Eine neue Studie der Cornell University zeigt, dass der weitverbreitete Missbrauch künstlicher Intelligenz durch Studierende das Hochschulwesen zu einem dringenden Neubewertung der Prüfungsformen zwingt. Die Forschung analysiert Umfrageantworten von über 95.000 Studierenden an 20 öffentlichen Forschungsuniversitäten in den USA. Demnach nutzt etwa ein Drittel der Befragten regelmäßig generative KI wie ChatGPT zur Erstellung von Texten, Videos oder Code. Neun Prozent der Studierenden geben zudem zu, die Technologie eingesetzt zu haben, um zu betrügen. Die Studie, die im Fachjournal Science veröffentlicht wurde, wurde von Rene Kizilcec von der Cornell University und Igor Chirikov von der University of California, Berkeley, durchgeführt. Ihre Daten basieren auf den jährlichen Umfragen des SERU-Konsortiums, die in den akademischen Jahren 2023–2024 spezifische Fragen zur Nutzung generativer KI stellten. Diese Erhebung stellte die bisher größte Untersuchung ihrer Art dar und ermöglichte eine detaillierte Auswertung nach Disziplinen. Die Nutzungsraten variieren erheblich zwischen den Studienfächern. 62 Prozent der Studierenden der Informatik gaben an, KI monatlich oder öfter zu nutzen, während nur 24 Prozent der Studierenden aus den Geisteswissenschaften dieselbe Häufigkeit berichteten. Fächer, die eine große Datenanalyse erfordern, zeigen generell höhere Adoptionsraten. Auch demografische Unterschiede lassen sich feststellen. 45 Prozent der männlichen Studierenden nutzen KI regelmäßig, im Vergleich zu 33 Prozent der weiblichen Studierenden. Zudem nutzen Angehörige unterrepräsentierter ethnischer Minderheiten seltener KI-Tools (29 Prozent) als weiße und asiatische Studierende (39 Prozent). Die Forscher warnen, dass diese Ungleichheiten sich verschärfen könnten, da KI-Tools zunehmend spezialisierter und kostenintensiver werden, was die Chancengerechtigkeit in Ausbildung und späterem Arbeitsleben beeinträchtigen kann. Um die Rate des Betrugs präzise zu schätzen, nutzten die Forscher eine statistische Methode namens Random-List-Experiment. Dabei gaben sie Studierenden Listen mit Aussagen, von denen nur einige den jeweiligen Teilnehmern zutrafen, ohne dass angegeben wurde, welche dies waren. Die Methode ergab, dass die tatsächliche Betrugsrate niedriger ist als oft angenommen. Während 26 Prozent der täglichen Nutzer angaben, bei Aufgaben zu betrügen, lag die Quote bei monatlichen Nutzern nur bei 7 Prozent. Dennoch ist der Trend besorgniserregend: Mit zunehmender Nutzung generativer KI ist auch ein Anstieg des Missbrauchs zu erwarten. Die Autoren fordern daher dringende Reformen der Assessment-Verfahren, um die akademische Integrität zu wahren. Als Lösungsstrategien schlagen sie vor, entweder wieder streng kontrollierte Prüfungsformen mit Papier und Stift einzuführen, klare Richtlinien für den erlaubten Umgang mit KI zu definieren oder Prüfungsformate so anzupassen, dass sie KI-Integration nutzen, um berufliche Kompetenzen nachzuweisen. Zudem wird vorgeschlagen, dass fachspezifische Berufsverbände Richtlinien zur Bewertung von Lernergebnissen entwickeln sollten. Wichtig ist dabei die Beachtung bestehender Bildungsungleichheiten, da neue KI-basierte Prüfungsformen sonst bestehende Disparitäten unbeabsichtigt verstärken könnten.