Cluster B – Prüfungsadministrationsinnovation – Next Gen Admin

Cluster B: Prüfungsadministrationsinnovation

KI-Einsatz im kaufmännischen Prüfungswesen

Die Nutzung generativer (=erzeugender/schaffender/kreierender) Künstlicher Intelligenz (KI) an kaufmännischen Arbeitsplätzen hat das Potential, die Ausbildung zu revolutionieren. Das schafft neue Anforderungen an Ausbilder:innen und Auszubildende, um Kompetenzen im Umgang mit Technologien zu entwickeln und anzuwenden. Die Einführung von KI erfordert das Bewusstsein für rechtliche Rahmenbedingungen, die sicherstellen, dass die Technologie verantwortungsvoll eingesetzt wird, ohne ethische Standards und Datenschutzrichtlinien zu gefährden. Es lassen sich im Umgang mit KI-Systemen drei Punkte identifizieren, die von besonderer Bedeutung für das berufliche Ausbildungssystem sind:

  • Pflicht zur Vermittlung: Die gesetzliche Pflicht zur Vermittlung von KI-Kompetenz erfordert, dass Ausbilder:innen fundierte Kenntnisse über Künstliche Intelligenz an ihre Lernenden weitergeben, um die digitale Bildung zu fördern.
  • Hochrisiko-Systeme: KI-Systeme, die zur Bewertung von Lernleistungen oder zur Zulassung zu Bildungswegen (z. B. automatisiertes Screening von Bewerbungen) eingesetzt werden, gelten als „Hochrisiko“. Sie unterliegen strengen Auflagen (Transparenz, menschliche Aufsicht, Datenqualität), sodass die Prüfungsadministration vor neue Aufgaben gestellt wird.
  • Allgemeine Kennzeichnungspflicht: Die Nutzung von KI-Systemen unterliegt einer allgemeinen Kennzeichnungspflicht. Wenn Auszubildende mit generativer KI interagieren, muss dies klar erkennbar sein. KI-generierte Inhalte müssen folglich als solche identifizierbar gemacht werden, um Täuschungen vorzubeugen.
Datengrundlage

5 untersuchte IHK-Standorte

Ludwigshafen · Erfurt · Frankfurt · Hannover · Offenbach

5 verschriftlichte Gruppengespräche

Interviews und Workshops mit Prüfungsadministration

Methodisches Vorgehen
  • Nominal Group Technique (ca. 90 min)
  • Auswertung Datenmaterial: Qualitative Inhaltsanalyse nach Kuckartz
  • 3 unabhängige Kodierende → Intercoder-Reliabilität: sehr gute Übereinstimmung (Krippendorffs α = 0,82)
Zielebene

KI-Auswirkungen auf Kompetenzen, Prüfungsorganisation, Bewertung und rechtliche Grenzen.

Spannungsverhältnis Cluster B
Entlastungspotenzial durch KI Validitäts- und Rechtsrisiko
Zentrales Steuerungsmodell: Warum KI Prüfungsadministration verändert

Ausgangspunkt

  • KI wird Teil kaufmännischer Arbeit
  • Generative KI verändert Tätigkeiten, Wertschöpfung und betriebliche Assistenzsysteme
  • Es entstehen neue Anforderungen an Ausbilder:innen und Auszubildende
Prüfungsanpassungen notwendig, damit Abschluss Aussagekraft für Arbeitsmarkt erhält.

Prüfungsadministration als Steuerungsinstanz

Sie muss drei Fragen beantworten:

  1. Welche KI-Kompetenzen müssen geprüft werden?
  2. In welchen Prüfungsteilen kann KI unterstützen?
  3. Wie bleiben Prüfungen zentral geregelt, fair und rechtssicher?

Drei Anforderungen im KI-Reglungskontext

  1. KI-Literacy vermitteln: KI-Kompetenz wird Ausbildungsgegenstand
  2. Hochrisiko beachten: Bewertung, Korrektur, Zulassung und Screening sind besonders sensible Bereiche
  3. KI Nutzung kennzeichnen: KI-generierte Inhalte und Eigenleistung müssen erkennbar bleiben

(Orientierung am EU AI Act)

Entwicklungsfeld 1:
Prüfungsformate rekonfigurieren

Von produktorientierten Formaten zu prozessualen Transferleistungen und Fachgesprächen.

Entwicklungsfeld 2:
Integritätsstandards normieren

Standardisierte Eigenständigkeitserklärungen statt kleinteiliger KI-Kontrolle.

Entwicklungsfeld 3:
Integration in Prüfungen

Zuerst administrative Prozesse stärken, danach evaluative KI-Anwendungen erproben.

Empirische Befunde
1

Befund 1: KI-Kompetenzen werden integraler Teil beruflicher Handlungsfähigkeit.

KI-Literacy und kritische Reflexion werden zur Grundvoraussetzung für Prüfungsbeteiligte.

2

Befund 2: KI bietet Entlastungspotenziale im administrativen Kern.

Insbesondere in Organisation, Zuteilung, Kommunikation und Dokumentation.

3

Befund 3: Die Kennzeichnungspflicht gilt in der Praxis als dauerhaft schwer umsetzbar.

Transparente Nachweise über KI-Nutzung sind technisch & didaktisch kaum realisierbar.

4

Befund 4: Technologische Dynamik kollidiert mit systemischer Trägheit.

Langsame Ordnungsprozesse bremsen Integration innovativer KI-Anwendungen.