BeLearn - Take home Prüfungen
Prüfen im Zeitalter von ChatGPT: Das Projekt erforscht, wie generative KI verantwortungsvoll in Leistungsnachweise integriert werden kann.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institute for Patient-centered Digital Health (PCDH)
- Forschungseinheit(en) PCDH / AI for Health
- Förderorganisation Andere
- Laufzeit (geplant) 20.01.2025 - 31.01.2026
- Projektleitung Prof. Dr. Kerstin Denecke
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Partner
BeLEARN
Universität Bern - Schlüsselwörter Künstliche Intelligenz, Large Language Model, Bildung
Ausgangslage
Das Projekt untersucht, wie generative KI – insbesondere ChatGPT – verantwortungsvoll in Leistungsnachweise an Hochschulen integriert werden kann. Es adressiert die Herausforderung, akademische Integrität zu wahren und gleichzeitig das pädagogische Potenzial KI-gestützter Tools zu nutzen. Ziel ist die Konzeption, Erprobung und Evaluation neuer Formate von Take-Home-Prüfungen, die faire, transparente und lernförderliche Prüfungspraxen ermöglichen.
Vorgehen
Das Projekt folgt einem mehrphasigen Forschungsdesign, das Literaturrecherche, Entwicklung, Pilotierung und Evaluation kombiniert. Auf Basis bestehender Studien werden zwei innovative Prüfungsformate mit ChatGPT entwickelt und in realen Hochschulveranstaltungen getestet. Ihre Umsetzbarkeit, Wirksamkeit und ihr Einfluss auf das Lernen werden mit qualitativen und quantitativen Methoden untersucht. Parallel dazu werden praxisnahe Workshops angeboten, in denen Dozent*innen in der Anwendung und Anpassung der Formate geschult werden. Ein iterativer Ansatz stellt sicher, dass die Ergebnisse kontinuierlich weiterentwickelt und praxisrelevant bleiben.
Ergebnisse
Basierend auf einem gezielten Literaturreview haben wir einen übergreifenden Ansatz für den verantwortungsvollen Einsatz von generativer KI in Take-Home-Prüfungen erarbeitet. Daraus resultierten zwei zentrale Ergebnisse: (1) die Entwicklung eines ILIAS-Selbstlernkurses zum wissenschaftlichen Schreiben mit generativer KI (z.B. Prompting, Strukturierung, Qualitätssicherung), der eine kontinuierliche Dokumentation der Art und des Ausmasses des KI-Einsatzes sowie ein persönliches Prompt-Portfolio als Teil der bewerteten Arbeit integriert; und (2) die Konzeption und Pilotierung eines «KI für Studierende»-Tags als niederschwelliges Format zum Aufbau grundlegender Kompetenzen. Der Selbstlernkurs wurde in zwei verschiedene Module (Master/Bachelor; unterschiedliche Formate) integriert, pilotiert und mittels Prä-Post-Selbsteinschätzungen sowie mündlichem Feedback evaluiert, was den erwarteten Kompetenzzuwachs zeigte; kleinere technische Probleme wurden identifiziert und behoben. Der «KI für Studierende»-Tag wurde mit rund 120 Teilnehmenden durchgeführt, erhielt positives Feedback und wird weitergeführt.
