Eine internationale Umfrage unter mehr als 700 Lehrenden zeigt: Die Mehrheit hat Lehre und Prüfungen wegen generativer KI bereits angepasst. Mündliche Prüfungen, Codeverständnis und Projektarbeit gewinnen an Bedeutung. Fast die Hälfte der Befragten vermisst jedoch bewährte Praxisbeispiele für die Integration von KI in die Lehre.
KI-Programmiertools wie ChatGPT und GitHub Copilot können typische Programmieraufgaben in Einführungskursen lösen und erzielen dabei Ergebnisse auf dem Niveau durchschnittlicher Studierender. Eine neue Studie liefert nun eine breite Bestandsaufnahme dazu, wie Informatik-Lehrende weltweit darauf reagieren. Durchgeführt wurde sie von der "ACM Task Force on Generative AI and Programming Assessment", einer vom Bildungsausschuss der internationalen Informatikgesellschaft ACM eingesetzten Expertengruppe.
Die Task Force befragte zwischen Mai und Oktober 2025 insgesamt 763 Lehrende aus 49 Ländern. Ausgewertet wurden rund 500 annähernd vollständige Fragebögen. Das Ergebnis: 69 Prozent sind überzeugt, dass generative KI verändert hat, welche Fähigkeiten für die Softwareentwicklung nötig sind. Die größte Sorge der Lehrenden ist eine zunehmende Technologieabhängigkeit der Studierenden (87 Prozent), gefolgt von Betrug und Plagiaten (72 Prozent).
Lehre verlagert sich vom Schreiben zum Verstehen von Code
64 Prozent der Befragten haben ihre Lehransätze bereits verändert. Die thematische Analyse der offenen Antworten zeigt eine klare Richtung: weg vom reinen Programmieren, hin zu Codeverständnis, Debugging und Problemlösung. In 39 Antworten wurde zudem angegeben, KI-Nutzung und Prompt Engineering gezielt zu unterrichten. Andere demonstrieren KI-Tools im Unterricht, um sowohl deren Fähigkeiten als auch ihre Grenzen aufzuzeigen.
"Wir wissen, dass Studierende bei ihrem Berufseinstieg wahrscheinlich mit KI-Werkzeugen entwickeln werden", sagt Steven Gordon, Professor an der Ohio State University und Hauptautor des Berichts. "Entscheidend ist, dass sie dennoch solide programmieren können und die Möglichkeiten und Grenzen von KI verstehen."
Mündliche Prüfungen und Projektarbeit gewinnen an Bedeutung
Noch deutlicher fallen die Veränderungen bei Prüfungen aus: 68 Prozent der Befragten haben ihre Prüfungsmethoden angepasst. Die häufigsten Maßnahmen sind mehr beaufsichtigte Prüfungen vor Ort (56 Nennungen), eine geringere Gewichtung von Hausaufgaben (38), mündliche Prüfungen und Verteidigungen des eingereichten Codes (36) sowie papierbasierte Tests (35). Auch projektbasierte Prüfungen (34) gewinnen an Bedeutung. Einige Lehrende verlangen zudem, dass Studierende ihre KI-Nutzung offenlegen und Protokolle ihrer Interaktionen mit KI-Werkzeugen einreichen.
Die institutionellen Richtlinien bilden dabei einen Flickenteppich: 45 Prozent der Befragten gaben an, dass ihre Institution über Richtlinien zur Nutzung generativer KI verfügt, 39 Prozent verneinten dies. Die Bandbreite reicht von einem vollständigen Verbot bis zur ausdrücklichen Erlaubnis oder Ermutigung, sofern die Nutzung dokumentiert wird.
Fast die Hälfte vermisst Best-Practice-Beispiele für die KI-Integration
Als größte Hürde nannten 48 Prozent der Befragten fehlende Beispiele für bewährte Vorgehensweisen. 28 Prozent fehlt die nötige Expertise im Umgang mit generativer KI, während 20 Prozent keinen Bedarf sehen, KI überhaupt in die Lehre zu integrieren. Bei der Weiterbildung wünschen sich 74 Prozent Schulungen zu bewährten Lehrmethoden und 66 Prozent Unterstützung bei der Neugestaltung von Prüfungen.
Bei der Einordnung der Ergebnisse sind einige Einschränkungen zu berücksichtigen. Die Teilnehmenden wurden vor allem über ACM- und SIGCSE-Verteiler sowie ausgewählte nationale Lehrendenlisten gewonnen. Zudem stammten die Befragten überwiegend aus Nordamerika (227) und Europa (106), während Asien (57), Südamerika (10), Ozeanien (9) und Afrika (3) deutlich schwächer vertreten waren. 77 Prozent der Personen mit Angaben zur Einrichtung arbeiten an Universitäten; Schulen und Berufsschulen sind kaum vertreten. Die Ergebnisse beruhen außerdem auf Selbstauskünften der Lehrenden.
Die ACM-Studie ist frei im Netz erhältlich. Die Task Force hat zudem eine Website eingerichtet, auf der Praxisbeispiele und Materialien für Lehrende gesammelt werden.
KI als Lernersatz schadet dem Kompetenzaufbau
Die Befürchtungen der Befragten werden durch mehrere jüngere Studien gestützt. Eine Anthropic-Studie zeigte, dass Softwareentwickler, die mit KI-Unterstützung eine neue Python-Bibliothek erlernten, in einem anschließenden Wissenstest 17 Prozent niedrigere Ergebnisse erzielten als eine Kontrollgruppe ohne KI-Zugang. Eine kleine Untergruppe, die das Programmieren vollständig an die KI delegierte, löste die Aufgaben zwar am schnellsten, erreichte im Wissenstest aber durchschnittlich nur 39 Prozent.
Eine Studie der Universität des Saarlandes mit 19 Studierenden fand zudem, dass Teilnehmer Vorschläge von GitHub Copilot seltener kritisch hinterfragten. In den Teams aus Mensch und KI fiel der Wissensaustausch weniger intensiv aus und konzentrierte sich stärker auf den unmittelbar zu schreibenden Code als bei menschlichen Programmierpaaren.
Auch jenseits der Informatik zeigen sich ähnliche Muster. Eine chinesische Langzeitstudie mit mehr als 26.000 Schülern kam zu dem Ergebnis, dass KI-Nutzung die Hausaufgabennoten um 18 Prozent erhöhte und die Bearbeitungszeit um 30 Prozent verkürzte. Bei Klausuren ohne Hilfsmittel lagen die Ergebnisse nach sechs Monaten dagegen um 20 Prozent niedriger. Bei späteren Aufnahmeprüfungen betrug der Rückgang je nach Prüfung 18 beziehungsweise 24 Prozent.
Eine Analyse der UC Berkeley, die mehr als 500.000 Noten auswertete, stellte nach der Veröffentlichung von ChatGPT einen besonders starken Anstieg der Bestnoten in Kursen mit vielen Schreib- und Programmieraufgaben fest. Besonders ausgeprägt war der Anstieg in Kursen, in denen unbeaufsichtigte Hausaufgaben stark in die Gesamtnote einflossen. Das betrifft genau jene Prüfungsform, die laut dem ACM-Bericht viele Lehrende inzwischen geringer gewichten.
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