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What is a color palette?
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Don’t overspend on growth marketing without good retention rates
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Nach einer erfolgreichen Pilotierung mit 4'406 Texten in Deutsch, Englisch und Französisch im Herbst 2024 wurde die hybride Bewertung von Texten durch Mensch und Maschine erstmals im Rahmen des Check S2 eingesetzt. Die automatische Bewertung basiert auf einem laufenden Forschungsprojekt, das das IBE gemeinsam mit der Universität Zürich und der EPFL Lausanne durchführt.
Alle Texte wurden sowohl vom IBE als auch durch Sprachmodelle anhand von acht standardisierten Kriterien bewertet. Vor der automatisierten Bewertung wurden die Texte anonymisiert und datenschutzkonform auf Servern in der Schweiz verarbeitet. Die Bewertung erfolgte mithilfe von GPT-4o. In einem zweiten Schritt generierte das Sprachmodell ein verbales Feedback, bestehend aus einer Beurteilung und konkreten Verbesserungsvorschlägen.
Die wissenschaftliche Analyse zeigt, dass die kombinierte Bewertung durch Mensch und Maschine die Zuverlässigkeit der Ergebnisrückmeldung deutlich erhöht. Zur Qualitätssicherung wurden zentrale Kennwerte erhoben: Die Inter-Rater-Reliabilität zwischen Sprachmodellen und Sprachexpertinnen bzw. -experten liegt bei r = 0.70 – bei Fine-Tuning sogar bei r = 0.80. Die Stabilität der Bewertungen beträgt r = 0.95. Die Intraklassenkorrelation über alle Kriterien liegt bei r ≥ 0.80. Die Differenz im Gesamtwert zwischen Mensch und Maschine ist vernachlässigbar (Cohen’s d = 0.02).
Ab August 2025 steht die automatische Aufsatzbewertung auch innerhalb von Mindsteps für formative Rückmeldungen zur Verfügung.
Detaillierte Hinweise zur Methode finden Sie unter Methoden.
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