MEXICO CITY / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) hat ihren erstmals komplett online durchgeführten Aufnahmetest wegen massiver Unregelmäßigkeiten neu angesetzt. Die Hochschule setzte dabei auf einen Browser, der nur zugelassene Seiten erlaubt, und auf eine KI-gestützte Webcam-Kontrolle per installierter Software. Ausgewertet wurde ein auffällig starker Anstieg bei sehr hohen Scores, während nur wenige Tests vorzeitig wegen „Fehlverhaltens“ abgebrochen wurden. Betroffen sind Berichten zufolge fast 58.000 Teilnehmende, die in den kommenden Wochen erneut antreten müssen.
Die Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) wollte einen Engpass entschärfen, indem sie ihren Aufnahmeprozess erstmals vollständig online abwickelte. Zwischen Ende Mai und Anfang Juni stellten sich fast 160.000 Bewerberinnen und Bewerber den Multiple-Choice-Aufgaben, und der nächste Schritt sollte bereits im laufenden Studienjahr erfolgen. Technisch setzte die Universität dabei auf eine Kombination aus Einschränkungen im Browser und einer KI-gestützten Überwachung über die Webcam, um Schummeleien während des Tests zu minimieren.
Im Kern kam ein spezieller Browser zum Einsatz, der nur zuvor erlaubte Seiten öffnen darf. Zusätzlich wurde eine Software verlangt, die die Übertragung der Webcams laufend überwacht und dabei laut Berichten Muster erkennt, die auf unlauteres Verhalten hindeuten könnten. Dazu gehörten etwa Scans nach sichtbar eingebundenen Geräten wie einem Smartphone, Warnsignale, wenn die Person das Aufnahmefeld verlässt, oder Indikatoren für weitere Hinweise auf Manipulation. Für die Teilnehmenden bedeutete das nicht nur einen technisch anspruchsvollen Zugang, sondern auch eine Abhängigkeit von einer zuverlässigen Erkennung in einer Umgebung, die zu Hause naturgemäß schwer kontrollierbar ist.
Obwohl ein solcher Ansatz für Prüfungssettings naheliegt, zeigt der mexikanische Fall vor allem eines: Eine reine KI-Videoüberwachung ersetzt keine robuste gesamte Prüfungsarchitektur. Im Ergebnis stiegen die Bestergebnisse so stark an, dass die Universität ihre Daten selbst gegen frühere Jahre halten musste. Die Aufnahmeprüfung umfasst 120 Multiple-Choice-Fragen, entsprechend ist ein Maximum von 120 Punkten möglich. 16,3 Prozent der Angetretenen erreichten einen Score von 100 oder höher, 5,5 Prozent sogar 110 oder mehr. Im Vergleich dazu lagen die Werte zwischen 2021 und 2025 für einen dreistelligen Score im Schnitt bei 3,5 Prozent; 110 oder mehr erzielten dort nur 0,9 Prozent.
Dass solche Schwankungen manchmal auftreten können, ist plausibel. Gleichzeitig wirkt der Sprung um das Fünf- beziehungsweise Sechsfache weniger wie normale Varianz als vielmehr wie ein Signal, dass die Prüfungsbedingungen nicht alle Unterschiede abbildeten. Hinzu kommt, dass lediglich rund zwei Prozent der Prüfungen vorzeitig wegen nicht näher spezifizierten „Fehlverhaltens“ abgebrochen wurden. In der Praxis bedeutete das auch: Menschliche Aufseher waren zwar beteiligt, mussten aber jeweils ungefähr 150 Teilnehmende im Blick haben und bei Alarmmeldungen der Software reagieren. Damit entsteht ein enger Takt zwischen (möglicher) Erkennung durch KI und (notwendiger) manueller Plausibilisierung – und genau diese Kette kann bei hohen Teilnehmerzahlen überfordert sein.
Die UNAM berief eine Expertenkommission ein, die die Vorgänge untersuchte und Empfehlungen veröffentlichte. Dabei kam das Gremium zu der Einschätzung, dass nicht alles korrekt gelaufen ist, wobei offen bleibt, ob ein Versagen eher im Browser-Mechanismus, in der Kameraüberwachung oder in der Interaktion beider Komponenten lag. Entscheidend ist auch die Einschränkung des Prüfungsdesigns: Da im Test nur Antworten ausgewählt wurden, ließen sich bestimmte Arten von Manipulation nicht über inhaltliche Muster erkennen. Das macht es zugleich schwer, die Ursache eindeutig zuzuordnen; Denkbar sind neben Erkennungsfehlern der KI-Überwachung auch klassische Umgehungsstrategien außerhalb des Kamerabilds.
Als Konsequenz soll die Hochschule den Aufnahmetest wiederholen, und zwar nicht ausschließlich für jene, die aufgrund ihres Scores eine Zusage erhielten. Laut den Angaben müssen sich zusätzlich auch Bewerberinnen und Bewerber erneut prüfen lassen, die „durch die Finger schauen mussten“ und in den vergangenen vier Jahren typischerweise für ihr gewünschtes Fach qualifiziert gewesen wären. Berichten zufolge liegt die Zahl der Betroffenen bei fast 58.000, also bei 36 Prozent aller Angetretenen. Der Rektor entschuldigte sich in einer Stellungnahme ausdrücklich bei allen „ehrlichen Teilnehmern“, die nun die Prüfung nochmals ablegen müssen – gleichzeitig bleibt offen, ob die UNAM nächstes Jahr wieder auf einen reinen Online-Ansatz setzt.
Für Universitäten und Prüfungsanbieter ist der Fall ein Lehrstück, weil er die technische Grenze von KI-gestützter Überwachung sichtbar macht. Selbst wenn Browser-Sandboxing und Webcam-Checks Manipulation reduzieren, bleibt das Risiko einer Umgehung, insbesondere wenn die Prüfung selbst keine zusätzlichen inhaltlichen Prüfpfade bietet. Unternehmensseitig ähnelt das einer Situation, in der Monitoring allein nicht die Systemintegrität garantiert: Entscheidend ist, dass Erkennung, menschliche Review-Prozesse und Prüfungsdesign zusammenpassen. Wenn Prüforganisatoren Skalierung erzwingen, etwa durch viele parallele Sessions, muss die Alarmlogik so abgestimmt sein, dass echte Vorfälle zuverlässig eskalieren – ohne dass im gleichen Atemzug ein großer Anteil „falscher Normalität“ durchrutscht. Genau daran dürfte sich nach diesem Vorfall die Diskussion über KI-gestützte Onlineprüfungen in Bildungseinrichtungen wie auch bei Prüfungsdienstleistern künftig besonders verdichten.
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