Asymmetrische Abschreckung. Die MAD-Voraussetzung ist, dass beide Seiten den ersten Schlag aushalten und Vergeltung leisten können. Bei den Studierenden ist das nicht der Fall: Eine Meldung gegen Dozierende ist meist nicht anonym möglich (wer dich betreut, wer an die betreffenden Datensätze kommt – in der Community lässt sich das bei einer Untersuchung schnell herausfinden), und auch die Zeitskala der Sanktionen ist völlig anders – Fristverlängerung, Sperrfrist beim Unterschreiben, das Blockieren von Empfehlungsschreiben werden sofort wirksam; Untersuchungen wegen wissenschaftlichen Fehlverhaltens dauern dagegen in Jahren, und sie enden oft im Sand. Ganz zu schweigen davon, dass die Dozierenden auch eine „KI zur Plagiats-/Erkennungsprüfung“ haben: Für sie ist die Kosten-/Aufwandsseite geringer und die Folgen sind unmittelbarer. Das wirkt eher so, als hätte eine Seite eine Atombombe, aber keine Fähigkeit zum Zweitschlag. Ich glaube, der eigentliche positive Wert dieser Sache liegt in der vorausschauenden Abschreckung: Wenn „alle meine alten Arbeiten könnten jederzeit Zeile für Zeile überprüft werden“ zum Konsens wird, führt das am Rand tatsächlich dazu, dass man sauberer schreibt. Nur ist dieser Nutzen diffus und langfristig, während die Kosten für „den Feind zu melden“ konkret und sofort einkassiert sind.
Das Ungleichgewicht der Macht zwischen Lehrenden und Lernenden sowie das wiederkehrende Durchbrechen von Regeln zu wissenschaftlichem Fehlverhalten wurzeln in Problemen auf institutioneller Ebene: Die Abgrenzung zwischen Aufgaben und Verantwortung der Betreuer/innen ist unklar; die Beschwerdewege für Studierende sind nicht reibungslos; die Verfahren zur Ahndung von wissenschaftlichem Fehlverhalten sind intransparent; und es fehlen verbindliche Vorschriften zur Aufbewahrung von Originaldaten.
„Ausbalancieren durch Drohung untereinander“ mittels KI-Tools ist nur ein kurzfristiges Wettrüsten, das die Probleme nicht grundsätzlich lösen kann. Für ein wirklich gesundes Ökosystem braucht es klare institutionelle Rahmenbedingungen, gut zugängliche formelle Wege zur Wahrnehmung von Rechten, sowie einheitliche Regeln zur wissenschaftlichen Integrität – damit die Aufsicht nach Vorschrift erfolgt, Macht Grenzen hat und es einen Beschwerdeweg gibt, statt in eine gegenseitige Unterminierung zu treiben, in der jeder um sich fürchtet.
Wenn Studierende in der Vergangenheit auf wissenschaftliches Fehlverhalten oder Machtmissbrauch durch Dozierende trafen, haben sie oft aus Zurückhaltung reagiert – weil ihnen die Informationskompetenz fehlte und die Beschwerdekosten hoch waren. KI-Tools senken die Hürde beim Beweissammeln: Sie können dazu beitragen, das wissenschaftliche Verhalten von Dozierenden stärker an Regeln zu binden, und sie zwingen die Beziehung zwischen Lehrenden und Lernenden eher zur Gleichstellung zurück. Das wirkt zumindest als positive Abschreckung und bietet zudem technische Unterstützung für eine formelle wissenschaftliche Aufsicht.
Die Beziehung zwischen Lehrenden und Lernenden als Konfrontation im Sinne von „Atom-Erpressung – Atom-Abschreckung“ zu beschreiben, ist eine verzerrte Sicht auf das Spiel. Eine normale Promotion sollte eine Zusammenarbeit von Mentor/in und Mentee sein, mit Weitergabe wissenschaftlicher Tradition. Wenn beide Seiten jedoch jeweils „die Waffe besitzen, die wissenschaftliche Laufbahn des anderen zu zerstören“, und sich dadurch gegenseitig misstrauen, wird am Ende nur das Vertrauen in die Forschung zerstört: Der/die Betreuer/in traut sich dann nicht mehr, frei zu fördern, und die Studierenden trauen sich nicht mehr, offen zu kommunizieren. Beides schadet letztlich der normalen wissenschaftlichen Ausbildung.
Das Ungleichgewicht der Macht zwischen Lehrenden und Lernenden sowie das wiederkehrende Durchbrechen von Regeln zu wissenschaftlichem Fehlverhalten wurzeln in Problemen auf institutioneller Ebene: Die Abgrenzung zwischen Aufgaben und Verantwortung der Betreuer/innen ist unklar; die Beschwerdewege für Studierende sind nicht reibungslos; die Verfahren zur Ahndung von wissenschaftlichem Fehlverhalten sind intransparent; und es fehlen verbindliche Vorschriften zur Aufbewahrung von Originaldaten.
„Ausbalancieren durch Drohung untereinander“ mittels KI-Tools ist nur ein kurzfristiges Wettrüsten, das die Probleme nicht grundsätzlich lösen kann. Für ein wirklich gesundes Ökosystem braucht es klare institutionelle Rahmenbedingungen, gut zugängliche formelle Wege zur Wahrnehmung von Rechten, sowie einheitliche Regeln zur wissenschaftlichen Integrität – damit die Aufsicht nach Vorschrift erfolgt, Macht Grenzen hat und es einen Beschwerdeweg gibt, statt in eine gegenseitige Unterminierung zu treiben, in der jeder um sich fürchtet.
Wenn Studierende in der Vergangenheit auf wissenschaftliches Fehlverhalten oder Machtmissbrauch durch Dozierende trafen, haben sie oft aus Zurückhaltung reagiert – weil ihnen die Informationskompetenz fehlte und die Beschwerdekosten hoch waren. KI-Tools senken die Hürde beim Beweissammeln: Sie können dazu beitragen, das wissenschaftliche Verhalten von Dozierenden stärker an Regeln zu binden, und sie zwingen die Beziehung zwischen Lehrenden und Lernenden eher zur Gleichstellung zurück. Das wirkt zumindest als positive Abschreckung und bietet zudem technische Unterstützung für eine formelle wissenschaftliche Aufsicht.
Die Beziehung zwischen Lehrenden und Lernenden als Konfrontation im Sinne von „Atom-Erpressung – Atom-Abschreckung“ zu beschreiben, ist eine verzerrte Sicht auf das Spiel. Eine normale Promotion sollte eine Zusammenarbeit von Mentor/in und Mentee sein, mit Weitergabe wissenschaftlicher Tradition. Wenn beide Seiten jedoch jeweils „die Waffe besitzen, die wissenschaftliche Laufbahn des anderen zu zerstören“, und sich dadurch gegenseitig misstrauen, wird am Ende nur das Vertrauen in die Forschung zerstört: Der/die Betreuer/in traut sich dann nicht mehr, frei zu fördern, und die Studierenden trauen sich nicht mehr, offen zu kommunizieren. Beides schadet letztlich der normalen wissenschaftlichen Ausbildung.
