KI-Use-Cases für Prüfungen

Konkrete Anwendungsfälle (Use Cases) für den Einsatz generativer KI in Prüfungen

Konkrete Anwendungsfälle (Use-Cases) für den Einsatz generativer KI im Prüfungen

Automatische Erstellung von Quizzen und Prüfungsfragen

KI kann automatisch Quizfragen oder Klausuraufgaben generieren. Um das jeweilige spezifische Lehrmaterial zu berücksichtigen, können (sollten ggf.) zusätzliche Dokumente aus dem jeweiligen Fachbereich, der jeweiligen Veranstaltung usw., zunächst via Upload im jeweiligen KI-Tool bereitgestellt werden.

📌Beispiel-Prompts

Folgende Prompts können als Grundlage zur Erstellung von Prüfungsfragen in verschiedenen Bereichen verwendet werden. Dabei soll stets das zugrunde liegende Lern-/Lehrparadigma des Constructive Alignments berücksichtigt werden:

Prompts auf Wissensebene

Prompt für grundlegendes Abrufen von Faktenwissen
Zur Erstellung von Fragen, die Faktenwissen testen.
„Erstelle [Anzahl] Fragen in [Fachgebiet], die das Abrufen von Schlüsselbegriffen und Fakten zu [Thema] testen.“
Ref: Anderson & Krathwohl (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing.

Verständnisprompt
Für Fragen, die das Verständnis von Konzepten testen.
„Generiere [Anzahl] Fragen, die Studierende auffordern, [Konzept] im Kontext von [Fachgebiet] mit eigenen Worten zu erklären.“
Ref: Biggs & Tang (2011). Teaching for quality learning at university.
Prompts auf Anwendungs- und Analyseebene

Anwendungsprompt
Für szenariobasierte Fragen, die die Anwendung von Wissen erfordern.
„Erstelle [Anzahl] Fallszenarien in [Fachgebiet], bei denen Studierende [Theorie] anwenden, um realistische Probleme zu lösen.“
Ref: Biggs (1996). Enhancing teaching through constructive alignment.

Analyseprompt
Für Fragen, die eine Aufschlüsselung von Informationen erfordern.
„Entwerfe [Anzahl] Fragen, die Studierende auffordern, Beziehungen zwischen Komponenten von [komplexem Thema] in [Fachgebiet] zu analysieren.“
Ref: Bloom et al. (1956). Taxonomy of educational objectives.

Prompts auf Synthese- und Bewertungsebene

Bewertungsprompt
Für Aufgaben zur kritischen Beurteilung.
„Erstelle [Anzahl] Aufgaben, die Studierende auffordern, [Theorie/Methode] anhand etablierter Kriterien in [Fachgebiet] kritisch zu bewerten.“
Ref: Biggs & Collis (1982). Evaluating the quality of learning: The SOLO taxonomy.

Kreationsprompt
Für Aufgaben, die Originalarbeit erfordern.
„Entwerfe eine Prüfungsaufgabe, bei der Studierende ein originelles [Produkt/Lösung] erstellen müssen, das [Problem] in [Fachgebiet] adressiert.“
Ref: Shreeve et al. (2010). Constructive alignment and student creativity.
Prompts für Bewertungen auf mehreren Ebenen

Prompt für integrierte Bewertung
Für umfassende Aufgaben, die mehrere kognitive Ebenen umfassen.
„Erstelle eine mehrteilige Prüfungsaufgabe in [Fachgebiet], die von der Identifikation von [Konzept] über die Anwendung in [Kontext] bis zur Bewertung von [verwandtes Thema] fortschreitet.“
Ref: Trigwell & Prosser (2014). Qualitative variation in constructive alignment in curriculum design.

Prompt für authentische Bewertung
Für Aufgaben mit Anwendung in der realen Welt.
„Entwerfe ein realistisches Szenario in [Fachgebiet], bei dem Studierende [Liste der Fähigkeiten] demonstrieren müssen, wie es Praktiker im Berufsfeld tun würden.“
Ref: Gulikers et al. (2004). A five-dimensional framework for authentic assessment.

Anpassbare fachspezifische Prompts

Prompt für fachliches Denken
Für fachspezifische Denkprozesse.
„Generiere Fragen, die bewerten, wie Studierende [Disziplin]-spezifische Ansätze zu [Thema] anwenden.“
Ref: Jervis & Jervis (2005). What is the constructivism in constructive alignment?

Prompt für berufliche Fähigkeiten
Zur Bewertung karriererelevanter Fähigkeiten.
„Erstelle Aufgaben, die die Kompetenz der Studierenden in [berufliche Fähigkeit] innerhalb von [Fachkontext] messen.“
Ref: Knight (2001). Reconstructing assessment for learning in higher education.

Beispiel: Erstellung von Prüfungsfragen für das Fach Psychologie

Angenommen, Sie unterrichten eine Veranstaltung zur Kognitiven Psychologie mit Fokus auf Gedächtnismodelle. Hier ein konkretes Beispiel, wie Sie die Constructive Alignment-Prompts nutzen können:

Schritt 1: Definieren der Lernziele

Ihre Studierenden sollen:

Verschiedene Gedächtnismodelle kennen
Die Unterschiede zwischen diesen Modellen verstehen
Die Modelle auf alltägliche Gedächtnisphänomene anwenden können
Forschungsmethoden zur Gedächtnisuntersuchung kritisch bewerten können

Schritt 2: Anwendung der Prompts für verschiedene Prüfungsebenen

Wissensebene (Basic Recall Prompt):

Erstelle 5 Fragen in der Kognitiven Psychologie, die das Abrufen von Schlüsselbegriffen und Fakten zu Multistore-Gedächtnismodellen testen.

Beispielergebnis:
Nennen Sie die drei Hauptkomponenten des Multistore-Modells nach Atkinson und Shiffrin.
Definieren Sie den Begriff „sensorisches Gedächtnis“ gemäß dem Multistore-Modell.
Welche maximale Speicherdauer wird dem Kurzzeitgedächtnis im klassischen Multistore-Modell zugeschrieben?
Nennen Sie zwei Kodierungsformen, die typischerweise im Langzeitgedächtnis stattfinden.
Beschreiben Sie den Prozess der Konsolidierung in Bezug auf das Gedächtnis.


Verständnisebene (Comprehension Prompt):

Generiere 3 Fragen, die Studierende auffordern, das Arbeitsgedächtnismodell nach Baddeley im Kontext der Kognitiven Psychologie mit eigenen Worten zu erklären.

Beispielergebnis:
Erklären Sie, inwiefern sich Baddeleys Arbeitsgedächtnismodell vom klassischen Kurzzeitgedächtnis im Multistore-Modell unterscheidet.
Beschreiben Sie die Rolle der phonologischen Schleife und erläutern Sie, wie diese experimentell nachgewiesen werden kann.
Erläutern Sie die Funktion der zentralen Exekutive und ihre Bedeutung für das Arbeitsgedächtnis.

Anwendungsebene (Application Prompt):

Erstelle 2 Fallszenarien in der Kognitiven Psychologie, bei denen Studierende Gedächtnismodelle anwenden, um realistische Probleme zu lösen.

Beispielergebnis:
Eine Grundschullehrerin bemerkt, dass ihre Schüler Schwierigkeiten haben, sich neue Vokabeln zu merken. Wenden Sie das Arbeitsgedächtnismodell nach Baddeley an, um zu erklären, welche kognitiven Prozesse beteiligt sind und entwickeln Sie drei konkrete, theoriegestützte Strategien zur Verbesserung des Vokabellernens.
Ein Neuropsychologe untersucht einen Patienten mit Amnesie nach einem Unfall. Der Patient kann sich an Ereignisse vor dem Unfall erinnern, aber keine neuen Erinnerungen bilden. Nutzen Sie das Langzeitgedächtnismodell nach Squire, um dieses Phänomen zu erklären. Welche Gedächtnissysteme könnten intakt und welche beeinträchtigt sein?

Analyseebene (Analysis Prompt):

Entwerfe 2 Fragen, die Studierende auffordern, Beziehungen zwischen verschiedenen Gedächtnismodellen in der Kognitiven Psychologie zu analysieren.

Beispielergebnis:
Analysieren Sie die konzeptionellen Überschneidungen und Unterschiede zwischen dem Levels-of-Processing-Modell nach Craik und Lockhart und dem Multistore-Modell. Inwiefern ergänzen oder widersprechen sich diese Modelle?
Vergleichen Sie das Arbeitsgedächtnismodell nach Baddeley mit der Cognitive Load Theory nach Sweller. Analysieren Sie, wie beide Theorien zur Erklärung von Lernprozessen und kognitiver Überlastung beitragen.

Bewertungsebene (Evaluation Prompt):

Erstelle eine Aufgabe, die Studierende auffordert, Forschungsmethoden zur Untersuchung des Gedächtnisses kritisch zu bewerten.

Beispielergebnis:
Wählen Sie zwei der folgenden experimentellen Paradigmen zur Gedächtnisforschung aus: a) Wortlistenerinnerung, b) Directed Forgetting, c) False Memory Paradigma, d) Working Memory Span Tasks.
Bewerten Sie kritisch die Stärken und Schwächen der gewählten Methoden hinsichtlich:
Ökologischer Validität
Konstruktvalidität (messen sie tatsächlich die beabsichtigten Gedächtnisprozesse?)
Methodischer Probleme
Übertragbarkeit auf reale Gedächtnisphänomene
Beziehen Sie sich auf mindestens zwei empirische Studien pro Methode und entwickeln Sie Vorschläge zur methodischen Verbesserung.

Kreationsebene (Creation Prompt):

Entwerfe eine Prüfungsaufgabe, bei der Studierende ein originelles Forschungsdesign erstellen müssen, das ein Gedächtnisphänomen in der Kognitiven Psychologie untersucht.

Beispielergebnis:
Entwickeln Sie ein vollständiges experimentelles Forschungsdesign zur Untersuchung eines der folgenden Gedächtnisphänomene:
Der Generation-Effekt (selbst generierte Informationen werden besser erinnert)
Kontextabhängiges Gedächtnis
Prospektives Gedächtnis im Alltag
Ihr Forschungsdesign sollte folgende Elemente enthalten:
Theoretischer Hintergrund mit Bezug auf relevante Gedächtnismodelle
Konkrete Forschungsfrage und Hypothesen
Detailliertes methodisches Vorgehen (Stichprobe, Material, Prozedur)
Vorgeschlagene Analysemethoden
Diskussion möglicher Ergebnisse und deren theoretische Implikationen
Kritische Reflexion methodischer Stärken und Schwächen


Automatische Auswertung von Feedback

KI kann qualitative und quantitative Feedbackdaten aus Studierendenbefragungen analysieren und Lehrenden Hinweise zur Verbesserung geben.


Beispiel: Eine KI wertet Freitextkommentare aus und identifiziert häufige Verbesserungsvorschläge für die nächste Lehrveranstaltung.


Unterstützung bei der Datenanalyse

KI kann bei der quantitativen und qualitativen Analyse von Forschungsdaten helfen.


KI in Prüfungen: Teilen Sie Ihre Erfahrungen
Haben Sie KI erfolgreich in Prüfungen eingesetzt oder hilfreiche Prompts dafür entwickelt? Teilen Sie Ihre Anwendungsfälle und geben Sie Feedback zu bestehenden Beispielen – schreiben Sie an digitale-lehre@uni-siegen.de.