Easy Access
Easy Access ist eine Blogreihe des VK:KIWA für alle, die am Anfang ihrer Beschäftigung mit generativer KI stehen. Wir richten uns dabei besonders an Lehrende und erklären in kompakten Beiträgen zentrale Begriffe, zeigen konkrete Anwendungsmöglichkeiten und machen erste Schritte mit KI verständlich und umsetzbar. Mit der Blogreihe möchten wir vor allem (Noch-)Einsteiger:innen darin ermutigen, KI schrittweise auszuprobieren und sie lernförderlich in die Lehre zu integrieren.
-
Deep Research mit KI
Isabella Buck
„Deep Research“ nutzt Retrieval-Augmented Generation (RAG), um generative KI-Modelle mit externen, aktuellen Quellen zu verknüpfen und fundierte, zeitnahe Inhalte zu generieren – im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die ausschließlich auf Trainingsdaten beschränkt bleiben. Der Artikel erklärt theoretische Grundlagen, Funktionsweisen und Anwendungsmöglichkeiten, stellt Tools wie ChatGPT, Gemini und Deep Seek vor und betont die Notwendigkeit kritischer Quellenprüfung. Besonders im Bildungsbereich wird eine reflektierte, eigenständige Nutzung gefordert, da KI-generierte Inhalte kritisch hinterfragt werden müssen. Abschließend werden Reflexionsfragen präsentiert, die Lehrende bei der bewussten Integration von Deep Research in ihre Lehre unterstützen.
-
KI bei der Literaturrecherche
Andrea Klein
Die Literaturrecherche mit KI eröffnet neue Wege jenseits der klassischen Suchmethoden und bietet vielfältige, visuell aufbereitete Zugänge zu wissenschaftlicher Literatur. Dieser Beitrag führt Lehrende in KI-gestützte Recherchetools ein, zeigt fünf exemplarische Anwendungstypen und deren Nutzen sowie Grenzen auf. Spezialisierte Tools analysieren Literaturdatenbanken, erkennen thematische Zusammenhänge und schlagen passende Quellen und Begriffe vor – anders als textgenerierende Systeme. Risiken wie mangelnde Transparenz, eingeschränkte Quellenvielfalt oder fehlende Systematik bestehen jedoch. Der Beitrag sensibilisiert Lehrende, Studierende reflektiert an solche Tools heranzuführen, ohne wissenschaftliche Grundlagen zu vernachlässigen. Ziel ist ein kompetenter, kritischer Umgang mit KI in der Recherchepraxis – als Ergänzung, nicht als Ersatz.
-
KI beim Formulieren und Erstellen der Rohfassung
Margret Mundorf
Der Einsatz generativer KI zur Erstellung wissenschaftlicher Rohfassungen kann Schreibprozesse erleichtern und Inspiration bieten, birgt aber Risiken für die Entwicklung zentraler Schreib- und Argumentationskompetenzen. Dieser Beitrag führt in die Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs) ein und zeigt, wie KI bei Strukturierung und Ausformulierung unterstützt. KI kann logische Textstrukturen entwickeln, Material ordnen und erste Formulierungen entwerfen. Allerdings neigen generierte Texte zu Ungenauigkeiten oder mangelnder Kohärenz, weshalb ein kritischer Umgang notwendig ist. Lehrende sollten den KI-Einsatz so gestalten, dass Studierende eigene Denk- und Formulierungsleistungen erbringen. Ziel ist es, KI als Werkzeug zu nutzen – nicht als Ersatz für eigenständiges wissenschaftliches Schreiben.
-
KI bei der Themenfindung
Andrea Klein
Herleitungsschritte 6.48 s expand_more Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt Lehrende und Studierende bei der Themenfindung für wissenschaftliche Arbeiten. Tools wie ChatGPT generieren schnell vielfältige Ideen als Ausgangspunkt. Dieser Beitrag erklärt praxisnah, wie solche Vorschläge entstehen und zeigt Schritte von der Ideensammlung bis zur Eingrenzung eines tragfähigen Themas. Wichtig ist, dass KI-Vorschläge kritisch geprüft, mit Literatur verknüpft und methodisch weiterentwickelt werden müssen. KI kann Denkprozesse anregen und Diskussionen eröffnen, ersetzt jedoch nicht die eigenständige Auswahl, Reflexion und wissenschaftliche Einbettung. Ziel ist es, Lehrende zu befähigen, Studierende zu einer reflektierten und verantwortungsvollen Nutzung von KI anzuleiten.
-
Präsentationen erstellen mit KI
Isabella Buck
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Erstellung wissenschaftlicher Präsentationen bietet neue Möglichkeiten zur schnellen, effizienten und ansprechenden Aufbereitung von Inhalten. Generative KI-Tools wie Gamma unterstützen dabei, Texte automatisch in Präsentationslogik zu übertragen und mit passenden Designs zu versehen – von ersten Stichpunkten bis zu kompletten Foliensätzen, sowohl in der Lehre als auch für studentische Referate oder Konferenzvorträge. Allerdings erfordern automatisch generierte Präsentationen fachliche Kontrolle, einen reflektierten Umgang mit sensiblen Daten und eine klare didaktische Ausrichtung. Der Beitrag zeigt Lehrenden, wie sie KI als hilfreiche Ergänzung im Präsentationsprozess einsetzen können, ohne ihre eigene inhaltliche und didaktische Gestaltung zu ersetzen.
-
Reasoning Modelle
Isabella Buck
Reasoning-Modelle sind spezielle KI-Systeme, die komplexe Anfragen Schritt für Schritt bearbeiten und dabei auf logische Konsistenz achten. Anders als klassische Textgeneratoren geht es nicht nur um sprachliche Glätte, sondern um nachvollziehbare Argumentationslinien. In der Lehre können sie helfen, etwa ethische Dilemmata oder juristische Fallanalysen transparent zu strukturieren. Zugleich gilt: Auch wenn sie ihre „Denkschritte“ offenlegen, denken Maschinen nicht wirklich – und auch Reasoning-Modelle können fehlerhafte Schlüsse ziehen. Für Lehrende heißt das: Chancen nutzen, aber Studierenden zugleich Raum für eigene Positionierungen lassen.
-
KI bei der Transkription
Andrea Klein
Der Einsatz von KI bei der Transkription von Interviews und Gruppendiskussionen entlastet Forschungs- und Lehrprozesse. Automatische Spracherkennung wandelt Audiomaterial schnell in Text um und erleichtert die Weiterarbeit an Projekten. Dieser Beitrag erklärt KI-gestützte Transkriptionsverfahren, stellt Lösungswege von lokal installierten bis zu cloudbasierten Tools vor und gibt eine praxisnahe Schritt-für-Schritt-Anleitung. Zentrale Herausforderungen wie Datenschutz, Einwilligung, Qualitätskontrolle und Korrekturaufwand werden thematisiert. Ziel ist es, Lehrenden eine Orientierung für den reflektierten, verantwortungsvollen und methodisch sauberen Umgang mit KI bei der Transkription von Audiomaterial zu bieten.
-
KI beim Erstellen von Visualisierungen für Text, Präsentationen und Poster
Isabella Buck
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) beim Erstellen von Visualisierungen bietet neue Möglichkeiten, komplexe Inhalte aus Texten schnell in Diagramme, Übersichten oder Grafiken für Präsentationen und Poster zu überführen. Generative Tools liefern erste visuelle Entwürfe, die Lehrende und Studierende fachlich und didaktisch weiterentwickeln können. Der Beitrag erläutert die Funktionsweise solcher Tools, zeigt praxisnahe Einsatzszenarien und macht zugleich auf zentrale Fallstricke aufmerksam: Ansprechend gestaltete Grafiken sind nicht automatisch fachlich korrekt oder lernwirksam. KI-Visualisierungen bleiben Entwürfe, die kritisch geprüft und begründet werden müssen. Ziel ist es, Impulse zu geben, wie Visualisierungskompetenz mithilfe von KI gezielt in der Lehre gefördert werden kann.
-
KI-Agenten – Grundlagen für Lehrende
Joscha Falk
KI-Agenten markieren einen nächsten Entwicklungsschritt im Umgang mit Künstlicher Intelligenz: Sie bearbeiten komplexe Aufgaben eigenständig, indem sie diese in Teilschritte zerlegen und passende Werkzeuge nutzen. Dadurch können sie etwa Recherche, Materialerstellung oder Dokumentenanalyse weitgehend automatisieren. Der Beitrag erläutert die Grundlagen agentischer KI, grenzt sie von klassischen Chatbots und Workflows ab und zeigt praxisnahe Einsatzmöglichkeiten für Lehrende. Gleichzeitig werden zentrale Herausforderungen wie Kontrolle, Fehleranfälligkeit und Datenschutz thematisiert. Ziel ist es, eine Orientierung für den reflektierten Einsatz von KI-Agenten in der Lehre zu geben.