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Leistungsnachweise im KI-Zeitalter
22.09.2026 Wie können Leistungsnachweise im Zeitalter von KI erfolgen? Interview mit Prof. Dr. Kerstin Denecke, welche das BeLEARN-Projekt zum Thema «Take-home-Prüfungen» leitete.
Das Wichtigste in Kürze
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Das Projekt «Take-home-Prüfungen» erforscht, wie generative KI verantwortungsvoll in Leistungsnachweise integriert werden kann.
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Im Interview zeigt die Leiterin des Projekts, Kerstin Denecke, welches Potential KI in der Leistungsbeurteilung hat – und was sie Lehrenden empfiehlt.
Sie untersuchten im Forschungsprojekt neue Formate von Take-home-Prüfungen. Welche Aspekte haben Sie bei diesem Forschungsprojekt besonders überrascht?
Besonders überrascht hat uns, wie gross das pädagogische Potenzial generativer KI ist, wenn ihr Einsatz didaktisch bewusst gestaltet wird. Statt KI lediglich als Risiko für die Prüfungsintegrität zu betrachten, konnten wir zeigen, dass Studierende durch gezielte Anleitung ihre Fähigkeiten im wissenschaftlichen Schreiben, beim Prompting sowie bei der kritischen Bewertung von KI-generierten Inhalten weiterentwickeln. Gleichzeitig wurde deutlich, wie wichtig Transparenz ist: Wenn Studierende ihren KI-Einsatz dokumentieren und reflektieren, entstehen wertvolle Lernprozesse, die mit klassischen Prüfungsformaten oft nur schwer sichtbar werden. Die Evaluationen zeigten zudem durchgehend Kompetenzzuwächse in den relevanten Bereichen.
Über BeLearn
BeLEARN ist das Schweizer Kompetenzzentrum für digitale Bildung. Es bringt Hochschulen, Forschende, Schulen, Start-ups und weitere Bildungsakteur*innen zusammen, um innovative Lösungen für das Lehren und Lernen im digitalen Zeitalter zu entwickeln.
Der Schwerpunkt liegt auf Themen wie Künstliche Intelligenz, digitale Kompetenzen, digitale Lernwerkzeuge und digitale Ethik. BeLEARN fördert Forschungs- und Praxisprojekte und sorgt dafür, dass wissenschaftliche Erkenntnisse direkt in Schulen und Bildungseinrichtungen angewendet werden können.
Gegründet wurde BeLEARN von mehreren Schweizer Hochschulen, darunter die Universität Bern, die PHBern, die Berner Fachhochschule, die EPFL und die Eidgenössische Hochschule für Berufsbildung. Ziel ist es, die digitale Transformation der Bildung in der Schweiz aktiv mitzugestalten.
Sie betonen «das pädagogische Potenzial KI-gestützter Tools». Wie optimistisch sind Sie, dass dieses auch genutzt wird – oder anders gefragt: Gefährden KI-Tools nicht auch unsere Lernbereitschaft?
Wie bei vielen technologischen Entwicklungen hängt der Nutzen weniger vom Tool selbst als von dessen Einsatz ab. Natürlich besteht die Gefahr, dass KI für “Abkürzungen” oder “schneller oder mit wenig Aufwand zu den ECTS-Punkten zu kommen” genutzt wird. Studierende können KI aber auch als Lern- und Reflexionspartner einsetzen . Entscheidend dabei ist, dass wir als Lehrpersonen nicht nur technische Kompetenzen vermitteln, sondern auch kritisches Denken, Selbstregulation und einen verantwortungsvollen Umgang mit den Ergebnissen generativer KI fördern. Wenn dies gelingt, kann KI Lernprozesse sogar vertiefen.
«Generative KI macht Leistungsnachweise nicht überflüssig. Sie zwingt uns jedoch dazu, stärker zu prüfen, wie Studierende denken, reflektieren und KI verantwortungsvoll einsetzen können.»
Im Rahmen des Forschungsprojektes wurde ein «KI für Studierende»-Tag konzipiert, damit die Studierenden ihre KI-Kompetenzen ausbauen können. In welchen Bereichen ist dies besonders vonnöten?
Besonders wichtig sind Kompetenzen im Prompting, in der kritischen Bewertung von KI-generierten Inhalten sowie beim reflektierten Einsatz von KI für wissenschaftliche Arbeiten. Viele Studierende nutzen KI bereits im Alltag, verfügen aber nicht immer über das notwendige Wissen, um Ergebnisse einzuordnen, Quellen zu überprüfen oder die Grenzen solcher Systeme zu erkennen. Deshalb haben wir beim «KI für Studierende»-Tag bewusst den Dialog mit KI, die Reflexion des eigenen Lernprozesses und konkrete Anwendungsfälle wie Seminar- und Abschlussarbeiten in den Mittelpunkt gestellt.
Im Forschungsprojekt haben Sie mit ChatGPT zwei Prüfungsformate entwickelt und getestet. Wie gross war die Akzeptanz bei Dozierenden und Studierenden?
Die Akzeptanz war insgesamt hoch. Im Verlauf des Projekts entwickelte sich aus den ursprünglich geplanten zwei Prüfungsformaten ein übergreifender Ansatz, der in unterschiedlichen Studiengängen an der Universität Bern, der Berner Fachhochschule sowie der Fernfachhochschule Schweiz pilotiert wurde. Die Studierenden bewerteten insbesondere die gute Strukturierung der Lernmaterialien, die Praxisnähe und die Möglichkeit, im eigenen Tempo zu arbeiten, positiv. Der ergänzende «KI für Studierende»-Tag wurde mit rund 120 Teilnehmenden sehr gut besucht. Gleichzeitig erhielten wir wertvolle Hinweise zur Optimierung einzelner Elemente, etwa hinsichtlich des Umfangs der Lernmaterialien oder technischer Details. Insgesamt zeigen die Rückmeldungen, dass ein reflektierter Einbezug von KI auf breite Zustimmung bei Studierenden und Dozierenden stösst.
Welche Leistungsnachweise erachten Sie als sinnvoll? Was empfehlen Sie Lehrer*innen und Dozierenden?
Ich halte Leistungsnachweise für sinnvoll, die nicht nur ein Endprodukt bewerten, sondern auch den Entstehungsprozess sichtbar machen. Gerade im KI-Zeitalter gewinnen Reflexion, Dokumentation von Arbeitsprozessen und die Begründung von Entscheidungen an Bedeutung. Lehrende sollten Prüfungsformate entwickeln, in denen Studierende zeigen, wie sie KI eingesetzt haben, welche Ergebnisse sie übernommen oder verworfen haben und warum. Ziel sollte nicht sein, KI aus Prüfungen zu verbannen, sondern einen kompetenten und verantwortungsvollen Umgang damit zu fördern. So können Leistungsnachweise weiterhin aussagekräftig bleiben und gleichzeitig wichtige Zukunftskompetenzen stärken.