5 Punkte von GN⁺ 2025-05-09 | 5 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Mit dem Aufkommen von generativer KI nimmt Betrug unter Studierenden sprunghaft zu.
  • Viele Studierende nutzen Chatbots wie ChatGPT für Aufgaben, Prüfungen und Forschung, wodurch der Lernprozess massiv beschädigt wird.
  • Universitäten, Lehrende und auch KI-Detektoren stoßen bei der Erkennung von Betrug auf grundlegende Grenzen.
  • Mit der wachsenden Abhängigkeit von KI werden kritisches Denken und selbstgesteuertes Lernen geschwächt.
  • Dadurch entsteht die Notwendigkeit, den Sinn von Bildungs- und Bewertungssystemen insgesamt sowie den grundlegenden Wert von Bildung neu zu definieren.

Einführung und Hintergrund

  • Seit der Einführung von generativer KI ist es für Studierende alltäglich geworden, bei Aufgaben und verschiedensten Leistungsnachweisen einfach auf KI zurückzugreifen.
  • Als prominentes Beispiel wird Lee von der Columbia University genannt, der mithilfe von ChatGPT mehr als 80 % seiner Aufgaben erledigte, wodurch der menschliche Anteil auf ein Minimum reduziert wurde.
  • Der Fall Lee deutet darauf hin, dass an Hochschulen nicht mehr akademische Leistung, sondern Netzwerken, Beziehungsaufbau oder Gründungsvorhaben zu wichtigeren Motiven werden.
  • Lee und ein Mitstudent entwickelten ein Tool für KI-gestützten Betrug, was schließlich zu Disziplinarmaßnahmen der Universität führte.
  • Während Studierende den KI-Einsatz als Herausforderung, Innovation oder Produktivitätsgewinn wahrnehmen, betrachten Hochschulen ihn als Betrug — daraus entsteht ein Konflikt.

Ausbreitung und Normalisierung von KI-Betrug

  • Laut einer Umfrage aus dem Jahr 2023 haben fast 90 % der College-Studierenden schon einmal ChatGPT genutzt, um Hausaufgaben zu erledigen.
  • Generative-AI-Chatbots sind tief in nahezu alle Bildungsprozesse eingedrungen, vom Mitschreiben über Prüfungsvorbereitung und Zusammenfassungen bis hin zum Schreiben von Essays.
  • Unter Studierenden wird der Einsatz von KI zunehmend als selbstverständlich angesehen, während die kritische Auseinandersetzung damit allmählich nachlässt.
  • Manche Studierende verlassen sich übermäßig auf KI, was auch mit einer Art Suchtproblematik einhergeht, bei der Lernmotivation und selbstgesteuertes Lernen sinken.
  • Hochschulen setzen zur Betrugsprävention auf mündliche Prüfungen, Blue-Book-Klausuren und weitere Methoden, haben die Situation aber praktisch nur schwer unter Kontrolle.

Grenzen und Reaktionen von Lehrenden und Hochschulen

  • Viele Lehrende versuchen mit verschiedenen technischen und kreativen Methoden, KI-Nutzung zu erkennen, doch eine Studie aus dem Jahr 2024 zeigte, dass 97 % der KI-generierten Aufgaben unentdeckt blieben.
  • Detektoren für KI-generierte Texte sind wenig verlässlich und weisen besonders bei neurodiversen Studierenden oder Nicht-Muttersprachlern im Englischen hohe Fehlalarmraten auf.
  • Studierende kennen die Umgehungsmethoden, mit denen sich KI-Detektoren leicht austricksen lassen.
  • Lehrende an der Front können die Nutzung von KI oft nicht eindeutig verbieten, und wegen der Grenzen von KI-Detektoren sowie unklarer Richtlinien sind wirksame Sanktionen schwer durchzusetzen.
  • Auch auf Hochschulebene verzögert sich eine politische und philosophische Neuausrichtung, die dem Zeitalter generativer KI angemessen wäre.

Pädagogische und gesellschaftliche Sorgen

  • Im Zusammenspiel mit KI rücken nur noch oberflächliche Lernergebnisse in den Vordergrund, während zentrale Fähigkeiten wie kritisches Denken, Problemlösung und Kreativität geschwächt werden.
  • Einige Studien berichten, dass KI-Abhängigkeit mit nachlassendem Gedächtnis, geringerer Problemlösungsfähigkeit und sinkender Kreativität bei Studierenden zusammenhängt.
  • Lehrende und Forschende äußern ernste Sorgen darüber, dass der Wert von Geisteswissenschaften und Schreibunterricht zunehmend verblasst.
  • Für einzelne Studierende nehmen die Chancen auf selbstgesteuertes Wachstum und Herausforderung ab, zugleich droht sich die gesellschaftliche Lücke bei Soft Skills weiter zu vergrößern.
  • Langfristig wirft dies grundlegende Fragen nach dem Wesen von Bildung, ihrer Rolle in der Arbeitswelt und der menschlichen Eigenart auf.

Beispiele und persönliche Erfahrungen

  • Der Student Daniel berichtet, dass ihn sofortiger Wissenserwerb durch ChatGPT zwar zufriedenstellt, er aber deutlich den Unterschied zu selbst erarbeitetem Lernen spürt.
  • Ein anderer Student, Mark, sagt, KI sei zu einem wichtigen Werkzeug bei der Bearbeitung von Aufgaben geworden, doch es falle ihm schwer, das vollständig als eigene Leistung zu empfinden.
  • Diese Konflikte führen zu Verunsicherung darüber, nach welchen Maßstäben von KI geschriebene Texte akzeptiert werden sollten, was Aufgaben überhaupt bedeuten und wie echte Kommunikation mit anderen möglich ist.

Die Zukunft der Bildung aus institutioneller und gesellschaftlicher Perspektive

  • Das Bildungswesen steht wegen der weiten Verbreitung von KI-Betrug vor einer existenziellen Krise; auch unter Lehrenden nehmen Demoralisierung und Gedanken an Kündigung zu.
  • Große Unternehmen wie OpenAI vertreten die Position, KI sei nur ein „Taschenrechner für Wörter“, und plädieren daher für Veränderungen bei traditionellen Bewertungsmethoden.
  • Aufgrund der schnellen Entwicklung von KI, ihres offenen Zugangs und der verzögerten Reaktion der Hochschulen beschleunigen sich Qualitätsverlust und Vertrauensschwund im Bildungswesen.
  • Sowohl Studierende als auch Lehrende sorgen sich um den Verlust sinnvoller Lernerfahrungen und um den Zusammenbruch eines auf Anstrengung basierenden Entwicklungsmodells.
  • Damit rückt die Notwendigkeit gesellschaftlicher Debatten über die langfristigen Auswirkungen von KI auf menschliches Denken und Handeln sowie über die philosophischen Werte des Bildungssystems in den Vordergrund.

Schluss und technologische Entwicklung

  • Mit dem Aufkommen von KI-Feedback-Tools wird eine „KI-gegen-KI“-Bewertungsstruktur Realität, bei der KI studentische Arbeiten beurteilt.
  • Lee brachte auf Basis seiner Erfahrung mit der Entwicklung eines KI-Betrugstools an der Hochschule eine neue Plattform für KI-Feedback in Echtzeit namens Cluely auf den Markt.
  • Cluely erkennt Computerbildschirm und Audio und liefert in Echtzeit KI-Antworten; der Einsatz soll nicht nur auf Bildung beschränkt bleiben, sondern auch auf Alltagssituationen wie etwa Dates ausgeweitet werden.
  • Dadurch erleben Lee und sein Startup-Team zusammen mit erheblichen Investitionen die Reichweite von KI in Bereichen wie Bildung, Recruiting und Alltag aus erster Hand.
  • Während KI Bildungsexperimente und Bewertungen insgesamt neu definiert, wächst die Notwendigkeit, den eigenständigen Wert des Menschen und den Zweck von Bildung klar zu bestimmen.

5 Kommentare

 
yangeok 2025-05-22

Im Studium habe ich gelernt, dass Bildung ein Instrument zur Reproduktion bestehender Privilegien ist, aber vielleicht muss der Zweck von Bildung, wie in der Zusammenfassung des Artikels, klarer definiert werden.

 
ndrgrd 2025-05-10

Nicht KI bringt die Bildung zum Einsturz, sondern die bisherigen Werkzeuge der Bildung waren schlicht zu sehr auf Bequemlichkeit ausgerichtet.

 
mango 2025-05-09

Schluss mit Bildung als Instrument zum Einsortieren in Ranglisten

 
fantajeon 2025-05-09

Jetzt verändert sich branchenübergreifend die gesamte Ära. Der Mensch ist ein Wesen der Anpassung ... Versuchen wir, uns gut anzupassen.

 
GN⁺ 2025-05-09
Hacker-News-Kommentare
  • LLMs wie ChatGPT haben ein ohnehin bereits kaputtes System zusätzlich unter Druck gesetzt

    • Die meisten Menschen erwerben einen Abschluss, um bei Bewerbungen die Abschlussprüfung zu bestehen
    • Studiengebühren sind sehr teuer
    • Anders als bei anderen Produkten oder Dienstleistungen gibt es keine Rückerstattung, selbst wenn die Leistung schlecht ist
    • Professoren können faktisch tun, was sie wollen
    • Staatliche Studienkredite werden fast wie strafrechtliche Urteile behandelt
    • Wenn man sich diese Lage ansieht, ist es nur natürlich, einen Gegenwert für die Investition zu erwarten, und dieser Gegenwert ist nicht „Wissen“, sondern das „Diplom“. Deshalb versuchen Menschen mit „Tools“, die Chance zu erhöhen, dieses Diplom zu bekommen, das nur halbwegs versprochen ist
    • Hoffentlich führt diese Situation letztlich dazu, dass die Rolle der Universitäten als Diplomfabriken zerstört wird und man zu echter akademischer Strenge und Forschung zurückkehrt. Aber es bleibt wohl nur Hoffnung
  • Dass Professoren tun können, was sie wollen, ist eher eine Geschichte von früher. Heute ist es vielmehr so:

    • Professoren müssen fast allen eine ausreichende Note geben

    • Sie können Studierende selbst bei unhöflichem Verhalten (Kopfhörer tragen, im Unterricht Spiele/Videos schauen usw.) nicht aus dem Kurs werfen

    • Sie müssen faktisch fast alle Anträge auf Fristverlängerung/Nachprüfung akzeptieren

    • Selbst wenn offensichtlich ist, dass ein Student die Hausaufgabe mit ChatGPT gemacht hat, können sie keine 0 Punkte geben

    • Wenn man zu echter Strenge und echtem Lernen zurückkehren will, brauchen Professoren wieder Autorität

    • Meine Frau ist derzeit Professorin, und diese Aussagen stimmen nicht

      • Jedes Jahr fallen Studierende wegen Betrugs, Fehlzeiten usw. durch
      • Unter ihren Kollegen gibt es jemanden, der wirklich schlecht unterrichtet; dieser Professor betreibt auch ein Softwaregeschäft und scheint vor allem möglichst kluge Studierende als billige Arbeitskräfte rekrutieren zu wollen
      • Wenn wohlhabende internationale Studierende sich für Masterprogramme bewerben, entsteht Druck durch Dinge wie unfaire Zulassung, Bestechung usw.
      • Einige dieser Studierenden reichen Aufgaben unter dem Namen anderer Studierender ein, werden mehr als fünfmal erwischt und rufen trotzdem an, damit man sie irgendwie bestehen lässt
    • Ich war vor 10 Jahren an der Universität, und so etwas gab es überhaupt nicht. Ich denke nicht, dass sich das heute geändert hat

    • Das ist nur eine Variante des Framings „die Jugend von heute“

      • Anders als bei anderen Dienstleistungen gibt es auch bei Problemen mit Professoren, unfairer Bewertung oder schlechter Lehre keine Rückerstattung
      • Scheitern wird immer als Verantwortung der Studierenden betrachtet, nie als Verantwortung der Professoren
      • Die Rückzahlung von Studienkrediten zieht sich bis in die 50er, während man für einen Job einen Abschluss braucht
      • Diese Kombination aller Bedingungen schafft die Situation. Eine klare Lösung gibt es nicht. Weniger Kapitalbindung in Hochschulen und ein größerer Arbeitsmarkt ohne Abschlusszwang wären noch die ehesten Lösungen, aber ich erwarte das nicht
    • Dass mittlerweile die meisten Lehrenden befristet oder nicht fest angestellt sind, spielt ebenfalls hinein

    • Selbst Professoren mit Tenure machen im Unterricht nur das Nötigste und kümmern sich überhaupt nicht darum. Sie interessieren sich mehr für Forschung, und die eigentliche Rolle des Professors hat sich in Richtung Forschung verschoben. Die Qualität der Lehre sinkt immer weiter

  • Universitäten werden inzwischen zu Automaten, in die man $X00,000 einwirft, um einen Schlüssel herauszubekommen, der Zugang zu gut bezahlten Jobs gibt

    • Bildung ist nur ein Nebenprodukt, der Kern ist der Schlüssel zum Arbeitsmarkt

    • Damit Universitäten wieder echte Bildungseinrichtungen werden, müssen die Kosten sinken und Unternehmen dürfen Abschlüsse nicht mehr als Pflichtkriterium verlangen

    • Der Weg über State University + Community College ist viel billiger als $x00,000

  • In Frankreich kann man für 200 Euro pro Jahr an Spitzenuniversitäten wie der Sorbonne studieren

    • Renommierte Ingenieurhochschulen sind günstig, und nur private Elitehochschulen im Finanzbereich liegen bei etwa 25.000 Euro pro Jahr (für Geringverdiener kostenlos)
  • Kritik an der Vorstellung: Gibt es Spitzenphysiker, Nobelpreisträger (außer Frieden und Literatur), Bauingenieure ohne Abschluss oder Chirurgen ohne Abschluss?

    • Nur im Softwarebereich können auch Menschen ohne Abschluss außergewöhnlich gut erfolgreich sein

    • Ich selbst war nicht an der Universität, aber mir fehlten theoretische Grundlagen; für die meisten Arbeiten braucht man sie nicht, aber irgendwann braucht man sie doch

    • In streng technisch fundierten Bereichen ist ein Abschluss Pflicht, aber viele Bürojobs haben nichts mit dem im Studium vermittelten Wissen zu tun, und trotzdem wird man ohne Abschluss herausgefiltert

    • Ein Abschluss ist nur ein schwaches Signal für Potenzial. Ein starkes Signal gibt es erst, wenn man direkt zusammenarbeitet. Das ist einfach ein Abbild der Realität

    • Für einen Abschluss sind nicht überall große Summen oder Studienkredite nötig. In vielen Ländern reicht eine geringe Studiengebühr

  • Ich denke, nicht das Diplom, sondern „Wissen“ ist die eigentliche Leistung

    • Wird man zum Beispiel schon dadurch ein echter Arzt, dass man nur eine Bescheinigung über das Medizinstudium hat? Braucht man wirklich überhaupt kein Wissen?

    • In der Praxis hatten Menschen, die sich an der Universität tatsächlich aufs Lernen konzentrierten, es bei der Jobsuche leichter. Es ist schade, die vielen Chancen und Ressourcen zu ignorieren

    • Die Universität ist eine perfekte Umgebung zum Lernen, und man bekommt heraus, was man selbst hineinsteckt

    • Für Bürojobs ohne Bezug zum Studienfach gilt der Abschluss als Eintrittskarte, und tatsächliches Wissen hat wenig Bedeutung. Selbst jemand mit Geschichtsabschluss wird im Vertrieb eher eingestellt als jemand ohne Abschluss

  • Solange Unternehmen einen Abschluss zwingend verlangen, können Universitäten gar nicht anders, als Diplomfabriken zu sein

    • Die Zahl der Berufe, auf die man sich mit einem High-School-Abschluss bewerben kann, ist deutlich gesunken
  • Es taucht die Behauptung auf, LLMs hätten Junior-White-Collar-Jobs abgeschafft. Universitäten müssen sich schnell verändern

    • Das Wesen von Junioren besteht darin, sich zu entwickeln; sie sind nicht nur für lästige Routinearbeit da

    • LLMs sind derzeit auf Anfängerniveau und noch weit davon entfernt, Erfahrene zu ersetzen. Ihre Hauptrolle ist nicht die vollständige Ersetzung, sondern Effizienzsteigerung bei der Arbeit

    • Wenn White-Collar-Junioren verschwinden, werden am Ende auch die Seniors verschwinden

    • Auf die Aussage, dass Berufseinsteiger wegen rechtlicher und steuerlicher Fragen eine Belastung seien, wird erwidert, dass es rechtlich auch Abzugseffekte gibt

    • Es wird die Frage gestellt, worauf Universitäten eigentlich „pivotieren“ sollen

  • Aus Sicht eines Professors: KI-Nutzung wurde erlaubt und die Verwendung externer Materialien sollte dokumentiert werden, aber wenn ChatGPT eine Aufgabe nicht lösen kann, reagieren Studierende mit „Und was mache ich jetzt?“. Das heißt, ihnen fehlt es an Geduld und echtem Problemlösungswillen

    • Es wird auch die Meinung geäußert, dass Geduld und Ausdauer unabhängig vom Alter verschwinden. Besonders kritisiert wird eine Kultur, die an Auswendiglernen und sofortige Antworten gewöhnt ist

      • Auch Gen Z stimme dem zu: Der Verlust an Konzentration sei kein Generationenproblem, sondern Folge einer zu großen Informationsmenge und damit ein Problem der gesamten Gesellschaft
    • Diese Haltung der Studierenden könnte auch das Ergebnis früherer Lehrkräfte sein, die die Lernmotivation geschwächt haben

  • Es gibt auch Beiträge, die sich Sorgen machen, ob Studierende, die mit LLMs betrügen, im echten Berufsleben überhaupt konkurrenzfähig sein werden

    • In Zukunft werden auf dem Markt diejenigen überleben, die nicht nur auf KI angewiesen sind, sondern über solide Grundlagen verfügen

      • Ich selbst stehe eher kurz vor dem Ruhestand und sehe die KI-Veränderungen pessimistisch, aber überleben werden die Menschen, die Probleme auch „ohne KI“ lösen können

      • Alle reden immer von „Klempnern“, aber echte Klempnerarbeit ist keineswegs einfach

    • Es ist weit verbreitete Faulheit, Hausaufgaben einfach mit ChatGPT zu kopieren und einzufügen

      • Um Betrug nachzuweisen, braucht man jedoch fast so eindeutige Beweise wie in einem Strafprozess, deshalb ist Bestrafung schwierig
      • In Vorstellungsgesprächen wird so etwas aber schnell auffliegen
    • Man sollte bei Unternehmen arbeiten, die den Unterschied zwischen BS und echter Kompetenz erkennen; Firmen, die nur Fassade haben, werden bald bankrottgehen

    • Wer seine Fähigkeiten schon vor dem Aufkommen von KI aufgebaut hat, hat einen Vorteil. Schreiben und Computergrundlagen werden weiter wertvoll bleiben

  • An einer spanischen Universität fühlte sich jemand schuldig, als er englischsprachige Materialien übersetzte und für Aufgaben nutzte, aber im Zeitalter der LLMs ist dieses Gefühl schwächer geworden

    • Das ist kein Betrug, sondern ein besonderer Vorteil. Ein Lehrbuch in einer anderen Sprache zu lesen, ist ausdrücklich eine empfohlene Methode
    • Ein bisschen unfair ist es vielleicht, aber dadurch wurde sehr viel Zeit gespart
  • Auch das kostenlose Tutoring durch LLMs kann man positiv sehen

    • Früher konnten sich nur wohlhabende Menschen Nachhilfe leisten, heute hat jeder über ChatGPT Zugang dazu; das hebt das allgemeine Niveau an

    • Auch Offline-Probleme wie Sprachbarrieren bei TAs können so gelöst werden

    • Ohne hohe Unterrichtskosten können alle dieselbe Unterstützung erhalten; das ist eine Demokratisierung der Bildung

    • In der Praxis kopieren jedoch viele Studierende die Antworten von LLMs einfach und reichen sie als Aufgabe ein

      • Selbst wenn man sie bittet, ihren Gedankengang zu erklären, können sie oft nicht antworten
    • Es gibt tatsächlich Beispiele von Menschen, die LLMs als Tutor genutzt haben, um eine Lernmethode zu finden, die zu ihrem eigenen Stil passt

    • Wenn an Universitäten aber nur noch „Wettbewerb“ zählt, geht menschlicher Wert verloren und echte Bildung nimmt eher ab. Ob es gut ist, dass auch Betrugsmittel egalitärer geworden sind, ist fraglich

      • Lernwillige Studierende können LLMs zum „selbstständigen Lernen“ nutzen, aber zugleich haben auch die Möglichkeiten zum Betrug zugenommen
  • Manche reagieren deprimiert auf die Aussage, dass Kinder offenbar wirklich Schwierigkeiten mit Lesen und tiefem Denken haben

    • An niederländischen Universitäten wird Betrug nach Aufgabenabgabe durch direkte Fragerunden, Code-Erklärungen usw. ausreichend gut erkannt

    • Warum löst nur der Betrug von Studierenden moralische Empörung aus, während das „Abzocken“ der Studierenden durch Universitäten (etwa Kosten im Verhältnis zur Lehrqualität) hingenommen wird?

      • Das eigentliche Problem ist hier nicht Moral, sondern „Traurigkeit“. Schon die Tatsache, dass Studierende immer mehr die Fähigkeit zu selbstgesteuertem Denken, kritischem Denken und zum Durchhalten bei Schwierigkeiten verlieren, ist deprimierend

      • Es geht nicht um moralische Empörung, sondern einfach darum, dass das Phänomen deprimierend ist

  • Kritik an Medien, die verwechseln, ob ChatGPT „bei Aufgaben hilft“ oder „Betrug ermöglicht“

    • Die eigentliche Aufgabenstellung einzugeben, gilt laut Richtlinie als Betrug, aber nach technischen Konzepten oder Kompetenzen zu fragen, kann erlaubt sein
  • Studiengebühren entsprechen inzwischen dem Jahresgehalt, das man nach dem Berufseinstieg bekommt; die echten Kosten sind also doppelt so hoch

    • Das ist eine Eintrittsbarriere zum Arbeitsmarkt und faktisch eine „Ausbeutung“ von Studierenden

      • Das trifft stärker auf Berufe zu, in denen „Lernen in der Praxis“ zu denselben Ergebnissen führen könnte
    • Letztlich tragen auch die Studierenden selbst zum System bei. Wenn Hausaufgaben durch LLMs leichter werden, gehen mehr Leute in die Graduiertenschule und „alle profitieren“ (aber die Realität ist nüchtern)

  • Die „Eitelkeit“ junger Menschen verhindert letztlich, dass sie von Operators zu Engineers heranwachsen

    • Ein echter Engineer muss sich auf Grundlagen stützen und sich um Neugier und Verständnis bemühen. Wer immer nur den bequemen Weg sucht, dessen Operator-Job wird durch KI-Automatisierungstools verschwinden
    • Es gibt immer mehr Operators als Designer/Engineers. Dass alle Engineers werden, ist realistisch unmöglich
      • Man braucht überdurchschnittliche Intelligenz, ein passendes Umfeld und Anstrengung, um Engineer zu werden. Niemals kann das die Hälfte aller Menschen sein

        • Wenn durchschnittliche Menschen Engineers werden müssten, käme es zu schrecklichen Ergebnissen. Wenn man wahllos durchschnittliche Menschen Softwareentwicklung, Bauwesen oder Luftfahrt überlässt, wird es gefährlich