Fehler mit KI auswerten: Muster statt Rotstift

Welche Auswertung du brauchst, hängt davon ab, wer danach am Fehler arbeitet: du beim Planen, die Lernenden beim Überarbeiten oder die Person, die den Text am Ende liest. Für jede dieser drei gibt es einen eigenen Weg.

Die Gruppe als Satzbank: Hier arbeitet die KI für dich und nicht für einzelne Lernende. Statt fünfzehn Texte hochzuladen, tippst du aus jedem Text zwei oder drei Sätze ab, nummerierst sie und lässt Namen, Orte und alles Persönliche weg. So entsteht eine Satzbank mit dreißig bis vierzig Sätzen, die niemandem mehr gehört. Der Auftrag an die KI ist eng: „Finde in diesen Sätzen höchstens drei Fehlermuster, die in mindestens vier Sätzen vorkommen. Nenne zu jedem Muster die Satznummern und eine mögliche Ursache als Vermutung. Schreibe keine korrigierte Fassung.“ Danach prüfst du jedes Muster an zwei Sätzen selbst, denn KI findet auch Muster, die keine sind. Im Kurs folgt eine Musterstunde von zwanzig Minuten: Drei Sätze aus der Satzbank stehen an der Tafel, ohne Namen. Die Ansage: „Diese drei Sätze kommen aus unserem Kurs. Sie sind nicht falsch, weil jemand schlecht ist, sondern weil das Deutsche hier eine Falle stellt. Was ist bei allen drei gleich?“ Erst wenn die Gruppe das Muster benennt, kommt die Regel, und danach schreibt jede Person zwei eigene Sätze mit genau dieser Struktur. Ihre Stärke zeigt die Satzbank, wenn viele ähnliche Fehler machen und die nächste Stunde ansteht. Sind die Fehler sehr verschieden oder braucht jemand eine Rückmeldung zum eigenen Text, findet sie nichts Gemeinsames.

Fähnchen statt Lösung: Hier arbeitet die KI für die Lernenden, aber sie verrät nichts. Aus einem anonymisierten Text lässt du höchstens fünf Stellen auswählen, und zu jeder Stelle gibt es drei Hinweisstufen: einen Suchhinweis („In Zeile 3 stimmt etwas mit dem Verb nicht“), einen Regel- oder Bedeutungsimpuls („Nach weil steht das Verb am Ende“) und zuletzt eine Entscheidung zwischen zwei Formen. Im Auftrag an die KI stehen dafür drei Dinge: das Lernziel der Stunde, die Grenze von fünf Stellen und das Verbot, die richtige Form zu nennen. Die Lernenden bekommen ihren Text mit fünf Klebezetteln am Rand zurück, die Stufen zum Aufklappen. Die Ansage: „Sie bekommen heute keine Korrektur, Sie bekommen fünf Fähnchen. Lesen Sie zuerst nur Stufe 1. Erst wenn Sie nach zwei Minuten nichts finden, nehmen Sie Stufe 2.“ Ein kleiner Kniff macht daraus auch für dich eine Auswertung: Was die Person selbst gefunden hat, schreibt sie in Grün, was erst mit Hinweis kam, in Blau. Viel Grün zeigt dir, dass die Person die Regel kennt und unter Druck nicht anwendet. Viel Blau zeigt eine echte Wissenslücke. Fähnchen brauchen eine Struktur, die die Gruppe schon einmal hatte; bei ganz Neuem führen sie ins Raten. Am meisten bringen sie bei der zweiten Fassung eines Textes.

Erst der Leser, dann die Regel: Hier arbeitet die KI für die Person, die den Text am Ende liest. Gerade im BSK und im Alltag mit Ämtern zählt zuerst, ob ein Text ankommt. Du nennst der KI den Empfänger, etwa „Sachbearbeiterin im Jobcenter“ oder „Pflegedienstleitung bei der Übergabe“, und lässt die Stellen in drei Gruppen sortieren: stört das Verstehen nicht, irritiert kurz, gefährdet das Verstehen. Korrigiert wird nur die dritte Gruppe, vielleicht noch eine Stelle aus der zweiten. Dazu kommt eine Leseprobe im Kurs. Die Ansage an das Paar: „Lesen Sie den Text so vor, wie ihn die Hausverwaltung liest. Wo Sie stocken, machen Sie einen Strich an den Rand. Nicht korrigieren, nur stocken.“ Danach liegen die Striche neben der Einteilung der KI. Wo beide übereinstimmen, wird überarbeitet. Wo nur die KI etwas rot sieht, lohnt die Frage: Würde die Sachbearbeiterin das überhaupt bemerken? Dieser Weg trägt bei Texten, die wirklich verschickt werden, und bei Gruppen, die von zu viel Rot entmutigt sind. In der Prüfungsvorbereitung reicht er allein nicht, denn dort zählt auch Richtigkeit, die niemanden stört.