Bildung & EdTech

Fairness entsteht aus der Erklärbarkeit der Note. Neuros-Systeme binden jede Note an ein Bewertungsraster und markieren im Text, wie viele Punkte aus welchem Kriterium stammen. Ändert eine Lehrkraft die Note, wird diese Korrektur erfasst und fließt in die Kalibrierung des Rasters. Das Feedback an Lernende trägt den Wortlaut des Kriteriums, nicht den freien Kommentar des Modells.

Schülerdaten gelten nach KVKK als Kinderdaten, und die Architektur folgt dem: Zugriff ist rollenbasiert, eine Lehrkraft sieht nur ihre Klasse, Erziehungsberechtigte nur ihr Kind. Aufbewahrungsfristen werden vorab festgelegt, danach werden Datensätze automatisch gelöscht. Neuros nutzt Schülerinhalte nicht zum Modelltraining — sie bleiben im System der jeweiligen Einrichtung.

Ja. Neuros integriert über die Schnittstellen des bestehenden Systems; Schüler-, Klassen- und Aufgabendaten werden einseitig gelesen und Ergebnisse zurückgeschrieben. Sich in den bestehenden Ablauf einzufügen ist besser, als ein neues Portal zu eröffnen — jede Lösung, die Lehrkräfte zu zwei Anmeldungen zwingt, wird bis zum Ende des ersten Halbjahres nicht mehr genutzt.