In den letzten Monaten hat sich viel getan im KI-Bereich und die ersten Tools mit dem Fokus auf konkrete schulische Lernfelder werden entwickelt. Hatte ich in den letzten Beiträgen noch gezeigt, wie Lehrpersonen ChatGPT als Tutorsystem für Schülerinnen und Schüler oder auch als Korrekturassistent nutzen können, kommt mit fiete.ai eine ganz neue Plattform für lernförderliches Feedback ins Spiel.

Fiete.AI als Feedback-Tool

Entwickelt vom Lehrer Hendrik Haverkamp im Zusammenspiel mit Software-Entwickler Malte Hecht, soll fiete.ai sowohl Lehrpersonen als auch Schülerinnen und Schüler mit gezieltem, auf individuellen Kriterien beruhendem Feedback unterstützen.

Für Lehrpersonen bietet fiete.ai

    • Entlastung, denn fiete gibt allen Schülerinnen und Schülern ein individuelles Feedback zu ihren Texten und Aufgaben – und zwar nach den individuellen Vorgaben und Kriterien der Lehrkraft.
    • Überblick, denn die Ergebniszusammenschau zeigt, welche Kompetenzen Schülerinnen und Schüler bereits beherrschen und wo sie zukünftig Unterstützung benötigen. Der Schwerpunkt der Lehrperson kann dann auf dem persönlichen Kontakt und der gezielten Förderung der Lerngruppe liegen.
    • Organisation, denn Fiete kann helfen, Ressourcen besser einzuteilen und damit im Unterrichtsalltag unterstützen.

Für Schülerinnen und Schüler bietet fiete.ai

    • Individuelle Rückmeldung, denn Fiete dient als persönlicher Lernbegleiter der Schülerinnen und Schüler. Er gibt ihnen geduldig Rückmeldung zu Texten und Aufgaben. Außerdem macht Fiete passgenaue Verbesserungsvorschläge. So weiß jeder stets, was er oder sie schon beherrscht und wo noch Steigerungspotenzial besteht.
    • Klarheit und Motivation, denn Fortschrittsbalken machen den Leistungsstand der Klasse sichtbar und zeigen den Schülerinnen und Schülern die nächsten Schritte beim Lernen und Überarbeiten.
    • Verbesserungsansätze, denn die Schülerinnen und Schüler können Fietes Feedback nutzen, um ihre Texte zu verbessern.

Die Nutzung von fiete.ai ist einfach und intuitiv. Unterschiedliche Textformate sind bereits per Voreinstellung mit entsprechenden Bewertungskriterien für das Feedback verfügbar. Dann noch Kurs und Jahrgang einstellen, eine Aufgabenstellung ergänzen, die vorgeschlagenen Bewertungskriterien präzisieren und ggf. das Material direkt online hinterlegen – das war’s, die Aufgabe kann direkt mit dem Kurs geteilt werden. Praktisch: Ich als Lehrer kann die Aufgabe vorher auch selbst ausprobieren und prüfen, ob ich z.B. die Bewertungskriterien noch anpassen sollte oder ob die Aufgabe in der vorbereiteten Version zu lernförderlichem Feedback führt.

In der Diashow habe ich einige Eindrücke aus der ersten Erprobung von fiete.ai zusammengestellt – weiter unten auch Beispiele aus meinem ersten Praxistest – aber hier erstmal der Start mit Fiete:

  • Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 1
  • Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 2
  • Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 3
  • Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 4
  • Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 5

Die Plattform soll in Kürze für erste Testzugänge geöffnet werden – ich möchte aber schon jetzt darauf verweisen. Denn ich finde gerade den grundlegenden Ansatz, sehr genau nach Entlastungsmöglichkeiten für Lehrpersonen und einer Verbesserung lernförderlichen Feedbacks zu suchen, sehr spannend und hilfreich.

Einen ersten guten Eindruck vermittelt ein erstes Video von der fiete.ai-Website.

Praxistest – fiete.ai in der Oberstufe

In meinen beiden Geschichtskursen der Oberstufe wollte ich gerade zu Beginn des neuen Schuljahrs zunächst prüfen:

    • Im neuen Grundkurs des 12. Jahrgangs befinden sich Schülerinnen und Schüler aus unterschiedlichen 11. Klassen – sind ihnen die Kriterien für eine gelungene Zusammenfassung (AFB I) bekannt und können sie diese sprachlich wie inhaltlich berücksichtigen und umsetzen?
    • Und sind im Leistungskurs des 13. Jahrgangs noch alle besprochenen und in den Klausuren aufgezeigten Kriterien für eine gelungene Zusammenfassung bekannt, sodass wir in diesem Schuljahr den Schwerpunkt auf AFB II und AFB III legen können?

Gerade beim Operatorentraining entsteht immer das Dilemma, dass ich als Lehrer möglichst detailliertes als auch kontinuierliches Feedback gerade im Erarbeitungsprozess geben möchte. Ein Herausforderung, die in der Praxis und mit der verfügbaren Zeit kaum zu meistern ist und die mich angesichts der für Korrekturen von Lernprodukten aufgewendeten Zeit bei gleichzeitig höchst fragwürdigem Lerneffekt von summativem Feedback oft frustriert. Könnte da ein Tool wie Fiete nicht als praktischer Feedback-Assistent den Schreib- und damit Lernprozess meiner Schülerinnen und Schüler unterstützen? Ähnliche Ansätze habe ich bereits oft mit ChatGPT erprobt – und immer war die Rückmeldung meiner Kurse sehr positiv. Also gleich in die Umsetzung in den nächsten Stunden und auf geht’s mit Fiete.

#1 Start und Erstellen einer Aufgabe

Gleich nach dem Login kann ich eine neue Aufgabe erstellen – Fiete hat eine sehr aufgeräumte und reduzierte Oberfläche, mit der sich gut arbeiten lässt. Praktisch: Gleich zu Beginn kann ich eine Vorlage auswählen (hier sind dann bereits entsprechende, aber durch mich anpassbare Bewertungskriterien voreingestellt) und direkt loslegen.

#2 Aufgabe erstellen – Jahrgangsstufe, Aufgabenstellung, Bewertungskriterien und Material

In der folgenden Eingabemaske erstelle ich die eigentliche Aufgabe, indem ich

    • die Jahrgangsstufe hinterlege,
    • eine Aufgabenstellung eingebe (bis zu 700 Zeichen),
    • die Bewertungskriterien anpasse (momentan sind bis zu 5 Bewertungskriterien möglich) und
    • anschließend, falls gewünscht, das Ausgangsmaterial hinterlege.

Für eine Zusammenfassung ist es natürlich sinnvoll, das Material zu hinterlegen – also kopiere ich den Text in das Materialfeld, strukturiere Überschrift und Autor etc. so, dass ein Sprachmodell wie GPT diese möglichst gut erkennen kann und überarbeite dann die Bewertungskriterien. Tipp: Hier lässt sich durch einfache Doppelungen von Kriterien die Limitierung auf 5 Kriterien leicht aushebeln – GPT sollte es verstehen…;-)

Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 8

#3 Verteilen an den Kurs / die Klasse

Die Aufgabe kann jetzt kann einfach per Link an die Klassen / den Kurs verteilt werden. Da wir sowieso mit Padlet arbeiten, stelle ich die Aufgabe direkt ins Kurs-Padlet ein. Dafür erhält mein Kurs zuvor noch ein Methodenblatt zum Operator „Zusammenfassen“ und kann dann in den Schreibprozess starten.

Öffnen die Schülerinnen und Schüler den Link, erhalten sie neben der Aufgabe zunächst die Übersicht über die relevanten Bewertungskriterien und können dann anfangen mit dem Material zu arbeiten.

Dabei können sie direkt in der Fiete-Maske schreiben – momentan empfehle ich aber copy & paste, da es mehrfach zu Abstürzen kam. Das wird sicher in der finalen Version keine Rolle mehr spielen.

#4 Zwischenergebnis und Abgabe: Zwischenfeedback und Abschlussfeedback

Sobald die Schülerinnen und Schüler nach dem Verfassen ihrer ersten Version auf den Feedback-Button klicken, erhalten sie ein erstes Feedback und anschließend die Gelegenheit zum Überarbeiten ihres Textes. Nach Abgabe des Textes erhalten sie ein abschließendes Feedback von Fiete.

Als Lehrer sehe ich beide Text-Versionen und auch beide Feedback-Versionen – damit werden sowohl Schwierigkeiten und bereits beherrschte Fähigkeiten deutlich und für mich als Lehrer transparent als auch die individuelle, kriterienorientierte Verbesserung des Textes. Das ist sehr hilfreich und bietet großes Potential für die Schreibbegleitung!

Praktisch: Ich sehe in einer Überblicksgrafik das Feedback des gesamten Kurses und kann damit zwischen individuellen und kollektiven Stärken und Schwächen differenzieren.

Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 11

Rückmeldungen des Kurses – Kurzfazit: Hilfreiches Feedback-Tool

Beobachtung 1: Schon beim Schreiben merke ich, wie die Schülerinnen und Schüler das Zwischenfeedback nutzen. Sie überlegen, stellen Nachfragen an mich und ihre Sitznachbarn und besprechen Punkte gemeinsam, reflektieren dabei ihre Umsetzung der Aufgabe.

Beobachtung 2: Sie schauen sehr genau hin, welches Feedback ihnen das Sprachmodell gibt und ob es auch wirklich korrekt ist. Dabei vergleichen sie ständig ihren Text, die Bewertungskriterien und das Fiete-Feedback und versuchen, wie ich merke, auch Schwächen des Sprachmodells zu identifizieren (wie so oft: die Schüler gehen sehr kritisch an die KI-Nutzung im Unterricht heran).

Beobachtung 3: Im anschließenden Auswertungsgespräch merke ich sehr schnell, wie wir uns einerseits auf der kriterialen Ebene bewegen und über Elemente einer guten Zusammenfassung sprechen, zugleich aber auch immer wieder – und nicht erst, als ich um Feedback zum Tool bitte – über das Lernen mit KI und über KI und wie die Plattform sie beim Schreibprozess unterstützt hat.

Dementsprechend fällt auch das erste Fazit meines Geschichtskurses – der allerdings auch an das Lernen mit KI-Tools gewöhnt ist und häufig neue „Mega-Prompts“ seines Tutors ausprobieren darf – sehr positiv aus:

Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 12

Deutlich wird die positive Einschätzung auch in den ersten Rückmeldungen, natürlich bis jetzt lediglich auf Basis eines ersten Erprobens:

Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 13

Youtube-Tutorial zu FieteAI

Die Funktionen von FieteAI zeige ich auch in einem kurzen Youtube-Tutorial, das vielleicht nochmal einen besseren Einblick in die Möglichkeiten der Plattformen bietet.

Mein Kurzfazit

Wirklich ganz kurz. Ich persönlich freue mich schon jetzt darauf, fiete.ai in meinen Unterricht zu integrieren und genau dort einzusetzen, wo ich als Lehrer in der Regel an meine Grenzen stoße:

    1. Als Unterstützung der Schülerinnen und Schüler im Schreibprozess durch individuelles und gezieltes, kriterienorientiertes Feedback.
    2. Als sowohl im Unterricht als auch zuhause einsetzbaren Schreibbegleiter (z.B. für die Hausaufgaben aller „Schreib-„Fächer).
    3. Als Tool, dem als Sprachmodell vielleicht logische Schwächen inhärent sind („Halluzinieren“), das aber gerade als Sprachmodell wunderbar für sprachliche Korrekturen – also genau den frustrierenden Bereich unserer Korrektur- und Feedbackpraxis – geeignet ist und zugleich auch (zumindest in diesem ersten Praxistest) durchaus hilfreiches und präzises kriterienbezogenes Gesamtfeedback gab.
    4. Als Diagnosetool für Lerngruppen, das auf einen Blick Stärken und Schwächen mit Blick auf individuell festgelegte Bewertungskriterien auch optisch ansprechend und übersichtlich aufzeigt.
    5. Als Gesprächsanlass für die Reflexion über das Lernen mit und über KI – eine neue, aber in meinen Augen sehr wichtige Aufgabe, die künftig sicherlich in allen Fächern kontinuierlicher Begleiter des Lernens sein sollte.
Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 14

Klar sollte auch sein, wir befinden uns hier ganz am Anfang eines Entwicklungsprozesses und wir sollten keinesfalls naiv-optimistisch unseren Unterricht an KI-Tools auslagern. Ich als Lehrer kenne meine Schülerinnen und Schüler, versuche die individuelle Entwicklung genauso wie die Entwicklung im Vergleich zur Lerngruppe in die kriteriale Bewertung mit einfließen zu lassen. Alles Dinge, die ich nicht an eine KI ausgelagert wissen möchte. Aber wer sagt das auch? Mir geht es genau um die kleinen Lücken, die Schwachstellen in unserem Unterrichtsalltag und die Neugierde, neue Möglichkeiten für besseres Lernen unter teils schwierigen (Unterrichts-)Bedingungen zu erproben.

Und am Ende ist das alles auch eine große Fortbildung für uns Lehrkräfte im Sinne der „4A“.

Genau da ist fiete.ai einfach ein interessanter Ansatz für die lernförderliche Nutzung von „KI“ und zugleich ein sehr hilfreicher Baustein für eine didaktische Planung, die Möglichkeiten digitaler Lernumgebungen ausschöpft.

Fiete.ai - Passgenaues, lernförderliches KI-Feedback mit GPT / Sprachmodell 15

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