{"id":4384,"date":"2026-06-30T14:21:53","date_gmt":"2026-06-30T12:21:53","guid":{"rendered":"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/?post_type=anleitung&p=4384"},"modified":"2026-07-13T21:05:37","modified_gmt":"2026-07-13T19:05:37","slug":"ki-in-der-lehre-rechtliche-grundlagen-auf-einen-blick","status":"publish","type":"anleitung","link":"https:\/\/leko.service.th-nuernberg.de\/portal-digitale-lehre\/anleitungen\/ki-in-der-lehre-rechtliche-grundlagen-auf-einen-blick\/","title":{"rendered":"KI in der Lehre: Rechtliche Grundlagen auf einen Blick\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Generative KI ist in der Hochschullehre angekommen \u2013 in Seminararbeiten, Pr\u00e4sentationen, Abschlussarbeiten und zunehmend auch in der Unterrichtsvorbereitung. F\u00fcr Lehrende stellen sich dabei schnell rechtliche Fragen: Was d\u00fcrfen Studierende? Was darf ich selbst? Und was gilt an der Ohm? <\/p>\n\n\n\n

Dieser Artikel gibt einen kompakten \u00dcberblick, ohne eine Rechtsberatung zu ersetzen<\/p>\n\n\n\n

Urheberrecht <\/h2><\/div>\n\n\n\n

KI ist keine Urheberin. Texte, Bilder oder andere Inhalte, die mit KI erstellt wurden, sind urheberrechtlich nicht gesch\u00fctzt \u2013 das Urheberrecht liegt bei der Person, die den Inhalt wesentlich gestaltet hat. Das bedeutet auch: Wer KI-Outputs unver\u00e4ndert einreicht, kann sich nicht auf eigene geistige Leistung berufen. <\/p>\n\n\n\n

Umgekehrt gilt: Fremde Texte \u2013 also Fachliteratur, Studierendentexte, unver\u00f6ffentlichte Materialien \u2013 d\u00fcrfen nicht ohne weiteres in KI-Tools eingegeben werden. F\u00fcr das sogenannte Text- und Data-Mining braucht es eine explizite Freigabe durch die Rechteinhaber*innen. Das betrifft auch das Hochladen von Lehrmaterialien oder Pr\u00fcfungsaufgaben in externe Systeme. <\/p>\n\n\n\n

Datenschutz <\/h2><\/div>\n\n\n\n

Viele verbreitete KI-Tools wie ChatGPT verarbeiten Eingaben auf Servern au\u00dferhalb der EU. Das ist datenschutzrechtlich problematisch, sobald personenbezogene Daten im Spiel sind \u2013 also Namen, Noten, Fallbeschreibungen mit Personenbezug oder interne Hochschuldokumente. <\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr den dienstlichen Einsatz an der Ohm gilt: MS Copilot in der Ohm-Organisationslizenz ist die datenschutzkonforme Alternative. Personenbezogene Daten geh\u00f6ren grunds\u00e4tzlich nicht in externe KI-Tools.<\/p>\n\n\n\n

Transparenz und Dokumentation <\/h2><\/div>\n\n\n\n

KI-Nutzung sollte im Sinne guter wissenschaftlicher Praxis offengelegt werden \u2013 sowohl von Studierenden als auch von Lehrenden. F\u00fcr Studierende bedeutet das eine gesonderte KI-Erkl\u00e4rung: Welche Tools wurden genutzt, f\u00fcr welche Arbeitsschritte? Prompts m\u00fcssen nur dann angegeben werden, wenn sie methodisch relevant sind \u2013 etwa wenn die KI-Nutzung Teil des Erkenntnisprozesses ist. Wie das konkret aussehen kann, zeigt der OWL-Artikel KI-Nutzung in wissenschaftlichen Arbeiten dokumentieren<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00fcfungsrechtliches <\/h2><\/div>\n\n\n\n

Ob und in welchem Umfang KI in Pr\u00fcfungsleistungen genutzt werden darf, ist nicht einheitlich geregelt. Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, dies klar zu kommunizieren \u2013 idealerweise schriftlich in der Aufgabenstellung oder im Seminarplan. Unklare Regelungen f\u00fchren erfahrungsgem\u00e4\u00df zu Unsicherheit auf beiden Seiten.<\/p>\n\n\n\n

Nicht jede KI-Nutzung ist automatisch T\u00e4uschung. Ob sie es ist, h\u00e4ngt vom Lernziel und der Aufgabenstellung ab \u2013 und davon, was vorab vereinbart wurde. <\/p>\n\n\n\n

Was an der Ohm gilt <\/h2><\/div>\n\n\n\n

Die Ohm hat eine eigene KI-Leitlinie verabschiedet, die verbindliche Orientierung f\u00fcr Lehrende und Studierende gibt. \u2192 KI-Leitlinie der Ohm (2026)<\/a><\/p>\n\n\n\n

Erg\u00e4nzend empfehlenswert: \u2192 KI-Leitlinie Hochschullehre der Hochschule Bayern (2025)<\/a> <\/p>\n\n\n\n

Das k\u00f6nnen Sie jetzt tun <\/h2><\/div>\n\n\n\n