Generative Machine-Learning-Systeme erfordern mehr mündliche Prüfungen Generative machine learning systems require more oral examinations.
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Bemerkungen
Ich glaube, dass die mündliche Prüfung wiederbelebt wird. Lehrkräfte lassen Schulkinder Prüfungsprodukte entwickeln, die sie anschließend ähnlich wie eine Doktorarbeit verteidigen müssen
Von Hendrik Haverkamp im Text So nah und doch so fern (2025) Bereits jetzt bestehen Überlegungen, Prüfungen wieder von Hand schreiben zu lassen oder zusätzliche mündliche Prüfungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass sie nicht von einer KI verfasst wurden.
Von Tarek El Sayed im Text So schlägt sich die Künstliche Intelligenz bei der Zürcher Gymi-Prüfung (2022) Problematisch werden Hausarbeiten und Abschlussarbeiten sein. Hier wurde schonvielfach vorgeschlagen, dass man diese durch eine mündliche Testsituation (ähnlich der Disputation bei derPromotion) ergänzen könnte, in der die Prüflinge ihre Ergebnisse verteidigen mü ssen und in der auch derEntstehungsprozess der Arbeit thematisiert wird.
Von Christian Spannagel im Text ChatGPT und die Zukunft des Lernens (2023) Wir müssen unser Prüfungssystem
überdenken. In der Mathematik
gehen wir etwa mehr zu
mündlichen Prüfungen über. Das
ist zwar viel aufwendiger. Aber
dann erkennen wir besser, ob bei
den Studierenden wirkliches Verständnis
vorhanden ist.Wir müssen
auch überlegen, ob KI für Abschlussarbeiten
verboten werden
sollte. Aber es ist schwierig, hier
klare Regeln aufzustellen.
Von Alessio Figalli im Text «Wir laufen Gefahr, die Fähigkeit zu verlieren, eigenständig neue Ideen zu entwickeln» (2026) 
Die Universitäten müssten, wenn sie ehrlich sind, sich zunächst dieses Problem eingestehen und dann Schritte dagegen unternehmen. Das wird wenig Spaß machen, denn es würde bedeuten, Studien- und Prüfungsordnungen zu verändern und mehr aufwendige Präsenzprüfungen einzuführen, die Aufsichtspersonal erfordern. Oder es müssen noch mehr mündliche Prüfungen durchgeführt werden. Ich höre jetzt schon das Klagen der Kollegen, die am Anschlag dessen sind, was sie schaffen können. Und: Es würde die Studenten in die vordigitale Zeit zurückwerfen. Aber es wäre wenigstens ehrlich.Die Anwendungsmöglichkeiten von generativen KI-Sprachsystemen werfen grundlegende Fragen zu
Eigenleistung / Plagiarismus auf. Es gibt bisher keine zuverlässige Möglichkeit zur automatischen
Erkennung von computergenerierten Texten. Man muss daher versuchen, auf andere Weise
sicherzustellen, dass die Schülerinnen und Schüler fremde Arbeiten nicht für sich beanspruchen.
Zum Beispiel kennen Lehrpersonen die Niveaus und Schreibstile ihrer Schülerinnen und Schüler und
können dadurch Brüche im Text erkennen. Zudem ist die Prozessbegleitung wichtig: Schülerinnen
und Schüler reichen nicht nur das Endprodukt ein, sondern zeigen und erläutern Zwischenschritte.
Für die Beurteilung können alternative Beurteilungsformen wie mündliche Prüfungen und physische
Formate an Gewicht gewinnen.
Von LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer im Text Künstliche Intelligenz in der Schule (2024) 
Um an den Ursachen für problematische
KI-Nutzung Studierender anzusetzen,
sollte Schreiben an Hochschulen
nicht wie bisher in erster Linie als
Prüfungsleistung thematisiert werden.
Stattdessen ist es an der Zeit, Schreiben
als Weg zum Denken und Lernen in den
Vordergrund zu rücken und stärker in
die Lehre zu integrieren. Dadurch ließen
sich das Verantwortungsbewusstsein für
eigene Texte und eine Wertschätzung
des Schreibens stärken. Teils angedachte
Maßnahmen, Abschlussarbeiten zugunsten
von Klausuren oder mündlichen
Prüfungen abzubauen, setzen dagegen
ein falsches Signal. So ist zwar gewährleistet,
dass Prüfungen studentische
Leistungen erfassen, doch ein zentrales
Ziel von Hochschulbildung würde vernachlässigt:
dazu beizutragen, dass Studierende
– mit und ohne KI – schreibend
und lesend kritisches Denken einüben.
Vorträge von Beat mit Bezug
- «Nach der Lektüre des Buches ist das leider nicht besser geworden»
CAS Digital Leadership in Education, PHZH, 22.03.2024
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