Wenn Studierende unreflektiert Large Language Modelle (LLM) wie ChatGPT oder Gemini als Antwortgeber nutzen, kann das ihre Fähigkeit zum selbstbestimmten Denken einschränken. In seinen Empfehlungen zu künstlicher Intelligenz (KI) und Hochschulbildung (externer Link) bekräftigt der Wissenschaftsrat deshalb „Intellektuelle Souveränität“ als Leitidee und Kern des akademischen Studiums. „Wir müssen die unabhängige menschliche Urteilsfähigkeit in einer Welt erhalten, die immer mehr algorithmisch durchdrungen ist“, so der Vorsitzende des Expertengremiums, Wolfgang Wick, bei der Vorstellung des Papiers.
Wie KI-Tools das Lernen verändern
Hochschulstudien zeigen, dass KI-Tools beeinflussen, was und wie gelernt wird. Die HIS-HE Studie2026 (externer Link) kommt zum Ergebnis: Ein Großteil der Studierenden nutzt regelmäßig generative Sprachmodelle, etwas für Rechercheimpulse, bei Verständnisfragen oder zur Schreibunterstützung.
Doch die Lücke zwischen der rasanten KI-Entwicklung, neuen Anwendungsmöglichkeiten und den Regelwerken vieler Hochschulen ist groß. So zeigte der HFD KI Monitor 2025 (externer Link): Zwar hatten 87 Prozent der Hochschulen ihre „Eigenständigkeitserklärungen“ angepasst, aber erst 43 Prozent ihre Prüfungsordnungen explizit verändert.
Verbotsdiskussion ist überholt durch Frage der KI-Einbindung
Das Bayerische Wissenschaftsministerium hat im Juni den Hochschulen im Freistaat pauschale Verbote für KI-Nutzung bei unbeaufsichtigten Prüfungen untersagt. Gerichtsurteile zu Fällen, in denen Student(inn)en verbotene oder nicht gekennzeichnete KI genutzt hatten, zeigen den Handlungsbedarf. Hochschulen versuchen bislang, Täuschungsversuche durch nicht gekennzeichnete KI mithilfe von Softwares zu entdecken. Das funktioniert laut Forschungen aber nur begrenzt erfolgreich (externer Link).
Statt Restriktionen plädiert der Wissenschaftsrat für mehr Dialog von Lehrenden und Studierenden, um eine gemeinsame Vertrauensbasis für eine gewinnbringende KI-Nutzung zu schaffen. Folkmar Bornemann, Mathematiker an der TUM-School of Computation, Information and Technology in München, ist Vorsitzender der Arbeitsgruppe „KI in der Hochschulbildung“ und betont die Zielsetzung: „Wie können wir unbeaufsichtigte Formate durch Kommunikation und Stärkung von Vertrauensverhältnissen so durchführen?“
Es geht dabei um die Rechtssicherheit von Zertifikaten und KI-unterstütztes Lehren und Lernen. Dazu hat beispielsweise die Universität Bayreuth „ExamSim“ entwickelt: einen KI-gestützten Simulator für mündliche Prüfungen mit Avatar (externer Link). Studierende üben realistische Prüfungssituationen, bekommen Feedback und bauen Kompetenzen auf.
Hochschulen müssen eine KI-Strategie entwickeln
Damit die Notenfindung auf studentischer Eigenleistung beruht, verändern sich Prüfungsformate und Prüfungsordnungen. Die wichtigsten Kriterien sind: KI-Nutzung muss transparent dokumentiert und regelkonform sein. Dazu hat beispielsweise die Fakultät Jura der Universität Regensburg detaillierte Leitlinien (externer Link) veröffentlicht.
Praxisnahe Prüfungsvorschläge bietet die Hochschule Bayern e.V. (externer Link): Möglichkeiten sind beaufsichtigte Prüfungen mit Stift und Papier. Mündliche Prüfungen, um schriftliche Hausarbeiten zu ersetzen oder zu ergänzen. Studierende sollen ihre Fähigkeit zur fachlichen Argumentation und Lösungskompetenz etwa bei Fallbeispielen zeigen. Sogenannte prozessbezogene Portfolios und Lernjournale belegen etwa bei Abschlussarbeiten, dass Studierende KI kompetent und reflektiert einsetzen können. Der Umgang mit KI wird so zu einem eigenständigen Bewertungsfaktor.
Ziel: KI-Kompetenz und KI-freie Räume
Zu Studienbeginn empfiehlt Bornemann „KI-freie“ Phasen, in denen Studierende die Hochschule als Diskussionsraum erleben, und die intensive Betreuung der Studierenden. In Bayern unterstützt beispielsweise das Programm KI-Tutorien (externer Link) Hochschulen bei dieser Herausforderung.
Ines Langemeyer forscht am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) zu Schlüsselqualifikationen und der Veränderung von Lernprozessen durch KI: Vertieftes Lernen und längere Zeit, an einem Problem zu sitzen, verursacht laut der Expertin auch Gefühle wie Frustration, die schwierig auszuhalten seien angesichts schnell verfügbarer KI. Es sei entscheidend, den Wert eigenständigen Denkens zu vermitteln: „Das ist, glaube ich, der Auftrag ist für die Hochschulbildung. Sonst unterschreiten wir eine akademische Qualität.“
Neue Lehr- und Prüfungsformate
„Es geht nicht darum, einfach Tools zu bedienen, sondern dass man intellektuell vor der KI steht und dann lernt, diese im Wissenschaftsprozess, im gesellschaftlichen Prozess, bei technologischen Entwicklungen strukturiert zu benutzen“, so Folkmar Bornemann.
Der Wissenschaftsrat bezeichnet dies als Daueraufgabe für Hochschulen: „KI-Literacy“ als neue Querschnittskompetenz erfordere Weiterbildung. Um KI-Expertise, sicheren Zugang zu Tools und Rechenleistung zu ermöglichen und zu finanzieren, hat Nordrhein-Westfalen Anfang Juli das erste landesweite KI:Expertisezentrum (externer Link) gestartet.
