Künstliche Intelligenz (KI) und wissenschaftliche Recherche.
In diesem Online-Tutorial bekommst du eine praxisnahe Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz (KI) und wissenschaftliche Recherche. Der Kurs richtet sich an Studierende, Promovierende und alle, die KI-Tools sinnvoll, kritisch und verantwortungsvoll im Rechercheprozess einsetzen möchten.
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Was dich erwartet:
Das Tutorial ist modular aufgebaut und führt dich Schritt für Schritt durch die wichtigsten Aspekte von KI-gestützter Recherche. Du lernst nicht nur wie KI funktioniert, sondern vor allem wie du sie konkret einsetzen kannst – von der ersten Themenfindung bis zur reflektierten Nutzung im wissenschaftlichen Kontext. Es wird auch aufgezeigt, wo die KI an ihre Grenzen kommt und du auf klassische Recherchemethoden zurückgreifen musst.
So ist der Kurs aufgebaut:
Du kannst die Module nacheinander oder gezielt einzeln bearbeiten. Interaktive Elemente, kurze Beispiele und praktische Tipps helfen dir dabei, das Gelernte direkt einzuordnen und auszuprobieren.
einschätzen, wie KI-Tools arbeiten und wo ihre Grenzen liegen
Das kannst du nach dem Kurs:
KI gezielt zur Vorbereitung und Unterstützung von Recherche nutzen
Literatur mithilfe von KI entdecken, ohne die wissenschaftliche Sorgfalt zu verlieren
typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Biases oder unklare Quellen erkennen
geeignete Prompts formulieren und Tools für verschiedene Arbeitsschritte auswählen
die Chancen und Risiken von KI im Studium reflektieren
Gut zu wissen!
Im Sinne der Nachhaltigkeit findest du in diesem Tutorial auch Inhalte anderer Institutionen, die explizit zur Nachnutzung zur Verfügung stehen.
Wir bedanken uns dafür bei den Institutionen und Autor:innen, die in unserem Quellenverzeichnis aufgelistet sind.
Es werden generell nur Tools vorgestellt, die kostenlos nutzbar sind und nach Möglichkeit datensparsam arbeiten. Das Tutorial ersetzt keine klassische Recherchekompetenz – es ergänzt sie. KI kann unterstützen, aber sie denkt nicht für dich. Kritisches Prüfen, eigenständiges Bewerten und korrektes Zitieren bleiben zentral.
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Los geht's!
Modul 1: KI Grundlagen Wie funktionieren KI-Tools eigentlich – und was können sie (nicht)?
Modul 2: Werkzeug Auswahl Welches Tool für welchen Schritt im wissenschaftlichen Arbeitsprozess?
Modul 3: Vorarbeit Wie kann KI bei der Recherchevorbereitung helfen?
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Modul 4: Literatur entdecken Wie kann man mithilfe von KI Literatur entdecken?
Modul 5: praktische WekzeugeWas sind sonstige hilfreiche KI-Anwendungen?
Modul 6: soziale Wirkungen Welche bedenkenswerten Aspekte hat die Anwendung von KI?
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Modul 1:
KI Grundlagen
Bevor wir KI-Tools für Recherche und wissenschaftliches Arbeiten nutzen, lohnt sich ein Blick hinter die Kulissen: Was passiert eigentlich, wenn wir einer KI eine Frage stellen?
Viele Anwendungen wirken, als würden sie „verstehen“, „denken“ oder gezielt recherchieren. Tatsächlich basieren sie auf sogenannten Large Language Models (LLMs) – großen Sprachmodellen, die nach ganz bestimmten Prinzipien arbeiten.
LLMs werden mit sehr großen Textmengen trainiert. Dabei lernen sie keine Fakten im klassischen Sinn, sondern statistische Muster von Sprache: Welche Wörter treten häufig zusammen auf? Wie sehen typische Satzstrukturen aus? Welche Formulierungen passen in welchen Kontext?
Wenn du eine Eingabe (einen Prompt) machst, berechnet das Modell Wort für Wort, welche Fortsetzung statistisch am wahrscheinlichsten ist – auf Basis dessen, was es während des Trainings gelernt hat. Daraus ergeben sich die Stärken von LLMs – etwa beim Formulieren, Zusammenfassen oder Strukturieren.
Fehlerquellen
Biases und Halluzinationen verstehen
Biases bezeichnen systematische Verzerrungen in KI-Antworten. Diese entstehen, weil Sprachmodelle mit großen Textmengen aus dem Internet, aus Büchern oder Datenbanken trainiert werden. In diesen Texten spiegeln sich gesellschaftliche Machtverhältnisse, Stereotype und einseitige Perspektiven wider – und genau diese können von der KI reproduziert oder sogar verstärkt werden.
Halluzination meint, dass eine KI falsche Inhalte erzeugt: Das Modell „weiß“ nicht, dass es etwas nicht weiß – es produziert trotzdem eine plausible Antwort, weil das Ziel nicht die Wahrheit, sondern sprachliche Wahrscheinlichkeit ist.
KI-Tools können im Recherche- und Schreibprozess sehr hilfreich sein – allerdings sind sie nicht fehlerfrei. Gerade weil ihre Antworten oft flüssig, logisch und überzeugend klingen, ist es wichtig, typische Fehlerquellen zu kennen. Zwei der zentralen Probleme bei der Arbeit mit Large Language Models sind Biases und Halluzinationen.
- scheinbar korrekte Fakten
- Literaturangaben
- Autor:innen oder Zitate, die in Wirklichkeit nicht existieren
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Halluzinationen
Biases
Title
Title
Gerade beim wissenschaftlichen Arbeiten gilt: KI kann unterstützen, aber nicht bewerten oder verifizieren. Wer die typischen Fehlerquellen kennt, kann KI gezielt einsetzen – ohne wissenschaftliche Standards aus dem Blick zu verlieren.
Das kann sich z. B. in eurozentrischen Sichtweisen, Geschlechterstereotypen oder der Bevorzugung bestimmter Forschungsrichtungen zeigen.
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Verantwortung als Autor:in
Inhalte müssen fachlich korrekt, nachvollziehbar und überprüfbar sein
Quellen müssen selbst recherchiert, geprüft und korrekt zitiert werden
KI-Tools können Texte formulieren, strukturieren und beim Denken unterstützen – die Verantwortung für den Inhalt liegt jedoch immer bei dir. Auch wenn eine KI an der Entstehung eines Textes beteiligt war, bleibst du als Autor:in für Aussagen, Argumente, Quellen und Schlussfolgerungen vollständig verantwortlich.
KI-generierte Texte dürfen nicht ungeprüft übernommen werden
institutionelle Vorgaben (z. B. Prüfungsordnungen, Leitlinien zum KI-Einsatz) müssen beachtet werden
Besonders wichtig ist:
Gute Wissenschaftspraxis und KI
Im wissenschaftlichen Kontext bedeutet das: Gute Wissenschaftspraxis gilt uneingeschränkt auch bei der Nutzung von KI. KI ist kein „Mitautor“, keine Quelle und keine Instanz, die Verantwortung übernimmt. Fehlerhafte Aussagen, verzerrte Darstellungen oder erfundene Quellen werden nicht der KI zugeschrieben, sondern der Person, die den Text einreicht oder veröffentlicht.
KI kann helfen, Gedanken zu ordnen, Formulierungen zu verbessern oder neue Perspektiven aufzuzeigen. Sie kann jedoch nicht beurteilen, ob eine Aussage wissenschaftlich haltbar, ethisch vertretbar oder methodisch sauber ist.
Kurz gesagt: KI darf unterstützen... entscheiden, bewerten und verantworten musst du selbst.
Weitere Ressourcen:
Universität Bremen
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Hochschule Bremen
Wie du mit KI sinnvoll kommunizierst
Wie hilfreich eine KI-Antwort ist, hängt weniger vom Tool selbst ab als von der Art der Frage, die du stellst. Diese Eingabe wird Prompt genannt. Gutes Prompten ist eine erlernbare Kompetenz – und ein zentraler Schlüssel für den sinnvollen Einsatz von KI im Studium.Auch wenn Large Language Models im Output selbst bei dürftigen Prompts immer besser werden, reagieren sie nicht auf Absichten oder unausgesprochene Erwartungen, sondern ausschließlich auf das, was du explizit formulierst. Unklare, sehr kurze oder vage Prompts führen oft zu allgemeinen, oberflächlichen oder fehleranfälligeren Antworten. Präzise und kontextreiche Prompts dagegen erhöhen die Chance auf strukturierte, nachvollziehbare und brauchbare Ergebnisse.
Grundlagen für gutes Prompten
Wichtig ist auch: Prompten ist ein iterativer Prozess. Gute Ergebnisse entstehen oft nicht beim ersten Versuch, sondern durch Nachfragen, Präzisieren und gezieltes Nachsteuern. Fachliche Kompetenz ist die Voraussetzung für gutes Prompten und die Bewertung der Ergebnisse.
Rolle
Bausteine eines guten Prompts
Aufgabe
Erstelle mit dem Zufallsgenerator Textbausteine und füge sie in das richtige Feld ein, um einen Beispielprompt zu erstellen. Es gibt 7 Textbausteine insgesamt.
Vorgaben
Fasse den folgenden Text in Bullet Points zusammen, die die wichtigsten Informationen enthalten.
Keine überflüssigen Details.
Verwende klare, präzise Sprache.
Behalte die Reihenfolge der Themen im Originaltext bei.
Erstelle mindestens 5, maximal 15 Bullet Points
Du bist ein hochkompetentes KI-Modell für Textanalyse und Zusammenfassungen.
Text
Hier den zu zusammenfassenden Text einfügen
Prompt- Hilfsmittel
"Beschreibe den Prozess von..."
"Analysiere die Ursachen von..."
"Argumentiere für oder gegen..."
Beschreiben
Argumentieren
Analysieren
"Diskutiere die Vor- und Nachteile von..."
"Bewerte die Auswirkungen von..."
"Definiere den Begriff..."
Bewerten
Diskutieren
Definieren
Mit diesen Promptanfängen kannst du Prompts für wissenschaftliche Texte genauer formulieren.
"Interpretiere die Ergebnisse der Studie."
"Kritisiere die Methodik von..."
"Erkläre, wie... funktioniert."
Erklären
Interpretieren
Kritisieren
Weitere Hilfsmitteln:
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
"Nachvollziehen der Argumentation des Autors."
"Überzeuge den Leser, dass..."
"Rechtfertige die Verwendung von..."
Rechtfertigen
Nachvollziehen
Überzeugen
Prompt-Tutorial der TU Berlin
Prompt-Tutorial der TU Berlin
"Führe die Ergebnisse von... zusammen."
"Vergleiche die Theorien von... und..."
"Fasse die wichtigsten Argumente zusammen.”
Zusammenfassen
Vergleichen
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Modulübersicht
Modul 2:
Tool-Auswahl
KI ist nicht gleich KI. Unterschiedliche Tools sind für unterschiedliche Aufgaben gemacht – und nicht jedes eignet sich für jeden Schritt im wissenschaftlichen Arbeitsprozess.
Wer KI sinnvoll nutzen möchte, sollte daher wissen, wann welches Werkzeug hilfreich ist und wann klassische Methoden unverzichtbar bleiben.
Im wissenschaftlichen Arbeiten lassen sich typische Phasen unterscheiden: von der ersten Themenfindung über die Recherche und Strukturierung bis hin zum Schreiben und Überarbeiten von Texten. KI-Tools können in vielen dieser Schritte auf jeweils unterschiedliche Weise unterstützen.
Bekannte LLMs für grundlegende Aufgaben
Für viele grundlegende Aufgaben im Studium und im wissenschaftlichen Alltag stehen inzwischen unterschiedliche KI-Tools zur Verfügung. Sie basieren auf Large Language Models (LLMs), unterscheiden sich aber in Funktionsumfang, Datenumgang, Transparenz und Einsatzkontext. Hier lernst du einige häufig genutzte Tools kennen, die sich u. a. gut für Themenfindung, Rechercheunterstützung und Assistenz eignen.
Chat.ai
Lumo
Duck.ai
Chatgpt
Weitere KI Hilfsmittel
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
Notebook LM
DeepL Write
Neben bekannten KI-Anwendungen gibt es zahlreiche spezialisierte Werkzeuge für die wissenschaftliche Recherche, die dabei unterstützen können, relevante Fachliteratur schneller zu finden, Zusammenhänge zwischen Publikationen sichtbar zu machen und neue Forschungsperspektiven zu entdecken. Viele dieser Tools nutzen KI, um Inhalte zu analysieren, zu visualisieren und Empfehlungen für weiterführende Quellen zu geben.Auf die Tools wird im weiteren Verlauf eingegangen.
KI-Recherchetools
In Modul 2 wurden Semantic Scholar, Open Knowlege Maps und Inciteful bereits vorgestellt. Jetzt gehen wir etwas tiefer und analysieren ihre Anwendung bei der Entdeckung von Literatur.
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
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Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
- wissenschaftlicher Ausdrucksweise
- Umformulierung zu neutraler, präziser Sprache
- Vermeidung von Wiederholungen
- Anpassung des Tons (z. B. formell, sachlich)
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
- Zusammenfassungen längerer Texte erstellen
- Verständnisfragen zu einem Artikel stelle
- Zentrale Argumente extrahieren
- Lernleitfäden oder FAQ generieren
- Querverbindungen zwischen mehreren Texten erkennen
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
- Reduziert Halluzinationen
- Eignet sich zum Prüfungslernen
- Arbeitet mit den von dir bereitgestellten Quellen
Notebook LM Übungsaufgabe
Klassische Hilfsmittel
Bibliothekskatalog
Fachdatenbanken
Bibliothekskataloge und Fachdatenbanken gehören zu den wichtigsten Werkzeugen der wissenschaftlichen Recherche. Während Kataloge vor allem Bücher, Zeitschriften und Medien einer Bibliothek nachweisen, ermöglichen Fachdatenbanken eine gezielte Suche nach wissenschaftlichen Aufsätzen und weiteren spezialisierten Quellen. Sie bieten verlässliche, qualitätsgeprüfte Informationen und unterstützen eine systematische Literaturrecherche.
Das richtige Tool für den richtigen Zweck
Unterschiedliche Tools haben unterschiedliche Stärken:
- Ideenfindung & Strukturierung: klassische LLMs
- quellenbasierte Textarbeit: NotebookLM
- Literaturrecherche: Bibliothekskataloge, Fachdatenbanken
- spezialisierte KI-Tools: z. B. Tools für Paraphrasierung, Mindmaps oder Visualisierung
Hier findest du eine hilfreiche und kuratierte Übersicht: (Diese Sammlung stellt verschiedene KI-Tools mit Kurzbeschreibung und Einsatzmöglichkeiten vor.)
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Virtuelle Kompetenzwerkstatt KI und wissenschaftliches Arbeiten
Tipp: nutze KI nicht als Ersatz für Recherche, sondern als Assistenzsystem im Arbeitsprozess.
Orientierung
Bibliotheks-katalog
Chat.AI
ChatGPT
Recherche
Fach- datenbanken
Duck.ai
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Open Knowlege Maps
Semantic Scholar
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Bibliotheks-katalog
Chat.AI
Recherche
Fach- datenbanken
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Semantic Scholar
Open Knowlege Maps
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Open Knowlege Maps
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Recherche
Literaturnetzwerke verstehen
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 3:
Vorarbeit
In diesem Modul geht es um die Vorbereitung einer Recherche und darum, wie dich KI dabei unterstützen kann.
Die KI-W-Fragen-Methode hilft dir, einen Einstieg in dein Thema zu finden. Außerdem lernst du, wie du dein Thema mit einer Suchbegriffstabelle strukturierst und daraus eine Suchanfrage für Fachdatenbanken entwickelst.
Auch hier gilt: KI kann dich nur unterstützen. Hinterfrage die Ergebnisse immer kritisch und ergänze sie mit deiner eigenen Recherche.
Einstieg in ein Thema (4W)
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Wenn du in ein Thema einsteigen willst, brauchst du schnell erste Infos. Die KI-W-Fragen-Methode hilft dir dabei, die Informationssuche gezielt zu steuern
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Durch aufeinanderfolgende W-Fragen und zusätzliche Nachfragen kannst du mit wenig Aufwand die wichtigsten Begriffe und Aspekte deines Themas durchdringen. Gleichzeitig bekommst du viele Anknüpfungspunkte für eine vertiefende Recherche.
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Einstieg in ein Thema (4W)
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Sollten Aspekte unbeantwortet bleiben, kann du zusätzlich
Komplettierungsfragen stellen und dabei dein eigenes Fachwissen mit
einbeziehen.
Erstellung von Suchbegriffen
Wenn du gezielt mit der Recherche starten willst, brauchst du präzise Suchbegriffe, um passende Literatur zu finden. Eine effektive Methode dafür ist die Erstellung einer Suchbegriffstabelle. Damit filterst du die Kernbegriffe deines Themas heraus und notierst zu jedem Kernbegriff passende Synonyme, verwandte Begriffe sowie Ober- und Unterbegriffe. Da in vielen Fachdatenbanken auch englischsprachige Literatur nachgewiesen wird, kann es sinnvoll sein, die Suche mit englischsprachigen Begriffen anzureichern.
Vorteile einer Suchbegriffstabelle und ein Beispiel für einen KI-Prompt:
Löse das Puzzle. So siehst du eine Beispiel-Suchbegriffstabelle.
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Für Suchanfragen in klassischen Recherchetools (z. B. Fachdatenbanken oder Google Scholar) kannst du die Begriffe aus der Suchbegriffstabelle miteinander kombinieren. Dafür gibt es verschiedene Operatoren. Die wichtigsten sind AND, OR und NOT. Außerdem kannst du einzelne Begriffe als Phrase („…“) suchen oder mit Trunkierungen (*, ?) erweitern.
(Inklus* OR Teilhabe) AND (“therapeutische Intervention” OR Rehabilitation) AND (Handlungsfeld* OR Praxisfeld*)
Beispiel für eine Suchanfrage
Title
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Subtitle
Trunkierung und Phrasensuche
Boolschen operatoren
Boolesche Operatoren wirken erstmal abschreckend?
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Du kannst dir von einer textgenerierenden KI eine komplexe Suchanfrage für dein Recherchethema erstellen lassen. Wenn du die Datenbank schon kennst, kannst du die KI auch bitten, die Anfrage genau nach deren Suchregeln zu formulieren.
Beispiel-Prompt:formuliere drei Suchanfragen für die Recherche in einer Fachdatenbank zur Inklusion im therapeutischen Handlungsfeld. Kombiniere Suchbegriffe aus der Suchbegriffstabelle mithilfe Boolescher Operatoren und trunkiere dort, wo es sinnvoll ist. Achte darauf, dass in jeder Suchanfrage alle Kernbegriffe enthalten sind. [PLATZHALTER FÜR DEINE SUCHBEGRIFFSTABELLE]
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Fachinformation der SuUB Bremen
Deine fertige Suchanfrage kannst du jetzt in Fachdatenbanken verwenden. Passende Fachdatenbanken für dein Fach findest du auf der Website der Bibliothek:
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 4:
Literatur entdecken
In diesem Modul geht es darum, wissenschaftliche Literatur gezielt zu finden, zu erweitern und einzuordnen.
ChatGPT und andere LLMs eignen sich nicht zur Suche oder Generierung von Literaturlisten. Es gibt aber transparente, fachlich etablierte KI-Recherchetools, die wissenschaftliche Literatur gezielt finden und einordnen. Damit du die Tools auch problemlos selbst nutzen kannst, werden in diesem Modul nur kostenlose Werkzeuge vorgestellt.
Warum sind ChatGPT und andere große LLMs für die Literatursuche ungeeignet?
- LLMs greifen nicht live auf Fachdatenbanken, Bibliothekskataloge oder Zeitschriftenarchive zu. Sie „kennen“ keine vollständigen oder aktuellen Literaturbestände und können daher keine systematische Abdeckung eines Themas gewährleisten.
- Ein zentrales Risiko sind sogenannte Halluzinationen: LLMs können plausibel klingende, aber nicht existierende Publikationen, Autor:innen oder DOI-Angaben erzeugen. Diese Fehler sind oft schwer zu erkennen – besonders für Einsteiger:innen.
- Es ist nicht nachvollziehbar, warum bestimmte Titel genannt werden und andere nicht. Kriterien wie Relevanz, Zitierhäufigkeit oder fachliche Anerkennung sind nicht transparent und nicht überprüfbar.
- LLMs können die Qualität von Literatur nicht beurteilen und unterscheiden nicht zuverlässig zwischen Artikeln in wissenschaftlichen Fachzeitschriften, Preprints und populärwissenschaftlichen Texten oder Meinungsbeiträgen.
KI-Recherchetools
In Modul 2 wurden Semantic Scholar, Open Knowlege Maps und Inciteful bereits vorgestellt. Jetzt gehen wir etwas tiefer und analysieren ihre Anwendung bei der Entdeckung von Literatur.
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
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Quellenbewertung - immer schön kritisch bleiben
Egal, welches Tool du nutzt: die Bewertung der gefundenen Literatur bleibt eine zentrale Kompetenz. Achte insbesondere auf:
- Datengrundlage des Tools: welche Quellen werden durchsucht? und welche nicht (z.B. gedruckte Buchausgaben)?
- Autor:innen & Institutionen: wer hat den Text verfasst? gibt es institutionelle Anbindungen?
- Quelle: handelt es sich um einen Artikel aus einer wissenschaftlichen Fachzeitschrift, Preprint, populärwissenschaftlichen Text oder Meinungsbeitrag?
- Aktualität: ist die Forschung noch auf dem aktuellen Stand?
- Zitationen: wird der Text in der Fachcommunity rezipiert?
- inhaltliche Relevanz: passt die Quelle wirklich zur eigenen Fragestellung?
KI-gestützte Tools können Literatur sichtbar machen, aber sie bewerten nicht die wissenschaftliche Qualität. Die wissenschaftliche Einordnung bleibt weiterhin bei dir. Nutze sie daher immer in Kombination mit deinem eigenen fachlichen Wissen und klassischen Recherchemethoden (z. B. Bibliothekskataloge, Fachdatenbanken).
Warum KI-gestützte Tools nur eine Ergänzung sind
Tools wie Semantic Scholar, Inciteful und Open Knowledge Maps eröffnen neue Zugänge zur wissenschaftlichen Literatur. Gleichzeitig haben sie Grenzen, die bei der Nutzung unbedingt berücksichtigt werden sollten. Inhalte, die häufig nicht oder nur unvollständig gefunden werden:
Fazit: Ergänzen statt ersetzen
KI-gestützte Tools sind besonders stark bei:
- dem Einstieg in ein Thema
- dem Erkennen von Forschungsschwerpunkten
- dem Erweitern bestehender Literaturlisten
Für eine fundierte wissenschaftliche Recherche sollten sie jedoch immer kombiniert werden mit:
- Bibliothekskatalogen
- Fachdatenbanken
- klassischer Schlagwort- und Systematikrecherche
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 5:
praktische Werkzeuge
In diesem Modul findest du praktische Werkzeuge und erprobte Strategien, mit denen du KI gezielt in deinem Recherche-, Lern- und Schreibprozess einsetzen kannst.
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
- Zusammenfassungen längerer Texte erstellen
- Verständnisfragen zu einem Artikel stellen
- Zentrale Argumente extrahieren
- Lernleitfäden oder FAQ generieren
- Querverbindungen zwischen mehreren Texten erkennen
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
- Reduziert Halluzinationen
- Eignet sich zum Prüfungslernen
- Arbeitet mit den von dir bereitgestellten Quellen
Notebook LM Übungsaufgabe
Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
- wissenschaftlicher Ausdrucksweise
- Umformulierung zu neutraler, präziser Sprache
- Vermeidung von Wiederholungen
- Anpassung des Tons (z. B. formell, sachlich)
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
- Zusammenfassungen längerer Texte erstellen
- Verständnisfragen zu einem Artikel stelle
- Zentrale Argumente extrahieren
- Lernleitfäden oder FAQ generieren
- Querverbindungen zwischen mehreren Texten erkennen
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
- Reduziert Halluzinationen
- Eignet sich zum Prüfungslernen
- Arbeitet mit den von dir bereitgestellten Quellen
Notebook LM Übungsaufgabe
Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
- wissenschaftlicher Ausdrucksweise
- Umformulierung zu neutraler, präziser Sprache
- Vermeidung von Wiederholungen
- Anpassung des Tons (z. B. formell, sachlich)
Der Gutachter-Prompt: KI als kritische Instanz nutzen
Statt KI nur Texte produzieren zu lassen, kannst du sie gezielt als kritische Gutachterin einsetzen. Das stärkt deine Argumentation und hilft, Schwächen frühzeitig zu erkennen.
Wichtig: nutze für die Gutachter-Prompts nur KI-Tools, die ihren Fokus auf Datenschutz und Transparenz legen (Chat.AI, lumo oder duck.AI). Lasse deine eigenen Texte nie von
ChatGPT beurteilen oder verbessern - sie landen so direkt in ChatGPTs Trainingdaten.
Warum ist das sinnvoll?
- Du bleibst Urheber:in deines Textes.
- KI hilft dir beim Perspektivwechsel.
- Schwächen werden sichtbar, bevor du abgibst.
Hier ein Beispiel für einen Gutachter-Prompt:
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 6:
soziale Wirkungen
Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für Recherche und wissenschaftliches Arbeiten. Zur Informationskompetenz gehört aber auch, die Rahmenbedingungen und Auswirkungen digitaler Tools kritisch zu reflektieren.
Ressourcenverbrauch
Der Betrieb großer Sprachmodelle (LLMs) erfordert enorme Rechenleistung. Das Training und die Nutzung solcher Systeme finden in großen Rechenzentren statt, die viel elektrische Energie verbrauchen, leistungsstarke Kühlungssysteme benötigen und auf umfangreiche Server-Infrastruktur angewiesen sind.
Je komplexer ein Modell und je häufiger es genutzt wird, desto höher ist der Energiebedarf. Auch einzelne Anfragen verbrauchen Ressourcen – insbesondere bei sehr langen oder häufig wiederholten Abfragen.
Umweltfolgen
KI basiert auf physischer Infrastruktur mit ökologischen Folgen.
Neben dem Stromverbrauch spielt auch der Wasserverbrauch eine Rolle, da Rechenzentren häufig wasserbasierte Kühlsysteme einsetzen. Hinzu kommen CO₂-Emissionen, Rohstoffverbrauch für Hardware und Elektronikabfälle durch kurze Innovationszyklen.
Gesellschaftliche Auswirkungen
Der Einsatz von KI wirft auch gesellschaftliche Fragen auf:
Sichtung, Bereinigung und Annotation von Daten erfolgt häufig durch Menschen, die unter unethischen Arbeitsbedingungen beschäftigt sind, nur einen sehr geringen Stundenlohn erhalten und keinen Arbeitsschutz haben.
Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert – oft ohne transparente Herkunft oder Zustimmung der Urheber:innen.
KI-Systeme übernehmen und verstärken unter Umständen bestehende gesellschaftliche Vorurteile.
Automatisierung kann Tätigkeiten verändern oder verdrängen.
Die meisten leistungsstarken Tools werden von wenigen großen Unternehmen betrieben.
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Datenethik
Trainingsdaten
Bias und Diskriminierung
Arbeitsmarkt-veränderungen
Abhängigkeiten
Title
Title
Title
Title
Title
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Es ist wichtig, Transparenz, Fairness und Nachhaltigkeit mitzudenken.
Modul Ende
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Zum Kurs Fazit
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Modulübersicht
Schlussfolgerung
KI ist am stärksten, wenn du sie gezielt und reflektiert einsetzt; Nicht als Ersatz für wissenschaftliches Denken, sondern als Werkzeug in einem bewusst gesteuerten Rechercheprozess:
- mit einem Verständnis von ihren Fähigkeiten und Grenzen
- mit einem Bewusstsein für die ökologischen und gesellschaftlichen Auswirkungen der KI-Technologie.
- mit klar definierter Quellenbasis und ausführlichen, strukturierten Prompts
- mit den passenden Tools für deine Schritte im wissenschaftlichen Prozess
- als Hilfe in der Themenfindung.
- als Unterstützung in der Recherchephase.
- als Strukturierungs- und Reflexionshilfe.
- zur sprachlichen Überarbeitung.
- als kritische Sparringspartnerin.
Inhaltsverzeichnis
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
CC BY-NC 3.0 DE
https://www.vkkiwa.de/ki-ressourcen/ki-tools/
https://padlet.com/innovative_lehre/prompt-sammlung-f-r-wissenschaftliches-arbeiten-8aim1m1ppxxl8vn2
https://teachinglibrary.dbwm.tu-berlin.de/ChatGPTEdu2/
https://ombudsgremium.de/12365/gute-wissenschaftliche-praxis-und-kuenstliche-intelligenz/
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
https://www.uni-bremen.de/studium/lehre-studium/lehrprofil-entwickeln/ki-basierte-systeme-fuer-lehre-und-studium
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
CC BY-NC 3.0 DE
https://www.hs-bremen.de/die-hsb/organisation/zentrale-einheiten/zentrum-fuer-lehren-und-lernen/ki-in-studium-und-lehre/
Wir freuen uns über dein Feedback zu diesem Kurs.
suub@suub.uni-bremen.de
Wir freuen uns über dein Feedback zu diesem Kurs.
Inciteful
Inciteful ist ein Analysewerkzeug zur Untersuchung von Zitationsnetzwerken. Ausgehend von einem oder mehreren Schlüsselartikeln zeigt das Tool stark verwandte Publikationen, Arbeiten, die häufig gemeinsam zitiert werden sowie Forschung, die ein Themenfeld prägt oder weiterentwickelt. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
Direkt zum Abschnitt springen
Semantic scholar
Semantic Scholar ist eine wissenschaftliche Suchmaschine, die mithilfe von KI relevante Fachartikel identifiziert, priorisiert und Kernaussagen hervorhebt. Besonders hilfreich sind Zusammenfassungen und Schlüsselbegriffe sowie Zitationskontexte. Semantic Scholar kann eine zentrale Hilfe für die Literaturrecherche und Vertiefung sein. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
Direkt zum Abschnitt springen
Deepl Write
KI-gestütztes Schreibtool zur sprachlichen Überarbeitung von Texten, das Formulierungen verbessert, Stilvarianten vorschlägt und die Verständlichkeit erhöht. DeepL Write ist besonders hilfreich beim Feinschliff, der sprachlichen Präzisierung und dem Korrekturlesen von Texten.
Direkt zum Abschnitt springen
Mehr dazu erfährst du in Modul 5.
Wichtig für alle Tools:
- Sie sind Hilfsmittel, keine Quellen
- Sie generieren Texte, keine geprüften Fakten
- Sie eignen sich gut für Einstiegs-, Struktur- und Sprachaufgaben
- Verantwortung und Bewertung liegen immer bei dir
Fach-datenbanken
Fachspezifische Datenbanken mit qualitätsgeprüften, zitierfähigen Publikationen, kontrollierten Schlagwörtern und erweiterten Suchfunktionen sind die Grundlage für wissenschaftlich korrektes Arbeiten.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
- werden konkrete Textstellen genannt?
- kannst du die Antwort im Original überprüfen?
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Beispielprompt für Komplettierungsfragen: 2023 wurden in Nordschweden seltene Erden entdeckt. Es wurde befürchtet, dass der Abbau im Lebensraum der Rentierzüchter deren Existenzgrundlage zerstört. Außerdem wurde vermutet, dass der Abbau 10 bis 15 Jahre dauern kann. Vor diesem Hintergrund möchte ich wissen: Wie findet man seltene Erden, wie werden sie abgebaut und warum muss über den Abbau seltener Erden aufgeklärt werden?
Graue Literatur
Forschungsberichte, Working Papers, Abschlussarbeiten, Policy Papers oder institutsinterne Veröffentlichungen tauchen nur dann auf, wenn sie offen zugänglich und gut vernetzt sind – oft bleiben sie unsichtbar.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
- werden konkrete Textstellen genannt?
- kannst du die Antwort im Original überprüfen?
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Lumo
lumo positioniert sich als KI-Tool mit Fokus auf Datenschutz und Transparenz.
Es eignet sich besonders für grundlegende Textarbeiten, Ideensammlungen oder Strukturhilfen, insbesondere bei sensiblen Inhalten. Für wissenschaftliche Recherche gilt auch hier: lumo kann unterstützen, ersetzt aber keine Fachrecherche in Datenbanken oder Katalogen.
ChatGPT
ChatGPT ist eines der bekanntesten KI-Tools.
ChatGPTwird häufig für Einstiegsaufgaben genutzt z.B.
Wichtig ist jedoch: ChatGPT ist kein Recherchetool und liefert keine verlässlichen Quellenangaben. Alle Suchanfragen gehen in die Trainingsdaten ein, deshalb gilt hier:
- Themen eingrenzen
- Fragestellungen formulieren
- Texte strukturieren
- Zusammenfassungen erstellen
- keine vertraulichen Informationen eingeben
- keine lizenzierten Materialien hochladen
Die Stärke liegt in der sprachlichen Qualität und Vielseitigkeit.
Aus Gründen der Datensparsamkeit empfehlen wir andere LLMs als ChatGPT zu nutzen.
Lizenzpflichtige Inhalte
viele Fachzeitschriften, E-Books und Datenbanken sind nicht frei zugänglich und werden daher von offenen KI-Tools nur eingeschränkt oder gar nicht indexiert. Volltexte hinter Paywalls fehlen häufig.
Bücher und Buchkapitel
Monografien, Sammelwerke und einzelne Buchkapitel spielen in vielen Disziplinen eine zentrale Rolle, werden von KI-Tools jedoch weniger zuverlässig erfasst als Zeitschriftenartikel.
Chat.ai
ChatAI wird häufig als Sammelbegriff oder Plattform für verschiedene KI-Chatfunktionen genutzt.
Auch ChatGPT lässt sich über Chat.AI nutzen und hat hier den Vorteil, dass keine Daten gespeichert werden. Ein Nachteil ist, dass alle enthaltenen KI-Chats einen veralteten Wissensstand und keine Anbindung an das Internet haben.
Je nach Ausgestaltung kann es ähnliche Aufgaben wie ChatGPT übernehmen, oft mit stärkerem Fokus auf didaktische oder organisatorische Unterstützung. Welche Daten genutzt werden und wie Antworten zustande kommen, hängt stark vom jeweiligen Anbieter ab.
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
GWDG mbH Göttingen
Eine Übersicht über alle enthaltenen Sprachmodelle und deren Aktualität findet sich hier:
Bibliotheks- katalog
Nachweissystem einer Bibliothek zur Recherche nach vorhandenen Medien (Bücher, E-Books, Zeitschriften). Die Recherche im Bibliothekskatalogen ist oft einer der ersten Schritte im wissenschaftlichen Arbeitsprozess.
Gedruckte Quellen
KI-gestützte Tools finden nur Inhalte, die elektronisch veröffentlicht wurden. Alles, was nur gedruckt erschienen ist, taucht hier nicht auf.
Du bist ein erfahrener wissenschaftlicher Gutachter, der studentische Texte auf ihren Belegbedarf prüft. Deine Aufgabe ist es, in dem folgenden bereits verfassten Text alle Stellen zu identifizieren und zu markieren, die unbedingt durch Quellenbelege gestützt werden müssen. WICHTIG: Du darfst KEINE konkreten Quellen vorschlagen oder empfehlen. Du sollst ausschließlich markieren, wo Belege erforderlich sind, und dies wissenschaftlich fundiert begründen. Deine Begründungen müssen eine der folgenden drei Dimensionen abdecken: 1. Faktische Absicherung: konkrete Daten, Statistiken, Definitionen, historische Fakten oder empirische Befunde, die der Verifizierung bedürfen 2. Argumentative Lücken absichern: theoretische Behauptungen, Schlussfolgerungen oder Bewertungen, die durch wissenschaftliche Evidenz oder Autoritäten gestützt werden müssen 3. Weiterführende Dimensionen aufzeigen: komplexe Sachverhalte, die verschiedene Forschungsperspektiven erfordern oder kontrovers diskutiert werden. Strukturiere deinen Output folgendermaßen: 1. Markierter Text: [Gib den ursprünglichen Text vollständig wieder, füge aber hinter jeden Satz oder Abschnitt, der einen Beleg erfordert, eine fortlaufende Nummer in eckigen Klammern ein: [1], [2], [3], etc.] 2. Begründungen für erforderliche Belege: [1] **[Typ der Begründung]**: [Präzise Erklärung, warum an dieser Stelle ein wissenschaftlicher Beleg unbedingt erforderlich ist]
[2] [Typ der Begründung]: [Präzise Erklärung, warum an dieser Stelle ein wissenschaftlicher Beleg unbedingt erforderlich ist]
[...] Hier ist der zu analysierende Text: [PLATZHALTER FÜR IHREN TEXT]
Tipp: Bitte zusätzlich um „die drei stärksten Kritikpunkte aus Sicht einer besonders strengen Gutachterin“.
Duck.ai
Duck.ai ist ein KI-Angebot von DuckDuckGo und legt besonderen Wert auf Datenschutz
Es eignet sich für einfache Erklärungen, erste Orientierung zu Themen oder das Umformulieren von Texten. Auch hier gilt: Die Antworten sind generativ und müssen kritisch geprüft werden, insbesondere wenn sie für wissenschaftliche Arbeiten genutzt werden sollen.
Wichtig ist dabei:
ein LLM hat kein Verständnis von Wahrheit oder Bedeutung.
Es überprüft keine Quellen, führt keine echte Recherche durch und „weiß“ nicht, ob eine Aussage korrekt ist. Dies führt zu Risiken wie;
- Halluzinationen
- Verzerrungen (Biases)
- oder scheinbar überzeugende, aber falsche Aussagen
Daher müssen KI-Antworten immer kritisch geprüft werden. Dieses Grundlagenwissen hilft dir, KI nicht als „magische Wissensmaschine“ zu betrachten, sondern als Werkzeug, das du bewusst, reflektiert und kompetent einsetzen kannst.
Notebook LM
Notebook LM ist ein KI-gestütztes Arbeitsnotiz-Tool, das eigene PDFs, Notizen und Quellen zusammenfasst, erklärt und verknüpft . Notebook LM ist besonders hilfreich beim systematischen Lesen und Exzerpieren.
Direkt zum Abschnitt springen
Mehr dazu erfährst du in Modul 5.
Vorteile einer Suchbegriffstabelle
- Strukturierung: Sie bringt Ordnung in dein thematisches Vorwissen.
- Rechercheeffizienz: Du findest schneller relevante Treffer, weil du gezielt mit verschiedenen Begriffskombinationen suchen kannst.
- Erweiterung des Blicks: Du stößt auf Begriffe, auf die du selbst vielleicht nicht gekommen wärst.
Mithilfe von KI kannst du deine Suchbegriffstabelle zusätzlich ergänzen.
Beispiel-Prompt:
zur Vorbereitung auf eine Vorlesung im Fachgebiet „Pflegewissenschaften“ möchte ich in Fachdatenbanken und im Katalog meiner Hochschulbibliothek nach Literatur zur Inklusion im therapeutischen Handlungsfeld suchen. Erstelle eine Suchbegriffstabelle, in der zu den Kernbegriffen „Inklusion“, „Therapie“ und „Handlungsfeld“ für jeden Begriff passende Oberbegriffe, Unterbegriffe, Synonyme, verwandte Begriffe und (falls sinnvoll) Abkürzungen aufgeführt sind.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
- werden konkrete Textstellen genannt?
- kannst du die Antwort im Original überprüfen?
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Open Knowledge Maps
Open Knowledge Maps ist ein visuelles Recherchetool. Suchergebnisse werden als thematische Karten dargestellt, die zentrale Begriffe und Cluster, thematische Schwerpunkte innerhalb eines Forschungsbereichs sowie Zusammenhänge zwischen Publikationen zeigen. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
Direkt zum Abschnitt springen
Sprachspezifische Literatur
Nicht-englischsprachige Publikationen (z. B. deutschsprachige Aufsätze, Sammelbände oder regionale Fachzeitschriften) sind oft unterrepräsentiert. Das betrifft besonders geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung.
Wichtig ist dabei:
Kein KI-Tool übernimmt eigenständige wissenschaftliche Arbeit.
Bewertung, Auswahl, Interpretation und Verantwortung bleiben immer bei dir. KI kann Prozesse beschleunigen, Denkanstöße geben und Routineaufgaben erleichtern – sie ersetzt jedoch weder Fachkenntnis noch kritisches Denken.
Ziel ist es, dich in die Lage zu versetzen, bewusst und strategisch mit KI zu arbeiten: nicht nach dem Motto „Was kann das Tool?“, sondern „Was brauche ich in diesem Schritt – und welches Tool passt dazu?“.
Sehr neue oder sehr spezielle Forschung
Aktuelle Publikationen, Preprints oder Nischenthemen sind je nach Tool zeitverzögert oder gar nicht enthalten, da die Indexierung und Vernetzung Zeit benötigt.
Künstliche Intelligenz (KI) und wissenschaftliche Recherche.
Katrin
Created on July 7, 2026
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Künstliche Intelligenz (KI) und wissenschaftliche Recherche.
In diesem Online-Tutorial bekommst du eine praxisnahe Einführung in das Thema Künstliche Intelligenz (KI) und wissenschaftliche Recherche. Der Kurs richtet sich an Studierende, Promovierende und alle, die KI-Tools sinnvoll, kritisch und verantwortungsvoll im Rechercheprozess einsetzen möchten.
Start
Start
Was dich erwartet:
Das Tutorial ist modular aufgebaut und führt dich Schritt für Schritt durch die wichtigsten Aspekte von KI-gestützter Recherche. Du lernst nicht nur wie KI funktioniert, sondern vor allem wie du sie konkret einsetzen kannst – von der ersten Themenfindung bis zur reflektierten Nutzung im wissenschaftlichen Kontext. Es wird auch aufgezeigt, wo die KI an ihre Grenzen kommt und du auf klassische Recherchemethoden zurückgreifen musst.
So ist der Kurs aufgebaut:
Du kannst die Module nacheinander oder gezielt einzeln bearbeiten. Interaktive Elemente, kurze Beispiele und praktische Tipps helfen dir dabei, das Gelernte direkt einzuordnen und auszuprobieren.
einschätzen, wie KI-Tools arbeiten und wo ihre Grenzen liegen
Das kannst du nach dem Kurs:
KI gezielt zur Vorbereitung und Unterstützung von Recherche nutzen
Literatur mithilfe von KI entdecken, ohne die wissenschaftliche Sorgfalt zu verlieren
typische Fehlerquellen wie Halluzinationen, Biases oder unklare Quellen erkennen
geeignete Prompts formulieren und Tools für verschiedene Arbeitsschritte auswählen
die Chancen und Risiken von KI im Studium reflektieren
Gut zu wissen!
Im Sinne der Nachhaltigkeit findest du in diesem Tutorial auch Inhalte anderer Institutionen, die explizit zur Nachnutzung zur Verfügung stehen.
Wir bedanken uns dafür bei den Institutionen und Autor:innen, die in unserem Quellenverzeichnis aufgelistet sind.
Es werden generell nur Tools vorgestellt, die kostenlos nutzbar sind und nach Möglichkeit datensparsam arbeiten. Das Tutorial ersetzt keine klassische Recherchekompetenz – es ergänzt sie. KI kann unterstützen, aber sie denkt nicht für dich. Kritisches Prüfen, eigenständiges Bewerten und korrektes Zitieren bleiben zentral.
Start
Los geht's!
Modul 1: KI Grundlagen Wie funktionieren KI-Tools eigentlich – und was können sie (nicht)?
Modul 2: Werkzeug Auswahl Welches Tool für welchen Schritt im wissenschaftlichen Arbeitsprozess?
Modul 3: Vorarbeit Wie kann KI bei der Recherchevorbereitung helfen?
Modul Starten
Modul Starten
Modul Starten
Modul 4: Literatur entdecken Wie kann man mithilfe von KI Literatur entdecken?
Modul 5: praktische WekzeugeWas sind sonstige hilfreiche KI-Anwendungen?
Modul 6: soziale Wirkungen Welche bedenkenswerten Aspekte hat die Anwendung von KI?
Modul Starten
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Modul 1:
KI Grundlagen
Bevor wir KI-Tools für Recherche und wissenschaftliches Arbeiten nutzen, lohnt sich ein Blick hinter die Kulissen: Was passiert eigentlich, wenn wir einer KI eine Frage stellen?
Viele Anwendungen wirken, als würden sie „verstehen“, „denken“ oder gezielt recherchieren. Tatsächlich basieren sie auf sogenannten Large Language Models (LLMs) – großen Sprachmodellen, die nach ganz bestimmten Prinzipien arbeiten.
LLMs werden mit sehr großen Textmengen trainiert. Dabei lernen sie keine Fakten im klassischen Sinn, sondern statistische Muster von Sprache: Welche Wörter treten häufig zusammen auf? Wie sehen typische Satzstrukturen aus? Welche Formulierungen passen in welchen Kontext?
Wenn du eine Eingabe (einen Prompt) machst, berechnet das Modell Wort für Wort, welche Fortsetzung statistisch am wahrscheinlichsten ist – auf Basis dessen, was es während des Trainings gelernt hat. Daraus ergeben sich die Stärken von LLMs – etwa beim Formulieren, Zusammenfassen oder Strukturieren.
Fehlerquellen
Biases und Halluzinationen verstehen
Biases bezeichnen systematische Verzerrungen in KI-Antworten. Diese entstehen, weil Sprachmodelle mit großen Textmengen aus dem Internet, aus Büchern oder Datenbanken trainiert werden. In diesen Texten spiegeln sich gesellschaftliche Machtverhältnisse, Stereotype und einseitige Perspektiven wider – und genau diese können von der KI reproduziert oder sogar verstärkt werden.
Halluzination meint, dass eine KI falsche Inhalte erzeugt: Das Modell „weiß“ nicht, dass es etwas nicht weiß – es produziert trotzdem eine plausible Antwort, weil das Ziel nicht die Wahrheit, sondern sprachliche Wahrscheinlichkeit ist.
KI-Tools können im Recherche- und Schreibprozess sehr hilfreich sein – allerdings sind sie nicht fehlerfrei. Gerade weil ihre Antworten oft flüssig, logisch und überzeugend klingen, ist es wichtig, typische Fehlerquellen zu kennen. Zwei der zentralen Probleme bei der Arbeit mit Large Language Models sind Biases und Halluzinationen.
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Halluzinationen
Biases
Title
Title
Gerade beim wissenschaftlichen Arbeiten gilt: KI kann unterstützen, aber nicht bewerten oder verifizieren. Wer die typischen Fehlerquellen kennt, kann KI gezielt einsetzen – ohne wissenschaftliche Standards aus dem Blick zu verlieren.
Das kann sich z. B. in eurozentrischen Sichtweisen, Geschlechterstereotypen oder der Bevorzugung bestimmter Forschungsrichtungen zeigen.
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Verantwortung als Autor:in
Inhalte müssen fachlich korrekt, nachvollziehbar und überprüfbar sein
Quellen müssen selbst recherchiert, geprüft und korrekt zitiert werden
KI-Tools können Texte formulieren, strukturieren und beim Denken unterstützen – die Verantwortung für den Inhalt liegt jedoch immer bei dir. Auch wenn eine KI an der Entstehung eines Textes beteiligt war, bleibst du als Autor:in für Aussagen, Argumente, Quellen und Schlussfolgerungen vollständig verantwortlich.
KI-generierte Texte dürfen nicht ungeprüft übernommen werden
institutionelle Vorgaben (z. B. Prüfungsordnungen, Leitlinien zum KI-Einsatz) müssen beachtet werden
Besonders wichtig ist:
Gute Wissenschaftspraxis und KI
Im wissenschaftlichen Kontext bedeutet das: Gute Wissenschaftspraxis gilt uneingeschränkt auch bei der Nutzung von KI. KI ist kein „Mitautor“, keine Quelle und keine Instanz, die Verantwortung übernimmt. Fehlerhafte Aussagen, verzerrte Darstellungen oder erfundene Quellen werden nicht der KI zugeschrieben, sondern der Person, die den Text einreicht oder veröffentlicht.
KI kann helfen, Gedanken zu ordnen, Formulierungen zu verbessern oder neue Perspektiven aufzuzeigen. Sie kann jedoch nicht beurteilen, ob eine Aussage wissenschaftlich haltbar, ethisch vertretbar oder methodisch sauber ist.
Kurz gesagt: KI darf unterstützen... entscheiden, bewerten und verantworten musst du selbst.
Weitere Ressourcen:
Universität Bremen
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Hochschule Bremen
Wie du mit KI sinnvoll kommunizierst
Wie hilfreich eine KI-Antwort ist, hängt weniger vom Tool selbst ab als von der Art der Frage, die du stellst. Diese Eingabe wird Prompt genannt. Gutes Prompten ist eine erlernbare Kompetenz – und ein zentraler Schlüssel für den sinnvollen Einsatz von KI im Studium.Auch wenn Large Language Models im Output selbst bei dürftigen Prompts immer besser werden, reagieren sie nicht auf Absichten oder unausgesprochene Erwartungen, sondern ausschließlich auf das, was du explizit formulierst. Unklare, sehr kurze oder vage Prompts führen oft zu allgemeinen, oberflächlichen oder fehleranfälligeren Antworten. Präzise und kontextreiche Prompts dagegen erhöhen die Chance auf strukturierte, nachvollziehbare und brauchbare Ergebnisse.
Grundlagen für gutes Prompten
Wichtig ist auch: Prompten ist ein iterativer Prozess. Gute Ergebnisse entstehen oft nicht beim ersten Versuch, sondern durch Nachfragen, Präzisieren und gezieltes Nachsteuern. Fachliche Kompetenz ist die Voraussetzung für gutes Prompten und die Bewertung der Ergebnisse.
Rolle
Bausteine eines guten Prompts
Aufgabe
Erstelle mit dem Zufallsgenerator Textbausteine und füge sie in das richtige Feld ein, um einen Beispielprompt zu erstellen. Es gibt 7 Textbausteine insgesamt.
Vorgaben
Fasse den folgenden Text in Bullet Points zusammen, die die wichtigsten Informationen enthalten.
Keine überflüssigen Details.
Verwende klare, präzise Sprache.
Behalte die Reihenfolge der Themen im Originaltext bei.
Erstelle mindestens 5, maximal 15 Bullet Points
Du bist ein hochkompetentes KI-Modell für Textanalyse und Zusammenfassungen.
Text
Hier den zu zusammenfassenden Text einfügen
Prompt- Hilfsmittel
"Beschreibe den Prozess von..."
"Analysiere die Ursachen von..."
"Argumentiere für oder gegen..."
Beschreiben
Argumentieren
Analysieren
"Diskutiere die Vor- und Nachteile von..."
"Bewerte die Auswirkungen von..."
"Definiere den Begriff..."
Bewerten
Diskutieren
Definieren
Mit diesen Promptanfängen kannst du Prompts für wissenschaftliche Texte genauer formulieren.
"Interpretiere die Ergebnisse der Studie."
"Kritisiere die Methodik von..."
"Erkläre, wie... funktioniert."
Erklären
Interpretieren
Kritisieren
Weitere Hilfsmitteln:
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
"Nachvollziehen der Argumentation des Autors."
"Überzeuge den Leser, dass..."
"Rechtfertige die Verwendung von..."
Rechtfertigen
Nachvollziehen
Überzeugen
Prompt-Tutorial der TU Berlin
Prompt-Tutorial der TU Berlin
"Führe die Ergebnisse von... zusammen."
"Vergleiche die Theorien von... und..."
"Fasse die wichtigsten Argumente zusammen.”
Zusammenfassen
Vergleichen
Zusammenführen
Modul Ende
Start
Zum nächsten Modul
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Modulübersicht
Modul 2:
Tool-Auswahl
KI ist nicht gleich KI. Unterschiedliche Tools sind für unterschiedliche Aufgaben gemacht – und nicht jedes eignet sich für jeden Schritt im wissenschaftlichen Arbeitsprozess.
Wer KI sinnvoll nutzen möchte, sollte daher wissen, wann welches Werkzeug hilfreich ist und wann klassische Methoden unverzichtbar bleiben.
Im wissenschaftlichen Arbeiten lassen sich typische Phasen unterscheiden: von der ersten Themenfindung über die Recherche und Strukturierung bis hin zum Schreiben und Überarbeiten von Texten. KI-Tools können in vielen dieser Schritte auf jeweils unterschiedliche Weise unterstützen.
Bekannte LLMs für grundlegende Aufgaben
Für viele grundlegende Aufgaben im Studium und im wissenschaftlichen Alltag stehen inzwischen unterschiedliche KI-Tools zur Verfügung. Sie basieren auf Large Language Models (LLMs), unterscheiden sich aber in Funktionsumfang, Datenumgang, Transparenz und Einsatzkontext. Hier lernst du einige häufig genutzte Tools kennen, die sich u. a. gut für Themenfindung, Rechercheunterstützung und Assistenz eignen.
Chat.ai
Lumo
Duck.ai
Chatgpt
Weitere KI Hilfsmittel
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
Notebook LM
DeepL Write
Neben bekannten KI-Anwendungen gibt es zahlreiche spezialisierte Werkzeuge für die wissenschaftliche Recherche, die dabei unterstützen können, relevante Fachliteratur schneller zu finden, Zusammenhänge zwischen Publikationen sichtbar zu machen und neue Forschungsperspektiven zu entdecken. Viele dieser Tools nutzen KI, um Inhalte zu analysieren, zu visualisieren und Empfehlungen für weiterführende Quellen zu geben.Auf die Tools wird im weiteren Verlauf eingegangen.
KI-Recherchetools
In Modul 2 wurden Semantic Scholar, Open Knowlege Maps und Inciteful bereits vorgestellt. Jetzt gehen wir etwas tiefer und analysieren ihre Anwendung bei der Entdeckung von Literatur.
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
Start
Start
Mehr Info
Start
Mehr Info
Mehr Info
Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
Notebook LM Übungsaufgabe
Klassische Hilfsmittel
Bibliothekskatalog
Fachdatenbanken
Bibliothekskataloge und Fachdatenbanken gehören zu den wichtigsten Werkzeugen der wissenschaftlichen Recherche. Während Kataloge vor allem Bücher, Zeitschriften und Medien einer Bibliothek nachweisen, ermöglichen Fachdatenbanken eine gezielte Suche nach wissenschaftlichen Aufsätzen und weiteren spezialisierten Quellen. Sie bieten verlässliche, qualitätsgeprüfte Informationen und unterstützen eine systematische Literaturrecherche.
Das richtige Tool für den richtigen Zweck
Unterschiedliche Tools haben unterschiedliche Stärken:
Hier findest du eine hilfreiche und kuratierte Übersicht: (Diese Sammlung stellt verschiedene KI-Tools mit Kurzbeschreibung und Einsatzmöglichkeiten vor.)
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Virtuelle Kompetenzwerkstatt KI und wissenschaftliches Arbeiten
Tipp: nutze KI nicht als Ersatz für Recherche, sondern als Assistenzsystem im Arbeitsprozess.
Orientierung
Bibliotheks-katalog
Chat.AI
ChatGPT
Recherche
Fach- datenbanken
Duck.ai
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Open Knowlege Maps
Semantic Scholar
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Bibliotheks-katalog
Chat.AI
Recherche
Fach- datenbanken
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Semantic Scholar
Open Knowlege Maps
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Inciteful
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Open Knowlege Maps
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Notebook LM
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Chat.AI
Recherche
DeepL Write
Literaturnetzwerke verstehen
Lumo
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Ziehe das richtige Logo in den Kreis der entsprechenden Funktion. Wenn die Antwort richtig ist, leuchtet es grün auf. In jedem Kreis ist die Anzahl der benötigten Logos angegeben.
Orientierung
Recherche
Literaturnetzwerke verstehen
Lesen und Verstehen
Schreiben und überarbeten
Modul Ende
Start
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Modulübersicht
Modul 3:
Vorarbeit
In diesem Modul geht es um die Vorbereitung einer Recherche und darum, wie dich KI dabei unterstützen kann.
Die KI-W-Fragen-Methode hilft dir, einen Einstieg in dein Thema zu finden. Außerdem lernst du, wie du dein Thema mit einer Suchbegriffstabelle strukturierst und daraus eine Suchanfrage für Fachdatenbanken entwickelst.
Auch hier gilt: KI kann dich nur unterstützen. Hinterfrage die Ergebnisse immer kritisch und ergänze sie mit deiner eigenen Recherche.
Einstieg in ein Thema (4W)
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Wenn du in ein Thema einsteigen willst, brauchst du schnell erste Infos. Die KI-W-Fragen-Methode hilft dir dabei, die Informationssuche gezielt zu steuern
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Durch aufeinanderfolgende W-Fragen und zusätzliche Nachfragen kannst du mit wenig Aufwand die wichtigsten Begriffe und Aspekte deines Themas durchdringen. Gleichzeitig bekommst du viele Anknüpfungspunkte für eine vertiefende Recherche.
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Einstieg in ein Thema (4W)
Wie die KI-W-Fragen-Methode funktioniert, zeigt dir dieses Video:
Sollten Aspekte unbeantwortet bleiben, kann du zusätzlich Komplettierungsfragen stellen und dabei dein eigenes Fachwissen mit einbeziehen.
Erstellung von Suchbegriffen
Wenn du gezielt mit der Recherche starten willst, brauchst du präzise Suchbegriffe, um passende Literatur zu finden. Eine effektive Methode dafür ist die Erstellung einer Suchbegriffstabelle. Damit filterst du die Kernbegriffe deines Themas heraus und notierst zu jedem Kernbegriff passende Synonyme, verwandte Begriffe sowie Ober- und Unterbegriffe. Da in vielen Fachdatenbanken auch englischsprachige Literatur nachgewiesen wird, kann es sinnvoll sein, die Suche mit englischsprachigen Begriffen anzureichern.
Vorteile einer Suchbegriffstabelle und ein Beispiel für einen KI-Prompt:
Löse das Puzzle. So siehst du eine Beispiel-Suchbegriffstabelle.
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Für Suchanfragen in klassischen Recherchetools (z. B. Fachdatenbanken oder Google Scholar) kannst du die Begriffe aus der Suchbegriffstabelle miteinander kombinieren. Dafür gibt es verschiedene Operatoren. Die wichtigsten sind AND, OR und NOT. Außerdem kannst du einzelne Begriffe als Phrase („…“) suchen oder mit Trunkierungen (*, ?) erweitern.
(Inklus* OR Teilhabe) AND (“therapeutische Intervention” OR Rehabilitation) AND (Handlungsfeld* OR Praxisfeld*)
Beispiel für eine Suchanfrage
Title
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Subtitle
Trunkierung und Phrasensuche
Boolschen operatoren
Boolesche Operatoren wirken erstmal abschreckend?
Suchstrategie in Fachdatenbanken
Du kannst dir von einer textgenerierenden KI eine komplexe Suchanfrage für dein Recherchethema erstellen lassen. Wenn du die Datenbank schon kennst, kannst du die KI auch bitten, die Anfrage genau nach deren Suchregeln zu formulieren.
Beispiel-Prompt:formuliere drei Suchanfragen für die Recherche in einer Fachdatenbank zur Inklusion im therapeutischen Handlungsfeld. Kombiniere Suchbegriffe aus der Suchbegriffstabelle mithilfe Boolescher Operatoren und trunkiere dort, wo es sinnvoll ist. Achte darauf, dass in jeder Suchanfrage alle Kernbegriffe enthalten sind. [PLATZHALTER FÜR DEINE SUCHBEGRIFFSTABELLE]
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
Fachinformation der SuUB Bremen
Deine fertige Suchanfrage kannst du jetzt in Fachdatenbanken verwenden. Passende Fachdatenbanken für dein Fach findest du auf der Website der Bibliothek:
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 4:
Literatur entdecken
In diesem Modul geht es darum, wissenschaftliche Literatur gezielt zu finden, zu erweitern und einzuordnen.
ChatGPT und andere LLMs eignen sich nicht zur Suche oder Generierung von Literaturlisten. Es gibt aber transparente, fachlich etablierte KI-Recherchetools, die wissenschaftliche Literatur gezielt finden und einordnen. Damit du die Tools auch problemlos selbst nutzen kannst, werden in diesem Modul nur kostenlose Werkzeuge vorgestellt.
Warum sind ChatGPT und andere große LLMs für die Literatursuche ungeeignet?
KI-Recherchetools
In Modul 2 wurden Semantic Scholar, Open Knowlege Maps und Inciteful bereits vorgestellt. Jetzt gehen wir etwas tiefer und analysieren ihre Anwendung bei der Entdeckung von Literatur.
Open Knowledge Maps
Semantic Scholar
Inciteful
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Start
Mehr Info
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Mehr Info
Mehr Info
Quellenbewertung - immer schön kritisch bleiben
Egal, welches Tool du nutzt: die Bewertung der gefundenen Literatur bleibt eine zentrale Kompetenz. Achte insbesondere auf:
KI-gestützte Tools können Literatur sichtbar machen, aber sie bewerten nicht die wissenschaftliche Qualität. Die wissenschaftliche Einordnung bleibt weiterhin bei dir. Nutze sie daher immer in Kombination mit deinem eigenen fachlichen Wissen und klassischen Recherchemethoden (z. B. Bibliothekskataloge, Fachdatenbanken).
Warum KI-gestützte Tools nur eine Ergänzung sind
Tools wie Semantic Scholar, Inciteful und Open Knowledge Maps eröffnen neue Zugänge zur wissenschaftlichen Literatur. Gleichzeitig haben sie Grenzen, die bei der Nutzung unbedingt berücksichtigt werden sollten. Inhalte, die häufig nicht oder nur unvollständig gefunden werden:
Fazit: Ergänzen statt ersetzen
KI-gestützte Tools sind besonders stark bei:
Für eine fundierte wissenschaftliche Recherche sollten sie jedoch immer kombiniert werden mit:
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 5:
praktische Werkzeuge
In diesem Modul findest du praktische Werkzeuge und erprobte Strategien, mit denen du KI gezielt in deinem Recherche-, Lern- und Schreibprozess einsetzen kannst.
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
Notebook LM Übungsaufgabe
Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
Mit Quellen Arbeiten: NotebookLM
NotebookLM von Google ist besonders spannend für wissenschaftliches Arbeiten, weil es quellenbasiert arbeitet. Anders als klassische Chatbots greift es nicht primär auf Trainingswissen zurück, sondern auf die Dokumente, die du selbst hochlädst (z. B. PDFs, Texte, Notizen).
Wofür eignet sich NotebookLM?
Tipp: lade nur wissenschaftlich geprüfte Quellen hoch (z. B. Aufsätze aus Fachdatenbanken). So minimierst du Halluzinationen und arbeitest nah an der Literatur.
Warum ist NotebookLM besonders geeignet für Studierende?
Notebook LM Übungsaufgabe
Wissenschaftlich formulieren und überarbeiten: DeepL Write
Wichtig: DeepL Write verbessert Sprache, nicht Inhalt. Fachliche Korrektheit musst du selbst prüfen.
DeepL Write unterstützt dich beim sprachlichen Feinschliff – besonders hilfreich bei:
Der Gutachter-Prompt: KI als kritische Instanz nutzen
Statt KI nur Texte produzieren zu lassen, kannst du sie gezielt als kritische Gutachterin einsetzen. Das stärkt deine Argumentation und hilft, Schwächen frühzeitig zu erkennen.
Wichtig: nutze für die Gutachter-Prompts nur KI-Tools, die ihren Fokus auf Datenschutz und Transparenz legen (Chat.AI, lumo oder duck.AI). Lasse deine eigenen Texte nie von ChatGPT beurteilen oder verbessern - sie landen so direkt in ChatGPTs Trainingdaten.
Warum ist das sinnvoll?
Hier ein Beispiel für einen Gutachter-Prompt:
Modul Ende
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Modulübersicht
Modul 6:
soziale Wirkungen
Künstliche Intelligenz eröffnet neue Möglichkeiten für Recherche und wissenschaftliches Arbeiten. Zur Informationskompetenz gehört aber auch, die Rahmenbedingungen und Auswirkungen digitaler Tools kritisch zu reflektieren.
Ressourcenverbrauch
Der Betrieb großer Sprachmodelle (LLMs) erfordert enorme Rechenleistung. Das Training und die Nutzung solcher Systeme finden in großen Rechenzentren statt, die viel elektrische Energie verbrauchen, leistungsstarke Kühlungssysteme benötigen und auf umfangreiche Server-Infrastruktur angewiesen sind.
Je komplexer ein Modell und je häufiger es genutzt wird, desto höher ist der Energiebedarf. Auch einzelne Anfragen verbrauchen Ressourcen – insbesondere bei sehr langen oder häufig wiederholten Abfragen.
Umweltfolgen
KI basiert auf physischer Infrastruktur mit ökologischen Folgen.
Neben dem Stromverbrauch spielt auch der Wasserverbrauch eine Rolle, da Rechenzentren häufig wasserbasierte Kühlsysteme einsetzen. Hinzu kommen CO₂-Emissionen, Rohstoffverbrauch für Hardware und Elektronikabfälle durch kurze Innovationszyklen.
Gesellschaftliche Auswirkungen
Der Einsatz von KI wirft auch gesellschaftliche Fragen auf:
Sichtung, Bereinigung und Annotation von Daten erfolgt häufig durch Menschen, die unter unethischen Arbeitsbedingungen beschäftigt sind, nur einen sehr geringen Stundenlohn erhalten und keinen Arbeitsschutz haben.
Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert – oft ohne transparente Herkunft oder Zustimmung der Urheber:innen.
KI-Systeme übernehmen und verstärken unter Umständen bestehende gesellschaftliche Vorurteile.
Automatisierung kann Tätigkeiten verändern oder verdrängen.
Die meisten leistungsstarken Tools werden von wenigen großen Unternehmen betrieben.
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Datenethik
Trainingsdaten
Bias und Diskriminierung
Arbeitsmarkt-veränderungen
Abhängigkeiten
Title
Title
Title
Title
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Es ist wichtig, Transparenz, Fairness und Nachhaltigkeit mitzudenken.
Modul Ende
Start
Zum Kurs Fazit
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Modulübersicht
Schlussfolgerung
KI ist am stärksten, wenn du sie gezielt und reflektiert einsetzt; Nicht als Ersatz für wissenschaftliches Denken, sondern als Werkzeug in einem bewusst gesteuerten Rechercheprozess:
Inhaltsverzeichnis
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
CC BY-NC 3.0 DE
https://www.vkkiwa.de/ki-ressourcen/ki-tools/
https://padlet.com/innovative_lehre/prompt-sammlung-f-r-wissenschaftliches-arbeiten-8aim1m1ppxxl8vn2
https://teachinglibrary.dbwm.tu-berlin.de/ChatGPTEdu2/
https://ombudsgremium.de/12365/gute-wissenschaftliche-praxis-und-kuenstliche-intelligenz/
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
https://www.uni-bremen.de/studium/lehre-studium/lehrprofil-entwickeln/ki-basierte-systeme-fuer-lehre-und-studium
Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten
Webseite von x
CC BY-NC 3.0 DE
https://www.hs-bremen.de/die-hsb/organisation/zentrale-einheiten/zentrum-fuer-lehren-und-lernen/ki-in-studium-und-lehre/
Wir freuen uns über dein Feedback zu diesem Kurs.
suub@suub.uni-bremen.de
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Inciteful
Inciteful ist ein Analysewerkzeug zur Untersuchung von Zitationsnetzwerken. Ausgehend von einem oder mehreren Schlüsselartikeln zeigt das Tool stark verwandte Publikationen, Arbeiten, die häufig gemeinsam zitiert werden sowie Forschung, die ein Themenfeld prägt oder weiterentwickelt. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
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Semantic scholar
Semantic Scholar ist eine wissenschaftliche Suchmaschine, die mithilfe von KI relevante Fachartikel identifiziert, priorisiert und Kernaussagen hervorhebt. Besonders hilfreich sind Zusammenfassungen und Schlüsselbegriffe sowie Zitationskontexte. Semantic Scholar kann eine zentrale Hilfe für die Literaturrecherche und Vertiefung sein. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
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Deepl Write
KI-gestütztes Schreibtool zur sprachlichen Überarbeitung von Texten, das Formulierungen verbessert, Stilvarianten vorschlägt und die Verständlichkeit erhöht. DeepL Write ist besonders hilfreich beim Feinschliff, der sprachlichen Präzisierung und dem Korrekturlesen von Texten.
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Mehr dazu erfährst du in Modul 5.
Wichtig für alle Tools:
Fach-datenbanken
Fachspezifische Datenbanken mit qualitätsgeprüften, zitierfähigen Publikationen, kontrollierten Schlagwörtern und erweiterten Suchfunktionen sind die Grundlage für wissenschaftlich korrektes Arbeiten.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Beispielprompt für Komplettierungsfragen: 2023 wurden in Nordschweden seltene Erden entdeckt. Es wurde befürchtet, dass der Abbau im Lebensraum der Rentierzüchter deren Existenzgrundlage zerstört. Außerdem wurde vermutet, dass der Abbau 10 bis 15 Jahre dauern kann. Vor diesem Hintergrund möchte ich wissen: Wie findet man seltene Erden, wie werden sie abgebaut und warum muss über den Abbau seltener Erden aufgeklärt werden?
Graue Literatur
Forschungsberichte, Working Papers, Abschlussarbeiten, Policy Papers oder institutsinterne Veröffentlichungen tauchen nur dann auf, wenn sie offen zugänglich und gut vernetzt sind – oft bleiben sie unsichtbar.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Lumo
lumo positioniert sich als KI-Tool mit Fokus auf Datenschutz und Transparenz.
Es eignet sich besonders für grundlegende Textarbeiten, Ideensammlungen oder Strukturhilfen, insbesondere bei sensiblen Inhalten. Für wissenschaftliche Recherche gilt auch hier: lumo kann unterstützen, ersetzt aber keine Fachrecherche in Datenbanken oder Katalogen.
ChatGPT
ChatGPT ist eines der bekanntesten KI-Tools.
ChatGPTwird häufig für Einstiegsaufgaben genutzt z.B.
Wichtig ist jedoch: ChatGPT ist kein Recherchetool und liefert keine verlässlichen Quellenangaben. Alle Suchanfragen gehen in die Trainingsdaten ein, deshalb gilt hier:
Die Stärke liegt in der sprachlichen Qualität und Vielseitigkeit.
Aus Gründen der Datensparsamkeit empfehlen wir andere LLMs als ChatGPT zu nutzen.
Lizenzpflichtige Inhalte
viele Fachzeitschriften, E-Books und Datenbanken sind nicht frei zugänglich und werden daher von offenen KI-Tools nur eingeschränkt oder gar nicht indexiert. Volltexte hinter Paywalls fehlen häufig.
Bücher und Buchkapitel
Monografien, Sammelwerke und einzelne Buchkapitel spielen in vielen Disziplinen eine zentrale Rolle, werden von KI-Tools jedoch weniger zuverlässig erfasst als Zeitschriftenartikel.
Chat.ai
ChatAI wird häufig als Sammelbegriff oder Plattform für verschiedene KI-Chatfunktionen genutzt.
Auch ChatGPT lässt sich über Chat.AI nutzen und hat hier den Vorteil, dass keine Daten gespeichert werden. Ein Nachteil ist, dass alle enthaltenen KI-Chats einen veralteten Wissensstand und keine Anbindung an das Internet haben.
Je nach Ausgestaltung kann es ähnliche Aufgaben wie ChatGPT übernehmen, oft mit stärkerem Fokus auf didaktische oder organisatorische Unterstützung. Welche Daten genutzt werden und wie Antworten zustande kommen, hängt stark vom jeweiligen Anbieter ab.
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
GWDG mbH Göttingen
Eine Übersicht über alle enthaltenen Sprachmodelle und deren Aktualität findet sich hier:
Bibliotheks- katalog
Nachweissystem einer Bibliothek zur Recherche nach vorhandenen Medien (Bücher, E-Books, Zeitschriften). Die Recherche im Bibliothekskatalogen ist oft einer der ersten Schritte im wissenschaftlichen Arbeitsprozess.
Gedruckte Quellen
KI-gestützte Tools finden nur Inhalte, die elektronisch veröffentlicht wurden. Alles, was nur gedruckt erschienen ist, taucht hier nicht auf.
Du bist ein erfahrener wissenschaftlicher Gutachter, der studentische Texte auf ihren Belegbedarf prüft. Deine Aufgabe ist es, in dem folgenden bereits verfassten Text alle Stellen zu identifizieren und zu markieren, die unbedingt durch Quellenbelege gestützt werden müssen. WICHTIG: Du darfst KEINE konkreten Quellen vorschlagen oder empfehlen. Du sollst ausschließlich markieren, wo Belege erforderlich sind, und dies wissenschaftlich fundiert begründen. Deine Begründungen müssen eine der folgenden drei Dimensionen abdecken: 1. Faktische Absicherung: konkrete Daten, Statistiken, Definitionen, historische Fakten oder empirische Befunde, die der Verifizierung bedürfen 2. Argumentative Lücken absichern: theoretische Behauptungen, Schlussfolgerungen oder Bewertungen, die durch wissenschaftliche Evidenz oder Autoritäten gestützt werden müssen 3. Weiterführende Dimensionen aufzeigen: komplexe Sachverhalte, die verschiedene Forschungsperspektiven erfordern oder kontrovers diskutiert werden. Strukturiere deinen Output folgendermaßen: 1. Markierter Text: [Gib den ursprünglichen Text vollständig wieder, füge aber hinter jeden Satz oder Abschnitt, der einen Beleg erfordert, eine fortlaufende Nummer in eckigen Klammern ein: [1], [2], [3], etc.] 2. Begründungen für erforderliche Belege: [1] **[Typ der Begründung]**: [Präzise Erklärung, warum an dieser Stelle ein wissenschaftlicher Beleg unbedingt erforderlich ist] [2] [Typ der Begründung]: [Präzise Erklärung, warum an dieser Stelle ein wissenschaftlicher Beleg unbedingt erforderlich ist] [...] Hier ist der zu analysierende Text: [PLATZHALTER FÜR IHREN TEXT]
Tipp: Bitte zusätzlich um „die drei stärksten Kritikpunkte aus Sicht einer besonders strengen Gutachterin“.
Duck.ai
Duck.ai ist ein KI-Angebot von DuckDuckGo und legt besonderen Wert auf Datenschutz
Es eignet sich für einfache Erklärungen, erste Orientierung zu Themen oder das Umformulieren von Texten. Auch hier gilt: Die Antworten sind generativ und müssen kritisch geprüft werden, insbesondere wenn sie für wissenschaftliche Arbeiten genutzt werden sollen.
Wichtig ist dabei:
ein LLM hat kein Verständnis von Wahrheit oder Bedeutung.
Es überprüft keine Quellen, führt keine echte Recherche durch und „weiß“ nicht, ob eine Aussage korrekt ist. Dies führt zu Risiken wie;
Daher müssen KI-Antworten immer kritisch geprüft werden. Dieses Grundlagenwissen hilft dir, KI nicht als „magische Wissensmaschine“ zu betrachten, sondern als Werkzeug, das du bewusst, reflektiert und kompetent einsetzen kannst.
Notebook LM
Notebook LM ist ein KI-gestütztes Arbeitsnotiz-Tool, das eigene PDFs, Notizen und Quellen zusammenfasst, erklärt und verknüpft . Notebook LM ist besonders hilfreich beim systematischen Lesen und Exzerpieren.
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Mehr dazu erfährst du in Modul 5.
Vorteile einer Suchbegriffstabelle
Mithilfe von KI kannst du deine Suchbegriffstabelle zusätzlich ergänzen.
Beispiel-Prompt: zur Vorbereitung auf eine Vorlesung im Fachgebiet „Pflegewissenschaften“ möchte ich in Fachdatenbanken und im Katalog meiner Hochschulbibliothek nach Literatur zur Inklusion im therapeutischen Handlungsfeld suchen. Erstelle eine Suchbegriffstabelle, in der zu den Kernbegriffen „Inklusion“, „Therapie“ und „Handlungsfeld“ für jeden Begriff passende Oberbegriffe, Unterbegriffe, Synonyme, verwandte Begriffe und (falls sinnvoll) Abkürzungen aufgeführt sind.
Übungsaufgabe
Probiere NotebookLM aus:
lade einen wissenschaftlichen Artikel hoch (z. B. aus einer Fachdatenbank) und frage: „welche zentrale These verfolgt der Text und wie wird sie begründet?“
Reflexionsfragen:
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität
NotebookLM
Open Knowledge Maps
Open Knowledge Maps ist ein visuelles Recherchetool. Suchergebnisse werden als thematische Karten dargestellt, die zentrale Begriffe und Cluster, thematische Schwerpunkte innerhalb eines Forschungsbereichs sowie Zusammenhänge zwischen Publikationen zeigen. Mehr dazu erfährst du in Modul 4.
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Sprachspezifische Literatur
Nicht-englischsprachige Publikationen (z. B. deutschsprachige Aufsätze, Sammelbände oder regionale Fachzeitschriften) sind oft unterrepräsentiert. Das betrifft besonders geistes- und sozialwissenschaftliche Forschung.
Wichtig ist dabei:
Kein KI-Tool übernimmt eigenständige wissenschaftliche Arbeit.
Bewertung, Auswahl, Interpretation und Verantwortung bleiben immer bei dir. KI kann Prozesse beschleunigen, Denkanstöße geben und Routineaufgaben erleichtern – sie ersetzt jedoch weder Fachkenntnis noch kritisches Denken.
Ziel ist es, dich in die Lage zu versetzen, bewusst und strategisch mit KI zu arbeiten: nicht nach dem Motto „Was kann das Tool?“, sondern „Was brauche ich in diesem Schritt – und welches Tool passt dazu?“.
Sehr neue oder sehr spezielle Forschung
Aktuelle Publikationen, Preprints oder Nischenthemen sind je nach Tool zeitverzögert oder gar nicht enthalten, da die Indexierung und Vernetzung Zeit benötigt.