Automatisiertes Feedback zu argumentativen Lernertexten - Ein Vergleich von menschlichem, automatisiertem und computermediatisiertem Feedback

Schüler*innen sollen im Rahmen ihrer schulischen Ausbildung lernen, wie sie einen strittigen Sachverhalt aushandeln und im besten Fall jemanden von der eigenen Position überzeugen können. Die Strittigkeit sowie der Versuch „mit Hilfe des kollektiv Geltenden etwas kollektiv Fragliches in etwas kollektiv Geltendes zu überführen“ (Klein 2015/1980, 119) sind wesentliche Kennzeichen von Argumentationen und stellen Schüler*innen vor einige Herausforderungen. Der Erwerb argumentativer Kompetenzen ist Curricular fest verankert und macht Feedback erforderlich, um die benötigten Kompetenzen zu erwerben und auszubauen. 

Das Dissertationsprojekt ist im laufenden DFG-Projekt Computergestütztes Lernen argumentativen Schreibens in der digitalen Schulbildung verortet, dessen Ziel die Entwicklung einer Software für die Generierung individuellen und lernersensitiven Feedbacks zu argumentativen Schülertexten ist. Im Fokus des Dissertationsprojekts steht die Frage, wie sich unterschiedliche Formen des Feedbacks zu argumentativen Lernertexten auf die Revision dieser Texte auswirken. Insbesondere wird untersucht, ob Unterschiede zwischen den Revisionen erkennbar sind, wenn verschiedene Formen des Feedbacks eingesetzt werden. Dabei wird auch analysiert, auf welchen Ebenen des Textes Überarbeitungen vorgenommen werden.  Etablierte Softwares (z. B. Word) sind seit Langem in Gebrauch und haben sich vor allem für die Korrektur hierarchieniedriger Textebenen bewährt. Feedback zu den sogenannten „lower-order concerns“ (Steendam et al. 2014, 909) hat jedoch nur geringe Auswirkungen auf die Textqualität. Es wird angenommen, dass Feedback zu „higher-order-concerns“ (ebd.) einen nachhaltigeren Einfluss auf die Steigerung der Textqualität hat. Mit KIs wie Chat GPT oder Google Bard haben sich in diesem Bereich neue Möglichkeiten eröffnet, die jedoch noch nicht den schreibdidaktischen Anforderungen gerecht werden. Im DFG-Projekt wird eine Software entwickelt, die schreibdidaktische Konzepte mit einbezieht und entwicklungsförderndes Feedback generiert.

„Ziel von Feedback ist es, Lernende dabei zu unterstützen, die Diskrepanz zwischen der aktuellen Leistung (z. B. die Qualität des aktuellen Textentwurfs) und der zu erzielenden Performanz (Ziel des Schreibprodukts) zu ermitteln und zu reduzieren" (Wagner/Lachner 2021, 3).

Im Rahmen des Dissertationsprojekts wird im Rahmen einer empirischen Studie verglichen, wie sich menschliches, automatisiertes und computermediatisiertes Feedback auf Textrevisionen auswirken.

Betreut wird die Arbeit von Prof. Dr. Sara Rezat

Literatur

Klein, Wolfgang (1980/ 2015): „Argumentation und Argument“. In: Zeitschrift für Literaturwissenschaft und Linguistik 10 (1980); Heft 38/ 39, 9-57. (DOI: 10.1007/978-3-476-05420-3_6).

Steendam, E. v., Rijlaarsdam, G., van den Bergh, H., & Sercu, L. (2014). The mediating effect of instruction on pair composition in L2 revision and writing. Instructional Science, 42, 905–927.

Wagner, Salome/ Lachner, Andreas (2021): Feedback – Ja, klar?! Digitale Medien zur Förderung von Schreibkompetenzen. In: leseforum.ch (2021); Nummer 3/2021, 2-14.