Die ersten beiden Teile dieser Serie haben sich mit zwei Regulierungsbehörden beschäftigt, die sich aus sehr unterschiedlichen Richtungen mit KI und Prüfungen auseinandersetzen. Die geplante Reform des bayerischen Hochschulrechts würde Hochschulen dazu verpflichten, festzulegen, wie der Einsatz von KI bei unbeaufsichtigten schriftlichen Prüfungen dokumentiert wird. TEQSAs aktuelle Arbeit zur Prüfungsreform beschreibt mit learning process evidence ein umfassenderes Konzept: die Spuren, die entstehen, wenn Studierende planen, recherchieren, überarbeiten, Feedback einholen und Entscheidungen treffen. Keine der beiden Ansätze schreibt ein bestimmtes technisches Format vor. Die praktische Frage ist daher dieselbe: Wie sollte eine solche Prozessdokumentation konkret aussehen?

Genau daran arbeiten wir. Dieser dritte Teil zeigt, wie Prozessdokumentation Bestandteil eines Prüfungsformats werden kann, ohne Studierende zu Datenerfassern und Prüfende zu Protokollanalysten zu machen.

Was kann eine Prüfung nach der Abgabe leisten – und was nicht?

Viele Hochschulen müssen Arbeiten weiterhin erst nach der Abgabe prüfen und haben keinen Zugriff auf eine vollständige Schreibchronologie oder Forschungszeitleiste. In dieser Situation bleiben nachträgliche Integritätsprüfungen sinnvoll.

Eine Plagiatsprüfung vergleicht eingereichte Texte mit Web- und Verlagsquellen. Mentafys Semantic Source Search (S³) ergänzt eine semantische Ebene und vergleicht Bedeutung, Struktur und Argumentationslinien, anstatt sich nur auf identische Formulierungen zu stützen. Dadurch lassen sich paraphrasierte oder übersetzte Quellenübernahmen aufdecken, die beim herkömmlichen Wortvergleich übersehen werden können. Der Zitat-Check überprüft Quellenangaben und Literaturverzeichnis anhand externer wissenschaftlicher Datenquellen und kann beispielsweise inkonsistente Referenzen oder falsche DOIs aufdecken.

Auch die KI-Klassifikation liefert ein weiteres Signal, indem sie Schreibmuster analysiert, die mit KI-generiertem oder KI-überarbeitetem Text verbunden sind. Diese Werkzeuge sind gerade deshalb nützlich, weil sie unterschiedliche Fragen beantworten: Ähnelt der Text bestehenden Quellen? Sind die zitierten Quellen real und konsistent? Gibt es Passagen, die ungewöhnlich wirken oder mit KI-gestütztem Schreiben vereinbar sind?

Doch es gibt eine Grenze, die man nicht kleinreden sollte: Die nachträgliche Analyse beurteilt das fertige Produkt. Wenn jemand KI nutzt, um einen vollständigen Entwurf zu erzeugen, und diesen anschließend sorgfältig überarbeitet, kann das fertige Dokument nur noch wenige verlässliche Spuren seiner Entstehung enthalten. Eine nachträgliche Prüfung kann daher wichtige Indizien liefern, aber einen nicht dokumentierten Schreibprozess nicht rekonstruieren.

Die zweite Ebene: der Weg zum Text

Prozessdokumentation ergänzt genau diese fehlende Ebene. Sie fragt nicht nur „Was wurde eingereicht?“, sondern auch „Wie ist dieser Text entstanden?“

Die Schreibprozessanalyse untersucht die Entwicklung eines Dokuments. Mentafys Analyse betrachtet Signale wie Schreibdauer, Schreibsessions, Schreibrhythmus, Überarbeitungen sowie Umfang und Zeitpunkt von Texteinfügungen. Sie kann Abschnitte anhand von Mustern wie menschlich verfasst, kopiert und eingefügt, abgetippt, KI-überarbeitet oder paraphrasiert klassifizieren und stellt die Ergebnisse im Urheberschafts-Bericht dar.

Der Recherche-Rekorder ergänzt die Rechercheebene. Er erfasst Materialien, die Studierende ausdrücklich speichern oder einem Projekt zuordnen, einschließlich des Zeitpunkts, zu dem sie damit gearbeitet haben, und ihrer Annotationen. Über das Browser-Plugin können auch ausdrücklich ausgewählte Seiten, einschließlich KI-Chats, in die Recherche-Dokumentation des Projekts übernommen werden. Dabei wird nicht das allgemeine Surfverhalten erfasst.

Das Schreibtagebuch führt Schreib- und Rechercheaktivitäten in einem chronologischen Projektprotokoll zusammen. Automatisch erfasste Projektaktivitäten können durch eigene schriftliche, Audio- oder Bildnotizen und Reflexionen ergänzt werden. So entsteht ein Tag-für-Tag-Bild davon, wie sich das Projekt entwickelt hat. Gleichzeitig verhindert dies einen Missbrauch, bei dem ein Tagebuch erst unmittelbar vor der Abgabe vollständig von Hand rekonstruiert wird.

Ebenso wichtig ist, was nicht passiert: kein Keylogging und keine Bildschirmaufzeichnung. Das Schreibtagebuch basiert auf projektbezogenen Ereignissen wie gespeicherten Dokumentversionen, hochgeladenen Dateien, Rechercheaktivitäten und Notizen und nicht auf allgemeiner Geräte- oder Browseraktivität. Diese Unterscheidung entspricht auch der aktualisierten Orientierung der Europäischen Kommission zum ethischen Einsatz von KI und Daten in der Bildung.

Diese Unterscheidung wird zunehmend wichtiger. TEQSAs Arbeit vom Juni 2026 beschreibt learning process evidence ausdrücklich als beispielsweise zeitgestempelte Änderungen, Muster der Ressourcennutzung, Abfolgen von Problemlösungsaktivitäten und Interaktionen mit Ressourcen oder KI. Gleichzeitig betont TEQSA die Bedeutung von Selbstbestimmung der Studierenden, Datenschutz und Transparenz und warnt vor Überwachungsansätzen.

Warum dies ein neues Prüfungsformat ist – und trotzdem das alte bleibt

Für Studierende kann ein gut gestaltetes Format mit Prozessdokumentation die eigentliche Schreibaufgabe nahezu unverändert lassen. Sie arbeiten weiterhin mit vertrauten Werkzeugen wie Word oder Google Docs und in ihrer gewohnten Cloud-Umgebung. Ein großer Teil der relevanten Prozessdaten wird automatisch erfasst, sodass Studierende kein separates Protokoll führen müssen. Eigene Notizen oder Reflexionen können dort ergänzt werden, wo sie Teil des Prüfungsdesigns sind.

Was sich verändert, ist was als Nachweis gilt: nicht nur der fertige Text, sondern auch der Weg, auf dem er entstanden ist.

Das ist der Kern dessen, was wir unter einem aktualisierten Prüfungsformat verstehen. Der Essay verschwindet nicht. Die wissenschaftliche Arbeit verschwindet nicht. Was sich ändert, ist, dass das Endprodukt durch Nachweise über den Entstehungsprozess ergänzt wird. Und genau diese Art von Evidenz wird umso wertvoller, je leichter KI auf Knopfdruck einen überzeugenden Text erzeugen kann.

Die Aufgabe kann vertraut bleiben. Die Bewertungskriterien können vertraut bleiben. Stärker wird jedoch die Evidenzbasis, auf der Autorschaft, Lernleistung und akademische Integrität beurteilt werden.

Der Fokus verschiebt sich auf die persönliche Eigenleistung

Und genau hier liegt der entscheidende Unterschied zur reinen Detektionslogik. Ziel ist nicht nur, danach zu suchen, wo jemand möglicherweise getäuscht hat. Ziel ist es, sichtbar zu machen, was die Studierenden tatsächlich selbst beigetragen haben.

Diese Unterscheidung ist für beide Seiten relevant. Wer eine Arbeit selbst geschrieben hat, kann die eigene Leistung belegen, anstatt sich gegen einen ungeklärten Verdacht verteidigen zu müssen. Lehrende können sehen, ob über einen längeren Zeitraum tatsächlich recherchiert und geschrieben wurde. Und wenn ein Projekt ins Stocken gerät, können Prozessinformationen frühzeitig einen Ansatzpunkt liefern, um zu unterstützen.

Die Rückmeldungen unserer Nutzer deuten darauf hin, dass in den meisten Fällen – bei rund 80–90 % der Studierenden – eine tiefere Analyse innerhalb des Dokuments nach der ersten Prüfung des Urheberschafts-Berichts nicht notwendig ist. Diese Zahl beschreibt Mentafys Produkterfahrung und sollte entsprechend verstanden werden, nicht als allgemeingültiger Referenzwert für jede Hochschule oder jedes Prüfungsformat.

Mit anderen Worten: Prozessdokumentation bedeutet nicht, dass Prüfende die gesamte Schreibgeschichte jedes Studierenden lesen müssen. Sie soll zusätzliche Evidenz dort verfügbar machen, wo sie nützlich ist, und eine gezielte Prüfung ermöglichen, wenn Fragen offenbleiben.

Was Prozessdokumentation nicht beweist

Prozessevidenz ist Evidenz, kein Urteil. Schreibmuster können darauf hinweisen, dass eine Passage genauer betrachtet werden sollte, beweisen aber nicht automatisch ein Fehlverhalten. Studierende können nicht-linear schreiben, in einer zweiten Sprache arbeiten, assistive Technologien nutzen oder Material aus einer Quelle legitim übernehmen und bearbeiten. Solche Umstände können Muster erzeugen, die von einem einfachen „normalen“ Schreibverlauf abweichen.

Auch technisch gibt es Grenzen. Ein Text, der beispielsweise aus einer anderen Quelle abgetippt wurde, kann ein völlig unauffälliges Schreibmuster erzeugen. Außerdem sind Prozessdaten zwangsläufig unvollständig: Sie bieten einen Einblick in die Entwicklung einer Arbeit, sind aber keine perfekte Aufzeichnung über alles, was ein Studierender gedacht oder getan hat. TEQSA macht diese Einschränkung in seinen aktuellen Leitlinien ausdrücklich deutlich und beschreibt Prozessevidenz als ein unvollständiges Fenster in den Lernprozess, das keine narrensichere Absicherung darstellt.

Deshalb ist das richtige Prinzip einfach: Dokumentation ist die Grundlage für eine Entscheidung – nicht die Entscheidung selbst.

Vom fertigen Dokument zur evidenzbasierten Prüfung

Die größere Veränderung besteht daher nicht im Wechsel von „Essay“ zu „Überwachung“. Sie besteht im Wechsel von reiner Produktbewertung zu evidenzbasierter Bewertung.

Genau hier werden auch die aktuellen Entwicklungen in Bayern und Australien interessant. Bayerns Gesetzentwurf vom Juni 2026 geht einen rechtlichen Weg: Für unbeaufsichtigte schriftliche Prüfungen soll KI-Nutzung grundsätzlich nicht ausgeschlossen werden, während Prüfungsordnungen den Umfang und die Art der Dokumentation des KI-Einsatzes festlegen sollen. TEQSA verfolgt einen hochschulpolitischen und beratenden Ansatz: Die aktuelle Arbeit definiert learning process evidence als Bestandteil einer Prüfungsreform und betont gleichzeitig, dass solche Evidenz Datenschutz, Transparenz und die Selbstbestimmung der Studierenden respektieren muss.

Es handelt sich nicht um dieselbe politische Maßnahme. Die bayerische Regelung ist weiterhin ein Gesetzentwurf und konkreter auf eine rechtliche Verpflichtung ausgerichtet; die TEQSA-Ressourcen sind Orientierungshilfen und keine verbindlichen Rechtsvorschriften. Beide weisen jedoch auf dieselbe praktische Herausforderung hin: Wenn das fertige Dokument allein nicht mehr ausreicht, brauchen Hochschulen einen praktikablen Weg, den Entstehungsprozess dahinter nachvollziehbar zu machen.

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Bereit für die Prüfungsanforderungen von morgen?

Wenn Sie darüber nachdenken, wie Ihre Prüfungsordnungen Umfang und Art der Prozessdokumentation definieren könnten – oder wie Schreibprozessanalyse, Rechercheevidenz und nachträgliche Prüfungen an Ihrer Hochschule zusammenspielen können: sehen Sie sich das Mentafy-Toolset im Überblick an oder nehmen Sie direkt Kontakt mit uns auf.