ChatGPT und Take-home Prüfungen: Innovative Ansätze zur verantwortungsvollen Integration generativer KI in der Hochschullehre

Laufzeit: Januar 2025 – Januar 2026
Status: Abgeschlossen
Bildungsstufe: Tertiärstufe
Thema: Artificial Intelligence AI
Keywords: Chatbots, generative KI, Take-Home-Prüfungen, akademische Integrität, verantwortungsvolle KI

Ausgangslage

Das Projekt untersucht, wie generative KI – insbesondere ChatGPT – verantwortungsvoll in Leistungsnachweise an Hochschulen integriert werden kann. Es adressiert die Herausforderung, akademische Integrität zu wahren und gleichzeitig das pädagogische Potenzial KI-gestützter Tools zu nutzen. Ziel ist die Konzeption, Erprobung und Evaluation neuer Formate von Take-Home-Prüfungen, die faire, transparente und lernförderliche Prüfungspraxen ermöglichen. Mittels Literaturrecherche, Entwicklung zweier KI-gestützter Prüfungsformate sowie Pilotversuchen im realen Unterrichtskontext wird analysiert, wie ChatGPT Lernprozesse unterstützen kann, ohne ethische Standards zu gefährden. Die Wirksamkeit und Akzeptanz bei Student*innen und Dozent*innen werden durch qualitative und quantitative Methoden evaluiert. Der Praxistransfer wird durch Workshops und Umsetzungshilfen sichergestellt, die Lehrpersonen bei der Anwendung und Anpassung der neuen Ansätze unterstützen. Langfristig soll das Projekt nachhaltige, KI-informierte Prüfungsformate etablieren und zur digitalen Transformation der Hochschulbildung beitragen. Durch die Verbindung wissenschaftlicher Strenge mit pädagogischer Innovation fördert es den kritischen und reflektierten Umgang mit Chatbots im akademischen Kontext und stärkt die Zusammenarbeit zwischen den BeLEARN-Partnerinstitutionen.

Ziele

Das Projekt «ChatGPT und Take-Home-Prüfungen: Innovative Ansätze zur verantwortungsvollen Integration generativer KI in der Hochschulbildung» zielt darauf ab, neue Prüfungsformate zu entwickeln, die den didaktisch sinnvollen und ethisch verantwortungsvollen Einsatz generativer KI ermöglichen. Dabei soll die Integrität und Fairness von Take-Home-Prüfungen gesichert werden, während Lehrpersonen praktische Werkzeuge und Leitlinien zur Gestaltung KI-gestützter Prüfungen erhalten. Langfristig trägt das Projekt zur Qualitätssteigerung und Nachhaltigkeit digitaler Prüfungspraxis an Hochschulen bei.

Methode

Das Projekt folgt einem mehrphasigen Forschungsdesign, das Literaturrecherche, Entwicklung, Pilotierung und Evaluation kombiniert. Auf Basis bestehender Studien werden zwei innovative Prüfungsformate mit ChatGPT entwickelt und in realen Hochschulveranstaltungen getestet. Ihre Umsetzbarkeit, Wirksamkeit und ihr Einfluss auf das Lernen werden mit qualitativen und quantitativen Methoden untersucht. Parallel dazu werden praxisnahe Workshops angeboten, in denen Dozent*innen in der Anwendung und Anpassung der Formate geschult werden. Ein iterativer Ansatz stellt sicher, dass die Ergebnisse kontinuierlich weiterentwickelt und praxisrelevant bleiben.

Ergebnisse

Basierend auf einem gezielten Literaturreview haben wir einen übergreifenden Ansatz für den verantwortungsvollen Einsatz von generativer KI in Take-Home-Prüfungen erarbeitet. Daraus resultierten zwei zentrale Ergebnisse: (1) die Entwicklung eines ILIAS-Selbstlernkurses zum wissenschaftlichen Schreiben mit generativer KI (z.B. Prompting, Strukturierung, Qualitätssicherung), der eine kontinuierliche Dokumentation der Art und des Ausmasses des KI-Einsatzes sowie ein persönliches Prompt-Portfolio als Teil der bewerteten Arbeit integriert; und (2) die Konzeption und Pilotierung eines «KI für Studierende»-Tags als niederschwelliges Format zum Aufbau grundlegender Kompetenzen. Der Selbstlernkurs wurde in zwei verschiedene Module (Master/Bachelor; unterschiedliche Formate) integriert, pilotiert und mittels Prä-Post-Selbsteinschätzungen sowie mündlichem Feedback evaluiert, was den erwarteten Kompetenzzuwachs zeigte; kleinere technische Probleme wurden identifiziert und behoben. Der «KI für Studierende»-Tag wurde mit rund 120 Teilnehmenden durchgeführt, erhielt positives Feedback und wird weitergeführt. Zudem wurde ein Weiterbildungsworkshop für Lehrpersonen konzipiert, dessen erste Durchführung für Q3 2026 geplant ist.

Umgesetzte Translation

Die Projektergebnisse wurden erfolgreich in die Bildungspraxis überführt. Ein ILIAS-basierter Selbstlernkurs zum reflektierten Umgang mit generativer KI im wissenschaftlichen Schreiben wurde in zwei Hochschulveranstaltungen integriert, pilotiert und evaluiert. Ergänzend dazu wurde ein optionaler „KI für Studierende“-Tag mit rund 120 Teilnehmenden pilotiert. Aufbauend auf diesen Pilotierungen wurde ein hochschuldidaktisches Weiterbildungskonzept entwickelt, das Dozierenden ermöglicht, die Materialien in ihrer eigenen Lehre einzusetzen. Zu den Umsetzungspartnern zählen die Universität Bern, die BFH und die FFHS. Die erste Durchführung der Weiterbildung ist für Q3 2026 geplant.

Das Projekt hat eine messbar positive Wirkung auf die Bildungspraxis erzielt. Prä-Post-Evaluationen des Selbstlernkurses und des „KI für Studierende“-Formats zeigten erwartete Zuwächse in den selbsteingeschätzten Kompetenzen der Studierenden (bei vorsichtiger Interpretation aufgrund variierender Rücklaufzahlen). Auch das qualitative Feedback bestätigte die Praxisrelevanz, die klare Struktur und den Nutzen der Materialien. Kleinere technische Mängel im Selbstlernkurs wurden identifiziert und bereits behoben. Die Wirkung wird durch die Weiterführung des Studierendenformats sowie die geplante Weiterbildung für Dozierende ab Q3 2026 weiter gestärkt.

Beteiligte Institutionen