Künstliche Intelligenz stellt Hochschulen nicht nur vor neue technische Fragen. Sie berührt den Kern akademischer Bildung: Was ist eine eigenständige Leistung? Welche Kompetenzen sollen Prüfungen sichtbar machen? Und welchen Mehrwert bietet ein Studium, wenn Wissen und sprachlich überzeugende Antworten jederzeit mithilfe generativer KI erzeugt werden können?

Mit diesen Fragen beschäftigten sich Hochschullehrende und Bildungsexpert:innen am 22. Juni 2026 beim University:Future Festival in Berlin sowie am 15. Juli die Vizepräsident:innen und strategischen Entscheider:innen beim Netzwerktreffen Strategische Hochschulentwicklung in Zeiten generativer KI in Bielefeld. Geleitet wurden die Workshops von Annabell Bils, Jannica Budde und Doris Weßels, die im Folgenden die zentralen Ergebnisse vorstellen und Arbeitsmaterialien teilen.

Ausgangspunkt für das Workshopkonzept war das Diskussionspapier Wissenschaftliche Abschlussarbeiten im KI-Zeitalter. Auf Basis der im Papier aufgeworfenen Thesen zur Zukunft akademischen Prüfens wurden vier Fragestellungen entwickelt, zu denen die Teilnehmenden die aktuellen, KI-induzierten Herausforderungen an Hochschulen diskutieren konnten. In der zweiten Phase wurde während des Labs beim University:Future Festival ein Idealbild der Hochschule der Zukunft entwickelt. Die Hochschulleitungen erarbeiteten in Bielefeld dagegen Empfehlungen aus der Berater:innenperspektive für deutsche Hochschulen und Universitäten.

Die Kernbotschaft beider Workshops ist deutlich: Traditionelle Bewertungsmethoden, die vor allem auf das fertige Produkt und dessen sprachliche Form schauen, haben durch die allgegenwärtige Verfügbarkeit von KI ihre Aussagekraft weitgehend verloren. Was lange als verlässlicher Gradmesser akademischer Leistung galt, wirkt zunehmend absurd – und zwingt Hochschulen, neu zu definieren, was eine Prüfung eigentlich prüfen soll.

Eine zentrale Erkenntnis des Labs lautet: Traditionelle Bewertungsmethoden verlieren durch die allgegenwärtige Verfügbarkeit von KI an Aussagekraft. Weil KI-gestützte Schreibwerkzeuge studentische Texte sprachlich mühelos glätten, ist die Bewertung der reinen Ausdrucksfähigkeit nahezu hinfällig geworden. Es entsteht ein Paradoxon: Ein intellektuell tiefgründiger, aber sprachlich schwächerer Text kann schlechter bewertet werden als eine oberflächliche, aber KI-perfektionierte Arbeit. Um die Qualität der Eigenleistung wieder sichtbar zu machen, muss sich die Bewertung verschieben:

• Prozessverständnis statt Endprodukt: Nicht das fertige Dokument, sondern der Weg der Erkenntnisgewinnung steht im Zentrum.
• Methodik als Prüfungsthema: Die in der Arbeit gewählte Methodik selbst wird zum Gegenstand der Leistungsüberprüfung.
• Aufwertung mündlicher Leistungen: Mündliche Prüfungen und Verteidigungen gewinnen an Gewicht, um echtes Verständnis zu verifizieren.

Relevant werden damit Fragen wie:

• Wie ist eine Fragestellung entstanden? 
• Warum wurde eine bestimmte Methode gewählt? 
• Welche Entscheidungen wurden während des Arbeitsprozesses getroffen? 
• Wie wurden KI-Ergebnisse geprüft, verworfen oder weiterentwickelt?

Prüfungen müssen künftig stärker sichtbar machen, ob Studierende Zusammenhänge verstehen, methodisch begründet handeln und die Qualität ihrer Ergebnisse kritisch analysieren und bewerten können, um ihre Reflexionsfähigkeit unter Beweis zu stellen.

Eine einfache Grenze zwischen erlaubter und unerlaubter KI-Nutzung lässt sich kaum ziehen. Rechtschreibkorrektur, Ideensammlung, Strukturierung, Argumentationshilfe und vollständige Texterstellung gehen fließend ineinander über. Entscheidend ist daher weniger die Frage, ob KI eingesetzt wurde, sondern wie und mit welcher Absicht sie genutzt wurde.

 Damit die Grenzziehung gelingt, braucht es vier Bausteine:

1. Transparenzgebot: Die Nutzung von KI muss explizit sichtbar gemacht und gekennzeichnet werden. Wichtig ist ein praxistaugliches Vorgehen bei schriftlichen Studienarbeiten oder Abschlussarbeiten. Hierzu gehört der Verzicht auf die (kleinteilige) Dokumentation von Chatverläufen, die Abgabe von Prompts oder Zitationen aller KI-generierten Textteile analog zu regulären Literaturquellen.
2. Reflexionskompetenz: Studierende müssen KI-Ergebnisse kritisch einordnen können. Die zielgerichtete und sinnstiftende Nutzung ist ein entscheidendes Kriterium.
3. Bias-Bewusstsein: Eine kritische Auseinandersetzung mit den vielfältigen Verzerrungen von KI-Modellen ist zwingend erforderlich.
4. Konkretisierung von Kompetenzen: Es muss genau definiert werden, welche Kompetenz durch welche – KI-gestützte oder KI-freie – Aufgabe geprüft wird.

Die Diskussion zeigte deutlich, dass klassische Hausarbeiten und reine Wissensabfragen an Bedeutung verlieren. Das heißt jedoch nicht, dass schriftliches wissenschaftliches Arbeiten überflüssig wird. Es muss jedoch anders in den Lern- und Prüfungsprozess eingebettet werden. An Bedeutung gewinnen Formate, bei denen Eigenleistung, Verständnis und Reflexion besser nachvollziehbar sind. Dazu gehören mündliche Prüfungen und Verteidigungen, Portfolios, das methodische und technische Design des Vorgehens, anwendungsorientierte Aufgaben bis hin zu Live-Demonstrationen von Ergebnissen sowie Prüfungen, in denen der Einsatz von KI ausdrücklich vorgesehen ist. 

Ein einheitliches Format für alle Fächer kann es dabei nicht geben. Eine mündliche Verteidigung kann in einem Studiengang sinnvoll und umsetzbar sein, in einem anderen jedoch an Gruppengrößen, Ressourcen oder fachkulturellen Erwartungen scheitern. Die entscheidende Frage lautet daher nicht: „Welches Prüfungsformat ist grundsätzlich richtig?“ Vielmehr muss mit gesundem Pragmatismus geprüft werden, welches Format die angestrebten Kompetenzen abbildet und unter den jeweiligen Bedingungen tatsächlich durchführbar ist.

In der zweiten Phase des Labs entwarfen die Teilnehmenden ein Idealbild der Hochschule der Zukunft.

„Skizzieren Sie ein Idealbild für die Hochschule der Zukunft. Wenn Expertenwissen durch KI (scheinbar) für jede:n problemlos verfügbar ist – wie müssen sich Hochschule und Studium verändern? Welche Lehr- und Lernformate gibt es, welchen Anteil haben Prüfungen? Wie werden Kompetenzen alternativ zu Klausur und Hausarbeit sichtbar gemacht? Wie könnte ein Studienabschluss gestaltet sein?”

Die Teilnehmer:innen des Workshops waren sich einig: Die Aufgabe der Hochschule liegt weniger darin, Inhalte zu vermitteln. Ihr Wert liegt vielmehr darin, Lernprozesse zu ermöglichen, Orientierung zu geben und kritische Reflexion zu fördern. Lehrende übernehmen in diesem Bild verstärkt die Rolle von Mentor:innen, Motivator:innen und Resonanzpersonen. Flipped-Classroom-Konzepte, problemorientiertes Lernen und die gemeinsame Bearbeitung realer Fragestellungen gewinnen an Bedeutung.

Die Arbeitsgruppen betonten auch die Bedeutung der Hochschule als sozialen Ort – sei es am Campus oder besonders im Falle von Fernhochschulen in der Online-Lehre. Gerade weil moderne KI-Werkzeuge viele individuelle Arbeitsschritte übernehmen können, werden persönliche Begegnung, Diskussion und gemeinsames Lernen wichtiger denn je. Kleine, aber feste Lerngruppen und bewusst KI-freie Räume (vgl. hier auch die jüngsten Empfehlungen des Wissenschaftsrates) können dabei zur fachlichen und persönlichen Entwicklung beitragen. 

Viele dieser Überlegungen sind nicht neu. Die Ergebnisse der Teilnehmenden lassen sich somit auch in einen (bekannten) Satz bündeln: Weg vom „Teaching“, hin zum „Learning“.

Prüfungen werden in dieser Zukunftsvision bewusst KI-integrierend gestaltet werden, wobei Präsenz- und mündliche Formate an Bedeutung gewinnen, um die Eigenleistung zu sichern. Darüber hinaus werden Prüfungen stärker als Entwicklungsprozess verstanden, also stärker begleitend zum Lernprozess gestaltet – teils ohne Note –, um den individuellen Austausch zu verstärken. Zugleich könnten Studierende stärker in die Definition dessen einbezogen werden, was zum Lernergebnis zählt und geeignete Formen für deren Nachweis zu entwickeln.

Wenn außerdem mehr praxisrelevante Kompetenzen gefördert werden sollen, müssen Akteur:innen aus Gesellschaft und Wirtschaft in die Entwicklung von Prüfungen mit einbezogen werden, etwa nach dem Modell der Hacker School. Generell sollten, so die Lab-Teilnehmenden, Leistungen stärker im gesellschaftlichen Zusammenhang reflektiert werden.

Beim Workshop im Rahmen des Netzwerktreffens für Vizepräsident:innen und Prorektor:innen wurde deutlich, dass diese Statusgruppe mit einer leicht anderen Perspektive auf das Thema Prüfen und Prüfungskultur im Zeitalter von KI blickt. Auf strategischer Ebene ging es mehr um hochschulweite Strukturen und Regelungen, neue Ansätze bei der Studiengangsentwicklung und die (Wieder-)Einführung von mündlichen Prüfungen bzw. Kolloquien bei Abschlussarbeiten. Grundsätzlich kamen sie in den Arbeitsphasen jedoch zu sehr ähnlichen Erkenntnissen wie die Teilnehmenden auf dem University:Future Festival: 

1. Qualitätsbewertung unter Druck: Wo versagt traditionelle Qualitätsbewertung oder wirkt absurd? Das Abprüfen von Formalia erscheint fragwürdig, wenn KI diese ohnehin abdeckt. Verbunden wurde dies mit der offenen Frage, ob Studierende noch eine Chance auf eigenständige Leistung haben. Sogar die Rolle der Lehrenden als Coach bei der Konzeption von Abschlussarbeiten kann überflüssig werden, wenn KI diese Funktion übernimmt.
2. Bedingungen fairen Prüfens: Der Einsatz von KI ist und bleibt nicht nachweisbar. Hinzu kommt, dass Kompetenzziele unklar definiert sind bzw. neu ausgehandelt werden müssen. Es besteht ein Zielkonflikt zwischen Recht, Didaktik und Ressourcen sowie die Frage, ob sich die Bedeutung von Prüfungen insgesamt relativiert.
3. Legitimität und Grenzziehung: Allgemeiner Tenor war: Erlaubt müsste sein, was aus Sicht von Datenschutz und Urheberrecht abgedeckt ist. Damit verschiebt sich die eigentliche Prüfungsfrage weg von der Nutzung von KI hin zur Überprüfung des Ergebnisses – mit der Konsequenz, dass Studierende für dieses Ergebnis verantwortlich bleiben, unabhängig vom Entstehungsprozess.

Ausgehend von diesen Punkten entwickelten die Teilnehmenden Empfehlungen für Universitäten und Hochschulen. 

1. Lehrformen sind grundsätzlich zu überdenken. Außerdem braucht es einen Rollenwechsel der Lehrenden „from Knowledge Gatekeeper to Learning Enabler“. KI sollte bewusst genutzt werden, um soziale Interaktion zu fördern, statt diese zu ersetzen.
2. In Bezug auf Prüfungen müssen Bewertungsstandards hinterfragt und angepasst werden. Grundsätzlich sollte aber geklärt werden, welche Kompetenzen heute überhaupt noch zu vermitteln [sic!] sind, gerade in Hinblick auf die Erweiterung um „Softskills” und Praxis.
3. In Bezug auf Regelungen und Aushandlungsdokumente sollten diese als lebende Leitlinien etabliert werden statt sie als ein starres Regelwerk zu betrachten.

Die Ergebnisse beider Workshops lassen sich in drei Bewegungen zusammenfassen:

1. Vom Produkt zum Prozess: Nicht nur das fertige Ergebnis zählt, sondern auch Verständnis, Methodik und Reflexion.
2. Vom Kontrollieren zum Vertrauen: Transparente KI-Nutzung, klare Regeln und geeignete Infrastruktur treten an die Stelle pauschalen Misstrauens.
3. Vom Zertifikat zur Entwicklung: Ein Studium soll mehr sein als der Nachweis erworbenen Wissens. Es soll einen begleiteten fachlichen und persönlichen Entwicklungsprozess ermöglichen.

KI zwingt Hochschulen damit zu einer Auseinandersetzung, die längst über einzelne Werkzeuge hinausgeht. Zur Diskussion stehen die Ziele der akademischen Bildung, die Rolle der Lehrenden und die Bedeutung von Prüfungen. Darin liegt neben allem Druck auch eine Chance: Prüfungen können näher an realweltliche (Problemlösungs-)Kompetenzen ausgerichtet, Lernprozesse bewusster gestaltet und Hochschulen wieder stärker als Orte der Begegnung, Reflexion und Entwicklung verstanden werden. 

Damit dieser Aufbruch gelingt, braucht es jedoch konkrete Voraussetzungen: ausreichend Zeit und angepasste Deputate, eine vertrauenswürdige Infrastruktur sowie klare institutionelle Leitlinien. Ohne sie bleiben selbst überzeugende Zukunftsbilder lediglich gute Ideen auf dem Papier. 

Prof. Dr. Doris Weßels hat zum 01.09.2022 gemeinsam mit dem assoziierten Partner KI-Campus sowie weiteren Expert:innen und Lehrenden deutscher Hochschulen aus den Bereichen Informatik, Bildungsforschung und Schreibdidaktik das Virtuelle Kompetenzzentrum „Schreiben lehren und lernen mit KI“ gegründet, den Vorläufer des heutigen Kompetenzzentrums „Künstliche Intelligenz in Bildung, Wissenschaft & Arbeitswelt“ (VK:KIWA: https://www.vkkiwa.de/). Die Redaktion von Bildung.Table hat Doris Weßels sowohl 2024 als auch 2025 ausgezeichnet. Sie zählt zu den Top 10 der deutschsprachigen Bildungsszene, da „sie frühzeitig die transformative Kraft generativer KI erkannte und seit Jahren maßgeblich zum fundierten Diskurs über den Einsatz von KI im Bildungsbereich beiträgt“. Im Rahmen des KI-Anwendungszentrums Schleswig-Holstein leitet sie seit 2024 das Zukunftslabor Generative KI und betreut gemeinsam mit ihrem Team vielfältige KI-Projekte aus Wirtschaft, Wissenschaft und Bildung. Neben ihren Tätigkeiten als Aufsichtsrätin und Keynote-Speakerin ist sie Mitglied verschiedener nationaler und internationaler KI-Gremien.

Dr. Annabell Bils ist Referentin für Hochschulstrategie und Digitalisierung an der FernUniversität in Hagen. Nach Stationen in Forschung und Lehre an verschiedenen Hochschulen arbeitet sie zu Fragen der digitalen Transformation, Hochschulentwicklung und des Einsatzes digitaler Technologien in Studium und Lehre.

Dr. Jannica Budde ist seit 2018 beim CHE Centrum für Hochschulentwicklung als Senior Projektmanagerin im Hochschulforum Digitalisierung tätig. Seitdem hat sie unterschiedliche Aktivitäten im Bereich der Strategieentwicklung verantwortet, u.a. die Peer-to-Peer-Beratung sowie Transfer- und Qualifizierungsangebote für Hochschul- wie Fakultätsleitungen. Darüber hinaus beschäftigt sie sich mit (Digitalen) Prüfungen und der Weiterentwicklung von Prüfungskultur, der Curriculumentwicklung und betreut den HFD 360°-Monitor.