Prüfungsformen
Welche Prüfungsformen funktionieren 2026 mit KI?
Geltungsbereich: Deutschland · Österreich · Schweiz
01Übersicht: Was welche Form noch misst
Die folgenden Einordnungen sind eine praktische Heuristik dieser Seite. „Hoch“ und „niedrig“ sind weder gesetzliche Kategorien noch Ergebnisse einer Vergleichsstudie. Entscheidend bleibt immer das konkrete Prüfungsziel und die tatsächliche Durchführung.
| Prüfungsform | Aussagekraft für das Ziel | Praxistaugliches Muster |
|---|---|---|
| Klassische Hausübung | niedrig für unbeaufsichtigtes Können, gut als Lernprozess | Nicht den perfekten Heimtext als alleinigen Kompetenzbeweis verwenden. Im Unterricht Anwendung, Erklärung oder Transfer anschließen. |
| Portfolio | abhängig von Prozessbelegen und persönlicher Erklärung | Zwischenstände im Unterricht, kurze Prozessnotizen, Hilfsmittelerklärung, einzelne Entscheidungen begründen und stichprobenartig verteidigen lassen. |
| Take-home-Aufgabe | niedrig für „Kann das jemand ohne Hilfe?“ | Von Anfang an als Open-Resource-Arbeit konzipieren oder einen beaufsichtigten Transferteil anschließen. |
| Beaufsichtigte Schularbeit ohne KI | hoch für Können unter diesen Bedingungen, wenn Hilfsmittel und Umgebung tatsächlich kontrolliert sind | Erlaubte Hilfsmittel vorher klar festlegen; Geräte außerhalb der Zugriffsmöglichkeit verwahren. |
| Open-Book-Schularbeit | gut für Anwendung mit Unterlagen, wenn reines Nachschlagen nicht genügt | Unterlagen zulassen, aber neuen Kontext, Begründungszwang, Vergleich, Fehleranalyse und Transfer verlangen. |
| Open-AI-Prüfung | hoch für KI-gestützte Kompetenz, niedrig für Können ohne Hilfe | Tool freigeben, gleiche Zugangsbedingungen schaffen, relevante Ein- und Ausgaben im Prüfungsdokument festhalten. |
| Mündliche Anschlussprüfung | hoch für Verständnis und Transfer | Als Mitarbeit kurze fachliche Rückfragen oder, soweit erforderlich, formelle mündliche Prüfung nach § 5 LBVO. Nicht als Sanktion. |
| Prozessdokumentation | nützlicher Zusatzbeleg, aber kein sicherer Urheberschaftsnachweis | Wenige relevante Meilensteine statt lückenloser Überwachung: Versionen, Quellen, relevante KI-Schritte. |
| Individuelle Aufgabenstellung | mittel allein, hoch mit Erklärung | Nicht darauf vertrauen, dass Individualisierung KI ausschließt. Persönliche Begründung oder Live-Transfer ergänzen. |
| Verteidigung der eigenen Lösung | stark für aktuelles Verständnis; beweist nicht allein die Entstehung des früheren Textes | Fragen zu kritischen Entscheidungen, Alternativlösungen, Fehlern, Quellen und KI-Einfluss. |
02Fünf Gestaltungsmuster
- Für Basisfertigkeiten
- Die entscheidende Leistungsfeststellung findet beaufsichtigt statt, mit vorher eindeutig definierten Hilfsmitteln. Soll beurteilt werden, ob jemand eine Optimierungsaufgabe selbst modellieren und lösen kann, ist eine beaufsichtigte Aufgabe aussagekräftiger als eine benotete Heimlösung.
- Für Hausübungen
- Als Lern- und Übungsinstrument verstehen und mit beobachtbarer Anwendung, Erklärung oder Transfer verknüpfen. Ob und wie eine Hausübung in die Leistungsbeurteilung einfließt, richtet sich nach dem jeweils geltenden Schul- oder Prüfungsrecht.
- Für Portfolios und Projekte
- Mehrere authentische Kontaktpunkte erzeugen: Themenentscheidung, erster Ansatz, Zwischenstand, begründete Änderung, abschließende Verteidigung. KI kann dabei erlaubt sein, wenn Hilfsmittelregel, Zugang und Datenschutz geklärt sind.
- Für Open-AI-Leistungsfeststellungen
- Die Aufgabe muss so konstruiert sein, dass Einfügen des Prompts und Kopieren der Antwort gerade nicht genügt.
- Für die Überprüfung eines Verdachts
- Ein kurzer „near transfer“: nicht dieselbe Aufgabe nochmals, sondern ein Schlüsselgedanke, erklärt oder in leicht veränderter Situation angewendet.
03Die Open-AI-Prüfung im Detail
04Was daraus für das Bildungsjahr folgt
Die Rechtsquellen legen die Formen und Grundsätze der Leistungsfeststellung fest; sie schreiben kein starres „KI-Prüfungsmodell“ vor. Das OeAD-KI-Basiscurriculum legt den Schwerpunkt auf Quellenvergleich, Cross-Checking, Konsistenz- und Plausibilitätsprüfung und stellt für kreative KI-Nutzung die Frage: Was ist der eigene Beitrag, was macht das System?
Eine DACH-weit robuste Antwort besteht darin, unbeaufsichtigte Endprodukte nicht als einzigen Kompetenznachweis zu verwenden. Beobachtete Anwendung, Erklärung, Transfer und Prozessreflexion können sichtbar machen, welche Leistung tatsächlich zugerechnet und beurteilt wird.
05Prüfungsformen an Hochschulen
Auch an Universitäten, Fachhochschulen/HAW und Pädagogischen Hochschulen kann eine unbeaufsichtigte Hausarbeit allein oft nicht zeigen, ob genau die beabsichtigte Kompetenz erreicht wurde. Je nach Fach, Modul und Prüfungsordnung kommen deshalb etwa folgende Kombinationen in Betracht:
- Fachgespräch und Disputation: Studierende reichen eine schriftliche Arbeit ein, die Note wird jedoch maßgeblich durch eine mündliche Verteidigung der Methodik und Argumentation bestimmt.
- Process Portfolio & Versionsnachweis: Nicht das finale PDF wird benotet, sondern die nachvollziehbare Entwicklungsetappe (Notizen, Entwürfe, dokumentierte KI-Prompts, begründete Revisionen).
- Beaufsichtigte elektronische Prüfung: Wenn Können ohne offene Hilfsmittel geprüft werden soll, kann eine institutionell kontrollierte Umgebung sinnvoll sein; Datenschutz und Barrierefreiheit sind dabei mitzudenken.
06Regionale Rechtslage in DACH
DeutschlandLänderrecht & Prüfungsordnungen
- Schule: Die KMK empfiehlt, Prüfungskultur weiterzuentwickeln, KI-Ergebnisse kritisch zu beurteilen und chancengerechten Zugang zu berücksichtigen. Verbindlich sind zusätzlich das jeweilige Landesrecht und die konkrete Prüfungsordnung.
- Hochschule: Prüfungsformen, Hilfsmittel und Folgen unzulässiger Unterstützung richten sich nach Landeshochschulrecht und den Ordnungen der jeweiligen Hochschule. Eine bundesweit einheitliche KI-Prüfungsregel gibt es nicht.
ÖsterreichSchUG, LBVO & Institutionsrecht
- Schule: § 18 SchUG und die LBVO regeln Formen und Grundsätze der Leistungsfeststellung. Welche Hilfsmittel zulässig sind und wie eine konkrete Leistung festgestellt wird, muss für die jeweilige Prüfungsform geklärt und vorab kommuniziert werden.
- Hochschule: Universitäten, Fachhochschulen und Pädagogische Hochschulen haben unterschiedliche gesetzliche und institutionelle Grundlagen. Maßgeblich sind insbesondere Satzung, Curriculum und Prüfungsordnung; § 73 UG darf nicht pauschal auf alle Hochschularten übertragen werden.
SchweizKanton & Institution
- Schule: Prüfungsrecht und konkrete Vorgaben unterscheiden sich nach Kanton, Bildungsstufe und Institution. Allgemeine didaktische Empfehlungen ersetzen diese Regeln nicht.
- Hochschule: Statuten, Studien- und Prüfungsordnungen der jeweiligen universitären Hochschule, Fachhochschule, Pädagogischen Hochschule oder des ETH-Bereichs sind entscheidend. Deshalb werden hier keine einheitlichen schweizerischen Formate als verbindlicher Trend ausgegeben.
Quellen und Einordnung
- SchUG § 18 – LeistungsbeurteilungRechtsquelle: „Die Beurteilung … hat der Lehrer … zu gewinnen“; Abs. 4: vorgetäuschte Leistungen sind nicht zu beurteilen; Abs. 5: Verhalten fließt nicht in die Leistungsnote ein.
- Leistungsbeurteilungsverordnung (LBVO)Rechtsquelle: RIS, konsolidierte Fassung.
- LBVO § 11 – Beurteilung, vorgetäuschte Leistungen, HilfsmittelRechtsquelle: Beurteilung durch den Lehrer, sachlich und gerecht; Abnahme unerlaubter Hilfsmittel; Behandlung vorgetäuschter Leistungen.
- OeAD: KI-BasiscurriculumOffizieller Kompetenzrahmen: Schwerpunkt Quellenvergleich, Cross-Checking, Plausibilitätsprüfung.
- AHS-ABA: FAQs zum Einsatz von KI-ToolsOffizielle FAQ: Konkretisierung für die Abschließende Arbeit ab Haupttermin 2026.
- BMB: Künstliche Intelligenz – Chance für Österreichs SchulenOffizielle Information: KI als Werkzeug; die pädagogische Verantwortung bleibt bei der Lehrperson.
- KMK: Handlungsempfehlung zum Umgang mit KI in schulischen BildungsprozessenBeschluss vom 10. Oktober 2024: Potenziale für Lernen nutzen, Prüfungskultur weiterentwickeln, Lehrkräfte professionalisieren und chancengerechten Zugang fördern.
- EducationalAI: Ethischer und rechtlicher Leitfaden (2025)88-seitiger Erasmus+-Projektleitfaden zu Ethik, KI-Verordnung, Datenschutz und Kinderrechten. Er ist keine Quelle für österreichisches Schulrecht; sein damaliger AI-Act-Zeitplan wurde 2026 geändert.
- Educa: Künstliche Intelligenz aus DatenschutzsichtFachagentur Educa: Schweizer Orientierungsrahmen zur Abgrenzung von Bundes-DSG und kantonalem Datenschutzrecht im Bildungswesen.
Hinweis. Diese Seite bietet allgemeine Orientierung anhand öffentlich zugänglicher Quellen. Sie ist keine Rechtsberatung, kein Erlass und keine Auskunft einer Behörde. Für einen konkreten Fall kann eine Abklärung mit der zuständigen Stelle nötig sein. Redaktioneller Stand: 12. September 2026.