Ein Informatikdozent an einer lokalen Universität hat seine Lehrpraxis im Umgang mit generativer KI fundamental reformiert. Statt pauschaler Verbote setzt er seit vier Semestern auf kooperative Nutzungsvereinbarungen, um akademische Integrität und kritisches Denken zu wahren. Auslöser war ein Streitgespräch mit einem Studenten, der KI-Tools zur Generierung seiner Abschlussarbeit verwendet hatte. Der Dozent erkannte bei dieser Konfrontation eine Diskrepanz: Im Berufsalltag nutzte er KI täglich zur Prozessoptimierung, im Unterricht herrschte jedoch ein starres Nutzungsverbot. Dieser Widerspruch führte zum Umdenken. Ein reines Kontrollmodell erwies sich als unrealistisch und isolierte Lehrende von der technologischen Entwicklung. Stattdessen wurde die Erstellung eines gemeinsamen KI-Vertrags zum zentralen Lehrinstrument. In moderierten Diskussionen einigten sich Kursgruppen auf klare Grenzziehungen. Die Automatisierung repetitiver Tätigkeiten wie Codesuche oder Datenformatierung wurde erlaubt. Systemdesign, konzeptionelle Architektur und kritische Inhaltsanalyse blieben strikt menschlichen Aufgaben vorbehalten. Diese transparente Regelung ist seitdem fester Bestandteil jedes Kurses. Parallel wurden Bewertungsmethoden angepasst. Da KI-Ausgaben oft umfangreich, aber oberflächlich sind, beschränkt der Dozent schriftliche Arbeiten auf zwei Seiten. Der Prüfungsschwerpunkt verlagerte sich auf mündliche Verteidigungen und strukturierte Fachgespräche. Diese Formate ermöglichen es, den Denkprozess der Studierenden direkt zu prüfen und konzeptionelle Lücken aufzudecken. Die Implementierung über vier Semester hinweg zeigte deutliche pädagogische Erfolge. Die gemeinsamen Vereinbarungen förderten ein kooperatives Klima und dienten als effektiver Strukturierungsfaktor. Die reduzierten Textlängen zwangen zur präzisen Wissenssynthese, während die mündlichen Prüfungen die Argumentationsfähigkeit nachhaltig stärkten. Die Erfahrung spiegelt einen branchenweiten Wandel wider: Hochschulen können KI nicht durch Verbote eindämmen, sondern müssen sie in die Lehrarchitektur integrieren. Der Fokus verschiebt sich von der Volumenbewertung hin zur Überprüfung analytischer Kompetenzen. Eine transparente Regelung der Tool-Nutzung sichert den wissenschaftlichen Standard und bereitet Studierende gezielt auf eine KI-getriebene Arbeitswelt vor.