Informationen zur Organisation und den Lernzielen des Kurses

• ✔ Block 1: Wissenschaftliche Informationen erkennen, bewerten und recherchieren
  • • In diesem Block geht es darum, sich in der wissenschaftlichen Landschaft zurechtzufinden. Dadurch ist der Block für Sie sehr gut geeignet, wenn Sie gerade erst mit dem Studium angefangen haben und sich mit der Literaturrecherche noch nicht auseinandergesetzt haben.
• ✔ Block 2: Strategische Literatursuche in Fachdatenbanken
  • • In diesem Block gehen wir schon mehr ins Detail. Je nachdem, was Sie studieren, werden Sie unterschiedliche Datenbanken kennenlernen und unterschiedliche Strategien ausprobieren. 
• ✔ Block 3: KI-Kompetenz im wissenschaftlichen Kontext und Literaturrecherche mit KI-Tools
  • • In diesem Block beschäftigen wir uns mit generativer KI. Wir besprechen rechtliche, ethische und neuropsychologische Aspekte sowie Aspekte der Nachhaltigkeit. Im Anschluss werden wir uns verschiedene KI-Literaturrecherchetools ansehen.
• ✔ Block 4: Zitieren und nicht Plagiieren plus Literaturverwaltung mit Citavi, EndNote oder Zotero
  • • In diesem Block geht es um korrekte Zitation und die Vermeidung von versehentlichen Plagiaten. Zudem probieren Sie ein Literaturverwaltungprogramm aus, das Sie bei der Arbeit mit der Literatur unterstützen kann. Hier können Sie wählen, ob Sie Citavi, EndNote oder Zotero testen möchten.
• ✔ Block 5: Effizientes Datenmanagement in sicherer digitaler Arbeitsumgebung
  • • Hier erfahren Sie, wie Sie ihre Daten gut und sicher verwalten können. Diese Strategien sind für Ihr gesamtes Studium hilfreich. 

• ✔ Kapitel durcharbeiten
• ✔ begleitend das Übungsblatt bzw. die Übungsblätter (im Kapitel zu finden) bearbeiten und hochladen
• ✔ Optional: Zoom-Sprechstunde
• ✔ Abgabe des Lernprotokolls

Abgabefristen im Überblick:

• xx.xx.xx: Wissenschaftliche Informationen erkennen, bewerten, recherchieren (inkl. Actionbound) 
• xx.xx.xx: Strategische Literatursuche in Fachdatenbanken
• xx.xx.xx: KI-Kompetenz im wissenschaftlichen Kontext und Literaturrecherche mit KI-Tools
• xx.xx.xx: Zitieren und nicht Plagiieren plus Literaturverwaltung mit Citavi, EndNote oder Zotero
• xx.xx.xx: Effizientes Datenmanagement in sicherer digitaler Arbeitsumgebung
• xx.xx.xx: endgültige Abgabe verspäteter Abgaben und der Lernprotokolle

In regelmäßigen Abständen, jeweils vor Ende der Abgabefrist für die Übungen, bieten wir offene Zoom-Sprechstunden (Link zur Sprechstunde) an, in denen Sie live mit uns Fragen zu dem jeweiligen Themenblock klären können. Während dieser Stunde können Sie beliebig kommen, fragen und wieder gehen. Die Links zum Zoom-Raum finden Sie auch im jeweiligen Block. Falls Sie zur Zoom-Sprechstunde nicht kommen können, ist es auch möglich, individuelle Zoom-Sprechstunden zu vereinbaren.

• ✔ Lernort Bibliothek

• • Sie finden sich in den Räumlichkeiten der Bibliothek zurecht und kennen erste Anlaufstellen sowie zentrale Services der Universitätsbibliothek.

• ✔ Wissenschaftslandschaft

• • Sie beschreiben die verschiedenen Formate, in denen wissenschaftliche Informationen publiziert werden (Monographien, Zeitschriftenartikel, Beiträge aus Sammelbänden etc.), und ordnen die für die formale Beschreibung nötigen bibliographischen Daten zu.

• ✔ Basisrecherche und Beschaffung von Quellen/Literatur

• • Sie vergleichen, wie Kataloge, Suchmaschinen und KI-Rechercheassistenten in Bezug auf Quellenrecherche funktionieren, und können deren Eignung bewerten. Außerdem entwickeln Sie geeignete Suchstrategien für die formale Suche nach Quellen in Katalogen.

• • Sie leiten geeignete Wege der Textbeschaffung ab (z. B. Volltextzugriff, Fernleihe, Dokumentlieferdienste), um benötigte Literatur auf dem effektivsten Weg zu erhalten.

• ✔ Quellen/Informationen bewerten
  

• • Sie wenden geeignete Kriterien wie Aktualität, Zuverlässigkeit, Autorität/Urheberschaft, Zweck/Absicht/Zielgruppe und Strukturierung/Aufbau an, um die Qualität und Vertrauenswürdigkeit von Quellen einzuschätzen. Sie diagnostizieren Kennzeichen, die die Wissenschaftlichkeit auf den ersten Blick ausschließen. 

• • Sie kennen verschiedene Möglichkeiten der Qualitätssicherung wissenschaftlicher Publikationen (Peer Review, Lektorat, Rezensionen) und können deren Relevanz für die jeweilige Fachkultur einschätzen.

• • Sie können die Relevanz von Open Access Publikation für das eigene Fach einschätzen.

• ✔ Auswahl und Verständnis von Fachdatenbanken

• • Sie wählen für eine eigene wissenschaftliche Fragestellung eine geeignete Datenbank aus dem Datenbank-Infosystem aus und analysieren, ob eine bestimmte Datenbank dem eigenen Informationsbedarf entspricht. Sie eruieren, welche Sprache sich für die Suchanfrage eignet.  

• ✔ Analyse bibliografischer Datensatz

• • Sie analysieren die enthaltenen Datensätze nach formalen und inhaltlichen Kriterien und erklären den Aufbau und die Funktionsweise von Fachdatenbanken.

• ✔ Systematische Suchstrategien entwickeln
  

• • Sie analysieren Ihren Informationsbedarf im Hinblick auf geeignete Suchbegriffe. Sie verwenden kontrolliertes Vokabular (z. B. Thesauri, Schlagwortnormdateien), verknüpfen Synonyme und verwandte Begriffe mithilfe geeigneter Suchoperatoren.

• • Sie analysieren Klassifikationen, um Suchanfragen systematisch zu erweitern oder zu präzisieren.

• • Sie setzen Filter- und Sortierfunktionen (z. B. Publikationsjahr, Dokumenttyp, Peer Review) gezielt ein, um große Treffermengen effizient zu strukturieren und zu optimieren und reflektieren Filterentscheidungen in Bezug auf die Ergebnisqualität.

• • Sie bewerten die Relevanz einzelner Treffer für die eigene Fragestellung anhand definierter Kriterien.

• • Sie können relevante Treffer weiterverarbeiten (z. B. Volltext beschaffen oder in ein Literaturverwaltungsprogramm exportieren).

• ✔ Suchstrategie reflektieren und Gelerntes auf eigene Forschungsvorhaben übertragen
  

• • Sie bewerten die Suchstrategie mithilfe von Feedback der Lehrenden und können auch für eigene Forschungsfragen eine geeignete Suchanfrage aufbauen.

• ✔ Technische Grundlagen von Neuronalen Netzen verstehen

• •  Sie erklären grundlegende Funktionsweisen neuronaler Netze.

• ✔ Ethische Dimensionen von KI reflektieren

• • Sie formulieren persönliche Werte, die für Sie im Umgang mit KI-Technologien relevant sind (z. B. Fairness, Verantwortung, Autonomie).

• • Sie identifizieren zentrale ethische Herausforderungen und Chancen im Umgang mit KI (z. B. Intransparenz, Machtasymmetrien).

• • Sie bewerten, welche „Kosten“ KI hat – sozial, ökologisch und ökonomisch.

• • Sie erkennen Risiken auf der Rezeptionsseite (wie z.B. Automation Bias, Anthropomorphisierung, Deskilling oder Veränderungen in der zwischenmenschlichen Kommunikation)

• ✔ Kritische Analyse von generativem KI-Output und von KI-Tools zur Literaturrecherche
  

• • Sie analysieren den Output generativer KI-Modelle hinsichtlich Qualität, Konsistenz, Quellenlage und potenziellen Verzerrungen und Manipulationen.

• • Sie benennen verschiedene Benchmarking-Modelle.

• • Sie beschreiben verschiedene Kriterien für die Auswahl von KI-Tools für die Literatursuche, erproben ein Tool, bewerten die Qualität der Ergebnisse und wenden geeignete Tools selbstständig auf eigene Fragestellungen an.

• ✔ Prompt-Technik, Anwendung auf eigene Fragestellungen und rechtliche Fragen
  

• • Sie entwickeln wirksame Prompts für eigene wissenschaftliche Fragestellungen und reflektieren, welche Strategien effektiv sind.

• • Sie beschreiben rechtliche Bedingungen bei der Verwendung von KI beim wissenschaftlichen Arbeiten.

• ✔ Zitieren - Basics

• • Sie reflektieren, warum Zitieren ein wichtiger Baustein des wissenschaftlichen Arbeitens ist. Sie beschreiben das Zitieren als sichtbarstes Zeichen dafür, dass Wissenschaft aus „Dialogen“ entsteht, und definieren Nachvollziehbarkeit, Transparenz und die Würdigung der Arbeit anderer als zentrale Aspekte der Guten Wissenschaftlichen Praxis.

• • Sie beschreiben, wie korrektes Zitieren in direkter und indirekter Form konkret aussieht und welche Auswirkungen das Zitieren in direkter bzw. indirekter Form auf die Argumentierung im eigenen Text hat.

• • Sie reflektieren, welche Schritte beim wissenschaftlichen Arbeiten das versehentliche Plagiieren verhindern können.

• • Sie beurteilen die Korrektheit von Zitierungs-Beispielen und analysieren unterschiedliche Formen des Plagiats.

• ✔ Rechtliche Hintergründe

• • Sie nennen die rechtlichen Hintergründe für korrektes Zitieren und, soweit vorhanden, für den Einsatz von Large Language Modells (UrhG, Prüfungsordnungen, GWP) und können einschätzen, in welchen Fällen des Plagiats welche rechtliche Grundlage Anwendung findet.

• • Sie nennen die rechtlichen Hintergründe für die Verwendung von Bildern bzw. Abbildungen unter Copyright bzw. unter freier Lizenz (Creative Commons Lizenzen). Sie wählen exemplarisch Bilder unter freier Lizenz für Ihre nächste Präsentation aus.

• ✔ Literaturverwaltung mit Citavi, EndNote oder Zotero
  

• • Sie kennen die Bedeutung von Zitierstilen, die sich je nach Fachrichtung unterscheiden, und listen unterschiedliche Quellentypen im Literaturverzeichnis korrekt auf.

• • Sie kennen verschiedene Literaturverwaltungsprogramme und die Angebote der JMU (Campuslizenzen für Software, Angebote des Schreibzentrums) und wenden ein Literaturverwaltungsprogramm Ihrer Wahl (Citavi, EndNote oder Zotero) im wissenschaftlichen Schreibprozess vertieft an.

• ✔ Planung des Forschungsvorhabens
  

• • Sie überblicken mögliche Facetten des Arbeitsprozesses und schlüsseln das eigene Forschungsvorhaben bzw. das projektbezogene wissenschaftliche Arbeiten anhand des Datenlebenszyklus in einzelne Schritte auf.

• • Sie reflektieren, welche Komponenten für eine effiziente virtuelle Arbeitsumgebung und das Untersuchungsdesign relevant sein können.

• ✔ Recherche und Erhebung von Daten
  

• • Sie reflektieren, welche Daten beim wissenschaftlichen Arbeiten in Ihrer Fachrichtung anfallen können und wie diese Daten erhoben und weiterverarbeitet werden im rechtlichen und ethischen Rahmen der guten wissenschaftlichen Praxis. Sie identifizieren einen Bedarf an spezieller Software und wählen Software anhand verschiedener Kriterien aus. Sie nutzen Datenrepositorien für die Recherche nach Daten und benennen zentrale formale Kriterien für die Bewertung von nachnutzbaren Daten (FAIR-Prinzipien).

• ✔ Datenablage im Arbeitsprozess, Aufbereitung und Analyse
  

• • Sie benennen die Angebote der JMU zur sicheren Datenhaltung, Software-Beschaffung und digitaler Arbeitsumgebung bzw. Zusammenarbeit.

• • Sie wenden zentrale Best Practice Empfehlungen an, um die Daten im Arbeitsprozess zu bereinigen, aufzubereiten und sicher und strukturiert abzulegen.

• • Sie konzipieren eine geeignet strukturierte Dateienablage, erklären die Bedeutung von Metadaten und reflektieren die Notwendigkeit von Daten- und Systemsicherheit (z. B. Backup-Strategien in unterschiedlichen Speichermedien). Sie wählen für den jeweiligen Arbeitsprozess geeignete Dateiformate aus.

• ✔ Daten teilen und nachnutzen
  

• • Sie reflektieren nötige Voraussetzungen und Hilfestellung für kollaboratives digitales Zusammenarbeiten.

• • Sie benennen Aspekte der Nachnutzbarkeit von Daten (Rechte, Identifikatoren, Formate, Technische Aspekte etc.).