KI-basierte Sprachmodelle eignen sich für die Entwicklung von Self-Assessment Quizzen, die zur Überprüfung des Lernfortschrittes von Studierenden eingesetzt werden können. Anhand von Vorlesungsmaterialien erstellt ein Modell automatisierte Quizze indem Fragen aus dem Text generiert werden und eine Evaluierung der eingegebenen Antworten erfolgt.
Kollaborative Schreibprojekte in der Lehre haben viel Potential. In ihnen können Studierende sich gemeinsam Fachinhalte erarbeiten, Schreibkompetenzen stärken und Strategien zur Zusammenarbeit erlernen. Doch wie lassen sich diese Prozesse vonseiten der Lehrenden forcieren?
KI-basierte Sprachmodelle eignen sich für die Entwicklung von Self-Assessment Quizzen, die zur Überprüfung des Lernfortschrittes von Studierenden eingesetzt werden können. Anhand von Vorlesungsmaterialien erstellt ein Modell automatisierte Quizze indem Fragen aus dem Text generiert werden und eine Evaluierung der eingegebenen Antworten erfolgt.
Ein Lernstoff soll optimal verankert sein. Hierfür braucht es diverse und humorvolle Prüfungsformen: Pingo-coactum, eigene Videoclips, Sprachbeiträge, sequenzierte Zwischentests. Die Studierenden wählen aus einer „Bar der Prüfmethoden“ aus und wirken bei der Notenvergabe mit. Dieses didaktische Konzept basiert auf der Elaborationstheorie.
Welche Prüfungsformate eignen sich aus studentischer Sicht für die transformative Lehre und welche Methoden sind wiederum kontraproduktiv? Unser Beitrag beschäftigt sich mit alternativen Möglichkeiten im Prüfungswesen. Wir möchten einen Diskurs über die zukünftige und alternative Gestaltung von Prüfungen schaffen.