# taz.de -- Künstliche Intelligenz an Hochschulen: Universität radikal umdenken
       
       > Für den Umgang mit KI an Unis gibt nur einen Weg: Eine grundsätzliche
       > Neugestaltung des universitären Lernens und Prüfens. Vier Ideen für eine
       > Reform.
       
 (IMG) Bild: Kritische Nutzung von KI setzt ein entscheidendes Element voraus: menschliche Urteilskraft
       
       Es ist schon längst nicht mehr zu leugnen: Generative künstliche
       Intelligenz (KI) hat der politikwissenschaftlichen Prüfungspraxis den Boden
       unter den Füßen weggezogen. Unser Fach braucht dringend eine Reform. Wir
       schlagen dafür vor, Digitalisierung mit Humanisierung so zu verbinden, dass
       KI menschliches Lernen fördert und zugleich menschliche Fähigkeiten wieder
       fair geprüft werden.
       
       Large Language Models können [1][passabel Texte produzieren] – und liefern
       damit auf Knopfdruck das Endprodukt, durch dessen Erstellung der Mensch
       eigentlich erst jene Kompetenzen einübt, die als Lernziele eines
       politikwissenschaftlichen Studiums gelten: Sachverhalte erschließen und
       analysieren, Fachdebatten erfassen, strukturieren und auf konkrete
       Gegenstände anwenden sowie Ergebnisse kohärent, verständlich und präzise
       verschriftlichen.
       
       Schriftliche Arbeiten – Hausarbeiten, später Bachelor- und Masterarbeiten –
       gelten trotzdem weiterhin als wichtigste Prüfungsform. Anhand dieser
       bewerten wir, wie gut die Studierenden Lernziele erreichen, aggregieren
       dies in einer Note und geben den Studierenden Feedback, um ihren
       Lernprozess zu fördern.
       
       [2][KI verändert diese Situation]: Einige Studierende schreiben ihre
       Arbeiten weiterhin selbst. Andere aber reichen generierte Texte ein.
       Dozierende können den Unterschied kaum feststellen – es gibt keine
       Wasserzeichen oder verlässlichen technischen Verifikationsmethoden. Eine
       faire Bewertung ist kaum mehr möglich. Studierende wiederum sehen sich
       einem Generalverdacht ausgesetzt. Das Vertrauensverhältnis ist gestört.
       
       ## Bisher nur disparate Lösungen
       
       [3][Das Problem ist erkannt] (wenn auch noch nicht von allen in seiner
       ganzen Tragweite). Das zeigen hochschulinterne Empfehlungen zum Umgang mit
       KI, Fachdebatten sowie Gespräche mit Studierenden und Kolleg*innen. Aber
       die Lösungsversuche bleiben disparat. Sie reichen vom KI-Totalverbot bis zu
       Prüfungsaufgaben, die die Nutzung von KI zwingend voraussetzen und
       bewerten.
       
       Dazwischen liegen Versuche, die Nutzung zu erschweren oder leichter
       entdeckbar zu machen. Bisweilen wird auf KI-sichere – althergebrachte –
       Formate wie handschriftliche Klausuren und mündliche Prüfungen ausgewichen.
       Mit ihrer uneinheitlichen und unzureichenden Reaktion werden die
       Universitäten dem Epochenwandel nicht gerecht. Die Situation ist untragbar.
       Was also tun?
       
       Wenn wir weiterhin wollen, dass Studierende das lernen, was sie lernen
       sollen – nämlich wissenschaftliche Texte lesen und verstehen, Informationen
       sortieren und neu ordnen, denken und schreiben –, und wenn wir weiterhin
       den Anspruch haben, ihre Eigenleistung fair zu bewerten, dann bleibt aus
       unserer Sicht nur ein Ausweg: die radikale Neugestaltung des universitären
       Lernens und Prüfens, begleitet von einer Intensivierung der Betreuung und
       einer Reduktion von Einzelprüfungen.
       
       Unser Reformvorschlag verbindet die ebenso konsequente wie reflektierte
       Digitalisierung der Universitäten mit der gleichzeitigen Humanisierung des
       Studiums. Konsequente und reflektierte Digitalisierung meint, dass
       Studierende lernen müssen, KI (und andere digitale Hilfsmittel) ebenso
       produktiv wie kritisch auf universitärem Niveau einzusetzen. [4][Die
       meisten Studierenden nutzen KI bereits], doch die wenigsten sind
       ausreichend über Genese, Funktion, Potenziale und Grenzen informiert.
       Humanisierung meint, dass universitäre Leistungsnachweise so gestaltet sein
       müssen, dass tatsächlich nur die Fähigkeiten der geprüften Menschen
       bewertet werden.
       
       ## Was tun?
       
       Für die Universitäten heißt das erstens, dass sie Studien- und
       Prüfungsordnungen grundlegend überarbeiten müssen. Im Vordergrund müssen
       mündliche Prüfungen und schriftliche Arbeiten stehen, die die Studierenden
       nachweislich selbst schreiben. Für Letzteres muss zweitens die notwendige
       Infrastruktur aufgebaut werden. Es braucht PC-Pools, in denen Studierende
       ohne KI Texte für ihre Leistungsnachweise verfassen können. Das reicht von
       Hausarbeiten, die nicht länger zu Hause geschrieben werden, bis hin zu
       Bachelor- und Masterarbeiten. Das ist zeitaufwendiger und
       betreuungsintensiver als die gegenwärtige Prüfungspraxis.
       
       Ergo gilt es drittens, die Anzahl an Prüfungsleistungen zu reduzieren.
       Nicht jedes Seminar muss mit einer zwanzigseitigen Hausarbeit abschließen.
       Viertens gilt es, die für das KI-Zeitalter notwendigen Personalressourcen
       an Universitäten vorzuhalten. Das Betreuungsverhältnis ist in vielen
       politikwissenschaftlichen Instituten heute schon zu schlecht für die
       optimale Art von Lernen, die auf individueller Ansprache, Feedback und
       Überarbeitungen beruht – also einer Begleitung des Prozesses statt nur der
       Bewertung des Endprodukts.
       
       Wenn sich Studierende [5][auch in der KI-Ära] noch die notwendigen
       Fähigkeiten aneignen sollen, um am Ende Prüfungen – mit von ihnen selbst
       verfassten Texten – zu bestehen, muss die Begleitung des Lernprozesses
       deutlich engmaschiger werden. Fünftens braucht es einen begleitenden
       systematischen Austausch auf universitärer Ebene, damit erfolgreiche
       Ansätze sich zügig verbreiten können.
       
       Der Einsatz von KI ist in Forschung und Lehre längst so präsent wie in den
       Berufsfeldern, auf die das politikwissenschaftliche Studium nicht zuletzt
       vorbereiten soll. Ihr zielgerichteter Einsatz als Tutor und insgesamt
       mächtiges Hilfsinstrument des wissenschaftlichen Recherchierens und
       Arbeitens muss Studierenden also dringend vermittelt werden.
       
       Der Erwerb eigener kognitiver Fähigkeiten im Studium stünde bei unserem
       Reformvorschlag zugleich – endlich wieder – im Vordergrund. Denn die
       kritische und produktive Nutzung von KI setzt ein entscheidendes Element
       voraus: menschliche Urteilskraft. Und diese entwickelt nur, wer sich die
       dafür einschlägigen Kompetenzen zuvor selbst angeeignet hat.
       
       30 Jan 2026
       
       ## LINKS
       
 (DIR) [1] /Kuenstliche-Intelligenz-und-Wikipedia/!6141454
 (DIR) [2] /Kampagne-Fairness-Jetzt/!6149466
 (DIR) [3] /Kuenstliche-Intelligenz-in-Schule-und-Uni/!vn6126865
 (DIR) [4] /Kuenstliche-Intelligenz-an-Universitaeten/!6098917
 (DIR) [5] /Kuenstliche-Intelligenz-an-Universitaeten/!6098917
       
       ## AUTOREN
       
 (DIR) Elvira Rosert
 (DIR) Eva Herschinger
 (DIR) Frank Sauer
       
       ## TAGS
       
 (DIR) Schwerpunkt Künstliche Intelligenz
 (DIR) Hochschulpolitik
 (DIR) Deutsche Universitäten
 (DIR) Bildung
 (DIR) Reden wir darüber
 (DIR) GNS
 (DIR) Schwerpunkt Künstliche Intelligenz
       
       ## ARTIKEL ZUM THEMA
       
 (DIR) Wirtschaft in den USA: Zwischen potenziellem Shutdown und KI-Hype
       
       Die US-Notenbank lässt den Leitzins unverändert. Ihr Chef Powell rät seinem
       Nachfolger zu Distanz zu Trump. Tesla setzt auf Robotik und Meta auf KI.
       
 (DIR) Kampagne Fairness Jetzt: Bürgerräte sollen KI bändigen
       
       ChatGPT und Co haben massive gesellschaftliche Auswirkungen, sind aber kaum
       reguliert. Eine neue Protestbewegung gegen Big-Tech möchte das ändern.
       
 (DIR) Künstliche Intelligenz in der Bildung: Bessere Schule dank KI
       
       Viele Lehrkräfte sind skeptisch bei ChatGPT & Co im Unterricht. Dabei
       können neue Programme, was Schule selten leistet: Schüler individuell
       fördern.