KI-Nutzung in Hochschulprüfungen: Was die Entscheidungen klären
Die praktische Relevanz von Künstlicher Intelligenz im Ausbildungs- und Qualifikationsumfeld steigt rasant. Das gilt für Studierende ebenso wie für Unternehmen, die neue Mitarbeitende einstellen, duale Studienmodelle begleiten oder Fortbildungen finanzieren. Umso wichtiger ist ein rechtssicherer Rahmen für den Umgang mit KI in Prüfungen. Das Verwaltungsgericht Kassel hat hierzu mit zwei Urteilen vom 25.02.2026 zentrale Leitlinien bestätigt, die sich aus dem Prüfungsrecht ergeben und sich auf viele Hochschulen übertragen lassen. In beiden Verfahren hatte die Universität Kassel Prüfungsleistungen wegen schwerer Täuschung durch verbotene Zuhilfenahme von KI mit „nicht bestanden“ bewertet und die betroffenen Studierenden zusätzlich von der Prüfungswiederholung ausgeschlossen. Das Gericht hat die Bewertungen der Universität bestätigt und zugleich verallgemeinerungsfähige Regeln zur Handhabung von KI in Prüfungssituationen sowie zur Beweisbarkeit eines KI-Einsatzes herausgearbeitet. Betroffen waren eine Bachelorarbeit im Fach Informatik und eine Hausarbeit im Masterstudiengang Verwaltungsrecht. Die Berufung wurde wegen grundsätzlicher Bedeutung zugelassen. Die Aktenzeichen der Entscheidungen lauten 7 K 2134/24.KS und 7 K 2515/25.KS.
Für die Praxis bedeutet das: Wo Prüfungsordnungen oder konkrete Prüfungsaufgaben den Einsatz bestimmter Hilfsmittel untersagen oder einschränken, kann ein nicht offengelegter KI-Einsatz eine Täuschung darstellen, die unmittelbar auf die Bewertung durchschlägt. Der Begriff Täuschung ist im Prüfungsrecht ein rechtlicher Begriff für ein Verhalten, mit dem Prüflinge die Bewertung ihrer Leistung durch unzulässige Mittel beeinflussen. Von schwerer Täuschung wird gesprochen, wenn Umfang, Intensität oder Zielrichtung des Verstoßes ein deutlich erhöhtes Unrechtsgewicht haben. Rechtsfolgen reichen dann regelmäßig über das bloße Nichtbestehen hinaus und können auch den Ausschluss von weiteren Prüfungsversuchen umfassen, sofern die Prüfungsordnung dies vorsieht und die Maßnahme verhältnismäßig ist.
Rechtsfolgen bei Täuschung: Nichtbestehen und Ausschluss von der Wiederholung
Die Entscheidungen verdeutlichen zunächst die Bandbreite möglicher Konsequenzen. Das „Nichtbestehen“ ist die naheliegende Folge, wenn die abgegebene Arbeit nicht als eigenständige Prüfungsleistung bewertet werden kann. Entscheidend ist nicht, ob KI als Technologie an sich erlaubt oder verboten ist, sondern ob der konkrete Einsatz gegen die Prüfungsregeln verstößt. Diese Regeln ergeben sich typischerweise aus der Prüfungsordnung, aus Bearbeitungshinweisen oder aus einer individuellen Aufgabenstellung. Werden Hilfsmittel ausdrücklich untersagt und dennoch genutzt, liegt der Kern des Verstoßes in der Regel nicht im „besseren Stil“ oder in einer bloßen Inspiration, sondern darin, dass die Leistung nicht mehr zuverlässig als eigene Prüfungsleistung zugerechnet werden kann.
Besonders praxisrelevant ist der zusätzlich bestätigte Ausschluss von der Prüfungswiederholung. Diese Sanktion ist im Hochschulprüfungsrecht die schärfste Reaktion auf Täuschungsfälle und betrifft den Bildungsweg nachhaltig. Ein solcher Ausschluss setzt regelmäßig voraus, dass die Prüfungsordnung eine entsprechende Rechtsfolge überhaupt vorsieht und dass die Hochschule den Einzelfall tragfähig würdigt. Dabei spielt die Verhältnismäßigkeit eine zentrale Rolle. Verhältnismäßigkeit bedeutet, dass die Maßnahme geeignet und erforderlich sein muss, um den Zweck zu erreichen, und dass sie die Betroffenen nicht unangemessen belastet. In der Praxis werden Hochschulen daher besonders sorgfältig begründen müssen, warum ein Fall als schwere Täuschung eingestuft wird und warum mildere Mittel, etwa das bloße Nichtbestehen oder ein befristeter Ausschluss, nicht ausreichen.
Für Unternehmen, die Werkstudierende, dual Studierende oder Trainees beschäftigen, ist dies mehr als ein hochschulinternes Thema. Wenn eine Studien- oder Prüfungsleistung wegen Täuschung als nicht bestanden gilt und sich dadurch Studienverlauf, Abschlusszeitpunkt oder Immatrikulationsstatus ändern, kann das Auswirkungen auf Arbeitsverhältnisse, Förderprogramme oder Einsatzplanung haben. Gerade kleine und mittelständische Unternehmen mit schlanken Personalprozessen sollten deshalb vertragliche und organisatorische Schnittstellen im Blick behalten, etwa bei befristeten Werkstudententätigkeiten, bei dualen Studienverträgen oder bei internen Qualifizierungsvereinbarungen.
Beweisbarkeit von KI-Einsatz: Dokumentation und Nachweis in der Praxis
Die Urteile betonen, dass Gerichte und Hochschulen verallgemeinerungsfähige Regeln zur Beweisbarkeit des KI-Einsatzes entwickeln müssen. Dahinter steht ein praktisches Kernproblem: KI-Text kann sprachlich plausibel sein, und reine Stilauffälligkeiten reichen häufig nicht für einen belastbaren Nachweis. Für ein rechtsstaatliches Prüfungsverfahren ist deshalb wesentlich, dass die Feststellung einer Täuschung auf nachvollziehbaren, überprüfbaren Umständen beruht und Betroffene Gelegenheit zur Stellungnahme erhalten. Im Verwaltungsverfahren gilt dabei der Anspruch auf rechtliches Gehör, also das Recht, sich zu den entscheidungserheblichen Tatsachen zu äußern.
Was bedeutet das in der Umsetzung? Hochschulen sind gut beraten, Prüfungsregeln so zu formulieren, dass klar erkennbar ist, welche KI-Unterstützung erlaubt ist und welche nicht. Ebenso wichtig sind transparente Prüfprozesse, die eine spätere Nachvollziehbarkeit ermöglichen. Dazu gehören nachvollziehbare Hinweise in Aufgabenstellungen, konsistente Vorgaben über Fakultäten hinweg und Verfahren, die Auffälligkeiten nicht nur technisch, sondern inhaltlich-fachlich prüfen. Denn die bloße Nutzung von Erkennungssoftware kann je nach Methode fehleranfällig sein. Tragfähiger sind regelmäßig Indizienbündel, die in ihrer Gesamtschau überzeugen, zum Beispiel Widersprüche zwischen Quellenlage und Text, fehlende Herleitung fachlicher Schlussfolgerungen, nicht erklärbare Sprünge in Argumentation oder auffällige Übereinstimmungen mit typischen KI-Ausgaben, sofern dies methodisch sauber belegt und dokumentiert wird.
Für Studierende und für Unternehmen, die Mitarbeitende in Studien- und Prüfungsphasen begleiten, folgt daraus ein klarer Compliance-Gedanke: Wer KI nutzen darf, sollte den Einsatz sauber kennzeichnen und Arbeitsprozesse so dokumentieren, dass eine Eigenleistung belegbar bleibt. Das gilt auch in Fortbildungen, Zertifikatslehrgängen oder internen Qualifikationsprogrammen, bei denen Leistungsnachweise verlangt werden. Eine robuste Dokumentation kann beispielsweise zeigen, wie eine Lösung entwickelt wurde, welche Quellen genutzt wurden und welche Anteile eigenständig entstanden sind. Je digitaler der Arbeitsprozess, desto wichtiger ist eine geordnete Ablage und Versionierung, weil sich daraus im Streitfall die Entstehungsgeschichte besser nachvollziehen lässt.
Handlungsempfehlungen für Hochschulen, Unternehmen und Kanzleien
Die Entscheidungen aus Kassel geben über den Hochschulbereich hinaus Impulse für den Umgang mit KI in Leistungs- und Qualitätssicherungssystemen. Hochschulen sollten ihre Prüfungsordnungen und Bearbeitungshinweise an die Realität generativer KI anpassen und den erlaubten Einsatz klar definieren. Dazu gehört auch, dass Prüfungsformate und Bewertungskriterien so gestaltet werden, dass Eigenleistung erkennbar bleibt. Gleichzeitig müssen Prüfungsverfahren so ausgestaltet sein, dass ein Täuschungsvorwurf nicht auf Vermutungen beruht, sondern auf belastbaren Feststellungen, die dokumentiert und im Verfahren transparent gemacht werden können.
Unternehmen profitieren davon, wenn sie bei dualen Studiengängen oder bei der Förderung von Studierenden klare Erwartungen an wissenschaftliches Arbeiten und an den Umgang mit KI formulieren. Das betrifft nicht nur Ethik oder Unternehmenskultur, sondern kann auch operativ relevant sein, etwa wenn Projektarbeiten oder Abschlussarbeiten im Unternehmensumfeld entstehen. Gerade Onlinehändler, IT-Dienstleister oder hochspezialisierte Branchen wie Pflegeeinrichtungen und Krankenhäuser, die zunehmend KI-gestützte Dokumentations- und Assistenzsysteme einsetzen, sollten Mitarbeitende für den Unterschied zwischen zulässiger Unterstützung und unzulässiger Fremdleistung sensibilisieren. Wo KI ein Werkzeug ist, muss klar sein, wann Transparenzpflichten bestehen und wie Ergebnisse geprüft werden.
Aus Sicht der Steuerberatung und der Finanzinstitutionen ist der Fall zudem ein Beispiel für den richtigen Umgang mit digitaler Nachweisführung: Die Fähigkeit, Prozesse nachvollziehbar zu dokumentieren, ist nicht nur im Prüfungsrecht zentral, sondern auch in der Buchführung, bei Verfahrensdokumentationen und bei internen Kontrollen. Wer digitale Prozesse sauber gestaltet, reduziert nicht nur Risiken, sondern spart Zeit und Kosten im Alltag.
Wenn Sie Ihre internen Abläufe im Rechnungswesen, in der Dokumentation und in der Zusammenarbeit digital aufstellen möchten, begleiten wir als Kanzlei kleine und mittelständische Unternehmen mit einem klaren Fokus auf Prozessoptimierung in der Buchhaltung und Digitalisierung. Dabei erzielen wir regelmäßig spürbare Kostenersparnisse, weil wir Medienbrüche reduzieren und Prozesse so strukturieren, dass sie revisionssicher und effizient funktionieren.
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