Policy presence
Humboldt-Universität zu Berlin has 2 source-backed public claims for policy presence; deterministic analysis status: unclear.
Open, evidence-backed AI policy records for public reuse.
Berlin, Germany
Humboldt-Universität zu Berlin is listed as QS 2026 rank 130. Humboldt-Universität zu Berlin has 8 source-backed AI policy claim records from 4 official source attributions. The public record preserves original-language evidence snippets, source URLs, snapshot hashes, confidence, and review state.
v1 public contract
Humboldt-Universität zu Berlin is listed as QS 2026 rank 130. Humboldt-Universität zu Berlin has 8 source-backed AI policy claim records from 4 official source attributions. The public record preserves original-language evidence snippets, source URLs, snapshot hashes, confidence, and review state.
As of this public record, University AI Policy Tracker lists Humboldt-Universität zu Berlin as an agent-reviewed AI policy record last checked on May 14, 2026 and last changed on May 14, 2026. The record contains 8 source-backed claims, including 8 reviewed claims, from 4 official source attributions. Original-language evidence snippets and source URLs remain canonical, with public JSON available at https://eduaipolicy.org/api/public/v1/universities/humboldt-universitat-zu-berlin.json. The entity-level confidence is 96%. This tracker is not legal advice, not academic integrity advice, and not an official university statement unless the linked source is the university's own official page.
This reference record summarizes visible public data only. Official sources and original-language evidence remain canonical; confidence is separate from review state.
This page 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.
Deterministic source-backed dimensions derived from this record's public claims.
Policy profile rows are machine-candidate derived metadata. They are not final policy conclusions; inspect the linked claim evidence before reuse.
Analysis page-quality metadata is available at /api/public/v1/analysis/page-quality.json.
Humboldt-Universität zu Berlin has 2 source-backed public claims for policy presence; deterministic analysis status: unclear.
Humboldt-Universität zu Berlin has 1 source-backed public claim for ai disclosure; deterministic analysis status: recommended.
Humboldt-Universität zu Berlin has 3 source-backed public claims for coursework; deterministic analysis status: allowed.
Humboldt-Universität zu Berlin has 5 source-backed public claims for exams; deterministic analysis status: blocked.
Humboldt-Universität zu Berlin has 2 source-backed public claims for privacy and data entry; deterministic analysis status: restricted.
Humboldt-Universität zu Berlin has 2 source-backed public claims for academic integrity; deterministic analysis status: blocked.
Humboldt-Universität zu Berlin has 3 source-backed public claims for approved tools; deterministic analysis status: allowed.
Humboldt-Universität zu Berlin has 4 source-backed public claims for named ai services; deterministic analysis status: restricted.
Humboldt-Universität zu Berlin has 4 source-backed public claims for teaching guidance; deterministic analysis status: recommended.
Humboldt-Universität zu Berlin has 4 source-backed public claims for research guidance; deterministic analysis status: restricted.
Humboldt-Universität zu Berlin has 1 source-backed public claim for security and procurement; deterministic analysis status: recommended.
Coverage score measures breadth of public, source-backed coverage only. It is not a policy quality, strictness, legal adequacy, safety, or compliance score.
8 reviewed evidence-backed public claim
Teaching
Normalized value: sole_ai_grading_prohibited
Original evidence
Evidence 1Prüfende dürfen KI zur Erstellung von Prüfungsunterlagen grundsätzlich nutzen. Sie sind (ob mit oder ohne Nutzung von KI) für die Sicherstellung der Eignung der Prüfungsunterlagen verantwortlich und haben Datenschutz- und Urheberrechtsregelungen auch im Zusammenhang mit Prüfungen zu beachten. Die Bewertung von Prüfungsleistungen ist originäre Aufgabe der Prüfenden. Die alleinige Nutzung von KI zur Bewertung von Prüfungsleistungen ist ... untersagt.
Localized display only
HU Berlin’s recommendations allow examiners to use AI to create exam materials, but say examiners remain responsible for suitability and that sole use of AI to grade exams or study work is prohibited.
Privacy
Normalized value: public_ai_confidential_data_prohibited
Original evidence
Evidence 1Schützen Sie vertrauliche Daten: Geben Sie keinesfalls vertraulich eingestufte Daten oder nicht-öffentliche Forschungsdaten in öffentlich zugängliche, generative KI-Werkzeuge ein. Wenn es sich nicht um vertraulich eingestufte Daten handelt, müssen personenbezogene Daten vor der Weitergabe entfernt bzw. anonymisiert werden. Bei der Nutzung der HU-internen KI-Angebote des CMS entfallen die oben genannten Einschränkungen bzgl. des Datenschutz...
Localized display only
For HU employees, the central AI guide says confidential data and non-public research data must not be entered into publicly accessible generative-AI tools, and personal data must be removed or anonymized unless using HU internal CMS AI offerings configured for data protection.
Academic Integrity
Normalized value: nonbinding_recommendations_general_use_allowed
Original evidence
Evidence 1Dieses Dokument hat daher keine bindende Wirkung und allgemeinen Charakter. Es obliegt der Kompetenz der Fakultäten und ihren Prüfungsausschüssen, in Kenntnis dieser Empfehlungen fachspezifische und verbindliche Entscheidungen zu treffen. ... Grundsätzlich darf KI daher eingesetzt werden. ... ist es jedoch durchaus möglich, die Verwendung von KI durch Studierende einzuschränken oder ganz zu untersagen.
Localized display only
HU Berlin’s exam and study-work AI recommendations are explicitly non-binding; they say AI use is generally allowed, while faculties and examination boards may make subject-specific binding decisions that restrict or prohibit AI use for particular assessments.
Ai Tool Treatment
Normalized value: promotes_guided_use
Original evidence
Evidence 1Die HU fördert den Einsatz von KI in Forschung, Lehre und Verwaltung. ... Der vorliegende Leitfaden weist auf rechtliche Randbedingungen und Sicherheitsaspekte im Zusammenhang mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz in den verschiedenen Bereichen der Universität hin. Er wird regelmäßig fortgeschrieben ... Weiterhin soll der Leitfaden zukünftig zu einer KI-Policy ausgebaut werden.
Localized display only
HU Berlin says it promotes AI use in research, teaching, and administration, and frames its central generative-AI guide as a living guide that is to be expanded into an AI policy.
Academic Integrity
Normalized value: documentation_recommended
Original evidence
Evidence 1Es wird empfohlen, die Nutzung von KI durch die Prüflinge dokumentieren zu lassen, damit die Prüfenden die Nutzung des Hilfsmittels bei der Bewertung der Prüfungsleistung berücksichtigen können. Die konkrete Ausgestaltung der Dokumentationserfordernisse und deren Detaillierungsgrad sind fach- und prüfungsspezifisch.
Localized display only
HU Berlin’s recommendations advise documenting student AI use so examiners can account for the tool use during assessment, while leaving the concrete documentation requirement to the relevant subject and examination context.
Procurement
Normalized value: risk_review_recommended
Original evidence
Evidence 1Bevor Sie generative KI-Tools verwenden, sollten Sie diese auf Risiken in Bezug auf Datenschutz und IT-Sicherheit prüfen. ... Erwägen Sie, vor der Beschaffung von KI-Tools eine Vorabprüfung vorzunehmen bzw. vornehmen zu lassen. ... Wenn mit der vorgesehenen KI-Software personenbezogene Daten verarbeitet werden sollen, können mit einer Vorprüfung grundlegende Risiken schon vor der Entscheidung zur Beschaffung identifiziert und bearbeitet werden.
Localized display only
HU Berlin advises that generative-AI tools should be checked for data-protection and IT-security risks before use, and that AI-tool procurement should consider a preliminary review, especially where personal data may be processed.
Ai Tool Treatment
Normalized value: internal_ai_offerings_described
Original evidence
Evidence 1KI-Angebote an der HU: Bereitstellung von datenschutzkonformen KI-Tools basierend auf verschiedenen großen Sprachmodellen für den Einsatz in Forschung, Lehre und Verwaltung; HPC@HU für die Forschung; Aufbau eines JupyterHubs und seine Einbindung in die digitale Lehr- und Lernlandschaft der HU inkl. Schnittstelle zum HU-Moodle.
Localized display only
HU Berlin’s public AI hub describes university-provided data-protection-compliant AI tools based on large language models for research, teaching, and administration, plus HPC@HU for research and a JupyterHub for digital teaching and learning.
Source Status
Normalized value: official_ai_source_index
Original evidence
Evidence 1Überblick über die wichtigsten Leitfäden und HU-interne KI-Tools. KI-Tools. KI-Leitfaden. Künstliche Intelligenz in Studienleistungen & Prüfungen. Weitere Empfehlungen und Leitlinien zum Umgang mit KI.
Localized display only
HU Berlin’s good-scientific-practice AI page is an official source index for AI in teaching and research, linking the central AI tools, AI guide, and the AI-in-assessments recommendations.
0 machine or needs-review claim
Candidate claims are not final policy conclusions. They preserve source URL, source snapshot hash, evidence, confidence, and review state so the record can be audited before review.
4 source attribution
hu-berlin.de
hu-berlin.de
ki.cms.hu-berlin.de
ki.cms.hu-berlin.de
Source-check timeline and diff-style claim/evidence preview.
View the public change record for this university, including source snapshot hashes, claim review states, and a diff-style preview of current source-backed evidence.
Corrections create review tasks and do not directly change this public record.
If an official source is missing, stale, moved, blocked, or incorrectly summarized, submit a source URL, policy change report, or institution correction for review. Corrections must preserve source URLs, source language, original evidence, review state, and audit history.