Versteckte Texte in Prüfungsaufgaben, die Rückkehr mündlicher Prüfungen oder sogar KI-Bots als Prüfende – Hochschulen experimentieren derzeit weltweit mit den unterschiedlichsten Antworten auf generative KI. Die spannendste Frage lautet jedoch nicht, wie sich KI überlisten lässt, sondern was wir im Zeitalter von ChatGPT überhaupt noch prüfen möchten.
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT wird an Hochschulen weltweit intensiv darüber diskutiert, wie Prüfungen künftig gestaltet werden können. Kaum eine andere Entwicklung hat traditionelle Prüfungsformate so grundlegend infrage gestellt. Hausarbeiten, Essays oder Take-home-Exams lassen sich heute mit generativer KI in einer Qualität bearbeiten, die noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar gewesen wäre. Die Frage lautet deshalb längst nicht mehr, ob sich Prüfungen verändern müssen, sondern wie.
Verschiedene Antworten auf eine Frage
Die Reaktionen darauf könnten unterschiedlicher kaum sein. Manche Lehrende kehren zu mündlichen Prüfungen zurück und lassen sich Gedanken, Argumentationen und Entscheidungen unmittelbar erläutern. Andere setzen stärker auf Portfolioarbeit oder begleiten den Entstehungsprozess schriftlicher Arbeiten. Wieder andere experimentieren damit, mündliche Prüfungen teilweise von KI-Systemen durchführen zu lassen, die individuell nachfragen und Antworten adaptiv vertiefen. Gleichzeitig entstehen Strategien, die vor allem darauf abzielen, den Einsatz von KI sichtbar zu machen.
Die Beispiele der vergangenen Monate lesen sich stellenweise fast wie aus einem Science-Fiction-Roman. Tatsächlich erzählen sie jedoch alle dieselbe Geschichte: Hochschulen suchen nach Antworten auf eine Prüfungslandschaft, die sich in kürzester Zeit grundlegend verändert hat.
Ein kleiner Pressespiegel
Die folgenden Beispiele zeigen exemplarisch, wie unterschiedlich Hochschulen und Lehrende derzeit auf generative KI reagieren.
Der weiße Text als Falle
Ende Juli 2026 sorgte ein Professor der Alcorn State University für internationale Schlagzeilen. Er versteckte in einer Onlineprüfung eine Anweisung in weißer Schrift auf weißem Hintergrund. Studierende, die den gesamten Prüfungstext ungeprüft in ChatGPT kopierten, übernahmen diese Anweisung unbemerkt. Das Ergebnis: 32 von 35 Studierenden verwendeten ein sinnloses Stichwort („Madagascar“) in ihrer Antwort und machten dadurch die KI-Nutzung sichtbar.
Der Fall wurde weltweit aufgegriffen – nicht nur wegen der Methode selbst, sondern auch wegen der Frage, ob Prüfungen Studierende austricksen sollten.
Weiterlesen:
- New York Post: College professor busted 32 out of 35 students using AI on a final — after they all made the same lazy mistake
- Futurism: Professor Hides White Font in Midterm, Catches Students Using AI in the Stupidest Way Possible
Harvard experimentiert mit versteckten Prompts
Auch an der Harvard University wurden unsichtbare Prompts in Take-home-Prüfungen eingesetzt. Ziel war es, KI-generierte Antworten identifizieren zu können. Der Versuch wurde jedoch schnell öffentlich, nachdem Studierende Screenshots der versteckten Anweisungen in sozialen Netzwerken geteilt hatten. Aus der technischen Idee entwickelte sich rasch eine pädagogische Diskussion: Sollte die Zukunft von Prüfungen tatsächlich in immer ausgefeilteren Kontrollmechanismen liegen?
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Die Rückkehr der mündlichen Prüfung
Andere Hochschulen wählen einen völlig anderen Weg. Die Associated Press berichtet von Universitäten wie Cornell oder der University of Pennsylvania, die verstärkt auf mündliche Prüfungen, Verteidigungsgespräche oder kurze Fachgespräche setzen. Ziel ist nicht die Kontrolle von KI, sondern die Möglichkeit, Denkprozesse sichtbar zu machen und Argumentationen gemeinsam zu entwickeln.
Weiterlesen:
- Associated Press: Perfect homework, blank stares: Why colleges are turning to oral exams to combat AI
Wenn die KI selbst prüft
Während manche Lehrende versuchen, KI aus Prüfungen herauszuhalten, gehen andere den entgegengesetzten Weg. Forschende der New York University entwickelten ein Konzept, bei dem eine Sprach-KI mündliche Prüfungen durchführt, individuell nachfragt und Antworten anhand transparenter Kriterien bewertet. Die Idee besteht nicht darin, KI zu verhindern, sondern sie für neue Prüfungsformate produktiv zu nutzen.
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Gespräche statt Produkte
Auch das Konzept der Conversational Exams gewinnt zunehmend Aufmerksamkeit. Dabei wird weniger das fertige Produkt bewertet als vielmehr das Gespräch über den Entstehungsprozess, Entscheidungen und Begründungen. Im Mittelpunkt steht nicht die Frage, ob eine Antwort richtig ist, sondern wie sie entstanden ist.
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Zurück zu beaufsichtigten Prüfungen
Andere Hochschulen reagieren deutlich konservativer. Princeton etwa entschied sich 2026, seine seit über einem Jahrhundert bestehende Tradition unbeaufsichtigter Prüfungen aufzugeben und wieder verstärkt auf beaufsichtigte Präsenzprüfungen zu setzen. Auch dies zeigt, wie unterschiedlich derzeit nach Lösungen gesucht wird.
Weiterlesen:
- Wall Street Journal: Princeton Changes Its 133-Year-Old Honor Code Over AI Cheating Fears
Die Beispiele zeigen vor allem eines: Weltweit wird derzeit experimentiert. Manche Ideen werden sich durchsetzen, andere vermutlich wieder verschwinden. Noch gibt es keine allgemein akzeptierte Antwort darauf, wie Prüfungen im Zeitalter generativer KI aussehen sollten. Eines ist fix – KI-Detektoren sollten mit Vorsicht „genossen“ werden. Das zeigt auch Hauke Pölert in seinem Blogbeitrag KI-Detektoren in Schule und Unterricht? Nein Danke!
Prüfungen neu gestalten statt KI entlarven
Nicht alle Reaktionen auf generative KI setzen auf Kontrolle oder Betrugserkennung. Die österreichische Hochschuldidaktikerin Barbara Geyer plädiert dafür, Prüfungen grundsätzlich neu zu gestalten. In mehreren Beiträgen argumentiert sie, dass weder KI-Erkennungstools noch die Dokumentation einzelner Prompts tragfähige Lösungen seien. Stattdessen rückt sie den Lernprozess, transparente KI-Nutzung und kompetenzorientierte Prüfungsformate in den Mittelpunkt. Damit steht sie exemplarisch für einen Ansatz, der weniger fragt, wie sich KI erkennen lässt, sondern wie Prüfungen im KI-Zeitalter sinnvoll gestaltet werden können.
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Barbara Geyer: KI und Prüfungsformate. Wie Lehrende ihre Prüfungsmethoden an KI anpassen können
Doris Weßels argumentierte schon kurz nach der Veröffentlichung von ChatGPT, dass Hochschulen die neue Situation nicht mit Verboten beantworten sollten. Stattdessen formulierte sie vier Leitgedanken: aufklären, ausprobieren, akzeptieren und aktiv werden. Prüfungen müssten transparenter werden und gemeinsam mit den Studierenden weiterentwickelt werden.
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In jüngeren Beiträgen geht Weßels noch einen Schritt weiter. Gemeinsam mit Miriam Maibaum argumentiert sie, dass agentische KI-Systeme klassische Onlinetests und digitale Zertifikate grundsätzlich infrage stellen. Wenn KI-Agenten eigenständig Moodle-Tests absolvieren oder Zertifikate erwerben können, verliert ein bestandener Onlinetest seine Aussagekraft als Nachweis menschlicher Kompetenz. Ihre Konsequenz lautet daher nicht, die Kontrolle weiter zu verschärfen, sondern Prüfungen so zu gestalten, dass Denkprozesse, Urteilsfähigkeit, Reflexion und der Umgang mit KI sichtbar werden.
Weiterlesen:
- Hochschulforum Digitalisierung: Warum KI-Agenten das Ende klassischer Onlinetests einleiten
KI verändert Prüfungen – aber nicht alles
Generative KI kann heute beeindruckend viel. Sie formuliert flüssige Texte, fasst wissenschaftliche Literatur zusammen, entwickelt Argumentationslinien, übersetzt zwischen Sprachen, erklärt komplexe Sachverhalte oder strukturiert umfangreiche Informationen. Viele klassische Prüfungsleistungen gehören genau zu diesen Tätigkeiten. Wer Prüfungen entwickelt, kann diese Realität deshalb nicht ignorieren.
Gleichzeitig gibt es Fähigkeiten, die sich deutlich schwerer automatisieren lassen. Das kritische Hinterfragen von Positionen. Das Abwägen widersprüchlicher Argumente. Das Entwickeln einer eigenen Perspektive. Das reflektierte Entscheiden unter Unsicherheit. Und vor allem das gemeinsame Verstehen. Genau diese Prozesse benötigen Zeit. Sie entstehen nicht auf Knopfdruck, sondern im Nachdenken, im Gespräch und in der Auseinandersetzung mit anderen.
Zwischen Vertrauen und Kontrolle
Die Beispiele des Pressespiegels machen deutlich, dass sich die Diskussion zunehmend um Kontrolle dreht. Wie lässt sich KI erkennen? Wie können Täuschungsversuche verhindert werden? Welche Prüfungsformate sind noch sicher?
Gerade der Fall mit dem weißen Text wirft deshalb weit mehr Fragen auf als nur jene nach unerlaubter KI-Nutzung. Er macht sichtbar, wie sehr sich der Blick auf Prüfungen verändert hat. Versteckte Hinweise oder Prompt-Injections mögen kurzfristig funktionieren. Gleichzeitig stellen sie jedoch eine grundsätzliche Frage: Welche Beziehung zwischen Lehrenden und Studierenden entsteht, wenn Prüfungen zunehmend als Wettlauf zwischen Täuschung und Gegentäuschung verstanden werden?
Natürlich müssen Hochschulen sicherstellen, dass Leistungen fair bewertet werden. Ebenso selbstverständlich ist es aber, dass Prüfungen keine Fallen sein sollten. Eine Prüfung soll sichtbar machen, was Studierende wissen, verstehen und anwenden können. Sie sollte nicht darauf angelegt sein, sie mit versteckten Hinweisen zu überlisten.
Gerade deshalb beschäftigt mich am Fall des weißen Textes etwas anderes. Nämlich die genannte Zahl.
- Nicht die 32 Studierenden, die offenbar KI genutzt haben.
- Sondern die 32 Studierenden, die den Prüfungstext offensichtlich nicht aufmerksam gelesen haben.
Vielleicht ist genau das der eigentliche Gedanke, der eigentliche Hintergrund. Und das, was mich eigentlich so beschäftigt: Denn wenn Studierende eine Prüfungsaufgabe nicht mehr vollständig lesen, sondern unmittelbar an eine KI weitergeben und von dieser ungelesen übernehmen, verändert sich etwas Grundlegendes. Die Prüfung wird nicht mehr als Denk- und Verstehensaufgabe wahrgenommen, sondern als Problem, für das möglichst schnell eine Lösung gefunden werden muss. Das ist verständlich. Prüfungsdruck, Zeitknappheit und Leistungsanforderungen fördern genau dieses Verhalten. Trotzdem sollte uns diese Entwicklung zu denken geben.
Prüfungen sind niemals neutral
Prüfungen bewerten nicht nur Lernen – sie gestalten es: Sie beeinflussen, worauf Studierende ihre Aufmerksamkeit richten, welche Strategien sie entwickeln und was sie als relevant wahrnehmen. Wer ausschließlich Faktenwissen prüft, fördert Faktenlernen. Wer Reproduktion verlangt, erhält Reproduktion. Wer Geschwindigkeit belohnt, belohnt Geschwindigkeit. Und wer Verstehen prüfen möchte, muss Prüfungsformen entwickeln, in denen Verstehen überhaupt sichtbar werden kann.
Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, wie wir KI in Prüfungen berücksichtigen. Sie lautet vielmehr:
Welche Formen des Denkens möchten wir überhaupt sichtbar machen?
Wenn Studierende Prüfungsaufgaben nicht mehr sorgfältig lesen, sondern unmittelbar an ein Sprachmodell weitergeben und diesem dann so blind vertrauen, dass sie nur mehr kopieren, dann ist das sicherlich eine Folge der Möglichkeiten generativer KI. Vielleicht ist es aber ebenso Ausdruck einer Prüfungskultur, in der Effizienz seit Langem höher bewertet wird als Verstehen. Prüfungen sind häufig darauf ausgerichtet, möglichst schnell möglichst viele Anforderungen zu erfüllen. Dass Studierende auch mit KI zunächst nach der effizientesten Lösung suchen, überrascht unter diesen Bedingungen kaum.
Vielleicht hat ChatGPT die Prüfungskrise gar nicht ausgelöst
Oft wird behauptet, ChatGPT habe die Hochschulen in eine Prüfungskrise gestürzt. Zumindest nehme ich das in Gesprächen mit Kolleg:innen so wahr.
Vielleicht stimmt genau das nicht. Vielleicht hat generative KI eine Entwicklung lediglich sichtbar gemacht, die schon lange angelegt war.
Die Suche nach zeitgemäßen Prüfungen begann nicht erst mit ChatGPT. Seit vielen Jahren wird darüber diskutiert, wie Transferleistungen, Problemlösekompetenz, Reflexionsfähigkeit oder kooperative Wissenskonstruktion angemessen geprüft werden können. Kompetenzorientierung, forschendes Lernen, Portfolioarbeit oder projektbasierte Prüfungen sind keine Antworten auf KI. Sie entstanden lange vorher. Schon vor mehr als zehn Jahren hat Konrad Paul Liessmann in Geisterstunde darüber geschrieben (hier ein kleines Exzerpt zum Einlesen).
Generative KI wirkt deshalb weniger wie der Auslöser einer Krise als vielmehr wie ein Brennglas. Sie macht sichtbar, welche Prüfungsformate vor allem Reproduktion belohnen und welche tatsächlich auf Verstehen, Urteilen und Anwenden abzielen. Plötzlich wird deutlich, welche Aufgaben sich problemlos automatisieren lassen – und welche gerade deshalb an Bedeutung gewinnen, weil sie sich nicht ohne Weiteres an eine Maschine delegieren lassen.
Die eigentliche Prüfungsfrage
Wie Prüfungen in einigen Jahren aussehen werden, lässt sich heute kaum vorhersagen. Die derzeitigen Diskussionen zeigen vor allem eines: Viele Lehrende suchen ernsthaft nach tragfähigen Lösungen. Manche Ideen werden sich bewähren, andere wieder verschwinden. Das gehört zu einer Phase des Umbruchs.
Vielleicht sollten wir diese Suche jedoch nicht mit der Frage beginnen, wie wir KI erkennen oder verhindern können. Vielleicht sollten wir mit einer viel grundsätzlicheren Frage beginnen:
Was ist uns im Zeitalter generativer KI eigentlich so wichtig, dass wir es prüfen möchten?
Denn die Antwort auf diese Frage entscheidet letztlich nicht nur über unsere Prüfungen. Sie entscheidet auch darüber, wie künftig gelernt wird. Ich für mich gehe den Weg der Begründung:
Arbeiten werden vor dem Semesterende abgegeben und anschließend präsentiert und dabei verteidigt. Der Aufwand ist größer. Aber er lohnt sich – das haben die letzten Semester gezeigt. Bei den Präsentationen und den anschließenden Fragen zeigt sich, wer sich mit dem Thema beschäftigt hat, sich eingelesen hat. Und es zeigt sich auch, wer den Text nicht selbst geschrieben hat. Generative KI unterstützt beim Schreiben, das ist okay. KI nimmt das Schreiben ab, das ist nicht okay. KI übernimmt das Denken, das ist schon gar nicht okay.
Ist meine Lösung die beste? Sicherlich nicht. Lässt sie sich auf alle Lehrveranstaltungen und Studienrichtungen übertragen? Sicherlich nicht. Will ich meine Studierenden mit den Präsentationen „aufklatschen“? Sicherlich nicht. Ich möchte ihnen die Chance zum Verstehen geben. Ob es mir gelingt? Ich weiß es nicht.