KI bewertet Antworten von Schüler*innen

Ein Team der Arbeitsgruppe Sprache und KI in der Bildung unter der Leitung von Prof. Dr. Detmar Meurers hat den 1. Platz bei der BEA 2026 Shared Task on Rubric-based Short Answer Scoring for German belegt.

Der Wettbewerb fand im Rahmen des 21. Workshops "Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA 2026)" in San Diego (USA) statt. Der Workshop ist Teil der Jahrestagung der Association for Computational Linguistics (ACL), der weltweit führenden wissenschaftlichen Fachgesellschaft für Sprachverarbeitung und Künstliche Intelligenz.

Die Herausforderung der Shared Task bestand darin, KI-Modelle so zu trainieren, dass sie kurze Antworten von Schüler*innen in MINT-Fächern zuverlässig und präzise bewerten können, basierend auf detaillierten Bewertungsrubriken. Solche Verfahren könnten künftig beispielsweise Lehrkräfte bei der Bewertung unterstützen oder adaptives Feedback in digitalen Lernumgebungen ermöglichen.

Das IWM-Team hat sich mit seinem KI-Ansatz in einem starken internationalen Teilnehmer*innenfeld durchgesetzt und sowohl in den Kategorien „unbekannte Antworten“ als auch „unbekannte Fragen“ den ersten Platz gesichert.

"Der Erfolg illustriert, dass erst mit spezifischen Ansätzen zuverlässige, automatisierte Bewertungen von Freitextantworten ermöglicht werden, nicht einfach durch die Nutzung allgemeiner KI-Anwendungen“, hebt Detmar Meurers hervor. „Wenn solche Entwicklung in Deutschland unterstützt wird, können die Verfahren langfristig Lehrkräfte unterstützen und personalisiertes Feedback in digitalen Lernumgebungen ermöglichen.“

Die Arbeit wurde von der ACL veröffentlicht und mit dem Preis für den besten Beitrag im Rahmen der Shared Task ausgezeichnet:

Belcher, K., De Kuthy Meurers, M., De Kuthy, K. & Meurers, D. (2026). IWM-DKM at BEA 2026 Shared Task 2: Supplementing Supervised Fine-Tuning for Rubric-Based Short Answer Scoring. https://doi.org/10.18653/v1/2026.bea-1.90