Das Verwaltungsgericht Kassel hat mit Urteil vom 25. Februar 2026 (Az.: 7 K 2134/24.KS) entschieden, dass die Nutzung generativer künstlicher Intelligenz (KI) bei einer Bachelorarbeit ohne Kennzeichnung als Täuschung gewertet werden kann. Der Kläger, ein Student im Studiengang Informatik, hatte die Arbeit zum Thema „Vergleich unterschiedlicher Bewertungskriterien für Zeitreihen“ eingereicht und war im Kolloquium an grundlegenden Inhalten seiner eigenen Arbeit gescheitert. Das Gericht bestätigte die Bewertung der Arbeit als „nicht ausreichend“ mit der Folge des endgültigen Nichtbestehens und des Ausschlusses von einer Wiederholungsprüfung.
Chronologischer Verlauf des Falles
Der Kläger studiert seit dem Wintersemester 2006/2007 Informatik an der beklagten Universität. Im Rahmen seines Studiums hatte er eine Bachelorarbeit anzufertigen, deren ursprüngliches Abgabedatum auf den 21. November 2023 festgesetzt war. Bereits im Mai 2023 übersandte der Kläger seinem Betreuer das zweite Kapitel der Arbeit in englischer Sprache, wobei er Übersetzungshilfen nutzte. Nach Durchsicht der Ausarbeitung wies der Betreuer den Kläger darauf hin, dass er die Arbeit selbstständig zu fertigen habe. Daraufhin wechselte der Kläger von einer fast vollständigen englischsprachigen zu einer deutschen Ausarbeitung, und das Abgabedatum wurde auf den 18. Dezember 2023 verlängert.
Die mündliche Verteidigung der Arbeit (Kolloquium) fand am 6. Februar 2024 statt. Neben den beiden Prüfern und dem Betreuer waren weitere Personen anwesend, ohne dass der Kläger ausdrücklich zugestimmt oder widersprochen hatte. Im Kolloquium zeigte der Kläger erhebliche Verständnisschwierigkeiten bei Fragen zu grundlegenden Konzepten seiner Arbeit, darunter zum Unterschied zwischen instanz- und framebasierten sowie eventbasierten Evaluationsmetriken, zum „Mean Squared Error“, zu Train- und Testdaten sowie zum verwendeten Programmiercode.
Nach dem Kolloquium erhielt der Kläger zunächst eine Einladung zu einem Wiederholungstermin am 13. Februar 2024, zu dem er sich krank meldete. Mit Schreiben vom 16. Februar 2024 teilte die Universität dem Kläger mit, dass seine Prüfer die Bachelorarbeit als Täuschung gewertet hätten. In seiner Stellungnahme wies der Kläger den Vorwurf zurück und führte unter anderem an, er habe „DeepL“ lediglich zur Korrektur von Grammatik- und Rechtschreibfehlern eingesetzt. Am 14. Mai 2024 erließ die Universität den Bescheid über das endgültige Nichtbestehen der Bachelorarbeit. Der Widerspruch des Klägers wurde durch Widerspruchsbescheid vom 19. November 2024 zurückgewiesen.
Daraufhin erhob der Kläger Klage vor dem Verwaltungsgericht Kassel, die mit Urteil vom 25. Februar 2026 abgewiesen wurde.
Rechtliche Bewertung des Urteils
Anscheinsbeweis als zentrale Beweismethode
Das Gericht stellte fest, dass die Universität den Nachweis einer Täuschung durch KI über die Regeln des Anscheinsbeweises führen kann. Für einen Beweis des ersten Anscheins muss die zu beweisende Tatsache auf einen typischen Sachverhalt gestützt werden, der aufgrund allgemeinen Erfahrungswissens zu dem Schluss berechtigt, dass die Tatsache vorliegt. Zudem dürfen keine tatsächlichen Umstände gegeben sein, die ein atypisches Geschehen im Einzelfall als ernsthaft möglich erscheinen lassen. Der Anscheinsbeweis erbringt vollen Beweis, ohne dass die Beweislast geändert wird.
Indizien für die Täuschung
Das Gericht identifizierte mehrere Indizien, die in ihrer Gesamtheit den Anscheinsbeweis für eine Täuschung begründeten:
Diskrepanz zwischen schriftlicher und mündlicher Leistung: Der Kläger konnte im Kolloquium grundlegende Fragen zu den Inhalten seiner Bachelorarbeit nicht beantworten, darunter zum Unterschied zwischen Evaluationsmetriken, zum „Mean Squared Error“, zu Train- und Testdaten sowie zum Programmiercode. Diese Fragen hatten direkten Bezug zur Arbeit und betrafen grundlegende Begrifflichkeiten. Das Unvermögen, diese Fragen zu beantworten, stand in eklatantem Widerspruch zur schriftlichen Ausarbeitung.
KI-typische Auffälligkeiten in der Arbeit: Generative KI neigt zu generischen Formulierungen, Wiederholungen und oberflächlichen Aussagen. Die Arbeit wies typische Merkmale auf: häufige positiv wertende Formulierungen wie „wichtig“ oder „wertvoll“ ohne nähere Begründung, eine KI-typische Oberflächlichkeit bei der Behandlung von Themen sowie abstrakte Zusammenfassungen ohne konkrete Erkenntnisse.
Rechtschreibfehler als weiteres Indiz: KI-generierte Texte enthalten typischerweise keine Rechtschreib- und Grammatikfehler. Die Arbeit wies jedoch solche Fehler auf, während andere Teile fehlerfrei waren. Dieser Unterschied verstärkte den Eindruck, dass Teile der Arbeit nicht vom Kläger selbst stammten.
Diskrepanz zwischen Bearbeitungszeit und Verständnis: Der Kläger zeigte während der Bearbeitungszeit erhebliche Verständnisschwierigkeiten, weshalb die Bearbeitungszeit verlängert wurde. Dennoch legte er zu einem ungewöhnlich frühen Zeitpunkt eine beinahe vollständige englischsprachige Bearbeitung vor, deren Inhalt bis zur Abgabe nahezu unverändert blieb. Dies stand im eklatanten Widerspruch zu den gezeigten Verständnisschwierigkeiten.
Nicht überzeugende Erklärungsversuche: Die Erklärungen des Klägers überzeugten nicht. Der Hinweis auf Nervosität wurde widerlegt, da der Kläger laut Protokoll „selbstbewusst und bestimmend“ auftrat. Die Erklärung, die Frage nach der eigenständigen Erstellung des Codes als Witz verstanden zu haben, wurde als Schutzbehauptung gewertet.
Teilweise Nutzung von KI als Täuschung
Das Gericht stellte ausdrücklich fest, dass auch die teilweise Erstellung einer Arbeit mithilfe generativer KI ohne Kenntlichmachung als Täuschung anzusehen ist. Die Grenze zur nicht mehr selbständigen Anfertigung der Prüfungsleistung sei bereits bei einem einmaligen ungekennzeichneten Einsatz generativer KI überschritten. Im Unterschied zu klassischen Plagiaten könne generative KI nicht versehentlich genutzt werden. Jeder Einsatz von KI zur Generierung von Inhalten geschehe aktiv und willentlich.
Vorsatz und besonders schwere Täuschung
Der Kläger hatte vorsätzlich eine selbständige, reguläre Prüfungsleistung vorgetäuscht. Bereits bei einmaliger Nutzung von KI ohne Angabe ist nach allgemeiner Lebenserfahrung nicht mehr von einer versehentlichen Übernahme auszugehen. Zudem hatte der Kläger schriftlich versichert, die Arbeit selbstständig angefertigt zu haben.
Die Täuschung wurde als besonders schwer gewertet. Nach § 16 Abs. 3 Satz 3 der Allgemeinen Bestimmungen der Universität ist die Schwere der Täuschung anhand der Täuschungsenergie und der Beeinträchtigung der Chancengleichheit zu werten. Eine besonders schwere Täuschung kann schon dann vorliegen, wenn sie sich lediglich in ihrer Qualität oder in ihrer Quantität von anderen Fällen deutlich abhebt. Das Gericht stellte ein hohes Maß an Täuschungsenergie fest, da der Kläger jedenfalls große Teile der Bachelorarbeit mithilfe generativer KI anfertigen ließ. Da es sich bei der Bachelorarbeit um eine Studienabschlussarbeit mit herausragender Stellung handelt, wurde die Chancengleichheit erheblich beeinträchtigt.
Ausschluss von der Wiederholungsprüfung
Nach § 16 Abs. 3 Satz 1 der Allgemeinen Bestimmungen der Universität kann der Prüfungsausschuss den Ausschluss von der Wiederholungsprüfung bei besonders schwerer Täuschung, wiederholter Täuschung oder Täuschung unter Beifügung einer schriftlichen Erklärung über die selbstständige Anfertigung beschließen. Der Kläger erfüllte sowohl den Tatbestand der besonders schweren Täuschung als auch den der Täuschung unter Beifügung einer schriftlichen Erklärung. Der Ausschluss von der Wiederholungsprüfung war ermessensfehlerfrei.
Konsequenzen für die Praxis
Das Urteil des Verwaltungsgerichts Kassel schafft wichtige Klarstellungen für den Umgang mit generativer KI im Prüfungsrecht an Hochschulen.
Für Hochschulen und Prüfungsausschüsse
Hochschulen können sich zur Feststellung einer Täuschung durch KI des Anscheinsbeweises bedienen. Als relevante Indizien kommen in Betracht: eine auffällige Diskrepanz zwischen mündlichen und schriftlichen Leistungen, KI-typische Auffälligkeiten in der Formulierung und Struktur der Arbeit, Diskrepanzen zwischen dem Verständnis der Aufgabenstellung und der tatsächlichen Bearbeitung durch den Prüfling, auffällig schnelle Vorlage umfangreicher Texte trotz vorheriger Verständnisschwierigkeiten sowie das Nachtatverhalten des Prüflings. Es genügt nicht, dass die Arbeit als ausnahmslos durch KI generiert anzusehen ist. Vielmehr kann bereits die teilweise Erstellung einer Arbeit mithilfe von KI als Täuschung gewertet werden. Bei der Bewertung der Schwere einer Täuschung können sowohl qualitative als auch quantitative Gesichtspunkte berücksichtigt werden. Eine besonders schwere Täuschung kann schon dann vorliegen, wenn sie sich lediglich in Qualität oder Quantität von anderen Fällen deutlich abhebt.
Für Studierende
Studierende müssen sich bewusst sein, dass der Einsatz generativer KI zur Erstellung von Prüfungsleistungen ohne ausdrückliche Kennzeichnung als Täuschung gewertet werden kann. Bereits die einmalige Nutzung von KI ohne Angabe dieses Hilfsmittels kann nach allgemeiner Lebenserfahrung nicht mehr als versehentlich angesehen werden. Die bloße Nutzung von Übersetzungshilfen wie „DeepL“ zur Korrektur von Grammatik- und Rechtschreibfehlern kann zulässig sein, sofern sie sich im Rahmen einer rein formalen Überprüfung bewegt. Sobald die Nutzung jedoch über eine bloße Rechtschreibprüfung hinausgeht und mit einer fachlichen Veränderung der Arbeit einhergeht, stellt sie eine Täuschung dar. Studierende sollten beachten, dass eine mangelnde Kenntnis der Inhalte einer eingereichten Arbeit im Rahmen eines Kolloquiums oder einer mündlichen Prüfung starke Indizien für eine nicht selbständige Anfertigung begründen kann. Die Abgabe einer schriftlichen Selbständigkeitserklärung bei gleichzeitiger Nutzung nicht gekennzeichneter KI-Inhalte wird als besonders schwerwiegend gewertet.
Gerichtliche Entscheidungen geben eine Orientierung, ersetzen aber keine Prüfung des konkreten Einzelfalls. Weitere Informationen zur individuellen rechtlichen Unterstützung finden Sie hier:
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