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Einen guten Erwartungshorizont schreiben
Der Erwartungshorizont ist die Stelle mit der größten Wirkung auf die Qualität der KI-Vorschläge und damit auf deine Korrekturzeit. Er kostet dich einmal ein paar Minuten je Aufgabe und zahlt sich über jede Abgabe hinweg aus.
Diese Seite erklärt, was damit tatsächlich passiert, und was daraus für das Schreiben folgt.
Was mit deinem Text passiert
Dein Erwartungshorizont wird wörtlich an das Modell übergeben, ausdrücklich gekennzeichnet als Erwartungshorizont der Lehrkraft, nicht den Schülern gezeigt. Er wird nicht zusammengefasst, nicht umgeschrieben und nicht ausgewertet.
Mitgegeben werden außerdem die Aufgabenstellung, die erreichbare Punktzahl und, bei mehrteiligen Aufgaben, die Geschwisteraufgaben mit ihren Punkten, damit das Modell weiß, welcher Teil gerade bewertet wird.
Nicht mitgegeben werden Name, E-Mail-Adresse oder die Bezeichnung der Schule. Was du in den Erwartungshorizont schreibst, ist der einzige Kontext, den das Modell über deine Erwartung hat.
Schreibe nichts hinein, was nicht hinaus soll
Der Text geht an das Modell. Keine Namen von Schülerinnen und Schülern, keine Hinweise auf einzelne Personen, keine internen Bemerkungen über die Klasse.
Was einen brauchbaren Erwartungshorizont ausmacht
Nenne die Teilleistungen einzeln, nicht die Musterlösung als Fließtext. Das Modell verteilt Punkte entlang dessen, was es als trennbare Anforderungen erkennt. Eine fertige Antwort in Prosa lädt dazu ein, die Schülerantwort damit zu vergleichen, statt sie an den Anforderungen zu messen.
Statt: „Die Schüler sollen die Ursachen der Industrialisierung nennen und ihre Folgen erläutern."
Besser: „2 Punkte: nennt mindestens zwei Ursachen (z. B. Bevölkerungswachstum, technische Neuerungen, Kapital). 2 Punkte: erläutert eine soziale Folge mit Begründung. 1 Punkt: stellt einen Zusammenhang zwischen Ursache und Folge her."
Sag, was noch als richtig gilt. Der häufigste Grund für einen unbrauchbaren Vorschlag ist eine richtige Antwort in anderen Worten. Schreibe Synonyme, zulässige Alternativen und Grenzfälle dazu: „'Dampfmaschine' zählt auch als technische Neuerung", „Rechenweg ohne Einheit: ein Punkt Abzug".
Sag auch, was nicht zählt. „Bloßes Aufzählen ohne Erläuterung: keine Punkte für den zweiten Teil." Ohne solche Sätze ist das Modell eher großzügig.
Bleib bei deiner Fachsprache. Wenn du im Unterricht einen bestimmten Begriff verwendet hast, schreib ihn hin. Das Modell kennt deine Reihenfolge und deinen Schwerpunkt nicht.
Rubrik statt einer einzigen Punktzahl
Für Kurzantwort und Freitext kannst du statt einer Gesamtpunktzahl eine Rubrik aus einzelnen Kriterien mit je eigener Punktzahl anlegen. Dann bewertet der Vorschlag Kriterium für Kriterium und begründet jedes einzeln.
Das lohnt sich bei allem, was mehr als drei Punkte gibt. Du siehst auf einen Blick, wo ein Punkt fehlt, und musst nicht die Begründung eines Gesamturteils nachvollziehen. Beim Korrigieren änderst du dann gezielt ein Kriterium statt der Gesamtnote.
Wenn du Kriterien mit Kompetenzen verknüpfst, ordnet examundo die Antworten zusätzlich diesen Kompetenzen zu. Ohne verknüpfte Kompetenzen entfällt dieser Schritt vollständig: die Zuordnung greift ausschließlich auf die Kompetenzen zu, die du an dieser Aufgabe hinterlegt hast, und nie auf den ganzen Katalog.
Eine gute Gewohnheit
Schreib den Erwartungshorizont beim Erstellen der Aufgabe, nicht beim Korrigieren. Zu dem Zeitpunkt weißt du am genauesten, worauf du hinauswolltest, und du merkst dabei oft, dass die Aufgabenstellung selbst mehrdeutig ist. Eine Aufgabe, für die du keinen Erwartungshorizont formulieren kannst, ist meist auch für die Klasse nicht klar genug.
Nach der ersten Korrektur lohnt ein zweiter Blick: Wo du den Vorschlag oft korrigieren musstest, fehlte im Erwartungshorizont eine Alternative oder eine Abgrenzung. Ergänze sie, bevor du die Aufgabe in die Fragenbibliothek übernimmst. Dann profitiert die nächste Klasse davon.
Die Verantwortung bleibt bei dir
Auch ein sehr guter Erwartungshorizont macht aus dem Vorschlag keine Note. Lies ihn, bevor du ihn übernimmst. Siehe KI-Bewertung.