Wissenschaftliches Arbeiten

Studiengänge: Lehramt / Musikpädagogik
Dozent: Prof. Dr. Ulrich Kaiser
Unterrichtseinheiten: 14 Sitzungen
Zeitaufwand: jeweils 90 Minuten
Voraussetzungen: Zeit und gute Absichten

Dieses Seminar geht davon aus, dass generative KI-Systeme die Bedingungen wissenschaftlichen Arbeitens grundlegend verändert haben. Sie können heute bei nahezu allen Tätigkeiten eingesetzt werden, die traditionell beim Verfassen einer wissenschaftlichen Arbeit vermittelt und eingeübt werden:

• bei der Themenfindung und Entwicklung einer Forschungsfrage,
• bei der Recherche und Erschließung von Literatur,
• beim Strukturieren von Gedanken und Argumenten sowie
• beim Formulieren, Überarbeiten und Korrigieren wissenschaftlicher Texte.

Es erscheint daher wenig sinnvoll, wissenschaftliches Arbeiten weiterhin so zu lehren, als müssten diese Tätigkeiten grundsätzlich ohne KI ausgeführt werden. In diesem Seminar wird der Einsatz generativer KI deshalb nicht als Ausnahme, zusätzliche Hilfe oder potenzieller Regelverstoß behandelt. KI-Systeme werden vielmehr als wissenschaftliche Assistenz im Arbeitsprozess verstanden und sollen dort eingesetzt werden, wo ihr Einsatz rechtlich und ethisch vertretbar ist und den Zielen wissenschaftlichen Arbeitens dient.

Konsequenzen für dieses Seminar

Wenn KI-Systeme Tätigkeiten übernehmen können, die bisher selbst ausgeführt werden mussten, verändert sich auch, welche Kompetenzen beim wissenschaftlichen Arbeiten im Mittelpunkt stehen. Traditionelle Verfahren verlieren dadurch nicht ihre Bedeutung. Zum Teil verlieren sie jedoch an Gewicht und erhalten neue Funktionen. Wer Literatur mit KI recherchiert, muss weiterhin wissen, was eine wissenschaftliche Quelle ist und wie sich deren Qualität und Passgenauigkeit beurteilen lassen. Es ist jedoch weniger wichtig, alle Recherchetechnik routiniert selbst zu beherrschen. Klassische Rechercheverfahren werden insbesondere dort wichtig, wo Ergebnisse einer KI-gestützten Recherche überprüft und Quellen verifiziert werden müssen.

Mit dem Schreiben verhält es sich ähnlich. Wissenschaftliche Kompetenz zeigt sich unter den Bedingungen generativer KI nicht mehr darin, einen sprachlich korrekten und formal einwandfreien Text ohne Unterstützung produzieren zu können. KI-Systeme können bereits sehr gut formulieren, umformulieren, kürzen, strukturieren und korrigieren. Auch Rechtschreibung, Formatierung, Zitationsstil oder die Erstellung eines Literaturverzeichnisses können weitgehend technisch unterstützt werden. Die dadurch frei werdende Aufmerksamkeit kann somit auf Tätigkeiten gerichtet werden, die für wissenschaftliches Arbeiten entscheidend sind: beobachten, verstehen, prüfen, beurteilen, argumentieren und zweifeln.

Was sich nicht delegieren lässt

Nicht delegiert werden kann die Verantwortung für die wissenschaftlichen Aussagen einer Arbeit. Eine plausible Formulierung ist noch kein gutes Argument, eine korrekt angegebene Quelle noch kein Beleg für eine Behauptung und eine sprachlich überzeugende Analyse noch keine zutreffende Beobachtung. Gerade im wissenschaftlichen Arbeiten bleibt deshalb die eigenständige gedankliche Auseinandersetzung mit dem Gegenstand zentral. Ein KI-System kann beispielsweise helfen, eine musikalische Beobachtung zu versprachlichen oder in einen größeren Zusammenhang zu stellen. Ob eine Beobachtung am Notentext zutrifft, eine analytische Interpretation angemessen ist oder ein beschriebener musikalischer Zusammenhang tatsächlich hörbar und bedeutsam ist, muss selbst beurteilt und geprüft werden.

Vertrautes in neuer Funktion

Einige traditionelle Kompetenzen werden durch KI in veränderter Funktion sogar wichtiger:

• Recherche dient nicht mehr nur dem Auffinden von Informationen, sondern auch der Verifikation und Validierung KI-generierter Informationen.
• Lesen und Verstehen dient nicht nur der Informationsaufnahme, sondern auch der Kontrolle dessen, was ein KI-System über eine Quelle behauptet.
• Argumentieren bedeutet nicht nur, Gründe für eine eigene Position zu finden, sondern diese Position Gegenargumenten auszusetzen und sie gegebenenfalls scheitern zu lassen.
• Zweifeln erhält dabei eine besondere Bedeutung. Generative KI kann in unglaublich kurzer Zeit überzeugende Begründungen für nahezu jede plausible Ausgangsthese produzieren. Wissenschaftliches Arbeiten besteht jedoch nicht darin, möglichst gute Bestätigungen für eine bereits vorhandene Ansichten zu finden. Eigenes Denken ist daher wichtig und es muss konsequent infrage gestellt werden. Gegenpositionen und Bedingungen sollten ernsthaft gesucht werden, um zu prüfen, ob eigene Interpretationen oder Behauptungen scheitern. Auch dabei kann KI zwar helfen, ob jedoch ein Einwand trägt und welche Konsequenzen daraus folgen, muss der Mensch beurteilen.

Von der Produktion zur Verantwortung

Der Schwerpunkt dieses Seminars verschiebt sich damit von der eigenständigen Produktion aller Bestandteile einer wissenschaftlichen Arbeit auf die kompetente Nutzung von Assistenz, die Beurteilung ihrer Ergebnisse und die Übernahme wissenschaftlicher Verantwortung im Sinne guter wissenschaftlicher Praxis. Entscheidend ist nicht, jeden Arbeitsschritt ohne technische Unterstützung ausgeführt oder jeden Satz selbst formuliert zu haben. Entscheidend ist zu verantworten, ob Recherchen im Quellen belastbar, Beobachtungen angemessen, Argumente tragfähig und Schlussfolgerungen erkenntnisbringend sind.