Warum AIS.chat kein Korrektur-Tool ist

Seit ein paar Wochen ist es für Sie als Lehrkräfte möglich, Assistenten, Dialogpartner und Lernszenarien, die Sie für besonders nützlich halten, nicht nur mit Kolleginnen und Kollegen Ihrer Schule, sondern über den Community-Bereich potenziell bundesweit zu teilen. Zum ersten Mal haben dank dieser Einreichungen auch wir als AIS.chat-Team die Möglichkeit nachzuvollziehen, wie kreativ Sie mit diesen Vorlagen umgehen und welche innovativen Ideen Sie für Ihren Unterricht entwickeln. 

Ein Thema hat uns jedoch überrascht und für Diskussionen gesorgt: Assistenten zu Korrektur- und Bewertungszwecken, die von einzelnen Nutzenden öffentlich geteilt wurden. Wir freuen uns sehr, dass immer mehr Lehrkräfte bereit sind, ihre Vorlagen zu teilen, um sich dadurch gegenseitig zu unterstützen. Aber als Korrektur-Tool für Lehrkräfte wollen wir AIS.chat nicht verstehen. Das hat unterschiedliche Gründe. 

Zunächst sind hier rechtliche Gründe zu nennen. Eine eindeutige oder ausdrückliche urheberrechtliche Rechtsgrundlage für die Analyse von Schülerarbeiten durch KI existiert bis dato nicht (Zum Thema Urheberrecht wird es auf unserer Webseite demnächst mehr Infos geben). Sofern ein handschriftlich verfasster Aufsatz von der Lehrkraft hochgeladen würde oder der Inhalt dieses Textes persönliche Informationen enthielte, wären auch datenschutzrechtliche Bedenken anzumelden. Die menschliche Handschrift gilt als personenbezogenes Datum im Sinne der DSGVO, sobald sie einer bestimmten Person zugeordnet werden kann. Darüber hinaus müssen gegebenenfalls die jeweiligen schulrechtlichen Grundlagen hinsichtlich der Zulässigkeit von KI-Unterstützung bei der Bewertung von Schülerarbeiten gründlich geprüft sein.  

Seit dem ersten Experimentieren mit KI-generiertem Feedback zu Schreibaufgaben streitet sich die Forschung über deren Wirksamkeit (vgl. Steinlein 2025). Jüngst erschienene empirische Untersuchungen von KI-gestützten Korrektur- und Feedbacktools im deutschen Bildungskontext (vgl. Fürstenberg 2025 und Mühlhoff et al. 2026) stellen zwei zentrale Kritikpunkte heraus, die auch auf Textkorrekturen durch AIS.chat zutreffen würden: ein Lokalisationsproblem und ein Konsistenzproblem. Ersteres bezieht sich darauf, dass korrigierende Hinweise durch einen KI-Chatbot, anders als bei handschriftlicher Korrektur der Lehrkraft am Korrekturrand, nicht an die jeweilige konkrete Textstelle gekoppelt sind. Damit bleiben sie zwangsläufig allgemein und verfehlen das Ziel des Nachvollziehens durch die Lernenden entlang des eigenen Texts.  

Das zweite Problem hinsichtlich der Konsistenz liegt in der wahrscheinlichkeitsbasierten Funktionslogik von Sprachmodellen. Ein mehrmaliger Upload desselben Schülertextes führt zu teils deutlich auseinanderfallenden Bewertungen oder widersprüchlichen Hinweisen, was gegen eine Verwendung zu Bewertungszwecken spricht. Von der KI vorgeschlagene Formulierungen werden von der KI tendenziell besser bewertet als vom Menschen verfasste. (Diese Beobachtung, radikal zu Ende gedacht, würde in einem selbstreferenziellen System enden, in dem KI-generierte Schülertexte von einer KI korrigiert und kommentiert werden.) Auf eine rein automatisierte Korrektur durch einen KI-Chatbot kann man sich nicht verlassen. Mühlhoff empfiehlt diese daher nur „als unterstützende Werkzeuge unter kritischer menschlicher Kontrolle“.  

Zugleich, und auch das zeigen empirische Studien (Jansen et al. 2024), wird KI-generiertes Feedback manchmal nützlicher als Expertenfeedback und in jedem Fall lernwirksamer als gar kein Feedback empfunden, das es offensichtlich auf Schreibaufgaben zu wenig gibt. Es ermöglicht Schülerinnen und Schülern, sich weitgehend selbständig und in kurzen Iterationen nochmals mit dem eigenen Text auseinanderzusetzen, Empfehlungen der KI zu prüfen und sprachliche Vielfalt zu explorieren. Voraussetzung hierfür ist, dass ein verantwortungsvoller Umgang mit KI erlernt wurde. Dann kann KI-generiertes Feedback eine sinnvolle Ergänzung, niemals ein Substitut zur Korrektur durch die Lehrkraft sein. 

Korrektur, ob zu Zwecken der Leistungsbewertung oder als Feedback zur Überarbeitung gedacht, ist anstrengend und kostet Zeit, die Lehrkräfte oftmals nicht ausreichend haben. Aber sie ist eine pädagogische Kernkompetenz. Korrigieren ist dabei die unmittelbarste und tiefste Form, wie sich eine Lehrkraft mit der individuellen Denk- und Schreibleistung ihrer Schülerinnen und Schüler auseinandersetzen kann. Es ist die einmalige Möglichkeit, in den Kopf der Lernenden zu schauen und ihnen „im Stoff [zu] begegnen“ (Zierer 2016). Genauso, wie eine Lehrkraft von ihren Schülerinnen und Schülern eine geistige Anstrengung und Eigenleistung für das Verfassen eines Aufsatzes erwarten darf, sollten auch die Lernenden darauf vertrauen können, dass die Lehrkraft diese Anstrengung anerkennt und sich selbst die Mühe macht, sich mit ihrer Arbeit, mit ihren Ideen und Gedankengängen, mit ihnen als Menschen auseinanderzusetzen. 

Dann kann Korrektur, und gegebenenfalls auch Bewertung, echte Wertschätzung zum Ausdruck bringen. 

Fürstenberg, Maurice (2025), „KI-Feedback auf dem Prüfstand – eine explorative Untersuchung maschineller Rückmeldungen zu Schüler:innentexten“, in: Leseräume. Zeitschrift für Literalität in Schule und Forschung, n° 11. 

Jansen, Thorben et al. (2024), „Comparing generative AI and expert feedback to students’ writing: Insights from student teachers”, in: Psychologie in Erziehung und Unterricht, n° 71(2). 

Mühlhoff, Rainer et al. (2026), „Automatisierte Korrektur mit KI? Wir testen zwei verbreitete Tools“, in: SEMINAR – Lehrerbildung und Schule n° 2. 

Steinlein, Almut (2025), „Lernen mit der Sprachmaschine. Fremdsprachenunterricht in Zeiten generativer KI“, in: Der Fremdsprachliche Unterricht Französisch, n° 198. 

Zierer, Klaus (2016), „Wodurch zeichnet sich ein erfolgreicher Lehrer aus?”, in: Katholische Bildung n° 117.