Mit KI offene Seminarfragen für die nächste Sitzung ordnen

Das Problem

Frau Keller beendet jede Sitzung ihres Seminars zu «Digitale Ethik» mit der Frage: «Gibt es noch Fragen?» Meist schweigt die Gruppe, einige packen schon ihre Sachen. In der nächsten Woche zeigt sich in den Diskussionen, dass einzelne Begriffe und Zusammenhänge unklar geblieben sind. Sie hätte es gern früher gewusst.

Schweigen bedeutet nicht Verstehen. Viele Studierende fragen nicht, weil sie nicht auffallen wollen oder nicht genau wissen, was sie nicht verstehen. Eine einfache Gegenmassnahme ist, offene Fragen schriftlich und anonym einzusammeln, zum Beispiel in den letzten Minuten auf einer Karte oder in einem Formular. So entsteht ein Bild der Verständnishürden, auf das Sie in der nächsten Sitzung eingehen können.

Bei 25 oder 100 Fragen ist das Ordnen aufwendig. Hier kann KI helfen: Sie gruppiert Fragen nach Themen, erkennt Wiederholungen und zeigt Schwerpunkte. Die Auswahl, wie Sie darauf reagieren, und die fachliche Antwort bleiben Ihre Aufgabe.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Offene Frage am Ende stellen. Bitten Sie die Studierenden, in zwei Minuten aufzuschreiben: «Was habe ich heute noch nicht verstanden? Welche Frage beschäftigt mich?»

1. Anonym sammeln. Nutzen Sie Karten oder ein anonymes Formular der Hochschule. Verzichten Sie auf Namen und auf Zusatzangaben, die Rückschlüsse erlauben.

1. Fragen abtippen oder exportieren. Fassen Sie sie in einem Dokument zusammen. Entfernen Sie alles, was Personen erkennen lässt, und prüfen Sie, ob unter den Antworten persönliche Angaben stehen.

1. Ordnen lassen. Geben Sie die anonymen Fragen der KI mit der Vorlage unten. Sie gruppiert sie nach Themen und nennt pro Gruppe die Kernfrage.

1. Ergebnis lesen und prüfen. Gehen Sie die Gruppen durch und vergleichen Sie mit den Originalfragen. Gehen Einzelfragen unter? Prüfen Sie, ob die KI Fragen falsch zugeordnet hat.

1. Prioritäten setzen. Wählen Sie zwei bis drei Themen für die nächste Sitzung: Was ist für das Verständnis zentral, was für wenige wichtig?

1. Antworten vorbereiten. Bereiten Sie Erklärungen, Beispiele oder kurze Übungen vor. Ihre Antworten schreiben Sie selbst, die KI kann bei Bedarf Erklärvarianten vorschlagen, die Sie prüfen.

1. Rückmeldung geben. Zeigen Sie den Studierenden zu Beginn der nächsten Sitzung, welche Fragen Sie gesammelt haben und wie Sie darauf eingehen. Das motiviert, wieder zu fragen.

Vorlage zum Kopieren

Sie unterstützen mich als Dozentin beim Ordnen anonymer Seminarfragen. Seminar: [Thema]. Die folgenden Fragen stammen von Studierenden und enthalten keine Namen:

[Frage 1]
[Frage 2]
[Frage 3]
(…)

Aufgabe:
1. Gruppiere die Fragen nach Themen und gib jeder Gruppe einen kurzen Titel und die Zahl der Fragen.
2. Formuliere pro Gruppe eine Kernfrage in einem Satz.
3. Nenne Fragen, die nur einmal vorkommen, aber für das Verständnis wichtig sein könnten (nur als Hinweis).
4. Schlage vor, welche zwei bis drei Gruppen ich in der nächsten Sitzung aufgreifen könnte, mit einer Begründung. Entscheide nicht für mich.
5. Beantworte die Fachfragen nicht und erfinde keine Fragen, die nicht in der Liste stehen.

Setzen Sie nur anonymisierte Fragen ein. Prüfen Sie jede Gruppierung anhand der Originalfragen.

Worauf Sie achten müssen

• Anonymität schützen: Studierende sollen ehrlich fragen können, ohne erkannt zu werden. Stellen Sie sicher, dass keine Angaben, Handschrift oder Formulierungen auf Einzelne hinweisen. Geben Sie nichts weiter, was identifiziert.
• Datenschutz: Auch anonym gesammelte Texte können persönliche Informationen enthalten. Prüfen Sie sie, bevor Sie sie in einen KI-Dienst eingeben, und nutzen Sie, wo möglich, ein von der Hochschule freigegebenes Werkzeug.
• Fehlende Stimmen: Nicht alle Studierenden schreiben Fragen auf. Das Bild ist unvollständig. Ergänzen Sie es durch Beobachtung und Gespräche.
• Gruppierung prüfen: Die KI kann unterschiedliche Fragen vermischen oder wichtige Einzelfragen übersehen. Lesen Sie die Originalfragen selbst.
• Keine Bewertung von Fragen: Es gibt keine «dummen» Fragen. Behandeln Sie jede ernst und ordnen Sie sie nicht nach Qualität.
• Eigene Antworten: Fachlich antworten Sie selbst. KI-Erklärungen können Fehler enthalten.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Frau Keller sammelt am Ende der Sitzung «Algorithmische Entscheidungen» 28 anonyme Fragen und lässt sie von der KI gruppieren.

Vorher: «Noch Fragen?» – Stille. Nachher: Die KI zeigt vier Gruppen: Unterschied zwischen Bias und Diskriminierung (9 Fragen), Beispiele aus der Praxis (7), Rechtsfragen (5), Prüfungsmodus (4), Sonstiges (3). Frau Keller liest alle Fragen selbst, entdeckt eine Einzelfrage zu einem Missverständnis über «Transparenz», die sie in die nächste Sitzung aufnimmt, und priorisiert die erste Gruppe. Eine Zuordnung der KI («Rechtsfragen») vermischte zwei Themen, und sie korrigierte sie. In der nächsten Sitzung beginnt sie mit einer Übersicht der gesammelten Fragen und erklärt den Unterschied an einem Beispiel.

So hilft Ihnen Alpasana

Wer Rückmeldungen aus Seminaren auswertet, braucht ein sicheres Verhältnis zu Datenschutz und Qualitätsprüfung. Die Kurse bei absofort behandeln unter anderem Bürokommunikation, Excel, Datenverständnis und Dashboards, Claude mit Projektstruktur, Prompt-Bibliothek, Qualitätsprüfung und Einsatzregeln. Praxisaufgaben, KI-Lerncoach und ein verifizierbarer Abschluss gehören zum Angebot.

Welche Werkzeuge Sie in der Lehre einsetzen dürfen, bestimmt Ihre Hochschule.

Häufige Fragen

Wie viele Fragen sind sinnvoll?

So viele die Studierenden aufschreiben. Auch drei Fragen zeigen Hürden. Wenn es sehr viele sind, hilft die Gruppierung. Ähnliche Methoden für Schule und Kurse: Exit-Tickets mit KI: Was hat die Klasse wirklich verstanden?.

Muss die Befragung anonym sein?

Anonymität senkt die Hemmschwelle. Wenn Sie persönliche Rückmeldungen wünschen, bieten Sie zusätzlich die Sprechstunde an.

Kann die KI die Fragen beantworten?

Sie kann Erklärungen vorschlagen, aber diese brauchen Ihre fachliche Prüfung. Besser ist, wenn Sie selbst antworten.

Wie hängt das mit der Lehrevaluation zusammen?

Die Fragen am Sitzungsende sind kurzfristige Rückmeldungen, die Lehrevaluation betrachtet das ganze Semester. Siehe Lehrevaluation mit KI: Aus Rückmeldungen Änderungen ableiten.