Aus der veränderten Prüfungspraxis leitet sich ab, dass neue Bewertungskriterien für die studentische Eigenleistung entwickelt werden müssen. Diese lassen sich direkt aus den Anforderungen ableiten, die Studierende beim sach- und fachgerechten wissenschaftlichen Arbeiten mit KI bewältigen müssen, um erfolgreich qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erstellen.
Beispiele für Bewertungsdimensionen beim Einsatz von KI-Tools könnten sein:
- Bewertung der KI-Kompetenz durch nachvollziehbare Dokumentation des KI-Einsatzes, z. B. zeigt die Dokumentation der Studierenden, dass gute Prompts verwendet oder adäquate Tools ausgewählt wurden. Ebenso sollte der KI-Output mit anderen wissenschaftlichen Quellen kritisch geprüft und überarbeitet bzw. ergänzt werden.
- Einzigartigkeit der Eigenleistung, z. B. theoretische, empirische oder technische Inhalte, Analysen eigener Daten, Messreihen.
- Einbezug persönlicher Reflexion, z.B. Lernprotokoll oder eigene Stellungnahmen (nach Gimpel et al., 2023).
Außerdem sollte über eine veränderte Gewichtung bei den Prüfungskriterien nachgedacht werden, bspw.:
- Argumentationstiefe, Originalität der Lösungswege oder Reflexionsfähigkeit sollten stärker gewichtet werden.
- Auch der mündlichen Verteidigung von Abschlussarbeiten könnte ein hohes Gewicht gegeben werden, denn in der Verteidigung können Lehrende überprüfen, wie tief Studierende die Inhalte durchdacht haben.
- Sprachliche Aspekte könnten hingegen zukünftig weniger Gewicht erhalten, wenn zunehmend mehr Studierende KI zur Korrektur von Arbeiten nutzen.
Abschließend lässt sich festhalten, dass generative KI die Hochschulen vor die Aufgabe stellt, Lehrinhalte und Prüfungen dynamisch weiterzuentwickeln. Wenn Prüfungsformate gezielt an die veränderten Rahmenbedingungen einer Welt mit KI angepasst werden, kann das nicht nur die Aussagekraft der Ergebnisse steigern, sondern auch die Studierenden besser auf eine digital geprägte Berufswelt vorbereiten. Die Herausforderungen lassen sich meistern, indem transparente Regeln, didaktisch durchdachte Lehr- und Prüfungsformate und eine vertrauensvolle Lernkultur wissenschaftliche Integrität und Zukunftsorientierung miteinander verbinden.