„AI-proof“ ist eine Illusion — so machen Lehrende den Unterricht zukunftsfest
Catchy Einleitung: Warum «AI‑Proofing» am falschen Ende ansetzt
Die Versuchung ist groß: Prüfungen abschotten, Geräte verbieten, wieder zu handschriftlichen Klausuren greifen — alles, um ChatGPT & Co. das Leben schwer zu machen. Doch Experten warnen: KI lässt sich nicht vollständig aus dem Hörsaal verbannen. Stattdessen geht es darum, die Art wie wir lehren und prüfen so zu verändern, dass die Technologie nicht länger der einfachste Ausweg für Studierende ist, sondern ein Werkzeug — und dass echtes Lernen wieder im Mittelpunkt steht.
Technik allein bringt keine Sicherheit: neue Geräte, neue Schlupflöcher
Das Problem ist nicht nur ChatGPT auf dem Laptop. Brillen mit eingebauten KI‑Assistenten (z. B. neuere Ray‑Ban‑Modelle), Smartwatches, smarte Ringe — und langfristig sogar Brain‑Computer‑Interfaces wie Neuralink — eröffnen immer neue, schwer kontrollierbare Wege, Hilfe zu holen. Luke Hobson (MIT/University of Miami) fragt deshalb spitz: Wollen wir Studierende vom Tragen von Brillen abhalten? Solche technischen Sperren sind kurzsichtig und oft nicht praktikabel.
Warum Detektionssoftware nicht die Lösung ist
Tools, die angeblich AI‑Texte erkennen, versprechen viel, liefern aber keine absolute Gewissheit. Die KI‑Modelle werden immer besser, und Fehlbestimmungen sind möglich. Experten raten deshalb, das Augenmerk weg von Detektionstechnologie und hin zu Unterrichtsdesign und Assessment‑Diversifizierung zu lenken — Maßnahmen, die den tatsächlichen Lernprozess fördern und Missbrauch entwerten.
Praktische, KI‑resistente Prüfungsformate
Lehrende entwickeln kreative Alternativen: • Recorded journals: Kurzvideos (z. B. 5 Minuten), in denen Studierende Lernerkenntnisse persönlich reflektieren. •Mündliche Prüfungen oder Begleitgespräche zu Essays: Live‑Interaktion macht extern generierte Hilfe praktisch nutzlos. •Interviews mit Fachleuten, Peer‑Feedback und Reflexionsaufgaben: fördern Dialog, Anwendung und Transfer. •Hands‑on‑Projekte (v.a. in berufspraktischen Fächern): Gipskarton verlegen, Laborversuche oder Prototypenbau lassen sich nicht durch Text‑KI ersetzen.
Didaktik vor Disziplin: Unterricht zur Hauptveranstaltung machen
Carlo Rotella (Boston College) verbietet Geräte im Seminar, fordert aktive Teilnahme und testet Inhalte, die aus der Präsenzdiskussion entstehen. Sein Ansatz: Wenn die 2.000 Minuten Präsenzzeit „das Hauptereignis“ sind, dann entsteht authentisches Wissen, das eine externe KI nicht nachahmen kann. Kleinere Kohorten, intensivere Gespräche und kurzfristige Abfragen helfen außerdem, plötzliche Stil‑ und Stimmungswechsel bei Studierenden zu erkennen.
KI als Kritik‑ und Lerngegenstand statt reines Verbot
Manche Dozierende integrieren KI produktiv: Studierende sollen offenlegen, wie sie KI verwendet haben, was nützlich war und was geprüft werden musste. Beth Rochefort (Northeastern) lässt Studierende ihre KI‑Einsatzstrategien erklären — das schult kritische Medienkompetenz und macht den Einsatz transparent. Zudem hilft die Auseinandersetzung mit den Grenzen der Technik (z. B. dass ChatGPT keinen Trockenbau erledigt) dabei, Angst vor Ersetzbarkeit abzubauen.
Konkrete Empfehlungen für Lehrende (kurz & nutzbar)
1) Diversifiziere Assessments: mix aus schriftlich, mündlich, praktisch und audiovisuell. 2) Baue Reflexionspflichten ein: kurze Lern‑Videos oder Prozessdokumentationen. 3) Nutze Präsenzzeit für aktive Arbeit: Diskussionen, Peer‑Review, improvisierte Aufgaben. 4) Fordere Offenlegung des KI‑Einsatzes und beurteile die kritische Auseinandersetzung damit. 5) Pflege Beziehungen: kleinere Gruppen und häufiger persönlicher Austausch senken Betrugsneigung.
Was das für Studierende und Hochschulen bedeutet
Es geht nicht um Verbote, sondern um Kulturwandel: Hochschulen müssen Lehrpläne, Arbeitsaufwand und Prüfungsformen an eine Realität mit leistungsfähiger KI anpassen. Studierende profitieren, wenn sie wieder mehr üben, diskutieren und experimentieren — Fähigkeiten, die langfristig mehr wert sind als die kurzfristige Lösung einer KI‑Antwort. Für Hochschulen heißt das Investition in Lehrentwicklung, kleinere Formate und in die Aus‑ und Weiterbildung von Lehrenden.
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