AI- und Software Policy
Stand: April 2026
1. Grundhaltung
Wir ermutigen Sie zum gezielten und kompetenten Einsatz der bestmöglichen technischen Hilfsmittel, einschließlich KI. Wir erwarten, dass Sie deren Verwendung transparent dokumentieren und keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel verwenden.
2. Transparenz: Zitieren oder Hilfsmittelverzeichnis?
Die Verantwortung als Autor*in für den Text tragen Sie, auch wenn Sie KI als Werkzeug verwendet haben. Zitieren von KI ist nur dann angebracht, wenn Sie einen bestimmten KI-Output als solchen in Ihrem Text erwähnen.
Zum Beispiel: Sie schreiben eine Seminararbeit darüber, wie ChatGPT mit Geschlechterstereotypen umgeht. Dafür lassen Sie ChatGPT verschiedene Berufe beschreiben und analysieren die Antworten in Ihrer Arbeit. In diesem Fall zitieren Sie die konkreten KI-Outputs, weil sie den Gegenstand Ihrer Untersuchung bilden.
Verwenden Sie KI hingegen nur als Schreibhilfe (etwa zum Brainstorming, Strukturieren oder Korrigieren), zitieren Sie sie nicht. Die Nutzung legen Sie stattdessen in einer Hilfsmittelerklärung offen.
Zur Dokumentation der Verwendung von KI und sonstiger Software als Werkzeug fügen Sie bitte am Ende Ihrer Arbeit nach dem Literaturverzeichnis ein eigenes Hilfsmittelverzeichnis ein. Tabelle 1 gibt einen Eindruck, wie dieses Verzeichnis aussehen soll.
Tabelle 1: Beispiel für ein Hilfsmittelverzeichnis
| Hilfsmittel | Verwendungszweck | Betroffene Teile der Arbeit |
| Scopus, EBSCO Business Source Premier | Systematische Literaturrecherche | Kapitel 2 (Stand der Forschung) |
| Zotero | Literaturmanagement, Zitate | Gesamte Arbeit |
| Elicit | KI-gestützte systematische Literaturrecherche | Kapitel 2 (Stand der Forschung) |
| NotebookLM | Hochgeladene Quellen zusammenfassen, strukturieren und Fragen dazu beantworten | Kapitel 2 und 3 |
| R | Quantitative Datenanalyse | Kapitel 4 (Analyse) |
| DeepL Write | Lektorat: sprachliche und stilistische Überarbeitung | Gesamte Arbeit |
| Claude (Anthropic), Projekt-Workspace | Sokratisches Hinterfragen der Argumentation, Kritik eigener Entwürfe, erste Textentwürfe für einzelne Abschnitte, Schreiben von Code für quantitative Datenanalyse mit R | Kapitel 3 und 5 |
| ChatGPT (Deep Research) | Vorrecherche und Überblick über Debattenstand | Kapitel 1 (Einleitung) |
3. Werkzeuge nach Einsatzzwecken
Tabelle 2 listet Werkzeuge, die derzeit für typische wissenschaftliche Arbeitsschritte besonders geeignet sind. Die Tabelle ist exemplarisch, nicht abschließend; Hinweise auf weitere hilfreiche Werkzeuge nehmen wir gerne entgegen.
Tabelle 2: Werkzeuge nach Einsatzzwecken
| Einsatzzweck | Beispiele für mögliche Hilfsmittel |
| Überblicksmäßige Literaturrecherche |
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| Systematische Literaturrecherche |
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| Datenbankrecherche nach Zeitschriftenartikeln, Zugriff auf lizenzierte Volltexte |
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| Suche nach grauer Literatur |
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| Arbeit mit eigenen Quellen (Notizen, PDFs, Transkripte) |
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| Literaturmanagement und Zitation |
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| Quantitative Datenanalyse |
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| Einfache Berechnungen (z.B. Kostenrechnung, Liquiditätsplanung) |
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| Qualitative Datenanalyse |
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| Transkription |
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| Lektorat: Rechtschreibung, Grammatik, Stil |
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| Übersetzungen |
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| Eigene Texte strukturieren, kritisieren, überarbeiten |
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| Erste Orientierung in einem Thema, Begriffe und Zusammenhänge erklären lassen, Ideen für Forschungsfragen und Suchbegriffe generieren |
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| Komplexe, mehrstufige Recherche- oder Analyseaufgaben (30 bis 120 Minuten autonome Arbeit, dutzende Quellen) |
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4. Kompetente Nutzung generativer KI
Die Qualität der Ergebnisse, die Sie aus generativer KI erhalten, hängt stark von Ihrer Kompetenz im Umgang damit ab. Bitte beachten Sie die folgenden Punkte:
Wählen Sie Modell und Modus (Standard, Reasoning, Deep Research) passend zur Aufgabe.
Arbeiten Sie in Projekt-Workspaces (RAG), nicht in lose zusammenhängenden Chats. Betreiben Sie gezieltes prompt engineering (zielführendes Formulieren) und context engineering.
Überprüfen Sie alle Aussagen, die Fakten enthalten.
Nutzen Sie KI als Tutor in unbekannten Themen („Erkläre mir das Thema XYZ Schritt für Schritt mit Multiple-Choice-Lernkontrollaufgaben") und als wissenschaftliche*n Assistent*in bei vertrauten Themen („Recherchiere Literatur zu XYZ").
Keine personenbezogenen Daten sowie vertraulichen Dokumente Ihrer Organisation oder Dritter in Consumer-Tools hochladen (z.B. Audiodatei von Interview für Transkription)
Auf Anfrage gewähren Sie bitte Ihrer LV-Leitung oder Betreuungsperson (bei Bachelor- oder Masterarbeiten) Einblick in Ihren Projekt-Workspace. Dies kann z.B. notwendig werden, um Hilfestellung bei suboptimaler KI-Nutzung geben zu können.