Literaturrecherche mit künstlicher Intelligenz
Projektziel: Kompetenzaufbau in KI-gestützter Literaturrecherche.
Status: bis 12/2025
Vorhaben
Die Literaturrecherche - eine wissenschaftliche Grundkompetenz - hat sich durch die Einführung von spezialisierten KI-gestützten Recherche-Tools maßgeblich verändert. Zu Ungunsten der Nutzenden hat sich dabei ein heterogenes Marktangebot etabliert. Mangelnde Produktbeschreibungen, uneinheitliche Datenschutz-Standards u.ä. machen die Recherche nach Literatur und Daten zur Herausforderung.
Die bereits existierende Lehrveranstaltung "Literaturrecherche mit KI in 30 Minuten" für Studierende und Mitarbeitende hilft einen Überblick über das Angebot zu schaffen, Chancen und Risiken aufzuzeigen und "klassische" mit KI-gestützter Recherche zu verzahnen. Durch das Mahara-Begleitportfolio sollen die Teilnehmenden geeignete KI-Tools identifizieren und diese in die eigene Arbeitsweise integrieren.
Das Projekt schließt hier an und reagiert auf den sich weiterhin schnell ändernden KI-Sektor. Ziel ist es die Lehrveranstaltung sowie das Portfolio durch die Anschaffung verschiedener Lizenzen zu professionalisieren. Dabei soll auch das Begleitportfolio (https://go.uniwue.de/recherche-ki) multimedial aufgewertet und Themen wie Datenschutz, Urheberrecht etc. durch das E-Learning-Tool (Articulate 360) interaktiv und spannend aufbereitet werden.
Die Lehrveranstaltung soll es Studierenden und Mitarbeitenden ermöglichen das gesamte Funktionsspektrum von KI-Recherche-Tools kennenzulernen, um fundiert entscheiden zu können, welches Tool zum eigenen Studienfach passt. Dabei wird ein Verständnis für die grundlegende Arbeitsweise der Tools vermittelt – etwa zur Zusammensetzung der Datenpools oder zur Funktionsweise der Algorithmen. Anhand von Praxisbeispielen reflektieren die Teilnehmenden die Herkunft und Interessen der Anbieter und werden für den Umgang mit persönlichen Daten und geistigem Eigentum sensibilisiert.
Ein begleitendes Portfolio unterstützt die Teilnehmenden dabei, auf Grundlage dieses ersten Kennenlernens eigene nächste Schritte zu planen. Interaktive Formate wie Checklisten oder Quizzes ermöglichen es, bedarfsgerecht Informationen zu sammeln, zu speichern und weiterzugeben.
Die Lehrveranstaltung findet monatlich statt, unterliegt keiner zahlenmäßigen Beschränkung und ist so konzipiert, dass alle Studienfächer daran teilnehmen können. Das Begleitportfolio steht ganz im Zeichen von Open Access und wird laufend aktuell gehalten. Interessierte Dozenten können alle Inhalte für eigene Lehrveranstaltungen nachnutzen (Skalierbarkeit).
Im Zentrum der Kurserweiterung stehen die kostenpflichtigen Recherche-Tools Elicit, Consensus und Keenious. Was können diese Tools, das Open-Source-Tools nicht bieten? Lohnt sich eine Anschaffung? Ein Blick in die Deep Research-Funktion von ChatGPT soll zudem die Frage klären, wie weit die „Forschung auf Knopfdruck“ bereits gediehen ist.
