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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

HilfsmittelVerwendungszweckBetroffene Teile der Arbeit
Scopus, EBSCO Business Source PremierSystematische LiteraturrechercheKapitel 2 (Stand der Forschung)
ZoteroLiteraturmanagement, ZitateGesamte Arbeit
ElicitKI-gestützte systematische LiteraturrechercheKapitel 2 (Stand der Forschung)
NotebookLMHochgeladene Quellen zusammenfassen, strukturieren und Fragen dazu beantwortenKapitel 2 und 3
RQuantitative DatenanalyseKapitel 4 (Analyse)
DeepL WriteLektorat: sprachliche und stilistische ÜberarbeitungGesamte Arbeit
Claude (Anthropic), Projekt-WorkspaceSokratisches Hinterfragen der Argumentation, Kritik eigener Entwürfe, erste Textentwürfe für einzelne Abschnitte, Schreiben von Code für quantitative Datenanalyse mit RKapitel 3 und 5
ChatGPT (Deep Research)Vorrecherche und Überblick über DebattenstandKapitel 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

EinsatzzweckBeispiele für mögliche Hilfsmittel
Überblicksmäßige Literaturrecherche
  • WU Plus Katalog
  • ChatGPT, Claude
Systematische Literaturrecherche
  • elicit.com (KI-gestützte systematische Recherche)
  • cadima.info (systematische Recherchen, Literatur muss manuell eingespielt werden)
  • ASReview (KI mit human-in-the-loop für rasche Auswahl)
  • Claude oder ChatGPT mit diversen öffentlich verfügbaren vorgefertigten „Skills" (z.B. hier)
Datenbankrecherche nach Zeitschriftenartikeln, Zugriff auf lizenzierte Volltexte
  • Scopus (umfangreichste interdisziplinäre Datenbank; durchsucht allerdings nur Abstracts)
  • EBSCO Business Source Premier (Volltextsuche für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften)
  • ProQuest (Volltextsuche für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften)
Suche nach grauer Literatur
  • scholar.google.com
Arbeit mit eigenen Quellen (Notizen, PDFs, Transkripte)
  • NotebookLM (beantwortet Fragen zu selbst hochgeladenen Dokumenten und erstellt daraus Zusammenfassungen, Mindmaps oder Audio-Diskussionen)
  • Claude Projects (Projekt-Workspace mit eigenem Kontext)
  • ChatGPT Projects
Literaturmanagement und Zitation
  • Zotero (Open Source, auch nach dem Studium kostenfrei nutzbar)
  • EndNote (kommerziell, für WU-Studierende über die Universität verfügbar)
Quantitative Datenanalyse
  • R
  • Python
  • SPSS
  • STATA
Einfache Berechnungen (z.B. Kostenrechnung, Liquiditätsplanung)
  • MS Excel
  • LibreOffice Calc
Qualitative Datenanalyse
  • MAXQDA
  • ATLAS.ti
  • NVivo
Transkription
  • MAXQDA Transcribe
  • OpenAI Whisper (lokal ausführbar)
Lektorat: Rechtschreibung, Grammatik, Stil
  • DeepL Write
Übersetzungen
  • DeepL Translate
Eigene Texte strukturieren, kritisieren, überarbeiten
  • Claude (Anthropic)
  • ChatGPT (OpenAI)
  • mistral.ai (europäischer Anbieter)
Erste Orientierung in einem Thema, Begriffe und Zusammenhänge erklären lassen, Ideen für Forschungsfragen und Suchbegriffe generieren
  • Claude, ChatGPT, mistral.ai
  • Für anspruchsvolle konzeptionelle Fragen: Reasoning-Modi verwenden.
Komplexe, mehrstufige Recherche- oder Analyseaufgaben (30 bis 120 Minuten autonome Arbeit, dutzende Quellen)
  • Deep Research in ChatGPT oder Claude

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.