ChatGPT an Unis: «Es gibt weniger Arbeiten, die sehr schlecht sind»
An Schweizer Unis nutzen viele Studierende KI zum Schreiben und Überarbeiten. Dozierende sehen bessere Sprache – aber kaum bessere Ideen.
Das Wichtigste in Kürze
- ChatGPT prägt Uni-Arbeiten: Texte wirken glatter, aber selten origineller.
- Dozierende sehen mehr solide Mittelfeldarbeiten, aber kaum zusätzliche Bestnoten.
- Mündliche Prüfungen, Sprechstunden und KI-Deklarationen werden wichtiger.
ChatGPT hat an Schweizer Universitäten längst Einzug gehalten. Das zeigt unter anderem eine Befragung an der Universität Zürich, die Ende 2025 veröffentlicht wurde.
Fast ein Drittel der Studierenden gab an, ChatGPT oft zum Zusammenfassen von Texten zu nutzen, rund 13 Prozent sogar immer. Beim Korrekturlesen sind es 28 Prozent oft und rund 13 Prozent immer.
Auch beim akademischen Schreiben ist das Tool angekommen: Rund ein Fünftel nutzt es dafür oft, zehn Prozent immer.
Bemerkenswert dabei: Die Befragung wurde bereits im März 2024 durchgeführt – Seither dürften die Nutzungszahlen nochmals deutlich gestiegen sein.
Was bedeutet es für Hausarbeiten, Essays, Projektarbeiten oder Abschlussarbeiten, wenn Studierende beim Schreiben, Strukturieren und Überarbeiten auf KI-Hilfe zurückgreifen?
Antworten darauf geben drei Dozierende der Universität Basel. Sie kommen aus Soziologie, Sprach- und Literaturwissenschaft sowie Medienwissenschaft.
Ihre Einschätzungen zeigen: ChatGPT macht studentische Arbeiten nicht automatisch besser. Aber es verändert, wie die Texte aussehen – und wie sie bewertet werden.
Aus schlechten Arbeiten werden eher mittelmässige
Eine Flut von Bestnoten hat ChatGPT bislang nicht ausgelöst. Die Veränderung zeigt sich eher am unteren Ende der Notenskala.
Eine Soziologie-Dozentin, die nicht namentlich genannt werden will, sagt: «Es gibt weniger Arbeiten, die sehr schlecht sind und mehr Mittelfeldarbeiten.»
Ihre Vermutung: Mit KI lässt sich mit ähnlichem Aufwand eine gerade noch akzeptable Arbeit schreiben. Für eine sehr gute Arbeit braucht es aber weiterhin mehr.
Ähnlich sieht es bei Mirjam Weder, Dozentin für Deutsche Sprach- und Literaturwissenschaft, aus. Insgesamt habe sie seit der Einführung von ChatGPT keine besseren Noten verteilt.
Zwar würden bei Arbeiten mit KI-Hilfe sprachliche Korrektheit, Stil und teilweise die Struktur einzelner Kapitel eindeutig besser abschneiden. «Dafür legt man aber dort dann strengere Massstäbe an», sagt sie. Inhalt, Argumentation und Umgang mit Fachliteratur seien mit ChatGPT nicht automatisch stärker.
Ob tatsächlich signifikante Veränderungen bei der Notenverteilung stattfinden, könnten zwar erst Langzeitstatistiken zeigen, sagt Markus Krajewski, Professor für Medienwissenschaft. «Aber die Vermutung einer deutlichen Verschiebung liegt nahe.»
Gerade am Anfang sei es für manche Dozierenden schwieriger gewesen, die Leistungen zu bewerten, weil der KI-Nachweis schwer gefallen sei. «Dann haben sich jedoch rasch stilistische Eigenheiten der grossen Sprachmodelle erkennen lassen, die als Indikatoren dienen», so Krajewski.
Die Texte klingen besser, aber oft nicht klüger
Am deutlichsten verändert sich die Sprache. Diese sei inzwischen auch bei schwachen Arbeiten «wesentlich glatter», sagt die Soziologie-Dozentin. «Früher gingen nicht gute Sprache und nicht gute Arbeit oft Hand in Hand. Heute ist das nicht mehr so.»
Auch Weder stellt fest, dass KI-unterstützte Texte flüssiger formuliert sind und weniger Grammatik-, Rechtschreib- oder Kommafehler aufweisen. Gleichzeitig wirkten sie oft «sehr generisch, vage, floskelhaft und stereotyp» und enthielten «kaum je originelle oder überraschende Gedanken».
Krajewski zufolge hat das damit zu tun, «dass die grossen Sprachmodelle noch grössere Gleichrichter sind – sie privilegieren den Mainstream». Gute Hochschulbildung ziele aber gerade auch auf das Denken gegen den Strich.
«Echte Originalität bleibt Dozierenden kaum verborgen», sagt der Medienwissenschaftler. «Und nur dafür gibt es Bestnoten.»
Trotzdem ist die Verwendung von ChatGPT für die Bewertung nicht unproblematisch. Wenn eine mittelmässige Arbeit dank KI sprachlich sauberer wird, kann sie in dieser Bewertungskategorie besser abschneiden. Eine selbst verfasste Arbeit mit mehr sprachlichen Schwächen kann dagegen Punkte verlieren.
Für Weder ist das ein echtes Dilemma: Entweder man gewichte sprachliche Korrektheit weniger – was in einem Sprachfach schwierig sei. Oder man bewerte KI-unterstützte Texte strenger. Doch dafür müsste man den KI-Einsatz sicher erkennen können.
Dozierende setzen stärker auf Gespräche
Die Dozierenden reagieren darauf mit angepassten Prüfungs- und Betreuungsformen. Die Soziologin setzt nun noch stärker auf verpflichtende Sprechstunden und mündliche Vorstellungen, als dies vorher bereits der Fall war.
Weder verzichtet inzwischen auf kurze Essays. «Die lassen sich wegen des geringen Umfangs leicht vollständig mit einer KI generieren und sind daher sehr ‹KI-anfällig ›.»
An längeren Haus-, Projekt- und Seminararbeiten will sie aber festhalten. Dort gehe es nicht nur um Wissen, sondern auch um den Weg dorthin: Fragestellung entwickeln, Literatur lesen, Daten erheben, Ergebnisse einordnen.
Krajewski spricht von einem «rollenden Prozess». Neben Offline-Prüfungen würden mündliche Elemente wichtiger. Dort zeige sich rasch, «was die Person beherrscht und welche Kenntnisse im Kontrast zur schriftlichen Darbietung stehen».
Deklaration ist Pflicht – der Nachweis bleibt schwierig
Auch bei der Offenlegung gibt es neue Regeln. An der Universität Basel müssen Studierende den Einsatz von KI deklarieren. Sie sollen angeben, welches Tool sie wofür verwendet haben. Danach beurteilen die Dozierenden, ob noch genügend Eigenleistung vorhanden ist.
Doch ob sich Studierende daran halten, lässt sich kaum überprüfen. «Letzten Endes können wir es nicht kontrollieren», sagt die Soziologin.
Weder erklärt, dass KI-Detektoren nicht zuverlässig genug seien, um sie rechtssicher einzusetzen. Klare Fälle gebe es nur manchmal: Etwa erfundene Literaturangaben, erfundene Inhalte oder versehentlich einkopierte Chatbot-Floskeln.
Krajewski verlangt deshalb Prompt-Logbücher. Studierende sollen also dokumentieren, welche Fragen oder Anweisungen sie der KI gegeben haben. Aus dem Vergleich zwischen Prompt und abgegebenem Text lasse sich besser abschätzen, was tatsächlich von ihnen selbst stammt.
Gefährlich wird es, wenn die KI das Denken übernimmt
Die Dozierenden warnen nicht pauschal vor ChatGPT. KI könne beim Recherchieren, Strukturieren oder Überarbeiten helfen. Problematisch wird es dort, wo Studierende das Denken auslagern.
Weder spricht von «cognitive dumping», also davon, dass ganze Arbeitsschritte an die KI delegiert werden. Sorge bereitet ihr auch, wenn Studierende wissenschaftliche Texte nicht mehr selbst lesen, sondern nur noch zusammenfassen lassen.
Die Soziologie-Dozentin sieht KI als Werkzeug. Man müsse lernen, wofür es tauge – und wofür nicht. Kritisch werde es, «wenn die Studierenden gleichzeitig das Ausformulieren komplexer Gedankengänge und das Sich-Aneignen solcher komplexen Gedankengänge nicht mehr lernen».
Krajewski warnt zudem vor einer neuen Abhängigkeit von grossen Sprachmodellen. Ohne sicheren Umgang mit geprüften Quellen wie Büchern, Fachaufsätzen und wissenschaftlichen Zeitschriften hätten Studierende den KI-Antworten wenig entgegenzusetzen.
