ExamBuddy

Status laufend

Projektbeginn 10.2022

Beschreibung

Prüfungen mit 600 oder mehr Teilnehmern sind in der Hochschullehre keine Seltenheit. Bei solchen Teilnehmerzahlen ist es nicht möglich, allen Teilnehmern ein individuelles Feedback bereitzustellen. Feedback spielt jedoch eine entscheidende Rolle für den Lernerfolg. Aus diesem Grund haben wir den ExamBuddy entwickelt. Dieses regelbasierte KI-Tool unterstützt Lehrende dabei, den Studierenden einen detaillierten und individualisierten Feedbackreport zu geben.
Um den Report automatisiert zu erstellen und zu versenden, sind mehrere Schritte notwendig. Im ersten Schritt müssen die Aufgaben einer entsprechenden Prüfung nach verschiedenen Anforderungsbereichen bzw. Aufgabentypen kategorisiert werden. Auf Basis dieser Kategorien ist es dem ExamBuddy möglich, gezielte Lernhinweise zu geben, ohne dass die Klausuraufgaben nach jedem Klausurtermin veröffentlicht werden müssen. Anschließend müssen Textbausteine mit Beschreibungen der Aufgaben, der Anforderungsbereiche und der Aufgabentypen verfasst werden. Da neben dem Feedback zur aktuellen Leistung auch Möglichkeiten zur Anpassung der Lernstrategien für zukünftige Prüfungen gegeben werden sollen, müssen diese ebenfalls in Form von Textbausteinen beschrieben werden. Nachdem alle Aufgaben kategorisiert und alle Informationen und Textbausteine in das Tool eingepflegt wurden, werden im letzten Schritt die Ergebnisse der Studierenden dem ExamBuddy hinzugefügt.
Abschließend generiert der ExamBuddy für jeden Teilnehmenden einen individuellen Feedback-Report und versendet diesen automatisiert an die E-Mail-Adresse der betreffenden Person. Der Report enthält neben Hinweisen zur Anpassung der Lernstrategien, die auf die Leistung der Person abgestimmt sind, detaillierte Informationen zur allgemeinen Leistung und zur Leistung in einzelnen Aufgaben.

 

Beteiligte Personen:

Stefan Ullmann, Mareike Schoop

Beteiligte Einrichtungen:

Publikationen im Rahmen des Projekts:

 

    • An Automated Feedback System for Written Exams
    • Harnessing Generative AI for Automated Exam Feedback Generation