Eine aktuelle Umfrage der ACM Task Force on Generative AI and Programming Assessment unter 763 Informatikdozenten aus 49 Ländern zeigt, dass die Mehrheit der Lehrenden ihre Methoden aufgrund des Aufkommens von Künstlicher Intelligenz (KI) bereits angepasst hat. 68 Prozent der Befragten haben ihre Prüfungen geändert, während 64 Prozent ihre Lehrmethoden überarbeitet haben. Die Erhebung, die zwischen Mai und Oktober 2025 durchgeführt wurde, analysierte rund 500 vollständige Fragebögen und beleuchtet die weltweiten Reaktionen auf den Einsatz von KI-Programmierwerkzeugen wie ChatGPT und GitHub Copilot, die typische Programmieraufgaben lösen können.
Veränderungen in Lehre und Kompetenzanforderungen
Die Studie offenbart, dass 69 Prozent der Dozenten glauben, dass KI die für die Softwareentwicklung benötigten Fähigkeiten verändert hat. Die größte Sorge der Lehrenden ist die zunehmende Abhängigkeit der Studenten von Technologie (87 Prozent), gefolgt von Betrug und Plagiaten (72 Prozent).
Die Anpassungen in der Lehre bewegen sich thematisch weg vom Schreiben von Code von Grund auf hin zum Verständnis von Code, dem Debugging und der Problemlösung. 39 Antworten nannten zudem die Vermittlung des KI-Einsatzes und von Prompt Engineering (die Kunst, Anweisungen für KI-Modelle zu formulieren) als explizite Lehrinhalte. Andere Dozenten demonstrieren KI-Werkzeuge im Unterricht, um deren Fähigkeiten und Grenzen aufzuzeigen.
Steven Gordon, Professor an der Ohio State University und Hauptautor des Berichts, betont: „Wir wissen, dass Studenten wahrscheinlich mit KI-Tools entwickeln werden, wenn sie ins Berufsleben eintreten. Der Schlüssel ist, Absolventen hervorzubringen, die kompetent im Programmieren sind und sowohl die Fähigkeiten als auch die Grenzen der KI verstehen.“
Anpassungen bei Prüfungsformaten
Noch deutlicher sind die Änderungen bei den Bewertungsmethoden: 68 Prozent der Befragten haben ihre Prüfungen angepasst. Zu den häufigsten Verschiebungen gehören:
- Mehr beaufsichtigte Präsenzprüfungen (56 Nennungen)
- Reduzierte Gewichtung von Hausaufgaben (38 Nennungen)
- Mündliche Prüfungen und Code-Verteidigungssitzungen (36 Nennungen)
- Papierbasierte Tests (35 Nennungen)
- Projektbasierte Bewertungen (34 Nennungen)
Einige Lehrende verlangen von Studenten mittlerweile auch, ihren KI-Einsatz offenzulegen und Protokolle ihrer Interaktionen mit KI-Tools einzureichen.
Die institutionellen Richtlinien zum KI-Einsatz sind uneinheitlich: 45 Prozent der Befragten gaben an, dass ihre Institution Richtlinien hat, während 39 Prozent keine besitzen. Die Richtlinien reichen von vollständigen Verboten bis hin zu expliziter Erlaubnis oder Ermutigung, solange der Gebrauch dokumentiert wird.
Herausforderungen und Unterstützungsbedarf
Das größte Hindernis, das von 48 Prozent der Befragten genannt wurde, ist ein Mangel an bewährten Best Practices für die Integration von KI in den Unterricht. 28 Prozent geben an, nicht über ausreichende Expertise im Umgang mit KI zu verfügen, während 20 Prozent überhaupt keine Notwendigkeit sehen, KI in ihre Lehre zu integrieren.
Im Bereich der beruflichen Weiterbildung wünschen sich 74 Prozent Schulungen zu effektiven Lehrmethoden und 66 Prozent Unterstützung bei der Neugestaltung von Prüfungen.
Bestätigung durch weitere Studien
Mehrere Studien untermauern die Bedenken der Dozenten. Eine Anthropic-Studie zeigte, dass Softwareentwickler, die eine neue Python-Bibliothek mit KI-Unterstützung lernten, bei einem nachfolgenden Wissenstest 17 Prozent schlechter abschnitten als eine Kontrollgruppe ohne KI-Zugang. Eine kleine Untergruppe, die das Codieren vollständig an die KI delegierte, erledigte Aufgaben am schnellsten, erreichte aber nur durchschnittlich 39 Prozent im Wissenstest.
Ähnliche Muster zeigen sich auch außerhalb der Informatik. Eine chinesische Langzeitstudie mit über 26.000 Studenten ergab, dass der KI-Einsatz die Hausaufgabennoten um 18 Prozent verbesserte und die Bearbeitungszeit um 30 Prozent verkürzte. Bei Prüfungen ohne Hilfsmittel nach sechs Monaten sanken die Ergebnisse jedoch um 20 Prozent. Bei späteren Aufnahmeprüfungen betrug der Rückgang je nach Test 18 und 24 Prozent.
Eine Analyse der UC Berkeley von über 500.000 Noten zeigte nach der Veröffentlichung von ChatGPT einen starken Anstieg der Bestnoten, insbesondere in Kursen mit vielen Schreib- und Programmieraufgaben. Der Anstieg war am ausgeprägtesten in Kursen, in denen unbeaufsichtigte Hausaufgaben stark zur Endnote zählten – genau die Art von Bewertung, die laut dem ACM-Bericht viele Dozenten nun weniger gewichten.
Einschränkungen der Studie
Die Ergebnisse der ACM-Studie sind mit einigen Vorbehalten zu betrachten. Die Teilnehmer wurden hauptsächlich über Mailinglisten der ACM und SIGCSE sowie ausgewählte nationale Dozentenverzeichnisse rekrutiert. Die Befragten stammten überproportional aus Nordamerika (227) und Europa (106), während Asien (57), Südamerika (10), Ozeanien (9) und Afrika (3) deutlich unterrepräsentiert waren. Von denjenigen, die ihren Institutionstyp angaben, arbeiteten 77 Prozent an Universitäten; K-12-Schulen und Berufsbildungsprogramme waren kaum vertreten. Die Ergebnisse basieren zudem auf selbstberichteten Daten.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: The Decoder.