Peer-Reviews konfigurieren

Peer-Reviews sind eine starke Lern-Methode: Lernende bewerten gegenseitig die Arbeiten anderer und lernen dabei doppelt — beim Verfassen einer eigenen Antwort und beim aufmerksamen Lesen fremder Antworten. Diese Seite zeigt, wie du Peer-Review in einem Kurs aufsetzt.

Wann Peer-Review sinnvoll ist

Peer-Review passt gut bei:

• Reflexions-Aufgaben — eigene Erfahrungen, persönliche Anwendung des Lernstoffs
• Praxis-Beispielen — Lernende sollen ein eigenes Beispiel oder Projekt einreichen
• Weichen Kompetenzen (Kommunikation, Argumentation) — wo es kein „richtig/falsch" gibt
• Größeren Klassen — wo individuelle Trainer-Bewertung nicht skaliert

Bei reinen Wissens-Tests ist klassisches Multiple-Choice oder KI-Freitext-Bewertung effizienter.

Peer-Review an einer Lektion aktivieren

Peer-Review ist kein eigener Lektionstyp, sondern ein Schalter an einer beliebigen Lektion:

1. In deinem Kurs die Lektion anlegen oder öffnen, an der die Einreichung hängen soll.
2. Im Lektions-Formular den Schalter Peer-Review aktivieren einschalten.
3. Anzahl Reviewer pro Einreichung festlegen (1-10, Standard: 2).
4. Optional Bewertungskriterien hinterlegen — pro Kriterium Name, Beschreibung und maximale Punkte (siehe nächster Abschnitt).
5. Speichern. Die Aufgabenstellung selbst formulierst du im Lektions-Inhalt.

Wie die Bewertung abläuft

Die Bewertung selbst ist bewusst schlank gehalten:

• Gesamtbewertung — 1 bis 5 Sterne
• Freitext-Feedback — Pflichtfeld; für die einreichende Person oft das Wertvollste

Deine Bewertungskriterien werden den Reviewer:innen im Bewertungs-Formular als Orientierung angezeigt — sie sagen, worauf beim Lesen zu achten ist (z. B. „Klarheit der Argumentation", „Vollständigkeit", „Eigenleistung"). Einzeln bewertet werden die Kriterien nicht; sie strukturieren das Freitext-Feedback.

Die Einreichung besteht immer aus einem Freitext (Pflicht), optional plus Datei-Anhang (PDF, Word, Text, Bild oder ZIP, max. 10 MB).

Anonymität

Peer-Reviews sind anonym: Einreichende sehen die erhaltenen Bewertungen ohne die Identität der Reviewer:innen. Eine Einstellung dafür gibt es nicht — das ist das feste Verhalten der Plattform.

Reviewer-Zuweisung

• Das System weist Reviewer automatisch zu, sobald eine Person eine Arbeit einreicht.
• In Frage kommen Lernende, die dieselbe Lektion bereits abgeschlossen haben — die einreichende Person selbst wird ausgeschlossen.
• Reicht der Pool (noch) nicht, bleiben Review-Plätze vorerst offen und werden automatisch nachbesetzt, sobald weitere Lernende die Lektion abschließen.

Du musst als Trainer:in keine manuelle Zuweisung machen. Bei sehr kleinen Klassen dauert es entsprechend, bis alle Einreichungen genug Reviewer:innen haben.

Workflow für Lernende

Pro Lernende:n laufen zwei Phasen:

1. Einreichen: eigene Antwort eintippen (optional Datei anhängen)
2. Bewerten: zugewiesene fremde Arbeiten lesen, Sterne vergeben und Feedback schreiben

Lernende sehen ihre Bewertungs-Aufgaben unter Peer-Reviews in der Hauptnavigation. Ausführliche Anwender-Anleitung: für Lernende: Peer-Reviews.

Deine Rolle als Trainer:in

Eine eigene Trainer-Übersicht über Einreichungen und Review-Stände gibt es aktuell nicht — der Peer-Review-Prozess läuft nach dem Aktivieren selbstständig. Wenn du von unsachlichem oder beleidigendem Feedback erfährst (z. B. weil sich eine Person meldet), sprich die betreffende Reviewer:in direkt an; das Entfernen einzelner Bewertungen ist Content-Manager:innen bzw. Admins über das Plattform-Team möglich.

Häufige Fragen

Gibt es eine Frist für Einreichungen oder Reviews? Nein — Peer-Reviews haben keine eigene Fristen-Funktion. Wenn der Kurs bis zu einem Stichtag durch sein soll, vergib ihn als Pflichtaufgabe mit Fälligkeitsdatum.

Kann ich Reviewer manuell zuweisen? Nein, die Zuweisung ist automatisch. Wenn ein bestimmtes Pairing nicht funktioniert, kannst du der einreichenden Person zusätzlich persönlich Feedback geben.

Wie viele Reviewer pro Einreichung sind sinnvoll? - Zwei (Standard) reicht oft, gibt zwei Perspektiven - Drei glättet Ausreißer (eine sehr strenge oder sehr lasche Bewertung wird ausgeglichen) - Vier oder mehr lohnt sich kaum, der Aufwand pro Lernende:r wird zu groß

Sehe ich, welche Reviews welche Bewertungen bekommen haben — als Bewertung der Reviewer:innen? „Reviews der Reviews" gibt es nicht. Wenn dir gute Review-Praxis wichtig ist, thematisiere sie im Kurs selbst — z. B. mit einer kurzen Lektion „Wie schreibe ich gutes Peer-Feedback".

Lernende fühlen sich unfair bewertet — was tun? Sprich mit der Person und schau dir die Einreichung gemeinsam an. Bei wiederholten Fairness-Diskussionen: vielleicht ist dein Kriterien-Set nicht klar genug — Bewertungskriterien präzisieren hilft den Reviewer:innen beim Einordnen.