Wissen

Schreiben, bewerten, überarbeiten.

Kein Produkt-Handbuch: Beiträge zu den Fragen, die beim Schreiben und Bewerten wissenschaftlicher Arbeiten wirklich auftauchen — auch dort, wo die Antwort nichts mit LearningArc zu tun hat.

Studierende und Dozierende

KI-Feedback auf Hausarbeiten und Abgaben

Wie KI-gestütztes Feedback vor der Abgabe hilft: was es leisten kann, wo seine Grenzen liegen und wie Rückmeldungen in die nächste Überarbeitung einfließen.

Feedback auf Hausarbeiten, das noch etwas ändern kann.Warum Rückmeldung nach der Note nichts mehr ändert — und wie eine Überarbeitungsschleife davor aussieht.Weiterlesen
KI-Feedback für Studierende — nüchtern betrachtet.Wobei KI-Feedback zuverlässig hilft, wobei es täuscht — und warum es keine Note vergeben darf.Weiterlesen

Dozierende

Bewertungskriterien und Rubriken

Wie gute Bewertungskriterien entstehen: Kriterien formulieren, gewichten und so kommunizieren, dass Studierende vor der Abgabe wissen, worauf es ankommt.

Ein Bewertungsraster, das vor der Abgabe hilft.Wenige trennscharfe Kriterien, ehrliche Gewichte, beschreibende Score-Bänder — mit Rechenbeispiel.Weiterlesen

Studierende

Wissenschaftliches Schreiben

Vom Exposé bis zur fertigen Arbeit: Struktur, Argumentation und Überarbeitung — und warum mehrere Iterationen bessere Texte ergeben als eine Nachtschicht.

Das Response Paper ist keine Zusammenfassung.Was die Textsorte wirklich verlangt, wie sich Wiedergabe und Position aufteilen, fünf typische Fehler.Weiterlesen

Und das Produkt?

Diese Beiträge stehen für sich — sie funktionieren auch ohne LearningArc. Wer wissen will, wie das Werkzeug dahinter arbeitet, liest kriterienbasiertes Feedback und Kurse und Aufgaben.