Warum Prüfungsordnungen angepasst werden müssen
Die meisten Prüfungsordnungen Schweizer Hochschulen stammen aus einer Zeit, in der «Hilfsmittel» handschriftliche Notizen oder allenfalls ein Taschenrechner bedeuteten. Die zentrale Formulierung — «Der Einsatz unzulässiger Hilfsmittel wird als Täuschungsversuch behandelt» — funktioniert für Klausuren. Für Seminararbeiten, die am eigenen Laptop entstehen, wird sie unscharf. Und für generative KI, die mit jedem Handy in jedem Zugabteil zugänglich ist, reicht sie nicht mehr.
Dieser Artikel zeigt, wie Schweizer Hochschulen ihre Reglemente anpassen: welche neuen Kategorien sie einführen, welche Formulierungen sich bewährt haben und welche Fragen noch offen sind.
Die vier Typen der Anpassung
In der Praxis beobachten wir vier unterschiedliche Strategien, mit denen Hochschulen ihre Reglemente an die KI-Realität anpassen:
- Ergänzung: Bestehende Prüfungsordnungen werden um einen KI-Artikel ergänzt, ohne die Grundstruktur zu verändern.
- Umformulierung: Der Begriff «Hilfsmittel» wird umfassender gefasst, sodass generative KI explizit eingeschlossen ist.
- Neue Kategorie: KI wird als eigenständige Kategorie neben Plagiat und Täuschung etabliert, mit eigenen Regeln und Sanktionen.
- Vollständige Neufassung: Die Prüfungsordnung wird grundsätzlich überarbeitet mit KI als leitendem Thema.
Für die meisten Schweizer Institutionen ist eine Kombination aus Typ 1 und Typ 2 praktikabel — eine vollständige Neufassung ist aufwendig und politisch schwer durchsetzbar, während eine reine Ergänzung oft nicht weit genug geht.
Fallbeispiel ETH Zürich: Die Disziplinarverordnung
Die ETH Zürich hat ihre Disziplinarverordnung punktuell angepasst. Die zentrale Formulierung zum Täuschungsversuch wurde so erweitert, dass sie «die Verwendung generativer künstlicher Intelligenz oder vergleichbarer Werkzeuge zur Erstellung oder wesentlichen Überarbeitung von Texten, soweit dies nicht explizit erlaubt wurde» ausdrücklich einschliesst.
Diese Formulierung hat mehrere Vorteile:
- Sie benennt das Thema eindeutig, ohne einzelne Produktnamen zu nennen (und damit veraltet zu sein).
- Sie stellt die Erlaubnisfrage ins Zentrum: Entscheidend ist, ob die Nutzung im konkreten Kontext erlaubt war — nicht, ob sie «an sich» erlaubt ist.
- Sie lässt Raum für Flexibilität auf Lehrveranstaltungsebene. Dozierende können im jeweiligen Modul regeln, was erlaubt ist und was nicht.
Fallbeispiel EPFL: Der dezentrale Ansatz
Die EPFL hat ihre zentrale Prüfungsordnung kaum geändert. Stattdessen wurden die Lehrveranstaltungs-Deskriptoren («course descriptions») erweitert: Jeder Kursverantwortliche muss zu Beginn der Lehrveranstaltung explizit deklarieren, welche KI-Nutzung erlaubt ist und welche nicht. Diese Angaben werden Teil des verbindlichen Lehrvertrags.
Der Vorteil dieses Ansatzes: Maximale Flexibilität und Kontextsensitivität. Programmierkurse können KI freigeben, während parallel dazu eine Klausur ohne Hilfsmittel stattfindet.
Der Nachteil: Die Verantwortung wird auf die einzelnen Dozierenden verlagert. Ohne klare Vorlagen und Schulung entsteht ein Flickenteppich unterschiedlicher Regelungen.
Fallbeispiel Universität Zürich: Die taxonomische Lösung
Die UZH hat den umfassendsten Ansatz gewählt. Ihre Richtlinie unterscheidet fünf Stufen zulässiger KI-Nutzung (von «kein Einsatz erlaubt» bis «freie Nutzung») und verlangt, dass jede Lehrveranstaltung eine Stufe zuordnet. Die Prüfungsordnung nimmt darauf Bezug und definiert Verstösse gegen diese Stufen als Täuschungsversuche.
Diese Lösung kombiniert zentrale Steuerung mit dezentraler Anwendung. Sie ist dort besonders erfolgreich, wo Fakultäten den Willen haben, sich mit der Materie auseinanderzusetzen. Wo dieser Wille fehlt, verkommt das System zu einem formalen Ankreuzen ohne pädagogische Tiefe.
Die rechtlichen Knackpunkte
Unabhängig vom gewählten Ansatz stossen alle Reglements-Anpassungen auf dieselben rechtlichen Knackpunkte:
Beweisbarkeit
Eine Täuschung muss bewiesen werden, nicht nur vermutet. Prüfungsordnungen, die KI-Nutzung verbieten, sind nur so wirksam wie die Fähigkeit der Institution, eine solche Nutzung zu belegen. Reine Detektor-Ergebnisse reichen in Disziplinarverfahren oft nicht aus — die Verordnung muss klären, welche Beweismittel als ausreichend gelten.
Bewährt hat sich die Formulierung: «Der Nachweis eines Täuschungsversuchs kann durch technische Prüfung, mündliche Verteidigung, Analyse des Arbeitsprozesses oder eine Kombination dieser Mittel erfolgen. Keines dieser Mittel allein ist zwingend.»
Rückwirkungsverbot
Prüfungsordnungen gelten grundsätzlich nicht rückwirkend. Eine Verschärfung der Regeln kann nicht auf Arbeiten angewendet werden, die vor der Änderung eingereicht wurden. Das ist trivial — wird aber in der Hektik der KI-Debatte gelegentlich übersehen.
Verhältnismässigkeit der Sanktionen
Sanktionen müssen verhältnismässig sein. Wer einen Aufsatz komplett mit ChatGPT verfasst, handelt anders als jemand, der einen Absatz hat glätten lassen. Eine Prüfungsordnung, die beide Fälle mit Exmatrikulation sanktioniert, ist rechtlich angreifbar. Bewährt haben sich gestufte Sanktionsmodelle, die je nach Schwere des Verstosses unterschiedliche Konsequenzen vorsehen.
Rechtliches Gehör
Jede sanktionierte Person hat Anspruch auf rechtliches Gehör. Das bedeutet konkret: Vor jeder formellen Massnahme muss sie Gelegenheit erhalten, sich zum Vorwurf zu äussern — mündlich oder schriftlich. Prüfungsordnungen müssen dieses Recht explizit verankern und den Ablauf regeln.
Praktische Formulierungsbausteine für Schweizer Hochschulen
Die folgenden Textbausteine sind erprobt und lassen sich in bestehende Reglemente integrieren.
Baustein 1: Erweiterte Täuschungsdefinition
Als Täuschungsversuch gilt insbesondere:
a) das Einreichen fremder Arbeiten oder fremder Teile als eigene (Plagiat);
b) die Verwendung nicht erlaubter Hilfsmittel in Prüfungen;
c) die Verwendung generativer künstlicher Intelligenz oder vergleichbarer automatisierter Systeme zur ganzen oder teilweisen Erstellung schriftlicher Arbeiten, soweit dies im jeweiligen Kontext nicht ausdrücklich erlaubt wurde;
d) falsche Angaben über den eigenen Arbeitsprozess, insbesondere über den Einsatz von Hilfsmitteln und Werkzeugen.
Baustein 2: Deklarationspflicht
Studierende reichen mit jeder schriftlichen Arbeit eine Erklärung ein, in der sie den Einsatz generativer künstlicher Intelligenz offenlegen. Die Erklärung ist Teil der eingereichten Arbeit. Wissentlich falsche Angaben gelten als Täuschungsversuch im Sinne dieser Ordnung.
Baustein 3: Prüfmittel
Die Hochschule behält sich vor, schriftliche Arbeiten mit datenschutzkonformen technischen Mitteln auf die Verwendung generativer künstlicher Intelligenz zu überprüfen. Das Ergebnis einer solchen Prüfung allein begründet keinen Täuschungsvorwurf, sondern ist Teil einer umfassenden Würdigung, die insbesondere auch das Gespräch mit der Autorin oder dem Autor, die Analyse des Arbeitsprozesses und stilistische Vergleiche mit früheren Arbeiten einbezieht.
Baustein 4: Gestufte Sanktionen
Bei Verstössen gegen die Regeln zum KI-Einsatz sind folgende Sanktionen möglich:
a) Bei geringfügigem Verstoss: Verweis und Auflage zur Überarbeitung der Arbeit.
b) Bei substantiellem Verstoss: Bewertung der Arbeit als ungenügend oder Notenabzug.
c) Bei schwerem oder wiederholtem Verstoss: Nichtbestehen der Prüfungsleistung, in besonders schweren Fällen Ausschluss von der Lehrveranstaltung oder vom Studiengang nach vorgängiger Anhörung.
Die Sanktion richtet sich nach Art, Umfang und Kontext des Verstosses.
Baustein 5: Verfahrensgarantien
Vor jeder Sanktion nach dieser Ordnung erhält die betroffene Person Gelegenheit zur schriftlichen oder mündlichen Stellungnahme. Sie wird über die Verdachtsmomente informiert und hat Anspruch auf Einsicht in die herangezogenen Beweismittel. Gegen Sanktionen ab Stufe b ist ein Rechtsmittel an die Prüfungskommission zulässig.
Offene Fragen, die Hochschulen bisher nicht gelöst haben
Trotz aller Fortschritte bleiben einige Fragen bisher weitgehend unbeantwortet:
Wie mit KI-unterstützter Recherche umgehen?
Perplexity, Google NotebookLM und ähnliche Tools recherchieren mit KI, zitieren aber echte Quellen. Ist das Recherche oder KI-Nutzung? Die meisten Prüfungsordnungen differenzieren hier nicht klar — und erzeugen damit Unsicherheit.
Wie mit Muttersprachen-Effekten umgehen?
KI-Detektoren haben höhere Falsch-Positiv-Raten bei Studierenden, deren Erstsprache nicht Deutsch ist. Eine faire Prüfungsordnung muss diesen Effekt berücksichtigen — aber wie genau, ist offen.
Wie mit Peer-Tools wie DeepL Write oder Grammarly umgehen?
Diese Tools nutzen KI für Korrekturvorschläge — sind aber in vielen akademischen Kontexten selbstverständlich. Die Abgrenzung zu «echter» generativer KI ist in der Praxis schwer zu ziehen.
Wie mit Mitbestimmung der Studierenden umgehen?
In der Schweiz gibt es eine starke Tradition der studentischen Mitsprache in Hochschulgremien. Änderungen der Prüfungsordnung sind oft zustimmungspflichtig. Das verlangsamt Prozesse, erhöht aber die Akzeptanz.
Was Gymnasien und Fachhochschulen aus den Universitäten lernen können
Die Universitäten haben in den letzten drei Jahren viel experimentiert. Für Gymnasien und Fachhochschulen, die ihre Reglemente jetzt anpassen, lassen sich daraus Lehren ziehen:
- Flexibel formulieren: Keine Produktnamen, keine starren Schwellenwerte. Die Reglemente müssen mit neuen Tools kompatibel bleiben.
- Stufen statt Schwarz-Weiss: Gestufte Erlaubnis- und Sanktionsmodelle sind fairer und rechtlich robuster als Ja/Nein-Regeln.
- Verfahrenssicherheit: Rechtliches Gehör, Beweislast, Rechtsmittel müssen explizit geregelt sein.
- Zentrale Tool-Wahl: Die Prüfungsordnung verweist idealerweise auf einen zentral ausgewählten, datenschutzkonformen Detektor — das vermeidet Wildwuchs.
- Weiterbildung einplanen: Eine neue Ordnung ohne Schulung der Lehrenden bleibt Papier. Zeit und Ressourcen für Weiterbildung gehören in den Umsetzungsplan.
Der zeitliche Rahmen: Wann sollte angepasst werden?
Die kurze Antwort: jetzt, falls noch nicht geschehen. Die längere Antwort berücksichtigt drei Faktoren:
- Rechtssicherheit: Ohne aktualisierte Prüfungsordnung sind Sanktionen anfällig für rechtliche Anfechtung.
- Pädagogische Kohärenz: Lehrende brauchen einen Rahmen, in dem sie ihre individuellen Entscheidungen treffen können.
- Institutionelle Glaubwürdigkeit: Studierende nehmen eine Institution ernster, die die Entwicklung aktiv gestaltet, als eine, die reagiert.
Der typische Zeithorizont für eine Anpassung beträgt drei bis sechs Monate: einen Monat für einen ersten Entwurf, zwei Monate für Vernehmlassung und Rückmeldungen, einen Monat für Finalisierung und Beschluss, ein bis zwei Monate für die Kommunikation an Lehrende und Lernende vor dem Inkrafttreten.
Fazit: Reglemente als Werkzeug, nicht als Hindernis
Eine gut gemachte Prüfungsordnung ist kein bürokratisches Hindernis, sondern ein Werkzeug. Sie schafft den Rahmen, in dem Lehrende und Lernende ihre Rollen klar kennen, in dem Konflikte fair verhandelt werden können und in dem Sanktionen — wenn sie nötig werden — rechtlich belastbar sind.
Schweizer Hochschulen haben in den letzten Jahren wertvolle Erfahrung gesammelt. Wer jetzt seine Ordnung anpasst, kann auf diesen Erfahrungen aufbauen und muss die schmerzhaftesten Lernkurven nicht selbst durchlaufen. Das ist die beste Nachricht für alle Institutionen, die noch vor der Anpassung stehen.
Quellen
- ETH Zürich, Disziplinarverordnung für Studierende, aktualisierte Fassung 2024.
- EPFL, Lehrveranstaltungs-Richtlinien zur KI-Nutzung, 2024.
- Universität Zürich, Ordnung zur akademischen Integrität, 2024.
- swissuniversities, Empfehlungen zu Prüfungsordnungen im KI-Zeitalter, 2024.
- Bundesgesetz über die Eidgenössischen Technischen Hochschulen (ETH-Gesetz), SR 414.110.
- Kantonale Hochschulgesetze (ZH, BE, VD, GE als Referenzkantone).