Machine Learning für Präsentations-Feedback in der Hochschullehre - Einblicke und Praxis [DiL]

Wie kann Feedback zu Präsentationen so gestaltet werden, dass Studierende konkret daran arbeiten können - statt nur allgemeine oder schwer greifbare Rückmeldungen zu erhalten? Und wie lassen sich dabei neue technische Möglichkeiten sinnvoll in didaktische Konzepte integrieren?

Im Workshop stellen wir ein an der Universität Bayreuth entwickeltes System zur videobasierten Analyse von Präsentationen vor. Es kombiniert Verfahren des Machine Learning mit didaktisch strukturierten Feedbackprozessen und ermöglicht Auswertungen zu beobachtbaren Aspekten wie Sprechverhalten, Blickführung, Gestik oder dem Einsatz von Füllwörtern. Im Zentrum steht dabei nicht die automatisierte Bewertung, sondern die gezielte Unterstützung von Reflexion, Übung und Kompetenzentwicklung.

Ein zentraler Mehrwert liegt in der Wiederholbarkeit des Feedbacks: Präsentationen können mehrfach aufgezeichnet und analysiert werden, sodass Veränderungen im eigenen Sprech- und Präsentationsverhalten sichtbar und nachvollziehbar werden. Auf diese Weise entsteht eine Grundlage, auf der Studierende gezielt an einzelnen Aspekten arbeiten und ihre Entwicklung schrittweise beobachten können.

Der Workshop selbst ist als bewusst gewähltes Erprobungsformat angelegt: Die Teilnehmenden erleben eine typische Präsentationssituation, die zugleich als Grundlage für die Analyse und Diskussion des Feedbacksystems dient. Auf diese Weise wird nicht nur das Tool vorgestellt, sondern auch seine Einbettung in reale Lehr-Lern-Szenarien kritisch reflektiert.

Gemeinsam zeigen wir,

• wie videobasiertes Feedback konkret erzeugt und aufbereitet wird,
• wie sich daraus anschlussfähige didaktische Settings entwickeln lassen,
• und welche Potenziale, aber auch Grenzen sich im praktischen Einsatz zeigen.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Frage, wie sich solche Ansätze sinnvoll in bestehende Lehrformate integrieren lassen – etwa in Seminare, Projektarbeiten oder die Vorbereitung auf mündliche Prüfungen.

Zugleich thematisieren wir organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen, insbesondere Fragen von Datenschutz, Transparenz und verantwortungsvollem Umgang mit sensiblen Videodaten.

Alle Mitglieder der Universität Bayreuth haben bereits jetzt die Möglichkeit, das System eigenständig zu erproben: Über die Plattform https://videoanalyse.zhl-ubt.de können eigene Aufnahmen analysiert und erste Erfahrungen mit dem Feedback gesammelt werden. 

Inhalte des Workshops:

• Einblick in ein videobasiertes Feedbacksystem für Präsentationen
• Live-Demonstration und gemeinsame Analyse einer Präsentationssituation
• Didaktische Einordnung: Vom Feedback zur Kompetenzentwicklung
• Einsatzmöglichkeiten in unterschiedlichen Lehrformaten
• Technische und organisatorische Voraussetzungen
• Datenschutz und ethische Fragestellungen

Format:
Interaktiver Workshop mit Input, Live-Demonstration, Erprobung und gemeinsamer Reflexion

Zielgruppe:
Lehrende aller Fachrichtungen, die Präsentations- oder Gesprächsleistungen begleiten und Feedback systematischer und wirksamer gestalten möchten

Der Workshop richtet sich an Lehrende, die nicht nur neue Werkzeuge kennenlernen möchten, sondern daran interessiert sind, Feedbackprozesse in ihrer Lehre gezielt weiterzuentwickeln und mit technologischen Möglichkeiten sinnvoll zu verzahnen.