University AI Policy Tracker

Open, evidence-backed AI policy records for public reuse.

API docsGitHub repo

Change log

Technical University of Munich

Source-check timeline, source snapshot hashes, claim review state, and a diff-style preview of current source-backed claim evidence.

Review: Agent reviewedLast checkedMay 10, 2026Last changedMay 10, 2026Claims5Sources1
University pagePublic JSON

Change summary

Current public record freshness and review state.

Technical University of Munich currently has 5 source-backed claim records and 1 official source attribution. Latest tracked changed date: May 10, 2026.

This tracker is not legal advice, not academic integrity advice, and not an official university statement unless a linked source is the university's own official page.

Claim/evidence diff preview

Diff-style preview built from current public claim/evidence records. Full old/new source diffs require paired historical snapshots.

Technical University of Munich current policy evidence

Inserted lines represent current public claim and evidence records in the source-backed dataset.

+10-0
11 # Technical University of Munich AI policy record
2+teaching: TUM ProLehre guidance says instructors at TUM have broad discretion when deciding whether and how AI is used in teaching, and that related rules should be didactically grounded and communicated transparently to students.
3+Evidence (de, aac26801e1a9): Dozierende an der TUM haben dabei einen großen Entscheidungsspielraum (siehe TUM AI Strategy). Damit geht zugleich für Sie als Dozierende die Verantwortung einher, Regelungen didaktisch fundiert zu treffen und für Studierende nachvollziehbar zu kommunizieren.
4+teaching: When AI use is restricted, TUM ProLehre guidance tells instructors to clearly define what AI may be used for, what it may not be used for, and to discuss this with students.
5+Evidence (de, aac26801e1a9): Falls eine Anpassung des Formats nicht möglich ist, legen Sie klar fest, o wofür KI genutzt werden darf, o wofür nicht und o reden Sie mit Ihren Studierenden darüber.
6+teaching: TUM ProLehre guidance recommends starting AI-use decisions from the intended learning outcomes and whether AI use supports, complements, or hinders those competencies.
7+Evidence (de, aac26801e1a9): Nehmen Sie als Ausgangspunkt für Ihre Entscheidung die angestrebten Lernergebnisse, die Ihre Studierenden in Ihrer Lehrveranstaltung erwerben sollen – und ob der Einsatz von KI das Erreichen dieser Kompetenzen fördert, ergänzt oder behindert.
8+academic_integrity: TUM ProLehre guidance says reliable control of AI use is difficult to impossible, and recommends designing assessments so unauthorized AI use does not provide a decisive advantage.
9+Evidence (de, aac26801e1a9): Eine zuverlässige Kontrolle der KI-Nutzung ist schwierig bis unmöglich. Wird die KINutzung trotzdem eingeschränkt oder verboten werden, sollten Prüfungen so gestaltet werden, dass eine unerlaubte Nutzung keinen entscheidenden Vorteil bietet.
10+teaching: TUM ProLehre guidance says students often need targeted training in competent AI use, including AI functions, limits, common errors, biases, misinformation, and critical evaluation of AI outputs.
11+Evidence (de, aac26801e1a9): In vielen Fällen ist es wichtig, Studierende gezielt darin zu schulen, wie ein kompetenter Umgang mit KI aussieht - insbesondere dann, wenn es ein explizites Lernergebnis des Moduls ist. Üben Sie in diesem Fall mit Ihren Studierenden u.a. folgende Aspekte: o o o die Funktionsweise, Grenzen und häufige Fehler von KI benennen und beschreiben, Biases und Fehlinformationen erkennen, sowie KI-Ergebnissen kritisch bewerten und überarbeiten können.

Claim changes

5 claim records

teaching

TUM ProLehre guidance says instructors at TUM have broad discretion when deciding whether and how AI is used in teaching, and that related rules should be didactically grounded and communicated transparently to students.

Review: Agent reviewedConfidence94%Evidence1Languagesde

teaching

When AI use is restricted, TUM ProLehre guidance tells instructors to clearly define what AI may be used for, what it may not be used for, and to discuss this with students.

Review: Agent reviewedConfidence93%Evidence1Languagesde

teaching

TUM ProLehre guidance recommends starting AI-use decisions from the intended learning outcomes and whether AI use supports, complements, or hinders those competencies.

Review: Agent reviewedConfidence92%Evidence1Languagesde

academic_integrity

TUM ProLehre guidance says reliable control of AI use is difficult to impossible, and recommends designing assessments so unauthorized AI use does not provide a decisive advantage.

Review: Agent reviewedConfidence91%Evidence1Languagesde

teaching

TUM ProLehre guidance says students often need targeted training in competent AI use, including AI functions, limits, common errors, biases, misinformation, and critical evaluation of AI outputs.

Review: Agent reviewedConfidence90%Evidence1Languagesde

Source snapshots

1 source attribution