Leitlinie zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in Studium und Lehre

an der Hochschule für Jüdische Studien Heidelberg (HfJS)

(Veröffentlicht am 27. Oktober 2026)

Präambel

Die rasanten Fortschritte im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz verändern die akademische Arbeitswelt tiefgreifend. Die Hochschule für Jüdische Studien Heidelberg (HfJS) betrachtet diese Technologien als wertvolle Instrumente zur Unterstützung von Forschung, Lehre und wissenschaftlicher Praxis. Ihr Einsatz wirft zugleich komplexe ethische und rechtliche Fragen auf, die einen reflektierten und verantwortungsvollen Umgang erfordern.

Orientiert an den Handreichungen des Hochschulforums Digitalisierung sowie an der Gliederungsvorlage des eTeach-Netzwerks Thüringen ist die vorliegende Leitlinie auf die spezifischen Anforderungen der HfJS zugeschnitten. Nach ihrer Verabschiedung durch den Senat bildet sie den hochschulweiten Orientierungsrahmen für den Einsatz generativer KI-Systeme in Studium, Lehre und Prüfungen. Sie soll dazu beitragen, die Standards guter wissenschaftlicher Praxis auch beim Einsatz dieser Technologien zu wahren.

Die Leitlinie schafft weder eigenständige Prüfungsregelungen noch Sanktionen oder Dienstanweisungen. Sie konkretisiert vielmehr die Anwendung der bestehenden Prüfungsordnungen sowie der an der HfJS geltenden Regelungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis. Bei Auslegungsfragen oder Widersprüchen haben die jeweils rechtlich verbindlichen Prüfungsordnungen Vorrang. Gesetzliche Vorgaben bleiben unberührt.

Adressiert werden Studierende, Lehrende einschließlich Lehrbeauftragter sowie weitere Hochschulmitglieder, soweit sie an Studium, Lehre oder Prüfungen der HfJS mitwirken. Der Anwendungsbereich umfasst Lehr- und Lernmaterialien, Studien- und Prüfungsleistungen sowie wissenschaftliche Qualifikationsarbeiten im Rahmen der jeweils einschlägigen Ordnung. Forschung außerhalb dieses Zusammenhangs sowie Hochschulverwaltung und Hochschulkommunikation sind nicht Gegenstand dieser Leitlinie.

1. Grundsätze der KI-Nutzung und Governance

Begriffsbestimmung (Generative KI): Unter „generativer KI“ werden Systeme verstanden, die auf Basis von Prompts eigenständig neue Inhalte (Text, Bild, Code, Audio, Video) erzeugen. Davon abzugrenzen sind reine Hilfswerkzeuge (z. B. Rechtschreib- und Grammatikprüfungen, klassische Suchmaschinen oder bloße Literaturverwaltungsprogramme), sofern sie nicht zur Text- oder Argumentationsgenerierung genutzt werden. Letztere fallen nicht unter die besonderen Dokumentationspflichten dieser Leitlinie. Maßgeblich ist die tatsächlich genutzte Funktion, auch bei KI-Funktionen in Standardsoftware. Generative Übersetzungen und wesentliche sprachliche Neufassungen sind nach Abschnitt 3 zu dokumentieren.
Governance und Ansprechperson: Der Rektorin oder dem Rektor der HfJS obliegt in Abstimmung mit dem Studiendekanat und dem Prüfungsamt die strategische Steuerung des KI-Einsatzes sowie der institutionellen Rahmenbedingungen. Für alltägliche inhaltliche, technische und didaktische Fragen von Lehrenden und Studierenden steht das Studiendekanat als erste Anlaufstelle zur Verfügung. Es vermittelt bei Bedarf an die zuständigen Stellen für Datenschutz, IT-Sicherheit und Prüfungsrecht. Über die institutionelle Freigabe eines KI-Systems und seiner zulässigen Einsatzbereiche entscheidet die Rektorin oder der Rektor unter Einbeziehung dieser Stellen.
Zulässigkeit und Entscheidungsfreiheit: Generative KI-Systeme dürfen grundsätzlich eingesetzt werden. Dies gilt unabhängig davon, ob kommerzielle oder offene KI-Systeme eingesetzt werden, sofern deren Einsatz mit den geltenden rechtlichen Vorgaben und den Bestimmungen dieser Leitlinie vereinbar ist. Studierende entscheiden im Rahmen der geltenden Prüfungsordnung und der rechtzeitig bekannt gegebenen Vorgaben der Lehrveranstaltung eigenverantwortlich, ob und in welchem Umfang sie KI-Systeme nutzen. Bei der Nutzung sind die geltenden gesetzlichen Vorgaben, insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das Urheberrecht, der EU AI Act sowie die Bestimmungen dieser Leitlinie einzuhalten.

Machen Lehrende im Rahmen der einschlägigen Prüfungsordnung von der Möglichkeit Gebrauch, den KI-Einsatz auszuschließen oder gezielt einzufordern, sind die Anforderungen aus den Lernzielen abzuleiten, Prüfungs-aufgaben entsprechend auszugestalten und die Vorgaben frühzeitig und transparent zu kommunizieren. Solche Vorgaben sind für Studierende verbindlich, sofern sie von der einschlägigen Prüfungsordnung gedeckt sind und zu Beginn der Lehrveranstaltung schriftlich (z. B. im Syllabus) kommuniziert wurden. Bei gesondert vergebenen Qualifikationsarbeiten erfolgt die Mitteilung vor Beginn der Bearbeitung. Anzugeben sind erlaubte Funktionen, ausgeschlossene Anwendungen, Anforderungen an Eigenleistung und Dokumentation sowie die Bewertungskriterien.

Eigenverantwortung und Qualitätssicherung: Die Nutzenden sind für die fachliche Prüfung der unter Einsatz von KI erstellten Inhalte und die Einhaltung der für ihre Nutzung geltenden Vorgaben verantwortlich. Institutionelle Pflichten der Hochschule, insbesondere bei Auswahl, Bereitstellung und Betrieb von KI-Systemen, bleiben unberührt. KI-generierte Ergebnisse sind auf inhaltliche Richtigkeit, Plausibilität, Quellenvalidität, ethische Vertretbarkeit, mögliche Verletzungen von Rechten Dritter sowie mögliche Halluzinationen und systematische Verzerrungen (Bias) sorgfältig zu prüfen und dürfen nicht ungeprüft übernommen werden. Bei hebräisch-, aramäisch- oder jiddischsprachigen sowie historischen und religiösen Quellen ist besondere Vorsicht geboten, da hier das Risiko erfundener oder falsch zugeordneter Inhalte sowie fehlerhafter Übersetzungen und Transliterationen besonders hoch ist.
Gleichberechtigung und Nichtdiskriminierung: KI-Systeme sind so einzusetzen, dass die Würde und Gleichberechtigung aller Beteiligten gewahrt werden. Diskriminierende Verzerrungen, insbesondere in Bezug auf Geschlecht, Herkunft, Religion oder Behinderung, sind zu erkennen und ihrer unkritischen Weiterverbreitung ist entgegenzuwirken. An der HfJS gilt dies besonders für antisemitische Stereotype und verzerrte Darstellungen jüdischer Geschichte, Religion und Lebenswelten. Werden solche Inhalte wissenschaftlich untersucht, sind sie kritisch einzuordnen.
Autorschaft: KI-Systeme sind keine Urheber im Sinne des Urheberrechts und können daher keine Autorschaft oder Mitautorschaft für wissenschaftliche Leistungen beanspruchen. Die Verantwortung für sämtliche Inhalte liegt vollständig bei den menschlichen Autorinnen und Autoren.
Urheberrecht und Nutzungsrechte: Vor der Eingabe geschützter Inhalte sind die erforderlichen Nutzungsbefugnisse, etwa aufgrund einer Lizenz, Einwilligung oder gesetzlichen Erlaubnis, zu prüfen. Dies gilt auch für unveröffentlichte Dokumente Dritter. Vor der Übernahme oder Veröffentlichung von KI-Ausgaben ist zu prüfen, ob diese geschützte Inhalte wiedergeben und ob ihre Nutzung zulässig ist. Quellenangaben und Zitate sind nach den Regeln guter wissenschaftlicher Praxis auszuweisen. Bei der institutionellen Auswahl von KI-Systemen sind verfügbare Angaben zu Trainingsdaten, zum Umgang des Anbieters mit Urheberrechten und zu Nutzungsbedingungen zu berücksichtigen.
Ökologische Nachhaltigkeit: Der Einsatz generativer KI-Systeme soll bewusst und verhältnismäßig erfolgen. KI-Anwendungen sollen nur dann genutzt werden, wenn sie fachlich oder didaktisch sinnvoll sind. Bei Aufgaben, die sich mit nicht-generativer Standardsoftware ebenso zuverlässig erledigen lassen, ist diese aus Gründen der Nachhaltigkeit vorzuziehen.

2. Einsatz in Studium und Lehre

Der Einsatz von KI kann Lehr- und Lernprozesse unterstützen, insbesondere in folgenden Bereichen:

Für Studierende: Unterstützung bei Schreibprozessen, Übersetzung, Ideenfindung sowie Einsatz in den Digital Humanities (Programmierung, Statistik).
Für Lehrende: Assistenz bei der Veranstaltungsplanung, Inhaltsstrukturierung und Materialerstellung.

Dabei sind folgende Grundsätze zu beachten:

Chancengerechtigkeit und Gleichbehandlungsgebot: Bei der Gestaltung und Bewertung von Prüfungsleistungen darf Studierenden weder durch finanzielle Zugangsbarrieren noch durch die Entscheidung für oder gegen den Einsatz erlaubter KI-Tools ein Vor- oder Nachteil entstehen. Bewertet wird ausschließlich anhand der festgelegten fachlichen Kriterien. Ist der reflektierte KI-Einsatz selbst Gegenstand der Prüfungsaufgabe, werden die dabei nachzuweisenden Kompetenzen anhand vorab bekannt gegebener Kriterien bewertet.
Wird die KI-Nutzung verpflichtend verlangt, stellt die HfJS vorab einen geeigneten, datenschutzkonformen und für Studierende kostenfreien Zugang einschließlich einer angemessenen Einführung sicher. Bei technischen oder individuellen Zugangshindernissen ist eine gleichwertige Bearbeitungsmöglichkeit bereitzustellen; nötigenfalls ist die Aufgabe oder das Prüfungsformat im Rahmen der Prüfungsordnung anzupassen. Die HfJS strebt an, schrittweise den Zugang zu lizenzierten KI-Systemen zu ermöglichen und generative KI gezielt zur Reduzierung von Teilhabehürden sowie für barrierefreie Lernmaterialien zu nutzen. Die Nutzung assistiver KI-Anwendungen im Rahmen anerkannter Nachteilsausgleiche bleibt hiervon unberührt.
Kompetenzentwicklung und AI Literacy: Der souveräne Umgang mit KI-Systemen (AI Literacy) ist eine zentrale Schlüsselqualifikation. Die HfJS ermutigt alle Hochschulmitglieder nachdrücklich, bestehende Qualifizierungsangebote – etwa die Programme von heiSKILLS an der Universität Heidelberg – zu nutzen. Die Hochschule unterstützt die kontinuierliche Kompetenzentwicklung durch geeignete Informationen und Qualifizierung entsprechend den jeweiligen Aufgaben und eingesetzten Systemen. Im Lehr- und Lernkontext sollen KI-Systeme als reflexive Denkpartner integriert werden, um Kompetenzen wie präzises Prompting (Formulierung geeigneter Eingaben), Kriterienentwicklung und den reflektierten Einsatz generativer KI zu fördern. Zentrale wissenschaftliche Kernkompetenzen (eigenständiges Schreiben, kritisches Lesen und analytische Quellenarbeit) müssen dabei eigenständig erworben und nachgewiesen werden. KI-Unterstützung darf den jeweils geforderten eigenen fachlichen Beitrag nicht ersetzen.
Datenschutz: Bei der Nutzung generativer KI-Systeme sind die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sowie die hochschulinternen Datenschutzregelungen einzuhalten. Dabei sind insbesondere Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit und angemessene Schutzmaßnahmen zu beachten. Schutzwürdige Daten dürfen nur verarbeitet werden, wenn hierfür eine geeignete Rechtsgrundlage besteht und die datenschutzrechtlichen Anforderungen erfüllt sind. Dies gilt insbesondere für personenbezogene oder sensible Daten von Studierenden, Beschäftigten und Forschungsteilnehmenden, geschützte Primärquellen, studentische Arbeiten und unveröffentlichte Fremdtexte sowie für unveröffentlichte Forschungs- und Qualifikationsdaten. Die Eingabe solcher Daten in öffentlich zugängliche oder nicht von der Hochschule freigegebene KI-Systeme ist grundsätzlich unzulässig.

Werden KI-Dienste genutzt, deren Datenverarbeitung außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums erfolgt, sind die datenschutzrechtlichen Voraussetzungen für Drittstaatentransfers und geeignete Garantien zu beachten. Eine Weiterverwendung von Eingaben für Trainings- oder sonstige zusätzliche Zwecke ist gesondert zu prüfen und darf ohne entsprechende Berechtigung nicht zugelassen werden. Personenbezogene KI-Ausgaben sind vor ihrer Verwendung auf Richtigkeit zu prüfen; für ihre Weitergabe oder Veröffentlichung müssen ebenfalls die erforderliche Rechtsgrundlage und Schutzmaßnahmen vorliegen.

Das Hochladen urheberrechtlich geschützter studentischer Arbeiten oder sonstiger geschützter Lehr- und Prüfungsunterlagen in externe KI-Systeme setzt die erforderlichen Nutzungsbefugnisse und die Einhaltung des Datenschutzes voraus.

Systemeinstellungen und Informationssicherheit: Vor der ersten Nutzung und nach wesentlichen Updates sind Datenschutz- und Nutzungseinstellungen zu prüfen. Soweit verfügbar, sind die Verwendung von Eingaben zu Trainingszwecken, die Eingabehistorie und die Memory-Funktion zu deaktivieren, sofern sie für den freigegebenen Zweck nicht erforderlich und zulässig sind. Sind solche Einstellungen nicht verfügbar oder bestehen Zweifel an der Zulässigkeit, ist vor der Eingabe schutzbedürftiger Daten über das Studiendekanat eine Klärung einzuholen. Eine Deaktivierung ersetzt weder die Prüfung der Zulässigkeit noch eine erforderliche Freigabe. Zugangsdaten und nicht freigegebene Prüfungsaufgaben dürfen nicht in externe KI-Dienste eingegeben werden. Bei versehentlicher Offenlegung schutzbedürftiger Daten ist unverzüglich die zuständige Datenschutz- oder IT-Stelle zu informieren; das Studiendekanat vermittelt den Kontakt.
Umgang mit Täuschungsverdacht: Sogenannte KI-Detektoren gelten als technisch unzuverlässig und dürfen nicht als alleinige Grundlage für Entscheidungen dienen; sie können im Verdachtsfall lediglich als unterstützendes Indiz in einem dialogorientierten Klärungsprozess genutzt werden, der vorrangig auf das persönliche Gespräch setzt. Es gilt grundsätzlich die Vertrauensvermutung zwischen Studierenden und Lehrenden. Auch für den Einsatz von KI-Detektoren gelten die Anforderungen an Datenschutz, Nutzungsrechte und institutionelle Freigabe. Betroffene erhalten Gelegenheit zur Stellungnahme; die weitere Prüfung und Entscheidung erfolgen nach dem Verfahren und durch die zuständigen Stellen der einschlägigen Prüfungsordnung.
Konsequenzen bei Verstößen: Wird eine unzulässige KI-Nutzung als Täuschungsversuch bzw. Verletzung der Eigenständigkeit festgestellt, greifen die Sanktionen der einschlägigen Prüfungsordnungen sowie, soweit einschlägig, der an der HfJS geltenden Regelungen zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis (siehe Präambel).
Didaktische Prüfungsgestaltung: Aufgaben sollen grundsätzlich so konzipiert werden, dass sie sowohl mit als auch ohne KI erfolgreich bearbeitet werden können oder die Nutzung generativer KI ausdrücklich zum Bestandteil der Prüfungsleistung machen. Prüfungsaufgaben müssen so gestaltet sein, dass die Eigenständigkeit der Leistung überprüfbar bleibt. Die fachlich prägenden Leistungen, insbesondere Quellenbewertung, Argumentation und Schlussfolgerungen, müssen den Studierenden zurechenbar bleiben. Lehrende legen fest, welche Arbeitsschritte eigenständig zu erbringen sind.
Bewertung: Eine vollständig automatisierte Benotung von Prüfungsleistungen ist ausgeschlossen. KI darf bei Korrektur oder Gutachtenerstellung nur unterstützend eingesetzt werden, wenn das konkrete System für diesen Zweck institutionell freigegeben ist und die prüfungs-, datenschutz- und urheberrechtlichen sowie die jeweils anwendbaren Anforderungen des EU AI Act erfüllt sind. KI-Systeme zur Bewertung von Prüfungsleistungen können in den Anwendungsbereich der Hochrisikoregelungen des EU AI Act fallen. Die abschließende Bewertungsentscheidung ist von der zuständigen prüfungsberechtigten Person eigenständig zu treffen und fachlich zu begründen. Sie muss die zugrunde liegende Prüfungsleistung selbst prüfen und KI-Vorschläge verwerfen oder ändern können; eine bloße Bestätigung eines KI-Ergebnisses genügt nicht. Studierende sind über einen solchen unterstützenden Einsatz zu informieren; System, Zweck und Umfang werden in der Prüfungsdokumentation festgehalten.

3. Transparenz und Dokumentationspflicht

Kennzeichnungspflicht: In akademischen Arbeiten und Lehrmaterialien im Geltungsbereich dieser Leitlinie muss die nachfolgend beschriebene Nutzung von KI-Systemen offengelegt werden. Dokumentationspflichtig sind KI-Anwendungen, die einen inhaltlichen, argumentativen oder maßgeblich sprachgestaltenden Beitrag leisten. Dies umfasst insbesondere generative Übersetzungen und wesentliche sprachliche Neufassungen. Reine Rechtschreib- und Grammatikprüfungen gemäß Abschnitt 1 sind ausgenommen.
Übernommene KI-generierte Bilder, Audio- und Videoinhalte sind unmittelbar am Inhalt oder in der zugehörigen Beschriftung als KI-generiert zu kennzeichnen; dies gilt insbesondere für täuschend echt wirkende Darstellungen. Bei Texten und Code erfolgt die Offenlegung über eine Dokumentation mit Angabe der betroffenen Teile.
Antiplagiatserklärung: Studierende bestätigen schriftlich, KI-Tools entweder gar nicht oder nur im erlaubten Rahmen genutzt zu haben. Die Erklärung berücksichtigt die Ausnahmen von der Dokumentationspflicht.
Art der Dokumentation: Bei dokumentationspflichtiger Nutzung von KI-Systemen sind Werkzeug (Name, Anbieter, Modell oder Version, soweit feststellbar Zugriffsdatum) und Verwendungszweck (z. B. Recherche, Strukturierung, sprachliche Überarbeitung) sowie betroffene Teile und Art der eigenen Prüfung in einer standardisierten Tabellenvorlage anzugeben. Die reine Nutzungserklärung dient der Transparenz und stellt keine eigenständige Bewertungskomponente dar. Eine ausdrücklich als Prüfungsaufgabe verlangte Reflexion des KI-Einsatzes kann nach vorab bekannt gegebenen Kriterien bewertet werden.
Eine lückenlose Dokumentation von Prompts wird nicht gefordert. Schutzbedürftige Daten dürfen dadurch nicht offengelegt werden. Bei Lehrmaterialien kann die Dokumentation in einem zugeordneten Begleitvermerk erfolgen.

4. Schlussbestimmung

Diese Leitlinie tritt am Tag nach ihrer Veröffentlichung auf der Internetseite der HfJS in Kraft. Sie unterliegt einem kontinuierlichen Revisionsprozess und wird unter Beteiligung der zuständigen Hochschulgremien sowie von Studierenden und Lehrenden mindestens zweijährlich evaluiert; ergibt sich daraus Änderungsbedarf, wird dieser dem Senat zur Beschlussfassung vorgelegt.

Bei wesentlichen rechtlichen oder technischen Änderungen sowie bei erheblichen Problemen in der Anwendung erfolgt eine anlassbezogene Überprüfung. Das Studiendekanat sammelt Rückmeldungen, koordiniert die Überprüfung und veröffentlicht die jeweils geltende Fassung mit Beschlussdatum. Leitlinie, Beratungswege und Systemfreigaben werden auf der Hochschulwebsite im Bereich Studium und Lehre zugänglich gemacht. Eine separate Handreichung erläutert die Anwendung und begründet keine zusätzlichen Prüfungs- oder Sanktionsregeln.

Im Rahmen künftiger Revisionen soll geprüft werden, inwieweit der Geltungsbereich auf Forschung außerhalb des bisherigen Geltungsbereichs, auf Hochschulverwaltung und Hochschulkommu