Beleggestütztes Bewertungsraster

Arbeitsergebnisse mit festen Kriterien und Leistungsstufen vergleichen, wortgetreue Belegzitate prüfen und Punkte aus menschlichen Bewertungen berechnen.

Eingabe

Ergebnis

Ein brauchbares Bewertungsraster trennt das Kriterium, seine Leistungsbeschreibungen, die eingereichten Belege und die tatsächliche Bewertung. Dieses Werkzeug hält diese Ebenen sichtbar. Die KI schlägt für jedes Arbeitsergebnis und Kriterium eine vorhandene Leistungsstufe mit unverändertem Quellzitat vor oder lässt den Vorschlag ungeklärt. Deterministische Berechnungen erzeugen gewichtete Gesamtpunktwerte ausschließlich aus ausdrücklich übergebenen menschlichen Bewertungen. Die Ausgabe ist ein Prüfentwurf mit Beleglücken und Meinungsverschiedenheiten, keine automatische Benotungsentscheidung.

Deine Texte, Seiten und Bilder werden auf eigenen Servern in der EU verarbeitet. Trust-Center

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Für wen

Schulungskonzeptionen, Workshop-Leitungen und Qualitätsteams, die Arbeitsergebnisse anhand eines gepflegten Rasters prüfen. Geeignet zur Vorbereitung strukturierter Diskussionen oder zur Konsistenzprüfung übergebener Bewertungen. Es ersetzt keine qualifizierten Prüfenden und autorisiert keine Bildungs-, Beschäftigungs-, Kredit- oder anderen folgenreichen Entscheidungen über Personen.

Typische Anwendungen

Jedes Arbeitsergebnis anhand jedes übergebenen Kriteriums und seiner vorhandenen Leistungsstufen prüfen.
KI-Vorschläge mit unabhängig übergebenen menschlichen Bewertungen vergleichen, ohne einen der Werte stillschweigend zu ersetzen.
Einen gewichteten normalisierten menschlichen Punktwert mit ausdrücklicher Skala und Regel für fehlende Bewertungen berechnen.
Originalzitate, Rasterversion, Stufenbeschreibungen und ungeklärte Beleglücken zusammenhalten.

Beispiel

Eingabe

CSV der Rasterkriterien: id,name,weight,definition C1,Nachvollziehbarkeit,2,Aussagen sind mit identifizierbaren Quelldatensätzen verknüpft. C2,Klarheit,1,Die Methode und ihre Grenzen werden ausdrücklich genannt. CSV der Leistungsstufen: id,criterion,points,descriptor L1,C1,0,Keine identifizierbare unterstützende Quelle ist angegeben. L2,C1,2,Die Hauptaussage zitiert einen identifizierbaren Quelldatensatz. L3,C2,0,Die Methode oder ihre Grenzen fehlen. L4,C2,2,Die Methode und mindestens eine Einschränkung sind ausdrücklich genannt. CSV der Arbeitsbelege: id,name,text E1,Workshop-Bericht,Die Schlussfolgerung verwendet Datensatz DATA-7. Die Methode vergleicht zwei Stichproben und kann keine Kausalität belegen. CSV der übergebenen menschlichen Bewertungen: id,evidence,criterion,level H1,E1,C1,L2 Übergebene Definitionen bestätigen: Für diese Prüfung bestätigt Bestätigte Definitionsversion: RUBRIC-1 Zitatumfang: Ausführlich Ergebnisreihenfolge: Quellreihenfolge Kriteriengewichtung: Übergebene Kriteriengewichte Umgang mit fehlenden menschlichen Bewertungen: Unvollständigen Punktwert anzeigen Skala des Gesamtpunktwerts: 100 Dezimalstellen des Punktwerts: 2 Anzeigereihenfolge der Leistungsstufen: Aufsteigende Punktzahl

Ergebnis

Der Workshop-Bericht wird auf Nachvollziehbarkeit und Klarheit geprüft. Die übergebene Bewertung der Nachvollziehbarkeit trägt zum menschlichen Punktwert bei; die fehlende Klarheitsbewertung lässt den Gesamtwert nach der Standardregel unvollständig. Ein plausibler KI-Vorschlag zur Klarheit bleibt getrennt und kann die fehlende menschliche Bewertung nicht ersetzen.

Ein festes Beispiel, gekürzt. Echte Ergebnisse sind KI-generiert: Bitte prüf sie.

Preis und Grenzen

Preis: meist 1–3 Credits
Verfügbar mit: Free, Mit Paket
Eingabegrenze: Eine Seite mit bis zu 80.000 Zeichen HTML

Datenschutz

Verarbeitet auf eigenen Servern in der EU (Polen). Eingaben und Ergebnisse werden nach 7 Tagen (Free) bzw. 30 Tagen (Pakete) gelöscht – oder direkt nach der Anzeige, wenn du das Speichern abwählst. Bilder löschen wir gleich nach der Verarbeitung.

In der API

Werkzeugname: assessment_rubrics. Leg einen Auftrag mit POST /api/v1/jobs an und hol das Ergebnis mit GET /api/v1/jobs/{id}. Den API-Schlüssel findest du in deinem Konto.

curl -X POST https://do4u.eu/api/v1/jobs \
  -H "Authorization: Bearer d4u_…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tool": "assessment_rubrics", "url": "https://example.com/"}'

Zur API-Dokumentation →

Fragen und Antworten

Kann das Modell eine Leistungsstufe erfinden oder eine endgültige Note vergeben?

Nein. Eine vorgeschlagene Stufe muss eine vorhandene ID sein, die zum konkreten Kriterium gehört. Ihr Zitat muss unverändert im Text des Arbeitsergebnisses vorkommen. Das Modell darf eine Stufe ungeklärt lassen. Ein strukturell gültiges Zitat erfordert weiterhin eine inhaltliche Prüfung; es beweist nicht die Richtigkeit der vorgeschlagenen Stufe.

Wie werden Gewichte und unterschiedliche Punkteskalen kombiniert?

Jede übergebene menschliche Bewertung wird durch die höchste übergebene Punktzahl des jeweiligen Kriteriums geteilt. Die normalisierten Werte werden mit den gewählten übergebenen oder gleichen Gewichten kombiniert und mit der konfigurierten Gesamtskala multipliziert. Die Berechnung verwendet exakte rationale Arithmetik und rundet nur für die Anzeige kaufmännisch. Diese Arithmetik begründet keine valide Bewertungsmethode.

Was geschieht mit fehlenden menschlichen Bewertungen?

Unvollständig unterdrückt den Gesamtwert, wenn für ein Kriterium eine menschliche Bewertung fehlt. Null zählt fehlende Bewertungen ausdrücklich als null und erhält Warnungen. KI-Vorschläge gehen in keine der Berechnungen ein. Übergebene Bewertungen sind keine identitätsgeprüften Freigaben.

Wird mein Text gespeichert?

Nur so lange wie nötig: 7 Tage bei Free, 30 Tage mit Paket – oder gar nicht, wenn du das Speichern abwählst. Verarbeitet wird auf eigenen Servern in der EU (Polen).

Kann ich das Ergebnis direkt verwenden?

Die Ergebnisse sind KI-generiert. Lies sie bitte, bevor du sie veröffentlichst oder verschickst.