KI-Modellprojekt „proof“ soll Schülerinnen und Schüler unterstützen und Lehrkräfte entlasten

Der Korrekturaufwand von Schülerarbeiten ist in vielen Fächern enorm hoch. Gleichzeitig sind Schülerinnen und Schüler im Lernprozess auf ein fundiertes Feedback angewiesen. Seit dem Schuljahr 2024/2025 führt die Stiftung Bildungspakt Bayern den Schulversuch „proof – Prozessorganisation und Feedback in der Leistungsfeststellung“ durch. Der Schulversuch soll zeigen, wie digitale Werkzeuge – insbesondere KI-gestützte Anwendungen – dabei helfen können, Leistungsnachweise zu gestalten und Schülerleistungen festzustellen. Dabei geht es sowohl um neue Formate für Leistungsnachweise als auch um eine effizientere Bewertung der Ergebnisse. Prof. Dr. Petra Kirchhoff, Inhaberin des Lehrstuhls für Didaktik des Englischen an der Universität Augsburg, ist im Februar in den wissenschaftlichen Beitrat des Schulversuchs berufen worden. „Viele Lehrkräfte haben Vorbehalte gegenüber KI, die teilweise auch berechtigt sind. Ich sehe den Schulversuch darum als eine Chance, das Thema mit einer konstruktiven und sinnvollen Idee in die Schulen zu bringen“, sagt Kirchhoff.

Mit dem Schulversuch sollen Formate der Leistungserhebung in Bayern an moderne technologische Möglichkeiten und neue Herausforderungen angepasst werden. Ziel ist es unter anderem, Lehrerinnen und Lehrer zu entlasten, etwa durch eine Vorkorrektur von Schülerarbeiten. Gleichzeitig sollen Schülerinnen und Schüler durch eine datengestützte Analyse gezielt und personalisiert mit Feedback und Förderangeboten unterstützt werden. „Es ist offensichtlich, dass KI hier große Vorteile bringen kann – für Schülerinnen und Schüler, aber auch für Lehrkräfte in diesen herausfordernden Zeiten“, betont Kirchhoff. Im Fokus des Schulversuchs steht zudem die Frage, wie verlässlich das Ergebnis der KI-gestützten Anwendung im Einzelfall ist und wie die erhobenen Daten geschützt werden können.

Nähere Informationen zu den konkreten Handlungsfeldern finden sich unter:
Link zu den konkreten Handlungsfeldern

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