Heute habe ich an einer Weiterbildungsveranstaltung gezeigt, wie DeepL Write Texte korrigiert. Dabei werden orthografische, grammatische und stilistische Korrekturen vorgenommen und mit Formulierungsvarianten dargestellt.
Wer Texte schreibt, kann sie also von einer Maschine korrigieren lassen. Von Menschen vorgenommene Korrekturen sind im Vergleich dazu ungenau. KI-Tools haben Korrekturen automatisiert.
Das ist ein Grund, weshalb es zunehmend sinnlos wird, Texte zu korrigieren – auch in der Schule. Gleichwohl ist die Fleiß- und Pflichtübung für viele Lehrpersonen nicht verhandelbar. Sie verwenden enorm viel Arbeitszeit darauf, Texte von Lernenden akribisch zu korrigieren.
Am Abend habe ich dann mitbekommen, dass Björn Nölte in einem Vortrag darauf hingewiesen hat, dass Korrekturen für den Aufbau von Kompetenzen wenig bringen. Er hat dabei auf eine Studie (Meta-Analyse) von John Truscott verwiesen, in deren Kurzversion Folgendes steht:
Correction has a small harmful effect on students’ ability to write accurately, and we can be 95% confident that if it actually has any benefits, they are very small.
John Truscott (2007): The effect of error correction on learners’ ability to write accurately
Lehrpersonen können also Korrekturen nicht nur Maschinen überlassen – sie können auch davon ausgehen, dass ihre Korrekturarbeit wenig Nutzen bringt und eventuell den Schreibfähigkeiten von Schüler*innen sogar schadet.
Was sind die Alternativen? Aktuell arbeite ich mit zwei Methoden:
- Ich weise Schüler*innen auf Fehlerquellen hin. Genauer: Ich gebe ihnen Hinweise, wie man bestimmte Wörter oder Formulierungen richtig schreibt. Dabei fordere ich sie auf, das in Zukunft so umzusetzen – und überprüfe, ob sie das auch können.
- Ich bitte Schüler*innen, ihre Texte mit Tools wie DeepL Write so zu überarbeiten, dass sie keine Fehler mehr enthalten.
Das hilft mir, mehr Zeit für wirksames Feedback einzusetzen – und hilft den Schüler*innen, korrekte Texte zu produzieren.
Klar: Lehrer*innen werden weiter korrigieren – wenn sie Fehler brauchen, um Bewertungen zu begründen. Nur ist das halt nicht sinnvoll.
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Eine Möglichkeit wäre, den eigenen Text korrigieren zu lassen und die Gegenüberstellung sichtbar machen. Inkl. Reflexion und 1-3 Learnings zu notieren, was man besser/anders machen möchte.
Unabhängig von der Frage, was die Kinder ohne Technik selbst können sollten (vgl. Taschenrechner): DeepL Write ist für mich die pädagogisch sinnvolle Alternative zur Autokorrektur und next word prediction, weil es 1) sprachlich bemerkenswert ausgereift ist und nicht vorgibt, auch inhaltlich etwas zu sagen zu haben, 2) die Änderungen sinnfällig macht und 3) von den Gedanken der Kinder ausgeht statt diese zu beeinflussen.
Ich war bei deiner Fortbildung nicht dabei, aber denke, dass es die wesentliche Aufgabe der Lehrperson ist, die von DeepL vorgeschlagenen Änderungen mit den Kindern zu besprechen und einzuordnen. Das hätte ich dem Blogartikel als Methode 3 noch hinzugefügt.
Herr Wampfler verfügt über ein ausgeprägtes Selbstbewusstsein, das muss man ihm lassen.
Eventuell sollte man diesen Text von DeepL korrigieren lassen, damit er lesbar wird.
Würde ich dem Autor dieses Artikels wärmstens empfehlen: Lehrpersonen? Das heisst Lehrer (der/die) & was sind Schüler*innen? Meinen Sie Schüler? Peinlicher Text.
https://www.duden.de/rechtschreibung/Lehrperson
Peinlicher Kommentar.
Gibt es auch Leher die keine Personen sind? Typischer Schaf Kommentar, einfach machen, nicht selber denken.
Gibt es auch Lehrer die keine Personen sind? Selber denken ist nicht so Ihr ding, typisches Schaf.
Dem folge ich sehr gern! So lernen Schüler, Endfassungen zu erstellen, wie das in diversen Berufen ja gefordert wird!
Als Deutsch und Englischlehrer habe ich Jahre vertan mit Korrekturen, die wenig gebracht haben, schlicht zur Kenntnis genommen wurden!