Im April 2026 diskutierten die Studiengangsleitenden der FHGR gemeinsam mit Vertretenden von Bibliothek, Qualitätsmanagement, Teaching and Learning Center und Prorektorat, wie Abschlussarbeiten angesichts generativer KI weiterhin das leisten können, wofür sie stehen: den Nachweis individueller Kompetenz auf wissenschaftlichem Niveau. Im Zentrum stand nicht die Frage nach Kontrolle, sondern nach Entwicklung und Gestaltung.
Analyse zeigt Handlungsbedarf
Eine vorbereitende Analyse der bestehenden Beurteilungsraster aller Studiengänge zeigte wesentliche Unterschiede bei Kriterien und Gewichtungen. Hinzu kommt die strukturelle Herausforderung durch generative KI: Die Verfassung wissenschaftlicher Texte, die bislang als Nachweis eigenständiger Leistung galten, sind heute in grossen Teilen einfach mit KI zu generieren. Damit gerät die schriftliche Arbeit als Prüfungsformat unter Druck.
Das "Produkt" allein reicht nicht mehr
Eine zentrale Erkenntnis des Workshops war, dass die schriftliche Abschlussarbeit nicht mehr ausreichend ist, um eigenständige Kompetenzen sichtbar zu machen. Als konzeptionellen Rahmen diskutierten die Teilnehmenden das 3-P-Modell, das drei beurteilbare Dimensionen unterscheidet: Produkt (schriftliche Arbeit oder Artefakt), Prozess (dokumentierte Auseinandersetzung mit dem Entstehungsprozess) und Präsentation/Verteidigung (mündliche Absicherung der Eigenleistung).
Die Logik dahinter: Wer nicht nur ein Produkt abliefert, sondern auch den Entstehungsprozess begründet dokumentiert und zentrale Entscheidungen in der Verteidigung konsistent erklären kann, zeigt eine Durchdringung des Themas, die KI-Tools allein nicht leisten können. Reine Textproduktion ohne Eigenerhebung oder Prozessreflexion verliert damit als Prüfungsformat an Grundlage. Die Studiengänge wurden beauftragt, ihre Formate auf KI-Resilienz hin zu überprüfen.
Defensio als Validierungsinstrument neu denken
Der Workshop hielt fest, dass der mündlichen Verteidigung eine zentrale Rolle zukommt. Eine strukturierte Fragearchitektur zu Methoden, Ergebnissen und Transfer/Reflexion macht Konsistenz zwischen mündlicher Leistung und schriftlicher Arbeit prüfbar. Meta-Fragen – etwa zur Begründung methodischer Entscheidungen oder zu verworfenen Alternativen – zeigen, ob Studierende ihre Arbeit tatsächlich durchdrungen haben. Damit wird die Defensio zu dem, was sie im KI-Kontext sein muss: einem Instrument zur Verifikation von Eigenleistung. Das TLC erarbeitet dazu Empfehlungen.
Erste prioritäre Massnahmen ab Sommer 2026
Der Workshop mündete in einem konkreten Massnahmenplan. Die ersten und prioritären Schritte werden von den Studiengängen noch im Sommer 2026 angegangen: Alle Studiengangsleitungen formulieren verbindliche Lernziele für ihre Abschlussarbeiten und legen fest, welche Elemente die Abschlussarbeit umfasst, wie diese gewichtet werden und wie das Format eigenständige Leistung auch im KI-Kontext nachweisbar macht. Bis Herbstsemester 2026 folgen die Überarbeitung der Beurteilungsraster, die Überarbeitung des Leitfadens Wissenschaftliches Arbeiten durch die Bibliothek und weitere Begleitmassnahmen. Ein Follow-Up-Workshop im Herbst 2026 wird den Stand der Umsetzung bilanzieren.
Keine einfachen Antworten auf ein komplexes Problem
Der Workshop hat klar gemacht: Es geht nicht um kosmetische Anpassungen einzelner Details. Generative KI stellt die Frage neu, was eine Abschlussarbeit als Kompetenznachweis überhaupt leisten kann und muss. Darauf gibt es keine schnellen Antworten. Das 3-P-Modell ist ein Orientierungsrahmen, kein Patentrezept. Prozessdokumentation funktioniert nur mit ernsthafter Begleitung. Eine strukturierte Defensio ist aufwändig. Was der Workshop in Gang gesetzt hat, ist ein Umdenken darüber, was Abschlussarbeiten leisten sollen – und welche Investitionen notwendig sind, damit sie das weiterhin glaubhaft tun können. Der kollegiale Austausch zeigte: Das Bewusstsein für die Dringlichkeit ist vorhanden. Die Umsetzung liegt nun bei den Studiengängen und dem Prorektorat.
Take-Aways
- Das 3-P-Modell – Produkt, Prozess, Verteidigung – bietet einen Rahmen, um Eigenleistung im KI-Kontext valide nachzuweisen.
- Die mündliche Prüfung (Defensio) gewinnt als Validierungsinstrument an Bedeutung, wenn sie strukturiert und kriterienbasiert gestaltet wird.
- Beurteilungsraster müssen auf Lernziele rückführbar, deskriptiv und transparent gewichtet sein.
Kontakt
Für weitere Informationen zum Workshop und den Ergebnissen wenden Sie sich bitte an das ↗ TLC-Team.