title: Künstliche Intelligenz als Feedbackassistenz im sozialwissenschaftlichen Unterricht
title: Eine fachdidaktisch-qualitative Analyse der Potenziale und Grenzen von ChatGPT als lernwirksame Feedbackassistenz für Lernende der Sekundarstufe I am Beispiel der persuasiven Textproduktion im sozialwissenschaftlichen Unterricht
titleType: Subtitle
Creators: name: Degroot, Lukas
Publisher: name: University of Muenster, Institutional Repository MIAMI
Year: 2025
Subjects: subject: 300 Social sciences, Anthropology
subject: 320 Political science (Politics and government)
subject: 370 Education

description: Die vorliegende Bachelorarbeit analysiert die Potenziale und Grenzen von ChatGPT als Feedbackassistenz im sozialwissenschaftlichen Unterricht. Im Fokus steht die Frage, inwiefern ChatGPT die Kriterien eines lernwirksamen Feedbacks zur Förderung persuasiver Argumentationskompetenzen bei Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe I erfüllen kann.
Mithilfe der deduktiven Kategorienanwendung der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring wurden KI-Feedback-Antworten auf argumentative Texte von Siebtklässlern aus NRW untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass ChatGPT in der Lage ist, formativ-lernwirksames Feedback mit besonderem Fokus auf lernpsychologischen und politikdidaktisch-textsortenspezifischen Aspekten liefern kann, jedoch bei formalen und kognitionspsychologischen Anforderungen an seine Grenzen stößt. Die Arbeit diskutiert anschließend die aus der Analyse resultierenden didaktischen Implikationen sowie die Bedeutung von KI-generiertem Feedback für den sozialwissenschaftlichen Unterricht.
description: This bachelor's thesis analyzes the potential and limitations of ChatGPT as feedback assistance in social science lessons. The focus is on the question of the extent to which ChatGPT can fulfill the criteria of effective feedback for promoting persuasive argumentation skills in lower secondary school students. Using the deductive category application of qualitative content analysis according to Mayring, AI feedback responses to argumentative texts by seventh graders from North Rhine-Westphalia were examined. The results show that ChatGPT is able to provide formative, learning-effective feedback with a particular focus on aspects of learning psychology and political didactics/text type-specific aspects, but reaches its limits when it comes to formal and cognitive psychological requirements. The paper then discusses the didactic implications resulting from the analysis and the significance of AI-generated feedback for social science teaching.
description: Abkürzungsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
1. Einleitung ..... 1
2. Theoretische Grundlagen ..... 6
2.1 Künstliche Intelligenz ..... 6
2.1.1 Die Funktionsweise von ChatGPT als Large Language Model ..... 6
2.1.2 (Mega-)Prompts und die Bedeutung des Prompt-Engineerings ..... 8
2.2 Persuasives Argumentieren ..... 9
2.2.1 Politikdidaktische Definition und Zielbestimmung ..... 9
2.2.2 Relevanz der Argumentationskompetenz im sozialwissenschaftlichen Unterricht ..... 10
2.2.3 Schwierigkeiten für Lernende während des Schreibprozesses ..... 12
2.3 Lernwirksames Feedback ..... 14
2.3.1 Zwischen summativer Praxis und formativem Anspruch ..... 14
2.3.2 Feedback-Anforderungen für den sozialwissenschaftlichen Unterricht im Kontext des persuasiven Argumentierens ..... 17
3. Aktueller Forschungsstand ..... 19
4. Forschungsvorhaben ..... 23
4.1 Forschungsdesiderata..... 23
4.2 Forschungsdesign ..... 25
4.3 Mega-Prompt-Entwicklung ..... 26
5. Methodik ..... 29
5.1 Qualitative Inhaltsanalyse nach Mayring ..... 29
5.2 Begründung und Operationalisierung der Kriterien ..... 31
5.3 Reflexion der Methodik ..... 35
6. Ergebnisse ..... 36
6.1 Formale Aspekte ..... 37
6.2 Kognitionspsychologische Aspekte ..... 38
6.3 Lehr-/lernpsychologische Aspekte ..... 38
6.4 Politikdidaktisch-textsortenspezifische Aspekte ..... 39
7. Diskussion ..... 41
8. Fazit ..... 47
8.1 Resümee der Analyseergebnisse ..... 47
8.2 Kritische Würdigung und Limitationen ..... 48
8.3 Ausblick ..... 50
9. Literaturverzeichnis ..... 53
10. Eigenständigkeitserklärung ..... 60
11. Anhang ..... 61
11.1 Verzeichnis der analysierten Texte der Lernenden ..... 61
11.2 Feedback-Antworten von ChatGPT ..... 64
11.3 Kodierleitfaden ..... 70
11.4 Separates Kodierraster ..... 73
11.5 Ergebnisse der Kodierung &amp; kodierte Segmente ..... 78
11.6 Mega-Prompt ..... 87
11.7 Berechnung der Inter-Rater-Reliabilität ..... 89