MIT-Bericht zu KI: Sprechstunden leer, Vertrauen schwindet

Ausgerechnet das MIT, die Hochschule, die am engsten mit der Entstehungsgeschichte der KI verbunden ist, hat nun eine Expertenkommission, die vor den Folgen der Technologie für das Campusleben warnt. Ihr im Juni 2026 veröffentlichter Bericht fordert, dass Universitäten ihren Umgang mit KI von Grund auf neu denken müssen. Die Kommission beschreibt schwächer besuchte Sprechstunden, weniger Lerngruppen und ein schwindendes Vertrauen zwischen Lehrenden und Studierenden.

Der Bericht verweist außerdem auf eine Lücke bei der Vorbereitung. Eine Umfrage von "The Tech", der Studierendenzeitung des MIT, aus dem Herbst 2025 ergab, dass mehr als zwei Drittel der Studierenden KI für wichtig für ihre berufliche Zukunft halten. Nur etwa ein Viertel fühlte sich darauf vorbereitet. Die Kommission will KI-Kompetenz sofort in die Einführungskurse aufnehmen.

Der leise Verfall des Campusalltags

Laut der Kommission nutzen Studierende KI bereits überall, und die Nebenwirkungen sind sichtbar. Weniger Studierende kommen in die Sprechstunden. Die Beteiligung an Online-Diskussionen ist zurückgegangen. Lerngruppen in Wohnheimen und Bibliotheken werden kleiner. Lehrende wiederum können immer schwerer einschätzen, was Studierende tatsächlich gelernt haben.

Das Leitprinzip des Berichts lautet "Erweiterung statt Automatisierung": KI soll menschliche Fähigkeiten ergänzen, nicht ersetzen. Die Autoren argumentieren, dass eine richtige Antwort von einem Chatbot eine Illusion des Lernens erzeugt. Mit der Zeit könne das zu einer intellektuellen Kapitulation führen, bei der Studierende zur KI greifen, sobald eine Aufgabe schwierig wird.

KI-Kontrollen belasten das Verhältnis

Lehrende berichten, dass die Durchsetzung von Regeln gegen unerlaubte KI-Nutzung ihr Verhältnis zu den Studierenden belastet. Die Kommission rät ausdrücklich von KI-Textdetektoren ab. Diese Werkzeuge sind unzuverlässig und stufen Arbeiten von Nicht-Muttersprachlern oder neurodivergenten Studierenden oft als maschinell geschrieben ein. Zudem provozieren sie ein Wettrüsten mit sogenannten "KI-Humanisierern", Programmen, die generierte Texte menschlich klingen lassen sollen.

Prüfungsbrowser, die einen Computer während einer Prüfung sperren und überwachen, sind nach Ansicht des Gremiums nicht besser. Es bezeichnet die aktuelle Generation als fehlerhaft und sagt, sie fühle sich wie Überwachung an.

Auch die Studierenden haben Beschwerden. Sie fürchten falsche Anschuldigungen und sehen eine Doppelmoral, wenn Lehrende KI für Folien, Rückmeldungen oder Benotungen nutzen, sie den Studierenden aber verbieten. Die Kommission empfiehlt Transparenzregeln auch für Lehrende. Bei Abschlussarbeiten und Dissertationen soll jede Arbeit ihre KI-Nutzung offenlegen, und KI darf nie als Mitautor genannt werden.

Ein Vorzeigeprogramm unter Druck

Auch eines der bekanntesten Programme des MIT ist betroffen. Einige Lehrende erwägen, KI-Agenten statt Studierender als Forschungsassistenten einzusetzen - ein Trend, den Werkzeuge, die Modelle zu Laborassistenten machen, noch verlockender machen. Das würde das Undergraduate Research Opportunities Program (UROP) treffen, das Bachelorstudierende in die Forschung der Lehrenden einbindet. 93 Prozent des Jahrgangs 2025 haben mindestens einmal daran teilgenommen, und 58 Prozent der Lehrenden waren als Mentoren tätig. Das Gremium argumentiert, dass UROP dazu da ist, Studierende auszubilden, nicht um billige Forschungsarbeitskraft zu liefern. Sie durch KI zu ersetzen, würde den Zweck des Programms verfehlen.

Regeln pro Kurs statt einer Richtlinie

Die Kommission lehnt eine einheitliche Regel für das gesamte Institut ab. Ein Lyrikseminar und ein Kurs über mathematische Beweise stehen in einem ganz unterschiedlichen Verhältnis zu KI, eine einzige Richtlinie wäre also für manche Kurse zu locker und für andere zu streng. Stattdessen soll jeder Kurs von seinen Lernzielen ausgehen, dann die Prüfungsformen gestalten und erst danach entscheiden, welche KI-Nutzung erlaubt ist. Die Regeln und ihre Begründung sollen im Kursplan stehen.

Der Bericht empfiehlt außerdem mehr mündliche Prüfungen, Semesterportfolios, Diskussionen vor Ort und projektbasiertes Arbeiten.

Ungleicher Zugang

Ein weiteres Problem sind die Kosten. Das MIT gibt allen Mitgliedern über seine Plattform Parley Zugang zu mehreren KI-Modellen, Lehrende und Promovierende erhalten monatlich 30 Dollar an kostenlosem Guthaben. Premium-Abos von OpenAI, Google und Anthropic kosten aber mehrere hundert Dollar im Monat. Die Kommission warnt, dass diese Kluft zu echten Leistungsunterschieden führen könnte.

Was andere Studien zeigen

Die Erkenntnisse des MIT decken sich mit Daten von anderswo:

• Harvard: Rund 87,5 Prozent der Befragten nutzten 2024 KI, fast die Hälfte mindestens jeden zweiten Tag. Etwa 25 Prozent gaben an, deshalb seltener in Sprechstunden zu gehen, Lehrende seltener um Hilfe zu bitten und Pflichtlektüre auszulassen.
• Großbritannien: Die Nutzung unter Vollzeitstudierenden erreichte Ende 2025 95 Prozent, Studierende aus wohlhabenderen Haushalten nutzten KI häufiger.
• Anthropic: In fast der Hälfte der analysierten Gespräche lagerten Studierende anspruchsvolles Denken wie Analyse und eigenes Gestalten an Claude aus.
• China: Eine Langzeitstudie mit mehr als 26.000 Studierenden ergab, dass KI die Hausaufgabennoten um 18 Prozent verbesserte, die Prüfungsergebnisse nach sechs Monaten aber um 20 Prozent sanken.
• UC Berkeley: Bei mehr als 500.000 Noten stieg der Anteil der Bestnoten in schreib- und programmierintensiven Kursen seit dem Start von ChatGPT um 13 Prozentpunkte. Der Anstieg konzentrierte sich auf Kurse mit vielen Hausaufgaben, was gegen echte Lernfortschritte spricht.
• Brown: Die durchschnittlichen Ergebnisse fielen von 96 Prozent bei einer Hausarbeitsprüfung auf 48,6 Prozent bei der anschließenden Präsenzprüfung.

Eine Studie weist in die andere Richtung. An der Vrije Universiteit Amsterdam führte der Rechtswissenschaftler Thibault Schrepel ein zweijähriges Experiment mit drei zufällig zugeteilten Gruppen durch: ohne KI, mit KI ohne Anleitung und mit KI samt Schulung. Die Gruppe ohne KI landete in beiden Jahren auf dem letzten Platz. Selbst die KI-Gruppe ohne Anleitung schnitt besser ab, obwohl ihre Mitglieder KI-Vorschläge im Unterricht oft unkritisch übernahmen. Schrepel verwarf am Ende seine eigene Annahme, dass KI nur in Verbindung mit strukturierter Schulung hilft.

Unsere Einschätzung

Der MIT-Bericht liest sich weniger wie ein Anti-KI-Manifest als wie das Eingeständnis, dass das alte Kontrollmodell gescheitert ist. Detektoren liegen daneben, Prüfungssoftware fühlt sich wie Überwachung an, und Studierende merken, wenn für Lehrende andere Regeln gelten. Den Fokus auf die Gestaltung von Prüfungen zu verlagern, ist die praktische Antwort darauf.

Die Forschungslage ist gemischt, und das ist wichtig. Bessere Hausaufgaben bei schwächeren Prüfungsergebnissen deuten darauf hin, dass ein Großteil der gemessenen Verbesserung schlicht darauf zurückgeht, dass die KI die Arbeit erledigt. Schrepels Ergebnisse zeigen, dass die Werkzeuge trotzdem helfen können, wenn das Umfeld stimmt. Offen bleibt, welche Bedingungen den Unterschied ausmachen.

Auch die Frage des Zugangs verdient Aufmerksamkeit. Da Anbieter leistungsfähige Modelle zunehmend hinter Bezahlstufen verlagern - Google hat kürzlich kostenlose Gemini-Nutzer auf ein schwächeres Modell beschränkt -, könnte die Kluft zwischen dem, was sich Studierende leisten können, größer werden. Es lohnt sich zu beobachten, ob andere Universitäten den kursbezogenen Ansatz des MIT übernehmen und ob Programme wie UROP es schaffen, den Menschen im Mittelpunkt der Forschungsausbildung zu halten.