Erstellen Sie eine transparente Rubrik, die Bewertungskriterien erklärt, anstatt Noten an ein Modell zu delegieren.
Dieser Leitfaden schlägt einen Arbeitsablauf vor, um Bewertungserwartungen für Lernende und Bewerter sichtbar zu machen. Es ist ein Planungsmuster, kein geltend gemachter Firsthand-Test, keine Garantie oder kein Ersatz für professionelle Beurteilung.
Sie benötigen Lernziele, Institutionelle Richtlinien und einen Eigentümer der Bewertung. Geben Sie keine Passwörter, API-Schlüssel, Gesundheitsinformationen, Regierungskennungen oder ungeschwärzte Kunden-/Mitarbeiterdaten in einen AI-Dienst ein, es sei denn, Ihre Organisation hat diese Verarbeitung ausdrücklich genehmigt.
Eingabe: Aufgabenbeschreibung und Lernziele.
Erwartete Ausgabe: Eine Rubrik mit Beispielen, Moderationsnotizen und Barrierefreiheitsprüfung.
Die Tool-Verfügbarkeit, das Modellverhalten, die Planlimits und die Bedingungen können sich ändern. Überprüfen Sie die aktuelle Dokumentation jedes Anbieters und die Kontoeinstellungen Ihrer Organisation, bevor Sie einen Arbeitsablauf konfigurieren.
Schreiben Sie einen Satz, der die Entscheidung beschreibt, die diese Arbeit unterstützen muss: Eine Rubrik mit Beispielen, Moderationsnotizen und Barrierefreiheitsprüfung. Führen Sie auf, was bestätigt ist, was unbekannt ist und wer eine Endversion genehmigen kann. Setzen Sie Quellenlinks neben Materialbeanspruchungen; generierter Text ist niemals die Quelle eines Anspruchs.
Erstellen Sie ein Eingabepaket mit Aufgabenbeschreibung und Lernzielen. Entfernen Sie Namen, direkte Kontaktdaten, Kontoanmeldedaten und Material, das für diese Aufgabe nicht erforderlich ist. Verwenden Sie beispielsweise einen Quellenlink oder eine interne Datensatz-ID anstelle eines eingefügten vertraulichen Dokuments. Geben Sie an, was die Ausgabe nicht tun darf: Sie darf nicht über eine Person entscheiden, nicht automatisch veröffentlichen oder eine unsichere Aussage als bestätigt darstellen.
Übergabe: Geben Sie die beschränkte Briefing, das Eingabepaket und den Quellenordner an die Person weiter, die den ersten Entwurf erstellt. Diese Person sollte in der Lage sein, zu erklären, warum jedes eingefügte Element notwendig ist.
Schreiben Sie für jedes Kriterium auf, wie anfängerhafte, sich entwickelnde und kompetente Arbeit mithilfe beobachtbarer Nachweise aussieht. Moderieren Sie die Rubrik anhand anonymisierter Beispielarbeiten mit einem anderen Bewerter, bevor Lernende diese erhalten.
In Claude bitten Sie um einen strukturierten ersten Entwurf, nicht um eine Endantwort. Eine nützliche Anweisung ist: "Verwenden Sie nur das untenstehende Material. Erstellen Sie Überschriften, eine Nachweistabelle, offene Fragen und einen Entwurf. Kennzeichnen Sie alles, das nicht durch das Material unterstützt wird, als Überprüfung erforderlich."
Lesen Sie das Ergebnis Zeile für Zeile gegen das Eingabepaket. Löschen Sie Aussagen, die nicht rückverfolgbar sind, und unterscheiden Sie eine nützliche Hypothese von einer Entscheidung. Die Arbeitsausgabe an diesem Punkt sollte ein quellengebundener Entwurf sein, kein poliertes Asset.
Übergabe: Geben Sie den Entwurf, die Quellenlinks und ungelöste Fragen an den Domänenprüfer weiter. Bitten Sie den Prüfer, mit Korrektionen, fehlenden Kontexten und einer expliziten Genehmigung/Ablehnung bei sensiblen Behauptungen zu antworten.
Verwenden Sie Notion AI, um die Änderungen des Prüfers in drei Gruppen zu ordnen: erforderliche Korrektionen, Entscheidungen, die der verantwortliche Eigentümer treffen muss, und optionale Verbesserungen. Bitten Sie das Modell nicht, einen Meinungsunterschied zu lösen oder eine Genehmigung abzuleiten. Der verantwortliche Eigentümer entscheidet, welche Version zur genehmigten Arbeitskopie wird.
Nur dann verwenden Sie Canva Magic Studio, um die angeforderte Ausgabe zu erstellen: eine Rubrik mit Beispielen, Moderationsnotizen und Barrierefreiheitsprüfung. Behalten Sie die quellengebundene Arbeitskopie neben der formatierten Version. Wenn eine Übergabe das Format ändert, beispielsweise von Notizen zu einer Präsentation, einem Prototyp oder einer automatisierten Nachricht, vergleichen Sie die beiden Versionen auf gelöschte Qualifizierer, veränderte Zahlen und irreführende visuelle Betonung.
Wenn Automatisierung Teil des letzten Schritts ist, konfigurieren Sie eine benannte menschliche Genehmigung, bevor etwas versendet, veröffentlicht oder einen Datensatz ändert. Beziehen Sie eine Stoppbedingung, eine Fehlermeldung und eine Möglichkeit ein, eine Teilaktion rückgängig zu machen, ohne die Nachweise zu löschen.
Übergabe: Der verantwortliche Eigentümer genehmigt die endgültige Rubrik mit Beispielen, Moderationsnotizen und Barrierefreiheitsprüfung.
Vor der Veröffentlichung bestätigen Sie:
AI kann Kontext auslassen, plausible Fehler erzeugen und Verzerrungen in dem Material widerspiegeln, auf dem sie basiert. Dieser Arbeitsablauf ist für autonome Entscheidungen über Personen, regulierte Beratung oder irreversible Maßnahmen ungeeignet. Beginnen Sie mit einer kleinen Stichprobe und überprüfen Sie nutzungsbasierte Gebühren, Generierungsguthaben, Speicher und kostenpflichtige Sitzbegrenzungen, bevor Sie skalieren.