Zum Hintergrund
Die Handlungsempfehlungen beantworten Fragen, wie z. B.:
- Warum ist es sinnvoll, sich in Lehre und Prüfungen mit dem Thema KI auseinanderzusetzen?
- Welche Kompetenz benötige ich als Lehrperson, welche sollte ich den Studierenden vermitteln?
- Wo liegen rechtliche Grenzen der Verwendung von KI und wer zieht diese?
- Was ist bei KI-Nutzung im Rahmen von Prüfungen, ihrer Vor- und Nachbereitung zu beachten?
Die Empfehlungen entstanden im Rahmen des Projekts „KI in Studium, Lehre und Prüfung“ des Digitale Lehre Hub Niedersachsen (DLHN), das im Rahmen der Hochschule.digital Niedersachsen (HdN) eingeworben und durch das niedersächsische MWK (zukunft.niedersachsen) gefördert wird. Mitarbeitende verschiedener niedersächsischer Hochschulen und Fachrichtungen brachten dabei ihre Expertise ein, um komplexe Sachverhalte der Nutzung generativer KI im Lehr‑, Lern- und Prüfungskontext zu praxisorientierten Kernaussagen zu komprimieren. Zu den Zielen des Projekts gehören die Befähigung Lehrender und Studierender, Kompetenz im Umgang mit KI zu entwickeln, die Förderung innovativer Lehr- und Prüfungsformate, eine nachhaltige Vernetzung niedersächsischer Hochschulen sowie die Bereitstellung von OER zur langfristen Unterstützung in Form von Arbeitsmaterialien, Stellungnahmen etc. Auch die Handlungsempfehlungen wurden unter einer CC0-Lizenz veröffentlicht, um eine Nachnutzung der Inhalte für unterschiedliche Zwecke so unkompliziert wie möglich zu gestalten.
KI-Kompetenz fördern
Soll Studierenden die Nutzung generativer KI im Rahmen von Lehrveranstaltungen oder Prüfungen erlaubt werden, sollten Lehrende zuvor den Umfang ihrer eigenen KI-Kompetenz reflektieren. Dazu gehört u. a. das Wissen um rechtliche Regelungen und interne Vorgaben der Hochschule, des Fachbereichs, Instituts oder Fachs. Ggf. sind neue Kenntnisse und Fähigkeiten erforderlich, die mit Hilfe von Informations- und Weiterbildungsangeboten, z.B. zu finden über den KI-Einstieg von twillo oder den Veranstaltungskalender des Netzwerk Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL), aufgebaut werden können. Lehrende sind so in der Lage bestmöglich sicherzustellen, dass Studierende jene KI-Kompetenz entwickeln können, die für die ihnen gestellten Aufgaben notwendig ist.
Neben der Einhaltung gesetzlicher und institutioneller Vorgaben, kann KI-Kompetenz auch dem Abbau vorhandener Fähigkeiten entgegenwirken, etwa durch kritische Reflexion des eigenen Nutzungsverhaltens und der Auswirkungen, die eine zu starke Auslagerung von Aufgaben an generative KI-Systeme mit sich bringt. Die Handlungsempfehlungen bieten Orientierung hinsichtlich des Aufbaus von KI-Kompetenz sowie Hinweise auf Informationsmaterialien aus dem Verbund niedersächsischer Hochschulen.
Ethische Aspekte der KI-Nutzung werden in den Empfehlungen kurz thematisiert, eine ausführlichere Auseinandersetzung bietet der Beitrag Ethik der KI-Nutzung im Hochschulkontext.
Vertrauen schaffen
Um Studierenden die Sorge vor einer unbeabsichtigt unzulässigen KI-Nutzung oder Verletzung der Sorgfaltspflicht zu nehmen, aber auch um sich als Lehrende in einer besseren Ausganglage zu befinden, falls doch ein Täuschungsversuch vorliegt, sollten eindeutige Regeln zur Nutzung generativer KI definiert werden. Welche KI-basierten Hilfsmittel sind in welchem Umfang erlaubt und wie ist ihre Verwendung zu dokumentieren? Was erwarte ich als Lehrperson hinsichtlich Reflexion, Eigenleistung und Kennzeichnung der Hilfsmittelverwendung?
Die Handlungsempfehlungen können als Hilfe zum Erstellen von Nutzungsregeln und Handlungsempfehlungen dienen. Zudem lassen sie sich als kompaktes Nachschlagewerk rechtlicher Grundlagen verwenden, um hinsichtlich der Nutzung generativer KI in Veranstaltungen und Prüfungen schnell eine Orientierung zu erhalten.
Transparenz voraussetzen
Wissenschaftliche Standards umfassen u. a. die klare Kennzeichnung von Beiträgen Anderer zur eigenen Arbeit, um die jeweilige Eigenleistung in der Auseinandersetzung mit Quellen und Kontext sichtbar zu machen. Auch die KI-Verordnung der EU enthält klare Vorgaben für die Kennzeichnung KI-generierter und mit Hilfe von KI erstellter Inhalte. So ist z. B. Bild‑, Video- und Audio-Material barrierefrei und klar erkennbar zu kennzeichnen, es sei denn, es wurde bereits anbieterseitig gekennzeichnet. Auch Text ist klar erkennbar zu kennzeichnen ist, es sei denn,
- er wurde bereits anbieterseitig gekennzeichnet, oder
- die redaktionelle Verantwortung wird übernommen, oder
- er wurde eigenhändig finalisiert, oder
- er wird nur intern verwendet.
Mit den Offenlegungspflichten hinsichtlich KI-generierter oder KI-manipulierter Inhalte befasst sich auch der Beitrag Welche KI-generierten Inhalte muss ich kennzeichnen und wie?
Das Einhalten von Standards zur Kennzeichnung KI-generierter bzw. mit Hilfe von KI erstellter Beiträge ist nicht leicht zu überprüfen. Technische Kennzeichnungen, wie z. B. digitale Wasserzeichen, oder die Verwendung von KI-Detektoren sind im Falle eines Täuschungsverdachts jedoch keine zuverlässige Hilfe. Einerseits lässt sich die Erkennung relativ einfach umgehen, andererseits können Detektoren auch falsch-positive Ergebnisse liefern. Eine Stellungnahme zum Einsatz von KI-Detektoren zur Überprüfung von Prüfungsleistungen, die im Rahmen des DLHN entstand, empfiehlt daher stattdessen die Entwicklung einer neuen Prüfungskultur und entsprechender Prüfungsformate.
Verantwortung stärken
Durch einen offensiven Umgang mit Fragen zur Nutzung generativer KI in Veranstaltungen und Prüfungen, können Lehrende dazu beitragen Studierenden die Bedeutung von Kompetenz, Integrität und Transparenz im Umgang mit KI praxisnah zu vermitteln und Täuschungsversuchen bestenfalls vorbeugen. Die Stärkung eines reflektierten Nutzungsverhaltens in Verbindung mit klaren Vorgaben zu erlaubten KI-basierten Hilfsmitteln, zugelassenem Nutzungsumfang sowie erforderlicher Kennzeichnung und Referenzierung kann Studierenden dabei helfen, verantwortungsvolles wissenschaftliches Arbeiten im Rahmen rechtlicher Vorgaben zu verinnerlichen und externe Hilfsmittel jeglicher Art als solche zu behandeln.
Literatur
Miriam Burfeind, Laura Fiegenbaum, Tom Hartmann, Janine Horn, Julius Hoyer, Jasmin de Nys und Maren Stephan (2026): Handlungsempfehlungen für Hochschullehrende zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz. DOI: https://doi.org/10.57961/rdsz-7320