Open-Book-Prüfung mit KI: Entscheidungswege sichtbar bewerten

Das Problem

Frau Keller plant eine Open-Book-Prüfung, bei der bestimmte Unterlagen und KI ausdrücklich erlaubt sind. Eine reine Wissensfrage kann dann mit einer überzeugenden Antwort erledigt werden, ohne dass die prüfende Person erkennt, ob die Studierenden deren Grundlage verstanden haben.

Open Book bedeutet, dass definierte Hilfsmittel benutzt werden dürfen; es bedeutet nicht automatisch uneingeschränkte Zusammenarbeit oder beliebige Datenweitergabe. Welche Hilfe zugelassen ist, muss im Prüfungsauftrag klar stehen. Das gilt auch für KI-Funktionen und die geforderte Kennzeichnung.

Im Zentrum steht die zu prüfende Kompetenz, also die Fähigkeit, Wissen in einer konkreten Situation begründet anzuwenden. Wenn begründetes Entscheiden das Lernziel ist, müssen sowohl die Aufgabe als auch das Bewertungsraster genau diese Fähigkeit sichtbar machen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Formulieren Sie eine beobachtbare Leistung. Öffnen Sie die Modulziele und notieren Sie beispielsweise «wählt ein passendes Vorgehen und begründet es anhand der Fallinformationen». Vermeiden Sie ein Raster, das am Ende hauptsächlich Stil und Vollständigkeit eines KI-fähigen Textes belohnt.

1. Klären Sie die Hilfsmittel verbindlich. Stimmen Sie Werkzeugzugang, erlaubte Funktionen, Quellen und Offenlegung mit den zuständigen Prüfungsverantwortlichen ab. Kommunizieren Sie die Regeln vorab und sorgen Sie für einen gleichwertigen Zugang oder eine gleichwertige Alternative.

1. Entwerfen Sie eine echte Entscheidungssituation. Verwenden Sie einen erfundenen Fall mit mehreren vertretbaren Möglichkeiten und klaren Rahmenbedingungen. Die Studierenden sollen erkennen, welche Information für ihre Entscheidung zählt und welche Annahme noch geprüft werden müsste.

1. Verlangen Sie eine kurze Entscheidungsspur. Fordern Sie gewählte Option, verworfene Alternative, massgeblichen Beleg und verbleibende Grenze. Eine Entscheidungsspur ist eine knappe Darstellung wesentlicher Denkschritte; sie braucht kein vollständiges Chatprotokoll.

1. Erstellen Sie ein verständliches Raster. Beschreiben Sie, woran eine tragfähige Begründung erkennbar ist. Trennen Sie fachliche Richtigkeit, Passung zum Fall und Qualität der Prüfung von sprachlicher Eleganz; Gewichtungen legen Sie nach den Modulvorgaben fest.

1. Erproben Sie Aufgabe und Raster. Bearbeiten Sie einen gleichartigen Übungsfall mit und ohne KI und prüfen Sie, welche eigenen Entscheidungen sichtbar werden. Lassen Sie Studierende das Raster vor der Prüfung an einem Beispiel anwenden und Rückfragen stellen.

1. Bewerten Sie anhand der angekündigten Nachweise. Lesen Sie Entscheidung und Begründung zusammen. Falls ergänzende mündliche Rückfragen vorgesehen sind, müssen Ablauf und Bedingungen vorab geklärt sein; spontane Zusatzprüfungen ersetzen keine saubere Prüfungsplanung.

Vorlage zum Kopieren

Ich entwerfe eine Open-Book-Prüfung mit ausdrücklich erlaubter KI.
Modul und Lernziel: [Angaben]
Zulässige Hilfsmittel und institutionelle Vorgaben: [geklärte Regeln]
Erfundener Fall: [Fall ohne Personendaten]
Entwerfen Sie eine Aufgabe, die eine begründete Entscheidung verlangt.
Geforderte Nachweise: gewählte Option, verworfene Alternative, geprüfter
Beleg, offene Annahme und Konsequenz einer veränderten Rahmenbedingung.
Erstellen Sie ein beschreibendes Bewertungsraster ohne erfundene Gewichtung.
Prüfen Sie, ob blosse Textproduktion zur Lösung ausreichen würde.
Verlangen Sie keine Schülerdaten, privaten Konten oder vollständigen Chats.

Ersetzen Sie die Platzhalter durch Ihre Lehrsituation und ausschliesslich durch zur Nutzung freigegebene Inhalte.

Welche Merkmale zeigen eine begründete Entscheidung?

Eine nachträglich geschriebene Erklärung ist kein lückenloser Beweis des tatsächlichen Entstehungsprozesses. Planen Sie deshalb mehrere passende Nachweise nur dort ein, wo sie für die Kompetenzprüfung nötig sind. Der Prüfungsumfang muss dabei leistbar bleiben, und die Bewertung darf keine unerklärte Präferenz für eine bestimmte Formulierung enthalten.

Worauf Sie achten müssen

• Daten begrenzen: Geben Sie keine Personendaten von Studierenden oder Schülerinnen und Schülern in öffentliche KI-Dienste ein. Verwenden Sie für Lehrübungen erfundene Fälle oder freigegebenes Material; prüfen Sie auch Kommentare und angehängte Dateien.
• Fehler erkennen: KI kann plausible, aber falsche Aussagen erzeugen. Eine flüssige Erklärung, eine Quellenangabe oder eine selbst vergebene Sicherheitseinstufung ersetzt keine Kontrolle am Ausgangsmaterial.
• Eigenständigkeit erhalten: Lassen Sie Lernende zuerst einen eigenen Vorschlag festhalten und danach eine Änderung begründen. Besprechen Sie Unsicherheiten persönlich, statt eine KI-Rückmeldung als Urteil über die Person zu behandeln.
• Zugang fair gestalten: Stellen Sie bei Lehrveranstaltungen eine gleichwertige Arbeitsmöglichkeit ohne privaten Bezahlzugang bereit. Klären Sie bei jüngeren Teilnehmenden zusätzlich die Altersbedingungen und die notwendige Begleitung.
• Örtliche Regeln klären: An Schweizer Hochschulen und PH gelten die Vorgaben der jeweiligen Institution und des Moduls; kantonale Rahmenbedingungen können unterschiedlich sein. Klären Sie zulässige Hilfsmittel, Offenlegung und offene Rechtsfragen mit den zuständigen Fachstellen im Einzelfall.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein erfundenes Beispiel: In einem PH-Modul in Zug sollen Studierende eine Rückmeldungsform für eine erfundene Unterrichtssituation wählen. Früher genügte eine allgemeine Darstellung verschiedener Methoden. Frau Keller verlangt nun eine begründete Auswahl mit verworfener Alternative und einer Grenze.

Ein KI-Text empfiehlt eine umfangreiche Lösung, die nicht zur beschriebenen Unterrichtszeit passt. Eine Studentin erkennt diesen Konflikt, begründet eine Anpassung und erklärt deren Nachteil. Das Raster macht diese fachliche Abwägung als Leistung sichtbar.

So hilft Ihnen Alpasana

Mit Prompt Engineering können Sie die dafür nötige KI-Arbeitsweise üben. Sie üben, Aufgabe, Kontext, Ziel und Ausgabeformat klar zu beschreiben, komplexe Arbeiten aufzuteilen und Antworten zu überprüfen. Daraus entsteht ein getestetes Set wiederverwendbarer Arbeitsanweisungen; Programmierkenntnisse sind dafür nicht erforderlich.

Für Frau Keller ist das eine Grundlage, um eigene Lehrvorlagen bewusster zu gestalten und Ergebnisse nachvollziehbar zu kontrollieren. Die fachliche Beurteilung wissenschaftlicher Arbeiten und die Freigabe durch Ihre Hochschule bleiben bei den dafür zuständigen Personen.

Häufige Fragen

Darf es mehrere richtige Lösungen geben?

Ja, wenn die Aufgabe begründetes Abwägen prüft und die Kriterien das abbilden. Halten Sie trotzdem fest, welche fachlichen Fehler oder Missachtungen des Falls nicht durch eine geschickte Begründung ausgeglichen werden können.

Soll ich die Qualität des Prompts benoten?

Nur wenn das klare Beauftragen von KI selbst zu den angekündigten Lernzielen gehört. Andernfalls sollte die fachliche Leistung zählen, nicht die Vertrautheit mit einer bestimmten Bedienweise.

Wie gehe ich mit einem technischen Ausfall um?

Legen Sie vorab einen institutionell abgestimmten Ersatzablauf fest. Informieren Sie die Studierenden darüber, damit ein Ausfall nicht zu improvisierten und ungleichen Prüfungsbedingungen führt.

Für den nächsten Arbeitsschritt helfen Ihnen Take-Home-Prüfung mit KI: Zwischenstände sinnvoll einplanen und Korrelation oder Ursache? KI-Erklärungen im Seminar prüfen.