Direkt zum Hauptinhalt

Prüfen und Bewerten

Regelungen an der Universität Leipzig

Viele Lehrende fragen sich, wie die Nutzung von KI-Tools bei der Gestaltung von Prüfungen und der Bewertung von Prüfungsleistungen berücksichtigt werden soll. Die Universität Leipzig stellt es aktuell Prüfenden frei, welche Regeln für die Nutzung von KI-Tools in Leistungsnachweisen gelten sollen. Sie können entscheiden, ob und inwieweit KI-gestützte Werkzeuge wie ChatGPT zum Einsatz kommen dürfen und sollen. Dies wurde vom Senat durch folgende Ergänzung von § 13 der Musterprüfungsordnung der Universität Leipzig definiert:

"Die Hinweise zur Zulassung von Hilfsmitteln, insbesondere zur Verwendbarkeit elektronischer Hilfsmittel oder künstlicher Intelligenzen werden vor der Prüfung bekanntgegeben. Die Abgabe einer Versicherung zum selbständigen Verfassen einer Prüfungsleistung kann verlangt werden". 

Empfehlungen für Lehrende

Folgende Empfehlungen können Ihnen hinsichtlich der Nutzung von KI-Tools bei Leistungsnachweisen helfen:

Sprechen Sie mit den Studierenden über Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI in der Lehrveranstaltung

Verständigen Sie sich mit den Studierenden darüber, wie Sie KI in der Lehrveranstaltung sowie im Prüfungskontext genutzt werden sollen. Klare Regelungen zum Einsatz von KI erscheinen zur Gewährleistung der Chancengleichheit, der Wahrung der akademischen Integrität und der Förderung eigenständiger Leistung grundsätzlich sinnvoll. Beispiele für klare Richtlinien und mögliche Vorgaben bieten z.B. das Hinweisblatt Rules for Tools von Prof. Dr. Christian Spannagel. 

Legen Sie den Regeln für die Kennzeichnung der Nutzung von KI in Prüfungen fest

Bei dezentralen Prüfungsformaten wie Hausarbeiten o.ä. kann die Nutzung von KI-Tools nicht überprüft werden. Studien legen zudem nahe, dass Plagiatssoftwares oder Detection Tools hinsichtlich KI-generierter Text nicht zuverlässig sind (vgl. Testing of detection tools for AI‑generated text). Wenn Studierende ihre verwendeten Hilfsmittel kennzeichnen müssen, wird das Verantwortungsbewusstsein der Studierenden gefördert und die akademischen Integrität gewahrt. Möglichkeiten für die Kennzeichnung von KI-Technologien in wissenschaftlichen Arbeiten erläutert das Kapitel Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten. 

Passen Sie Ihre Prüfungsformate an

Neben dem Festlegen von Rahmenbedingungen für die Nutzung von KI kann eine Anpassung und Erweiterung der Prüfungsformate dabei helfen, dass Studierende die gewünschten Lernziele erreichen. 

  • Testen Sie, ob sich Prüfungsfragen mithilfe einer KI-Anwendung allzu leicht beantworten lassen
  • Fördern Sie Gruppenprojekte, bei denen Studierende im Team arbeiten müssen
  • Fordern Sie persönliche Reflexionen, kreatives Denken und kritische Auseinandersetzung in der Prüfungsaufgabe
  • Ergänzen Sie schriftliche Prüfungen um eine mündliche Prüfungsform

Überdenken Sie Ihre Bewertungskriterien

Angesichts der Fähigkeiten von KI-Tools, überzeugende Texte zu generieren, sollten folgende Bewertungskriterien beim erlaubten Einsatz von KI-Tools stärker berücksichtigt werden:

  • Qualität der Forschungsfrage sowie Passung zum Thema
  • Qualität des theoretischen Hintergrunds sowie korrekter Referenzen

  • Übereinstimmung von Forschungsfrage, verwendeten Theorien, Methoden und Ergebnissen

  • Einbeziehung persönlicher Reflexionen, wie ein Lerntagebuch oder eine persönliche Stellungnahme

Intensivieren Sie den Betreuungsprozess

Wenn es zeitlich umsetzbar ist, sollten Lehrende die Studierenden bei der Entstehung einer Prüfungsleistung intensiver unterstützen und betreuen. Durch Supervision durch Lehrende und regelmäßige Informationen zum Arbeitsfortschritt seitens der Studierenden kann der Lernfortschritt bei den Studierenden besser eingeschätzt werden.

Fördern Sie einen transparenten Umgang mit KI-Tools

Machen Sie selbst die Verwendung von KI in Ihren eigenen Dokumenten, Lehrmaterialien und bei der Bewertung von studentischen Leistungen sichtbar, um einen transparenten Umgang mit KI bei den Studierenden anzuregen.

Quellen:

Handlungsempfehlungen der HTWK Leipzig, Handlungsempfehlungen der HTW Dresden, Gimpel et al. (2023): Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education

nach oben