Der gezielte Einsatz von Künstlicher Intelligenz im wissenschaftlichen Arbeiten entwickelt sich zunehmend von der Nutzung einzelner Tools hin zur Entwicklung individueller, spezialisierter Assistenzsysteme. Mit sogenannten custom GPTs können Lehrende und Forschende eigene KI-Anwendungen erstellen, die exakt auf spezifische Aufgaben im wissenschaftlichen Prozess zugeschnitten sind.
In diesem praxisorientierten Workshop entwickeln die Teilnehmenden konkrete custom GPTs mit ChatGPT, z.B. ein GPT zur systematischen Literaturranalyse und Bewertung. Dabei stehen sowohl die konzeptionelle Gestaltung als auch die technische Umsetzung im Fokus.
Zielpublikum
Das Seminar richtet sich an alle Lehrende und Bildungsverantwortliche.
Ziele
Die Teilnehmenden
- verstehen das Konzept und die Funktionsweise von custom GPTs
- sind in der Lage, eigene KI-Assistenzsysteme für wissenschaftliche Arbeitsprozesse zu konzipieren und umzusetzen
- entwickeln konkrete Anwendungen für die Themenfindung und Forschungsfrageentwicklung mit einem eigenen GPT
- erstellen ein strukturiertes System zur KI-gestützten Literaturrbewertung
- reflektieren Einsatzmöglichkeiten und Grenzen individuell konfigurierter KI-Tools in der Lehre
Inhalte
Einführung in custom GPTs: Funktionsweise, Einsatzfelder und Abgrenzung zu klassischen KI-Tools
Konzeption eines GPTs für Themenfindung und Forschungsfragen: Struktur, Logik und Promptdesign
Entwicklung eines GPTs für die Literaturrecherche: Suchstrategien, Filterlogiken und Ergebnisaufbereitung
Praktische Umsetzung in ChatGPT: Schritt-für-Schritt-Erstellung und Testphase
Optimierung und Anpassung: Qualitätssicherung und iterative Verbesserung
Einsatzszenarien in Lehre und Betreuung wissenschaftlicher Arbeiten
Referentin:
Prof. Dr. Beate Gleitsmann lehrt an der Rheinischen Hochschule Köln sowie an der Universität zu Köln im Professional Center. Seit über 15 Jahren vermittelt sie wissenschaftliches Arbeiten im Hochschulkontext und hat ihre Lehre in den letzten Jahren konsequent auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ausgerichtet.
Sie verbindet fundierte Expertise in Forschung und Hochschuldidaktik mit aktueller technologischer Praxis und unterstützt Lehrende dabei, tragfähige Konzepte für den Umgang mit KI im Studium zu entwickeln.