Die Qualität der Rückmeldung bricht über einem Stapel Arbeiten ein, und Studierende merken es
Rückmeldung wird für die ersten fünf Aufgaben vollständig gegeben, dann werden die Kommentare dünner. Studierende am unteren Ende des Stapels erhalten weniger Rückmeldung, obwohl das nicht ihre Schuld ist.
Der Grund, Rückmeldung mechanisch vorzubereiten, ist Konsistenz. Dasselbe Raster soll auf die dreißigste Arbeit so angewandt werden wie auf die erste.
Beleg, nicht Bewertung, macht die Vorbereitung nützlich. Die Lehrkraft erhält keine zweite Meinung zum Zustimmen oder Widersprechen. Die Lehrkraft erhält etwas, von dem aus zu arbeiten ist: eine zitierte Textstelle, die auf ein Kriterium verweist, oder eine Notiz, dass keine solche Textstelle existiert.
Noten werden nirgends vergeben. Wenn eine Bewertung vergeben wird, ist das ein akademisches Urteil mit Folgen für die Studentin oder den Studenten. Eine automatisch vergebene Note würde als Basislinie behandelt, gegen die die Lehrkraft argumentieren müsste.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Raster liegen in einem Airtable-Knoten. Jedes Kriterium steht in einer eigenen Zeile, und jede Leistungsstufe ist genannt, nicht angedeutet.
Der PDF4me-Knoten nimmt die Abgabe entgegen, entweder weil ein Webhook-Trigger sie gesendet hat oder weil ein Document Upload-Knoten sie geliefert hat.
Ein Loop-Knoten prüft die Rasterkriterien, nicht die Aufgabe selbst, deshalb kann ein Kriterium, das die Studentin oder der Student nicht adressiert hat, als Fund erscheinen.
Ein Generate Object-Knoten gibt die Textstellen zurück, die wörtlich zitiert sind und sich auf ein gegebenes Kriterium beziehen. Wenn keine das tun, gibt er ausdrücklich leer zurück.
Die Anweisung verbietet jede Punktzahl, Stufe oder allgemeine Bewertung und besteht auf Zitat statt Beschreibung der studentischen Arbeit.
Der Generate Text-Knoten erzeugt Entwurfskommentare für die Studentin oder den Studenten im Ton, der in Ihrem Fachbereich üblich ist. Die Kommentare bleiben Entwürfe und werden nicht gesendet.
Der HTTP Request-Knoten schreibt den Entwurf in Ihr Bewertungssystem. Der Slack-Knoten informiert die Lehrkraft, dass er bereit ist.
Die Lehrkraft ist verantwortlich für Bearbeitung, Bewertung und Veröffentlichung. Ein Google-Sheets-Knoten erfasst, wie stark die Entwürfe bearbeitet wurden. An diesem Beleg erkennen Sie, ob ein Rasterkriterium klar genug geschrieben ist, um dagegen zu bewerten.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Airtable (Integration): hält das Raster mit jeder Leistungsstufe ausgeschrieben.
- Webhook (Trigger): nimmt Abgaben entgegen. Document Upload nimmt sie direkt.
- Loop (Control): geht die Kriterien durch, sodass ein nicht adressiertes Kriterium sichtbar wird.
- Generate Object (AI Core): gibt zitierte Belege je Kriterium und ausdrücklich leer zurück, wo keiner existiert.
- Generate Text (AI Core): entwirft Kommentare im Register Ihres Fachbereichs, ungesendet.
- HTTP Request (Util): schreibt den Entwurf für die Lehrkraft ins Bewertungssystem.
- Google Sheets (Integration): erfasst die Bearbeitungstiefe, die unklare Rasterkriterien sichtbar macht.
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