KI-Recherchewerkzeuge

Der Einsatz von KI zur Texterstellung ist an der Hochschule Trier noch nicht einheitlich geregelt. Klären Sie mit Ihren Dozentinnen und Dozenten, ob und in welcher Weise KI-gestützte Werkzeuge beim Schreiben Ihrer Seminar- oder Abschlussarbeiten erlaubt sind.

• Verlässlichkeit der Ergebnisse:
  Generative KI-Modelle wie ChatGPT können fehlerhafte oder sogar erfundene Quellen liefern („Halluzinationen“). Überprüfen Sie daher alle Angaben kritisch.
   
• Wissenschaftliche Kompetenzbildung:
  Die Nutzung von KI sollte als Unterstützung verstanden werden. Verpassen Sie nicht die Chance, eigene Recherche- und Analysefähigkeiten zu entwickeln.
   
• Ethik & Nachhaltigkeit:
  Der Einsatz von KI kann problematische Aspekte haben, darunter Fragen des Urheberrechts und ein hoher Energieverbrauch.
   
• Dynamische Entwicklung:
  KI-Werkzeuge entwickeln sich rasant weiter. Wir bemühen uns, diese Website aktuell zu halten, können jedoch nur eine Momentaufnahme der derzeit verfügbaren Möglichkeiten bieten.

• Niels Van Quaquebeke
  AI Tools for Academia
• Texas Tech University Libraries
  Artificial Intelligence Tools for Detection, Research and Writing
• Universitätsbibliothek Tübingen
  Literaturrecherche mit KI
• Virtuelles Kompetenzzentrum VK:KIWA
  KI-Tools für das wissenschaftliche Arbeiten

Generative KI-Modelle wie ChatGPT oder Copilot können Sie bei Ihrer Recherchevorbereitung unterstützen. Sie helfen Ihnen, sich einen ersten Überblick über ein Thema zu verschaffen, zentrale Suchbegriffe zu ermitteln und Anfragen zu formulieren. Darüber hinaus können sie Ihnen Vorschläge präsentieren, wo und wie Sie am besten Ihre Recherche durchführen.

Neben dieser Unterstützung für eine thematische Suche ist es möglich, die KI gezielt nach bestimmten Quellen, Normen oder Fachliteratur zu fragen (z. B. „Welche internationale Norm definiert die Anforderungen an Umweltmanagementsysteme in Unternehmen?“). Wichtig: Die Inhalte generativer KI sind nicht verifiziert. Modelle können sogenannte Halluzinationen produzieren, also Informationen erfinden oder Quellen falsch angeben. Eine kritische Prüfung aller Vorschläge ist daher unerlässlich.

Damit generative KI-Modelle möglichst hilfreiche Antworten für die Recherchevorbereitung liefern, kommt es auf die Qualität der Anfrage (Prompt) an. 

Hier einige Empfehlungen:

• Seien Sie so konkret wie möglich. Beschreiben Sie Ihr Anliegen klar und präzise (z. B. „Fasse mir die wichtigsten Forschungsfragen zum Thema XY zusammen“).
• Geben Sie Kontextinformationen an, beispielsweise: Ihr Fachgebiet, Ziel der Recherche, Studiengang oder Anlass („Für meine Seminararbeit im Fach Umweltinformatik zum Thema XY suche ich …“).
• Formulieren Sie eine klare Aufgabe. Bitten Sie die KI z. B. um eine Liste, eine Gliederung, eine Zusammenfassung oder Suchfragen.
• Nutzen Sie Beispiele oder Einschränkungen. Begrenzen Sie den Zeitraum, die Sprache oder das Fachgebiet („Nur deutschsprachige Studien seit 2020“).
• Fragen Sie nach Alternativen oder Varianten. So erhalten Sie verschiedene Perspektiven für Ihre Recherche („Nenne mir drei verschiedene Ansätze“).
• Übernehmen Sie die Antworten nicht ungeprüft. Verwenden Sie die Vorschläge der KI als Ausgangspunkt zur weiteren Recherche, nicht als fertiges Ergebnis.

Beispielprompts:

• „Für meine Seminararbeit im Bereich Umwelttechnik zum Thema 'Energieeffizienz von Wärmepumpen im Gebäudebestand' benötige ich eine kurze Übersicht der aktuellen Forschungsansätze. Bitte gehe auf verschiedene Wärmepumpentechnologien ein und berücksichtige dabei speziell den deutschen Markt.“
• „Gib mir bitte eine Liste der wichtigsten Synonyme für den Begriff 'Mikroplastik' und sortiere sie nach den Kategorien: Entstehung, Auswirkungen und Entfernung. Ich brauche diese Begriffe für eine systematische Literaturrecherche zum Thema Mikroplastik in Gewässern, die sich auf Veröffentlichungen der letzten 10 Jahre konzentriert.“
• „Nenne mir drei verschiedene Ansätze zur Nutzung von Solaranlagen in der Landwirtschaft (Agri-Photovoltaik). Bitte erläutere jeweils die technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Vor- und Nachteile. Achte darauf, dass du nur Studien aus den letzten 5 Jahren berücksichtigst.“
• „Für meine Projektarbeit im Fach Mikrobiologie zum Thema 'Wachstumshemmung von E. coli durch antimikrobielle Substanzen' benötige ich passende Suchanfragen für die Datenbank PubMed. Bitte nenne mir zehn spezifische Suchanfragen, die sowohl das Bakterium Escherichia coli als auch Faktoren der Wachstumshemmung durch Antibiotika, pflanzliche Extrakte oder chemische Verbindungen berücksichtigen."

• DuckDuckGo
  Duck.ai
• Google DeepMind
  Gemini
• Meta
  Llama
• Microsoft
  Copilot
• OpenAI
  ChatGPT
• OpenAI
  ScholarGPT (unter "Research & Analysis")