Eine falsche Antwort und ein Missverständnis sind unterschiedliche Befunde
Zwei Studierende erhalten dieselbe Punktzahl auf dieselbe Frage aus voneinander unabhängigen Gründen. Die eine hat die Aufgabenstellung falsch gelesen. Die andere versteht das Konzept nicht, das die Frage prüft. Rückmeldung, die beide Fälle gleich behandelt, hilft keiner von beiden.
Sie unterscheiden sie, indem Sie die restliche Arbeit ansehen. Eine Konzeptlücke hinterlässt eine Spur: dieselbe Annahme dreimal wiederholt, und eine Definition durchgängig im falschen Sinn verwendet. Unachtsamkeit tritt einmal auf und wird dann an anderer Stelle derselben Abgabe widersprochen.
Diese Unterscheidung beeinflusst, was die Lehrkraft als Nächstes tut, deshalb soll der Agent sie treffen, statt eine Punktzahl zu vergeben. Der Agent liefert Belege und eine Lesart. Die Bewertung bleibt bei der Kursleitung.
Der Agent vergibt keine Noten, und das Material geht nicht direkt an die Studierenden. Die Ausgabe ist ein Entwurf mit den Textstellen, auf denen er beruht, den eine Lehrkraft bearbeiten, widersprechen oder verwerfen kann.
So bauen Sie den Agent in Agent Studio auf
Ihr Prompt sollte das Bewertungsraster enthalten, das Rückmeldungsregister Ihres Fachbereichs und, am nützlichsten, frühere Abgaben mit den Fehlern, die Sie bereits als konzeptuell oder als Ausrutscher markiert haben.
Der System-Prompt macht klar, dass der Agent keine Punkte vergibt, keine Noten zuweist, keine Vergleiche mit anderen Studierenden anstellt und keine Aussagen über Fähigkeiten enthält. Funde beziehen sich nur auf eine einzelne Arbeit.
Jeder Befund muss mit der Textstelle kommen, auf der er beruht, damit eine Lehrkraft die Lesart sofort prüfen kann, statt die gesamte Aufgabe erneut zu lesen.
Je Kriterium im Raster brauchen Sie drei Zustände: erfüllt mit Beleg, nicht erfüllt mit Beleg, und unzureichender Beleg in der Abgabe. Der dritte Zustand ist der, in dem die bewertende Person ein echtes Urteil treffen muss.
Der Bewertungs-Flow übergibt die extrahierte Abgabe an den Agent Chat-Knoten. Der Zugriff ist auf die Aufgabe begrenzt, nicht auf die Studierendenakte oder die Historie aus anderen Kursen.
Google Docs nimmt den Entwurf entgegen, und die Lehrkraft bearbeitet ihn dort. Ein Human in the Loop-Knoten hält die Freigabe. Nichts erreicht die Studierenden, bevor dieser Knoten passiert ist.
Airtable erfasst Fälle, in denen die Lehrkraft der Lesart widersprochen hat. Diese Widersprüche entwickeln die Prompt-Fähigkeiten, damit der Agent Ihre konkreten Maßstäbe lernt, nicht allgemeine.
Woraus dieser Agent besteht
- Prompt-Fähigkeiten: Bewertungsraster, Rückmeldungsregister des Fachbereichs und frühere Abgaben mit bereits klassifizierten Fehlern.
- System-Prompt: keine Punkte, keine Note, kein Vergleich zwischen Studierenden und keine Aussage über Fähigkeiten.
- System-Prompt: jeder Fund zitiert die Textstelle, auf der er beruht.
- Agent Chat (Util): nimmt die extrahierte Abgabe entgegen, nur auf diese Aufgabe begrenzt.
- Google Docs (Integration): hält den Entwurf, den die Lehrkraft bearbeitet.
- Email (Human in the Loop): gibt die Freigabe frei. Nichts erreicht eine Studentin oder einen Studenten ungeprüft.
- Wenn ein ActionFlow ausreicht: Wenn die Arbeit darin besteht, eine Abgabe gegen Rasterkriterien zu prüfen und die passenden Textstellen zu zitieren, bauen Sie den Workflow. Diese Sequenz deckt geradliniges Bewerten ab.
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