Fragen und Antworten

• Herkömmliche Literaturdatenbanken fragen strukturierte, systematisierte Daten u.a. mithilfe von festgelegten Schlagwörtern/Titelstichwörtern/Abstracts ab. Um relevante Publikationen zu finden, müssen Nutzende präzise Anfragen mit exakten Suchbegriffen formulieren und manuell Anpassungen (z.B. mithilfe boolescher Operatoren) vornehmen.
• KI-gestützte Recherche-Tools können überwiegend natürliche Sprache verarbeiten und so auch ohne in den Metadaten vergebene Schlagwörter semantische Verbindungen zwischen verschiedenen Quellen herstellen.
• Viele Tools erstellen neue Inhalte, z.B. Kurzzusammenfassungen für Publikationen in der Trefferliste (häufig durch den Hinweis „TLDR“ gekennzeichnet). Einige KI-Tools können aus vorherigen Suchanfragen des Nutzenden automatisiert „lernen“ und personalisiert Publikationen empfehlen.
• KI-Tools ersetzen die Recherche in Datenbanken zurzeit noch nicht, können diese aber ergänzen.

Hinweis: Auch herkömmliche Datenbanken integrieren zunehmend KI-gestützte Funktionen oder entwickeln eigene KI-Tools, so z.B. Web of Science (Research Assistant) und Scopus (Scopus AI).

• Semantische Suche: Durch Nutzung von LLMs wird der Kontext der Suchanfrage „verstanden“. Es werden Treffer angezeigt, die nicht nur auf den exakten Suchbegriffen basieren, sondern auch den Bedeutungskontext und Synonyme – anders als in klassischen Datenbanken – miteinbeziehen. Bei manchen Tools können die Suchanfragen auch als Forschungsfrage formuliert werden.
• Ausrichtung auf wissenschaftlichen Bereich: Die vorgestellten KI-Tools sind auf den wissenschaftlichen Bereich ausgerichtet. Daher wird die Suchanfrage – bereits ohne aufwendiges Prompting und ohne Verwendung spezifischer Fachbegriffe – in einen wissenschaftlichen Kontext gesetzt.
• Zusatzfunktionen: Die KI-Tools bieten teilweise zusätzliche Funktionen (z.B. Kurzzusammenfassungen, Chat with Paper, Copilot), die die Sichtung der Literatur vereinfachen und beim Verständnis der recherchierten Texte helfen können.
• Graphische Darstellungsweise: Viele Tools bereiten die Suchergebnisse graphisch auf (z.B. in Netzwerkdiagrammen). Dies kann verschiedenen Lerntypen entgegenkommen und bei einer Zitationsanalyse unterstützen.

• Datenschutz und Urheberrecht: Die Eingaben der Nutzenden werden teilweise für das Training der KI weiterverwendet. Zudem werden den Betreibenden der Tools oft umfangreiche Nutzungsrechte eingeräumt. Daher sollten keine sensiblen, personenbezogenen Daten eingegeben und das Hochladen urheberrechtlich geschützter Werke vermieden werden.
• Umfang der Datengrundlage: Die Tools verfügen meist nur über eine begrenzte Datenquelle (z.B. nur Open-Access-Publikationen). Teilweise fehlen Publikationen wichtiger Verlage. Durch die jeweils zugrundeliegende Datenquelle eignet sich nicht jedes Tool gleichermaßen für jedes Fach. Die Datengrundlage sollte daher überprüft und v.a. nicht nur ein Tool verwendet werden.
• Qualität der Ergebnisse: Generative KI gibt die statistisch gesehen wahrscheinlichste Antwort in bestimmten Kontexten aus. Die Modelle sind daher sprachbasiert, aber nicht fakten- bzw. wissensbasiert. Es kann zu „Halluzinationen“ kommen. Zudem ist die Qualität der Ergebnisse von den Trainingsdaten (Aktualität, Stereotype/Bias etc.) abhängig. Diese möglichen Auswirkungen auf Suchergebnisse und wissenschaftliche Neutralität sollten mitgedacht werden. Die Ergebnisse sollten in jedem Fall überprüft werden.

Hinweis: Die Herausforderungen bezüglich der Ethik und Nachhaltigkeit sollten ebenso nicht ignoriert werden. Nur ein Beispiel ist der hohe Energie- und Ressourcenverbrauch von KI.

• Grenzen: KI-Chatbots wie ChatGPT/Campus-KI, Gemini, Perplexity AI & Co. sind derzeit nicht auf die Literaturrecherche ausgerichtet und geben daher häufig keine (wissenschaftlichen) Quellen an. Teilweise werden bibliographische Angaben „erfunden“. Es sollte in jedem Fall die Originalquelle geprüft werden: Existiert sie überhaupt? Hat der Chatbot den Inhalt fehlerfrei wiedergegeben?
• Möglichkeiten: Die Chatbots können bei der Vorbereitung auf eine Literaturrecherche unterstützen, indem sie relevante Suchbegriffe und deren Synonyme vorschlagen. Zu beobachten bleibt außerdem die Entwicklung der Deep-Research-Funktionen einiger Chatbots, die speziell auf die Recherche ausgerichtet sind.

• Infos zu KI-Angeboten im Hochschulkontext
• Handreichung der TU Dortmund zum Umgang mit ChatGPT
• Datenschutzkonformer Zugang zu KI-Chatbots

• Bei Verwendung der Recherche-Tools zum Finden von Literatur müssen diese nicht zitiert werden. Dieser Prozess ist vergleichbar mit einer Internet- oder Datenbanksuche.
• Direkte Verwendung / Übernahme von KI-generierten Inhalten sollte gekennzeichnet werden. Um die Inhalte nachweisen zu können, sollte auch der Chatverlauf/Prompt etc. dokumentiert werden.
• Derzeit existieren noch keine Standards in Bezug auf das Zitieren von KI-generierten Inhalten an der TU Dortmund. Die Nutzung und Zitierweise von KI sollte also vorher mit den Prüfenden abgesprochen werden.

• Kurstermine auf Anfrage: Einführungskurse zur KI-gestützten Literaturrecherche bieten wir für Gruppen, Lehrstühle oder Seminare ab 5 Personen an. Gerne orientieren wir uns bei den Inhalten an Ihren Wünschen und Bedürfnissen. Zur Terminabsprache wenden Sie sich bitte an uns!