Handschriftliche Klausuren mit KI korrigieren
Die ETH Zürich testet aktuell im Projekt STIFT+, wie Lehrende handschriftliche Klausuren in den Fächern Mathematik, Thermodynamik und Chemie über GPT-5 automatisch korrigieren können. Das Sprachmodell analysiert dabei Text & Bild gleichzeitig. Nicht wenige Hochschulbeteiligte erhoffen sich durch solch eine Automatisierung von Klausurkorrekturen erhebliche Zeitersparnis. Ein toller KI-Use-Case.
Die untere Abbildung zeigt auf der linken Seite eine handschriftlich eingereichte Klausur mit Berechnungen und etwas Text. Auf der rechten Seite ist eine Musterlösung dargestellt. Wie genau können Sprachmodelle korrigieren und gibt es stetige Verbesserungen? Ein Spannendes Projekt!
Workflow
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Prüfungen individuell drucken (mit Exam-ID, Studierenden-ID, Seitenzahl)
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Studierende schreiben mit Bleistift direkt auf die vorgegebenen Seiten (keine eigenen Blätter)
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Entwürfe auf Extra-Blättern erlaubt, aber Bewertung nur auf Originalseiten
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Prüfungen einscannen (Multi-Function-Printer)
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OCR erkennt Seiten- und Studierenden-IDs, fehlende Seiten werden markiert
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Nach vollständigem Scan: weiterer Prozess rein elektronisch
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KI bewertet seitenweise anhand des Rubrics (LLM, strukturierte JSON-Ausgabe)
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Automatische Checks + optionale IRT-Analyse
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Lehrende können Ergebnisse prüfen und ggf. überschreiben
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Veröffentlichung für Studierende
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Studierende können einzelne Aufgaben zur Überprüfung durch eine Lehrperson einreichen
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Nach Frist: Veto-Fenster geschlossen
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