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ChatGPT & Co

Generative KI und Chatbots

KI (Künstliche Intelligenz) kommt mittlerweile in vielen Lebensbereichen zum Einsatz. Chatbots wie ChatGPT sind auch im Studienalltag hilfreich – sei es für die Ideenfindung, das Umformulieren von Texten oder die schnelle Recherche. Doch während die Tools verlockend einfach wirken, stellen sie Studierende auch vor neue Herausforderungen. Dieser Artikel bietet einen kompakten Überblick über generative KI, zeigt passende Tools und gibt praktische Tipps für den verantwortungsvollen Einsatz in Studium und Forschung.

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Von Studierenden für Studierende werden Workshops, eine Mitmach-Aktion und eine Sprechstunde angeboten:
Zum Programm

Der Aktionstag wird gemeinsam von Hochschulforum Digitalisierung, der "DigitalChangeMaker"-Initiative und dem Projekt MIT-PART angeboten.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT und andere KI-Chatbots kommunizieren mit Ihnen in natürlicher Sprache. Sie werden auch als generative KI bezeichnet, da sie neue Inhalte erzeugen – etwa Texte, Bilder, Musik oder Code. Hierfür greifen sie auf Daten zurück, mit denen sie vorab trainiert wurden. Die Antworten werden aufgrund von Wahrscheinlichkeiten generiert.

Video: Generative KI in 2 Minuten erklärt (KI-Campus)

Im Hintergrund eines solchen Chatbots arbeitet ein Sprachmodell (LLM – Large Language Model). Dieses berechnet mithilfe von Algorithmen und Trainingsdaten, welche Wortfolgen am wahrscheinlichsten zu Ihrer Anfrage passen. ChatGPT verwendet beispielsweise die Sprachmodelle GPT-6 oder GPT-5.

Bei der Verwendung von ChatGPT und Co. sollten Sie Folgendes beachten:

  • Blackbox: Es ist nicht transparent, auf welcher Datengrundlage und nach welchen Regeln die Inhalte generiert werden.
  • Keine Reproduzierbarkeit: Sie bekommen auf identische Anfragen nie exakt dieselbe Antwort. Ergebnisse lassen sich daher nicht reproduzieren.
  • Halluzinationen: Es kann vorkommen, dass generative KI „halluziniert“, also plausibel klingende, aber frei erfundene Inhalte liefert. Vor allem Faktenfragen müssen Sie deswegen auf ihre Richtigkeit überprüfen.
  • Aktualität: Der Wissensstand generativer KI basiert auf dem Stand der Trainingsdaten. Mittlerweile können ChatGPT und Co. aber über eine Websuche auf aktuellere Daten zurückgreifen. 

Wofür ist generative KI geeignet?

  • Texte und Inhalte verfassen, vereinfachen, zusammenfassen, gliedern, ordnen, umformulieren oder übersetzen
  • Texte und Inhalte auf bestimmte Zielgruppen zuschneiden
  • Texte/Inhalte verstehen und analysieren
  • Assistieren und Inspirieren (z.B. Ideenfindung, Methodenauswahl)
  • Synonyme finden und Formulierungshilfen bieten
  • Suchanfragen für Bibliothekskataloge formulieren

Wofür ist generative KI nicht geeignet?

  • kreativ sein (im Sinne von wirklich neuartigen Schöpfungen)
  • kritisch denken
  • fühlen
  • Faktenfragen verlässlich beantworten
  • rechtsverbindliche Aussagen treffen
  • eigenständige, verlässliche Quellenbewertung

Im Kern gilt: Generative KI eignet sich für strukturelle/semantische Aufgaben. Darüber hinaus sollten Sie sie jedoch mit Vorsicht einsetzen – denn auch plausibel wirkende Antworten können falsch sein. Sie sollten daher in der Lage sein, das Ergebnis kritisch zu prüfen und zu bewerten. 

KI-Chatbots sind nur begrenzt für eine (Literatur)recherche geeignet: ChatGPT für die Recherche? 

Weitere Aspekte: Verantwortungsvolle Nutzung

Beispiele für KI-Chatbots

Bei der folgenden Linkliste handelt es sich um eine kleine Auswahl von KI-Chatbots, die auf generativer KI basieren. Siehe auch: KI-Tools für spezielle Zwecke

  • ChatGPT
    Chat Generative Pre-trained Transformer. Anwendung der US-amerikanischen Firma Open AI.
  • Claude
    KI-Chatbot der US-amerikanischen Firma Anthropic.
  • Gemini
    Generative KI von Google mit Schnittstelle zur Suchmaschine Google.
  • Vibe
    Chat aus Frankreich, basierend auf dem Modell Mistral.

Die Seite European Alternatives bietet eine Übersicht der Chatbots mit Firmensitz in der EU.

Zugang zu KI-Chatbots

Viele KI-Chatbots werden in kostenlosen und kostenpflichtigen Versionen angeboten. Die kostenfreien Versionen sind in der Regel im Nutzungsumfang eingeschränkt. Zudem benötigen Sie meist einen Account beim Anbieter.

Einige Hochschulen oder andere Institutionen stellen kostenlose Chatoberflächen mit Zugriff auf mehrere Sprachmodelle zur Verfügung speziell für Studium und Forschung. Eine Registrierung oder Login über die Hochschule/Institution ist notwendig.

  • UniGPT
    Die Universität Münster bietet Studierenden und Mitarbeitenden über UniGPT Zugriff auf mehrere Sprachmodelle. Bei den lokalen Modellen verbleiben die Daten innerhalb der Universität Münster. Die Anmeldung funktioniert über die Uni-Kennung.
  • Zugang über KI:connect.nrw
    Viele NRW-Hochschulen stellen KI-Chats für verschiedene Sprachmodelle zur Verfügung. Diese sind für Hochschulangehörige kostenlos und haben den Vorteil, dass die Daten i.d.R. nicht außerhalb der Hochschulserver weitergegeben werden.
  • KI-Campus Chats
    Ein Konto bei KI-Campus ist notwendig.
  • Chat AI
    Angebot der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen). Ein Academic Cloud-Account ist notwendig.

KI-Tools für spezielle Zwecke

Neben den klassischen Chatbots (siehe Abschnitt Beispiele für KI-Chatbots) gibt es inzwischen zahlreiche spezialisierte Tools. Je nach Anwendungsfall kann ein spezialisiertes Tool sinnvoller sein als ein allgemeiner Chatbot – etwa für die Literaturrecherche, die Bildgenerierung, die Audioerstellung oder das Coding.

Zusammenstellungen und Verzeichnisse

  • KI-Tools
    Diese Zusammenstellung des Virtuellen Kompetenzzentrums sortiert Werkzeuge nach den Arbeitsprozessen des wissenschaftlichen Arbeitens (z. B. Recherche, Schreiben, Publizieren).
  • Künstliche Intelligenz für das wissenschaftliche Arbeiten
    Die Universitätsbibliothek Tübingen listet KI-Tools nach Anwendungszweck, mit kurzer Beschreibung und Bewertung auf.
  • Tool-Überblick
    Der Tool-Überblick des Zentrums für Lernen und Innovation der FernUniversität Hagen bietet Beschreibungen und Hinweisen zum Anwendungszweck.
  • LetsView: AI Tools
    Ein umfangreiches, allgemeines Verzeichnis mit KI-Werkzeugen aus verschiedenen Bereichen.
  • AI Atlas
    Diese Seite listet KI-Tools zu verschiedenen Zwecken auf, die aus Europa stammen.
  • KI-Tools für die Literaturrecherche
    Zusammenstellung der ULB Münster in LOTSE.

Auswahlkriterien

Der SCORE Fragenkatalog unterstützt Sie bei der Evaluation von KI-Tools – vom Zweck bis zur ethischen Vertretbarkeit.
Véron, A. C. (2026). SCORE: A Set of Questions for the Evaluation of AI Tools (Version v01). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.19382695

Der ROBOT-Test bietet Anhaltspunkte, um die Vertrauenswürdigkeit eines KI-Tools einzuschätzen (Reliability, Objective, Bias, Ownership, Type).
Hervieux, S. & Wheatley, A. (2020). The ROBOT test [Evaluation tool]. The LibrAIry. https://thelibrairy.wordpress.com/2020/03/11/the-robot-test

Das Framework TRUST: Evaluating AI search tools with confidence der Bibliothek der Universität Twente, bietet Kriterien für die Bewertung von KI-Tools für die Literaturrecherche.

Prompts – Tipps und Tricks

Ein Prompt ist Ihre Eingabe an die generative KI. Je präziser Sie formulieren, desto besser das Ergebnis. Die folgenden Tipps können Ihnen helfen, Ihre Prompts zu strukturieren:

  • Instruktion: Geben Sie der KI eine klare Aufgabenbeschreibung und definieren Sie die gewünschten Arbeitsschritte (z. B. „Fasse den Text zusammen und nenne die drei Hauptargumente").
  • Kontext: Liefern Sie Hintergrundinformationen, damit die KI die Aufgabe richtig einordnen kann. Zum Beispiel: Wer ist die Zielgruppe? In welchem fachlichen Zusammenhang steht die Frage?
  • Vorgaben: Legen Sie das gewünschte Format fest (z. B. Fließtext, Tabelle, Stichpunkte) und geben Sie bei Bedarf eine Längenbegrenzung vor.
  • Rolle: Weisen Sie der KI eine genaue Rolle zu.

Darüber hinaus gibt es weitere Techniken, die die Qualität der Antworten verbessern können:

  • Beispiele liefern: Zeigen Sie der KI anhand eines oder mehrerer Beispiele, wie Sie sich das Ergebnis vorstellen
  • Arbeitsschritte vorgeben: Bitten Sie die KI, Aufgaben nacheinander abzuarbeiten (z. B. „Analysiere zuerst die Methodik, dann die Ergebnisse, und ziehe abschließend ein Fazit").
  • Temperatur einstellen: Geben Sie im Prompt eine Temperatur vor. Niedrige Werte (0,0 bis 0,3) erzeugen konservative, tendenziell faktentreuere Antworten – ideal für präzise Zusammenfassungen. Höhere Werte (0,8 bis 1,0+) führen zu kreativeren, assoziativeren Ergebnissen – nützlich für die Ideenfindung.
  • Feedback geben: Geben Sie der KI eine Rückmeldung und lassen Sie sie die Antwort nach Ihren Wünschen anpassen.

Probieren Sie aus, wie Sie am besten zu Ihrem gewünschten Ergebnis kommen. Da die KI bei jedem Durchlauf neu rechnet, erhalten Sie mit demselben Prompt nie exakt dasselbe Ergebnis. Sie wissen zudem nie, welche internen Voraussetzungen die KI mitbringt.

Hilfestellung

Falls Sie unsicher sind, wie ein guter Prompt aussehen könnte, fragen Sie die KI selbst. Bitten Sie sie, Ihnen Rückfragen zu stellen („Welche Informationen benötigst du von mir, um ein gutes Ergebnis zu liefern?"). Sie können die KI auch beauftragen, einen Prompt für Sie zu entwerfen oder zu verbessern (sog. Meta-Prompting).

Zudem gibt es spezielle Prompt-Generatoren, die Ihnen beim Formulieren helfen, z. B. der AI Prompt Creator oder die Ideal.de Prompt-Werkstatt. Für den wissenschaftlichen Kontext empfehlen sich außerdem die Prompt-Sammlungen von KI-Campus (Offener Prompt-Katalog) und die Prompt-Sammlung für wissenschaftliches Arbeiten von Barbara Geyer.

Weiterführende Literatur zum Thema Prompting

Gmeiner, Bernhard; Graf, Norman; Payer, Daniel; Worgatsch, Ronald: Prompting-Guide: Effizient prompten, bessere Antworten erhalten

Bruggemann, Astrid: 30 Minuten Prompting. Offenbach, GABAL Verlag, 2025. (E-Book)

Verantwortungsvolle Nutzung

Ergebnisse einschätzen

Antworten von Chatbots (generativer KI, s.o.) sind nicht automatisch wahr. Da Halluzinationen (frei erfundene, aber plausibel klingende Inhalte) möglich sind, müssen Sie jede Aussage kritisch prüfen. Zudem sind die Trainingsdaten nicht neutral – generative KI kann Vorurteile und Stereotype (sog. Bias) reproduzieren.
Folgende Hilfsmittel können Ihnen bei der Beurteilung helfen:

  • CRAAP
    Die University of Bristol hat diesen Test speziell für die Prüfung von KI-Inhalten angepasst. Er hilft Ihnen, Aktualität, Relevanz, Autorität, Genauigkeit und Zweck einer Information zu hinterfragen.
  • SIFT
    Die Queen‘s University Library bietet eine Variante der SIFT-Methode an, die Sie dabei unterstützt, KI-generierte Informationen systematisch zu verifizieren (Stop, Investigate, Find, Trace).

Wissenschaftliches Arbeiten

Bevor Sie KI-Tools für Ihre Studienleistungen einsetzen, klären Sie unbedingt die Vorgaben Ihrer Hochschule und Ihrer Dozent*innen. Insbesondere in Prüfungsleistungen kann die unerlaubte Nutzung als Täuschungsversuch gewertet werden.

  • Transparenz: Viele Hochschulen verlangen inzwischen, dass Sie die Verwendung generativer KI in Ihrer Arbeit offenlegen – inklusive der verwendeten Prompts. Informieren Sie sich, welche Regeln an Ihrer Einrichtung gelten (siehe auch KI zitieren).
  • Eigenverantwortung: Sie sind für den Inhalt Ihrer Arbeit verantwortlich. KI kann als Assistent dienen, aber nicht Ihre eigene Denkleistung ersetzen. Wenn Sie sich zu stark auf die Anwendung verlassen, riskieren Sie, wichtige Kompetenzen des wissenschaftlichen Arbeitens nicht ausreichend zu entwickeln.

Weiterführende Informationen zu diesem Thema finden Sie auch unter den folgenden Links:

  1. Rechtliche Rahmenbedingungen

Nicht alles, was technisch möglich ist, ist auch erlaubt.

Beachten Sie den Datenschutz: Geben Sie keine personenbezogenen Daten Dritter oder schützenswerte Informationen in KI-Chatbots ein. Daten werden möglicherweise außerhalb der EU weitergegeben und zum Training der Modelle verwendet.

Beachten Sie zudem das Urheberrecht. Laden Sie keine urheberrechtlich geschützten Dokumente in KI-Chatbots hoch

Tipp: Nutzen Sie vorrangig die KI-Chatbots, die Ihre Hochschule intern bereitstellt (siehe Abschnitt Zugang zu KI-Chatbots). Diese sind oft sicherer, da die Daten in der Regel auf den Servern der Hochschule verbleiben.

Weiterführende Informationen:

Ethische und ökologische Aspekte

Es gibt einige, kritische Aspekte in Bezug auf Training und Betrieb von generativer KI. Diese sind u.a.:

  • Ressourcenverbrauch: Training und Betrieb von generativer KI erfordern hohen Strom- und Wasserverbrauch sowie den Einsatz spezieller rarer Rohstoffe. Einen Eindruck bekommen Sie im  KI-Verbrauchsrechner. Setzen Sie KI bewusst und sparsam ein.
  • Arbeitsbedingungen: Das Training der Modelle erfolgt häufig unter prekären Bedingungen, insbesondere für Content-Moderator*innen, die problematische Inhalte sichten müssen.
  • Datenethik: Für das Training von KI werden zum Teil Daten verwendet, ohne die Persönlichkeitsrechte oder Urheberrechte der Betroffenen zu respektieren.

Eine Orientierung für einen verantwortungsvollen Umgang bietet der Code of Conduct Demokratische KI, der Anforderungen an eine demokratische und ethisch vertretbare KI formuliert.

Weiterführende Informationen und weitere Aspekte:

Zentrum für Lernen und Innovation der FernUniversität in Hagen: Ethische Aspekte. 25.06.2026.

Kasprzik, Argie (2025). Die KI(rche) im Dorf lassen: Plädoyer für eine klima- und sozialverträgliche Nutzung Künstlicher Intelligenz. In: O-bib, 12(4), S. 1-9.
https://doi.org/10.5282/o-bib/6201

Lennartz, Benedikt; Langner, Shari: Warum eine Nachhaltigkeitsperspektive auf künstliche Intelligenz notwendig ist. 14.02.2023.

Simon, Judith; Spiecker gen. Döhmann, Indra; von Luxburg, Ulrike: Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen. Diskussion Nr. 34, Halle (Saale): Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina. 2024.
https://doi.org/10.26164/leopoldina_03_01226

Aczel, M., Chamanara, S., Matin, M., Farsi, A., Marwala, T., Madani, K. (2026). Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints. United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH), Richmond Hill.
https://doi.org/10.53328/INR26RMA002

Kurse und Veranstaltungen

Weitere Online-Kurse und Veranstaltungen finden Sie auf den Plattformen KI Campus, openHPI, KI:EDU.NRW und DGI. Die Angebote sind teilweise kostenpflichtig.

Angebote an der Universität Münster

Darüber hinaus bieten weitere Einrichtungen der Universität Münster regelmäßig Veranstaltungen an:

Literatur

Buck, Isabella: Wissenschaftliches Schreiben mit KI. Tübingen, UVK Verlag, 2025. Insbesondere: Kapitel 4.3 Literaturarbeit. (E-Book)

Buck, Isabella: Wissenschaftliches Schreiben mit KI. Tübingen, UVK Verlag, 2026. 2. überarb. und erw. Aufl. Insbesondere: Kapitel 4.3 Literaturarbeit. (ALL 9:Buc 2.A.)

Lang, Fabian: Künstliche Intelligenz in Seminar- und Abschlussarbeiten: Ein Praxisleitfaden für Studierende mit Handlungsempfehlungen, Prompt-Beispielen und kritischer Einordnung. Springer, 2025. (E-Book)

Weiterführende Link-Tipps

  • KI Campus
    Die Lernplattform des Stifterverbands bietet vielfältige Materialien und Kurse zum Thema Künstliche Intelligenz – von Grundlagen bis zu spezifischen Anwendungen.
  • KI in der Hochschullehre
    Eine umfangreiche Zusammenstellung des Berliner Zentrums für Hochschullehre der TU Berlin mit Materialien, Beispielen und Handreichungen.
  • Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben mit Künstlicher Intelligenz
    Kurze, praxisorientierte Anleitungen der Fachhochschule Nordwestschweiz (FHNW) zu verschiedenen Themen..