Gute wissenschaftli­che Praxis

Die Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis verlangen, dass alle Wissenschaftler:innen "lege artis" (d.h. nach den Regeln der Kunst) arbeiten.

Dazu gehören unter anderem:

• der korrekte Umgang mit Daten,
• alle Ergebnisse kritisch zu hinterfragen,
• strikte Ehrlichkeit im Hinblick auf die eigenen und auf die Beiträge Dritter zu wahren
• wissenschaftliches Fehlverhalten zu vermeiden und vorzubeugen.

Mögliche Verstöße gegen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis sind vielfältig. Beispielsweise liegt wissenschaftliches Fehlverhalten vor, wenn bewusst oder grob fahrlässig:

• Daten oder Quellen erfunden oder verfälscht werden,
• Sie Forschungstätigkeiten Anderer beeinträchtigen,
• geistiges Eigentum verletzen (z. B. durch Plagiat oder Ideendiebstahl),
• Dritte fälschlich des wissenschaftlichen Fehlverhaltens beschuldigen,
• von Fälschungen wissen und nichts dagegen unternehmen,
• die Aufsichtspflicht vernachlässigt wird.

• Die Technische Universität Dresden hat die Satzung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens und für den Umgang mit Verstößen erlassen.
• Alle Mitglieder und Angehörigen der TUD sind verpflichtet, diese Satzung zu befolgen, sie zur Grundlage ihres wissenschaftlichen Arbeitens zu machen und in ihrem Wirkungsbereich aktiv zur Vermeidung wissenschaftlichen Fehlverhaltens beizutragen.
• Wissenschaftliches Fehlverhalten wird an der TUD nicht toleriert. Verdachtsfälle werden sorgfältig und mit Respekt gegenüber den Beteiligten geprüft. Bei bestätigtem Verdacht werden angemessene Maßnahmen ergriffen.

Das E-Learning „Exportkontrolle in der Wissenschaft“ (Module 1 bis 3) steht in OPAL allen Beschäftigten der TU Dresden zur Verfügung:

Deutsch: https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/45092896771 Englisch: https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/RepositoryEntry/45448036355

Die Ombudsperson ist Ansprechpartner:in, Ratgeber:in und Vermittler:in bei allen Verdachtsfällen von wissenschaftlichem Fehlverhalten. Sie wird bei Bedarf durch die Prüfstelle gegen wissenschaftliches Fehlverhalten unterstützt.

Ihre Anzeige wird vertraulich behandelt. Die Vertraulichkeit dient dem Schutz des Whistleblowers sowie der Person, gegen die sich ein Verdacht richtet.

Die Ombudsperson steht im regelmäßigen Austausch mit den Vertrauenspersonen der Fakultäten, der Prüfstelle für wissenschaftliches Fehlverhalten sowie den übrigen Beratungsstellen der TUD.

Konfliktfälle, die nicht mit wissenschaftlichem Fehlverhalten zu tun haben, können mit dem Einverständnis der informierenden Person an die zuständigen Stellen der TUD (z.B. Personalrat, Konfliktmediator:in der Graduiertenakademie, psychosoziale Beratung etc.) vertraulich weitergeleitet werden. 

Liegt aus der Sicht der Ombudsperson ein begründeter Verdacht auf wissenschaftliches Fehlverhalten vor, wird dieser durch die Untersuchungskommission oder in Verdachtsfällen, in denen das Fehlverhalten akademische Prüfungen (z.B. Bachelor-, Master-, Diplomprüfungen) oder Graduierungen (Promotionen, Habilitationen) betrifft, durch das in der jeweiligen Prüfungs- und Graduierungsordnung vorgesehene reguläre Prüfungsgremium begutachtet.

Kontakt

Prof. Dr. Alexander Kemnitz | Ombudsperson

Die Prüfstelle für gute wissenschaftliche Praxis unterstützt die Ombudsperson, die Untersuchungs­kommission sowie die regulären Prüfungsgremien bei Verdacht auf wissenschaftliches Fehlverhalten.

Die Prüfstelle für gute wissenschaftliche Praxis nimmt Verdachtsmeldungen vertraulich entgegen und klärt über mögliche Verfahrensschritte auf. Das Recht, sich unmittelbar an die Ombudsperson oder die Untersuchungskommission zu wenden, bleibt hiervon unberührt.

Die Prüfstelle für gute wissenschaftliche Praxis bietet bei Verdacht auf wissenschaftliches Fehlverhalten an, Abschlussarbeiten  (z.B. Bachelor-, Master-, Diplomprüfungen) oder Graduierungen (Promotionen, Habilitationen) mittels einer Plagiatserkennungssoftware auf Plagiate zu überprüfen.

Kontakt

Sigrid Flade

Jede Fakultät bestellt je eine Wissenschaftlerin und einen Wissenschaftler als Vertrauenspersonen, die die ersten Ansprechpersonen für den wissenschaftlichen Nachwuchs auf Fakultätsebene sind.

Liste der Kontaktdaten der Vertrauenspersonen der Fakultäten (Download)

Die Vertrauenspersonen dienen dem wissenschaftlichen Nachwuchs (insbesondere Promovierenden) als Ansprechpartner. Sie vermitteln insbesondere auch in problematischen Situationen. Bei Bedarf und erst nach Zustimmung der ratsuchenden Person können sie den Konfliktfall an die Ombudsperson weitergeben.

Das Recht, sich direkt an die Ombudsperson zu wenden, bleibt davon unberührt.

Darüber hinaus stehen Ihnen in allen fünf Bereichen der TUD sowie am cfaed, am CRTD und in der Graduiertenschule DIGS-ILS zertifizierte Ansprechpartner: innen zur Verfügung, die fachspezifische Trainings zur guten wissenschaftlichen Praxis anbieten.

Übersicht l Ansprechpartner:innen und Trainer:innen GWP

In ihrer Satzung zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis, § 3 (3), hat die TUD Folgendes festgelegt: „Das gesamte wissenschaftliche Personal der TU Dresden sowie alle Doktorandinnen und Doktoranden sind verpflichtet, mindestens eine Schulung in digitaler Form oder eine Präsenzveranstaltung zum Thema ‚Gute wissenschaftliche Praxis‘ zu absolvieren.“

Das Zentrum für Weiterbildung (ZfW) bietet regelmäßig Workshops zum Thema „Die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis“ für Professor:innen der TUD an.

Termine und Anmeldung

Workshops zu guter wissenschaftlicher Praxis für Professor:innen

 

Vor Beginn der Arbeit werden die Fragestellung, die Methodik sowie bei Gruppenarbeiten die Arbeitsverteilung und die Autorenreihenfolge verbindlich und schriftlich festgelegt. Dies schafft Transparenz, minimiert Unklarheiten bei der Verantwortungsverteilung und beugt späteren Interessenkonflikten vor.

Im Laufe des wissenschaftlichen Prozesses entsteht eine Vielzahl von Daten. Diese Forschungsdaten können sowohl aus qualitativen als auch aus quantitativen Forschungsprojekten entstehen, z.B. durch Interviews, Befragungen, Experimente oder Beobachtungen. 

Diese Forschungsdaten können in analoger oder digitaler Form, u.a. als Textdokumente, Tabellen, Logbücher, Fragebögen, Audio- und Videoaufzeichnungen, Proben, Sammlungen, Datenbankinhalte oder Protokolle vorliegen.

Alle verwendeten Quellen müssen vollständig und nachvollziehbar dokumentiert werden. Forschungsdaten sind methodisch korrekt zu erheben. Manipulation oder Erfindung von Daten (Datenfälschung und Datenerfindung) stellt schwere Verstöße gegen die GWP dar und kann strafrechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten 

Die langfristige Archivierung von Forschungsdaten ist eine Voraussetzung für die Nachvollziehbarkeit wissenschaftlicher Ergebnisse.

Zur Ausgestaltung des Umgangs mit Forschungsdaten allgemein, d.h. über Primärdaten hinausgehend hat die TU Dresden Leitlinien für den Umgang mit Forschungsdaten beschlossen.

Forschungsdaten | Unterstützung & Beratung

• Die Kontaktstelle Forschungsdaten der TUD  unterstützt jede Wissenschaftlerin und jeden Wissenschaftler der TU Dresden sowie der Einrichtungen von DRESDEN-concept bei individuellen Herausforderungen im Umgang mit Forschungsdaten: 
  • Datenmanagementplan für Fördermittelanträge
  • Beratung und Informationen zum FDM
  • Unterstützung bei der FDM-Umsetzung
• Das ZIH bietet eine Reihe technischer Dienste zum Forschungsdatenmanagement an. Weitere Informationen sowie Beratung zur Anwendung dieser technischen Dienste als Werkzeuge des Forschungsdatenmanagements finden Sie bei der Kontaktstelle Forschungsdaten.

Alle Personen, die einen genuinen, nachvollziehbaren Beitrag zu Konzeption, Datenerhebung, Analyse, Interpretation oder Manuskripterstellung geleistet haben, sowie der Veröffentlichung zugestimmt haben. müssen als Autor:innen genannt werden. 

Um eine Autorschaft zu rechtfertigen, reichen andere Beiträge für sich allein nicht aus. Dazu gehören unter anderem: 

• organisatorische Verantwortung für die Einwerbung von Fördermitteln
• Beistellung von Standard-Untersuchungsmaterialien
• Unterweisung von Mitarbeitenden in Standard-Methoden,
• technische Mitwirkung bei der Datenerhebung
• technische Unterstützung, zum Beispiel Beistellung von Geräten, Versuchstieren
• die regelmäßige Überlassung von Datensätzen
• alleiniges Lesen des Manuskripts ohne substantielle Mitgestaltung des Inhalts
• Leitung einer Institution oder Organisationseinheit, in der die Publikation entstanden ist.

Diese Art der Unterstützung kann in Fußnoten oder im Vorwort angemessen anerkannt
werden.

Ehrenautorschaften sind unzulässig. Generative KI-Systeme können keine Autorenschaft übernehmen; die Verantwortung für Inhalt und wissenschaftliche Integrität verbleibt stets bei den beteiligten Forschenden.

Festlegung von Autorschaften und Autorschaftsreihenfolgen
Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität in Deutschland

KI-Tools im Schreibprozess

Die Nutzung generativer KI (z. B. für Recherche, Textentwürfe oder Übersetzungen) ist zulässig, sofern Zweck, Umfang und eingesetzte Modelle transparent in der Methodik oder im Anhang offengelegt werden.

Die inhaltliche Verantwortung sowie die Einhaltung der wissenschaftlichen Integrität verbleiben uneingeschränkt bei den Forschenden.

Im Begutachtungsverfahren (Peer-Review) ist der Einsatz von KI unzulässig, da die Vertraulichkeit der Manuskripte nicht gewahrt werden kann.

• KI im Schreibprozess | TUD 

Textverstehen

• ChatPDF
• DokuMet AI
• Explainpaper
• Humata
• PaperBrain

Textproduktion

• Alpa
• CopyCockpit
• copy.ai
• Jasper
• jenni
• Mindverse
• neuroflash
• Writesonic

Textbearbeitung / -korrektur

• DeepL Write (mehrsprachig)
• Grammarly (englisch)
• Language Tool (mehrsprachig)
• Textshine (deutsch)

Zitieren

Übernommenes Gedankengut oder Textpassagen müssen zwingend mit präzisen Quellenangaben versehen werden. Dies gilt gleichermaßen für Forschungsdaten und Software sowie für eigene, bereits veröffentlichte Texte (zur Vermeidung von Selbstplagiaten).

Sächsische Universitäts- und Landesbibliothek (SLUB)

• SLUB: Schreiben und Zitieren
• Zitierleitfaden der SLUB

Publikationsrichtlinie der TU Dresden

Publikationen und Zitationen sind zentrale Indikatoren für wissenschaftlichen Erfolg. Eine korrekte und vollständige Zuordnung von Publikationen zu den Autor:innen und zur TU Dresden ist essenziell, da fehlende oder fehlerhafte Angaben zur institutionellen Zugehörigkeit dazu führen können, dass Publikationen nicht als Leistungen der Universität oder der Forschenden wahrgenommen werden.

Publikationsrichtlinien der TU Dresden

Forschungsinformationssystem (FIS)

Das Forschungsinformationssystem (FIS) ist der Single Point of Information für alle Kennzahlen zu Forschungsleistungen und - Aktivitäten der wissenschaftlich tätigen Mitglieder und Angehörigen der TU Dresden. Zur Erhöhung der Sichtbarkeit des Forschungsprofils der TU Dresden werden Publikationen in einschlägigen Datenbanken erfasst und im FIS der Universität gebündelt.

Forschungsinformationssystem (FIS)

Die "Gute Wissenschaftliche Praxis" (GWP) und das professionelle Forschungsdaten-management (FDM) sind eng miteinander verzahnt. Beide Prinzipien fordern, dass Forschungsdaten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg transparent, nachvollziehbar und manipulationssicher erhoben, dokumentiert, gespeichert und archiviert werden.

Vor der Veröffentlichung durchläuft der Text idealerweise ein internes Review oder ein externes Begutachtungsverfahren (Peer-Review). Darüber hinaus sind die zugrunde liegenden Forschungsdaten – einschließlich nicht publizierter Daten – für mindestens zehn Jahre zu archivieren, unabhängig davon, ob sie in eine Publikation eingeflossen sind.

• Kontaktstelle Forschungsdaten der TUD 
  Die Kontaktstelle Forschungsdaten unterstützt jede Wissenschaftlerin und jeden Wissenschaftler der TU Dresden sowie der Einrichtungen von DRESDEN-concept bei individuellen Herausforderungen im Umgang mit Forschungsdaten: 
  • Datenmanagementplan für Fördermittelanträge
  • Beratung und Informationen zum FDM
  • Unterstützung bei der FDM-Umsetzung

• Dienste zum Forschungsdatenmanagement | TUD
  Das ZIH bietet eine Reihe technischer Dienste für zum Forschungsdatenmanagement an. Weitere Informationen sowie Beratung zur Anwendung dieser technischen Dienste als Werkzeuge des Forschungsdatenmanagements finden Sie bei der Kontaktstelle Forschungsdaten.

• Forschungsinformationssystem (FIS)

• Publikationsrichtlinie der TUD 

Weitere Links und Ressourcen 

• forschungsdaten.info

  Mit praxisnahen thematischen und fächerzentrierten Artikeln führt die Seite ins Forschungsdatenmanagement ein und gibt konkrete Praxistipps.

Wichtige Handreichungen und Leitlinien

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Online-Portal „Wissenschaftliche Integrität“
Kodex „Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis“

Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität in Deutschland (OWID)

Ombudsgremium
Internationale Codes of Conduct und Research Integrity Reports
FAQs zum Thema „Künstliche Intelligenz und GWP“

Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)

Urheberrecht in der Wissenschaft. Ein Überblick 
Urheberrecht in der Wissenschaft. Eine Handreichung

Ansprechpartner und Beratungsstellen | extern

MaWi | Netzwerk gegen Machtmissbrauch in der Wissenschaft

MaWi-Netzwerk

Weitere Ressourcen & Links

Spielbasiertes Lernen | Gamification

Dilemma Game| Erasmus University Rotterdam
Seneca's Integrity Matters |  University of Waterloo
Jeopardy on Academic Integrity | Jeopardy Labs

Die Europäische Kommission empfiehlt in ihren Living Guidelines on the Responsible Use of Generative AI in Research (03/26), dass Forschende folgende Grundsätze beachten:

Verantwortung
Forschende tragen die volle Verantwortung für die Integrität und Richtigkeit ihrer wissenschaftlichen Ergebnisse – auch bei der Nutzung generativer KI. Sie sind sich der Grenzen dieser Technologien (z. B. Verzerrungen, Halluzinationen, Ungenauigkeiten) bewusst.

Transparenz
Die Nutzung generativer KI ist transparenter zu gestalten. Verwendete Tools, ihre Beiträge sowie ihre Grenzen sind klar zu kennzeichnen und zu erläutern.

Datenschutz & Rechte
Forschende achten besonders auf Datenschutz, Vertraulichkeit und geistige Eigentumsrechte, insbesondere beim Umgang mit sensiblen oder geschützten Informationen.

Rechtskonformität
Es sind alle geltenden nationalen, EU- und internationalen Rechtsvorschriften einzuhalten. Der von generativer KI erzeugte Output kann hinsichtlich geistigen Eigentums und personenbezogener Daten besonders sensibel sein.

Kontinuierliches Lernen
Forschende bilden sich fortlaufend in den Möglichkeiten, Grenzen und Best Practices generativer KI weiter.

Einschränkung bei sensiblen Tätigkeiten
Der Einsatz generativer KI ist bei sensiblen Tätigkeiten, die Auswirkungen auf andere Forschende oder Organisationen haben (z. B. Peer Review, Begutachtung von Forschungsanträgen), zu vermeiden.

Keine Fälschung, Verfälschung oder Plagiat; ethisches Prompting
Forschende nutzen generative KI nicht zur Fälschung, Verfälschung oder zum Plagiat von Inhalten und wenden ethisches Prompting an.

Sensibilisierung für "Hidden Prompts "
Forschende sind sich der Risiken versteckter Anweisungen ("Hidden Prompts ") in KI-Systemen bewusst und gehen verantwortungsvoll damit um.

Leitlinien

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant weiter und ist auch für Wissenschaft und Forschung eine relevante Technologie. Auf den Webseiten der DFG werden Informationen zu allen Handlungsfeldern, in denen KI eine Rolle spielt, zusammengeführt: in der Antragstellung, in der Begutachtung sowie in spezifischen Förderangeboten für KI.

• DFG-Themenseite KI
• DFG-Stellungnahme zu KI in der Forschung (2023)
• DFG-Leitlinie zur Nutzung von KI in der Begutachtung (2026)
• ERA Living Guidelines 2026 (Responsible Use of Generative AI in Research)

• FAQs zum Thema "Künstliche Intelligenz und GWP"
  Ombudsgremium für die wissenschaftliche Integrität in Deutschland (OWID)

Die TUD erforscht die Anwendungsbereiche von KI umfassend und bringt das Thema aktiv in die Lehre ein. Außerdem beraten verschiedene Kompetenzstellen Beschäftigte und Studierende dazu, wie sie das Potenzial der KI in ihrer Arbeit nutzen können.

Im März 2023 hat sich das Rektorat der TUD zu den Potenzialen von KI bekannt:
"Die TUD erkennt das Potenzial, aber auch die Herausforderungen, die KI-gestützte Textgenerierungsprogramme wie ChatGPT mit sich bringen. Sie fördert die Diskussion zur Einordnung und zur Nutzung solcher Programme, insbesondere im didaktischen Kontext, aber auch in Bezug auf rechtliche Rahmenbedingungen" ~ Rektoratsbeschluss vom 28.03.2023

• Künstliche Intelligenz (KI) an der TU Dresden
• Einsatz von KI in der Lehre (Intranet)

Die TU Dresden orientiert sich an der Stellungnahme der DFG zum verantwortungsvollen Einsatz von KI-Tools in der Wissenschaft (2023), die auch für die Förderung im Rahmen der DFG-Programme maßgeblich ist.

KI-Nutzung in Promotionen

• In Bezug auf Promotionen wird ausdrücklich auf Anlage 2 der Promotionsordnung verwiesen, die die Kennzeichnung sämtlicher Hilfsmittel vorschreibt. Die Nutzung von KI-Tools gilt dabei als Hilfsmittel und muss daher entsprechend gekennzeichnet werden.
• Diese Regelung ist ausschließlich in den neu verabschiedeten Promotionsordnungen enthalten. In älteren Ordnungen können ebenfalls Bestimmungen zum Einsatz von Hilfsmitteln bestehen
• Wenden Sie sich im Zweifelsfall an den zuständigen Promotionsausschuss und machen Sie Hilfsmittel aus Gründen der Transparenz kenntlich. 
• Weitere Informationen zur Nutzung von KI in Abschlussarbeiten finden Sie auf den Webseiten der TU Dresden.

Informationen und Weiterbildung 

KI-Campus
Der KI-Campus ist die Lernplattform des Stifterverbandes für Künstliche Intelligenz – mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools.

HRK KI-LOTSE
KI-LOTSE ist die Leitstelle für Orientierung, Technologie, Service und Expertise in der künstlichen Intelligenz an Hochschulen. 

Literaturrecherche

• SciSpace
  All-in-One-Tool für Literaturrecherche, PDF-Analyse, KI-Zusammenfassungen und Zitationsvorschläge
• NotebookLM (Google)
  KI-gestütztes Notizentool analysiert eigene Dokumente, PDFs, Webseiten und Videos
• Semantic Scholar 
  Kostenlose, KI-basierte Suchmaschine für wissenschaftliche Literatur mit semantischer Suche
• Hinweis: Auch wenn KI-Tools Zusammenfassungen und Zitate liefern, bleibt die Überprüfung der Originalquellen Ihre wissenschaftliche Pflicht. Laden Sie niemals unveröffentlichte Manuskripte oder vertrauliche Daten in öffentliche KI-Systeme hoch.

Wissenschaftliches Schreiben und Förderanträge 

KI-gestützte Schreibtools unterstützen bei Stil, Grammatik, Argumentationsstruktur und der Einhaltung von Journalvorgaben – besonders hilfreich für Nicht-Muttersprachler:innen.

• Thesify
  KI-Schreibassistent für akademische Texte und Grant-Anträge, bietet Feedback, Journal Finder und Zitationsvorschläge
• Paperpal 
  KI-gestütztes Schreib- und Korrekturtool für Manuskripte, Grant-Anträge, Plagiatsprüfung und Journal-Checks
• SciSpace
  Auch für Manuskripterstellung und Schreibunterstützung geeignet

• AI Usage Cards

  Transparent AI Documentation (Universität Göttingen)

• Hinweis: KI kann niemals als (Co-)Autor:in auftreten. Die Nutzung generativer KI beim Schreiben muss im Methodenteil oder in den Danksagungen transparent deklariert werden. Die Verantwortung für Inhalt, Originalität und Integrität bleibt stets bei Ihnen.

Ideen visualisieren und Forschungslücken erkennen

KI hilft, Forschungsfelder zu kartieren, Lücken zu identifizieren und neue Hypothesen zu generieren – ein entscheidender Vorteil bei der Entwicklung eigener Forschungsfragen.

• Research Rabbit
  Visualisiert Zitationsnetzwerke, Autorenbeziehungen und Themencluster, identifiziert Forschungslücken
• Allen Institute for AI 
  Open-Source-Tools u.a. für Hypothesengenerierung und Literaturanalyse

• Hinweis: Nutzen Sie KI-gestützte Ideen und Visualisierungen als Inspiration, prüfen Sie jedoch die Relevanz und Qualität der Vorschläge stets kritisch. Die Verantwortung für die Auswahl und Interpretation bleibt bei Ihnen.

Coding und Statistik 

Für datengetriebene Forschung sind KI-basierte Coding- und Statistik-Tools unverzichtbar. Sie beschleunigen Analyseprozesse, helfen beim Debugging und machen Open-Source-Code leichter zugänglich.

• Cursor 
  KI-Code-Editor mit Agenten für Code-Generierung, Debugging und Multi-File-Edits
• GitHub Copilot 
  KI-Pair-Programming-Tool für Code-Vervollständigung, Debugging und Code-Reviews
• CatalyzeX 
  Plattform zur Suche und Nutzung von Open-Source-Code in wissenschaftlichen Publikationen

• Hinweis: Wenn KI signifikante Teile Ihres Analysecodes geschrieben hat, muss dies transparent kommuniziert werden. Sie tragen die volle Verantwortung für die methodische Korrektheit und die Nachvollziehbarkeit.

• Isabella Buck (2025): Wissenschaftliches Schreiben mit KI
• Zdravko Tretinjak (2026): KI‑Tools für Studium und Forschung : Prompts für effizientes wissenschaftliches Arbeiten

Dieser etwa einstündige Online-Kurs zur individuellen Bearbeitung wurde von der Goethe-Universität Frankfurt speziell für Promovierende entwickelt und bietet eine kurze Einführung in die Standards und Prinzipien der Guten wissenschaftlichen Praxis.

Wie funktioniert's?

Sie sind Promovend:in der TU Dresden und möchten den E-Learning-Kurs absolvieren?

Modul 1 | Anmeldung via Opal

Wichtig

• Stellen Sie bitte sicher, dass Ihr Browser Pop-up Fenster zulässt.
• Sollten Sie den Kurs bereits zu einem früheren Zeitpunkt erfolgreich abgeschlossen haben, laden Sie einfach Ihr Zertifikat in Promovendus hoch.
• Bitte beachten Sie, dass es sich hierbei um einen von der Goethe-Universität Frankfurt entwickeltes Tool handelt, d.h. für die Kursteilnahme gelten die Datenschutz-bestimmungen der Goethe-Universität.

Der E-Learning-Kurs "Gute wissenschaftliche Praxis an der TU Dresden", entwickelt von der Graduiertenakademie der TU Dresden, vermittelt Promovierenden die spezifischen Richtlinien, Verfahren und Unterstützungsangebote im Bereich der guten wissenschaftlichen Praxis. Die Teilnehmenden lernen ethische Standards, Dokumentationsanforderungen und institutionelle Unterstützungsstrukturen kennen.

Wie funktioniert's?

• Sie haben das erste E-Learning Modul erfolgreich absolviert?
• Dann melden Sie sich via OPAL für das zweite Modul unseres Zertifikatskurses an.
  Bitte beachten Sie, dass Sie dafür ein gültiges ZIH-Log-in benötigen.
  
  Modul 2 | Anmeldung via Opal

Wichtig

• Stellen Sie bitte sicher, dass Ihr Browser Pop-ups erlaubt.
• Bitte laden Sie nach erfolgreichem Abschluss Ihr Teilnahmezertifikat herunter und hinterlegen Sie es in Promovendus.

Dieser 2-stündige interaktive Online-Workshop für Promovierende behandelt Fallbeispiele zur guten wissenschaftlichen Praxis. Teilnehmende analysieren hypothetische Szenarien aus dem Forschungsalltag, diskutieren die vorgestellten Dilemmata in Kleingruppen und erarbeiten gemeinsam Lösungsansätze. Der interaktive Kurs fördert den Austausch und stärkt die Kompetenz im Umgang mit ethischen Herausforderungen in der Forschung.

Anmeldung für Modul 3 | Voraussetzungen

• Sie wurden an Ihrer Fakultät durch den Promotionsausschuss als Promovierende:r zugelassen?
• Sie haben die Module 1 und 2 des Zertifikatskurses erfolgreich absolviert und haben beide Teilnahmebescheinigungen erstellt?
• Haben Sie sich für einen Termin zu Modul 3 in Promovendus eingeschrieben? Bitte beachten Sie, dass es auch Wartelisten-Plätze gibt, das bedeutet nicht das Sie automatisch teilnehmen. Frei werdende Plätze werden an Personen auf der Warteliste vergeben. Wir kontaktieren Sie sollte das der Fall sein!
• Haben Sie die Teilnahmebescheinigungen in Ihrer V-Akte in Promovendus hochgeladen?

Zertifikate hochladen | Wie funktioniert's?

• Klicken Sie nach der Anmeldung für Modul 3 in Promovendus auf den Reiter „Mein Profil“ und navigieren Sie zu Ihrer Veranstaltungs-Akte (abgekürzt mit „V“).
• Im linken Menü unter „Dokumente“ laden Sie anschließend über „Dokument hinzufügen“ die Nachweise über die erfolgreiche Teilnahme an den Modulen 1 und 2 als PDF Dateien hoch.
• Vor finaler Bestätigung der Teilnahme werden diese als Zulassungsvoraussetzung geprüft.

Modul 3 | Termine

15.07.2026 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung                 24.08.2026 | 9:00 – 11:00 am | Online (English) | Link for Registration                   09.09.2026 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung                 24.09.2026 | 9:00 – 11:00 am | Online (English) | Link for Registration                  14.10.2026 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung         29.10.2026 | 9:00 – 11:00 am | Online (English) | Link for Registration          04.11.2026 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung         10.12.2026 | 9:00 – 11:00 am | Online (English) | Link for Registration          13.01.2027 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung            14.01.2027 | 9:00 – 11:00 am | Online (English) | Link for Registration       03.02.2027 | 9:00 – 11:00 Uhr | Online (Deutsch) | Link zur Anmeldung

Unser Qualifizierungsprogramm umfasst weitere Kurse, die sich mit verschiedenen Fragen aus dem Themenkomplex"Wissenschaftliche Integrität" beschäftigen:

• Visualisierung von Forschungsdaten
• wissenschaftliches Schreiben
• Management von Forschungsdaten
• u.v.m

Promovierende in der Medizin

Die Fakultät Medizin bietet speziell für Promovierende der Medizin eigene Kurse zum Thema „Gute wissenschaftliche Praxis“ an.

Mehr Informationen hierzu finden Sie auf der Webseite der Medizinischen Fakultät.
Außerdem finden Sie hier Termine und Anmeldungen zu Kursen der Hochschulmedizin Dresden.

Weiterbildung für Professor:innen

Workshops exklusiv für Hochschullehrer:innen finden Sie demnächst
auf den Webseiten des Zentrums für Weiterbildung (ZfW).

Einführungsworkshops für Promovierende

Zertifizierte Kursleiter: innen der Graduiertenakademie bieten auf Anfrage von betreuenden Hochschullehrenden und vorbehaltlich zeitlicher Kapazitäten für Promovierende überfachliche Einführungsworkshops zum Thema Gute wissenschaftliche Praxis (GWP) an.

• Teilnehmer: min. 8 / max. 16 Promovierende (und Postdocs)
• Sprache: deutsch oder englisch
• Format: nur Online
• Umfang: 3,5 Stunden

Bitte beachten Sie:

• Voraussetzung für Promovierende: Annahme an einer Fakultät der TUD and 

• Vorrausetzung für Postdocs: Mitgliedschaft am Postdoc Center

• Eine Durchführung ist abhängig von Verfügbarkeit und Kapazität der GA Trainer:innen und kann nicht immer zeitnah garantiert werden.

Sie haben Interesse?

Für eine bestmögliche Unterstützung und effiziente Planung benötigen wir von Ihnen folgende Informationen:

• Bevorzugtes Datum
• Anzahl der Teilnehmenden
• Workshop-Sprache (Deutsch/Englisch)

Schreiben Sie uns: 

Zertifizierte Kursleiter: innen der Graduiertenakademie bieten für Promovierende und Postdocs individuelle Beratungen zum Thema "Gute wissenschaftliche Praxis" (GWP) an.

Sie haben Fragen und möchten uns kontaktieren?

Bitte nutzen Sie unser GA Kontaktformular für Beratungen.