Ein klarer Suchweg in fünf Schritten
Stimme den geplanten Einsatz und seine Dokumentation mit deiner Betreuung ab. Maßgeblich bleiben die Prüfungsregeln. Gib keine personenbezogenen Forschungsdaten, vertraulichen Unterlagen oder Volltexte mit ungeklärten Uploadrechten in externe Dienste ein.
- Frage selbst formulieren. Was möchtest du herausfinden, und welche Art von Literatur brauchst du dafür?
- Suchbegriffe entwickeln. Sammle deutsche und englische Begriffe sowie Synonyme in Begriffsfamilien. Eine KI kann Vorschläge machen; Bedeutung und Suchsyntax prüfst du selbst.
- Passende Suchquellen wählen. Beginne in einer Fachdatenbank für dein Thema. Nutze KI-Suche oder Literaturgraphen ergänzend. Weder eine Trefferliste noch eine flüssige Antwort garantiert vollständige oder passende Literatur.
- Originale lesen und prüfen. Gleiche Titel, Autorenschaft, Jahr und DOI ab. Prüfe Frage, Methode, Ergebnis und Grenzen im Text. Notiere die genaue Stelle, die deine eigene Aussage stützt.
- Den Weg festhalten. Notiere Suchquelle beziehungsweise Werkzeug, Datum, Suchbegriffe oder relevante Eingaben, Filter und Auswahlgründe. Ergänze, was du selbst geprüft hast und wie du das Ergebnis verwendest.
Eine echte Quelle kann für deine Frage ungeeignet sein oder eine schwächere Aussage stützen, als eine KI behauptet. Ein gefundenes Zitat ersetzt deshalb keine Originallektüre.
Eine KI nur als Begriffshilfe nutzen: Musterauftrag
Ein allgemeiner Chatbot kann dir helfen, Suchbegriffe zu sammeln. Ein möglicher eigener Auftrag lautet:
Meine vorläufige Frage lautet […]. Schlage deutsche und englische Suchbegriffe und Synonyme in getrennten Begriffsfamilien vor. Nenne Mehrdeutigkeiten. Erfinde keine Quellen und behaupte nicht, bereits recherchiert zu haben.
Prüfe die Vorschläge fachlich und teste sie in deiner Datenbank. Dieser Musterauftrag ist eine Kursanregung und keine Garantie gegen Fehler.
Welches Werkzeug hilft bei welchem Schritt?
Wähle nach deinem Zweck. Die drei Angebote sind mögliche Einstiege; du brauchst keines davon für diese Lektion. Die Karten öffnen nur Erklärungen. Suchfragen oder Dateien werden dabei nicht an Anbieter gesendet.
Semantic Scholar · Treffer und verwandte Arbeiten finden
Nutzen: Die kostenlose wissenschaftliche Suchmaschine unterstützt die Suche und Erkundung verwandter Arbeiten mit KI-Verfahren. Nutze bibliografische Daten und den Link zum Original für deine weitere Prüfung.
Grenze: Rang und Zitationszahl sind kein Qualitätsnachweis; ein Suchtreffer garantiert keinen freien Volltext. Prüfe, ob dein Fach, deine Sprachen und Publikationsarten ausreichend berücksichtigt sind.
Zugang und Daten: Kostenloses Suchangebot eines externen Anbieters. Für den Einstieg reichen öffentliche Themen und Literaturangaben. Prüfe die aktuellen Bedingungen vor Kontoerstellung oder zusätzlichen Funktionen.
Anbieter: Funktion und kostenloser Zugang · Datenschutzhinweise
Elicit · Eine Frage erkunden und Hinweise vergleichen
Nutzen: Mit dem Research Agent lassen sich Forschungsfragen erschließen, Literaturhinweise finden und Informationen strukturiert vergleichen. Seit September 2026 sind frühere Einzelfunktionen darin zusammengeführt; die Oberfläche kann sich weiter ändern.
Grenze: Prüfe Zusammenfassungen und extrahierte Angaben an den Originalstellen. Das Angebot ist auf Englisch ausgerichtet; verlasse dich für deutschsprachige Literatur nicht auf seine Abdeckung. Eine erzeugte Übersicht ist noch kein selbst durchgeführtes systematisches Review.
Zugang und Daten: Kostenloser Einstieg mit planabhängigen Grenzen; bestimmte Reviewfunktionen sind kostenpflichtig. Prüfe aktuelle Tarife, Datenverarbeitung und Uploadrechte. Diese Lektion verlangt weder Konto noch Upload.
Anbieter: aktuelle Arbeitsabläufe · Sprachgrenzen · Tarife · Datenschutzhinweise
Connected Papers · Das Umfeld eines geprüften Artikels erkunden
Nutzen: Gib Titel oder DOI eines bereits geprüften Artikels ein, um verwandte Arbeiten in einem Graphen zu erkunden. Die Ähnlichkeit beruht auf gemeinsamen Zitier- und Referenzmustern. Der Graph ist kein direkter Zitationsbaum.
Grenze: Nähe bedeutet weder Zustimmung noch Qualität. Ausgangsartikel und zugrunde liegender Index prägen die Auswahl. Prüfe die neuen Originale und suche ergänzend außerhalb des Graphen.
Zugang und Daten: Begrenzter kostenloser Einstieg; weitere Nutzung kann kostenpflichtig sein. Nutze öffentliche Literaturangaben statt vertraulicher Projektinformationen und prüfe die aktuellen Bedingungen.
Anbieterangaben geprüft am 25. Oktober 2026. Sie erklären Funktionen und Zugang, belegen aber keine unabhängige wissenschaftliche Zuverlässigkeit. Mehrere Werkzeuge können auf denselben Literaturindex zurückgreifen.
Würdest du diesen Beleg übernehmen?
Die folgende Aussage wurde für diese Übung erfunden. Sie stammt aus keiner echten Produktantwort. Der verlinkte Fachartikel existiert.
„Walters und Wilder (2023) beweisen, dass alle heutigen KI-Rechercheprogramme einen festen Anteil falscher Quellen erzeugen.“
Original: Walters & Wilder (2023), Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT, Scientific Reports 13, 14045. Originalartikel öffnen · DOI: 10.1038/s41598-023-41032-5.
Existiert die Quelle?
Was würdest du außer dem funktionierenden Link abgleichen?
Prüfung vergleichen
Gleiche Titel, Autorenschaft, Jahr und DOI mit dem Original ab. Die Angaben gehören hier tatsächlich zu einem veröffentlichten Artikel. Das belegt seine Existenz, aber noch nicht die behauptete Schlussfolgerung.
Was wurde untersucht?
Prüft der Text sämtliche heutigen Rechercheprogramme oder bestimmte Modellausgaben in einem damaligen Versuchsaufbau?
Rückmeldung ansehen
Untersucht wurden Ausgaben von ChatGPT-3.5 und ChatGPT-4 unter festgelegten Bedingungen im Jahr 2023. Daraus lässt sich keine feste Fehlerquote für sämtliche heutigen KI-Rechercheprogramme ableiten.
Welche Aussage ist tragfähig?
A: Jede KI-Quelle ist falsch. B: Die damalige Studie dokumentiert erfundene und fehlerhafte Literaturangaben; Quellenangaben müssen geprüft werden. C: Ein funktionierender DOI-Link bestätigt jede Interpretation.
Auswahl und Begründung ansehen
B ist die passende Zusammenfassung. A verallgemeinert unzulässig. C verwechselt die Existenz einer Quelle mit der Tragfähigkeit einer Aussage.
Dein Prüfzettel: Existenz → Passung zur Frage → Methode, Ergebnis und Grenzen → genaue Fundstelle. Lies die relevanten Originalabschnitte, bevor du einen Beleg übernimmst.
Mit deinen geprüften Treffern weiterarbeiten
Auch vergleichende Fachstudien zeigen Fehler und Abdeckungslücken bei KI-gestützten Recherche- und Auswertungsschritten. Die untersuchten Versionen und Aufgaben unterscheiden sich; daraus folgt keine aktuelle Fehlerquote für alle Angebote. Nutze solche Hilfen ergänzend und kontrolliere die Schritte selbst.
Wenn du ein systematisches Review planst
Lege Frage, Auswahlkriterien und geplante Suchquellen vorab fest. Eine KI-Antwort oder ein Literaturgraph belegt keine vollständige Suche. Übernimm automatische Ausschlüsse und Datenextraktionen nicht ungeprüft.
Halte ergänzende KI-Suchen mit Werkzeug, erkennbarer Version, Datum, relevanten Eingaben, Filtern und übernommenen Treffern fest. Das ist unsere Übertragung des Transparenzprinzips auf KI-Werkzeuge; PRISMA-S von 2021 ist keine spezielle KI-Anleitung.
Eine Studie zu vier Evidenzsynthesen bewertete eine damalige Elicit-Version als mögliche Ergänzung, nicht als ausreichenden alleinigen Suchweg. Das ist kein heutiger Leistungsvergleich des Research Agent. Den methodischen Suchweg vertiefst du in Studien suchen und nachvollziehbar auswählen.
Die Lektion zum wissenschaftlichen Lesen und Schreiben hilft dir, geprüfte Texte in eigene Aussagen mit passenden Belegen zu überführen.
Fachliche Grundlagen & Quellen
Frei zugängliche Fachtexte und Originalstandards erläutern die fachlichen Grundlagen. Nutze die Fundstellen zum gezielten Weiterlesen. Die Fallgeschichte, ihre Beispieldaten und die Arbeitsübungen sind eigens für den Kurs entwickelt.
- Miao & Holmes (2023): Guidance for generative AI in education and research. UNESCO (externe Quelle, neuer Tab)
- Walters & Wilder (2023): Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports 13, 14045 (externe Quelle, neuer Tab)
- Cooper et al. (2018): Defining the process to literature searching in systematic reviews: a literature review of guidance and supporting studies. BMC Medical Research Methodology 18, 85 (externe Quelle, neuer Tab)
- Clark et al. (2025): Generative artificial intelligence use in evidence synthesis: A systematic review. Research Synthesis Methods 16(4), 601–619 (externe Quelle, neuer Tab)
- Lau & Golder (2025): Comparison of Elicit AI and Traditional Literature Searching in Evidence Syntheses Using Four Case Studies. Cochrane Evidence Synthesis and Methods 3(6), e70050 (externe Quelle, neuer Tab)
- Rethlefsen et al. / PRISMA-S Group (2021): PRISMA-S: an extension to the PRISMA Statement for Reporting Literature Searches in Systematic Reviews. Systematic Reviews 10, 39 (externe Quelle, neuer Tab)