Generative KI verändert Informatik‑Lehre und Prüfungen.
In Kürze
- 64% passten Lehre an
- 68% änderten Prüfungen
- Regeln fehlen, viele wollen Schulungen
Die meisten Informatik-Lehrenden haben ihre Kurse und Prüfungen wegen generativer KI bereits umgebaut. Das zeigt eine Umfrage der ACM‑Task Force „Generative AI and Programming Assessment“, die zwischen Mai und Oktober 2025 763 Lehrende aus 49 Ländern befragte und rund 500 annähernd vollständige Fragebögen auswertete. Die Studie ist frei verfügbar, die Task Force betreibt zudem eine Website mit Materialien für die Lehre.
Was genau wurde gefragt?
- Zielgruppe: Lehrende aus 49 Ländern, überwiegend aus Nordamerika und Europa; 77 % arbeiten an Universitäten, Schulen und Berufsschulen sind kaum vertreten.
- Umfang: 763 Teilnehmende, ausgewertet wurden etwa 500 vollständige Antworten. Daten beruhen auf Selbstauskünften.
Lehre: vom reinen Coder zum Problemlöser
- 64 % der Befragten haben ihre Lehrmethoden angepasst.
- Viele Lehrende verschieben den Fokus weg vom bloßen „Code schreiben“ hin zu Codeverständnis, Debugging und Problemlösen.
- Einige bringen explizit den Umgang mit KI und „Prompt Engineering“ bei; 39 Personen nannten das ausdrücklich.
- Ziel: Studierende sollen später mit KI‑Werkzeugen arbeiten können, ohne grundlegende Programmierkenntnisse zu verlieren.
Prüfungen: mehr Beaufsichtigung, mehr Mündliches, mehr Projekte
- 68 % haben Prüfungsformen verändert.
- Häufige Maßnahmen: beaufsichtigte Vor‑Ort‑Tests, mündliche Prüfungen, Code‑Verteidigungen, papierbasierte Tests und projektorientierte Prüfungen.
- Hausaufgaben werden oft weniger stark gewichtet.
- Manche Lehrende verlangen Transparenz: Studierende müssen ihre KI‑Nutzung offenlegen oder Protokolle einreichen.
Sorgen und institutionelle Regeln
- 69 % der Befragten sehen einen Wandel der erforderlichen Fähigkeiten für Softwareentwicklung durch KI.
- Größte Ängste: zunehmende Technologieabhängigkeit der Studierenden (87 %) und Betrug/Plagiate (72 %).
- Institutionelle Regelungen fehlen häufig: 45 % berichten von klaren Regeln zur Nutzung generativer KI an ihrer Einrichtung, 39 % sagen, es gäbe keine Regeln. Die Praxis reicht von kompletten Verboten bis zu erlaubter Nutzung mit Dokumentation.
Was Lehrende brauchen
- 48 % vermissen konkrete Best‑Practice‑Beispiele für die Integration von KI in die Lehre.
- 28 % sehen fehlende Expertise unter den Lehrenden, 20 % glauben, keinen Bedarf an Integration zu haben.
- 74 % wünschen sich Schulungen zu bewährten Lehrmethoden; 66 % möchten Unterstützung bei der Neugestaltung von Prüfungen.
Belege dafür, dass KI kein Lernersatz ist
Mehrere Studien legen nahe, dass übermäßige Abhängigkeit von KI den Lernfortschritt schmälern kann:
- Anthropic: Entwickler, die beim Lernen einer neuen Python‑Bibliothek KI‑Hilfe nutzten, schnitten im Wissenstest durchschnittlich 17 % schlechter ab; wer das Programmieren voll an die KI delegierte, löste Aufgaben zwar schneller, erreichte aber nur 39 % im Wissenstest.
- Universität des Saarlandes (19 Studierende): Teams mit GitHub Copilot hinterfragten Vorschläge seltener und tauschten weniger Wissen aus.
- Chinesische Langzeitstudie (>26.000 Schüler): KI‑Nutzung erhöhte Hausaufgabennoten um 18 % und verkürzte die Bearbeitungszeit um 30 %, führte aber nach sechs Monaten zu 20 % schlechteren Ergebnissen in Tests ohne Hilfsmittel; spätere Aufnahmeprüfungen lagen je nach Test 18–24 % niedriger.
- UC Berkeley (Analyse von >500.000 Noten): Nach dem Erscheinen von ChatGPT stieg die Zahl der Bestnoten deutlich, besonders in Schreib‑ und Programmierkursen mit stark gewichteten unbeaufsichtigten Hausaufgaben.
Einschränkungen der Umfrage
- Die Stichprobe ist nicht repräsentativ für alle Regionen oder Schularten. Schulen und Berufsschulen sind unterrepräsentiert.
- Ergebnisse basieren auf Selbstauskünften; es gibt regionale Verzerrungen zugunsten Nordamerikas und Europas.
Weiteres Material
Die Task Force stellt die Studie kostenlos bereit und bietet auf einer Begleitwebsite Praxismaterialien für Lehrende an.
Quellen
- Quelle: ACM
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
