Im Lehrforschungsprojekt „Studentisches Schreiben mit generativer KI: Inspiration oder intellektuelle Aneignung?“ untersuchten die Fellows Prof. Dr. Isabel Lausberg und Dr. Janina Tosic sowie Dr. Sina Feldermann, wie Masterstudierende generative KI-Schreibtools im Rahmen einer Seminararbeit nutzen und welche Folgen dies für Lernprozesse, Schreibkompetenzen und wissenschaftliche Eigenleistung hat. Hintergrund ist die Beobachtung, dass KI-Tools sowohl Unterstützung als auch Risiken für das akademische Schreiben bieten: Sie können Schreibprozesse erleichtern, bergen aber zugleich die Gefahr, wissenschaftliche Eigenleistung zu unterlaufen.

Die Datenerhebung basierte auf einem Pre-Survey, einem Post-Survey sowie Reflecting Journals der Studierenden, die KI aktiv eingesetzt hatten. Zusätzlich flossen die standardisierten Bewertungen der Seminararbeiten mit ein. 15 von insgesamt 60 berufsbegleitenden Masterstudierenden entschieden sich für eine KI-gestützte Bearbeitung. Auf diese Weise konnten sowohl Nutzungsintensität als auch Reflexionsfähigkeit und Leistungsbewertung miteinander in Beziehung gesetzt werden.

Die Ergebnisse zeigen, dass Studierende KI vor allem zur Ideenfindung, Strukturierung und sprachlichen Ausarbeitung nutzen. Die Tools werden als effizienzsteigernd wahrgenommen, erfordern jedoch gleichzeitig eine sorgfältige Validierung der generierten Inhalte, da Quellen oft fehlen oder Aussagen fehlerhaft sind. Schwierigkeiten beim Prompting und inkonsistente Antworten verdeutlichen zusätzlich, dass der Einsatz von KI neue Kontrollaufwände schafft. Zugleich zeigt sich, dass KI insbesondere frühe Schreibphasen entlastet, während Überarbeitung und Qualitätssicherung weiterhin hohe Eigenleistungen erfordern.

Hinsichtlich des wahrgenommenen „Ownership of Text“ zeigt sich, dass sich Studierende, die ohne KI schreiben, stärker mit ihrer Arbeit identifizieren. Bei KI-Nutzenden nimmt dieses Gefühl ab – ein Hinweis darauf, dass KI die Wahrnehmung eigener Autor:innenschaft beeinflusst.

Besonders aufschlussreich sind die Unterschiede zwischen leistungsstarken und leistungsschwachen Studierenden, die das Projekt aufdeckt. Leistungsstarke KI-Nutzende setzen sich aktiv mit der Technologie auseinander, definieren Lernziele, reflektieren ihre Nutzung kritisch und prüfen KI-Ergebnisse sorgfältig. Sie nutzen KI als Werkzeug zur Vertiefung inhaltlicher und methodischer Kompetenzen. Leistungsschwächere Studierende hingegen verwenden KI eher als Abkürzung, hinterfragen Inhalte weniger und überschätzen deren Zuverlässigkeit – mit deutlichen Qualitätsrisiken für ihre Arbeit.

Für die Hochschullehre bedeutet dies insbesondere:

• Formate zu entwickeln, in denen der reflektierte und kritische Umgang mit KI-Tools systematisch eingeübt wird,
• Lehr-Lernarrangements so zu gestalten, dass Studierende unterschiedlicher Leistungsniveaus gezielt unterstützt und gefördert werden, und
• Prüfungs- und Schreibaufgaben so auszurichten, dass das Bewusstsein für wissenschaftliche Integrität und Eigenleistung thematisiert und gestärkt wird.

Damit unterstreicht das Lehrprojekt, dass der verantwortungsvolle, kompetenzorientierte und transparente Umgang mit KI-Schreibwerkzeugen zu einer zentralen Aufgabe heutiger Hochschulbildung wird.

Zur Vertiefung

Lausberg, I., Tosic, J., & Feldermann, S. (2025). Studentisches Schreiben mit generativer KI: Inspiration oder intellektuelle Aneignung?. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 20(SH-KI-2), 101–122. https://doi.org/10.21240/zfhe/SH-KI-2/06