Künstliche Intelligenz (KI) im Studium

Von Prof. Dr. Dennis Bock und Eliah Christian El Samadoni, Kiel¹


 

1 Einführung

 

Eine im Wintersemester 2024/25 vom Centrum für Hochschulentwicklung und Prof. Dr. Andreas Breiter (Universität Bremen) durchgeführte Befragung ergab, dass 65 Prozent der Studierenden KI-Tools mindestens wöchentlich nutzen, rund 25 Prozent sogar täglich,2 wobei anzunehmen ist, dass diese Zahl seit dem Zeitpunkt der Befragung weiter gestiegen ist. Auch wenn die Befragung zeigt, dass die Nutzung von Studiengang zu Studiengang variiert,3 lässt sich den Zahlen dennoch die zwangsläufig größer werdende Bedeutung von KI für das Studium entnehmen. Diese Entwicklung nimmt sich dieser Beitrag zum Anlass, um einen kurzen Überblick über die Integration von KI im Studium zu gewähren und auf Herausforderungen und Lösungsvorschläge einzugehen.

 

 

2 Integration von KI im Studium


Anfangs zu bemerken ist, dass die Integration von KI im Studium stark abhängig von der jeweiligen Hochschule ist. Die Eingliederung wird jedoch von den meisten Hochschulen schrittweise vollzogen. So existiert an der juristischen Fakultät der LMU-München ein „KI-Tutor“, der in einigen Lehrveranstaltungen zum Einsatz kommt.4 Auch die Universität Bayreuth bedient sich eines solchen Tutors („ExamSim“), der hauptsächlich dazu dient, die Studierenden auf die mündliche Prüfung im ersten juristischen Staatsexamen vorzubereiten.5


Für das Lernen bietet KI somit einen nicht zu unterschätzenden Mehrwehrt, sei es zur effizienteren Gestaltung von Prozessen wie dem Schreiben von Karteikarten und Skripten oder zum Verständnis der Materie. In dieser Hinsicht kann KI sogar gewisse Schwachstellen des Studiums nivellieren, indem sie den Stoff individueller vermittelt oder mittels eines Dialogs gezielt auf mündliche Prüfungen vorbereitet („ExamSim“), was besonders im Jurastudium aufgrund der hohen Studierendenzahl oft vernachlässigt wird.


Auch für Lehrende existieren bereits an 96 Prozent der Hochschulen Workshops bezüglich Tools und Grund- oder Prüfungsfragen.6


Darüber hinaus wird an einigen Hochschulen die Korrektur durch KI erprobt.7 Diese hat – falls erfolgreich – das Potenzial, die Wartezeit auf Ergebnisse erheblich zu verkürzen und gerade im juristischen Studium dem häufig monierten subjektiven Bewertungsmaßstab in Prüfungsleistungen entgegenzuwirken.


Grundsätzlich ist folglich festzustellen, dass KI für das Studium erhebliche Vorteile bietet und somit nicht pauschal verunglimpft werden sollte.

 

 

3 Herausforderung und Schwächen


Die zentrale Herausforderung, die KI dem Studium bereitet, besteht darin, die Integration maximal zu fördern, ohne dass sich das Maß an Eigenleistung in Prüfungen verringert. Insbesondere bei Hausarbeiten, in denen sich Studierende die Arbeit teilweise vollständig von KI abnehmen lassen, ist das problematisch.


Zunächst ist festzustellen, dass die Qualität der generierten Arbeiten variieren kann. Jedenfalls in juristischen Hausarbeiten reicht die reine Leistung einer KI noch nicht zu einem weit überdurchschnittlichen Bestehen, sei es mangels Tiefe der Arbeit oder wegen mangelhafter Schwerpunktsetzung.8 Eine weit überdurchschnittliche Note in einer Hausarbeit zu erzielen, welche allein von einer KI geschrieben wurde, sollte daher momentan noch nicht die Regel sein.


Eine weitere Schwäche der KI, die Studierende bislang nutzen, besteht im mangelnden oder nur sehr begrenzten Zugriff auf universitäre Datenbanken. Insbesondere die häufig von Studierenden genutzte KI „ChatGPT“ kann bei juristischen Recherchen lediglich auf frei verfügbare Lektüre und Urteile zugreifen.9


Trotz der bestehenden Schwächen gilt festzuhalten, dass ein erheblicher Teil der Arbeit der Studierenden durch KI wesentlich vereinfacht wird und somit, wenn zukünftige Eigenleistungen sichergestellt werden sollen, gerade im Hinblick auf die sich stetig weiterentwickelnde KI, ein Reformbedarf entsteht.

 

4 Lösungsansätze


Viele Universitäten haben den Reformbedarf erkannt und versuchen auf verschiedenste Weise Abhilfe zu schaffen. Zum 4.9.2025 haben bereits 65 Prozent der Hochschulden eigene KI-Strategien etabliert oder befassen sich mit der Entwicklung solcher. Mit der Vereinbarkeit von KI und Prüfungen beschäftigen sich 97 Prozent der Hochschulen.10 Dabei unterscheiden sich die Methoden, mit denen versucht wird den Einsatz von KI zu regeln, gerade im Hinblick auf Effektivität und Zukunftsfestigkeit stark.

4.1 Selbstverpflichtungserklärungen

Einen Lösungsansatz stellt eine Selbstverpflichtungserklärung dar, durch welche der Bearbeiter einer Hausarbeit versichert, diese ohne Unterstützung von KI angefertigt zu haben. Dieser Ansatz ist jedoch dahingehend zu kritisieren, dass er weder zukunftsfest noch effektiv ist. Das Vorgehen der Studierenden, sich von dieser Selbstverpflichtungserklärung nicht in ihrer KI-Nutzung einschränken zu lassen, liegt auf der Hand. Gerade auch im Hinblick auf das zunehmende Niveau der durch KI generierten Arbeiten handelt es sich hierbei, wenn überhaupt, um eine Übergangslösung.

4.2 Kennzeichnungspflichten

Eine weitere Möglichkeit, KI mit dem Studium zu vereinbaren, sind Kennzeichnungspflichten, wie sie z.B. in den KI-Richtlinien der Universität Regensburg bestimmt sind.11 Aktuell ist diese Methode deswegen so effektiv, da KI zurzeit fachlich noch nicht das Niveau einer weit überdurchschnittlichen Leistung erreichen kann. Das zwingt zur engen Auseinandersetzung mit dem Generierten in Form einer Überprüfung und Umformulierung. Obwohl dieses Vorgehen keine Anfertigung einer Hausarbeit im klassischen Sinne darstellt, handelt es sich dennoch um eine bewertbare fachliche Leistung. Durch die steigende Qualität der durch KI angefertigten Arbeiten, stellt jedoch auch dieser Ansatz eher eine Übergangslösung dar.

4.3 Reform der Prüfungsformen

Teilweise ziehen Hochschulen auch härtere Konsequenzen. Die juristische Fakultät der FAU-Erlangen tritt der zunehmenden Nutzung von KI mit einer Abschaffung der Hausarbeiten in der großen Übung ab dem Sommersemester 2026 entgegen. Verlangt wird nun lediglich das Bestehen von zwei Klausuren.12 Denkbar ist auch der Wandel hin zu vermehrt mündlichen Prüfungsformaten. Zwar wird so der Einfluss von KI für die Übungen ausgeschlossen, jedoch führt dieser Ansatz angehende Juristen nicht an die Realität heran, da der fachliche Umgang mit KI nicht gelehrt wird.


Eine weitere denkbare Konsequenz ist die Anhebung des Niveaus in Hausarbeiten, sei es hinsichtlich der Aufgabenstellung oder des Bewertungsmaßstabes. Wenn jeder Studierende durch KI eine durchschnittliche Lösung zu einer durchschnittlich schweren Aufgabenstellung produziert, dann kann diese Lösung folglich nicht mehr zum Bestehen ausreichen. Auf diese Weise zwingt man die Studierenden trotz Einsatz von KI zu einer Eigenleistung. Zentral ist bei diesem Ansatz, dass sich Studierende mit ihrer eigenen Arbeit von dem Standard der KI abheben müssen. Dass die Erbringung dieses Mehrwerts erlernt wird, klingt gerade im Hinblick auf den Arbeitsmarkt logisch. Zweifelhaft ist jedoch, ob das Niveau von Hausarbeiten langfristig proportional zu der Qualität der KI angehoben werden kann, ohne die Hausarbeiten dabei zu anspruchsvoll zu gestalten.

 

5 Fazit


Die Existenz und die rapide Weiterentwicklung von KI führen zu einem dringenden Reformbedarf des Studiums. Auf der einen Seite muss, was vielerorts auch schon zunehmend geschieht, KI möglichst praxisnah integriert werden, um die Studierenden optimal auf das Berufsleben vorzubereiten. Auf der anderen Seite gilt es auch, Täuschungsversuche zu unterbinden. Für dieses hochkomplexe Problem existieren bereits einige Lösungsansätze, wobei sich die Zukunftsfestigkeit dieser noch zeigen muss. Es wird wohl auf eine möglichst studierendenfreundliche Lösung, die nicht zu Qualitätseinbußen des Studiums führt, hinauslaufen müssen. In welchem zeitlichen Rahmen eine solche gefunden wird, ist noch unklar.

 

Anmerkungen

 

  1. Dennis Bock ist Inhaber des Lehrstuhls für Deutsches und Internationales Strafrecht, Strafprozessrecht und Wirtschaftsstrafrecht an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel und Direktor des dortigen Instituts für Kriminalwissenschaften. Eliah Christian El Samadoni ist studentischer Mitarbeiter an seinem Lehrstuhl.
  2. hochschuldaten.che.de/kuenstliche-intelligenz-im-studium-die-sicht-von-studierenden-im-wintersemester-2024-25/. (zul. aufgerufen am 30.12.2025).
  3. hochschuldaten.che.de/kuenstliche-intelligenz-im-studium-die-sicht-von-studierenden-im-wintersemester-2024-25/ (zul. aufgerufen am 30.12.2025).
  4. jurios.de/2025/05/08/lmu-muenchen-setzt-ki-tutor-fuer-das-jurastudium-ein/ (zul. aufgerufen am 27.12.2025).
  5. jurios.de/2025/03/19/examsim-der-ki-gestuetzte-pruefungssimulator-an-der-uni-bayreuth/ (zul. aufgerufen am 27.12.2025).
  6. www.stifterverband.org/pressemitteilungen/2025_09_04_ki_monitor. (zul. aufgerufen am 31.12.2025).
  7. www.lto.de/karriere/jura-studium/stories/detail/klausur-digitalisierung-jurastudium-pilot-online-gesetzbuch (zul. aufgerufen am 27.12.2025); www.jura.rw.fau.de/chat-gpt-korrigiert-an-der-fau-juristische-probeklausuren/ (zul. aufgerufen am 27.12.2025).
  8. www.lto.de/karriere/jura-studium/stories/detail/ruhr-uni-bochum-testlauf-chatgpt-besteht-hausarbeit-im-schuldrecht (zul. aufgerufen am 30.12.2025).
  9. www.lto.de/karriere/jura-studium/stories/detail/ruhr-uni-bochum-testlauf-chatgpt-besteht-hausarbeit-im-schuldrecht (zul. aufgerufen am 30.12.2025).
  10. www.stifterverband.org/pressemitteilungen/2025_09_04_ki_monitor. (zul. aufgerufen am 31.12.2025).
  11. www.uni-regensburg.de/assets/rechtswissenschaft/fakultaet/studium/KI_Richtlinien_07.05.25.pdf (zul. aufgerufen am 27.12.2025).
  12. www.jura.rw.fau.de/abschaffung-der-hausarbeiten-in-der-grossen-uebung-ab-dem-sommersemester-2026/. (zul. aufgerufen am 23.12.2025).