Diagnose und Potenzialanalyse im Fach Latein mit Hilfe von KI

Häufig fällt es Lernenden im Lateinunterricht schwer, die genauen Ursachen für fehlerhafte Übersetzungen zu benennen. Oft liegen grundlegende grammatische Defizite vor, die unentdeckt bleiben und zu Unsicherheiten führen. Dieses Material bietet ein niedrigschwelliges Diagnoseverfahren, das grammatikalische Schwachstellen gezielt sichtbar macht, ohne eine komplexe Übersetzungsleistung zu erfordern. Durch klar strukturierte Aufgabenformate wie Markieren oder Ankreuzen überprüfen die Lernenden ihr sprachliches Fundament. Das Material ist in zehn modular aufgebaute Teilbereiche gegliedert – von der grundlegenden Kasuslehre bis hin zu komplexen Partizipialkonstruktionen –, die flexibel und unabhängig voneinander an verschiedene Jahrgangsstufen (z. B. Teil 1–6 in der Mittelstufe, Teil 1–10 in der Oberstufe) angepasst werden können.

Der Diagnose- und KI-Feedback-Prozess Die Durchführung gliedert sich in einen analogen und einen digitalen Schritt:

1. Analoge Selbstkontrolle: Die Lernenden bearbeiten die Diagnoseaufgaben und kontrollieren ihre Ergebnisse eigenverantwortlich mithilfe des beiliegenden Lösungsschlüssels. Dies fördert die Selbstständigkeit und entlastet die Lehrkraft vollständig vom Korrekturaufwand.

2. KI-gestützte Auswertung: Im Anschluss geben die Schülerinnen und Schüler ihre ermittelten Fehlerzahlen pro Aufgabenteil in ein speziell didaktisch trainiertes Custom-GPT-System ein. Die Künstliche Intelligenz erkennt automatisch, welche Module bearbeitet wurden, und generiert ein passgenaues Profil.

Das System liefert daraufhin ein individuelles, motivierend formuliertes Feedback. Es zeigt die konkreten Schwächen verständlich auf, erklärt präzise, warum exakt diese Defizite im Textverständnis zu Übersetzungsfehlern führen, und stellt schülernahe Lernmethoden sowie Tipps zur gezielten Aufarbeitung zur Verfügung.

Verantwortungsvoller KI-Einsatz und Schulentwicklung
Neben der fachlichen Diagnose fördert das Material die Medienkompetenz. Da die Auswertung KI-basiert erfolgt, bietet der Einsatz einen fundierten Anlass, den verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz im Schulkontext (etwa im Hinblick auf den EU AI Act, Datenverantwortung und die Grenzen von KI-Feedback) kritisch im Unterricht zu thematisieren.

Um eine datenschutzkonforme und systemunabhängige Nutzung zu gewährleisten, sind sämtliche didaktischen Trainingsdaten (Prompts) zur Erstellung eines eigenen Custom-GPTs im Materialpaket enthalten. Dies ermöglicht Schulen die einfache Adaption der KI-Komponente für interne Systeme und unterstützt aktiv digitale Schulentwicklungsprozesse.