Studie: KI-basierte Tools beim wissenschaftlichen Schreiben

Die Studie “Brommer Heimgartner (2024) KI-basierte Tools beim wissenschaftlichen Schreiben” im Rahmen des VK:KIWA wurde als frei verwendbares PDF via GPT-4o hochgeladen und dort als Blogbeitrag mit Fokus auf die verwendeten Tools zusammengefasst.

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KI-gestützte Tools beim wissenschaftlichen Schreiben: Ein Erfahrungsbericht

Datum: 18. Juni 2024

Autoren: Sarah Brommer & Stephanie Heimgartner

In ihrem explorativen Beitrag schildern Sarah Brommer und Stephanie Heimgartner die Erfahrungen aus zwei Seminaren, in denen Studierende KI-Tools beim wissenschaftlichen Schreiben erprobten und evaluierten. Der Fokus lag auf der gesamten Bandbreite des Schreibprozesses, von der Literaturrecherche über das Verarbeiten von Literatur und Schreiben des Textes bis hin zur Überarbeitung. Aus den Ergebnissen lassen sich Schlüsse für die zukünftige Entwicklung von Schreibprozessen und die Schreibdidaktik an Hochschulen ziehen.

Seminare und Methodik

Die Seminare fanden im Sommersemester 2023 an der Universität Bremen und der Ruhr-Universität Bochum statt. Sie wurden von Studierenden verschiedener Fachrichtungen besucht. Die Seminare thematisierten sowohl die theoretischen Grundlagen großer Sprachmodelle und KI-Anwendungen als auch deren praktischen Einsatz im Schreibprozess.

Im Rahmen der Seminare dokumentierten die Studierenden ihren Arbeitsprozess und erstellten wissenschaftliche Texte mithilfe von KI-Tools. Insgesamt wurden 21 studentische Portfolios analysiert, die aus wissenschaftlichen Texten und detaillierten Dokumentationen des Arbeitsprozesses bestanden.

Verwendete KI-Tools

Die Studierenden nutzten eine Vielzahl von KI-Tools, oft auch solche, die im Seminar nicht explizit behandelt wurden. Hier eine alphabetische Liste der eingesetzten Tools:

• BingAI
• ChatDoc
• ChatGPT (Version 3.5)
• ChatPDF
• Connected Papers
• Consensus
• DeepL Translate
• DeepL Write
• DocTranslator
• ElevenLabs
• Elicit
• Humata AI
• JenniAI
• LightPDF
• Litmaps
• Open Knowledge Maps
• Neuroflash
• PerplexityAI
• ResearchRabbit
• Scribbr
• SciSpace

Einsatzphasen der KI-Tools

Die Tools wurden in verschiedenen Phasen des Schreibprozesses eingesetzt:

1. Themenfindung und inhaltliche Recherche
2. Recherche nach Literatur
3. Erfassen / Durchlesen der Literatur
4. Konzeptuelle Planung des Texts
5. Textproduktion
6. Textüberarbeitung

Nicht alle Phasen wurden in linearer Abfolge durchlaufen, und es kam oft zu rekursiven Prozessen.

Wahrgenommener Nutzen der KI-Tools

1. Themenfindung und inhaltliche Recherche: Die Nutzung von KI-Tools bei der Themenfindung war begrenzt. Einige Studierende nutzten ChatGPT zur Ideengenerierung, fanden aber die inhaltliche Recherche oft oberflächlich.

2. Literaturrecherche: Hier wurden Tools wie Connected Papers und Open Knowledge Maps positiv bewertet. Allerdings gab es auch technische Schwierigkeiten und die Qualität der gefundenen Literatur variierte.

3. Literaturverarbeitung: Tools wie ChatPDF wurden genutzt, um Literatur schnell zu erfassen. Es gab jedoch Kritik an der Genauigkeit und Qualität der Zusammenfassungen.

4. Textproduktion: Die Mehrheit der Studierenden empfand den Nutzen von KI-Tools beim Schreiben selbst als begrenzt. Einige nutzten die Tools jedoch erfolgreich zur Ideenfindung und Stilverbesserung.

5. Textüberarbeitung: DeepL Write wurde häufig für die stilistische Überarbeitung verwendet und als sehr nützlich empfunden.

Gesamtbewertung und Vorschläge für Lehrende

Die Studierenden sahen KI-Tools als unterstützend, aber nicht als Ersatz für den gesamten Schreibprozess. Der Einsatz von KI kann Motivation und Kreativität fördern, muss aber kritisch und reflektiert erfolgen. Lehrende sollten den Einsatz von KI-Tools in ihre Schreibdidaktik integrieren und Studierende dazu anregen, die Tools kritisch zu nutzen und ihren Schreibprozess zu dokumentieren.

Weiterführende Fragen:

• Wie verändern KI-Tools den Schreibprozess und die Schreibstrategien?
• Inwieweit können KI-Tools Motivation und Kreativität fördern und Schreibblockaden reduzieren?
• Welche Konsequenzen ergeben sich für die Gestaltung von Schreibunterricht und Prüfungsformen?

Fazit:

Die Nutzung von KI-Tools beim wissenschaftlichen Schreiben bietet Potenzial zur Unterstützung, erfordert jedoch einen kritischen Umgang und eine Anpassung der Lehrmethoden. Die zukünftige Integration dieser Technologien in die Hochschullehre wird weitere empirische Forschung und Diskussionen erfordern.

Lizenz: Dieser Beitrag ist unter der Creative-Commons-Lizenz “Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-SA 4.0 DEED)” veröffentlicht.

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