Positive Effekte auf den Lernerfolg durch gegenseitiges Feedback?

Tafelrunde zu Peer Feedback mit Prof. Dr. Miriam Barnat und Prof. Dr. Stefan Bauschke

Die digitale Tafelrunde am 16. Mai stand ganz im Zeichen des zielführenden Gebens von Feedback unter Studierenden: „Wie motiviere ich Studierende dazu, untereinander hilfreiche Rückmeldungen zu geben?“, „Was können die Studierenden durch diesen Prozess lernen?“ und „Wie setze ich Peer-Feedback auch in einem hybriden Lehr-/Lernszenario um?“
16 Teilnehmende waren bei der digitalen Tafelrunde dabei und tauschten sich zum Thema aus. Grundlage bildeten hierbei zwei Impulsvorträge der Lehrenden Prof. Dr. Miriam Barnat (FB Luft- und Raumfahrttechnik, Geschäftsführung ZHQ) und Prof. Dr. Stefan Bauschke (FB Energietechnik).

Prof. Dr. Barnat berichtete aus einem ihrer Kurse zum Wissenschaftlichen Arbeiten. Hier gestaltete sie eine Peer Assessment-Umgebung in ILIAS für 80 Studierende. Die Studierenden erhielten zuvor eine Handreichung als Anleitung sowie Hinweise für das Geben von Feedback. Hierzu wurde das Objekt „Übung“ innerhalb ihres ILIAS-Kurses verwendet und innerhalb derer das Peer-Feedback als zusätzliche Option ausgewählt. Stefka Weber aus dem Doll-Team hat innerhalb der Tafelrunde eine Kurzanleitung gegeben, wie Peer-Feedback in ILIAS umgesetzt werden kann. Zu sehen auch in der Aufzeichnung der Tafelrunde.

Das Fazit von Prof. Barnat: Lernende würden durch das Peer-Feedback mit der Leistung anderer konfrontiert und könnten diese mit der eigenen Arbeit vergleichen. Gleichzeitig bewerteten sie die Arbeit der anderen anhand vorgegebener Anforderungen und reflektierten somit ihre eigene Leistung. Das helfe nachweislich dabei, die „Lücke zu schließen“ zwischen dem, was sein soll und dem, was eingereicht wurde, so Prof. Dr. Barnat.

Die Studierenden hätten ihrer Meinung nach sehr differenziertes Feedback gegeben. Es stellte sich sogar heraus, dass das Feedback zum Teil wesentlich besser ausfiel als die eigentlichen Arbeiten der Studierenden. Zudem habe der Ablauf gut funktioniert.

Auch Prof. Dr. Bauschke etablierte schon vor einigen Jahren in seinen Kursen das Feedback von Studierenden an Studierende. Innerhalb der Tafelrunde gab er allen Teilnehmenden ein Beispiel aus dem Modul „Regenerative Energiesysteme“. Die Idee des Szenarios: Studierende halten einen Vortrag und alle Zuhörenden bewerten diesen live in einem eingestellten Zeitfenster über ILIAS. Hier stellte das Feedback eine Teil-Prüfungsleistung dar, erfolgte jedoch anonym, um „Gefälligkeitsfeedback“ zu vermeiden.

Das Learning von Prof. Bauschke hinsichtlich der Auswertung der Peer-Feedback-Testung zeigt, die Möglichkeit der Datensammlung und -sicherung (wie viele Personen haben Feedback gegeben, wie viele Feedbacks hat eine Person bekommen oder gegeben) über ILIAS ist ein klarer Vorteil. Jedoch sei nicht erkennbar, ob die Teilnehmenden das bekommene Feedback gelesen hätten. Zudem seien die Daten nach Austritt der Studierenden aus dem Kurs nicht mehr vorhanden. Ein differenziertes Feedback sei darüber hinaus nicht gesichert, vor allem nicht bei anonymisiertem Feedback. Daher stelle sich ihm die Frage, wie aussagekräftig die Bewertungen auch hinsichtlich einer Leistungskontrolle sind. 

Im Nachgang konnten die Teilnehmenden ihre Fragen zu den Vorträgen stellen. So wurde sich unter anderem rege über die technische Umsetzung von Peer-Feedback in ILIAS ausgetauscht. Darüber hinaus kam die Frage auf, welche Hinweise und Anregungen Lehrende sowie Studierende benötigen würden, um den Feedback-Prozess zielführend und effizient zu gestalten. Die Antwort: Je nach Szenario bietet es sich an, die Peers nicht zu anonymisieren und zudem in kleinere Gruppen aufzuteilen. Peer-Feedback lohnt sich vor allem, innerhalb eines Arbeitsprozesses einzusetzen, da die Studierenden von dem Feedback für ihre weitere Arbeit profitieren sollen. Zusätzliche Handreichungen und Anleitungen sind sicher sinnvoll, bewahren aber nicht davor, dass die Studierenden „Gefälligkeitsfeedback“ geben.

Falls auch Sie Interesse am Einsatz von Peer-Feedback über ILIAS in Ihrer Lehre haben und hierbei Unterstützung benötigen, melden Sie sich bei Ihrem:Ihrer Ansprechpartner:in aus dem DoLL-Team.