erkenntnisse gewonnen. Ergänzen Sie damit doch ihr Beuteblatt.

Es ist wichtig, bereits von Beginn an Transparenz über den Umgang mit generativen KI-Tools in der Lehrveranstaltung zu schaffen. Warum das so ist und wie Sie das geschickt machen, erfahren Sie in dieser Lektion.

Lassen Sie sich unterstützen und nutzen Sie generative KI-Tools für die Formulierung von Prüfungsfragen und -aufgaben. Wie das geht, lernen Sie in dieser Lektion.

Probieren Sie es aus: Lassen Sie sich eine Prüfungsaufgabe erstellen.

Sie haben es geschafft. Wir schauen kurz zurück und nach vorne.