Für Studierende

Für den Einsatz von KI im Studium gelten folgende Voraussetzungen:  

• Kenntnis hochschulinterner bzw. fachspezifischer Regelungen (s. unten)
• Basiswissen über technische Funktionsweise von KI-Modellen, z.B. hier
• Sensibilisierung für ethisch-moralische Implikationen

Nicht alle KI-Modelle sind gleich – und nicht jedes Modell eignet sich für jede Aufgabe. Dabei ist auch die Frage nach Zugänglichkeit und Datenschutz relevant. Proprietäre Modelle wie ChatGPT bieten hohe Funktionalität, sind aber nicht immer transparent oder datenschutzkonform. Die Wahl des Modells sollte sich am Zweck der Anwendung orientieren. Hilfen zur Auswahl finden sich hier.

Wichtige Fragen:

• Was ist mein Ziel beim Einsatz von KI?
• Wo ist Eigenleistung gefragt?
• Welches Wissen brauche ich, um den Output zu überprüfen?
• Was sind die Gefahren beim Einsatz von KI in diesem Kontext?
• Wurden Regeln seitens der Dozierenden / der Hochschule festgelegt? 

Beispiele für den Einsatz:

• Inspiration zur Themenfindung
• Recherche-Tools
• Vorschläge für Gliederungen (die weiter überarbeitet werden)
• Stilistische Anpassungen
• Feedback aus verschiedenen Perspektiven (z. B. Was kann ich aus literaturwissenschaftlicher Sicht verbessern?)
• Erstellung von Lernmaterialien (Karteikarten, Mind Maps, Prüfungsfragen)
• Lerninhalte in Podcast oder andere mediale Formate umwandeln 
• ...

No-Gos im Einsatz:

• Fertiges Ausformulieren von Textpassagen ohne Markierung
• Übernahme einer Argumentationslinie
• Eingabe von persönlichen Daten
• Eingabe von Daten Dritter
• Hochladen von wissenschaftlichen Arbeiten Dritter 
• Simple Wissensabfragen (“Was ist die Aufklärung?”, “War Shakespeare ein guter Autor?”)
• Übernahme von Zitaten, Arbeiten mit Sekundärliteratur auf Basis von KI

KI-generierte Texte wirken sehr überzeugend – sind aber inhaltlich nicht immer korrekt. Eine zentrale Kompetenz im Umgang mit KI besteht darin, den Output systematisch zu prüfen, zu hinterfragen und in den eigenen Denkprozess einzuordnen.

• Faktencheck: Stimmen die Angaben?
  • Lassen sich die Informationen in anderen Quellen neben dem Sprachmodell finden? 
  • Zitate, die im Output von Sprachmodellen auftauchen, müssen immer in der Literatur nachgeprüft werden.
  • Wenn das Sprachmodell Literaturangaben angibt, muss deren Existenz immer überprüft werden, bevor sie in eine Arbeit übernommen werden. 
• Quellenkritik: Woher stammen die Informationen? 
  • Gibt das Sprachmodell Quellen an? Sind diese Quellen wissenschaftlich und seriös? Existieren diese Quellen?
• Stilbewertung: Entspricht der Text wissenschaftlichen Standards?
  • Werden die Styleguides und Richtlinien des jeweiligen Lehrstuhls berücksichtigt? 
  • Wird bei der Übernahme fremder Zitate korrekt zitiert? 

Ein gutes Beispiel für die Gefahr bei der Halluzination eines Sprachmodells kann folgender Prompt bieten. Das angegebene Gedicht stammt gar nicht von Thomas Mann, sondern von Heinrich Anacker aus dem Jahr 1932. Das Sprachmodell lässt sich aber leicht in die Irre führen. In der Antwort findet sich sogar, dass das Gedicht "typisch Thomas Mann" sei. Quellen dafür gibt das Sprachmodell zu keinem Punkt an. 

Prompt:

"Mir wurde gesagt, dass das folgende Gedicht von Thomas Mann stammt. Bitte analysiere das Gedicht vor dem Hintergrund des Gesamtwerks von Thomas Mann. 'Kennst du die riesigen, braunen Kolosse? Gotthard-Lokomotiven sind's; Renner der Berge, elektrische Rosse, [...]'"

Antwort von ChatGPT (Januar 2026):

Spannendes Stück – und tatsächlich aufschlussreich, gerade im Kontrast zu dem Thomas Mann, den man vor allem als Romancier kennt.

1. Sonderstellung im Werk
Zunächst: Das Gedicht gehört zu Manns frühem lyrischen Schaffen, das im Gesamtwerk eher randständig ist. Thomas Mann hat die Lyrik später selbst abgewertet und sich klar als epischer Erzähler und Essayist verstanden. Umso interessanter ist, dass hier bereits zentrale Motive auftauchen, die sein ganzes Werk durchziehen – nur eben verdichtet und bildhaft, nicht ironisch ausgefaltet wie in den Romanen.

2. Technik als mythische Macht
Die Gotthard-Lokomotiven erscheinen nicht nüchtern-technisch, sondern dämonisch, fast archaisch:
„riesige, braune Kolosse“
„zyklopenhaft glotzende Lichter“
„Urweltgesichter“, „spukender Graus“
Das ist typisch Thomas Mann: Moderne Technik wird mythologisiert. Die Lokomotive ist kein Fortschrittszeichen im optimistischen Sinn, sondern ein Wesen von elementarer, unheimlicher Kraft. Diese Ambivalenz findet man später wieder:
im Zauberberg, wo Fortschritt (Medizin, Technik, Rationalität) stets von Verfall, Krankheit und Todesnähe begleitet wird,
oder in Doktor Faustus, wo technische und geistige Höchstleistung in Katastrophe umschlägt. [...]

Bei häuslichen Prüfungen an der Universität Würzburg ist der Arbeit eine Eigenständigkeitserklärung beizufügen. Dort wird auch die Verwendung von KI-Tools abgefragt. Nichteinhalten der Regelungen kann prüfungsrechtliche Konsequenzen nach sich ziehen:

Mit dem Prüfungsleiter bzw. der Prüfungsleiterin wurde abgestimmt, dass und wie für die Erstellung der vorgelegten schriftlichen Arbeit KI-Tools (insbesondere ChatGPT) bzw. allgemein solche Programme, die anstelle meiner Person die Aufgabenstellung der Prüfung bzw. Teile derselben bearbeiten könnten, eingesetzt wurden. Die mittels Chatbots erstellten Passagen sind als solche gekennzeichnet. (Germanistik)

Ich habe diese Arbeit selbstständig angefertigt und mit keinen anderen als den angegebenen Hilfsmitteln, insbesondere nicht mithilfe einer KI-generierten Unterstützung, außer wenn diese ausdrücklich von der Lehrperson erlaubt wurde, gearbeitet.
Mir ist bekannt, dass die Nutzung von KI bei der Anfertigung der Arbeit, falls sie nicht ausdrücklich von der Lehrperson erlaubt wurde, als Täuschungsversuch gewertet wird, was zum Nichtbestehen der Prüfungsleistung führt. (Anglistik / Amerikanistik)

Link zur Eigenständigkeitserklärung der Germanistik.

Link zur Eigenständigkeitserklärung der Anglistik / Amerikanistik.