Studierende nutzen Sprachmodelle, für Recherche, Gliederung, Formulierung, Übersetzung und manchmal für die ganze Arbeit. Viele Lehrende wissen das, viele Prüfungsordnungen noch nicht. Erkennungssoftware hilft wenig, weil sie unzuverlässig ist und falsche Verdächtigungen erzeugt. Die Frage, die sich jeder Lehrveranstaltung stellt, ist eine didaktische: Was sollen Studierende hier können, und wie zeigen sie es, wenn ein Sprachmodell einen Teil der Arbeit übernehmen kann?
Prüfen: Was sich ändern muss
Prüfungen, die nur ein Endprodukt bewerten, lassen sich am leichtesten auslagern. Prüfungen, die den Weg dorthin sichtbar machen, kaum.
- Den Prozess bewerten. Zwischenstände, Lerntagebücher, Versionen mit Kommentaren. Wer zeigen muss, wie eine Arbeit entstanden ist, muss sie selbst gedacht haben.
- Mündliche Anteile. Ein kurzes Gespräch über die eigene Arbeit zeigt in zehn Minuten, ob jemand versteht, was dort steht.
- Anwendung an echten Fällen. Projektarbeiten mit Partnern aus Unternehmen, Verwaltung oder Zivilgesellschaft, deren Problem kein Sprachmodell kennt.
- KI-Nutzung offenlegen und reflektieren. Statt zu verbieten, verlangen manche Lehrende, dass Studierende dokumentieren, wie sie KI genutzt haben, und begründen, wo sie dem Ergebnis nicht gefolgt sind. Die Reflexion wird Teil der Note.
Welche Form zulässig ist, regelt die Prüfungsordnung. Viele Hochschulen haben inzwischen Leitlinien zum Umgang mit KI; wo sie fehlen, lohnt es sich, die Regeln für die eigene Veranstaltung schriftlich festzuhalten und zu Semesterbeginn zu besprechen.
Lehren: KI als Werkzeug und als Gegenstand
KI kann Lernprozesse beschleunigen, wenn sie an der richtigen Stelle steht. In einem Projektseminar nach Design Thinking etwa hilft sie bei der Vorbereitung von Interviews, beim Strukturieren von Notizen und beim Bauen erster Prototypen. Die Gespräche mit echten Menschen, das Deuten der Beobachtungen und die Entscheidung, welche Idee getestet wird, bleiben bei den Studierenden. Wie solche Lehrveranstaltungen aufgebaut sind, steht im Artikel über Design Thinking in der Hochschullehre.
Gleichzeitig wird KI selbst zum Lerngegenstand. Studierende sollten wissen, wie Sprachmodelle arbeiten, wo sie falsch liegen, welche Verzerrungen in ihren Antworten stecken und welche Fragen von Urheberrecht und Datenschutz sie aufwerfen. Das gehört in jedes Fach. Wer später im Beruf mit KI arbeitet, braucht diese Urteilskraft.
Ein Aufbau, der sich bewährt
Ein kurzer, starker Input, angeleitete Anwendung an einer echten Aufgabe, Reflexion, Transfer in die eigene Arbeit. Dieselbe Dramaturgie funktioniert für Methoden wie Design Thinking und für den Umgang mit KI. Beim Hochschultag des Hochschulverbands Hessen (QUIS) liefen vier parallele Innovationstrainings für rund 150 Teilnehmende nach diesem Muster, mit gleicher Qualität in allen Gruppen. Der Fall beschreibt das Format.
Lehrende befähigen
Die meisten Lehrenden haben ihre eigene Lehre ohne KI gelernt und sollen sie jetzt umbauen, neben Forschung und Selbstverwaltung. Einzelne Fortbildungen helfen dabei wenig, wenn danach jede und jeder allein an der eigenen Veranstaltung sitzt. Wirksamer sind Formate, in denen Lehrende ihre eigene Lehrveranstaltung mitbringen und gemeinsam umbauen, und ein Kreis von Multiplikatorinnen und Multiplikatoren, die das im Fachbereich weitergeben. Wie solche Programme aufgebaut sind, steht im Artikel über Train-the-Trainer für Innovationsmethoden.
Was eine Hochschule regeln sollte
- Leitlinien für Lehre und Prüfung, die den Fachbereichen Spielraum lassen und trotzdem klar sagen, was gilt.
- Datenschutzkonforme Werkzeuge für Studierende und Lehrende, damit niemand auf private Konten ausweichen muss.
- Qualifizierung der Lehrenden, die an eigenen Veranstaltungen ansetzt.
- Einen Ort für Austausch, an dem Lehrende zeigen, was funktioniert hat.
Seit Februar 2025 verlangt die KI-Verordnung der EU von Organisationen, die KI einsetzen, dass ihre Beschäftigten über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Das betrifft auch Hochschulen als Arbeitgeber und gibt der Qualifizierung der Lehrenden einen zusätzlichen Grund.
Wie wir dabei arbeiten
Wir entwickeln mit Hochschulen Module, Hochschultage und Qualifizierungsprogramme für Lehrende, in denen Methoden wie Design Thinking und der Umgang mit KI an echten Lehrveranstaltungen geübt werden. Die Formate stehen unter TfT Campus. Wie Studierende unternehmerisch handeln lernen, beschreibt der Artikel über Entrepreneurship Education an Hochschulen. Wie Unternehmen und Verwaltungen KI einführen, steht in den Artikeln über KI im Mittelstand und KI in der Kommunalverwaltung.
Häufige Fragen
Sollten Hochschulen KI in Prüfungen verbieten?
Ein Verbot lässt sich bei Hausarbeiten kaum kontrollieren. Sinnvoller ist es, Prüfungsformen so anzupassen, dass sie zeigen, was Studierende selbst können, und die Nutzung von KI offen zu regeln.
Funktioniert Software, die KI-Texte erkennt?
Nicht zuverlässig. Sie übersieht KI-Texte und markiert menschliche Texte als verdächtig. Als Beweis in einem Prüfungsverfahren taugt sie nicht.
Wie lange dauert es, eine Lehrveranstaltung umzubauen?
Für eine einzelne Veranstaltung reichen oft wenige Arbeitstage mit Unterstützung. Für einen Studiengang lohnt ein gemeinsamer Prozess über ein Semester.