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."

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

KI-gestützte Suchmaschinen wie Semantic Scholar, Connected Papers oder Elicit nutzen künstliche Intelligenz, um relevante wissenschaftliche Artikel effizienter zu finden und zu verknüpfen.

Ihre Besonderheiten im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen:

• Semantische Suche: Sie analysieren den Inhalt und Zusammenhang einer Suchanfrage und suchen nicht nur nach Schlüsselwörtern, sondern nach thematisch verwandten Arbeiten.
• Verknüpfung von Wissen: Sie erkennen inhaltliche Beziehungen zwischen Arbeiten und und zeigen, wie sie zueinander in Verbindung stehen (z. B. durch Zitierungen oder thematische Ähnlichkeiten).
• Automatische Zusammenfassungen: Einige Tools erstellen Kurzfassungen von Aufsätzen, um eine schnellere Einschätzung des Inhalts zu ermöglichen.
• Priorisierung relevanter Studien: KI-Modelle bewerten, welche Ausfätze besonders wichtig für ein Thema sind, basierend auf Zitierungen, Einfluss und Fachgebiet.

Um die KI-Suchmaschinen effektiv zu nutzen, helfen folgende Tipps:

• Testen Sie ganze Fragen aus statt einzelner Begriffe (z. B. "Wie beeinflusst Mikroplastik das Wachstum von Cyanobakterien?" statt "Mikroplastik Cyanobakterien").
• Spezifizieren Sie bei Bedarf die gewünschte Dokumentart (z. B. "Systematic Review", "Meta-Analysis").
• Filtern Sie bei Bedarf nach Jahren und Fachgebieten, um nur aktuelle und relevante Studien zu erhalten.
• Nutzen Sie Zitierungsnetzwerke, um grundlegende oder neuere Forschungsarbeiten zu einem Thema zu entdecken.
• Vergleichen Sie die Ergebnisse verschiedener Suchmaschinen, da sie unterschiedliche Algorithmen nutzen.

• Consensus NLP
  Consensus - AI Search Engine for Research
• Elicit
  Elicit - The AI Research Aissistant
• Technische Informationsbibliothek TIB
  ORKG ask - wissenschaftliches Such- und Erkundungssystem
• Cactus Communications
  R Discovery - AI tool for literature search
• scienceOS
  scienceOS - AI research agent for scientists
• Pluto Labs
  Scinapse - AI research discovery service
• Allen Institute for Artificial Intelligence
  Semantic Scholar

Neben klassischen Suchmaschinen gibt es spezialisierte KI-gestützte Tools, die die (Zitier-)Beziehungen wissenschaftlicher Arbeiten untereinander abbilden und visuell aufbereiten. Sie helfen, den Forschungsstand zu einem Thema besser zu erfassen, indem sie zeigen:

• welche Arbeiten sich zitieren und zusammenhängen,
• wie sich ein Forschungsfeld entwickelt (Verknüpfung älterer Grundlagenarbeiten mit aktuellen Entwicklungen),
• ob eine Studie positiv oder kritisch zitiert wird, z. B. durch Tools mit Smart Citations,
• wo es Forschungslücken gibt (thematisch verwandte Arbeiten ohne Zitierverknüpfungen).

Besonders hilfreich sind diese Werkzeuge, wenn Sie thematisch zentrale Quellen finden möchten oder Übersichtsarbeiten erstellen wollen.

Um diese Tools effektiv zu nutzen, helfen folgende Strategien:

• Starten Sie mit einem thematisch wichtigen Aufsatz oder Werk und analysieren Sie dessen Zitierungen.
• Achten Sie auf hochzitierte Studien, um grundlegende Arbeiten oder besonders einflussreiche Paper zu ermitteln.
• Vergleichen Sie positive und kritische Zitationen, um Kontroversen und Diskussionspunkte zu erkennen (z. B. mit Hilfe von scite.ai).
• Nutzen Sie verschiedene Tools gleichzeitig.

• Connected Papers
  Connected Papers - Explore academic papers in a vsiual graph
• Litmaps
  LitMaps - Discover the world of Scientific Literature
• Open Knowledge Maps
  OpenKnowledge Maps - Map a research topic with AI
• Human Intelligence Technologies
  ResearchRabbit - Citation-based literature mapping tool
• Scite
  Scite - AI Research Assistant