Wissenschaft­liches Schreiben mit KI-Tools. Infos und Ressourcen für die Lehre

Table of contents

    1. Zu dieser Seite: Einstieg finden - selbst mehr verstehen - in die Lehre bringen
    2. Grundlagen
    3. Kleines 1x1: Schreiben mit KI in der Lehre
    4. Großes 1x1: Schreib- und KI-Kompetenzen fördern
    5. Feedback
    6. Weiter dranbleiben & partizipieren
    7. Beratung

Zu dieser Seite: Einstieg finden - selbst mehr verstehen - in die Lehre bringen

Nutzen Sie diese Seite…

  • um sich zu orientieren und (weiter)einzuarbeiten,
  • als Grundlage für das Entwickeln einer Haltung zur Verwendung von KI-Tools,
  • für Diskussionsprozesse/ Einigungsprozesse im Team,
  • als Orientierung für das Entwickeln von Leitfäden
  • und als Fundus für Materialien zur Weitergabe an Studierende oder zum Einbinden in die Lehre.
Avatar Nina Melching

Wie und wo anfangen? Überforderung. Fehlende Motivation. Keine Zeit. Stress. So ging es mir vor etwa einem halben Jahr, als ich aus der Elternzeit zurückkam. Die Veröffentlichung von GPT-3 hatte ich noch am Rande mitbekommen, was dann folgte aber komplett verschlafen. Ich habe also im August 2024 bei null angefangen. - Der Einstieg ist jetzt gemacht, und ich tauche kontinuierlich weiter in aktuelle Diskurse und Tool-Welt ein. Dabei bin ich noch weit davon entfernt, KI-Systeme als Bereicherung in meinen Arbeits-, Denk- und Schreibprozessen wertzuschätzen, denn ich nutze sie immer noch selten und taste mich erst langsam an einige Tools und Anwendungsmöglichkeiten heran.

Ich möchte Sie an dem teilhaben lassen, was ich mir erarbeitet habe, sodass Sie leichter Orientierung finden können. Sie finden hier eine Auswahl der für mich wertvollsten Ressourcen.

Grundlagen

Nutzung von KI an der TU Dresden

Ihre allererste Anlaufstelle: TUD-Intranet-Seite Nutzungshinweise und Richtlinien

  • Podcast-Folge zu KI und IT-Sicherheit
  • Datenschutz und Nutzungshinweise
  • Prüfungsrecht
  • Gute Wissenschaftliche Praxis

Außerdem: TUD-Intranet-Seiten KI-Tools nutzen | HUB KI in Lehre und Studium | Ansprechpersonen, Weiterbildung und Beratung zu KI in der Lehre

Grundverständnis: ChatGPT & Co. Wie funktioniert das eigentlich?

Ein Grundverständnis der Funktionsweise ist die Voraussetzung, um generative KI-Systeme sachkundig einzusetzen, kritisch einzuordnen und sich für oder gegen eine Nutzung zu entscheiden. (vgl. diesen Beitrag zum EU AI Act)

Thomas Arnold: ChatGPT für Nicht-Informatiker*innen. Einstündiger Vortrag mit anschließender Fragerunde im Plenum. Der Titel hält, was er verspricht: Wer die Funktionsweise von Large Language Models (LLM) wie GPT verstehen möchte, findet hier sehr verständlichen, anschaulichen und ausreichend tiefgehenden Input. Ich habe mir verschiedene Vorträge zur Funktionsweise angesehen, und erst nach diesem Beitrag von Thomas Arnold hatte ich das Gefühl, so viel verstanden zu haben, dass ich es anderen erklären kann. Daher: absolute Empfehlung zum Einstieg in die Grundlagen.

Digitale Profis: Woher weiß ChatGPT das alles? So erstellt die KI ihre Antworten | Token Vorhersage einfach erklärt. Kurz und knapp und weniger tiefgründig als im längeren Vortrag von Thomas Arnold wird hier ebenfalls sehr verständlich erläutert, wie LLMs arbeiten. Deutlich wird für das grundlegende Verständnis: LLMs sind keine Wissensmodelle!

Rechtliche Perspektiven

(Schreib-)Didaktische Perspektiven

Zum Einstieg ins Thema  habe ich mich zuallererst damit beschäftigt, welche Fragen die hochschulische Schreibdidaktik zur Nutzung generativer KI in Studium und Lehre diskutiert und welche Antworten sie hat. Nebenbei habe ich ganz viel von den Einsatzmöglichkeiten und Grenzen verschiedener KI-Tools verstanden. Auch daran möchte ich Sie hier teilhaben lassen.

  • Isabella Buck (2.  überarb. u. erw. Aufl. 2026): Wissenschaftliches Schreiben mit KI (mit SLUB-Konto verfügbar über den UTB-Shop). Endlich. Ein Ratgeber und zugleich Lehrbuch für Studierende und Promovierende (Aus meiner Sicht für alle, die in das Thema einsteigen), die KI reflektiert und verantwortungsbewusst in den eigenen Schreibprozess integrieren möchten. Für Ihr eigenes Schreiben, als Orientierung für die Gestaltung Ihrer Lehre oder als Empfehlung für fortgeschrittene Studierende.
  • Peter Salden, Jonas Leschke (Hrsg.): Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung, 2023, DOI: 10.13154/294-9734. Als Einstieg in das Thema KI-unterstützte Schreibwerkzeuge in der Lehre, in technische Grundlagen und didaktische Fragen eignet sich Teil 1 dieses Veröffentlichung. Wenn Sie gemeinsam mit Kolleg:innen am Thema dran sind, können beide Teile zusammengenommen eine sehr gute erste Diskussionsgrundlage sein.
  • Anika Limburg et al.:Sprachassistenzen als Chance für die Hochschullehre. Die Kurse des KI-Campus sind kostenlos und von sehr guter Qualität. Sie können einzelne Module oder Videos herauspicken und Häppchen für Ihre Lehre nutzen. In vier Modulen à 60 - 90 Min. geht es um grundlegendes Wissen zu KI-Systemen, Auswirkungen auf hochschuldidaktische Prozesse und die Prüfungskultur an Hochschulen sowie den Einsatz von KI-Sprachwerkzeugen beim wissenschaftlichen Schreiben. Anschaulich. Verständlich. Kurzweilig. Wenn Sie nur einen Kurs auswählen wollen, dann bitte diesen. Auf jeden Fall als Einstieg für Sie und Ihre Studierenden zu empfehlen!
  • Anika Limburg und Isabella Buck:Wissenschaftliches Arbeiten und Wissenschaftssozialisation unter Bedingungen von KI-Sprachtools. Unbedingt empfehlen möchte ich diesen Vortrag im Rahmen der Veranstaltungsreihe KI in der Hochschullehre der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (DGHD). Es geht um Fragen wie:
    • Warum sollten Studierende überhaupt (noch) schreiben und Schreibkompetenzen entwickeln, und was bedeutet das für die Lehre und die Betreuung?
    • Wie Verlaufen KI-gestützte Schreibprozesse aus schreibwissenschaftlicher Sicht, und wie kann der Erwerb einer solchen Schreibkompetenz didaktisch vermittelt werden?
    • Was bedeutet Schreiben im Studium für die Fach- und Wissenschaftssozialisation, und wie können wir Studierenden näherbringen, was Wissenschaft auszeichnet?
  • Ergänzend dazu der Artikel der beiden Referentinnen Hochschulbildung vor dem Hintergrund von Natural Language Processing (KI-Schreibtools). Ein Framework für eine zukunftsfähige Lehr- und Prüfungspraxis.

Tools

Prompting: Wie interagiere ich mit der KI?

Prompts sind spezifische Eingabeaufforderungen oder Anweisungen, die Sie an ein KI-Modell richten, um eine gewünschte Antwort oder Reaktion zu erhalten (antwortet mir MS Copilot, und ich übernehme die Antwort, weil ich sie zutreffend finde). Prompting ist eine Schlüsselkompetenz im Umgang mit künstlicher Intelligenz (antwortet mir MS Copilot, und auch das vertrete ich so).

  • Kapitel 3.6 Prompt und Context Engineering in Isabella Buck (2026): Wissenschaftliches Schreiben mit KI: Kurze Einführung als Grundlage zum Learning by Doing, denn Prompting ist Übungssache.
  • Malte Persike und Stefan Göllner: Online-Selbstlernkurs: Prompt-Labor Hochschullehre 2.0. Ich durchlaufe den kostenlosen multimodalen Kurs gerade und bin begeistert von Inhalt, Didaktik und Aufmachung. Hier können Sie sich mit den Grundlagen generativer KI und mit Einsatzmöglichkeiten in der Lehre auseinandersetzen. Für den Einstieg in das Thema generative KI (Was ist das und wie funktioniert es?) und die Verwendung in der Lehre eignen sich Lerneinheit 1 - 3. Ab Lerneinheit 4  steht das Prompting im Fokus, u. a. Promptingstrategien, Prompting für die Lehre, Prompting für Prüfungen. Sie müssen nicht den gesamten Kurs absolvieren; einzelne Module oder Videos können je nach Bedarf herausgepickt werden.

Kleines 1x1: Schreiben mit KI in der Lehre

Rahmenbedingungen und Leitfäden für die Lehre entwickeln

An verschieden Hochschulen wurden verlässliche Rahmenbedingungen zur Nutzung von KI in Studium und Lehre geschaffen und Handreichungen für Lehre und Studium entwickelt. Genau wie unser Schreibzentrum gestalten auch Schreibzentren anderer Hochschulen, allen voran das Schreibzentrum der Goethe Universität Frankfurt, den Diskurs und die Angebotslandschaft zu KI in der Hochschulbildung mit. Hier finden Sie eine Auswahl an Webseiten und Leitlinien zur Orientierung und Inspiration.

Niedrigschwellig in die Lehre bringen

  • Isabella Buck (2.  überarb. u. erw. Aufl. 2026): Wissenschaftliches Schreiben mit KI (mit SLUB-Konto verfügbar über den UTB-Shop). Endlich. Ein Ratgeber und zugleich Lehrbuch für Studierende und Promovierende (Aus meiner Sicht für alle, die in das Thema einsteigen), die KI reflektiert und verantwortungsbewusst in den eigenen Schreibprozess integrieren möchten. Für Ihr eigenes Schreiben, als Orientierung für die Gestaltung Ihrer Lehre oder als Empfehlung für fortgeschrittene Studierende.
  • Christian Spannagel:ChatGPT, Bard & Co: Einsatz von KI-Systemen beim wissenschaftlichen Schreiben. Christian Spannagel hat diesen kurzweiligen Vortrag zur Lange Nacht der aufgeschobenen Hausarbeiten an der Universität Heidelberg gehalten und ihn dementsprechend auf Studierende als Publikum zugeschnitten. Spannagel reißt verschiedene Aspekte als Denkanstöße an, ohne sehr in die Tiefe zu gehen. Der Input eignet sich daher aus meiner Sicht als Einstieg z. B., um mit den Studierenden zum Einsatz von KI-Anwendungen beim akademischen Schreiben ins Gespräch zu kommen und  bestimmte Fragen wie Lernziele, Anwendungsmöglichkeiten, Grenzen, ethische und rechtliche Aspekte zu vertiefen. Auch verschiedene Tools stellt Spannagel kurz vor.
  • Ulrike Hanke und Sabrina Sontheimer:Selbstlernkurs für Studierende und Lehrende: Hausarbeiten und Essays mit KI – so schreibst du bessere Arbeiten. Dieser Kurs führt durch den Entstehungsprozess einer wissenschaftlichen Arbeit und die Nutzung von KI-Tools dabei. Er eignet sich, um eigene Herangehensweisen zu reflektieren, Tool-Wissen auszubauen und zur Integration in die Lehre. Z. B. könnten Sie den Kurs oder einzelne Lektionen im Seminar gemeinsam anschauen und darüber ins Gespräch kommen. Aus meiner Sicht vermittelt der Kurs keine Grundlagen für Studienanfänger:innen, sondern richtet sich an Studierende, die schon erste Arbeiten im Studium geschrieben haben und sich jetzt fragen, wie KI dabei unterstützen kann, sozusagen zum Draufsatteln. Ergänzend zur kurz gehaltenen Lektion 5 zu Grundlagen und Funktionen von KI-Modellen empfehle ich den Vortrag von Thomas Arnold. Weil im Kurs einzelne "Teilschritte" nacheinander vorgestellt werden, ist noch wichtig: Sprechen Sie mit Studierenden zuerst darüber, dass das Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit kein linearer Prozess ist, sondern dass sich Arbeitsphasen überschneiden und dass das Schreiben ein iterativer und rekursiver Prozess ist, in dem man immer wieder zu "Arbeitsschritten" zurückkehrt und den jede:r individuell ausgestalten kann. Als Selbstlernkurs für Studierende, ohne die Inhalte im Seminar begleitend zu besprechen und unterschiedliche Herangehensweisen der Studierenden (und Ihre eigenen) zu diskutieren, möchte ich den Kurs nicht empfehlen. Anregung: Arbeitsphasen bei wiss. Schreibprojekten | Schreibtypen

  • Anika Limburg et al.: Sprachassistenzen als Chance für die Hochschullehre. Die Kurse des KI-Campus sind kostenlos und von sehr guter Qualität. Sie können sich auch nur einzelne Module oder Lerneinheiten rauspicken. Tipp: Ausgewählte Kursmodule in die Lehrveranstaltung integrieren oder Studierenden zum Selbststudium zur Verfügung stellen. In vier Modulen à 60 - 90 Min. geht es um grundlegendes Wissen zu KI-Systemen, Auswirkungen auf hochschuldidaktische Prozesse und die Prüfungskultur an Hochschulen sowie den Einsatz von KI-Sprachwerkzeugen beim wissenschaftlichen Schreiben. Anschaulich. Verständlich. Kurzweilig. Wenn Sie nur einen Kurs auswählen wollen, dann bitte diesen. Auf jeden Fall als Einstieg für Sie und Ihre Studierenden zu empfehlen!

Lernziele und Bewertungskriterien

Ich habe gerade erst begonnen, mich vertiefter zum Bewerten studentischer Arbeiten weiterzubilden und bin bei dem Thema noch ordentlich am Schwimmen. Ein kurzer, knapper Hinweis: Überlegen Sie, wie Sie Lernziele, Lehrinhalte und Prüfungskriterien vor dem Hintergrund der Nutzung von KI-Tools durch Studierende anpassen. Hier finden Sie eine erste Orientierung. Ich würde mich freuen, wenn Sie Ihre Erfahrungen und Bewertungsraster mit mir teilen.

  • Anika Limburg:ChatGPT et al. – Implikationen des Natural Language Processing für eine zukunftsfähige Prüfungskultur. Was kann ich tun, damit angesichts von KI Lernen und Prüfungsgerechtigkeit gewährleistet ist? Welche Prüfungsformen bei nicht-beaufsichtigten schriftlichen Prüfungen wähle ich und welche KI-Tools dürfen die Studierenden nutzen? Anika Limburg zeigt auf, was sie unter verantwortungsvoller und professioneller Nutzung von KI-Tools beim wissenschaftlichen Schreiben versteht und was das für Lernziele und Prüfungen bedeutet. Insgesamt so ein Goldstück, dass ich gar nicht weiß, was ich hervorheben soll. Meine Empfehlung: Ansehen!
  • Nadine Lordick und Julia Philipp: Kompetenzorientiertes Prüfen im Zeitalter von KI Schreibtools
  • Handreichung Textgenerierende Technologien in der Lehre der Ruhr Universität Bochum. "Es gibt gute Gründe, sich dafür zu entscheiden, textgenerierende Technologien in einer Veranstaltung zuzulassen. Und es gibt ebenfalls gute Gründe dafür, sie nicht immer und unter allen Umständen zu erlauben. Die Entscheidung für oder gegen den Einsatz zieht dabei jeweils unterschiedliche Konsequenzen nach sich. Dieser Beitrag soll Ihnen dabei helfen, eine gut begründete Entscheidung zu treffen und diese in der Lehre umzusetzen" (S. 2)

Großes 1x1: Schreib- und KI-Kompetenzen fördern

In anderen Abschnitten habe ich immer wieder den Tipp gegeben, ohne viel Aufwand z. B. vorhandenes Video- und Kursmaterial zu nutzen, um mit den Studierenden ins Gespräch zu kommen. Hier finden Sie weiterführende Anregungen für die Integration des Schreibenlernens (+ KI) innerhalb Ihrer Lehre.

Feedback

Ich freue mich über Feedback (Welche Inhalte nutzen Sie zu welchem Zweck?) und Anregungen zu dieser Seite und zu anderen Angeboten des Schreibzentrums.

Weiter dranbleiben & partizipieren

Im Newsletter des ZiLL können Sie sich in der durch das Schreibzentrum gefüllten Rubrik "Wissenschaftliches Schreiben (+ KI) lernen und lehren" auf dem Laufenden halten:

  • Impulse aus Diskurs und Tool-Welt
  • didaktische Anregungen & Methoden
  • Angebots- und Veranstaltungshinweise

Sie möchten andere an Ihren Erfahrungen, Leitfäden oder Konzepten teilhaben lassen? 

Beratung

Wir entwickeln gerne gemeinsam mit Ihnen Ideen, Konzepte und Methoden für Ihre Lehre.

Portrait von Nina Melching © Crispin-I. Mokry

Consultant for Writing Didactics

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Nina Melching-Strathe M.A.

Writing Center Team Leader | Services for Teachers

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Nina Melching-Strathe
Last modified: Sep 10, 2026