KI-vermitteltes Feedback beim Englischlernen: Berichte marokkanischer Graduierter über Motivation, Autonomie und Vertrauensbedingungen

Dieser Artikel untersucht, wie marokkanische Graduierte die Nutzung generativer KI-Werkzeuge (z. B. ChatGPT) als Feedbackquellen für das Englischlernen beschreiben, mit besonderem Fokus auf Motivation und Autonomie, wie sie durch Feedbackaufnahme und Vertrauenskalibrierung ausgeübt werden. Zweiundsechzig Graduierte der Sidi Mohamed Ben Abdellah Universität (Fès) absolvierte eine qualitative Online-Umfrage (Okt 2024–Feb 2025) mit sieben offenen Fragen; die Aufforderungen wurden auf Französisch gestellt, die Antworten auf Französisch, Arabisch oder Englisch gegeben, anschließend unter Wahrung der Bedeutung ins Englische übersetzt und mittels reflexiver thematischer Kodierung in MAXQDA 24 analysiert. Unter Verwendung des Technology Acceptance Model als heuristischen Rahmen wird die wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit mit schnellem Zugriff und reibungsloser Interaktion in Verbindung gebracht, während die wahrgenommene Nützlichkeit als zustandsabhängig beschrieben wird, abhängig von Aufgabenbedeutung, Zugriffsbeständigkeit und pragmatisch-kultureller Passung. Die Teilnehmer definieren "Verbesserung" anhand aufgabenspezifischer Leistungsdimensionen (Genauigkeit, Flüssigkeit, kontrollierte Komplexität, Genre-/Registerangemessenheit) sowie durch einen Feedback-Nutzungszyklus, bei dem Aufgaben spezifiziert, Ergebnisse auf Passung geprüft, Schwächen diagnostiziert, Aufforderungen verfeinert und Vorschläge dann übernommen, bearbeitet, verifiziert oder abgelehnt werden. Die Analyse unterstützt eine interpretation als Assessment-for-Learning, bei der Bildungswert mit Vermittlungsroutinen und kalibriertem Vertrauen assoziiert wird, nicht mit automatischer Beurteilung.