Abschlussarbeiten vor und nach ChatGPT: Studie von korrektur.de

Eigene Studie von korrektur.de · Autor: Benjamin Lohrer, B.A. Linguistik, Lektor · Stand: 14. November 2026

Abschlussarbeiten vor und nach ChatGPT: Statistik

Wir haben 270 offen veröffentlichte Bachelor- und Masterarbeiten verglichen: 169 aus den Jahren 2019 bis 2022 gegen 101 ab 2023. KI-typische Wörter treten in der späteren Gruppe etwas häufiger auf. Sobald man gleiche Hochschulen miteinander vergleicht, ist der Unterschied nicht mehr sicher. Stand 14. November 2026.

Kurzantwort: Haben sich Abschlussarbeiten seit ChatGPT verändert?

Die Rohzahlen zeigen einen Anstieg. 73,4 Prozent der Arbeiten von 2019 bis 2022 enthalten mindestens ein KI-typisches Wort oder eine Wendung, ab 2023 sind es 83,2 Prozent (Unterschied +9,8 Punkte, Spanne 0,1 bis 19,9). Die durchschnittliche Satzlänge steigt von 18,8 auf 20,0 Wörter (Spanne des Unterschieds 0,4 bis 1,9). Die Zahl der KI-typischen Wörter je 10.000 Wörter liegt bei 6,4 gegen 7,7, hier ist der Unterschied nicht sicher (Spanne -0,7 bis 3,4). Tippfehler und Kommameldungen sind praktisch gleich geblieben.

Ein Teil des Unterschieds kommt aber daher, dass sich die Mischung der Arbeiten verschoben hat. Vergleicht man nur Arbeiten derselben Hochschule, schrumpfen alle Unterschiede und keiner ist mehr sicher: beim Anteil mit KI-Wort +2,6 Punkte (Spanne -7,8 bis 12,8), bei der Satzlänge +0,37 Wörter (Spanne -0,44 bis 1,19). Aus unseren Daten lässt sich deshalb weder ein deutlicher Anstieg noch ein Ausbleiben belegen. Das ist eine Korrelation im Zeitverlauf und kein Beweis, dass jemand KI genutzt hat.

Die Seite ergänzt unsere Studien zu den KI-Wörtern in deutschen Abstracts und zur Lesbarkeit von Abstracts. Dort geht es um Zusammenfassungen, hier um den Haupttext der Arbeiten.

Wie viele Arbeiten haben wir je Jahr?

Die Gruppen sind klein: 169 Arbeiten mit 771.651 Wörtern vor ChatGPT, 101 Arbeiten mit 468.549 Wörtern danach. Das Jahr 2022 ist mit 17 Arbeiten dünn besetzt, 2026 mit 11 Arbeiten ebenfalls. Insgesamt sind 936 Bachelor- und Masterarbeiten mit bekanntem Veröffentlichungsjahr im Korpus, die Diplomarbeiten lassen wir hier weg.

Besetzung und Kennzahlen je Jahr (Bachelor- und Masterarbeiten, Jahre 2015 bis 2026)

Die Wahl der Grenze ist eine Entscheidung. ChatGPT erschien im November 2022, die ersten Arbeiten danach erscheinen 2023. Wir haben „vorher“ als die vier Jahre 2019 bis 2022 festgelegt, bevor wir gezählt haben. Weiter unten prüfen wir mit 2015 bis 2022, ob das Ergebnis von dieser Wahl abhängt.

Wie hat sich die Mischung der Arbeiten verschoben?

Die Arbeiten vor und nach 2023 stammen nicht aus denselben Hochschulen und Fächern. Das stört den Vergleich, weil Hochschulen und Fächer ihren eigenen Stil haben. Die Namen der Hochschulen geben wir nicht an.

Woher die Arbeiten kommen: Anteile je Hochschule, vorher 169 und nachher 101 Arbeiten

Welche Fächer: Anteile je Fachgruppe in Prozent

Die größte Quelle vor 2023 (Hochschule D) liefert dort 44,4 Prozent der Arbeiten, danach nur noch 16,8 Prozent. Hochschule B wächst von 31,4 auf 66,3 Prozent. Medien, Kultur und Geisteswissenschaften wachsen von 37,3 auf 65,3 Prozent. Ein Teil jedes Unterschieds im nächsten Abschnitt kann darum an der Herkunft liegen und nicht am Jahr.

Wie unterscheiden sich die Kennzahlen vor und nach 2023?

Alle Kennzahlen: 2019 bis 2022 (169 Arbeiten) gegen ab 2023 (101 Arbeiten), Spanne mit 95 Prozent Sicherheit

Sicher, also mit einer Spanne, die die Null nicht einschließt, sind drei Dinge: der Anteil der Arbeiten mit KI-typischem Wort (+9,8 Punkte, Spanne 0,1 bis 19,9, die Spanne berührt die Null fast), die Satzlänge (+1,17 Wörter) und ihre Streuung (+0,92 Wörter, relativ gesehen +0,022). Nicht sicher sind die Zahl der KI-Wörter je 10.000 Wörter, die acht Wörter einzeln (1,48 gegen 2,03 je 10.000 Wörter) und der Anteil mit einem der acht Wörter (30,8 gegen 42,6 Prozent, Spanne -0,3 bis 23,5). Die Spanne ist eine Bootstrap-Spanne: Wir ziehen die Arbeiten 2.000-mal mit Zurücklegen neu und lesen die mittleren 95 Prozent ab.

Tippfehler (0,047 gegen 0,046 je 1.000 Wörter) und Kommameldungen (0,521 gegen 0,424) liegen vorher und nachher gleich. Bei den Füllwörtern (1,24 gegen 1,71 je 1.000 Wörter) und den dreigliedrigen Aufzählungen (2,46 gegen 2,45) sehen wir keinen sicheren Unterschied. Die Füllwörter erklärt die Studie zu Füllwörtern, die Satzlänge die zur Auswertung der Satzlängen, die Tippfehler die zu Tippfehlern.

Welche Wörter zählen wir und was zeigen die Kontrollwörter?

Wir zählen acht Wörter, die in der Diskussion um KI-Texte oft genannt werden (beleuchten, tiefgreifend, vielschichtig, unerlässlich, nahtlos, facettenreich, bahnbrechend, eintauchen), und sechs Wendungen (darüber hinaus, maßgeblich, nicht zuletzt, zusammenfassend lässt sich, spielt eine entscheidende Rolle, im Hinblick auf). Zur Kontrolle zählen wir zwei Wörter, die mit KI nichts zu tun haben, aber in Abschlussarbeiten viel vorkommen: „Methode“ (auch Methoden) und „signifikant“ (auch Signifikanz). Die Listen standen fest, bevor wir die erste Zählung gemacht haben.

Jedes gezählte Wort einzeln (Basis: 771.651 Wörter vorher, 468.549 Wörter nachher)

Die Kontrollwörter zusammen liegen vorher bei 8,4 und nachher bei 8,1 je 10.000 Wörter (Spanne des Unterschieds -3,5 bis 3,1). Einzelne Wörter bewegen sich in beide Richtungen: „signifikant“ wird häufiger, „Methode“ seltener. Das zeigt, dass einzelne Wörter schon durch Themen und Fächer schwanken. Die meisten der acht Wörter kommen so selten vor, dass einzelne Arbeiten das Bild bestimmen.

Gilt der Unterschied auch innerhalb einer Hochschule?

Wir haben die Unterschiede nur innerhalb gleicher Hochschulen berechnet und über sie gemittelt. Gewichtet haben wir mit der Zahl der Arbeiten, die in beiden Zeiträumen vorkommen. Das gelingt für 3 Hochschulen mit je mindestens 10 Arbeiten vorher und nachher (Hochschule B: 53 und 67, Hochschule D: 75 und 17, Hochschule E: 19 und 14).

Unterschied nach minus vor, gewichtet über die Hochschulen, die in beiden Zeiträumen mindestens 10 Arbeiten haben

Kein Unterschied ist mehr sicher. Der Anteil mit KI-Wort steigt um +2,6 Punkte (Spanne -7,8 bis 12,8) statt um +9,8, die Satzlänge um +0,37 Wörter statt um +1,17. Die Richtung bleibt bei Satzlänge und Anteil gleich, die Größe schrumpft stark. Bei den KI-Wörtern je 10.000 Wörter dreht sich das Vorzeichen auf -0,58.

Die drei Hochschulen mit genug Arbeiten in beiden Zeiträumen, einzeln betrachtet

Die Hochschulen widersprechen sich. Bei Hochschule B sinken die KI-Wörter je 10.000 Wörter sicher von 11,0 auf 7,6, bei Hochschule D steigen sie sicher von 4,0 auf 7,0, und bei Hochschule E (nur 19 und 14 Arbeiten) ist die Spanne so breit, dass sie nichts aussagt. Auch die Satzlänge steigt nur bei Hochschule D sicher. Ein einheitlicher Effekt über alle Hochschulen ist nicht zu erkennen. Die Unterschiede sind eher Eigenheiten einzelner Quellen.

Auch innerhalb gleicher Fachgruppen (Medien, Kultur und Geisteswissenschaften sowie Technik und Informatik) ist nichts sicher: Anteil mit KI-Wort +8,6 Punkte (Spanne -2,6 bis 19,7), Satzlänge +0,47 Wörter (Spanne -0,39 bis 1,31).

Ändert sich das Ergebnis mit einem anderen Zeitraum?

Wir haben den Vergleich mit einem breiteren Vorher (2015 bis 2022, 290 Arbeiten) wiederholt. Dann steigt der Anteil mit KI-Wort um +6,3 Punkte, die Satzlänge um +1,22 Wörter. Innerhalb gleicher Hochschulen sind es +0,8 Punkte (Spanne -8,2 bis 9,3) und +0,65 Wörter (Spanne -0,12 bis 1,39). Das Gesamtbild bleibt: kein sicherer Effekt innerhalb gleicher Hochschulen.

Gleicher Vergleich mit breiterem Vorher: 2015 bis 2022 (290 Arbeiten) gegen ab 2023

Was die Zahlen nicht zeigen

Die Daten sind Korrelationen im Zeitverlauf. Sie belegen nicht, dass eine einzelne Arbeit mit KI geschrieben wurde, und sie taugen nicht, um einen Text als KI-Text zu erkennen. Ein Wort wie „beleuchten“ steht auch in Texten, die nie ein Sprachmodell gesehen haben. Dazu kommen diese Grenzen:

• Alle Arbeiten sind offen veröffentlicht. Wer seine Arbeit veröffentlicht, entscheidet das selbst. Die Auswahl ist darum nicht zufällig, und Arbeiten, die nicht veröffentlicht werden, können anders aussehen.
• Das Veröffentlichungsjahr ist nicht das Jahr des Schreibens. Eine Arbeit von 2023 kann schon 2022 entstanden sein.
• Die Gruppen sind klein und stammen aus sehr wenigen Hochschulen, die sich über die Jahre verschoben haben. Wir rechnen das teilweise heraus, ganz geht es nicht.
• Wir lesen je Arbeit nur einen Ausschnitt aus der Mitte von etwa 40.000 Zeichen, nicht die ganze Arbeit.
• Die Wortliste ist eine Auswahl aus der Diskussion um KI-Texte, keine Messung. Sie enthält gewöhnliche Floskeln, die Menschen seit Jahrzehnten schreiben.
• Wer KI nutzt und das Ergebnis überarbeitet, hinterlässt oft keine solchen Wörter. Wer sie nicht nutzt, schreibt manche davon trotzdem.
• Studienarbeiten (Hausarbeiten) haben wir nicht verglichen: Von den 182 Studienarbeiten in unserem Korpus stammen nur 22 aus den Jahren 2019 bis 2022 und 14 ab 2023. Das ist für einen Vergleich zu wenig.

So haben wir gezählt

Rohdaten des Vorher-nachher-Vergleichs als CSV (eine Zeile je Arbeit, ohne Titel und ohne Namen, Semikolon-getrennt, UTF-8, Dezimalkomma, Stand 14. November 2026)

Die Zahlen dürfen mit Quellenangabe zitiert werden: Autor Benjamin Lohrer, Herausgeber korrektur.de, Stand und Zeitraum. Fertige Angaben in APA, MLA, Harvard, Chicago und DIN stehen im Kasten unten. Verwandte Studien: Werden Abschlussarbeiten schlechter?, Gendern in Abschlussarbeiten und KI-Regeln an Hochschulen.

Quellen und Stand

• Eigene Auswertung korrektur.de von offen veröffentlichten Bachelor- und Masterarbeiten, Stand 14. November 2026
• Rechtschreib- und Kommaprüfung: LanguageTool (www.languagetool.org)
• Hintergrund zur Spanne: Bootstrap-Verfahren (Wikipedia)

Alle Studien und Statistiken von korrektur.de im Überblick: Studien und Statistiken zu Abschlussarbeiten.