Technische Universität Dresden

Prüfungsrecht KI-gestützte Textgenerierungswerkzeuge, z. B. ChatGPT (Open AI) als zulässiges Hilfsmittel © AdobeStock|176928604 Lehrende und Prüfende können entscheiden, ob und inwieweit KI-gestützte Textgenerierungswerkzeuge wie ChatGPT zum Einsatz kommen. Als zulässiges Hilfsmittel in Prüfungen können Tools genutzt werden. Dies kann über die Aufgabenstellung geregelt werden. Möglich sind auch instituts- bzw. fakultätsweite Regelungen. Die Informationen hierzu sind den Studierenden bekannt zu geben und transparent zu machen. Kennzeichnungspflicht im akademischen Kontext Prüfungsarbeiten sind selbstständig, ohne fremde Hilfe und nur mit den zugelassenen Hilfsmitteln zu erbringen. Direkt und indirekt verwendete Quellen sind (auch bei der Nutzung von KI-generierten Texten) nachzuweisen. Verweise, Links oder ähnliches eignen sich dazu aufgrund der unterschiedlichen Antworten auf gleiche Fragen bei der Nutzung von GenAI nicht. Möglich wäre es hierfür bspw., übernommene Texte als Anlagen bei Hausarbeiten beizufügen.

Verzameld: 2026-10-09 · 123–128
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Täuschung Ungekennzeichnete bzw. unerlaubte (= nicht zugelassene) Verwendung von Hilfsmitteln, darunter zählen auch Antworten/Ergebnisse, die mit KI-gestützten Textgenerierungswerkzeuge wie ChatGPT generiert worden sind, stellen prüfungsrechtlich eine Täuschung dar. Eine Täuschungshandlung liegt vor, wenn es sich um eine Vorspiegelung einer selbständigen und regulären Prüfungsleistung handelt, obwohl unerlaubte bzw. nicht offengelegte Hilfen genutzt wurden.

Verzameld: 2026-10-09 · 129–130
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Voorwaarden en uitzonderingen

Local open-source model/service contract and protection-level qualification; no blanket permission for external models.

Datenschutzkonformer Einsatz von Open-Source KI-Modellen mit Chat AI Die Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen (GWDG) stellt kostenfrei den Large-Language-Model-Dienst (LLM) Chat AI für Hochschulen in Deutschland zur Verfügung. Dieser Dienst ermöglicht es, lokal betriebene Open-Source LLMs datenschutzkonform und sicher zu nutzen. Der Zugang zur Nutzung erfolgt per ZIH-Login über die Academic Cloud. Der Dienst ist vertraglich an die TU Dresden gebunden und kann auch mit personenbezogenen Daten bis zum Schutzbedarf „Hoch“ verwendet werden. Zugang über Academic Cloud (Föderierte Anmeldung, Technische Universität Dresden auswählen). Weitere Informationen in der Dokumentation von Chat AI.

Verzameld: 2026-10-09 · 79–80
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Datenschutz Hinweise zur Nutzung von externen textgenerierenden KI-Systemen (alle weiteren Dienste) © AdobeStock_191296883 Die eingegebenen Daten in kostenfreien als auch kostenpflichtigen Tools (Erwerb als Eigenankauf) werden zur Weiterentwicklung des KI-Systems verwendet (z.B. bei ChatGPT). Die daraus generierten Texte/Informationen sind für alle Nutzer:innen einsehbar. Eine Löschung der eingegebenen Daten oder Inhalte ist technisch schwierig und derzeit kaum realisierbar. Unter anderem aus diesen Gründen sind die folgenden Nutzungshinweise aus datenschutzrechtlicher Sicht zu beachten: Keine Eingabe personenbezogener Daten Nutzen Sie KI-Systeme bitte mit anonymen bzw. anonymisierten Daten (z.B. technische, mathematische Daten). Es sollte davon abgesehen werden, personenbezogene Daten einzugeben (z.B. Name, Alter, Geschlecht, Kontaktdaten, Stimme, Aussehen, Noten, Fachsemester, Titel, Entgeltgruppe). Vermeiden Sie solche Eingaben, die unter Umständen auf konkrete Personen bezogen werden können. Es reicht nicht, Namen und Anschriften aus der Eingabe zu entfernen. Auch aus dem Zusammenhang lassen sich gegebenenfalls Rückschlüsse auf Autor:innen und Betroffene ziehen. Bei KI-Systemen, deren Bestimmung es ist, Querbezüge auch aus unstrukturierten Daten herzustellen, ist diese Gefahr besonders hoch. Auch die eingebende Person selbst sollte nicht identifizierbar sein.

Verzameld: 2026-10-09 · 95–102
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Voorwaarden en uitzonderingen

Guidance wording; dated interface examples, not a current vendor-setting guarantee.

Datensparsamkeit bei der Dienstauswahl, Registrierung und Nutzung Einige KI-Systeme verlangen eine vorherige Registrierung. Geben Sie hier nur einen Fantasienamen sowie Ihre dienstliche (Mobilfunk-) Nummer an, sofern vorhanden. Nutzen Sie zudem die Funktions-E-Mail-Adresse, die allen Mitgliedern und Angehörigen der TU Dresden zugeteilt wurde und die keine Rückschlüsse über Ihren Namen zulässt. Diese finden Sie nach Anmeldung im Self-Service-Portal unter „Zusätzliche E-Mail-Aliase“ gewöhnlich in der Form „user.[zufällige Zeichenfolge]@tu-dresden.de“. Die Nutzung der Dienste sollte nur über das Netzwerk der TU Dresden erfolgen. Außerhalb des Campus können Sie dafür den VPN-Zugang zum Universitätsnetz verwenden. Beschäftigte oder Studierende können KI-Systeme nach freier Entscheidung nutzen, sofern diese Freiheit ohne jedweden Druck gewährleistet bleibt. Es sollte in jedem Fall davon abgesehen werden, Untergebene oder Studierende zur Nutzung von KI-Diensten zu drängen. Im Rahmen einer Lehrveranstaltung sollte die Nutzung daher nur über den Account der Lehrkraft erfolgen. Soweit möglich, nutzen Sie KI-Dienste, die Sie lokal auf Rechnern der TU Dresden installieren können (z.B. GPT4ALL, OpenAI Whisper) und/oder die ohne eine Registrierung arbeiten. Opt-out des KI-Trainings Oft verwenden die Hersteller von KI-Systemen alle getätigten Eingaben zum weiteren Training ihrer KI. Privatpersonen und Beschäftigte anderer Unternehmen können diese Inhalte dann ebenfalls beziehen. Nutzen Sie deshalb, nach Möglichkeit die Option, die Verwendung Ihrer Daten zu Trainingszwecken abzulehnen. Teilweise muss dafür ein spezifisches Vertragsmodell gebucht werden, das sich von der kostenfreien Standardanwendung unterscheidet.

Verzameld: 2026-10-09 · 113–119
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Letzte Änderung: 28.02.2025

Verzameld: 2026-10-09 · 140–141
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Die Ergebnisse einer Chatbot-Anfrage sind mit Vorsicht zu genießen. Large Language Models (LLM) erzeugen Texte, die mit mathematischer Wahrscheinlichkeit dem gewünschten Ergebnis nahekommen. Dies bedeutet keinesfalls, dass alle ausgegebenen Informationen korrekt sind. Im Gegenteil: Die bekannten LLM berücksichtigen meist vergleichsweise alte Informationsstände. Sie sind darüber hinaus bekannt für das Phänomen der „Halluzination“, bei der das KI-System richtig und logisch erscheinende, tatsächlich aber falsche Aussagen erfindet. Es liegt in Ihrer Verantwortung, das Ergebnis auf seine Richtigkeit zu überprüfen. Ergebnisse auf Diskriminierung prüfen Unabhängig von ihrer sachlichen Richtigkeit können Ergebnisse unangebracht sein, wie z.B. diskriminierende Inhalte. Eine darauf aufbauende Datenverarbeitung kann deshalb unzulässig sein, weil sie beispielsweise gegen das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz verstößt oder keine datenschutzrechtliche Rechtsgrundlage vorliegt. Auch hier liegt die Verantwortung für die Prüfung, ob die Antworten für die weitere Verwendung im gesetzlichen Rahmen tragbar sind, bei Ihnen als Nutzende. Beispiel: Auch ohne direkten Personenbezug können Informationen diskriminierend sein. Eine KI könnte, ohne Namen zu nennen, folgende Empfehlung geben: „Für die freie Stelle sollten bevorzugt männliche Brillenträger ausgewählt werden.“ Ein solches Ergebnis könnte auf einer unzulässigen Auswertung von Gesundheits- und Geschlechtsangaben beruhen. Keine automatisierte Letztentscheidung Entscheidungen mit Rechtswirkung (insb. Prüfungsergebnisse) sollten grundsätzlich nur von Menschen getroffen werden. Andernfalls sind die Voraussetzungen des Art. 22 DSGVO zu beachten. Erarbeitet ein KI-System Vorschläge, die durch Beschäftigte angenommen werden, müssen diejenigen darauf achten, dass ihnen ein tatsächlicher Entscheidungsspielraum zukommt. Vermeiden Sie es, aufgrund der fehlenden Transparenz der KI-gestützten Vorarbeit, faktisch an die Vorschläge gebunden zu sein, weil Sie den Entscheidungsweg nicht nachvollziehen können. Auch unzureichende Ressourcen (fehlendes Personal oder Zeitdruck) dürfen nicht dazu führen, dass Ergebnisse ungeprüft übernommen werden. Weitere rechtliche Vorgaben beachten Vermeiden Sie die Eingabe potentieller Geschäfts- oder Betriebsgeheimnisse der TUD sowie urheberechtlich geschützter Werke (z.B. Abschlussarbeiten) unabhängig von einem Personenbezug.

Verzameld: 2026-10-09 · 85–92
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