Ist KI-generierter Code in der Informatik-Abschlussarbeit überhaupt erlaubt?
Am Fachbereich Mathematik und Informatik der Freien Universität Berlin regelt die „Handlungsempfehlung für die Nutzung von KI in schriftlichen Arbeiten — Bachelor und Master Informatik“ (Stand 5. November 2025) genau diesen Fall. Die Kernregel: „Generierung oder Verbesserung von Code ist zulässig, sofern auf eigenständig entwickelten Code zurückgegriffen wird und dieser die Grundlage der KI-Interaktion bildet.“ Mit anderen Worten: KI darf deinen eigenen Code verbessern, ergänzen oder Vorschläge liefern — sie darf nicht die Implementierung an deiner Stelle von Grund auf übernehmen, ohne dass eigene Vorarbeit die Basis bildet. Dieselbe Empfehlung rät zudem, statt gängiger kommerzieller KI-Anbieter den FU-eigenen Dienst KI.Assist@FU zu nutzen, und erlaubt das Hochladen urheberrechtlich geschützter Materialien oder personenbezogener Daten nur in DSGVO-konforme Anwendungen. Andere Informatik-Fachbereiche veröffentlichen zunehmend vergleichbare Leitfäden — das grundlegende Prinzip „Eigenleistung zuerst, KI als Werkzeug danach“ taucht in den meisten fachspezifischen Regelungen in ähnlicher Form auf, auch wenn die konkrete Formulierung variiert. Frage im Zweifel gezielt nach, ob dein eigener Fachbereich bereits ein vergleichbares Dokument veröffentlicht hat, bevor du dich auf eine allgemeine, fächerübergreifende Richtlinie verlässt.
Warum Code anders behandelt wird als Fließtext
Generische KI-Richtlinien für Abschlussarbeiten wurden meist zuerst für Textfächer geschrieben und später auf technische Fächer übertragen — oft ohne die Besonderheiten von Code ausreichend zu berücksichtigen. Ein Text liest sich beim Korrekturlesen ähnlich, egal ob ein Mensch oder eine KI ihn entworfen hat. Code dagegen wird ausgeführt, getestet und muss funktionieren — ein KI-Vorschlag kann elegant aussehen und trotzdem einen subtilen Logikfehler enthalten, der erst beim Testen auffällt. Genau deshalb verlangen fachspezifische Informatik-Richtlinien zusätzlich, dass eigener Code die Grundlage jeder KI-Interaktion bildet: Du sollst nicht nur der Endabnehmer eines KI-Vorschlags sein, sondern der aktive Entwickler, der KI als Werkzeug einsetzt.
Was du konkret dokumentieren musst
Nach demselben Dokument gehören drei Elemente in den Anhang deiner Arbeit:
- Werkzeugliste: Alle genutzten KI-Tools mit Name, Anbieter und Version (z. B. „GitHub Copilot (Microsoft, Stand März 2026)“, „ChatGPT-4 (OpenAI, Stand Mai 2026)“) sowie der Nutzungszeitraum.
- Nutzungserläuterung mit Beispielen: Zwei bis drei typische Prompts und die daraus resultierenden KI-Antworten, dazu eine kurze Beschreibung, wie du die Antwort verwendet oder überarbeitet hast.
- Kurze Reflexion (ca. 400 Wörter): Wie hat die KI-Nutzung deinen Arbeitsprozess beeinflusst? Wo lagen Vorteile, wo Grenzen? Wärst du an manchen Stellen ohne KI schneller gewesen?
Zusätzlich zum Anhang verlangt das Dokument, nur paraphrasiert übernommene KI-Passagen direkt im Text zu kennzeichnen, etwa per Fußnote („Dieser Absatz basiert auf einem Vorschlag von ChatGPT-4.“). Für Code bietet sich analog ein Kommentar an, etwa: „Diese Funktion basiert auf einem Vorschlag von GitHub Copilot.“
Ein durchgerechnetes Beispiel
Szenario: Du implementierst für deine Bachelorarbeit einen eigenen Caching-Mechanismus. Du entwirfst zunächst selbst die Datenstruktur und die grundlegende Logik, stößt dann aber bei der Behandlung von Race Conditions bei gleichzeitigen Zugriffen auf ein Problem.
Erlaubte Nutzung: Du fragst GitHub Copilot nach einem Vorschlag für eine thread-sichere Implementierung deiner bereits entworfenen Datenstruktur, verstehst den Vorschlag, passt ihn an deinen Code an und dokumentierst Tool, Prompt und Anpassung im Anhang.
Nicht erlaubte Nutzung: Du bittest ChatGPT, „einen kompletten thread-sicheren Cache in Java“ zu schreiben, ohne vorher selbst eine Datenstruktur entworfen zu haben, und übernimmst den Code unverändert als eigene Leistung.
Warum der Unterschied zählt: Im ersten Fall bildet dein eigener Entwurf nachweislich die Grundlage der KI-Interaktion, im zweiten Fall ersetzt die KI deine Eigenleistung vollständig — genau die Grenze, die die Richtlinie zieht.
Ein sicherer Workflow für KI-unterstütztes Programmieren in der Abschlussarbeit
Schritt 1 — Eigene Basis zuerst: Entwirf Datenstruktur, Architektur und den ersten funktionsfähigen Ansatz für ein Modul selbst, bevor du KI hinzuziehst — die KI-Interaktion muss auf deinem eigenen Code aufbauen, nicht umgekehrt.
Schritt 2 — Gezielte KI-Anfragen protokollieren: Notiere dir direkt beim Programmieren, für welche Funktion oder welches Problem du eine KI-Anfrage gestellt hast — das erspart dir am Ende die mühsame Rekonstruktion für den Dokumentationsanhang.
Schritt 3 — Jede Codezeile verstehen und prüfen: Übernimm keinen KI-Vorschlag, den du nicht selbst erklären könntest — im Kolloquium wird genau das oft stichprobenartig abgefragt.
Schritt 4 — Kennzeichnung direkt beim Schreiben: Markiere paraphrasierte oder übernommene KI-Vorschläge sofort im Code-Kommentar oder in der Versionskontrolle, statt es auf die Endphase zu verschieben.
Schritt 5 — Dokumentationsanhang aus den Notizen zusammenstellen: Nutze deine Protokollierung aus Schritt 2, um die Werkzeugliste und die zwei bis drei Beispiel-Prompts für den Anhang zusammenzustellen.
Schritt 6 — Reflexion erst am Ende schreiben: Die rund 400-Wörter-Reflexion lässt sich erst sinnvoll verfassen, wenn der Implementierungsteil abgeschlossen ist — plane sie bewusst in der letzten Bearbeitungswoche ein.
Git-Commits als praktisches Dokumentationswerkzeug
Eine einfache, in der Praxis bewährte Methode: Nutze deine Commit-Historie in Git als Nachweis. Committe eigenständig entwickelten Code getrennt von KI-unterstützten Änderungen und markiere KI-unterstützte Commits konsequent im Commit-Text (z. B. „feat: thread-safe cache (Copilot-unterstützt, siehe Anhang KI-Dokumentation)“). Am Ende der Bearbeitungszeit lässt sich daraus die geforderte Werkzeugliste und Nutzungserläuterung deutlich schneller zusammenstellen als aus dem Gedächtnis — und die Historie selbst dient als zusätzlicher Nachweis der Eigenleistung, falls im Kolloquium Rückfragen kommen.
Bachelor- oder Master-Arbeit: Wird strenger geprüft?
Die formalen Anforderungen an die Dokumentation unterscheiden sich meist nicht zwischen Bachelor- und Masterarbeit. In der Praxis prüfen Betreuende bei Masterarbeiten aber häufiger im Detail nach, insbesondere wenn der Kernbeitrag der Arbeit ein selbst entwickelter Algorithmus oder ein neuartiges Verfahren ist — hier wird die Grenze zwischen „KI als Werkzeug“ und „KI als Ersatz für die Eigenleistung“ strenger gezogen, weil der wissenschaftliche Neuheitsanspruch einer Masterarbeit höher ist.
Was ausdrücklich verboten ist
Das Einreichen von KI-generierten Inhalten — Code eingeschlossen — als eigene Leistung ohne ausreichende Kennzeichnung gilt als Täuschungsversuch und hat laut dem Dokument mindestens das Nichtbestehen der Prüfungsleistung zur Folge. Ebenso ausgeschlossen ist die Nutzung von KI, um Eigenleistungen zu umgehen, die explizit eigenständiges Problemlösen oder spezifische methodische Kompetenzen verlangen — etwa den Kernalgorithmus deiner Arbeit vollständig von einer KI entwerfen zu lassen, wenn genau dieser Entwurf die zu bewertende Leistung ist.
Wie unterscheidet sich das von der allgemeinen KI-Kennzeichnung in Fließtext?
Generische Richtlinien zur KI-Nutzung in Abschlussarbeiten behandeln meist nur Fließtext — Formulierungshilfe, Gliederungsvorschläge, sprachliche Überarbeitung. Code ist ein eigener Fall, weil er nicht nur gelesen, sondern ausgeführt und funktional geprüft wird: Ein KI-Vorschlag kann syntaktisch korrekt, aber logisch fehlerhaft oder ineffizient sein, ohne dass das beim bloßen Lesen auffällt. Deshalb verlangen Informatik-spezifische Richtlinien zusätzlich, dass die eigene Codebasis die Grundlage bildet — eine Anforderung, die es bei reiner Textüberarbeitung in dieser Form nicht gibt.
Was, wenn dein Fachbereich keine eigene Informatik-Richtlinie hat?
Nicht jede Hochschule hat bereits eine fachspezifische Regelung für Code veröffentlicht — viele verweisen nur auf eine allgemeine, fächerübergreifende KI-Richtlinie. In diesem Fall gilt: Wende die allgemeinen Prinzipien (Kennzeichnung, Eigenleistung, keine Umgehung der zu bewertenden Kompetenz) sinngemäß auf Code an und frage aktiv bei deiner betreuenden Person nach, ob es zusätzliche Vorgaben für den Implementierungsteil gibt. Eine kurze schriftliche Rückfrage vor Bearbeitungsbeginn schützt dich besser als eine Annahme im Nachhinein.
Häufige Fehler bei der Deklaration von KI-generiertem Code
- Nur Fließtext-KI-Nutzung deklariert: Die Dokumentation erwähnt KI-Hilfe beim Schreiben, verschweigt aber KI-Hilfe beim Programmieren.
- Keine Prompt-Beispiele dokumentiert: Die Werkzeugliste nennt nur den Tool-Namen, ohne die geforderten exemplarischen Anfragen und Antworten.
- Reflexion vergessen oder zu knapp: Ein Satz statt der erwarteten rund 400 Wörter wirkt wie eine Pflichtübung, nicht wie eine echte Auseinandersetzung.
- Code übernommen, ohne ihn zu verstehen: Im Kolloquium lässt sich unverstandener Code nicht erklären — ein methodisches Warnsignal für Prüfende.
- Zu spät dokumentiert: Die Nutzung wird erst kurz vor Abgabe rekonstruiert, wodurch Details und Prompts verloren gehen.
FAQ zur Deklaration von KI-generiertem Code
Zählt Autovervollständigung durch die IDE auch als deklarationspflichtige KI-Nutzung?
Einfache, kontextlose Autovervollständigung (z. B. Variablennamen-Vorschläge) zählt in der Regel nicht dazu. Generative Vorschläge ganzer Funktionen oder Codeblöcke durch Tools wie GitHub Copilot fallen dagegen unter die Kennzeichnungspflicht — im Zweifel großzügig dokumentieren statt zu knapp.
Darf ich KI nutzen, um einen kompletten Algorithmus zu entwerfen, der meine zentrale Eigenleistung ist?
Nein, wenn genau dieser Entwurf die zu bewertende Kompetenz darstellt. Nutze KI hier höchstens zur Diskussion von Alternativen, nachdem du einen eigenen Entwurf vorgelegt hast.
Muss ich jede einzelne KI-Anfrage dokumentieren?
Nein, üblich sind zwei bis drei typische Beispiel-Prompts, die den Umfang und die Art der Nutzung repräsentativ zeigen — nicht ein vollständiges Protokoll jeder Interaktion.
Was, wenn ich unsicher bin, ob eine bestimmte Nutzung erlaubt ist?
Frage aktiv bei deiner betreuenden Person nach, bevor du die Bearbeitung fortsetzt. Das wird in praktisch allen KI-Richtlinien als der sicherste Weg empfohlen — eine Rückfrage zu viel ist besser als ein unwissentlicher Verstoß.
Gilt die Kennzeichnungspflicht auch für Testcode oder nur für den produktiven Code?
Die meisten Richtlinien unterscheiden hier nicht explizit — im Zweifel gilt die Kennzeichnungspflicht für jeden Code, der Teil der bewerteten Abgabe ist, also auch für Testfälle und Hilfsskripte.
Muss ich KI-generierte Kommentare im Code auch kennzeichnen?
Ja, sofern sie über einfache, selbstverständliche Beschreibungen hinausgehen. Ausführliche KI-generierte Docstrings oder Erklärkommentare fallen unter dieselbe Kennzeichnungslogik wie generierter Code selbst.
Was, wenn ich KI nur zum Debuggen, nicht zum Schreiben von Code nutze?
Auch das gilt als KI-Unterstützung und sollte in der Werkzeugliste auftauchen, auch wenn kein neuer Code direkt übernommen wurde — die Reflexion kann hier kurz erläutern, dass die Nutzung sich auf Fehlersuche statt auf Codegenerierung beschränkte.
Wird die KI-Dokumentation im Anhang mitbewertet?
Direkt benotet wird sie an den meisten Fachbereichen nicht, ihr Fehlen oder ihre erkennbare Oberflächlichkeit kann aber im Kolloquium zu kritischen Rückfragen führen und indirekt die Gesamteinschätzung deiner wissenschaftlichen Sorgfalt beeinflussen.
Kann sich diese Richtlinie im Laufe meiner Bearbeitungszeit noch ändern?
Ja, KI-Richtlinien werden an vielen Fachbereichen regelmäßig aktualisiert. Prüfe kurz vor Abgabe erneut die aktuelle Fassung und halte die genutzte Version zusammen mit dem Datum in deiner Dokumentation fest, falls sich zwischen Bearbeitungsbeginn und Abgabe etwas geändert haben sollte.
Gilt die Deklarationspflicht auch, wenn ich KI nur genutzt habe, um eine Fehlermeldung zu übersetzen oder zu erklären?
Eine einmalige Nachfrage, was eine bestimmte Fehlermeldung bedeutet, zählt in der Regel nicht als deklarationspflichtige Codegenerierung im engeren Sinne, da dabei kein Code entsteht oder verändert wird. Führt diese Erklärung aber dazu, dass du anschließend einen konkreten Lösungsvorschlag der KI übernimmst oder direkt in deinen Code einbaust, greift wieder die normale Kennzeichnungspflicht für KI-unterstützten Code. Im Zweifel gilt hier wie bei anderen Grenzfällen: lieber einmal zu viel dokumentieren als eine Nutzung zu übersehen, die im Kolloquium später als unklar auffällt. Eine kurze Notiz in deiner laufenden Protokollierung kostet wenig Zeit und erspart dir am Ende die mühsame Rekonstruktion, welche Anfrage nun genau deklarationspflichtig war und welche nicht.
KI-Nutzung sauber dokumentieren mit Tesify
Tesify hilft dir, den Dokumentationsanhang zur KI-Nutzung strukturiert aufzubauen und mit deiner Eigenständigkeitserklärung zu verknüpfen.
Zur allgemeinen Frage, ob und wie KI in der Bachelorarbeit erlaubt ist: Darf man KI für die Bachelorarbeit nutzen? Regeln und Grenzen 2026. Zum Tool-Stack für die Informatik-Abschlussarbeit insgesamt: Welcher Tool-Stack für die Informatik-Abschlussarbeit? Git, LaTeX, Jupyter im Vergleich. Zu fachspezifischen KI-Workflows in Jura, Medizin und BWL: Bachelorarbeit in Jura, Medizin & BWL mit KI schreiben: Fachspezifische Workflows. Und zum Evaluationsverfahren, das oft direkt auf den Implementierungsteil folgt: Welches Evaluationsverfahren für die Informatik-Abschlussarbeit? Benchmark, Nutzerstudie, Fallstudie und Ablation im Vergleich.