Der Einsatz generativer KI in der akademischen Welt hat die Bewertung von studentischen Arbeiten fundamental verändert. Ein Bericht aus dem Jahr 2025 zeigt, dass 90 Prozent der Hochschulstudenten KI in ihren Aufgaben nutzen, wobei fast die Hälfte das Werkzeug bereits während des Entwurfsprozesses einsetzt. Da die bloße Feststellung einer KI-Nutzung nicht ausreicht, um den Lernerfolg zu messen, entwickeln Forscher neue Ansätze. Ein Team der Georgia Tech und der Stanford University hat daher DraftMarks vorgestellt, ein Open-Source-Tool, das den Schreibprozess transparent macht, anstatt nur das Endergebnis zu analysieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Plagiats- oder Erkennungstools wie Turnitin visualisiert DraftMarks, wie ein Text entstanden ist. Das System lagert visuelle Hinweise direkt auf das Dokument, um verschiedene Formen der KI-Beteiligung zu kennzeichnen. Spezielle Symbole dienen als Metapher für manuelle Schreibprozesse: Korkenmarkierungen zeigen stark überarbeitete Passagen an, während Tintenflecken darauf hinweisen, dass die Argumentationsstärke durch KI verändert wurde, nicht jedoch der Inhalt. Klebeband markiert von der KI generierte Texte, die später gelöscht wurden, während Klebereste das Entfernen von KI-Inhalten signalisieren. "Geistertexte" vermerken Prompts, die an die KI gesendet, deren Ausgabe aber nicht verwendet wurden. Durch unterschiedliche Schriftarten lassen sich zudem menschliche und maschinelle Abschnitte voneinander unterscheiden. Das Ziel ist es, die oft unsichtbare Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine greifbar zu machen. Momin Siddiqui, Masterstudent an der Georgia Tech und Hauptautor des Projekts, erklärt, dass diese Sichtbarkeit die Autoren dazu zwingt, sich mit ihrer Nutzung auseinanderzusetzen und nicht passiv KI-Ergebnisse zu akzeptieren. Dies fördert bewusste Entscheidungen über die künftige Zusammenarbeit mit künstlicher Intelligenz. Die Entwickler stellten das Tool im April in Barcelona auf der Konferenz für menschliche Faktoren in der Informationstechnologie vor. Der Designprozess wurde eng mit Lehrkräften abgestimmt. In einer ersten Studie untersuchten die Forscher, wie Dozenten Schreibprozesse bewerten, um eine visuelle Sprache zu entwickeln, die bereits bekannte physische Artefakte imitiert. Hinter den Kulissen verfolgt das Tool die Historie von Dokumenten und klassifiziert Eingriffe in Echtzeit, sodass die Markierungen fast live erscheinen. In einer weiteren Studie mit 70 Teilnehmern, darunter Studierende, Lehrer und Journalisten, zeigte sich, dass Dozenten besonders an der Entwicklung von Ideen und dem Grad der menschlichen Urteilsbildung interessiert sind. Für allgemeine Leser hingegen dienten die Markierungen als Indikator für Vertrauen und Authentizität. DraftMarks verlagert den Fokus also von der reinen Detektion hin zur Reflexion. Es ermöglicht einen tieferen Einblick in die Autorenabsicht und wie KI den Tonfall sowie die Aussage eines Textes subtil beeinflusst. Die Forscher hoffen, dass solche Transparenz-Tools den Diskurs über KI in der Bildung verändern und Lehrkräften sowie Studierenden ein klareres Verständnis dafür geben, wie Lernen stattfindet, wenn Menschen und Maschinen gemeinsam schreiben.