Kriterienbasiertes KI-Feedback · Jedes Fach · DSGVO-konform

Lernen hat eine Kurve. Wir machen sie steiler.

LearningArc gibt Studierenden sofortiges, kriterienbasiertes Feedback auf ihre schriftlichen Arbeiten — nach Ihrer Rubrik, in Ihrem Kurs, in jedem Fach, so oft es der Entwurf braucht.

Pilot anfragen Die Reise starten ↓

Studierende: ihr startet mit dem Kurs-Code eurer Dozent:innen — direkt zur App

Die Reise einer Abgabe

Zwischen Entwurf und Feedback vergehen an Hochschulen oft Wochen. LearningArc verkürzt sie auf eine Schreibsitzung — entlang Ihrer Kriterien.

So funktioniert's

Die Reise einer Abgabe.

Fünf Stationen. Ein Loop. Der Feedback-Weg, der sonst Wochen dauert, passiert in LearningArc innerhalb einer Schreibsitzung — an den Kriterien, die Sie festlegen.

Weiter zu Station 01 ↓

Station 01
Ihre Kriterien werden Achsen.
Lehrende legen Aufgabenstellung, Felder und Rubrik an — pro Kriterium Gewicht und Score-Bänder; Materialien hängen direkt an der Aufgabe.
- Schritt 01
  Aufgabenstellung, Felder und Rubrik — angelegt in Minuten.
- Schritt 02
  Pro Kriterium: Gewicht und Score-Bänder.
- Schritt 03
  Materialien hängen direkt an der Aufgabe — Dateien, Links, Videos.
Station 02
Der Entwurf wächst.
Felder statt leeres Blatt — mit Platzhaltern, Zeichenzähler und Quick-Tipps, wie Lehrende sie für die Aufgabe definiert haben.
- Schritt 01
  Felder statt leeres Blatt.
- Schritt 02
  Platzhalter und Quick-Tipps führen durch die Struktur.
- Schritt 03
  Der Zeichenzähler läuft mit — Struktur statt Stress.
Station 03
Feedback in Sekunden, nicht in Wochen.
Die KI bewertet den Entwurf entlang Ihrer Rubrik — pro Kriterium ein Score mit Begründung und bei Bedarf ein passendes Material.
- Schritt 01
  Jedes Kriterium wird vermessen — entlang Ihrer Rubrik.
- Schritt 02
  Pro Kriterium ein Score mit Begründung.
- Schritt 03
  Bei Schwächen: das passende Material, direkt verlinkt.
Essay — „Digitale Medien im Alltag“Feedback
KI-Feedback
8,4 / 10
Argumentationsqualität✅ Sehr gut
Fragestellung & These✅ Sehr gut
Struktur & roter Faden⚠️ Verbesserungspotential
Station 04
Die Kurve biegt sich nach oben.
Studierende schärfen ihren Text, fordern erneut Feedback an und sehen ihre Iterationen — so oft es der Entwurf braucht.
- Schritt 01
  Überarbeiten, erneut anfordern, vergleichen.
- Schritt 02
  Jede Iteration wird ein Messpunkt auf der Kurve.
- Schritt 03
  So oft es der Entwurf braucht — im Rahmen Ihrer Limits.
Station 05
Eingefroren — besser als je zuvor.
Die finale Fassung wird eingefroren; Sie sichten Abgaben mit KI-Voranalyse. Das letzte Wort bleibt bei Ihnen.
- Schritt 01
  Die finale Fassung wird eingefroren.
- Schritt 02
  Sie sichten jede Abgabe mit KI-Voranalyse.
- Schritt 03
  Das letzte Wort bleibt bei Ihnen.

Bewertung

Ihr Bewertungsraster ist der Maßstab.

Jedes Kriterium trägt ein Gewicht und vier Score-Bänder von 0 bis 10. Das Feedback verortet den Entwurf darin — pro Kriterium ein Score mit Begründung, nicht ein Urteil über den ganzen Text.

Wie die Bewertung funktioniert

Ein Loop, jedes Fach

Sechs Vorlagen. Vom Essay bis zum Treatment.

Jede Vorlage bringt Felder und eine fertige Rubrik mit — und ist danach vollständig Ihre.

Essay

Schwerpunkt: Argumentationsqualität 35 %

Projektbericht

Schwerpunkt: Nachvollziehbarkeit der Umsetzung 30 %

Case Study

Schwerpunkt: Problemanalyse 30 %

Forschungsexposé

Schwerpunkt: Methodik 30 %

Treatment

Schwerpunkt: Visuelle Beschreibung 30 %

Blanko

Schwerpunkt: Gesamteindruck 100 %

Alle Vorlagen ansehen

Für Lehrende

Ihre Kriterien. Ihre Maßstäbe.

Kurs anlegen, Aufgabe stellen, Rubrik schärfen — und Abgaben mit einer Voranalyse sichten, die Ihrer Rubrik folgt.

Die Rubrik gehört Ihnen

Das letzte Wort bleibt bei Ihnen

Kurse per Beitritts-Code

Material an Kriterien knüpfen

Faire Limits, planbare Kosten

Die Lehrenden-Sicht im Detail

Datenschutz

Datenblatt: Datenschutz.

Hosting: EU-Region Frankfurt — Anwendung und Datenbank laufen bei Vercel (fra1) und Neon (Frankfurt).
KI-Prompts: Keine personenbezogenen Daten von Studierenden — keine Namen, keine E-Mail-Adressen. Übermittelt werden ausschließlich der Text des Entwurfs, die Aufgabenstellung und Ihre Rubrik.
Einwilligung: Vor der ersten Nutzung holt die App die ausdrückliche Einwilligung der Studierenden ein. Ohne sie wird kein Text an die KI übermittelt.

Datenschutz im Detail

FAQ

Fragen, die uns Hochschulen zum KI-Feedback stellen.

Was kostet LearningArc?

Für Pilotkurse ist LearningArc derzeit kostenlos — wir bauen das Produkt gemeinsam mit den ersten Hochschulen auf. Danach ist ein Preismodell pro Kurs und Semester geplant. Fragen Sie einen Pilot an, wir besprechen die Konditionen persönlich.

Welche KI steckt dahinter?

Claude von Anthropic. Das Modell bewertet ausschließlich entlang Ihrer Rubrik — es erhält den Entwurfstext und Ihre Kriterien, aber keine personenbezogenen Daten der Studierenden.

Sehen andere Studierende die Entwürfe?

Nein. Entwürfe sind privat: Nur die Verfasserin bzw. der Verfasser und die Lehrenden des Kurses sehen Texte und Feedback.

Ersetzt LearningArc meine Bewertung?

Nein. Die KI liefert eine Voranalyse pro Kriterium — als Grundlage für Ihre Sichtung. Die Note vergeben Sie; Ihre Bewertung ist die einzige, die zählt.

Wie kommen Studierende in den Kurs?

Sie legen den Kurs an und erhalten einen Beitritts-Code. Studierende registrieren sich in der App und geben den Code ein — fertig. Keine E-Mail-Listen, kein Import.

Wie funktioniert der Datenschutz konkret?

EU-Hosting in Frankfurt, keine Studierenden-Daten in KI-Prompts, Einwilligung vor der ersten Nutzung, AVV auf Anfrage. Details stehen in der Datenschutzerklärung.

Pilot anfragen

Bringen Sie den Loop in Ihren Kurs.

Erzählen Sie uns kurz von Ihrem Kurs — wir richten den Piloten gemeinsam ein. Unverbindlich, DSGVO-konform, in einer Woche startklar.

Lieber direkt? kontakt@learningarc.space