KI-Werkzeuge

Literaturrecherche mit KI: Quellen finden, vernetzen und belastbar prüfen

Ob Abschlussarbeit, Forschungsprojekt oder technische Entwicklungsabteilung: Die Suche nach relevanter Literatur und deren Auswertung kostet viel Zeit. Im Seminar lernen Sie, welche KI-Werkzeuge beim Finden, Zusammenfassen, Kartieren und Gliedern helfen, von Elicit und Semantic Scholar über Connected Papers bis zu ChatGPT, Gemini und Claude. In Übungen arbeiten Sie mit einer eigenen Forschungsfrage und einer Ausgangspublikation. Am Ende haben Sie klar zugeordnet, welches Werkzeug in welcher Recherchephase passt und wie Sie Ergebnisse und Quellen absichern.

Für wen

Forschende und Studierende sowie Fach- und Führungskräfte aus Industrie und Wirtschaft in wissenschaftlichen oder technischen Bereichen, die Literatur und Fachwissen mit KI-Werkzeugen zügig erschließen wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Fachliteratur mit KI-Werkzeugen erschließen, kartieren und Ergebnisse sauber belegen

Das nehmen Sie mit

  • Einen Überblick, welche Rechercheaufgaben KI heute übernimmt und welche Werkzeugkategorien es dafür gibt
  • Praxis mit Elicit, Consensus, Semantic Scholar, Scite.ai sowie Hinweise zu Perplexity AI, SciSpace und Paper Digest
  • Eine eigene thematische Landkarte, erstellt mit Werkzeugen zur visuellen Literaturvernetzung
  • Klare Regeln, wie Sie Quellen validieren, Datenschutz und Urheberrecht beachten und KI-Nutzung dokumentieren

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Standortbestimmung: Was KI in der Forschungsarbeit heute übernimmt

    • Aktuelle Entwicklungen bei KI-gestützter Recherche im Überblick
    • Aufgaben, die KI bereits abdeckt: Literatursuche, Zusammenfassen von Studien, Rohfassung eines Kapitels
    • Werkzeugkategorien für Recherche, Analyse, Visualisierung und Textgenerierung
    • Ethik und Recht: Datenschutz, Urheberrecht an Volltexten und Transparenz über den KI-Einsatz
  2. Teil 2

    Modul 2 – Literatur erschließen: Such- und Analysewerkzeuge im Einsatz

    • Elicit, Consensus, Semantic Scholar und Scite.ai praktisch ausprobieren
    • Übung: Eine Forschungsfrage schärfen, dazu passende Studien auffinden und deren zentrale Befunde herausziehen
    • Mit Scite.ai nachsehen, in welchem Zusammenhang eine Arbeit zitiert wird, und KI-generierte Inhalte bewerten
    • Perplexity AI, SciSpace und Paper Digest zeitsparend nutzen: Hinweise aus der Praxis
  3. Teil 3

    Modul 3 – Kartieren: Literaturnetzwerke und Themenfelder sichtbar machen

    • Research Rabbit, Connected Papers und Litmaps: Zitationsbeziehungen grafisch verknüpfen
    • Open Knowledge Maps: ein Fachgebiet als Wissenslandkarte darstellen
    • Wozu die Karten dienen: aufkommende Forschungstrends sehen, Forschungslücken finden, Netzwerke von Fachleuten erkennen
    • Übung: Aus einer einzelnen Ausgangspublikation eine thematische Landkarte entwickeln
  4. Teil 4

    Modul 4 – Gliedern und absichern: Sprachmodelle im Schreibprozess

    • ChatGPT, Gemini und Claude beim Ideensammeln, Strukturieren und Gliedern eines Manuskripts
    • Bewährte Vorgehensweisen für Prompts in der wissenschaftlichen Arbeit
    • Qualität sichern: Ergebnisse gegenprüfen, Zitate am Volltext verifizieren, den KI-Einsatz dokumentieren
    • Diskussion: Chancen, Risiken und eigene Arbeitsregeln für den persönlichen Forschungsprozess

VoraussetzungenGrundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens und Übung im Umgang mit digitalen Recherchewerkzeugen. Vorerfahrung mit KI-Tools hilft, wird aber nicht verlangt.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

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