Rund 58.000 Bewerber der Nationalen Autonomen Universität von Mexiko (UNAM) – der größten Universität Lateinamerikas – müssen ihre Aufnahmeprüfung wiederholen, nachdem die erste vollständig remote und KI-überwachte Durchführung so verdächtige Ergebnisse lieferte, dass die Institution sie für ungültig erklärte.

Rund 160.000 Bewerber legten die Prüfung unter einem „Lockdown-Browser" und KI-gestützter Webcam-Überwachung ab, die Betrug durch Analyse von Blickrichtung, Hintergrundaktivität und Browserverhalten erkennen sollte. Stattdessen scheint das System weit verbreiteten Betrug übersehen zu haben: Die Zahl der Spitzenwerte stieg im Vergleich zu früheren Jahren um etwa das Fünffache, wie Ars Technica berichtet.

Die UNAM erklärte, Unregelmäßigkeiten und eine untypische Verteilung der Ergebnisse hätten das Vertrauen in die Resultate erschüttert. Zu den rund 58.000 Studierenden, die die Prüfung wiederholen müssen, gehören auch Bewerber, die bereits einen Platz erhalten hatten – eine bittere Konsequenz für alle, die ihre Zulassung für besiegelt hielten.

Das Debakel ist ein prominentes Beispiel für die Risiken automatischer Prüfungsaufsicht, die Universitäten während der Fernlehrphase einführten, weil die manuelle Überwachung Tausender Studierender teuer ist. Kritiker argumentieren seit langem, solche Systeme könnten Betrug nicht zuverlässig von normaler Bewegung, schlechter Beleuchtung oder Verbindungsproblemen unterscheiden – und selbst kleine Fehlerquoten werden in diesem Maßstab verheerend. Die UNAM kündigte an, die Wiederholungsprüfung in Präsenz abzuhalten.

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