Als ich mich auf das Interview mit Prof. Rothe vorbereite, neigt sich mein Semester dem Ende zu. Die Vorlesungen sind vorbei, ich habe noch ein paar kleinere Abgaben vor mir und so langsam mache ich mir Gedanken, worüber ich meine Masterarbeit schreiben möchte. Aber irgendwie war dieses Semester anders als die zahllosen davor. Noch nie saß ich so oft in einer Vorlesung, an einer Präsentation oder zu Hause vor dem Laptop und habe voller Verwunderung den KI-Slop betrachtet, den ich, meine Kommilitonen:innen oder auch der:die ein oder andere Dozent:in fabrizierten. Dann frage ich mich: Warum fällt es uns so leicht, unseren Frontallappen und auch das schlechte Gewissen auszuknipsen und mentale Prozesse an LLMs (Large Language Models) wie ChatGPT oder Fable auszulagern? Und: Wie kann ich und können wir dieser Versuchung widerstehen? Genau über diese Frage habe ich mit Professor Hannes Rothe, Professor für Sustainability and Innovation in Digital Ecosystems gesprochen.
Wir kennen es alle: Diese eine Abgabe, die näher rückt, den Text, den man noch überarbeiten wollte, das Paper, die Statistik, die man noch verstehen muss. Dann ist die Versuchung einfach riesig, das Hirn auszuschalten und die Aufgabe der KI zu überlassen.Aber wir sind nunmal an einer Universität, deren erklärtes Ziel es sein sollte, uns etwas beizubringen. Und Studien1 zeigen: KI-Nutzung sorgt für bessere und schnellere Abgaben, wo Prüfungen aber unter Aufsicht stattfinden, werden die Ergebnisse tendenziell schlechter.
Unter Generalverdacht
Hier sieht Prof. Rothe das grundlegende Problem: „Wir vertrauen schriftlichen Leistungen nicht mehr, weil jetzt immer die Grundvermutung im Raum steht, dass KI verwendet wurde, um schriftliche Leistungen zu verbessern.“ Und selbst wenn die schriftliche Leistung durch eine Präsentation abgelöst wurde, fragt man sich, ob die Folien, oder das, was der:die Studierende da gerade vorträgt, auch KI-generiert ist. „Da stellt sich die Frage: Wessen Leistung bewerte ich hier eigentlich gerade – die des LLMs oder die der Studierenden?“
[Foto: Bettina Engel-Albustin]
Daraus folgt ein ganz grundlegendes Misstrauen, das den Keil zwischen Dozierenden und Studierenden tiefer werden lässt: Es muss davon ausgegangen werden, dass Studierende für schriftliche, aber auch mündliche Prüfungsleistungen immer KI benutzen. Sorgt dieser Generalverdacht dafür, dass Studierende bestraft werden, die sich gegen die Nutzung von KI entscheiden, oder schlichtweg nicht in der Lage sind, 20 Dollar pro Monat für das Claude-Abo zu bezahlen?
Um dem zu begegnen, helfe vor allem Transparenz, erklärt mir Rothe. Wer an seinem Lehrstuhl KI für schriftliche Arbeiten nutze, werde dazu aufgefordert, die Prompts und Outputs mit abzugeben. So könne sichergestellt werden, ob eine eigene Denkleistung stattgefunden hat. Und wer KI gar nicht nutzt, könnte dann auch anders bewertet werden: „Okay, sie hat gar keine KI benutzt, dann ist es auch nicht so schlimm, wenn ein, zwei Grammatikfehler dazwischen sind.“
Aber Rothe sagt eben auch, „dass in den Pool gepinkelt wurde“, dass KI eben jetzt allgegenwärtig ist, und wir nun einmal damit umgehen müssen. „Wenn jetzt alle deutlich bessere Bachelor- und Masterarbeiten schreiben, als noch vor ein paar Jahren, hat das auch einen Effekt auf die Erwartungshaltung gegenüber denen, die sagen, sie machen das komplett manuell.“
Vermehrt Klausuren schreiben zu lassen, könnte zwar Abhilfe schaffen, aber Abschlussarbeiten sind immer noch ein wichtiger Teil des Studiums. Rothe stellt klar: „Es ist wichtig, dass Studierende verstehen, dass wir Professor:innen das auch nicht wissen. Wir probieren aus, wir versuchen herauszufinden, was der beste Weg ist, um sicherzustellen: Wenn ihr einen Bachelor oder Master bekommt, dann bedeutet dieser Abschluss auch etwas.“
Dead Classroom Theory
Wo Anforderungen an die Hausarbeit und die Hausarbeit selber mit KI geschrieben und dann vielleicht auch noch bewertet werden, entwertet sich das Studium und dann auch der Abschluss. Das Ganze hat auch schon einen Namen: Dead Classroom Theory.2 Angelehnt an die Dead Internet Theory, die postuliert, dass ein Großteil der Kommunikation im Internet zwischen Bots stattfindet, läuft die Lehre Gefahr, einfach nur Austausch zwischen KI-Modellen zu werden.
Und das erschwert nicht nur den Erwerb von Wissen und Kompetenz, sondern entwertet auch unsere Abschlüsse. „Das darf nicht passieren“, findet Prof. Rothe. „Unsere Abschlüsse sind in unserer Zivilisation eines der maßgeblichen Signale für Kompetenz. Und wenn Abschlüsse nichts mehr wert sind, wäre auch die Universität nichts mehr wert.“
Was also tun?
Rothe glaubt aber nicht, dass es so weit kommen wird. Er ist Optimist und glaubt, das Problem sei zu lösen. „Dafür diskutieren wir zu intensiv und dankenswerterweise auch schnell darüber, welche Guidelines wir einrichten.“Dazu gehöre auch, Prüfungsformate zu mischen: Kolloquien für Abschlussarbeiten, Präsentationen, mündliche Prüfungen. Es müsse rauskommen, dass die Prüflinge den Stoff verinnerlicht haben, kritisch reflektieren können und eben nicht nur den Prompt wiederkäuen.
Der Ausweg beginnt bei der Lehre selbst. KI dürfe hier nicht als abgekapseltes Thema in einen Extra-Kurs verbannt werden. Stattdessen müsse sich jede Disziplin fragen, wie sie KI in die eigene Lehre einbindet, von Life Science bis zur Germanistik. „Ich kann mir nicht vorstellen, dass ein Lektor da draußen nicht auch intensiv KI verwendet. Alles andere ist nicht realistisch.“ Den meisten Professor:innen sei dies auch bewusst, so Rothe: „Das Thema ist sehr virulent. Spätestens bei der Frage der Abschlussarbeiten und Prüfungsleistungen müssen wir uns alle damit auseinandersetzen. Mir wäre lieb, wenn man sich noch etwas mehr damit beschäftigen würde: Wie nutze ich das in der Lehre selbst? Wie ermächtige ich meine Studierenden, Dinge zu reflektieren? Meinetwegen auch zusammen mit Claude oder ChatGPT.“
Veränderungen in Lehre und Prüfungsformaten sind nur eine Seite der Medaille. Studierende müssen auch kritisch reflektieren, wie das Verwenden von KI ihnen selbst und ihrem Abschluss schadet und wie sie der Versuchung widerstehen können. Rothe nennt dafür gute Argumente, fragt sich aber auch, ob diese im entscheidenden Moment Wirkung zeigen: „Es muss wirklich klar sein: Je häufiger wir, das gilt für mich auch, KI verwenden, desto mehr delegitimieren wir uns. Die einzige Cutting Edge, die wir haben ist, dass wir nachher diesen Abschluss besitzen und dann von anderen als Expertinnen und Experten wahrgenommen werden. Je mehr wir an diesem Ast sägen, desto mehr schaden wir uns selbst. Das ist leider etwas abstrakt in dem Moment der Entscheidung, deswegen müssen wir uns sehr bewusst sein, wo wir sägen wollen und wo nicht.“
Darüber hinaus hilft auch persönliche Erfahrung: „Ich habe mittlerweile, gerade weil ich KI sehr intensiv benutze, eine Grundskepsis entwickelt”. Wer ein paar Mal erlebt hat, wie viel Aufwand es ist, einen KI-generierten Text von KI-Slop zu befreien, merkt irgendwann, dass es viel mehr Aufwand ist, sich mit der KI herumschlagen, die Ergebnisse zu überarbeiten, Verweise durchzugehen, und kommt zu dem Schluss: „Gut, dann kann ich es auch gleich selbst machen.“
Dass KI-Nutzung nicht immer die gewünschten Effizienzgewinne bringt, mag der:die ein oder andere schon am eigenen Leib erfahren haben. Zu oft saß ich selbst schon vor der zwanzigsten ChatGPT-Iterationsschleife und stellte entnervt fest, dass ich die Aufgabe selbst wahrscheinlich doppelt so schnell erledigt bekommen hätte. Vielleicht ist es dann auch die Erfahrung, die man braucht, um zu sagen: „Ich kann versuchen zu widerstehen, weil ich dieses Risiko erkennen kann”. Diese Erfahrung zu machen, könnte auch Teil eines Lehrangebotes sein, wo Studierende gezielt Seminararbeiten mit KI erstellen und dann gemeinsam den Output kritisch reflektieren.
All Quiet on the Frontal Lobe
Ein wirkliches Argument, das uns im entscheidenden Moment davon abhält, unser Hirn auszuschalten und den Easy KI-Weg zu gehen, gebe es aber noch nicht, räumt Rothe ein. Er beobachte aber gerade einen Trend, auch in der Studierendenschaft: „Wir sind mittlerweile extrem gut darin zu erkennen, was KI-Slop ist, und die meisten Leute reagieren sehr negativ darauf – bei Bildern, bei Musik. Ein krasser Trend aktuell: Spotify ist voll von KI-Slop-Musik. Sobald jemand mitbekommt, dass die Musik KI-produziert ist, sagen die allermeisten: ,Die Scheiße, will ich nicht, ich will echte Musik’. Wir unterscheiden knallhart. Wir entwickeln zunehmend eine Abneigung gegenüber KI-generierten Inhalten und ich glaube, das könnte ein Signal sein.“ Vielleicht hat er recht. Wenn ich eine offensichtlich KI-generierte Mail lese, verliere ich sofort das Interesse. Wer Recruiter-Messages auf LinkedIn bekommt, weiß ganz genau, wovon ich rede. Es ist dieses „Uncanny-Valley”-Gefühl, dass irgendwas nicht stimmt. Und die KI-Nutzung macht uns sauer, weil man das Gefühl bekommt, dass sich jemand eben nicht die Zeit nimmt, die Nachricht, den Song, den Flyer oder eben die Hausarbeit selber zu schreiben. Und wenn schon ein Meme negativ auffällt, sobald es als KI-generiert geflaggt ist, wie viel mehr muss das dann für eine Hausarbeit gelten, die etwas über die eigene Kompetenz aussagen soll?
„Die Universität ist ein Ort zum Denken, zum Austausch mit anderen, zum Entwickeln von Ideen“, führt Rothe aus. „Es muss auch weiterhin Kurse geben, in denen man sich bewusst dagegen entscheidet, KI zu verwenden, einfach um das Denken zu fördern.“ Trotzdem ist die Büchse der Pandora geöffnet und Claude sitzt mit in der Vorlesung. Aber das mit dem Dead Classroom passiert nicht einfach so. Es ist eine bewusste Entscheidung der Versuchung nachzugeben, das Hirn ausknipsen und einfach zu akzeptieren, dass das Denken jetzt eben von Claude & Co. gemacht wird. Der Versuchung zu widerstehen, den Weg des geringsten Widerstands zu nehmen, kostet Kraft, aber es lohnt sich. Die Lehre der Universitäten muss sich verändern, Studierende müssen sich aber auch ihrer eigenen Verantwortung bewusst sein.
- Strömberg, D., Lei, V., & Wu, Y. (2026). The generative AI learning penalty: Evidence from Chinese secondary education.
Shen, J. H., & Tamkin, A. (2026). How AI impacts skill formation. arXiv preprint arXiv:2601.20245. ↩︎ - Duffy, J. D. (2025). On dead classrooms. Phi Delta Kappan, 107(3-4), 42-45. ↩︎
