Blog: KI im Klassenzimmer
Die Schulen hoffen auf den perfekten KI-Detektor und werden auch diesmal wieder enttäuscht
20. August 2026, 08:00
Mitten in den Ferien leuchtet eine Nachricht einer Kollegin auf meinem Handy auf. Ein Screenshot einer Schlagzeile: KI-Texte bekommen jetzt unsichtbare Wasserzeichen. Sie schreibt dazu: "Na endlich! Oder?" Ich verstehe die Hoffnung hinter diesem "endlich" nur zu gut. Seit bald vier Jahren korrigieren wir Lehrpersonen Texte, bei denen wir nicht sicher wissen, wer sie geschrieben hat. Ein Werkzeug, das KI-Texte zweifelsfrei markiert, wäre für viele Kolleg:innen wohl die Erlösung. Auch die allgemeine, oft übertriebene Rezeption auf Social Media geht in diese Richtung.
Nur, so einfach ist es leider nicht. In diesem Beitrag zeige ich auf, warum die neuen Wasserzeichen im Klassenzimmer so gut wie nichts ändern werden, und was sie uns trotzdem über unsere Prüfungskultur verraten.
Was seit August gilt
Der Reihe nach. Artikel 50 der europäischen KI-Verordnung verpflichtet Anbieter seit Anfang August, KI-generierte Inhalte maschinenlesbar zu kennzeichnen. Rund 190 Unternehmen haben den zugehörigen Verhaltenskodex unterzeichnet. Anthropic, das Unternehmen hinter Claude, zeigt nun konkret, wie das aussieht: Neue Claude-Modelle (nicht die aktuellen!) betten in generierte Texte ein unsichtbares Wasserzeichen ein, weltweit.
Die Technik dahinter: Ein geheimer mathematischer Schlüssel steuert, welche Wortbausteine das Sprachmodell bevorzugt auswählt. Für Leser:innen unauffällig, für ein Prüfprogramm des Herstellers aber nachrechenbar. Der Text liest sich normal und trägt trotzdem eine Signatur, die das Kopieren in andere Dokumente übersteht.
Für den öffentlichen Bereich sind Schritte wie dieser sicherlich vernünftig und wichtig. Bei Deepfakes, KI-Bildern und manipulierten Videos brauchen wir jede technische Hilfe, um Echtes von Erzeugtem zu unterscheiden. Google arbeitet hier zum Beispiel schon seit längerem mit SynthID. Nur als Schummel-Beweis in der Schule taugt das Wasserzeichen nicht. Anthropic schreibt selbst dazu: Die Prüfung liefert keine Gewissheit, sondern nur eine Wahrscheinlichkeit, dass Claude am Text beteiligt war. Sie kann nicht unterscheiden zwischen "Claude hat das geschrieben" und "Claude hat das überarbeitet". Und bei kurzen Texten funktioniert sie schlecht, weil zu wenige Wortentscheidungen zusammenkommen. Die typische Hausübung, der kurze Aufsatz, die Antwort im Arbeitsblatt sind für ein verlässliches Signal also womöglich schlicht zu kurz.
Eine Geschichte voller Enttäuschungen
Bei meinen Vorträgen und Workshops erlebe ich diese Sehnsucht ständig: Viele Lehrer:innen wünschen sich nichts sehnlicher als einen verlässlichen KI-Detektor. Ich kann das nachvollziehen, und ich halte es trotzdem für einen Irrweg. Die Geschichte dieser Tools ist eine Geschichte voller Enttäuschungen. GPTZero und Co. wurden an vielen Schulen benutzt und lagen oft daneben. Der aktuelle Hoffnungsträger heißt Pangram, wirbt mit einer Fehlalarmquote von 0,0041 Prozent und diente zuletzt sogar als Beleg, um deutschen Politikern wie Digitalminister Karsten Wildberger KI-Reden nachzuweisen. Ein Praxistest von Heise im August kam allerdings zum Schluss: Die Ergebnisse sind weder zuverlässig reproduzierbar noch als Beleg für KI-Nutzung belastbar. Dazu kommt, dass rund 15 Prozent der KI-Texte gar nicht erkannt werden. Wer tiefer einsteigen will: Der KI-Podcast der ARD hat den Detektoren gerade eine eigene Folge gewidmet.
Wie absurd die Verdachtslogik werden kann, hat der Berliner Lehrer Manuel Flick vor wenigen Tagen vorgeführt. Er schickte seine eigene Facharbeit aus dem Jahr 2008 durch einen Detektor, also eine Arbeit, die 14 Jahre vor ChatGPT 3.5 entstand. Ergebnis: zu 47,4 Prozent KI-generiert. Flick fand anschließend 66 Muster in seinem Text, die heute als KI-typisch gelten. Eine Stanford-Studie zeigt zudem, dass Texte von Nicht-Muttersprachler:innen weit überdurchschnittlich als KI-Texte eingestuft werden.
Dies alles stärkt mich in meiner Haltung zu dem Thema: Wir Lehrer:innen sind keine Detektiv:innen, und wir sollten uns auch nicht zu welchen machen lassen.
Die alte Welt
Die KI-Forscherin Doris Weßels findet im Interview mit dem Wissenschaftsjournalisten Jan-Martin Wiarda noch deutlichere Worte. Die Vorstellung, man könne heute noch sauber zwischen KI-Text und Menschen-Text trennen? "Das ist alte Welt." Das Wasserzeichen sei hochgradig fragil: Übersetzen, Umschreiben oder eigene Ergänzungen zerstören es, und im Netz kursieren bereits die ersten Wasserzeichen-Remover. Ein Klick genügt. Wie leicht sich die Markierungen aushebeln lassen, zeigt Weßels ausführlich in einem aktuellen Fachbeitrag.
Ihr stärkstes Argument aber: Wer seine eigenen, selbst erdachten Gedanken am Ende von der KI bloß übersetzen lässt, dessen Text trägt das volle Wasserzeichen. Jedes Wort hat ja die Maschine gewählt, obwohl die geistige Leistung menschlich war. Wer sich hingegen einen Entwurf generieren lässt und ihn gründlich umschreibt, hat das Wasserzeichen mit hoher Wahrscheinlichkeit zerstört, bei geringerer Eigenleistung. Das Wasserzeichen markiere also laut Weßels tendenziell die Ehrlichen. "Wir müssen aufhören, Lernende unter Generalverdacht zu stellen."
Weg vom Endprodukt
Weßels schlägt mit ihrem 3-P-Modell vor, wohin die Reise gehen muss: Neben dem Produkt sollen die Präsentation, also das Prüfungsgespräch, und der Prozess auf dem Weg dorthin stärker zählen. Das deckt sich mit dem, was ich hier an dieser Stelle seit Jahren beschreibe, auch ausführlicher in einem meiner E-Books, "Ohne Shortcut zur Leistung". Schon in einem früheren Artikel über die Fleckenstein-Studie zeigte ich, dass Lehrkräfte KI-Texte nicht perfekt erkennen können; daran ändert auch ein fragiles Wasserzeichen wenig.
Die falsche Frage
Die Watermark-Technologie beantwortet die Frage: War hier KI im Spiel? Aber das ist mittlerweile einfach die falsche Frage, denn die Antwort lautet fast immer ja, bei Schüler:innen genauso wie bei Ministern. Die Frage, die uns wirklich weiterbringt, lautet: Was prüfen wir eigentlich noch, wenn die Herkunft eines Textes nichts mehr über die Leistung dahinter aussagt?
Was meinen Sie: Würden Sie ein Wasserzeichen-Prüftool verwenden, wenn es morgen verfügbar wäre? Und was würde es Ihnen wirklich sagen? Ich bin gespannt auf Ihre Perspektiven. Meine Kollegin bekommt jedenfalls noch eine Antwort auf ihre Nachricht: Na endlich? Eher nicht. (Bernhard Gmeiner, 20.8.2026)