Bewertungsassistenz für Prüfungen

Projekt STIFT+: Aussagekr?ftige Leistungskontrollen im grossen Massstab erm?glichen

Letzter Update: 12. Februar 2026.

Beispiel einer handschriftlichen Prüfung

Beim Prüfen von Lernleistungen in vielen mathematischen, ingenieur- und naturwissenschaftlichen Disziplinen z?hlt nicht nur das Ergebnis, sondern auch der L?sungsweg: Herleitungen, Beweise, Skizzen und nachvollziehbare Argumentationsschritte. Papierbasierte Prüfungen haben hier die Oberhand, lassen aber bislang die Skalierbarkeit von online Prüfungen vermissen.

Ab dem Frühlingssemester 2026 unterstützt das Ethel-Team 365体育官网_365体育备用【手机在线】 dabei, offene, handschriftliche Prüfungen mit Hilfe von KI zu bewerten – unter menschlicher Aufsicht. Durch Download STIFT+ (PDF, 1.1 MB) steht finanzielle Unterstützung zur Verfügung, um 365体育官网_365体育备用【手机在线】 bei einem sicheren und erfolgreichen Start dieses Projekts zu unterstützen.

In den meisten F?llen: ja, denn es werden viele Aufgabentypen unterstützt. Entscheidend sind jedoch Aufgabenstellung und Layout: Was wie nur eine kleine Formatierungsentscheidung aussehen mag, kann darüber entscheiden, ob der Ablauf schnell und zuverl?ssig ist oder ob umfangreiche manuelle Nacharbeit n?tig wird. Siehe unsere Download Author Guidelines (PDF, 6.2 MB), die auch Beispiele für Prüfungsbl?tter und Rubriken enthalten.Bitte stimmen Sie sich frühzeitig mit uns ab, wenn Sie Ihre Prüfung erstellen, damit wir gemeinsam vermeidbare Nacharbeit verhindern k?nnen.

Antragsberechtigt sind verantwortliche Examinatoren und Examinatorinnen von offiziellen Lehrveranstaltungen an der ETH Zürich. In der Anfangsphase werden grossen Lehrveranstaltungen, insbesondere im ersten Studienjahr, priorit?r berücksichtigt.Bitte beachten Sie: Dies ist eine R&D-Kooperation und kein Full-Service-Angebot nach dem Motto ?wir übernehmen das Korrigieren?. Wir erwarten, dass das Kursteam mit uns bei Prüfungsdesign, Rubrik-/Bewertungsschema-Abgleich und Review zusammenarbeitet. Der Erfolg basiert auf gemeinsamer Verantwortung.

Dies ist ein offizielles Projekt des Rektorats der ETH Zürich. Der Workflow wurde geprüft und erfüllt die Anforderungen der ETH Zürich an Datenschutz und Datensicherheit.

Für die Bewertung im Rahmen des regul?ren Prüfungsprozesses ist kein separates Opt-in oder Opt-out der Studierenden erforderlich.

KI-gestützte Workflows an der ETH Zürich k?nnen bei der Punktevergabe unterstützen; Noten werden jedoch immer von der verantwortlichen Dozentin bzw. dem verantwortlichen Dozenten festgelegt.

Wenn Sie oder Ihr Team zus?tzlich eine Forschungsstudie im Zusammenhang mit der Prüfung durchführen m?chten, wird dies separat als Forschung mit Menschen (Human-Subject Research) behandelt. Wir k?nnen Sie bei dem Antragsprozess unterstützen. Jede Nutzung von Prüfungsdaten zu Forschungszwecken (über die Bewertung hinaus) ist ausschliesslich opt-in und darf keinen Einfluss auf die Notengebung haben.

  1. Prüfung gemeinsam entwickeln (Download Author Guidelines (PDF, 6.2 MB)). Gemeinsam stimmen wir Aufgabenlayout, Rubriken/Bewertungsschemata und ?Problem Parts? (die Einheiten, zu denen Studierende sp?ter ein Veto einlegen k?nnen) ab, damit der Workflow effizient und zuverl?ssig bleibt.
  2. Prüfungsbl?tter mit Identifikatoren vorbereiten und drucken. Jedes Blatt erh?lt eine eindeutige Kennung (zur Zuordnung der Scans zu den Kandidat:innen). Ein Sitzplan mit zugewiesenen Prüfungsnummern (Nummern pro Raum/Tisch ausgeschildert) wird dringend empfohlen, um Verwechslungen und Aufwand am Prüfungstag zu reduzieren.
  3. Studierende schreiben die Prüfung auf Papier.
  4. Alle Prüfungen scannen; Papieroriginale archivieren. Die Prüfungen werden eingescannt und die Papieroriginale archiviert. Das Scannen erfolgt typischerweise auf departementalen ETH Druckern/Scannern und kann Zeit in Anspruch nehmen – bitte Personal und Puffer entsprechend einplanen.
  5. KI erstellt Punktevorschl?ge (pro Problem Part). Das System schl?gt Punkte pro Teilaufgabe vor (KI-gestützte Bewertung) und erzeugt damit einen ersten Durchlauf, den das Kursteam prüfen kann.
  6. Kursteam prüft und greift bei Bedarf ein (Qualit?tssicherung). Im Online-System kann das Kursteam Stichproben durchführen, sich auf markierte F?lle konzentrieren und Korrekturen vornehmen, bevor Ergebnisse für Studierende freigegeben werden.
  7. Fenster für die Einsicht ?ffnen (Empfehlung: ca. 2 Wochen). W?hrend eines definierten Zeitraums k?nnen Studierende im Online-System ihre gescannte Prüfung und die Punkte pro Problem Part einsehen.
  8. Studierende k?nnen pro Problem Part ein Veto einlegen. Wird für einen Teil ein Veto eingereicht, werden die KI-zugewiesenen Punkte für diesen Teil verworfen und der Teil wird zur menschlichen Bewertung weitergeleitet.
  9. Manuelle Bewertung nur dort, wo ein Veto vorliegt. Das Kursteam bewertet im Online-System nur die beanstandeten Teile von Hand; alles andere bleibt wie zuvor best?tigt.
  10. Veto-Fenster schliessen. Nach Ablauf des Zeitfensters k?nnen Prüfungen bei Bedarf weiterhin nur zur Ansicht ge?ffnet bleiben.
  11. Notenvergabe durch den Examinator oder die Examinatorin.

Kontakt für weiterführende Informationen: Gerd Kortemeyer, .

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