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Wortwolke

Zusammenfassung

Kontext

Der Vortrag von Carolin Fuß thematisiert die Herausforderungen, die generative KI für Prüfungen im Hochschulkontext mit sich bringt. Hochschulen stehen vor der Frage, wie sie Prüfungen fair, rechtssicher und zeitgemäß gestalten können, während KI-Werkzeuge die Abgrenzung von Eigenleistung erschweren. Der Fokus liegt auf den rechtlichen und institutionellen Spannungsfeldern zwischen Verbot und Zulassung von KI, Kontrolle und Vertrauen sowie Chancengleichheit und Innovationsanforderungen. Ziel ist es, Prüfungsrecht und Hochschulgovernance weiterzuentwickeln, um Systemvertrauen zu sichern.

Kernaussagen

1. Rechtliche Grundlagen und Unterschiede zwischen Deutschland und Österreich

EU-Rechtliche Rahmenbedingungen: Beide Länder unterliegen der DSGVO und dem europäischen AI Act. Zudem sind Verfassungsrechte wie der Gleichheitssatz (Art. 3 GG in Deutschland) und die Wissenschaftsfreiheit relevant.
Österreich:
- Bildung ist Bundeskompetenz, geregelt durch wenige zentrale Gesetze (z. B. Universitätsgesetz, Hochschulqualitätssicherungsgesetz).
- Wissenschaftliches Fehlverhalten ist legal definiert (§ 2 Abs. 2 Hochschulqualitätssicherungsgesetz) und umfasst die Nutzung unerlaubter Hilfsmittel, Ghostwriting, Plagiate sowie das Erfinden/Fälschen von Daten.
- Missbräuchliche KI-Nutzung gilt als wissenschaftliches Fehlverhalten, wobei Hochschulen die Definition von „missbräuchlich“ selbst festlegen.
- Ghostwriting ist sogar eine Verwaltungsstrafbarkeit (§ 116a Abs. 8 Universitätsgesetz).
Deutschland:
- Bildung ist Ländersache, was zu 16 unterschiedlichen Landesgesetzen und zahlreichen Hochschulsatzungen führt.
- Fehlverhalten wird unter dem unbestimmten Rechtsbegriff „gute wissenschaftliche Praxis“ subsumiert, der keine Legaldefinition hat.
- Sanktionen knüpfen an Täuschung über die Eigenständigkeit an, nicht an die Nutzung unerlaubter Hilfsmittel.
- Keine bundesweite Strafbarkeit für Ghostwriting, nur hochschulrechtliche Sanktionen (z. B. Exmatrikulation).

2. Prüfungsrechtliche Eigenständigkeit und Hilfsmittel

Der Eigenständigkeitsgrundsatz ist verfassungsrechtlich verankert (Art. 12 GG in Deutschland) und verlangt, dass Prüfungsleistungen eigenständig erbracht werden.
Erlaubte vs. unerlaubte Hilfsmittel:
- Die Zulassung von Hilfsmitteln (z. B. Gesetzbücher, Taschenrechner, KI-Tools) orientiert sich am Prüfungsstoff und -format.
- In Österreich ist die missbräuchliche KI-Nutzung explizit als wissenschaftliches Fehlverhalten definiert.
- In Deutschland wird die Nutzung unerlaubter Hilfsmittel als Täuschungsversuch gewertet, wenn über die Eigenständigkeit getäuscht wird.
Haftung für KI-Einsatz: Studierende tragen die Verantwortung für Fehler oder Halluzinationen der KI, da diese als Hilfsmittel eingesetzt wird.

3. Plagiate, Ghostwriting und Datenmanipulation

Plagiat: Anmaßung fremder Urheberschaft (z. B. Übernahme von Ideen oder Texten ohne Quellenangabe).
Ghostwriting: Inanspruchnahme einer Auftragsarbeit, wobei der Ghostwriter der Nutzung zustimmt. Urheberrechtlich unproblematisch, aber in Österreich als Verwaltungsstraftat sanktioniert.
Datenmanipulation: Erfinden oder Fälschen von Forschungsdaten. Besonders problematisch, da es die Forschungsrealität verzerrt und Folgeforschung gefährdet.
KI-spezifische Risiken:
- KI kann selbst plagiieren, wenn sie urheberrechtlich geschützte Inhalte aus ihren Trainingsdaten reproduziert (vgl. GEMA-Urteil gegen OpenAI in Deutschland).
- KI-Detektoren sind aufgrund hoher False-Positive-Raten nicht rechtsicher einsetzbar.

4. Nachweis von Täuschungen und Beweisführung

Beweislast: Die Prüfungsbehörde muss die objektive Handlung (z. B. Nutzung unerlaubter Hilfsmittel) und den subjektiven Täuschungswillen nachweisen.
Anscheinsbeweis: Wird in Deutschland und Österreich genutzt, um von typischen Umständen auf eine Täuschung zu schließen (z. B. Auffälligkeiten in KI-generierten Texten).
Eigenständigkeitserklärung: Unterschrift unter eine Erklärung zur Einhaltung guter wissenschaftlicher Praxis kann den Nachweis des subjektiven Täuschungswillens erleichtern.
KI-Detektoren: Keine verlässliche Lösung aufgrund fehlender Transparenz und hoher Fehleranfälligkeit.

5. Rechtliche Konsequenzen von Täuschungen

Prüfungsrechtliche Folgen: Nichtbestehen der Prüfung, in Österreich zusätzlich ein Aktenvermerk.
Hochschulrechtliche Folgen: Exmatrikulation, Titelentzug (z. B. Doktortitel).
Strafrechtliche Sanktionen:
- Österreich: Verwaltungsstrafbarkeit für Ghostwriting.
- Deutschland: Nur in Nordrhein-Westfalen gibt es eine Ordnungswidrigkeit (bis zu 50.000 € Strafe), die jedoch selten durchgesetzt wird.
- Urheberrechtliche Strafbarkeit (§ 106 UrhG in Deutschland, § 91 UrhG in Österreich) bei Plagiaten, wenn die Urheberrechte verletzt werden.
- Eidesstattliche Erklärungen: Nur in bestimmten Fällen (z. B. Promotionen) zulässig, abhängig von Landesrecht.

6. Prüfungsformate und KI-Integration

Prüfungszweck als Leitlinie: Die Wahl des Prüfungsformats sollte sich am Prüfungszweck und den zu prüfenden Kompetenzen orientieren.
- Beispiele für Prüfungsformate: Pen-and-Paper, Open-Book-Prüfungen, mündliche Prüfungen, beaufsichtigte vs. unbeaufsichtigte Prüfungen.
KI als Hilfsmittel: In einigen Prüfungsformaten (z. B. Fremdsprachen, Rechtschreibung) kann KI sinnvoll eingesetzt werden, in anderen (z. B. Nachweis von Eigenleistung) nicht.
AI Literacy: KI-Kompetenz wird zunehmend als wichtige Fähigkeit für den Arbeitsmarkt angesehen, muss aber mit dem Qualitätsanspruch von Hochschulen in Einklang gebracht werden.
Paradigmenwechsel: Viele aktuelle Prüfungsformate sind nicht mehr zeitgemäß und erfordern eine Überarbeitung, die auch didaktische Aspekte berücksichtigt.

7. Aktuelle Rechtsprechung in Deutschland

VG München: Zulässigkeit der Nichtzulassung eines Masterstudierenden aufgrund eines mit KI erstellten Essays.
VG Kassel: Bestätigung der Exmatrikulation zweier Studierender wegen KI-Nutzung.
Beide Urteile sind umstritten und zeigen die Unsicherheit im Umgang mit KI in Prüfungen.

Fazit

Hochschulen müssen Prüfungsformate und -zwecke kritisch überdenken, um den Herausforderungen durch generative KI gerecht zu werden. Ein rechtssicherer Rahmen ist notwendig, der:

Klare Regelungen zur Zulassung oder zum Verbot von KI-Hilfsmitteln schafft,
Die Definition von wissenschaftlichem Fehlverhalten präzisiert,
Prüfungsformate an die zu prüfenden Kompetenzen anpasst und
Einen Ausgleich zwischen AI Literacy und dem Qualitätsanspruch der Hochschulen herstellt.

Ein Paradigmenwechsel in der Prüfungsdidaktik ist unausweichlich, um Integrität und Innovation gleichermaßen zu gewährleisten.

Fragen & Antworten

Wie unterscheidet sich die rechtliche Lage bezüglich wissenschaftlichen Fehlverhaltens zwischen Österreich und Deutschland?

Österreich hat eine klare Legaldefinition für wissenschaftliches Fehlverhalten im Hochschulqualitätssicherungsgesetz, die auch die missbräuchliche KI-Nutzung umfasst. Deutschland stützt sich auf den unbestimmten Rechtsbegriff der „guten wissenschaftlichen Praxis“ und definiert Täuschungen über die Eigenständigkeit, was zu einer höheren Rechtsunsicherheit führt.

Ist die Nutzung von KI-generierten Texten rechtlich als Plagiat zu werten?

KI-generierte Texte sind an sich kein Plagiat, da sie nicht notwendigerweise die Urheberschaft einer spezifischen Person anmaßen. Allerdings können sie Plagiate enthalten, wenn die KI urheberrechtlich geschützte Inhalte aus ihren Trainingsdaten übernimmt.

Können KI-Detektoren als rechtssichere Grundlage für Sanktionen bei Täuschungsverdacht genutzt werden?

Nein, KI-Detektoren sind aufgrund einer zu hohen False-Positive-Rate und mangelnder Transparenz ihrer Funktionsweise nicht rechtsicher. In Deutschland fehlt zudem eine entsprechende Rechtsgrundlage für ihren Einsatz.

Welche Rolle spielt die Eigenständigkeitserklärung beim Nachweis eines Täuschungsversuchs?

Die Eigenständigkeitserklärung erleichtert den Nachweis des subjektiven Täuschungswillens. Wenn ein Studierender unterschreibt, die Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis eingehalten zu haben, und dennoch eine Täuschung vorliegt, ist der Vorsatz leichter nachzuweisen.

Wie sollten Hochschulen auf die Herausforderungen durch generative KI in Prüfungen reagieren?

Hochschulen sollten einen Paradigmenwechsel vollziehen und Prüfungsformate nach dem Prinzip „Form follows Function“ am Prüfungszweck ausrichten. Zudem ist eine rechtssichere Normierung der KI-Nutzung in Prüfungsordnungen sowie die didaktische Integration von AI Literacy notwendig.

Diagramm

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mindmap
  root)Prüfen unter Druck – Rechtsrahmen zwischen Innovation und Integrität(
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      ["EU-Recht (DSGVO, AI Act)"]
      ["Deutschland: Ländersache, gute wissenschaftliche Praxis"]
      ["Österreich: Bundeskompetenz, explizite Definitionen"]
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      ["Plagiat, Ghostwriting, Datenmanipulation"]
      ["Anscheinsbeweis & Eigenständigkeitserklärung"]
      ["KI-Detektoren: Unzuverlässig"]
    ["Rechtliche Konsequenzen"]
      ["Prüfungsrecht: Nichtbestehen, Aktenvermerk"]
      ["Hochschulrecht: Exmatrikulation, Titelentzug"]
      ["Strafrecht: Urheberrecht, Ghostwriting (AT)"]
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      ["Prüfungszweck als Leitlinie"]
      ["KI als Hilfsmittel: Kompetenzorientiert"]
      ["Paradigmenwechsel: Didaktische Anpassung"]
    ["Aktuelle Rechtsprechung"]
      ["VG München: KI-Essay als Nichtzulassungsgrund"]
      ["VG Kassel: Exmatrikulation wegen KI-Nutzung"]