{"id":4369,"date":"2026-06-30T14:22:23","date_gmt":"2026-06-30T12:22:23","guid":{"rendered":"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/?post_type=anleitung&#038;p=4369"},"modified":"2026-07-07T15:30:30","modified_gmt":"2026-07-07T13:30:30","slug":"was-ki-im-schreibkontext-schwierig-macht","status":"publish","type":"anleitung","link":"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/anleitungen\/was-ki-im-schreibkontext-schwierig-macht\/","title":{"rendered":"Was KI im Schreibkontext schwierig macht"},"content":{"rendered":"\n<p>Mit dem Einsatz generativer KI im Schreibprozess sind nicht nur neue M\u00f6glichkeiten, sondern auch grundlegende Herausforderungen verbunden. Diese betreffen Fragen von Autor*innenschaft, Eigenleistung und Leistungsbewertung. F\u00fcr Lehrende entsteht daraus ein Spannungsfeld zwischen Erm\u00f6glichung, Begrenzung und Orientierung.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-eaa6c972\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Was Sie hier lernen<\/h2><\/div>\n\n\n\n<p>In diesem Artikel erfahren Sie,&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>warum etablierte Konzepte von Autor*innenschaft und Plagiat unter Druck geraten,&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>weshalb technische KI-Detektion keine tragf\u00e4hige L\u00f6sung darstellt,&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>welche Risiken von Abh\u00e4ngigkeit und Kompetenzverlust entstehen,&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>und welche Konsequenzen sich f\u00fcr Schreibaufgaben und Leistungsbewertung ergeben.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-2c3af746\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Plagiat und Eigenleistung&nbsp;<\/h2><\/div>\n\n\n\n<p>Traditionelle Plagiatsbegriffe setzen voraus, dass jemand einen fremden, menschlich verfassten Text \u00fcbernimmt und als eigenen ausgibt. Generative KI untergr\u00e4bt diese Logik: Ein Text ist nicht kopiert, sondern neu erzeugt \u2013 und trotzdem keine eigenst\u00e4ndige Leistung.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Erschwerend kommt hinzu, dass KI-Nutzung im Schreibprozess selten ein einmaliges Ereignis ist. Studierende nutzen KI zur Ideenfindung, zur Strukturierung, zur Formulierungshilfe, zur \u00dcberarbeitung \u2013 oft an vielen Stellen gleichzeitig und flie\u00dfend ineinander. Klassische Plagiatspr\u00fcfungen versagen hier strukturell: Sie erkennen \u00dcbernahmen, aber keine KI-gest\u00fctzte Textproduktion. Zudem sind KI-Detektionstools fehleranf\u00e4llig, rechtlich nicht belastbar und treffen nachweislich mehrsprachige Studierende \u00fcberproportional (Weber-Wulff et al. 2023, Liang et al. 2023). Sie sind daher keine tragf\u00e4hige L\u00f6sung.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Auch die Frage, ab wann KI-Nutzung als T\u00e4uschung gilt, ist nicht einheitlich beantwortet, sondern variiert je nach Hochschule, Fach und Pr\u00fcfungsformat. Ob beispielsweise die KI-gest\u00fctzte sprachliche \u00dcberarbeitung ein Problem darstellt, h\u00e4ngt vom Lernziel ab: In einem ingenieurwissenschaftlichen Seminar mag das nachrangig sein, im Kurs Technisches Englisch ist genau das die zu erwerbende Kompetenz.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Was folgt daraus f\u00fcr Lehrende? Weniger Kontrolle, mehr Gestaltung. Wer Aufgaben so konzipiert, dass Eigenleistung sichtbar wird \u2013 durch situative Einbettung, Prozessreflexion oder m\u00fcndliche Elemente \u2013 macht die Frage nach T\u00e4uschung weniger virulent. Wie das konkret aussehen kann, zeigt <a href=\"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/anleitungen\/schreibaufgaben-ki-resilient-gestalten\/\">Artikel 5<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-bcaa9b4f\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Risiken von Abh\u00e4ngigkeit und Kompetenzverlust&nbsp;<\/h2><\/div>\n\n\n\n<p>Ein weiteres Risiko besteht darin, dass Studierende Schreibprozesse zunehmend an KI abgeben und dadurch Schreibkompetenz verlieren. In der hochschuldidaktischen Diskussion wird das als <em>Deskilling <\/em>bezeichnet \u2013 der schleichende Verlust von Kompetenzen, die nicht mehr ge\u00fcbt werden. Nuxoll (2024) spricht von <em>Skill Skipping<\/em>: dem \u00dcberspringen produktiver Lernhindernisse, aus denen Kompetenzentwicklung erst entsteht.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"is-style-success\"><strong>Deskilling oder neue Kompetenz?<\/strong><br><a href=\"http:\/\/Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakc\u0131, \u00d6., &amp; Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122(26), e2422633122. https:\/\/doi.org\/10.1073\/pnas.2422633122\">Bastani et al.<\/a> (2025) liefern erste Evidenz aus dem Mathematikunterricht: Sch\u00fcler*innen mit KI-Zugang erzielten kurzfristig bessere Noten \u2013 schnitten nach Entzug des Tools jedoch schlechter ab als die Kontrollgruppe ohne KI. Dem steht die These des <em>Upskillings <\/em>gegen\u00fcber: Im Beruf wird KI nicht entzogen, sondern erwartet. Die relevante Kompetenz verschiebt sich dann vom Produzieren zum kompetenten Beurteilen und \u00dcberarbeiten von KI-Outputs. Das setzt allerdings voraus, dass Studierende \u00fcberhaupt ein Qualit\u00e4tsurteil entwickeln k\u00f6nnen \u2013 und daf\u00fcr brauchen sie Schreiberfahrung. Beide Positionen schlie\u00dfen sich also nicht aus: Die zweite setzt die erste voraus.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-994e3ef9\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Konsequenzen f\u00fcr die Leistungsbewertung\u00a0<\/h2><\/div>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>&#8222;Die Angst vor KI-generierten Arbeiten zeigt, wie sehr unser System auf Produkte (und nicht auf Prozesse) fokussiert ist. Wer bislang \u201abesteht&#8216;, weil er gut formulierte Texte abgibt, wird durch KI unterwandert \u2013 nicht, weil KI zu m\u00e4chtig ist, sondern weil wir zu wenig inhaltliche Tiefe, Reflexion und Diskursf\u00e4higkeit einfordern.&#8220;<\/p>\n<cite>Prof. Dr. Doris We\u00dfels (FH Flensburg, 2025)<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n<p>Dies zieht nicht nur f\u00fcr Aufgabenformate, sondern auch f\u00fcr Bewertungskriterien Konsequenzen nach sich. Sprachliche Korrektheit und formale Vollst\u00e4ndigkeit sind als Bewertungsma\u00dfst\u00e4be zunehmend ungeeignet. Kriterien wie Urteilsf\u00e4higkeit, Transferleistung und die F\u00e4higkeit, den eigenen Denkweg nachvollziehbar zu machen, gewinnen dagegen an Gewicht.\u00a0\u00a0M\u00f6gliche Anpassungen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gleiche Beurteilungskriterien, h\u00f6here Anforderungen<\/li>\n\n\n\n<li>KI-Einsatz in Raster integrieren<\/li>\n\n\n\n<li>Formalia und sprachliche Aspekte geringer gewichten<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Wichtig: Sprechen Sie mit den Studierenden \u00fcber die Bewertungskritierien und wie sich der Einsatz von KI-Tools auf die Bewertung auswirkt.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-a39dce80\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Das k\u00f6nnen Sie jetzt tun&nbsp;<\/h2><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Haben Sie in Ihrer Lehrveranstaltung bereits kommuniziert, ob und wie KI genutzt werden darf? Was fehlt noch?&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Wo sehen Sie bei Ihren Studierenden bereits Anzeichen von Skill Skipping?<\/li>\n\n\n\n<li>Denken Sie, dass Ihre Bewertungsraster eine \u00dcberarbeitung ben\u00f6tigen?&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-c1c7d255\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Zum Vertiefen<\/h2><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Lesen Sie Reinmann (2023): <a href=\"https:\/\/hochschulforumdigitalisierung.de\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/HFD_DP_25_Deskilling.pdf\">Diskussionspapier Deskilling<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li>Schauen Sie sich dieses Beispiel eines angepassten Bewertungsrasters an: <a href=\"https:\/\/www.google.com\/url?sa=t&amp;source=web&amp;rct=j&amp;opi=89978449&amp;url=https:\/\/www.hs-rm.de\/fileadmin\/HSRM\/EXTERN\/Abteilung\/V_Studium_und_Lehre\/V.1\/KI%2540HSRM\/KI_Handreichungen_und_Anleitungen\/Bewertungsraster_ThinkTank.xlsx&amp;ved=2ahUKEwiPkp39rraVAxWHQvEDHQeULsIQFnoECC8QAQ&amp;usg=AOvVaw2xE2l0YBfxVdpkSvD77cQ7\">Bewertungsraster Thinktank<\/a><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-d5f69023\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">So geht es weiter<\/h2><\/div>\n\n\n\n<p>Im n\u00e4chsten <a href=\"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/anleitungen\/schreibaufgaben-ki-resilient-gestalten\/\">Artikel <\/a>der Reihe zeigen wir konkrete L\u00f6sungsans\u00e4tze, wie Schreibaufgaben KI-resilient, prozessorientiert und lernf\u00f6rderlich gestaltet werden k\u00f6nnen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-uagb-advanced-heading uagb-block-1b93fedc\"><h2 class=\"uagb-heading-text\">Quellen<\/h2><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Peter Salden &amp; Jonas Leschke (Hrsg.): Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gest\u00fctztes Schreiben in der Hochschulbildung. &#8211; <a href=\"https:\/\/hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de\/opus4\/frontdoor\/index\/index\/docId\/9734\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/hss-opus.ub.ruhr-uni-bochum.de\/opus4\/frontdoor\/index\/index\/docId\/9734<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakc\u0131, \u00d6., &amp; Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. <em>PNAS, 122<\/em>(26), e2422633122. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1073\/pnas.2422633122\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1073\/pnas.2422633122<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Hochschule RheinMain (o.D.): Empfehlungen f\u00fcr Lehrende: Studentischer Einsatz von KI-Tools beim wissenschaftlichen Schreiben. <a href=\"https:\/\/www.hs-rm.de\/fileadmin\/HSRM\/EXTERN\/Abteilung\/V_Studium_und_Lehre\/V.1\/KI%40HSRM\/KI_Handreichungen_und_Anleitungen\/AG_Empfehlungen_fuer_Lehrende.pdf\">https:\/\/www.hs-rm.de\/fileadmin\/HSRM\/EXTERN\/Abteilung\/V_Studium_und_Lehre\/V.1\/KI%40HSRM\/KI_Handreichungen_und_Anleitungen\/AG_Empfehlungen_fuer_Lehrende.pdf<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Liang, W. et al. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. <em>Patterns, 4<\/em>(7). <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.patter.2023.100779\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.patter.2023.100779<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Nuxoll, F. (2024). Skill Skipping. Was Lehrpersonen tun k\u00f6nnen, damit KI nicht Lernprozesse verhindert. <em>Lehren und Lernen, 50<\/em>(6).&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Reinmann, G. (2023). <em>Deskilling durch K\u00fcnstliche Intelligenz? Potenzielle Kompetenzverluste als Herausforderung f\u00fcr die Hochschuldidaktik<\/em> (Diskussionspapier Nr. 25). Hochschulforum Digitalisierung. <a href=\"https:\/\/hochschulforumdigitalisierung.de\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/HFD_DP_25_Deskilling.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/hochschulforumdigitalisierung.de\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/HFD_DP_25_Deskilling.pdf<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Reinmann, G. (2023). <em>Deskilling durch K\u00fcnstliche Intelligenz? Potenzielle Kompetenzverluste als Herausforderung f\u00fcr die Hochschuldidaktik<\/em> (Diskussionspapier Nr. 25). Hochschulforum Digitalisierung. <a href=\"https:\/\/hochschulforumdigitalisierung.de\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/HFD_DP_25_Deskilling.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/hochschulforumdigitalisierung.de\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/HFD_DP_25_Deskilling.pdf<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Tang, R., Chuang, Y.-N., &amp; Hu, X. (2024). The science of detecting LLM-generated text. <em>Communications of the ACM, 67<\/em>(4), 50\u201359. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3624725\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/doi.org\/10.1145\/3624725<\/a>&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Weber-Wulff, D., Anohina-Naumeca, A., Bjelobaba, S. et al. (2023). Testing of detection tools for AI-generated text. <em>International Journal for Educational Integrity, 19<\/em>.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div class=\"additional-information sidebar-only bluebox\">\n\t<h3 class=\" bluebox-title\" >Inhalt<\/h3>\n\t<div class=\" bluebox-container\">\n\t\t\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Plagiat und Eigenleistung<\/li>\n\n\n\n<li>Risiken von Abh\u00e4ngigkeit und Kompetenzverlust\u00a0<\/li>\n\n\n\n<li>Konsequenzen f\u00fcr die Leistungsbewertung\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\t<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit dem Einsatz generativer KI im Schreibprozess sind nicht nur neue M\u00f6glichkeiten, sondern auch grundlegende Herausforderungen verbunden. Diese betreffen Fragen von Autor*innenschaft, Eigenleistung und Leistungsbewertung. 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