Ein Eklat an einer norddeutschen Hochschule hat die Debatte um Künstliche Intelligenz in der Wissenschaft neu entfacht. Ein 24-jähriger Studierender wurde exmatrikuliert, nachdem seine Hausarbeit von der Prüfungssoftware als überwiegend KI-generiert eingestuft wurde. Der Fall zeigt, wie schnell automatisierte Erkennung, akademische Regeln und mangelnde Aufklärung über neue Schreibwerkzeuge zusammenwirken können.
Von der Idee zur Abgabe
Maximilian K. studierte im vierten Semester Wirtschaftsrecht und stand kurz vor dem Ende seines Semesters, als die Frist für eine zentrale Hausarbeit zur Vertragsgestaltung ablief. Neben einem Nebenjob blieb nur wenig Zeit. In einer Internetrecherche stolperte er über eine neue Generation von Textgeneratoren, die mit wenigen Stichworten vollständige wissenschaftliche Texte lieferten. Er probierte das Tool aus, strukturierte die generierten Abschnitte an seinem Laptop nach und gab die Arbeit fristgerecht ab.
Er hoffte auf eine gute Note. Was er nicht wusste: Seine Universität hatte kürzlich ihre Prüfungsrichtlinien verschärft und testete alle eingereichten Arbeiten mit einer Kombination aus Plagiatserkennungssoftware und speziellen Erkennungstools für KI-generierte Texte.
Er hoffte auf eine gute Note. Was er nicht wusste: Seine Universität hatte kürzlich ihre Prüfungsrichtlinien verschärft und testete alle eingereichten Arbeiten mit einer Kombination aus Plagiatserkennungssoftware und speziellen Erkennungstools für KI-generierte Texte.
Die KI-Prüfung schlägt an
Wenige Tage nach der Abgabe erhielt Maximilian eine E-Mail von der Prüfungsverwaltung. Die eingesetzte KI-Erkennung wies eine ungewöhnlich hohe Wahrscheinlichkeit für maschinell erzeugte Formulierungen nach. Die Universität leitete ein förmliches Verfahren ein. In der Anhörung legte der Studierende offen, das KI-Tool genutzt zu haben, und verteidigte sein Vorgehen mit Zeitdruck und Unkenntnis über rechtliche Konsequenzen.
Die Prüfungsordnung sah vor, dass eingereichte Arbeiten die eigenständige Leistung der Studierenden dokumentieren müssen. Laut Gutachten war der Großteil des Textes nicht als eigenständige wissenschaftliche Leistung erkennbar, weil zentrale Argumentationsstränge und Formulierungen eindeutig maschinellen Mustern folgten. Die Hochschule wertete das als Täuschungsversuch und sprach die Exmatrikulation aus.
Die Prüfungsordnung sah vor, dass eingereichte Arbeiten die eigenständige Leistung der Studierenden dokumentieren müssen. Laut Gutachten war der Großteil des Textes nicht als eigenständige wissenschaftliche Leistung erkennbar, weil zentrale Argumentationsstränge und Formulierungen eindeutig maschinellen Mustern folgten. Die Hochschule wertete das als Täuschungsversuch und sprach die Exmatrikulation aus.
Zwischen Sorgfaltspflicht und technologischer Überforderung
Der Fall stieß in der Fakultät auf zwiespältige Reaktionen. Einige Dozierende betonten, die Regeln seien klar und müssten eingehalten werden. Andere warnten davor, Studierende allein mit der technischen Entwicklung zu lassen. Professorin Dr. Lena Hartmann, Leiterin des Prüfungsausschusses, sagte, die Universität habe bereits vor Monaten darauf hingewiesen, dass generative KI-Tools nicht ohne Kennzeichnung genutzt werden dürften. Trotzdem zeige der Vorfall, wie rasant sich Praxis und Regeln auseinanderentwickelten.
Viele Studierende beklagen, dass Universitäten ihre Lehrformate nicht an die Realität anpassen. Sie fordern transparente Leitlinien und verpflichtende Workshops zu wissenschaftlicher Integrität im Zeitalter von KI. Die Hochschule kündigte an, ihre Informationsangebote auszuweiten, betonte aber zugleich, dass der Schutz wissenschaftlicher Standards oberste Priorität habe.
Viele Studierende beklagen, dass Universitäten ihre Lehrformate nicht an die Realität anpassen. Sie fordern transparente Leitlinien und verpflichtende Workshops zu wissenschaftlicher Integrität im Zeitalter von KI. Die Hochschule kündigte an, ihre Informationsangebote auszuweiten, betonte aber zugleich, dass der Schutz wissenschaftlicher Standards oberste Priorität habe.
Technische Erkennung ist nicht unumstößlich, aber wirksam
Expert:innen weisen darauf hin, dass Tools zur Erkennung KI-generierter Texte kein hundertprozentiger Beweis sind. Es handelt sich um Wahrscheinlichkeitsmodelle, die bestimmte Muster identifizieren. In Kombination mit inhaltlicher Prüfung und Rückfragen an Studierende lasse sich jedoch oft ein starker Verdacht untermauern. In Maximilians Fall kam hinzu, dass beim Nachhaken in einer mündlichen Prüfung wichtige inhaltliche Fragen nicht beantwortet werden konnten. Das verstärkte die Einschätzung, dass die Arbeit nicht eigenständig erarbeitet worden war.
Die Folgen sind existenziell
Für Maximilian hat die Entscheidung weitreichende Konsequenzen. Die Exmatrikulation kostet ihn nicht nur Zeit und Geld, sondern auch den Zugang zu Stipendien und praktischen Ausbildungsplätzen, die er bereits geplant hatte. Der Studierende hat angekündigt, gegen die Entscheidung rechtlich vorzugehen. Eine öffentliche Debatte über Verhältnismäßigkeit und Sanktionen ist entbrannt.
KI oder Ghostwriter: zwei verschiedene Risiken
Der Fall illustriert auch einen entscheidenden Unterschied zwischen dem Einsatz generativer KI und dem Beauftragen eines menschlichen Ghostwriters. KI-gestützte Texte lassen sich mit zunehmender Zuverlässigkeit automatisiert erkennen. Viele Hochschulen setzen solche Tools präventiv ein, weil sie eine direkte, schnelle Analyse erlauben. Ghostwriting hingegen funktioniert über menschliche Autorinnen und Autoren und ist technisch schwieriger automatisch nachzuweisen. Beide Wege bergen ethische und rechtliche Risiken, aber sie tun dies auf unterschiedliche Weise.
Wie man es besser macht
Bei professionellen Dienstleistern, die transparent arbeiten und feste Qualitäts- und Datenschutzstandards einhalten, sind solche Fälle weniger wahrscheinlich. Vertrauenswürdige Anbieter arbeiten mit Etappenmodellen, Zwischenevaluierungen und klaren Vereinbarungen zur Nutzung der gelieferten Arbeit. So bleibt für Auftraggeberinnen und Auftraggeber die Kontrolle erhalten, und Konflikte wie automatische Erkennungen und abrupte Exmatrikulationen werden weitgehend vermieden.
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