Generative KI wirft in der Hochschullehre weiterhin grundlegende Fragen auf: Wie muss ihre Verwendung bei Leistungsnachweisen deklariert werden? Was gilt als Eigenleistung? Und wie können Dozierende und Studierende darüber ins Gespräch kommen? Bereits vor eineinhalb Jahren hat das Ressort Bildung der ZHAW in einem Blog-Artikel über erste Erfahrungen mit der hochschulweiten Regulierung von KI bei Leistungsnachweisen berichtet. Seit dem 1. September 2026 ist nun die Version 4.0 der Richtlinie «KI bei Leistungsnachweisen» sowie das dazugehörige Merkblatt für Studierende und Weiterbildungsteilnehmende in Kraft. Ergänzt werden die Erlasse durch ein neues Video, das Studierende für Studierende entwickelt haben und das wissenschaftliche Integrität sowie die Verwendung von KI in Arbeiten thematisiert. Regulierung und Video verfolgen dabei dasselbe Ziel: Orientierung zu schaffen, die Verständigung über KI bei Leistungsnachweisen zu fördern und einen offeneren Umgang mit ihrem Einsatz in der Lehre zu unterstützen.
Ein Beitrag von Lisa Messenzehl und Ricardo Fariña
Vom Deklarieren zum Verständigen
Eine zentrale Neuerung der Richtlinie 4.0 ist der stärkere Fokus auf Orientierung und Verständigung. Während bisher tendenziell die Frage im Mittelpunkt stand, wie die Nutzung von KI möglichst genau dokumentiert werden kann, geht es nun stärker darum, welche Formen der KI-Mitwirkung mit den Anforderungen an die Eigenleistung vereinbar sind. Dabei soll ein neues Glossar helfen. Es beschreibt verschiedene Formen der KI-Mitwirkung entlang eines Spektrums von «KI-frei» bis «KI-produziert». Das Glossar ist nicht als Kontrollinstrument gedacht. Vielmehr schafft es eine gemeinsame Sprache, mit der Dozierende und Studierende über den Einsatz von KI sprechen und ihre Erwartungen klären können. Auch bei den Leistungsnachweisen rückt damit eine andere Frage in den Vordergrund: Zeigt ein bestehendes Format noch zuverlässig, welche Kompetenzen Studierende tatsächlich erworben haben? Wenn eine Arbeit zu grossen Teilen mit generativer KI erstellt werden kann, empfiehlt die Richtlinie deshalb ergänzende Elemente wie Reflexionen, Verteidigungen, Zwischenstände oder andere Formen der Lernprozessdokumentation.
Eigenleistung braucht klare Erwartungen
Was bei einem Leistungsnachweis als zulässige KI-Mitwirkung gilt, sollte für Studierende möglichst klar sein. Dozierende spielen dabei eine wichtige Rolle: Sie sollen transparent machen, welche Formen der KI-Mitwirkung akzeptiert werden und welche Eigenleistung sie erwarten. Studierende wiederum sind aufgefordert, bei Unklarheiten nachzufragen und sich über die geltenden Vorgaben und Deklarationsregeln zu informieren. Die Richtlinie versteht die Verständigung über KI-Mitwirkung und Eigenleistung damit als gemeinsame Aufgabe beider Seiten. Hinzu kommt das Prinzip der Subsidiarität: Fachbereiche, Studiengänge oder einzelne Dozierende können bei Bedarf eigene Vorgaben festlegen. Die hochschulweite Richtlinie gibt dafür einen gemeinsamen Rahmen vor, lässt aber Raum für fach- oder aufgabenspezifische Anforderungen.
Damit versteht sich die Richtlinie nicht als abschliessendes Regelwerk. Sie soll vielmehr Orientierung bieten und dabei helfen, Eigenleistung, wissenschaftliche Integrität und den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI immer wieder neu zu verhandeln.
Von Studierenden für Studierende
Richtlinien allein sorgen noch nicht dafür, dass über KI und wissenschaftliche Integrität auch tatsächlich gesprochen wird. Deshalb wurde vom Ressort Bildung in Zusammenarbeit mit dem Institut für Angewandte Medienwissenschaft (IAM) ein Projekt lanciert, das bewusst die Perspektive der Studierenden ins Zentrum stellt. Das Ziel: ein Video von Studierenden für Studierende, das für wissenschaftliche Integrität sensibilisiert und Orientierung bei der Verwendung von KI in Arbeiten bietet. Für die Umsetzung konnten sich Studierendengruppen im Rahmen eines Studijobs mit ihren Ideen bewerben. Den Zuschlag erhielten Patricia Kudrnac, Sophie Ade und Joel Alexander Krol aus dem Studiengang Kommunikation und Medien. Begleitet vom Dozenten Ricardo Fariña entwickelten sie das Video von der ersten Idee bis zum fertigen Film.
Für die drei Studierenden war das Projekt einerseits eine Gelegenheit, praktische Erfahrungen in Kommunikation und Mediengestaltung zu sammeln. Andererseits waren sie selbst besonders nah an der Zielgruppe. Sie wussten aus eigener Erfahrung, wie Studierende mit Fragen rund um KI und wissenschaftliches Arbeiten konfrontiert werden und konnten überlegen, wie sich ein eher sperriges Thema so vermitteln lässt, dass man gerne hinschaut.
Mit einem Augenzwinkern durch den Dschungel
Für ihre Geschichte entschieden sich die Studierenden für eine Bildwelt, die man bei einem Video über wissenschaftliche Integrität zunächst wohl nicht erwarten würde: die Wildnis. Instinkte, Rangordnungen und Verhaltensweisen aus der Tierwelt bilden den roten Faden. Die Erzählweise erinnert dabei an eine Naturdokumentation, allerdings mit einem Augenzwinkern.
«Die Idee für den Tierdoku-Stil bestand schon beim Pitch. Schon beim Vorschlag mussten wir lachen und das war für uns ein gutes Zeichen. Danach ging es vor allem darum, viele Ideen auszuprobieren und wieder zu verwerfen, bis das fertige Skript stand», erzählt Patricia Kudrnac.
Aus dieser ersten Idee entstand eine Mockumentary, die sich spielerisch mit wissenschaftlicher Integrität und dem Umgang mit KI auseinandersetzt. Dabei hatten die Studierenden viel Gestaltungsspielraum und entwickelten eigene Ideen für Bildsprache und Dramaturgie. Gemeinsam mit einem professionellen Schauspieler und einer ZHAW-Dozentin setzten sie ihr Konzept innerhalb weniger Wochen um.
Dass sie selbst zur Zielgruppe gehören, half ihnen bei der Entwicklung des Videos. «Wir konnten schlicht überlegen, welchen Schwierigkeiten im Umgang mit KI in Arbeiten wir begegnen und was wir zum Thema am liebsten anschauen würden. Dass es etwas Lockeres und Witziges sein soll, war dann schnell klar», sagt Sophie Ade. Die Naturdokumentation bot ihnen zudem die Möglichkeit, mit dem Kontrast zwischen typischem Naturdoku-Vokabular und technischen Problemen zu spielen.
Gerade weil wissenschaftliche Integrität schnell mit Regeln und Vorgaben assoziiert wird, war ihnen ein anderer Zugang wichtig. Das Video sollte das Thema ernst nehmen, ohne belehrend zu wirken und Studierende dazu bringen, sich damit auseinanderzusetzen.
«Uns war wichtig, dass das Video unterhaltsam ist. Die Studierenden sollten sich und ihre Probleme wiedererkennen, aber auch darüber lachen können. Der lehrreiche Teil des Videos sollte wirklich nützlich sein», so Patricia Kudrnac.
Joel Alexander Krol ergänzt: «Regeln zu KI und schriftlichen Arbeiten lösen bei Studierenden selten Begeisterung aus. Weil das Thema oft sehr trocken wirkt, wollten wir es bewusst spassig und unterhaltsam verpacken. Die Dschungel-Analogie war für uns der perfekte Hebel, um das Thema nahbar zu machen.»
Hier geht’s zum Video «Wissenschaftliches Arbeiten im KI Dschungel».
Verständigung beginnt mit dem Gespräch
Weder eine Richtlinie noch ein Video können alle Fragen rund um Eigenleistung, wissenschaftliche Integrität und den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI abschliessend beantworten. Sie können aber Orientierung geben und eine gemeinsame Grundlage schaffen, um darüber ins Gespräch zu kommen. Die Richtlinie gibt dafür einen Rahmen vor, das Glossar schafft eine gemeinsame Sprache und das Video eröffnet einen niederschwelligen und humorvollen Zugang. Entscheidend ist, was daraus in der Lehr- und Prüfungspraxis entsteht. Denn welche KI-Mitwirkung sinnvoll und mit der erwarteten Eigenleistung vereinbar ist, muss in Studiengängen, Lehrveranstaltungen und zu konkreten Leistungsnachweisen besprochen werden. Verständigung entsteht dort, wo Studierende und Dozierende ihre Erwartungen, Erfahrungen und auch Unsicherheiten offen ansprechen.
KI-Deklaration:
Für diesen Blogbeitrag wurde Copilot Chat (Basic) zur redaktionellen Unterstützung verwendet, konkret zur Strukturierung und Ausarbeitung von Titel, Abschnittsüberschriften sowie Text.
