Die KI-Didaktik sagt: Studierende sollen KI als Sparringspartner nutzen, nicht als Lösungsgeber. Klingt gut, passt aber nicht zum System.

Ich bin Praktiker. Und Pragmatiker. Ich mag weder Sonntagsreden noch Konzeptpapiere, die mit dem Satz beginnen: "KI bietet enorme Chancen für die Hochschulbildung." Alle wissen das. Was wir aber kaum wissen, ist, was wir mit den vorhandenen Mitteln dagegen tun können, dass Studierende KI nicht als Lösungsgeber nutzen.

Denn genau das machen die meisten. Und ich kann es ihnen auch nicht verdenken, denn Werkzeuge werden entlang der Anreize genutzt, die ein System setzt. Wenn Leistungsnachweise vor allem Endprodukte bewerten (Hausarbeiten, Programmcode etc.), dann ist KI nun mal rational betrachtet ein Endproduktgenerator, kein Sparringspartner.

Das bestätigen auch alle empirischen Daten. Neben hoher Arbeitsbelastung und engen Deadlines nennen die meisten Studierenden solche Remote-Assessments als Grund, dass sie KI so nutzen, wie sie sie eben nutzen: "Ich sage dir, was ich brauche - und du lieferst."

Dass man bei einer mündlichen Prüfung dann selbst geliefert ist, wenn man den Stoff nicht kapiert hat, steht auf einem anderen Blatt. Auf einem, das z.T. gar nicht relevant ist, weil es keine mündliche Prüfung gibt. Zudem entscheiden die meisten Menschen situativ, der kurzfristige Nutzen überwiegt das längerfristige Risiko.

Was also tun?

KI-Detektionstools einsetzen? Bringt nicht viel: technisch ungenau, rechtlich umstritten, didaktisch ohne echten Mehrwert: KI-Scham ohne Verhaltensänderung.

Selbstverpflichtungen? Klingen gut, funktionieren z.T. wenn es entsprechende Traditionen gibt (wie in einigen US-Hochschulen), kollabieren aber oft unter Prüfungsdruck.

KI-resistente Aufgaben, die komplexe kognitive Prozesse ansprechen? Gute Idee, aber auch hier zeigen die Daten: nur wenige Aufgaben sind KI-resistent. Auch und gerade wenn die Profs glauben, dass sie von KI nicht gelöst werden können. (Link)

Mehr mündliche Prüfungen durchführen? Funktioniert ganz gut, lässt sich aber bei hohen Studierendenzahlen nur bedingt umsetzen.

Was dagegen einigermaßen zu funktionieren scheint, sind iterative Abgaben, Reflexionen über den Arbeitsprozess, Begründung von Entscheidungen, Versionsverläufe usw., gepaart mit sich wiederholenden Aufgaben und (kleineren) mündlichen Prüfungen. "Students imagine fundamental changes to assessment structures that acknowledge AI’s presence. Several participants advocated for frequent low-stakes quizzes and evaluation with in-person exams". (Zitat aus einer Studie mit US-Studenten von 2026, S. 7 Link)

Kurzum: Keine Einzelmaßnahme genügt. Es braucht mündliche (Kurz-)Prüfungen für den Wissenscheck, ergänzt durch ein Aufgabendesign, das den Prozess der inhaltlichen Auseinandersetzung ebenso sichtbar macht wie den KI-Einsatz. Moralische Appelle bringen dagegen nichts, schon gar nicht in einem System, das andere Anreize setzt.