Über die von KI verfasste Fallstudie hinaus: Ein Leitfaden für Lehrende zur Bewertung von Denkprozessen

Eine ausgefeilte Fallanalyse reicht nicht aus, um zu zeigen, was ein Student verstanden hat. Für Lehrende ist die entscheidende Frage, wie sich eine Prüfung so gestalten lässt, dass Denkprozesse sichtbar werden, auch wenn Studierende Zugang zu KI haben.

Warum eine ausgefeilte Fallanalyse kein vollständiger Beleg ist

KI kann eine plausible Analyse erstellen, eine Empfehlung aussprechen und den Fachwortschatz eines Kurses verwenden. Eine überzeugende Abgabe muss deshalb auch danach bewertet werden, ob der Student die Belege erläutern und seine Entscheidungen verteidigen kann.

Der Schreibstil oder eine allgemeine Empfehlung belegen nicht, ob ein Student KI verwendet hat.

Gut konzipierte Fallstudienaufgaben verlangen von Studierenden keine bloße Zusammenfassung von Informationen. Sie sollen eine strategische Empfehlung abgeben, diese gegenüber plausiblen Alternativen verteidigen, erklären, warum Option A unter bestimmten Rahmenbedingungen besser ist als Option B, und Zielkonflikte mit Kurskonzepten begründen.

Bitten Sie Studierende, ihre Empfehlung mit konkreten Belegen zu verknüpfen, eine verworfene Alternative zu erläutern und auf eine geänderte Annahme zu reagieren. Auch bei diesen Aufgaben kann KI helfen. Nutzen Sie deshalb Nachgespräche und Zwischenergebnisse, um das Verständnis zu prüfen.

Bewerten Sie die Denkprozesse anhand klar benannter Kriterien. Leiten Sie Fehlverhalten nicht allein aus Sprachgewandtheit, Zögern oder einem veränderten Schreibstil ab.

Was entscheidungsbasierte Simulationen zeigen

Die klügste Reaktion von Lehrenden ist keine bessere Erkennungssoftware. Sie besteht darin, die Prüfung selbst neu zu gestalten.

Entscheidungsbasierte Fallstudien können neue Informationen einführen, nachdem Lernende eine Entscheidung getroffen haben. Die Verfasser legen die Verzweigungspfade und Bewertungskriterien fest. Anschließend können die Studierenden erläutern, wie sich die neuen Belege auf ihre Empfehlung auswirken.

Drei Gestaltungsentscheidungen machen die Prüfung aussagekräftiger:

1. Belege schrittweise offenlegen. Bitten Sie Lernende zu erläutern, was ihre Einschätzung in jeder Phase verändert hat.

2. Die Antwort mit dem Fall verknüpfen. Verlangen Sie eine Begründung, die sich auf die Informationen bezieht, die auf dem jeweiligen Pfad verfügbar waren. Die Pfade können sich unterscheiden, müssen aber nicht alle einzigartig sein.

3. Nach den Denkprozessen fragen. Bewerten Sie die Erläuterung des Studenten anhand ausdrücklicher Kriterien, statt eine richtige Entscheidung als ausreichenden Beleg für Verständnis zu betrachten.

Diese Entscheidungen geben Lehrenden mehr Gesprächsstoff. Sie machen den Einsatz von KI nicht unmöglich, und Studierende brauchen weiterhin klare Vorgaben zur zulässigen Nutzung.

Wir gehen in KI-resistente Prüfungen entwerfen, die studentische Denkprozesse sichtbar machen näher auf die Denkprozesse von Studierenden ein.

Was bei studentischen Arbeiten bewertet werden sollte

Richten Sie Ihr Feedback auf die Qualität der Argumentation aus:

Tiefe dort, wo sie zählt. Untersucht die Analyse den folgenreichsten Aspekt des Falls?

Eine vertretbare Empfehlung. Entscheidet sich der Student für eine Vorgehensweise und erläutert er die damit verbundenen Zielkonflikte?

Konkrete Verbindungen zum Kursstoff. Zeigt der Student, wie ein Konzept auf diesen Fall anzuwenden ist?

Belege und Unsicherheit. Unterscheidet der Student zwischen Bekanntem und eigenen Annahmen?

Erwartungen vor der Aufgabenstellung klären

Teilen Sie den Studierenden mit, welche Formen der KI-Nutzung zulässig sind, was sie offenlegen müssen und welche Teile der Prüfung eigenständige Arbeit erfordern.

Verlangen Sie genügend Nachweise zum Arbeitsprozess, um ein Gespräch über das Verständnis führen zu können, ohne zusätzliche Dokumentation als Beweis für die Urheberschaft zu behandeln.

Geben Sie Beispiele für eine gut und eine schwach begründete Empfehlung. Erläutern Sie, wie die Bewertungsrubrik zwischen ihnen unterscheidet.

Studierenden einen praktischen Rahmen für die Fallanalyse geben

Die folgenden sechs Fragen können Studierenden helfen, ihre Arbeit zu strukturieren:

1. Die Entscheidung finden. Finden Sie zunächst die eine strategische Entscheidung, die der Fall von Ihnen verlangt. Alles andere liefert den Kontext für diese Entscheidung.

2. Eine vorläufige Entscheidung treffen. Bitten Sie Studierende, zunächst eine Empfehlung auszuwählen und sie zu überarbeiten, falls die Belege dafür sprechen.

3. Ein Modell gezielt anwenden. Wählen Sie das Werkzeug (SWOT, Porters Fünf Kräfte oder ein anderes im Kurs behandeltes Modell) und wenden Sie es auf dieses Unternehmen, in dieser Branche und zu diesem Zeitpunkt an. Eine allgemeine Anwendung führt zu allgemeinen Bewertungen.

4. Die Empfehlung in den ersten Absatz setzen. Verstecken Sie nicht, worauf Sie hinauswollen. „Wir empfehlen, über ein Gemeinschaftsunternehmen mit X in den südostasiatischen Markt einzutreten.“ So weiß die lesende Person, welchen Standpunkt Sie vertreten, und der Rest der Arbeit begründet diese Position.

5. Die verworfene Alternative benennen. Dies ist das stärkste einzelne Anzeichen für eine echte Analyse. Zeigen Sie, dass Sie den anderen Weg erwogen und aus einem konkreten Grund verworfen haben.

6. Jeden Absatz mit Ihrer These verknüpfen. Prüfen Sie vor dem Abschluss eines Abschnitts: Trägt dieser Absatz zur Begründung der von Ihnen getroffenen Entscheidung bei? Streichen Sie alles, was das nicht tut.

LiveCase kann diese Gestaltung mit Multimedia, Fragen, verzweigten Pfaden und Gesprächen mit KI-Figuren unterstützen. Nutzen Sie einen Fall, um Erläuterungen zu sammeln, und gestalten Sie anschließend die Nachbesprechung so, dass die von den Studierenden verwendeten Belege im Mittelpunkt stehen.

Häufig gestellte Fragen

Können Professorinnen und Professoren KI-verfasste Arbeiten am Schreibstil erkennen?

Der Schreibstil allein lässt keine zuverlässigen Rückschlüsse auf die Urheberschaft zu. Bewerten Sie die Arbeit anhand der Bewertungsrubrik und halten Sie sich bei Bedenken hinsichtlich der akademischen Integrität an die Verfahren Ihrer Institution.

Was sind entscheidungsbasierte Simulationen?

Dabei handelt es sich um interaktive Fälle, in denen Lernende Entscheidungen treffen und auf Entwicklungen im Szenario reagieren. Die Pfade und Folgen hängen von der Gestaltung des Falls ab. Studierende können weiterhin KI nutzen, daher sollte die Prüfung Belege für ihr Verständnis enthalten.

Ist die Nutzung von ChatGPT für die Recherche zu einer Fallstudie Betrug?

Legen Sie in der Aufgabenstellung fest, welche Nutzungsformen zulässig sind, und halten Sie sich an die Richtlinien Ihrer Institution. Die Anforderungen an Offenlegung und eigenständige Arbeit unterscheiden sich.

Welche Belege sollte ich zur Bewertung des Verständnisses heranziehen?

Kombinieren Sie die Abgabe mit geeigneten Nachweisen zum Arbeitsprozess, konkreten Anschlussfragen und einer klaren Bewertungsrubrik. Behandeln Sie weder einen Erkennungswert noch den Schreibstil als schlüssigen Beweis.

Wie kann ich Studierenden den Einstieg in eine Fallanalyse erleichtern?

Bitten Sie sie, die zentrale Entscheidung zu benennen, eine vorläufige Empfehlung abzugeben und Belege dafür und dagegen zu sammeln. Lassen Sie sie anschließend erläutern, was ihre Einschätzung ändern würde.

Was macht eine gute Fallstudienanalyse aus?

Eine gute Analyse enthält eine klare Empfehlung, verteidigt sie gegenüber mindestens einer plausiblen Alternative, wendet Kurskonzepte auf die konkreten Einzelheiten des Falls statt nur allgemein an und benennt die Risiken des gewählten Weges. Starke Empfehlungen sind konkret: nicht „das Unternehmen ausbauen“, sondern „über eine Vertriebspartnerschaft mit X in den deutschen Markt eintreten“.