An der Universität Bayreuth wurde kürzlich eine neuartige Software erfolgreich getestet, die das Ziel verfolgt, die Notenvergabe bei juristischen Hausarbeiten fairer und objektiver zu gestalten. Bereits in unserem Aprilscherz des Jahres 2025 hatten wir getitelt: „Neuerung bei den juristischen Staatsexamina: Künstliche Intelligenz übernimmt die Korrektur ab 2026“. Das könnte sich jetzt bewahrheiten.
Entwickelt wurde das Programm vom Jurastudenten Felix Kaiser. Eine Besonderheit, da es sich nicht um ein Projekt von Professor:innen oder IT-Firmen handelt, sondern um eine studentische Initiative. Die Software nutzt Clustering-Algorithmen, um juristische Hausarbeiten anhand inhaltlicher Ähnlichkeiten zu gruppieren. Auf dieser Grundlage können systematische Bewertungsvergleiche gezogen werden. Wenn bei inhaltlich ähnlichen Arbeiten große Unterschiede in der Bewertung auftreten, schlägt das System eine Nachprüfung vor.
„Es geht nicht um Misstrauen den Korrektoren gegenüber. Hier in Bayreuth machen die Korrektoren einen tollen Job“, betont Felix Kaiser gegenüber LTO.
Wie werden Clustering-Algorithmen angewandt?
Ein Cluster-Algorithmus analysiert viele Objekte anhand ihrer Merkmale (z. B. Wörter in einem Text, Zahlenwerte, Struktur) und ordnet ähnliche Objekte in Gruppen ein, ohne dass vorher bestimmt wurde, wie viele Gruppen es gibt oder wie diese aussehen sollen.
Bei der Notenkorrektur-Software an der Uni Bayreuth bedeutet das:
- Jede Hausarbeit wird inhaltlich analysiert (z. B. verwendete Argumente, juristische Probleme, Aufbau).
- Die Software erkennt, welche Arbeiten inhaltlich ähnlich sind.
- Sie bildet Cluster, also Gruppen von Arbeiten mit vergleichbarem Inhalt oder Schwierigkeitsgrad.
- Wenn in einem Cluster jemand plötzlich eine viel schlechtere oder bessere Note hat als der Rest, wird das als auffälliger Ausreißer markiert und eine Nachprüfung vorgeschlagen.
Durch die Clusterung der Arbeiten nach inhaltlicher Ähnlichkeit wird verhindert, dass eine schwächere Arbeit zufällig in einem Stapel mit besonders starken Arbeiten landet oder umgekehrt.
Korrektor:innen bewerten oft im direkten Vergleich: Wenn ein Prüfer oder eine Prüferin zehn sehr gute Arbeiten nacheinander liest, wirkt eine „nur durchschnittliche“ Arbeit im Vergleich deutlich schwächer, als sie objektiv vielleicht ist. Ohne Vergleichsmaßstab kann hingegen eine mittelmäßige Arbeit in einem Stapel schwacher Arbeiten fälschlich als „ganz gut“ erscheinen und zu gut bewertet werden. Die Cluster-Software gruppiert Arbeiten mit ähnlichem Inhalt nicht zufällig oder nach Abgabereihenfolge und sorgt dafür, dass somit jede Arbeit im „richtigen Kontext“ bewertet wird.
Erste Ergebnisse: Deutliche Verbesserungen bei Einzelfällen
Ein Pilotprojekt mit mehreren Teilnehmenden lieferte bereits vielversprechende Ergebnisse. In drei Fällen wurden die Noten nachträglich angepasst, in einem besonders auffälligen Fall sogar von 4 auf 9 Punkte. Dies unterstreicht das Potenzial der Software, Ungerechtigkeiten aufzudecken, ohne dabei das menschliche Urteil gänzlich zu ersetzen.
Ziel sei es laut Projektbeschreibung, objektive Standards für die Korrektur juristischer Hausarbeiten zu entwickeln, nicht aber, menschliche Korrektoren zu ersetzen. Die Software fungiert als unterstützendes System, das auf Unregelmäßigkeiten hinweist, die dann durch menschliche Prüfung validiert werden.
Langfristig soll die Software weiterentwickelt und auch an anderen juristischen Fakultäten in Deutschland getestet werden. Die Universität Bayreuth sieht darin einen Beitrag zur Standardisierung der juristischen Ausbildung, bei gleichzeitiger Wahrung des qualitativen Anspruchs. Auch der Austausch mit anderen Universitäten ist geplant, um Feedback zu sammeln und eventuelle Besonderheiten verschiedener Lehrtraditionen in das System zu integrieren.
„Freut mich sehr, mit dem Projekt einen Beitrag zu fairen Bewertungen im Jurastudium leisten zu können, bei uns an der Universität Bayreuth und vielleicht künftig auch an anderen Fakultäten“, so Felix Kaiser auf seinem LinkedIn-Profil.
Zukunftsperspektiven: Mensch und Maschine im Zusammenspiel
Die Entwicklungen in Bayreuth zeigen: Die Integration von KI in die juristische Ausbildung kann funktionieren, wenn sie verantwortungsvoll gestaltet wird. Der Schlüssel liegt darin, Technik als Unterstützung, nicht als Ersatz zu verstehen.
Es ist zu erwarten, dass juristische Fakultäten in den kommenden Jahren zunehmend KI-gestützte Tools in ihre Lehre integrieren, sowohl in der Bewertung als auch in der Didaktik. Entscheidend wird dabei sein, klare ethische und didaktische Leitlinien zu entwickeln, um den Balanceakt zwischen Innovation und Integrität zu meistern.
Die Bayreuther Initiative ist ein vielversprechender Schritt in Richtung fairerer juristischer Ausbildung. Gleichzeitig öffnet sie die Tür für eine breitere Diskussion über den sinnvollen Einsatz von KI im Studium – eine Diskussion, die längst überfällig ist.
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