Regeln für Hochschulprüfungen: Die künstliche Intelligenz schreibt sowieso mit

Eine Bachelorarbeit in Informatik, eine Hausarbeit in Verwaltungsrecht – beide wurden mithilfe von künstlicher Intelligenz geschrieben. In beiden Fällen ist es aufgeflogen. Für die verantwortlichen Studierenden war es damit gelaufen: Das Verwaltungsgericht Kassel hatte die beiden Arbeiten nicht nur als „nicht bestanden“ gewertet. Es schloss die Studierenden auch noch von allen Prüfungswiederholungen aus. Das harte Urteil sollte ein Zeichen setzen: Wer seine Prüfungen von der KI erledigen lässt, müsse mit drastischen Konsequenzen rechnen.

Den Fall hatte das Verwaltungsgericht im Februar verhandelt. Sprachmodelle haben als Gesprächspartner, Ratgeber und Lexika auf dem Smartphone längst ihren festen Platz gefunden – ganz besonders im Leben von Schulkindern und Studierenden. ChatGPT, Gemini, Claude und Llama beantworten Fragen, helfen bei der Recherche, helfen Aufgaben zu lösen – oder erledigen die Arbeit komplett allein. Je nach Fragestellung und Sichtweise begegnen Lehrkräfte und Dozierende dieser Entwicklung gespalten: Muss der Umgang mit KI als Betrug verboten oder als Kompetenz gefördert werden?

Bereits im Schulalltag lässt sich kaum noch durchschauen, ob eine Schülerin oder ein Schüler eine Hausaufgabe mit eigenen Gedanken oder generierten Textblöcken erledigt hat. An Universitäten ist das bei der viel größeren Anzahl und Länge wissenschaftlicher Arbeiten noch schwieriger.

Dass KI-unterstützte Sprachmodelle mittlerweile auf allen Ebenen der Wissenschaft Einzug gehalten haben, verdeutlicht eine großflächige Studie der Universität Kalifornien: Bei der Analyse von 2,5 Millionen Veröffentlichungen über mehrere Plattformen hinweg stießen Forschende allein für das Jahr 2025 auf rund 150.000 halluzinierte Zitate. Bemerkenswert ist dabei auch eine systematische Verzerrung. Die KI schrieb die nicht existierenden Quellen überproportional häufig männlichen Wissenschaftlern zu und verstärkte so unbeabsichtigt bestehende Ungleichheiten in der Zitierpraxis.

Dabei verschärft sich das Problem immer weiter. Je besser die Sprachmodelle funktionieren, desto schlechter lassen sie sich entlarven. Kurzzeitig hofften Hochschulen darauf, KI-generierte Inhalte mit dem Einsatz von KI-Detektoren aufzuspüren. Doch die gelten inzwischen als unzuverlässig. Zuletzt hatten Claudes Entwickler Anthropic versprochen, ihren KI-Output mit einem Wasserzeichen zu versehen und erkennbar zu machen. Es dauerte nur ein paar Tage, da tauchten bereits die ersten technischen Lösungen auf, um die unsichtbaren Zeichen zu entfernen. Wenn also technische Kontrolle nicht mehr trägt, verschiebt sich die Aufgabe auf die Prüfungsgestaltung selbst.

Jedoch gibt es für den Umgang mit generativer KI in Prüfungen noch immer wenig konkrete Regeln. Erst allmählich entwickeln sich KI-Leitlinien an Hochschulen von Verbotskatalogen zu befähigenden Dokumenten, die die Nutzung von KI unter akademischen Gesichtspunkten kritisch reflektierten und so in den Studienalltag integrieren wollen.

„Die Dynamik ist erheblich“, sagt Anja Westermann vom Hochschulforum Digitalisierung im Centrum für Hochschulentwicklung, die die Leitlinien von Hochschulen untersucht hat. „Zu Beginn des Hypes um die Sprachmodelle gab es einen kaum hinterfragten Umgang, sowohl bei Studierenden als auch bei Dozierenden“, sagt sie. „Inzwischen wird viel darüber gesprochen, wie Prüfungen in Zukunft aussehen sollen und welche Kompetenzen relevant sind.“

Zur Anpassung von Prüfungsdesigns wird diskutiert, schriftliche Arbeiten mit einer mündlichen Verteidigung zu ergänzen. Auch zusätzliche Reflexionen oder Arbeitsprozessberichte spielen eine größere Rolle. Eine andere Möglichkeit wäre, die Prüfungsthemen so spezifisch zuzuschneiden, dass sie sich nicht generisch bearbeiten lassen.

Eine einheitliche Regelung für zukünftige Prüfungen gibt es nicht – kann es auch nicht geben. Jedes Bundesland kann Empfehlungen aussprechen, jede Hochschule entscheidet selbst. Und keine Hochschule will ihre Fakultäten und Institute mit Vorgaben einschränken, die für das eine Fach vielleicht sinnvoll sind, für das andere aber nicht. In dem einen Seminar lassen sich vielleicht Projekte entwickeln und Modelle erfinden, bei denen ein Sprachmodell gar keine Hilfe ist. Ein anderer Kurs könnte gezielt den Einsatz von KI-Tools schulen oder explizit Kompetenzen ohne KI-Hilfe fördern wollen.

In Bayern hat man sich vergleichsweise früh auf die veränderten Rahmenbedingungen eingestellt. Insbesondere die TU München entwickelte eine eigene KI-Strategie. Einen verbindlichen „KI-Kompass“ hat auch die Uni Kaiserslautern-Landau eingeführt. „Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, transparent zu machen, wie und in welchem Umfang der Einsatz von KI-Systemen in ihren Lehrveranstaltungen gestattet ist“, heißt es da. Diese Informationen seien den Studierenden spätestens bei der Ausgabe von Übungsaufgaben zusammen mit klaren Angaben zu den erlaubten Hilfsmitteln bekannt zu geben. In anderen Bundesländern befassen sich die Hochschulen mit der Reglung zögerlicher.

Insgesamt habe jede Leitlinie deutscher Unis ihre eigenen Stärken und Schwächen, sagt Anja Westermann. Was in den meisten noch fehle, seien die ethischen Dimensionen. Auf das Potenzial von KI, Barrieren in Studium und Lehre systematisch zu reduzieren, machen KI-Leitlinien beispielsweise noch unzureichend aufmerksam. „Die Voreingenommenheit von KI wird stellenweise als Risiko benannt, die gesellschaftliche Dimension, etwa die Reproduktion von Macht- und Ungleichheitsverhältnissen, bleibt jedoch weitgehend unterbelichtet.“ Außerdem werde die Frage des ökologischen Ressourcenverbrauchs nur selten adressiert. Wo sie vorkommt, wird sie vor allem den Nutzern überlassen.

Generell zeigt die Analyse der Wis­sen­schaft­le­r*in­nen der Universität Kalifornien auch, dass fast alle Leitlinien sich vor allem an Lehrende richten. Der systematische Einbezug der Studierenden fehlt häufig. „Das sind Erwachsene, die sich freiwillig für ein Studium entschieden haben“, stellt Anja Westermann klar. „Mit dieser wichtigen Akteursgruppe sollte man sprechen, anstatt nur Regeln für sie zu formulieren.“ Denn Studierende müssen schließlich wissen, inwieweit sie die Sprachmodelle sinnvoll einsetzen dürfen, wenn ihre Arbeiten immer noch als eigenständig angefertigt gelten sollen. In den meisten Leitlinien bleibt der Begriff Eigenständigkeit jedoch schwammig. Immerhin: Einige Fachbereiche versuchen, Studierende einzubeziehen, allerdings mit durchwachsenem Ergebnis: Aktuell bleibe der Eindruck, dass echte Beteiligung noch ausbleibt, so Westermann.

Wie die Beteiligung aussehen kann, zeigt ein Beispiel aus den USA. Im Sommer haben knapp 100 Jugendliche in einer Nachbildung der US-Senatskammer einen eigenen Vorschlag für den Umgang mit KI an Schulen entwickelt. Ihr „Students First Act“ enthält Regeln, inwiefern Nutzung von KI erlaubt ist, sowie Vorschläge zu Nachweispflichten und der Verteidigung bei Verdachtsfällen.

An deutschen Hochschulen gehe die Lebensrealität der Studierenden derweil noch an den Debatten vorbei, sagt Anja Westermann. „Wenn sie sich später auf dem Arbeitsmarkt behaupten wollen, werden sie KI-Kompetenz mitbringen müssen“, sowohl allgemein als auch zunehmend fachspezifisch. Diese Entwicklung lasse sich nicht länger ignorieren – wohl aber gestalten.