Umgang mit Plagiaten & Umgang mit KI in der Lehre

Umgang mit Plagiaten

Die Lehrenden des Fachbereichs Politikwissenschaft geben sich größte Mühe, Ihre individuellen Leistungen beim Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten gerecht zu bewerten. Nur eben: Ihren individuellen Leistungen - nicht die anderer. Unsere Erfahrungen zeigen, dass es immer wieder vorkommt, dass einige wenige Studierenden schriftliche Arbeiten abgeben, bei denen es sich nicht um eigene Leistungen handelt, sondern um Plagiate. Das ist gegenüber den Mit-Studierenden, die für ihre Seminar- und Qualifikationsarbeiten hart arbeiten, nicht nur unfair, sondern es verstößt auch gegen die Regeln wissenschaftlichen Anstands.

Wir haben daher folgende Vorgehensweise zum Umgang mit Seminar- und Abschlussarbeiten beschlossen und bittet dafür um Ihr Verständnis:

Alle Seminar- und Abschlussarbeiten müssen außer in der üblichen gedruckten Version auch als digitale PDF-Version im jeweiligen GRIPS-Kurs hochgeladen werden. Bitte stellen Sie hierbei sicher, dass die digitale Version im Wortlaut mit der gedruckten Version übereinstimmt. Für die digitale Version der Arbeiten gelten ausnahmslos dieselben Einreichungsfristen wie für die gedruckten Versionen. Zur rechtlichen Sicherung bitten wir Sie außerdem darum, zu sämtlichen Seminar- und Abschlussarbeiten bei den Dozent:innen unseres Fachgebiets eine eidesstattliche Erklärung (Link zum PDF) im Sinne einer Glaubhaftmachung einzureichen.

Mit dieser Regelung wollen wir verhindern, dass sich einige wenige durch unredliches Verhalten gegenüber der Vielzahl ehrlicher Studierenden einen Vorteil verschaffen. Wir hoffen, das ist in Ihrem Sinne. 

Seminar- und Abschlussarbeiten können anhand der eingereichten digitalen Version vom Fachgebiet mittels einer Anti-Plagiats-Software überprüft werden. Diese Programme haben mittlerweile eine sehr hohe Trefferquote, da sie mit einer Kombination aus Internetrecherche und stilometrischer Forensik (Aufdecken von Stil- und Formulierungsbrüchen) arbeiten.

Wird hierbei festgestellt, dass eine eingereichte Arbeit nachweislich ein Plagiat im weiter unten definierten Sinne ist, gilt diese Arbeit als nicht ausreichende Leistung. Der § 22 Versäumnis, Rücktritt, Täuschung, Ordnungsverstoß (gültig seit 11. März 2026) der BA-Prüfungsordnung für die Philosophischen Fakultäten der Universität Regensburg sieht unter Absatz 3 die folgende Regelung vor: 

Die besonderen Bestimmungen für das Fach Politikwissenschaft (§ 53) sehen seit dem 11. März 2026 das Folgende vor: 

(4) Täuschung

1. Abweichend von § 22 Abs. 3 der BA-Prüfungsordnung für die Philosophischen Fakultäten der Universität Regensburg gilt die folgende Regelung für Prüfungen. 

2. Verstößt der Kandidat bei der Anfertigung einer schriftlichen Arbeit oder der Bachelorarbeit gegen die Pflicht, die Arbeit selbständig zu verfassen und sämtliche Hilfsmittel und Quellen kenntlich zu machen oder versucht er das Ergebnis einer Prüfungsleistung durch sonstige Täuschung oder Benutzung nicht zugelassener Hilfsmittel zu eigenem oder fremdem Vorteil zu beeinflussen, wird die Arbeit mit „nicht ausreichend“ (5,0) bewertet. 

3. In schwerwiegenden Fällen kann der Prüfungsausschuss entscheiden, dass die nach Satz 2 vergebene Note mit der im Wiederholungsversuch erzielten Note zu 50% verrechnet wird und so nach Maßgabe von § 16 Eingang in die Gesamtnote der Bachelorprüfung findet oder dem Kandidaten keine Wiederholungsmöglichkeit gemäß § 19 Abs. 3 Satz 1 mehr eingeräumt wird und damit die Bachelorprüfung als endgültig nicht bestanden gilt.

Als Plagiat (im Sinne der Resolution des Deutschen Hochschulverbandes zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis (https://zenodo.org/records/14281892) gilt der Umstand, dass Texte Dritter im Rahmen von Seminar- oder Abschlussarbeiten ganz oder teilweise, wörtlich oder nahezu wörtlich übernommen und als eigene wissenschaftliche Leistung ausgegeben werden. In diesem Sinn liegt auch dann ein Plagiat vor, wenn bei der Übernahme in eine andere Sprache als die des Originals übersetzt wurde. Sinngemäße Übernahmen und wörtliche, in Anführungszeichen gesetzte Übernahmen, die unter Angabe der Quelle als solche gekennzeichnet sind, fallen selbstverständlich nicht unter diese Definition.

Ein Plagiat anstelle einer selbständig erstellten Seminararbeit abzugeben ist kein "Kavaliersdelikt", sondern stellt einen schwerwiegenden Verstoß gegen wissenschaftliche Grundregeln sowie das Urhebergesetz (externer Link, öffnet neues Fenster) (§ 23, 24 UrhG) dar und erfüllt den Straftatbestand der Täuschung (§ 263 Abs. 1 StGB (externer Link, öffnet neues Fenster)). Ebenso ist der Tatbestand der Täuschung erfüllt, wenn eine Arbeit zur Erlangung eines Leistungsnachweises abgegeben wird, die in toto oder partiell bereits in einer anderen Veranstaltung des Fachs Politikwissenschaft oder in einem anderen Fach eingereicht wurde. Selbstverständlich werden wir Plagiat-Fälle zwischen den Lehrenden des Instituts austauschen.

Umgang mit KI in der Lehre

„Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir lernen, lehren, forschen und arbeiten — auch an Hochschulen. In kurzer Zeit haben Kl-gestützte Anwendungen wie ChatGPT, DeepL Write oder Bildgeneratoren Einzug in den Studien- und Arbeitsalltag gehalten. Viele Studierende, Lehrende und Mitarbeitende stehen vor der Herausforderung, mit diesen neuen Technologien verantwortungsvoll und  kompetent umzugehen“ (Prof. Susanne Leist, Vizepräsidentin für Digitalisierung, Netzwerke und Transfer).  

Die Universität Regensburg hat deshalb unter Berücksichtigung der KI-Verordnung der Europäischen Union (KI-VO) einen „Leitfaden zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz für die Mitglieder der UR“ erstellt (https://www.uni-regensburg.de/universitaet/digitalisierung/leitfaden-zur-nutzung-von-ki (externer Link, öffnet neues Fenster)). 

Die europäische  KI-Verordnung verfolgt das Ziel, eine sichere, ethische und verantwortungsvolle Nutzung von KI in allen Bereichen sicherzustellen (https://www.uni-regensburg.de/universitaet/digitalisierung/bedeutung-der-eu-ki-verordnung (externer Link, öffnet neues Fenster)) und deren Nutzungsmöglichkeiten in verschiedene Risikoklassen einzuordnen. Ziel des Leitfadens der UR ist es, eine Orientierung für die folgenden Fragen zu geben: 

1. Wo und wie kann Kl sinnvoll eingesetzt werden?
2. Was ist erlaubt, was sollte kritisch reflektiert werden — und wo liegen klare Grenzen? 

Der Leitfaden will dabei ermutigen „Kl kompetent, kreativ und verantwortungsvoll zu nutzen“. Gleichzeitig soll das Bewusstsein für rechtliche, ethische und hochschulbezogene Rahmenbedingungen geschaffenen werden und alle Beteiligten dafür zu sensibilisieren, dass die Nutzung von KI sowohl neue Möglichkeiten als auch neue Herausforderungen mit sich bringt.

Das Institut für Politikwissenschaft orientiert sich für den Umgang mit KI in der Lehre am Leitfaden der UR. Im Kontext dieses Leitfadens werden unter Künstlicher Intelligenz (KI) „computergestützte Systeme verstanden, die Aufgaben übernehmen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern — etwa das Verstehen, Verarbeiten und Generieren von Texten, das Erkennen von Mustern oder das Treffen von (vorläufigen) Entscheidungen.“ Es geht dabei insbesondere um den Einsatz sogenannter generativer Kl; also von Instrumenten oder Tools, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Code oder Sprache erzeugen können. Dafür ist es notwendig, die KI-Systeme durch die Eingabe vielfältiger Informationen zu trainieren, diese sollten sich allerdings auf „datenschutz- und urheberrechtlich unbedenkliche Inhalte“ beziehen. Das heisst, die Einhaltung des Datenschutzes und die Berücksichtigung von Urheberrechten ist dafür essentiell. Beispiele für solche Tools sind:

• Sprachbasierte-KIs wie ChatGPT, Gemini oder Claude
• Sprach- und Übersetzungsdienste wie DeepL
• Bild- und Mediengeneratoren wie DALL-E oder Midjourney
• Kl-basierte Assistenzsysteme in Office-Anwendungen wie Microsoft Copilot.

Die Nutzung dieser Instrumente erfordert v.a. im akademischen Bereich ein hohes Maß an Verantwortung, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Transparenz und wissenschaftliche  Integrität. Zu fragen ist somit, wann der Einsatz von generativer Kl in der Hochschullehre sinnvoll und verantwortbar ist? Und zwar nicht nur für die Studierenden sondern auch für das wissenschaftliche Personal. Nach der Entscheidungs-Matrix des UNESCO International Institute for Higher Education sollten sich die Anwender:innen zunächst die folgenden Fragen beantworten: 

1. Ist es wichtig, dass der Inhalt korrekt ist?
2. Verfüge ich über die notwendige fachliche Expertise, um die inhaltliche Richtigkeit der Kl-Ergebnisse beurteilen zu können?
3. Bin ich bereit, die Verantwortung für eventuelle Fehler zu übernehmen?
4. Gibt es rechtliche oder ethische Gründe (Datenschutz, Urheberrecht), die gegen eine Nutzung von Kl sprechen? 

Daraus lassen sich nach dem Leitfaden drei unterschiedliche Nutzungsbereiche ableiten:

Nutzungsbereich 1: 

„Unkritisch einsetzbar" ist generative Kl z.B. zur Unterstützung kreativer Arbeiten und zur Ideengenerierung. Also wenn initiale Entwürfe erstellt und diese anschließend manuell weiterentwickelt werden, wie z.B: 

• Brainstorming und Ideenentwicklung für Projekte oder Präsentationen
• Unterstützung bei der Entwicklung neuer Konzepte oder Stärkung bestehender Ideen
• Erstellung von Templates für Quizfragen/Lehrmaterialien, die weiterbearbeitet werden   Initiale Übersetzungen von Lehrtexten oder Kommunikationsmaterialien in verschiedene Sprachen; Korrektur von Rechtschreibung und Grammatik

Nutzungsbereich 2: 

„Unter Vorbehalt möglich" ist die Nutzung, wenn die Nutzenden aufgrund ihrer Expertise in der Lage sind, die Ergebnisse prüfen sowie diese auch verantworten zu können. Um die Ergebnisse verantworten zu können, ist insbesondere auszuschließen, dass sie gegen persönlichkeitsrechtliche, datenschutzrechtliche, lizenz- und urheberrechtliche oder strafrechtliche Bestimmungen verstoßen. Hierbei gilt es stets zu beachten, dass bereits die Bereitstellung von Daten (z. B. durch das Hochladen in ein Kl-System) auf Servern, die nicht hinreichend datenschutz- oder urheberrechtlich abgesichert sind, eine Verletzung geltender rechtlicher Vorgaben darstellen kann (vgl. Einhaltung des Datenschutzes und Einhaltung von Urheberrecht). Typische Anwendungsbeispiele sind:

 Zusammenfassen von Artikeln für einen ersten inhaltlichen bzw. strukturellen Überblick

• Analyse von Texten oder Daten, z. B., um Muster oder Zusammenhänge zu erkennen   Vorschläge für Formulierungen,
• Feedback zu Stil und Struktur für eine bessere Lesbarkeit
• Individualisierung von Materialien für spezifische Lernbedürfnisse
• Feedback zu oder Vereinfachung von Programmier- und statistischem Auswertungscode

Nutzungsbereich 3: 

„Nicht geeignet" ist die Nutzung von generativer Kl in Bereichen, in denen die Ergebnisse nicht eigenständig auf Richtigkeit und Angemessenheit geprüft werden oder wenn die Verletzung (datenschutz- bzw. urheber-)rechtlicher oder ethischer Anforderungen nicht ausgeschlossen werden kann. Da die generative KI kein normatives Urteilsvermögen besitzt — kann sie moralische, rechtliche oder institutionelle Vorgaben nicht eigenständig berücksichtigen. Zudem fehlt es aufgrund des Black-Box-Charakters aktuell verfügbarerer Kl-Lösungen an Transparenz bzw. Nachvollziehbarkeit bei der Herleitung der Ergebnisse. Dadurch können verzerrte oder diskriminierende Ergebnisse entstehen und unerkannt bleiben, die in Entscheidungen einfließen, z.B. durch die Reproduktion bestehender Vorurteile in Trainingsdaten oder die Benachteiligung bestimmter Gruppen. In diesem Fall können Nutzende weder die Richtigkeit und Angemessenheit der Ergebnisse prüfen, noch die Verantwortung übernehmen. Typische Anwendungsbeispiele, in denen deshalb auf den Einsatz von generativer Kl verzichtet werden muss, sind z. B.:

• Automatisierte Kl-basierte Bewertungen von Prüfungsleistungen ohne menschliche Überprüfung (z. B. automatische Benotung von Seminar- oder Abschlussarbeiten)
• Verarbeitung personenbezogener, vertraulicher oder urheberrechtlich geschützter Daten (z.B. Nutzung von generativer Kl zur Analyse nicht freigegebener, urheberrechtlich geschützter Lehrmaterialien)
• Automatisierte Entscheidungen in Auswahlprozessen (z.B. Bewerbungen, Stipendien)

Wird der Einsatz von Kl durch ein Mitglied der Universität Regensburg im Kontext eines der beiden Nutzungsbereiche NBI oder NB2 als unkritisch und sinnvoll eingeschätzt, sind für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bestimmte Grundsätze und Richtlinien formuliert worden: https://www.uni-regensburg.de/universitaet/digitalisierung/leitfaden-zur-nutzung-von-ki/allgemeine-nutzungsrichtlinien-und-hinweise-fuer-den-einsatz-von-generativer-ki-an-der-universitaet-regensburg/verantwortungsvoller-einsatz-von-ki (externer Link, öffnet neues Fenster). Diese sind unbedingt zu beachten. Die Verwendung von KI mit Blick auf den 3. Nutzungsbereich ist an der Universität Regensburg ausgeschlossen.