Argumentieren lernen mit Feedback von künstlicher Intelligenz

Thorben Jansen

Feedback zu Schreibaufgaben wie dem Argumentieren zu erstellen ist zeitaufwändig und stellt eine Herausforderung für Lehrkräfte dar. Dies führt häufig dazu, dass Schülerinnen und Schüler kein oder nur unzureichendes Feedback erhalten. Ein IPN-Projekt untersucht, inwiefern Feedback von künstlicher Intelligenz Abhilfe schaffen und das schriftliche Argumentieren von Schülerinnen und Schülern fördern kann.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Idee, die so brillant und neu ist, dass Sie andere davon überzeugen möchten. Dies muss meistens schriftlich erfolgen, da Sie viele Menschen erreichen wollen. Eine Argumentation zu schreiben, ist aber eine komplizierte Aufgabe. Zuerst muss sich eine Argumentation überlegt, dann diese aufgeschrieben und anschließend ertragen werden, dass aus einer gut gedachten Argumentation erst einmal eine schlecht geschriebene wird. An diesem heiklen Punkt des Schreibprozesses kann entweder aufgehört und die gute Idee begraben werden, oder – wie es Expertinnen und Experten tun – der Text so lange überarbeitet werden, bis eine überzeugende schriftliche Argumentation entstanden ist. Echte Neulinge im Argumentieren, wie z. B. Schülerinnen und Schüler, brauchen hier besonders Hilfe, etwa in Form von Feedback. Die Herausforderung für Schulen und Lehrkräfte besteht nun darin, wie jeder beziehungsweise jedem ein lernförderliches Feedback gegeben werden kann, wenn eine ganze Klasse gleichzeitig einen Text schreibt. Künstliche Intelligenz (KI) könnte bei der Bewältigung dieser Herausforderung helfen, so sehen es zumindest die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz und die UNESCO. Um zu untersuchen, ob mit künstlicher Intelligenz qualitatives Feedback vervielfacht werden kann, sodass alle Schülerinnen und Schüler davon profitieren, führten wir drei Studien durch, in denen jeweils ein wichtiger Erfolgsfaktor für den Einsatz von KI in der Schule im Mittelpunkt stand. In Studie 1 waren es die Lehrkräfte, in Studie 2 die Schülerinnen und Schüler und in Studie 3 die KI selbst.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Idee, die so brillant und neu ist, dass Sie andere davon überzeugen möchten. Dies muss meistens schriftlich erfolgen, da Sie viele Menschen erreichen wollen. Eine Argumentation zu schreiben, ist aber eine komplizierte Aufgabe. Zuerst muss sich eine Argumentation überlegt, dann diese aufgeschrieben und anschließend ertragen werden, dass aus einer gut gedachten Argumentation erst einmal eine schlecht geschriebene wird. An diesem heiklen Punkt des Schreibprozesses kann entweder aufgehört und die gute Idee begraben werden, oder – wie es Expertinnen und Experten tun – der Text so lange überarbeitet werden, bis eine überzeugende schriftliche Argumentation entstanden ist. Echte Neulinge im Argumentieren, wie z. B. Schülerinnen und Schüler, brauchen hier besonders Hilfe, etwa in Form von Feedback. Die Herausforderung für Schulen und Lehrkräfte besteht nun darin, wie jeder beziehungsweise jedem ein lernförderliches Feedback gegeben werden kann, wenn eine ganze Klasse gleichzeitig einen Text schreibt. Künstliche Intelligenz (KI) könnte bei der Bewältigung dieser Herausforderung helfen, so sehen es zumindest die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz und die UNESCO. Um zu untersuchen, ob mit künstlicher Intelligenz qualitatives Feedback vervielfacht werden kann, sodass alle Schülerinnen und Schüler davon profitieren, führten wir drei Studien durch, in denen jeweils ein wichtiger Erfolgsfaktor für den Einsatz von KI in der Schule im Mittelpunkt stand. In Studie 1 waren es die Lehrkräfte, in Studie 2 die Schülerinnen und Schüler und in Studie 3 die KI selbst.

„Ist KI-Feedback gut genug für den Unterricht?“

In der ersten Studie ging es um die Meinung der Lehrkräfte, ob KI-Feedback bereits gut genug ist, um von Schülerinnen und Schülern zur Überarbeitung ihrer Argumentationen genutzt zu werden. Wir zeigten 89 Lehramtsstudierenden Argumentationen von Schülerinnen und Schülern, inklusive Feedbacks. Die Hälfte des Feedbacks stammte von einer KI, die andere Hälfte von erfahrenen Lehrkräften, was die Probanden allerdings nicht wussten. Obwohl das Feedback der Lehrkräfte als deutlich besser wahrgenommen wurde, waren die Meinungen über das Feedback der KI immer noch so positiv, dass wir zu dem Schluss kamen, dass das Feedback gut genug ist, um es den Schülerinnen und Schülern im Unterricht zu geben.

„Ist KI-Feedback besser als kein Feedback“

In der zweiten Studie baten wir 459 Schülerinnen und Schüler, eine Argumentation zu schreiben, und gaben ihnen dann entweder ein KI-Feedback oder – was in der Schule leider am häufigsten vorkommt – kein Feedback. Die Schülerinnen und Schüler empfanden es motivierender, angenehmer und nützlicher, ein KI-Feedback zu erhalten als kein Feedback. Auch die Qualität der Textüberarbeitung verbesserte sich, wenn auch nicht so stark. Deshalb wollten wir in Studie 3 herausfinden, was KI-Feedback effizient macht.

„Wie wird KI-Feedback effektiver“

In unserer dritten Studie verglichen wir verschiedene Arten von Feedback miteinander. Dafür stellten wir 345 Schülerinnen und Schülern ein Lehrbuchkapitel zur Verfügung, das ihnen bei der Überarbeitung helfen sollte. Dieses Lehrbuchkapitel wurde dann mit KI-Feedback ergänzt. Als Feedback zeigten wir die Bewertungskriterien, gaben eine Punktzahl für den Text oder markierten Textstellen im Lehrbuch, auf die sich die Schülerinnen und Schüler bei der Überarbeitung konzentrieren sollten. Die Kombination aller drei Feedback-Arten zur Individualisierung des Lehrbuchs erwies sich als am effektivsten.

Fazit

Zusammenfassend sind diese drei kontrollierten, experimentellen Studien Hinweise darauf, dass KI-generiertes Feedback Schülerinnen und Schüler dabei unterstützen kann, ihre Texte zu überarbeiten und dadurch argumentative Expertise zu erwerben. Nun gilt es zu untersuchen, wie KI-Feedback in den Unterricht implementiert werden kann und welche Effekte sich im authentischen Lernkontext über einen längeren Zeitraum zeigen. Denn nur wenn sich KI-Feedback dort bewährt, kann es dazu beitragen, dass Schülerinnen und Schüler ihre guten Ideen weniger begraben müssen, sondern wir uns in Zukunft von diesen Ideen überzeugen lassen können.

Über den Autor:

Dr. Thorben Jansen ist Mitarbeiter der Abteilung Erziehungswissenschaft und Pädagogische Psychologie am IPN. Zuvor studierte er Psychologie an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Am IPN leitet er die Nachwuchsgruppe Digital Argumentation Instruction for Science (DARIUS), die erforscht, wie schriftliches naturwissenschaftliches Argumentieren von Schülerinnen und Schülern mithilfe von automatisierten formativen Beurteilungen gefördert werden kann. Ziel des durch die Telekom-Stiftung geförderten Projektes ist die Entwicklung eines digitalen Lerntools, mit dessen Hilfe Schülerinnen und Schüler das schriftliche naturwissenschaftliche Argumentieren erlernen und trainieren können: tjansen@leibniz-ipn.de