Prüfungen im KI-Zeitalter: Hochschulen müssen das Design verändern

Der am 11. November 2026 veröffentlichte Bericht des Office for Students (OfS) und Advance HE untersucht, wie Hochschulen auf generative KI reagieren. Im Zentrum steht ein grundlegendes Problem: Eine gute Abgabe belegt nicht mehr zuverlässig, dass Studierende das geprüfte Wissen und Können selbst besitzen, wenn KI die Aufgabe weitgehend übernehmen kann. Zusätzliche Regeln und nachträgliche Kontrollen allein lösen dieses Designproblem nicht. [1][2]

Wie das Assessment neu gestaltet werden sollte

1. Von den Lernzielen ausgehen. Hochschulen müssen festlegen, welche Fähigkeiten Studierende selbst beherrschen sollen und wo der kompetente Umgang mit KI zum Lernziel gehört. Eine Prüfung ist nicht schon deshalb geeignet, weil sie gegen KI abgeschirmt ist: Sie muss die beabsichtigten Kompetenzen tatsächlich erfassen.
2. Eigenständige Leistung gezielt absichern. Der Bericht empfiehlt für geeignete Lernziele kontrollierte Prüfungsbedingungen, etwa Präsenzprüfungen, mündliche Prüfungen, beobachtete praktische Aufgaben oder kurze Gespräche über eingereichte Arbeiten. Damit sind mehr Formate gemeint als klassische Klausuren.
3. Offene Prüfungen unter realistischen KI-Bedingungen entwickeln. Wenn KI verfügbar ist, muss die Aufgabe auch dann noch die angestrebte Kompetenz messen. Beispiele sind das kritische Prüfen einer KI-Antwort oder das begründete Überarbeiten eines generierten Entwurfs. Lässt sich eine Aufgabe ohne die geprüfte Kompetenz erfolgreich durch KI erledigen, soll sie ersetzt werden. Solche Formate müssen wegen der raschen Modellentwicklung regelmäßig getestet werden.
4. Den Entstehungsprozess sichtbar machen. Der Bericht beschreibt Zwischenstände und mehrere überprüfte Arbeitsschritte als Ansätze: Bewertet wird neben dem Endprodukt, wie Studierende recherchieren, zusammenfassen und ihre Ergebnisse entwickeln. Auch diese Schritte müssen einen belastbaren Kompetenznachweis ermöglichen.
5. Fairness und Verständlichkeit mitgestalten. Erlaubte KI-Nutzung muss klar kommuniziert werden. Barrierefreiheit, notwendiger Nachteilsausgleich, unterschiedliche Zugänge zu KI und mögliche Alternativen für Studierende, die KI nicht nutzen möchten, gehören zur Planung. Verdacht allein rechtfertigt keine schlechtere Note; KI-Detektoren dürfen faire Verfahren nicht ersetzen. [2]

Beispiel Bath: Zwei Wege statt einer schwer kontrollierbaren Grauzone

Die Universität Bath wechselte laut Bericht im September 2026 von einer Ampelregelung zu einem ursprünglich in Sydney entwickelten Zwei-Wege-Modell: In der geschlossenen Variante verhindern die Prüfungsbedingungen den KI-Zugriff. In der offenen Variante ist KI erlaubt und wird beim Aufgabendesign vorausgesetzt. Beide Varianten müssen an den Lernzielen ausgerichtet sein. Das ist ein Praxisbeispiel, keine allgemeine Vorschrift für alle Hochschulen. [2]

Was sich für Studierende und Hochschulen verändert

Studierende nutzen KI unter anderem für Erklärungen, Zusammenfassungen und Übungsfragen. Der Bericht unterscheidet Lernunterstützung vom Auslagern der Denkarbeit, die zum Kompetenzerwerb nötig ist. Für zukünftige Prüfungen bedeutet das: eigenständiges Können nachvollziehbar zeigen und dort, wo KI dazugehört, deren Ergebnisse kritisch beurteilen können. Hochschulen müssen Prüfungs- und Curriculumentwicklung deshalb mit fachbezogener KI-Bildung für Studierende und Lehrende verbinden. [2]

Einordnung der Evidenz: Der qualitative Bericht berücksichtigt 244 Hochschulbeschäftigte sowie 91 Studierende und Studierendenvertretungen aus mindestens 127 Einrichtungen. Die Teilnahme war selbst gewählt; die Ergebnisse sind nicht repräsentativ. Erhebungen und Gespräche fanden von Juni bis September 2026 statt. Die Schlussfolgerungen sind Empfehlungen von OfS und Advance HE und keine neuen regulatorischen Pflichten. [2]