FAQ-Kategorie: 23 KI in der Akkreditierung

Der zunehmende Einsatz generativer KI verändert Studium, Lehre und Prüfungen in vielen Fachgebieten. Für den Akkreditierungsrat ist der Einsatz von KI dann von Bedeutung, wenn die Anforderungen der MRVO bzw. der jeweils anwendbaren Landesrechtsverordnung berührt sind. Maßgeblich ist, dass Studiengänge, die in der MRVO festgelegten Kriterien erfüllen. Die Bedeutung von KI für die verschiedenen Kriterien der MRVO kann sich je nach Fachdisziplin, Qualifikationszielen und Studiengangskonzept unterschiedlich darstellen. Dabei kann KI sowohl Gegenstand des Kompetenzerwerbs als auch Werkzeug für Lehr-, Lern- und Prüfungsformen sowie entsprechende Prozesse sein. Der Akkreditierungsrat geht davon aus, dass Hochschulen die Bedeutung von KI für die jeweiligen fachlichen und überfachlichen Kompetenzen ihres Studiengangs reflektieren und gegebenenfalls in Qualifikationszielen, Curriculum, Lehr- und Lernformen, Prüfungen sowie Ressourcenfragen und gegebenenfalls weiteren studiengangsbezogenen Aspekten berücksichtigen sowie explizit und transparent darstellen.​

Viele Hochschulen haben hierzu bereits unterschiedliche Ansätze entwickelt; diese Vielfalt wird ausdrücklich begrüßt. Im Akkreditierungsverfahren sollten Hochschulen darlegen, welche Bedeutung sie dem Einsatz von KI im konkreten Studiengang sowie in ihren QM-Systemen beimessen und wie die Auswirkungen der KI bei der Konzeption und Weiterentwicklung des Studiengangs im Hinblick auf die MRVO-Kriterien berücksichtigt wurden. Dies gilt sowohl für Programmakkreditierungsverfahren als auch für interne Verfahren an systemakkreditierten Hochschulen bzw. entsprechenden Verfahren an Hochschulen mit akkreditiertem Alternativen Verfahren. Ergänzend wird auf die Erklärung des Vorstands der Stiftung Akkreditierungsrat vom 18.09.2026 zu den Auswirkungen von KI auf die Hochschulbildung und die Akkreditierungsverfahren verwiesen.

Der Akkreditierungsrat geht davon aus, dass im Begutachtungsverfahren durch die Agenturen und Gutachtenden gemeinsam mit der Hochschule erörtert wird, welche Kriterien der MRVO im Einzelfall durch den Einsatz von KI berührt sein können. Wird hierbei festgestellt, dass einzelne Kriterien betroffen sind, ist zu prüfen, ob der Studiengang die Anforderungen der MRVO weiterhin erfüllt, beispielsweise im Hinblick auf die Aussagekraft und Validität von Kompetenznachweisen. Der Einsatz von KI stellt dabei keinen eigenen Bewertungsmaßstab dar, sondern entscheidend ist vielmehr, ob die Anforderungen der MRVO unter den gegebenen Bedingungen weiterhin erfüllt werden.

Der Einsatz von KI kann Auswirkungen auf die Qualifikationsziele eines Studiengangs (§ 11 MRVO) sowie auf die Gestaltung des Curriculums und der Lehr- und Lernformen (§ 12 Abs. 1MRVO) haben. Ob und in welchem Umfang es Auswirkungen gibt, hängt von Fachdisziplin, Zielgruppe, Studiengangsprofil, Zielsetzung und gegebenenfalls weiteren spezifischen Anforderungen des jeweiligen Studiengangs ab.

Im Akkreditierungsverfahren sollte daher erörtert werden, ob und in welcher Weise KI bei der Konzeption von Qualifikationszielen berücksichtigt wurde und gegebenenfalls warum darauf verzichtet wurde. Dabei können insbesondere Fragen zur fachlichen (Weiter-)Entwicklung unter Einbeziehung KI-bezogener Inhalte und Kompetenzen beleuchtet werden. Dabei können Kompetenzen zur reflektierten Nutzung von KI-Anwendungen, zur kritischen Bewertung KI-generierter Ergebnisse sowie zum Einsatz von KI in wissenschaftlichen Kontexten betrachtet werden. Darüber hinaus können fachliche Qualifikationsziele relevant sein, die KI selbst zum Gegenstand haben und nicht nur auf deren Anwendung abzielen.

Der Akkreditierungsrat macht hierzu keine inhaltlichen Vorgaben. Maßgeblich ist, dass die gewählten Qualifikationsziele, Kompetenzprofile und curricularen Elemente schlüssig aufeinander abgestimmt sind und den in Artikel 2 Absatz 3 Nummer 1 Studienakkreditierungsstaatsvertrag genannten Zielen von Hochschulbildung (vgl. § 11 Abs. 1 MRVO) Rechnung tragen.

Da KI in vielen Disziplinen den wissenschaftlichen Fachdiskurs zunehmend prägt, kann ihre Berücksichtigung zudem für die Beurteilung der Aktualität und Adäquanz fachlicher und wissenschaftlicher Anforderungen (§ 13 Abs. 1 MRVO) relevant sein.

Gemäß § 12 Abs. 4 MRVO ermöglichen „Prüfungen und Prüfungsarten eine aussagekräftige Überprüfung der erreichten Lernergebnisse“ und sind „modulbezogen und kompetenzorientiert“ ausgestaltet. Die MRVO eröffnet den Hochschulen damit Gestaltungsspielräume bei der Konzeption und Weiterentwicklung ihrer Prüfungsdesigns.

Es obliegt also den Hochschulen, ihre Prüfungssysteme so auszugestalten, dass auch unter den Bedingungen des Einsatzes von KI eine aussagekräftige Überprüfung der erreichten Lernergebnisse möglich bleibt und Prüfungen ihren Zweck gemäß § 12 Abs. 4 MRVO erfüllen. Dabei kann je nach Qualifikationsziel sowohl der Ausschluss als auch die zulässige Nutzung von KI sachgerecht sein. ​

Im Akkreditierungsverfahren sollte erörtert werden, ob das Prüfungssystem auch unter Berücksichtigung von KI insgesamt geeignet ist, eine aussagekräftige Überprüfung der Lernergebnisse zu ermöglichen. Dabei ist transparent festzulegen, welche Formen der KI-Nutzung zulässig sind und welche Anforderungen an die Studierenden gestellt werden.

Zur Sicherstellung valider Kompetenznachweise gemäß § 12 Abs. 4 MRVO können je nach Studiengang unterschiedliche Maßnahmen geeignet sein. Hierzu zählen beispielsweise:

• klare Regelungen zur Nutzung von KI (z. B. Zulässigkeit, Dokumentationspflichten, Eigenständigkeitserklärungen),
• Prüfungsformate, die Transferleistungen erfordern,
• die Kombination unterschiedlicher Prüfungsformen, beispielsweise schriftlicher und mündlicher Anteile.

Die Aufzählung ist beispielhaft und nicht abschließend. Sofern dadurch mehrere Prüfungsleistungen entstehen, die gegebenenfalls separat zu bestehen sind, ist dies unter Berücksichtigung der Vorgaben gemäß § 12 Abs. 5 Ziffer 1 MRVO akkreditierungsrechtlich möglich (vgl. FAQ 21 Prüfungskonzept).

Neben Qualifikationszielen, Kompetenzprofilen (§§ 11, 12 Abs. 1 MRVO) und Prüfungssystemen (§ 12 Abs. 4 MRVO) kann der Einsatz von KI – je nach Profil und Zielsetzung eines Studiengangs – auch weitere fachlich-inhaltliche Kriterien der MRVO betreffen.

Der Einsatz von KI kann beispielsweise die Gestaltung von Lehr- und Lernformen betreffen, etwa die didaktische Konzeption von Lehrveranstaltungen, den Einsatz KI-gestützter Lernumgebungen oder die Durchführung selbstständiger Lernphasen (§ 12 Abs. 1 Satz 3 MRVO). Wird KI in wesentlichem Umfang für Studium, Lehre und Prüfungen eingesetzt, ist zudem zu prüfen, ob die hierfür erforderlichen personellen und sächlichen Ressourcen (§§ 12 Abs. 2 und MRVO) sowie studienorganisatorische Unterstützungsstrukturen (§ 12 Abs. 5 MRVO) in angemessener Weise zur Verfügung stehen.

Welche Bedeutung diese Aspekte für die Bewertung eines Studiengangs haben, hängt von dessen Profil und Zielsetzung ab. Der Einsatz von KI stellt hierbei keinen eigenständigen Bewertungsmaßstab dar, kann jedoch – abhängig vom Einzelfall – im Rahmen der Bewertung der MRVO-Kriterien als relevanter Faktor berücksichtigt werden. Maßgeblich bleibt, dass das Studiengangskonzept insgesamt schlüssig ist und die Anforderungen der MRVO erfüllt.