Essay
- Argumentation
- 35 %
- Quellenarbeit
- 10 %
Kriterienbasiertes KI-Feedback · Jedes Fach · DSGVO-konform
Lernen hat eine Kurve. Wir machen sie steiler.
LearningArc gibt Studierenden sofortiges, kriterienbasiertes Feedback auf ihre schriftlichen Arbeiten — nach Ihrer Rubrik, in Ihrem Kurs, in jedem Fach, so oft es der Entwurf braucht.
Studierende: ihr startet mit dem Kurs-Code eurer Dozent:innen — direkt zur App
Zwischen Entwurf und Feedback vergehen an Hochschulen oft Wochen. LearningArc verkürzt sie auf eine Schreibsitzung — entlang Ihrer Kriterien.
So funktioniert's
Die Reise einer Abgabe.
Fünf Stationen. Ein Loop. Der Feedback-Weg, der sonst Wochen dauert, passiert in LearningArc innerhalb einer Schreibsitzung — an den Kriterien, die Sie festlegen.
Weiter zu Station 01 ↓- Station 01
Ihre Kriterien werden Achsen.
Lehrende legen Aufgabenstellung, Felder und Rubrik an — pro Kriterium Gewicht und Score-Bänder; Materialien hängen direkt an der Aufgabe.
Schritt 01
Aufgabenstellung, Felder und Rubrik — angelegt in Minuten.
Schritt 02
Pro Kriterium: Gewicht und Score-Bänder.
Schritt 03
Materialien hängen direkt an der Aufgabe — Dateien, Links, Videos.
- Station 02
Der Entwurf wächst.
Felder statt leeres Blatt — mit Platzhaltern, Zeichenzähler und Quick-Tipps, wie Lehrende sie für die Aufgabe definiert haben.
Schritt 01
Felder statt leeres Blatt.
Schritt 02
Platzhalter und Quick-Tipps führen durch die Struktur.
Schritt 03
Der Zeichenzähler läuft mit — Struktur statt Stress.
- Station 03
Feedback in Sekunden, nicht in Wochen.
Die KI bewertet den Entwurf entlang Ihrer Rubrik — pro Kriterium ein Score mit Begründung und bei Bedarf ein passendes Material.
Schritt 01
Jedes Kriterium wird vermessen — entlang Ihrer Rubrik.
Schritt 02
Pro Kriterium ein Score mit Begründung.
Schritt 03
Bei Schwächen: das passende Material, direkt verlinkt.
- Station 04
Die Kurve biegt sich nach oben.
Studierende schärfen ihren Text, fordern erneut Feedback an und sehen ihre Iterationen — so oft es der Entwurf braucht.
Schritt 01
Überarbeiten, erneut anfordern, vergleichen.
Schritt 02
Jede Iteration wird ein Messpunkt auf der Kurve.
Schritt 03
So oft es der Entwurf braucht — im Rahmen Ihrer Limits.
- Station 05
Eingefroren — besser als je zuvor.
Die finale Fassung wird eingefroren; Sie sichten Abgaben mit KI-Voranalyse. Das letzte Wort bleibt bei Ihnen.
Schritt 01
Die finale Fassung wird eingefroren.
Schritt 02
Sie sichten jede Abgabe mit KI-Voranalyse.
Schritt 03
Das letzte Wort bleibt bei Ihnen.
Ein Loop, jedes Fach
Fünf Vorlagen. Beliebig eigene.
Projektbericht
- Nachvollziehbarkeit
- 30 %
- Reflexion
- 20 %
Case Study
- Problemanalyse
- 30 %
- Umsetzbarkeit
- 15 %
Exposé
- Methodik
- 30 %
- Machbarkeit
- 15 %
Treatment
- Visuelle Beschreibung
- 30 %
- Kernbotschaft
- 20 %
Fünf Vorlagen sind nur der Anfang — und mit Blanko oder dem KI-Assistenten bauen Sie eigene.
Für Lehrende
Ihre Kriterien. Ihre Maßstäbe.
K1
Rubrik & Kriterien selbst definieren
Sie legen fest, worauf es ankommt — Gewichtung, Beschreibung, Maßstab. Das Feedback folgt Ihrer Rubrik, nicht umgekehrt.
K2
Einreichungen mit KI-Voranalyse sichten
Jede Abgabe kommt mit der letzten Analyse pro Kriterium. Sie prüfen, korrigieren, benoten — das letzte Wort bleibt bei Ihnen.
K3
Kurse per Beitritts-Code
Studierende treten mit einem Code bei — ohne E-Mail-Listen, ohne Verwaltungsaufwand.
K4
Lernvideos an Kriterien knüpfen
Hinterlegen Sie Videos pro Kriterium; das Feedback verlinkt genau dorthin, wo es hakt.
K5
Faire Limits, planbare Kosten
Feedback-Läufe sind pro Person gedrosselt — niemand kann das Budget leerlaufen lassen.
Datenschutz
Datenblatt: Datenschutz.
- Hosting
- EU-Region Frankfurt — Vercel (fra1) und Neon (Frankfurt).
- KI-Prompts
- Keine personenbezogenen Daten von Studierenden — keine Namen, keine E-Mail-Adressen. Nur der Text des Entwurfs und Ihre Rubrik.
- Einwilligung
- Vor der ersten Nutzung holt die App die ausdrückliche Einwilligung der Studierenden ein.
- Modell
- Anthropic Claude — Übermittlung auf Basis von EU-Standardvertragsklauseln.
- AVV
- Auftragsverarbeitungsvertrag für Ihre Hochschule auf Anfrage.
Die vollständige Datenschutzerklärung finden Sie unter learningarc.space/datenschutz.
FAQ
Fragen, die uns Hochschulen stellen.
Was kostet LearningArc?
Für Pilotkurse ist LearningArc derzeit kostenlos — wir bauen das Produkt gemeinsam mit den ersten Hochschulen auf. Danach ist ein Preismodell pro Kurs und Semester geplant. Fragen Sie einen Pilot an, wir besprechen die Konditionen persönlich.
Welche KI steckt dahinter?
Claude von Anthropic. Das Modell bewertet ausschließlich entlang Ihrer Rubrik — es erhält den Entwurfstext und Ihre Kriterien, aber keine personenbezogenen Daten der Studierenden.
Sehen andere Studierende die Entwürfe?
Nein. Entwürfe sind privat: Nur die Verfasserin bzw. der Verfasser und die Lehrenden des Kurses sehen Texte und Feedback.
Ersetzt LearningArc meine Bewertung?
Nein. Die KI liefert eine Voranalyse pro Kriterium — als Grundlage für Ihre Sichtung. Die Note vergeben Sie; Ihre Bewertung ist die einzige, die zählt.
Wie kommen Studierende in den Kurs?
Sie legen den Kurs an und erhalten einen Beitritts-Code. Studierende registrieren sich in der App und geben den Code ein — fertig. Keine E-Mail-Listen, kein Import.
Wie funktioniert der Datenschutz konkret?
EU-Hosting in Frankfurt, keine Studierenden-Daten in KI-Prompts, Einwilligung vor der ersten Nutzung, AVV auf Anfrage. Details stehen in der Datenschutzerklärung.
Pilot anfragen
Bringen Sie den Loop in Ihren Kurs.
Erzählen Sie uns kurz von Ihrem Kurs — wir richten den Piloten gemeinsam ein. Unverbindlich, DSGVO-konform, in einer Woche startklar.
Lieber direkt? kontakt@learningarc.space