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.
E s 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.
Eva Herschinger ist Professorin für Sicherheitsforschung am Center for Intelligence and Security Studies (CISS) an der Universität der Bundeswehr München.
Elvira Rosert ist Juniorprofessorin für Internationale Beziehungen an der Universität Hamburg und am Institut für Friedensforschung und Sicherheitspolitik an der Universität Hamburg (IFSH).
Frank Sauer ist Head of Research am Metis Institut für Strategie und Vorausschau der Universität der Bundeswehr München.
Large Language Models können 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.
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
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. 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 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.
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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.
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