Kursplan: Wissenschaftliches Schreiben und KI-Unterstützung

in progress, stand 15.10.24

Kursplan: Wissenschaftliches Schreiben und KI-Unterstützung

Einheit 0: Kick-Off Veranstaltung

Ziel: Einführung in den Kurs, Erwartungen klären und erste Diskussion über wissenschaftliches Schreiben und den Einsatz von KI.
Inhalte:
1. Begrüßung und Vorstellung der Kursleitung
2. Einführung in das Thema: „Wissenschaftliches Schreiben im Zeitalter der KI“
3. Interaktive Umfrage Erwartungen und Erfahrungen der Teilnehmenden
4. Diskussion und Themenfindung:
  Was wollt ihr über den Einsatz von KI im Schreiben lernen?
5. Abschluss und Vorschau auf die nächsten Einheiten
Übung: „KI vs. Mensch“ – Schreiben einer Seite zum Thema
Mittlerweile hat sich eine klare Meinung darüber gebildet, wie das Schreiben von Texten mit und ohne Unterstützung durch Künstliche Intelligenz (KI) aussehen kann und welche Vorteile sich daraus ergeben. Zu Beginn des Kurses sollte daher jeder Teilnehmer in einem kurzen Aufsatz von einer Seite seine aktuelle Position zu diesem Thema darlegen. Dabei sollte er oder sie darauf eingehen, inwieweit KI beim Schreiben helfen kann und welche persönlichen Erfahrungen oder Erwartungen damit verbunden sind.

Einheit 1: Einführung in wissenschaftliches Arbeiten und KI

Wölkers Schreib-Helferlein

Ziel: Verständnis der Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens und Einblick in die Rolle von KI im Schreibprozess.
Inhalte:
1. Was bisher geschah:
2. Wissenschaftlichen Arbeitens
3. Diskussion: Chancen und Herausforderungen beim Einsatz von KI
  Zur Hausaufgabe „KI vs. Mensch“ – Schreiben einer Seite zum Thema
Übung: Gliederung einer Arbeit erstellen:

Thema: "Ist die KI für den Logistiker gefährlich?
oder: Die KI macht deinen Job als Logistiker."

Einheit 2: Struktur wissenschaftlicher Texte

Ziel: Entwicklung eines Verständnisses für den Aufbau und die Struktur wissenschaftlicher Texte.
Inhalte:
Übung:

Einheit 3: Effektiver Einsatz von KI im Schreibprozess

Umstelliunga uf discord

Ziel: KI als Werkzeug für Ideenfindung, Übersetzung und Textüberarbeitung einsetzen lernen.
Inhalte:

Einführung in Tools wie Quillbot, DeepL
KI-gestützte Textoptimierung und Paraphrasierung
Praktische Anwendung: Wie extrahiere ich Daten aus Texten mit KI?

1. Diskussionsgrundlage: Overengineering in der KI-gestützten Textbearbeitung
  "In der heutigen digitalen Landschaft ist es verlockend, jede kleine Ungenauigkeit in einem Text mit Hilfe von KI-Werkzeugen zu beseitigen. Doch wann wird aus der Optimierung eine Obsession?
  Thesen zur Diskussion:
  1. Das Streben nach Perfektion: Ist die ständige Überarbeitung von Texten mit KI-Werkzeugen ein Ausdruck des menschlichen Strebens nach Perfektion, oder führt es eher zu einer lähmenden Angst vor Fehlern?
  2. Der Wert der Intuition: Kann die menschliche Intuition bei der Textbearbeitung durch keine noch so ausgefeilte KI ersetzt werden? Oder sollten wir uns vollständig auf die objektiven Analysen der KI verlassen?
  3. Effizienz vs. Qualität: Wie finden wir das richtige Gleichgewicht zwischen der schnellen Bearbeitung eines Textes und der Erzielung einer höchstmöglichen Qualität?
  4. Ethische Aspekte: Birgt die ständige Überarbeitung von Texten mit KI-Werkzeugen das Risiko, dass die menschliche Stimme und Originalität verloren gehen?
  5. Der Einfluss von KI auf den Schreibprozess: Fördert der Einsatz von KI-Werkzeugen die Kreativität oder hemmt er sie?
Übung: KI-gestützte Textanalyse und Umschreibung eines Textabschnitts mit KI-Unterstützung (asynchron auf Moodle).

Einheit 4: Formulierungskompetenz entwickeln

Ziel: Wissenschaftliche Formulierungen präzise und sachlich gestalten.
Inhalte:
1. Schreibstil: Sachlichkeit, Präzision, Klarheit
2. Fachbegriffe korrekt definieren und verwenden
3. KI-Tools zur Verbesserung des Schreibstils
Übung: Schreibsprint und Feedback-Runden in Breakout-Räumen (live in Zoom).

Einheit 5: Zitieren und Plagiarismus vermeiden

Ziel: Richtiges Zitieren lernen und Plagiate vermeiden.
Inhalte:
1. Zitierregeln und Quellennachweise
2. Umgang mit KI-gestützten Plagiaten
3. Einführung in Bibliographie-Tools (z.B. Zotero, BibTeX)
Übung: Zitat und Quellenangabe mit Zotero/BibTeX einfügen (asynchron auf Moodle).

Einheit 6: Visualisierung wissenschaftlicher Daten I

Ziel: Grundlagen der Datenvisualisierung verstehen und anwenden.
Inhalte:
1. Einführung in Diagrammtypen (Säulen-, Balken-, Tortendiagramme)
2. Gestaltgesetze und ihre Anwendung in der Visualisierung
3. Praxis: Daten aus Textdokumenten extrahieren und visualisieren
Übung: Erstellen einer einfachen Visualisierung aus einem Textdokument (asynchron auf Moodle).

Einheit 7: Visualisierung wissenschaftlicher Daten II

Ziel: Fortgeschrittene Visualisierungstechniken erlernen.
Inhalte:
1. Häufige Fehler in Visualisierungen erkennen
2. Einsatz von Farben und Schatten
3. Verbesserung fehlerhafter Diagramme
Übung: Fehler in vorgegebenen Visualisierungen analysieren und Korrekturen vorschlagen (asynchron auf Moodle).

Einheit 8: KI und wissenschaftliche Integrität

Ziel: Reflexion über den ethischen Einsatz von KI im wissenschaftlichen Schreiben.
Inhalte:
1. Ethische Herausforderungen beim Einsatz von KI
2. Diskussion: Wissenschaftliche Eigenständigkeit vs. KI-Unterstützung
3. Gefahr des Overengineerings mit KI – Wann verliert man die Kontrolle?
Übung: Essay (300–500 Wörter) zu „Grenzen des KI-Einsatzes im wissenschaftlichen Schreiben“ (asynchron auf Moodle).

Einheit 9: Schreibblockaden überwinden

Ziel: Techniken zur Überwindung von Schreibblockaden anwenden.
Inhalte:
1. Ursachen von Schreibblockaden
2. Techniken: Freewriting, Schreibjournale, Routine entwickeln
3. Praktische Übungen in Schreibgruppen
Übung: Freewriting-Session im Live-Zoom-Meeting und Reflexion über Schreibblockaden.

Einheit 10: Workflow-Optimierung

Ziel: Effiziente Arbeitsprozesse beim wissenschaftlichen Schreiben etablieren.
Inhalte:
1. Zeitmanagement und Schreibplanung
2. KI-Tools zur Arbeitsprozessoptimierung
3. Automatisierung von Quellenverwaltung (BibTeX, Zotero)
Übung: Workflow-Dokumentation einer Schreibwoche (asynchron auf Moodle).

Arbeitsmaterial: Einsatz mehrere KIs

Es kommt häufig vor dass Leute mit diesem modernen Werkzeugen der KI eben an den Texten arbeiten und dann merkt man eben dass sie immer wieder drangehen gehen mit dem Tool drauflos dann will sie mit dem anderen Tool drauf los und dann gehen sie nochmal drauf los und jedes Mal wird der Text wieder ein bisschen anders wir sind besser ackern also gerne darüber diskutieren ich würde das dann Overengineering nennen Wiesmann eben aber auch von den Ingenieuren kennt wenn ein Produkt schon fertig ist immer noch ein bisschen einen draufsetzen ich hätte gerne von dir nun diesen Text ein bisschen vernünftig ausformuliert als es Date ment zum denken

In der heutigen Welt, in der viele moderne Werkzeuge und Technologien zur Verfügung stehen, darunter auch KI-gestützte Tools, beobachten wir oft ein Phänomen, das als "Overengineering" bezeichnet werden kann. Dies bedeutet, dass ein Produkt oder eine Aufgabe bereits in einem funktionsfähigen Zustand ist, aber dennoch kontinuierlich weiter verändert oder bearbeitet wird, häufig ohne signifikante Verbesserungen zu erzielen.

Bei der Arbeit an Texten mit solchen Tools passiert es häufig, dass ein Text immer wieder durch verschiedene Tools verändert wird, jedes Mal mit geringfügigen Anpassungen. Diese ständigen Änderungen können sowohl Vorteile als auch Nachteile haben. Auf der positiven Seite könnten die Tools theoretisch dazu beitragen, den Text zu verbessern und ihn präziser zu machen. Auf der anderen Seite kann diese ständige Überarbeitung dazu führen, dass der Text sich vom ursprünglichen Ziel entfernt oder an Klarheit verliert.

Ähnlich wie bei Ingenieuren, die ein bereits funktionierendes Produkt immer weiter verfeinern, kann es passieren, dass der eigentliche Zweck der Arbeit aus den Augen verloren wird. Man könnte sagen, dass hier das Streben nach Perfektion zu einer Verschwendung von Ressourcen und Zeit führt, ohne dass der Nutzen deutlich erkennbar ist. In wissenschaftlichen Arbeiten ist es daher oft besser, auf eine klare Struktur und stringente Argumentation zu achten, anstatt sich in endlosen Änderungen zu verlieren, die am Ende keinen wesentlichen Mehrwert bieten.

Dies sollte uns zum Nachdenken anregen: Wann ist es besser, einen Text als "fertig" zu betrachten und aufzuhören, daran herumzuschrauben? Vielleicht ist die Antwort, dass wir uns auf das Wesentliche konzentrieren und lernen, das richtige Gleichgewicht zwischen Qualität und Effizienz zu finden.

In der heutigen Welt, in der viele moderne Werkzeuge und Technologien, einschließlich KI-basierter Werkzeuge, zur Verfügung stehen, beobachten wir häufig ein Phänomen, das als "Overengineering" bezeichnet werden kann. Dies bedeutet, dass ein Produkt oder eine Aufgabe bereits in einem funktionsfähigen Zustand ist, aber dennoch ständig verändert oder überarbeitet wird, oft ohne dass signifikante Verbesserungen erzielt werden.

Bei der Bearbeitung von Texten mit solchen Werkzeugen kommt es häufig vor, dass ein Text mit verschiedenen Werkzeugen immer wieder verändert wird, wobei jedes Mal nur geringfügige Anpassungen vorgenommen werden. Diese ständigen Änderungen können sowohl Vor- als auch Nachteile haben. Auf der positiven Seite können die Werkzeuge theoretisch dazu beitragen, den Text zu verbessern und präziser zu machen. Auf der anderen Seite kann diese ständige Überarbeitung dazu führen, dass sich der Text vom ursprünglichen Ziel entfernt oder an Klarheit verliert.

Ähnlich wie bei Ingenieuren, die ein bereits funktionierendes Produkt immer weiter verfeinern, kann es passieren, dass das eigentliche Ziel der Arbeit aus den Augen verloren wird. Man könnte sagen, dass hier das Streben nach Perfektion zu einer Verschwendung von Ressourcen und Zeit führt, ohne dass der Nutzen klar erkennbar ist. Bei wissenschaftlichen Arbeiten ist es daher oft besser, auf eine klare Struktur und eine stringente Argumentation zu achten, als sich in endlosen Änderungen zu verlieren, die am Ende keinen wesentlichen Mehrwert bringen.

Das sollte zum Nachdenken anregen: Wann ist es besser, einen Text als "fertig" zu betrachten und nicht mehr daran zu feilen? Vielleicht liegt die Antwort darin, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren und zu lernen, das richtige Gleichgewicht zwischen Qualität und Effizienz zu finden.

Ich:

Bitte mach daraus eine Diskussionsgrundlage die im Kurs verwenden kann das heißt es soll ein Thema aufgeworfen werden es soll ein paar Statements drin sein die vielleicht verschiedene Aspekte haben und ich geb das den Leuten dann zum Erörtern:

Absolut! Hier sind einige Vorschläge, wie du deine Aussage in eine ansprechende Diskussionsgrundlage umwandeln kannst. Ich habe versucht, verschiedene Aspekte des Overengineerings im Kontext von KI-gestützter Textbearbeitung herauszuarbeiten, um eine lebhafte Diskussion anzuregen:

Diskussionsgrundlage: Overengineering in der KI-gestützten Textbearbeitung

"In der heutigen digitalen Landschaft ist es verlockend, jede kleine Ungenauigkeit in einem Text mit Hilfe von KI-Werkzeugen zu beseitigen. Doch wann wird aus der Optimierung eine Obsession?

Thesen zur Diskussion:

Das Streben nach Perfektion: Ist die ständige Überarbeitung von Texten mit KI-Werkzeugen ein Ausdruck des menschlichen Strebens nach Perfektion, oder führt es eher zu einer lähmenden Angst vor Fehlern?
Der Wert der Intuition: Kann die menschliche Intuition bei der Textbearbeitung durch keine noch so ausgefeilte KI ersetzt werden? Oder sollten wir uns vollständig auf die objektiven Analysen der KI verlassen?
Effizienz vs. Qualität: Wie finden wir das richtige Gleichgewicht zwischen der schnellen Bearbeitung eines Textes und der Erzielung einer höchstmöglichen Qualität?
Ethische Aspekte: Birgt die ständige Überarbeitung von Texten mit KI-Werkzeugen das Risiko, dass die menschliche Stimme und Originalität verloren gehen?
Der Einfluss von KI auf den Schreibprozess: Fördert der Einsatz von KI-Werkzeugen die Kreativität oder hemmt er sie?

Diskussionsfragen:

Welche Erfahrungen habt ihr mit dem Einsatz von KI-Werkzeugen bei der Textbearbeitung gemacht?
Wann habt ihr das Gefühl, dass ein Text "fertig" ist?
Welche Kriterien sind für euch bei der Bewertung der Qualität eines Textes entscheidend?
Welche Risiken seht ihr in der übermäßigen Nutzung von KI-Werkzeugen beim Schreiben?
Wie können wir sicherstellen, dass KI-Werkzeuge uns unterstützen, ohne unsere eigene Kreativität zu ersticken?

Zusätzliche Aspekte, die in die Diskussion einbezogen werden könnten:

Der Einfluss von sozialen Medien: Wie beeinflusst der Druck, perfekt zu sein und sich von anderen abzuheben, unser Verhalten beim Schreiben und Bearbeiten von Texten?
Die Rolle von Feedback: Inwieweit ist Feedback von anderen wichtig, um die Qualität eines Textes zu verbessern?
Die Bedeutung von klaren Zielen: Wie können wir sicherstellen, dass wir beim Schreiben immer das eigentliche Ziel im Blick behalten?

Ziel der Diskussion:

Ziel dieser Diskussion ist es, ein Bewusstsein für die Vor- und Nachteile des Overengineerings in der KI-gestützten Textbearbeitung zu schaffen und gemeinsam zu überlegen, wie wir diese Werkzeuge sinnvoll nutzen können, ohne dabei unsere eigene Kreativität und den Blick für das Wesentliche zu verlieren.

Hinweis: Diese Diskussionsgrundlage ist als Anregung gedacht und kann je nach Zielgruppe und Kontext noch weiter angepasst werden.

Blog: , Seite:
Version: 1.3 Mai 2023, Kontakt: E-Mail Martin Wölker
Pirmasens, Germany, 2018-, ausgelesen am: , Licence CC BY-NC-SA

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