Eine zweijährige Universitätsstudie unter Leitung von Professor Thibault Schrepel von der Vrije Universiteit Amsterdam kommt zu dem Ergebnis, dass ein Verbot von Künstlicher Intelligenz (KI) im Unterricht die studentischen Leistungen verschlechtert. Die Forschung, die in den Jahren 2024 und 2025 mit insgesamt 230 Studierenden durchgeführt wurde, untersuchte die Auswirkungen von KI-Verboten, unbegleiteter KI-Nutzung und strukturiertem KI-Training auf die Studienresultate.
Studiendesign und Methodik
Professor Schrepel teilte Studierende seines Kurses „Recht der KI“ nach dem Zufallsprinzip in drei Gruppen ein. Ihre Aufgabe war es, in Kleingruppen von vier bis fünf Personen innerhalb von 20 Minuten eine Bestimmung des EU-KI-Gesetzes zu verbessern. Die Bewertung erfolgte nach den Kriterien Substanz, Klarheit, Verhältnismäßigkeit und Innovation.
- Die erste Gruppe durfte ChatGPT nicht nutzen.
- Die zweite Gruppe erhielt direkt in den Text eingebettete, von ChatGPT generierte Überarbeitungsvorschläge und durfte das Tool weiter nutzen, erhielt jedoch keine Anleitung zur Anwendung.
- Die dritte Gruppe erhielt eine praktische Schulung in „Legal Prompt Engineering“ – der präzisen Formulierung von Anweisungen für KI – sowie in der Überprüfung von KI-Vorschlägen auf Konsistenz und Richtigkeit.
Alle Studierenden absolvierten zudem dieselben Prüfungen: einen Multiple-Choice-Test und eine Hausarbeit, bei der sie eine weitere Bestimmung des KI-Gesetzes überarbeiten mussten.
Ergebnisse und Erkenntnisse
Die Gruppe ohne KI-Nutzung belegte in beiden Studienjahren den letzten Platz. Diese Studierenden beschränkten sich meist auf kleinere formale Änderungen und litten häufig unter „Ideenerschöpfung“ nach zehn bis fünfzehn Minuten. Obwohl der Verzicht auf KI zu tiefergehenden Diskussionen innerhalb der Gruppen führte, blieben die Ergebnisse hinter den anderen Gruppen zurück.
Die zweite Gruppe, die unbegleitete KI nutzte, übernahm Vorschläge oft unkritisch. Dies führte im Unterricht zu Fehlern, die sich jedoch in den Prüfungen nicht wiederholten. Überraschenderweise schnitt diese Gruppe in den Prüfungen sogar leicht besser ab als die KI-freie Gruppe. Schrepel vermutet, dass die Studierenden durch eigene Nutzung lernen, Schwächen der KI zu erkennen, insbesondere wenn die Genauigkeit reale Konsequenzen hat.
Die trainierte dritte Gruppe erzielte 2024 die besten Ergebnisse, insbesondere bei der anspruchsvolleren Hausarbeit. Dieser Vorsprung verringerte sich 2025 jedoch, da die allgemeine Vertrautheit der Studierenden mit Chatbots zunahm und formales Training weniger zusätzliche Vorteile bot.
Schlussfolgerungen und Empfehlungen
Ein zentrales Ergebnis blieb über beide Jahre hinweg konstant: Die Gruppe ohne KI-Nutzung schnitt stets am schlechtesten ab. Professor Schrepel revidierte seine ursprüngliche Annahme, dass unbegleitete KI-Nutzung mehr schaden als nützen würde, und stellte fest: „Ich lag falsch.“ Er schlussfolgert, dass ein KI-Verbot im Unterricht zu schlechteren Durchschnittsergebnissen führt, als die Nutzung von KI zu erlauben.
Schrepel empfiehlt Hochschulleitungen, pauschale KI-Verbote zu vermeiden und Lehrenden Freiraum für Experimente zu geben. Universitäten sollten zudem in die KI-Fähigkeiten ihrer Dozenten investieren. Auch traditionelle Masterarbeiten müssten überdacht werden, da KI-Tools die Kernleistung – den Kampf mit Forschung und Argumentation – erheblich verkürzen können. Reine Literaturübersichten sollten demnach nicht mehr ausreichen; stattdessen seien praxisorientierte oder empirische Arbeiten gefragt, bei denen der durchdachte Einsatz von KI in die Bewertung einfließt.
Diese Erkenntnisse stehen im Konflikt mit Ansätzen wie dem der UC Berkeley Law, die KI bei fast allen benoteten Arbeiten verbietet, um Kernkompetenzen zu fördern. Schrepel weist darauf hin, dass seine Studie gewisse Einschränkungen hat, darunter die kleine Stichprobengröße und die möglicherweise überdurchschnittliche Technikaffinität der Studierenden in einem KI-Kurs.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: The Decoder.