PROVIDENCE / LONDON (IT BOLTWISE) – An der Brown University deckt ein Professor mutmaßlich KI-gestützten Betrug bei einer Mathematik-Ökonomie-Klausur auf. In den Ergebnissen der ersten Prüfung sticht eine ungewöhnlich hohe Erfolgsquote hervor, die später durch eine Vor-Ort-Prüfung deutlich einbricht. Der Ökonom Roberto Serrano fordert, dass die Universität den Ernst der Lage öffentlich anerkennt und eine breite Debatte über neue Prüfungs- und Kontrollformen startet. Gleichzeitig verschärft er sein eigenes Kursdesign mit klaren Limits für Take-Home-Formate.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz und Prüfungsbetrug bekommt an US-Eliteuniversitäten eine neue Dringlichkeit: An der Brown University berichtet der Ökonom Roberto Serrano von einem massiven, nach seiner Darstellung mindestens 50 Studierende betreffenden Betrug in einem fortgeschrittenen Kurs zur mathematischen Volkswirtschaftslehre. Ausgangspunkt war eine ungewöhnliche Leistungskurve beim Midterm am 5. März: Der Notendurchschnitt lag bei 96 von 100, 40 Teilnehmende erreichten die volle Punktzahl. Schon beim Korrigieren fielen laut Serrano Antworten auf, die stilistisch und inhaltlich auffällig zu Ergebnissen passten, die nach dem Einsatz eines großen Sprachmodells wie ChatGPT hätten entstehen können.
Technisch ist der Mechanismus weniger mysteriös, als viele Hochschulverwaltungen gern darstellen: Take-Home-Exams senken die Hürde, Inhalte außerhalb der Aufsicht zu generieren, zu verfeinern und anschließend in eine prüfungsnahe Argumentation zu gießen. Wenn Studierende dazu noch mit Prompting-Artefakten, Beispielantworten oder direkt kopierten Formulierungen arbeiten, entsteht beim Korrigieren ein „Fingerprint“: semantische Sprünge, konsistente Ableitungen in Fällen, in denen ein Mensch eher Näherungen oder Denkfehler zeigt, und eine Dichte an Passagen, die nicht zu erwartenden Lernpfaden entsprechen. Serrano beschreibt diese Auffälligkeiten so konkret, dass er die Ergebnisse nicht nur als „unwahrscheinlich“, sondern als empirisch belegte Abweichung vom erwartbaren Bewertungsmuster betrachtet.
Der zentrale Konflikt liegt jedoch weniger in der Technik als in der Institution: Als Serrano den Vorfall bei hochrangigen Stellen meldete, habe er zunächst eine Reaktion „vollständiger Stille“ erlebt. Erst nachdem er den Fall vor das Academic Code Committee gebracht hatte, erhielt er eine kurze Anerkennung, dass das Geschehene eine Art „wake-up call“ sei. Seine Kritik zielt darauf, dass die Universität damit die Tragweite eines Vertrauensbruchs in Lehre und Bewertung unterschätzt. Für ein Unternehmen oder eine Hochschule heißt das: Wenn der Governance-Rahmen bei Fehlverhalten zu langsam greift, wandert die Verantwortung von der Systemebene in die einzelnen Lehrstühle ab – und das unterläuft die Idee, Prüfungen als belastbare Entscheidungsmittel zu verstehen.
Markt- und Wettbewerbsdynamik treiben die Veränderung zusätzlich: Bereits andere Häuser haben angekündigt, von jahrzehntelangen Traditionen abzuweichen. Berichten zufolge beendet die Princeton University eine Praxis, die seit 1893 über einen Honor Code ohne Aufsicht funktionierte, und setzt künftig verstärkt auf Vor-Ort-Proctoring. Gleichzeitig wird in der öffentlichen Debatte argumentiert, dass KI Täuschung nicht nur einfacher, sondern auch „wirtschaftlicher“ macht: Ein prominenter US-Journalist, der nach eigenen Angaben kurz vor der breiten ChatGPT-Welle mit dem Studium begonnen hat, schrieb sinngemäß, dass kaum jemand ohne KI-gestützte Unterstützung durch bestimmte College-Aufgaben gekommen sei. Diese Perspektive stützt Serranos Forderung nach einer offenen Diskussion statt blinder Schadensbegrenzung.
Auch die Zahlen zeigen den Effekt von Kontrollmechanismen: Serrano erklärte den Midterm nicht für nichtig, warnte aber, dass die Abschlussprüfung zu 50% in die Gesamtnote fließen würde und vor Ort stattfinden soll. Zudem kündigte er eine Auswertungsregel an, falls die Notenverteilung deutlich vom Midterm abweicht: Dann würde nur die Abschlussprüfung zählen. Das Ergebnis der Vor-Ort-Prüfung brach sichtbar ein: Der Durchschnitt sank auf 48 von 100. Von 89 Studierenden mit Midterm-Ergebnisse erschienen 59 zur Finalprüfung; von den 27 Nicht-Erschienenen hatten 22 den Midterm mit 100 Punkten abgeschlossen. Für Serrano ist das zusammen mit den auffälligen Antwortmustern die „überwältigende“ Evidenz für systematischen Betrug.
Historisch betrachtet wirken diese Entwicklungen wie eine Wiederholung alter Prüfungsprobleme – nur mit neuen Werkzeugen. Honor Codes und nachgelagerte Selbstmeldung setzten stets auf soziale Normen und die Reputationskosten bei Entdeckung. Schon früher gab es „Anreize für Abkürzungen“, aber große Sprachmodelle verändern die Kostenstruktur: Sie liefern in Sekunden konsistente Texte, Rechenwege und Begründungen, die sich auf den ersten Blick wie kompetente Bearbeitung lesen. Der institutionelle Unterschied ist daher fundamental: Wo früher Authentizitätsprüfung vor allem durch Zeitdruck, Aufsicht und persönliche Prüfungsgespräche erreicht wurde, verschiebt sich die Verantwortung nun auf technische und prozessuale Kontrollen, etwa die Gestaltung von Prüfungsformaten, die Reduktion von nicht-aufsichtsfähigen Bearbeitungsanteilen und die konsequente Anpassung der Bewertungslogik.
Ein weiterer, in der Meldung auffällig präsenter Kontext ist die Sicherheit an der Universität. Brown geriet im Dezember vergangenen Jahres durch eine Schießerei in die Schlagzeilen; mehrere Personen wurden verletzt, zwei starben. Serrano berichtet, dass Studierende wegen dieses Ereignisses teils weiterhin Angst auf dem Campus hätten. Für ihn erklärt das, warum die Versuchung groß war, Prüfungen als Take-Home-Formate zu gestalten, um den Stress zu reduzieren. Umso härter trifft ihn nun, dass gerade dieses Format in seinem Kurs von KI-basierten Täuschungen massenhaft ausgenutzt wurde. Die Lektion ist zweischichtig: Prüfungspsychologie und Sicherheit müssen berücksichtigt werden, dürfen aber nicht blind dazu führen, dass Kontrollräume verschwinden.
Für die Zukunft leitet Serrano eine konkrete Linie ab: Im kommenden akademischen Jahr sollen wöchentliche Übungen nicht mehr in die Abschlussnote einfließen, weil sie leicht KI-gestützt bearbeitet werden könnten. Außerdem plant er, keine weiteren Take-Home-Exams einzusetzen – selbst wenn sie didaktisch „passend“ wirken. Diese Entscheidung ist auch regulatorisch und datenschutznah zu denken: Je mehr KI-gestützte Tools und Monitoring-Lösungen in Prüfungssituationen eingeführt werden, desto wichtiger wird eine klare Rechtsgrundlage, transparente Information und ein konservativer Umgang mit personenbezogenen Daten. Am Ende steht damit nicht nur ein Kampf gegen Betrug, sondern die Frage, welche Prüfungsarchitektur Vertrauen in die wissenschaftliche Ausbildung zurückgewinnt.
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