University of Duisburg-Essen has defined AI policies across 12 of 12 policy categories, covering Academic Integrity, Institutional & Administrative, Research, Teaching & Learning. AI tools are generally permitted in coursework, subject to instructor guidelines. Students are required to disclose and attribute AI-generated content in their academic work. The university employs detection and enforcement mechanisms for unauthorized AI use. Research-related AI policies address manuscript preparation, data analysis, research ethics. At the institutional level, the university has established guidelines for faculty and staff AI use, data protection and approved AI tools, AI governance strategy.
Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, den Einsatz von KI in ihren Lehrveranstaltungen transparent zu machen und mit den Studierenden zu besprechen.
Wenn Lehrende den Einsatz von generativen KI-Tools in Lehrveranstaltungen erlauben, ist es sinnvoll, die Rahmenbedingungen, unter denen eine Verwendung zulässig ist, möglichst genau zu definieren.
Letztlich muss von den Lehrenden jeweils fachbezogen und kompetenzorientiert überlegt werden, welche Rolle KI in einer Lehrveranstaltung oder Prüfungsleistung einnehmen kann oder sollte.
Studierende sollten die Nutzung von generativen KI-Tools immer kritisch reflektieren und die Ergebnisse auf Korrektheit und Verlässlichkeit überprüfen.
Prüfende müssen im Rahmen der Gestaltung von Prüfungen entscheiden, inwiefern der Einsatz von generativen KI-Tools bei der Erbringung der Prüfungsleistung ausgeschlossen, eingeschränkt oder zugelassen wird.
Die Entscheidung ist in der Aufgabenstellung, den Bearbeitungshinweisen oder einem anderen geeigneten Rahmen transparent zu dokumentieren.
Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, den Einsatz von KI in ihren Lehrveranstaltungen transparent zu machen und mit den Studierenden zu besprechen.
Für bestimmte Prüfungsformate (z.B. Hausarbeiten, Open-Book-Klausuren, Portfolios) ist besonders sorgfältig zu prüfen, welche Kompetenzen nachgewiesen werden sollen und wie sich der Einsatz von KI darauf auswirkt.
Studierende sollten die Nutzung von generativen KI-Tools immer kritisch reflektieren und die Ergebnisse auf Korrektheit und Verlässlichkeit überprüfen.
Generative KI kann Lernprozesse unterstützen, etwa durch Ideenfindung, Strukturierung, sprachliche Überarbeitung oder als Dialogpartnerin beim Lernen.
KI-Kompetenzen umfassen unter anderem die Fähigkeit, Ergebnisse generativer KI-Systeme kritisch zu bewerten und verantwortungsvoll einzusetzen.
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Die Verantwortung für den Inhalt wissenschaftlicher Arbeiten liegt stets bei den Autor:innen.
KI-Systeme können keine Autorenschaft übernehmen.
Der Einsatz generativer Technologien ist – soweit er erfolgt – transparent zu machen.
Die Eigenständigkeit wissenschaftlicher Haus- und Abschlussarbeiten muss gewahrt bleiben.
Ob und in welchem Umfang generative Technologien bei der Anfertigung wissenschaftlicher Haus- und Abschlussarbeiten eingesetzt werden dürfen, richtet sich nach den prüfungsrechtlichen Vorgaben, den fachkulturellen Standards sowie den Festlegungen der Prüfenden bzw. Betreuenden.
Forschende tragen die Verantwortung für die Überprüfung und Validierung der mit KI erzeugten Ergebnisse.
Beim Einsatz von KI in der Forschung sind rechtliche, ethische und fachliche Standards einzuhalten.
Bei der Eingabe von personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Daten in KI-Systeme ist besondere Vorsicht geboten.
Die gute wissenschaftliche Praxis gilt unabhängig davon, ob digitale Werkzeuge oder KI-Systeme eingesetzt werden.
Beim Einsatz von KI in der Forschung sind rechtliche, ethische und fachliche Standards einzuhalten.
Forschende tragen die Verantwortung für die Überprüfung und Validierung der mit KI erzeugten Ergebnisse.
Die gute wissenschaftliche Praxis gilt unabhängig davon, ob digitale Werkzeuge oder KI-Systeme eingesetzt werden.
Der Einsatz generativer Technologien ist – soweit er erfolgt – transparent zu machen.
Der Einsatz generativer Technologien ist – soweit er erfolgt – transparent zu machen.
Ob und in welchem Umfang generative Technologien bei der Anfertigung wissenschaftlicher Haus- und Abschlussarbeiten eingesetzt werden dürfen, richtet sich nach den prüfungsrechtlichen Vorgaben, den fachkulturellen Standards sowie den Festlegungen der Prüfenden bzw. Betreuenden.
Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, den Einsatz von KI in ihren Lehrveranstaltungen transparent zu machen und mit den Studierenden zu besprechen.
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Es liegt in der Verantwortung der Lehrenden, den Einsatz von KI in ihren Lehrveranstaltungen transparent zu machen und mit den Studierenden zu besprechen.
Letztlich muss von den Lehrenden jeweils fachbezogen und kompetenzorientiert überlegt werden, welche Rolle KI in einer Lehrveranstaltung oder Prüfungsleistung einnehmen kann oder sollte.
KI kann in der Verwaltung als unterstützendes Werkzeug eingesetzt werden.
Die Verantwortung für Inhalte, Entscheidungen und Prozesse verbleibt bei den Beschäftigten.
Vor dem Einsatz ist zu prüfen, ob der jeweilige Anwendungsfall geeignet ist und datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden.
Bei der Eingabe von personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Daten in KI-Systeme ist besondere Vorsicht geboten.
Vor dem Einsatz ist zu prüfen, ob der jeweilige Anwendungsfall geeignet ist und datenschutzrechtliche Vorgaben eingehalten werden.
Chat AI ist das zentrale KI-Portal der Universität Duisburg-Essen für den datenschutzkonformen Zugang zu KI-Anwendungen.
Bitte geben Sie keine personenbezogenen Daten oder vertraulichen Informationen ein, sofern dies nicht ausdrücklich vorgesehen ist.
Das KI-Portal der UDE bündelt Informationen, Angebote und Orientierungshilfen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Studium, Lehre, Forschung und Verwaltung.
Mit den vorliegenden Empfehlungen möchte die Universität Duisburg-Essen einen Orientierungsrahmen für den Umgang mit generativen KI-Tools in Studium und Lehre schaffen.
Beim Einsatz von KI in der Forschung sind rechtliche, ethische und fachliche Standards einzuhalten.
Die Handlungsempfehlung dient der Orientierung für den verantwortungsvollen Einsatz von KI für administrative Tätigkeiten an der Universität Duisburg-Essen.
Knowing your institution's AI policy is step one. DocuMark helps enforce it fairly by empowering universities to manage AI-generated content, prevent cheating, and support student writing through responsible AI use.
University of Duisburg-Essen has defined AI policies in 12 of 12 categories, with an overall coverage score of 100%.
Disclosure of AI use is explicitly required where AI is used in research writing and in academic papers or theses. The university says such use must be made transparent, and the exact form of documentation may depend on exam rules, disciplinary standards, or instructor/supervisor requirements. The sources support transparency as a requirement, but they do not prescribe one single university-wide citation format for all student work.
The provided sources do not define a university-wide AI detection regime or specify AI-specific sanctions. Instead, the materials emphasize transparency, instructor rule-setting, and continued applicability of existing examination law and good scientific practice. No explicit policy on detector tools such as Turnitin or GPTZero is stated in the supplied sources.
The university sets clear data protection conditions for AI use and offers an institutional chat service. Users are warned not to enter personal, confidential, or otherwise protected data into AI systems unless permitted, and administrative guidance requires checking legal and privacy requirements before use. The university also provides Chat AI and related privacy information as an approved institutional option.
Disclaimer:* All university AI policy information presented on this platform is compiled from publicly available information, official university websites, and related academic sources. This data reflects information available at the time of last verification as on 27th February 2026. University and institution names referenced on this platform are the property and trademarks of their respective institutions. Their inclusion does not imply any affiliation with, endorsement by, or partnership with those institutions. Policy coverage scores and categorical indicators are automated assessments derived from available documentation and are provided for informational and comparative purposes only. They do not constitute legal, academic, or compliance advice. Users are advised to exercise their own judgement and independently verify all policy information directly with the respective university before making any academic or institutional decisions. For any queries or corrections, please contact us at support@trinka.ai