KI-Empfehlung für Studierende

Der generative Prozess beginnt mit der Anfrage (Prompt) durch die Nutzenden. Basierend auf diesen Prompts und den Trainingsdaten nutzt generative KI-Muster, Ähnlichkeiten und Wahrscheinlichkeiten um z.B. das nächste Wort, die nächste Phrase oder das nächste Pixel zu berechnen. Ein Mangel an „Wissen“ in Form von Daten zu spezifischen Themenbereichen, die Verlässlichkeit der Quellen, Fehler oder Verzerrungen in den Trainingsdaten, veraltete Daten aber auch fehlerhafte Kontextualisierungen führen zu plausibel klingenden, aber falschen, ungenauen, diskriminierenden oder stigmatisierenden Ergebnissen. Die Qualität der Ergebnisse ist wesentlich von der Qualität der Trainingsdaten, aber auch der Prompts abhängig. Nutzende sind daher gefordert, KI mittels sinnvoller Prompts zu steuern und (insbesondere) Textausgaben stets hinsichtlich ihrer Korrektheit und Qualität zu hinterfragen und zu überprüfen.

Nutzende sind darüber hinaus aufgefordert Aspekte der Nachhaltigkeit zu bedenken und KI bewusst und ressourcenschonend einzusetzen. So verbraucht eine Korrespondenz mit ChatGPT etwa einen halben Liter Wasser und die Energie für die Erzeugung eines Bildes entspricht der vollständigen Ladung eines Smartphones. Das Trainieren von KI-Modellen basiert auf akribischer menschlicher Arbeitskraft, die häufig in Niedriglohnländern mit geringen Standards im Arbeitnehmer:innenschutz geleistet wird (vgl.: Ahmad, Z., Staiger, T. 2024). Deswegen sollte die Nutzung von KI hinsichtlich ökologischer und sozialer Nachhaltigkeit stets hinterfragt werden.

Denkanstoß:

Was weiß ich über zugrundeliegende Trainingsdaten und KI-Modelle? Kann ich abschätzen, ob und inwieweit die Ergebnisse des KI-Programms für meine Zwecke angemessen und brauchbar sind?

Literatur:

Ahmad, Zamina; Staiger, Teresa (2024): Das Ökosystem der KI-Basismodelle: Wie Daten, Energie und menschliche Arbeit KI-Basismodelle formen. Hg. v. reframe (Tech). Online verfügbar unter https://www.reframetech.de/wissensseite-basismodelle/, zuletzt geprüft am 27.01.2025.

Der kritische und reflektierte Umgang mit Inhalten war schon, bevor KI half Inhalte generativ zu erstellen, zentral im Studium. Deshalb gelten die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis ebenso für die Arbeit mit (generativer) KI.

Im Folgenden werden kurz die „Richtlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis an der Universität Innsbruck” (Universität Innsbruck 2023) dargestellt, die Relevanz für das Studium und die Lehre haben:

• Wissenschaftliche Integrität wahren: „Alle in der Forschung tätigen Personen sind zu wissenschaftlicher Integrität verpflichtet. Redlichkeit, Aufrichtigkeit, Transparenz und die wissenschaftliche Methode sind unverzichtbare Voraussetzungen wissenschaftlicher Arbeit, wenn diese dem Erkenntnisgewinn dienen und von der Gesellschaft geschätzt werden soll.“ (Universität Innsbruck 2023)
• Wissenschaftliche Arbeit lege artis gemäß den allgemeinen und fach- und disziplinspezifischen Regeln und Standards:
  • Dokumentation des Prozesses wissenschaftlichen Arbeitens, um jeden einzelnen Schritt nachvollziehbar zu machen.
  • Wahrung des geistigen Eigentums und der Vorleistung aller Beteiligten sowie Dritter, korrekte Angabe der Autorenschaft: Alle Fremdleistungen sind darzulegen und nachzuweisen. D.h. auf Quellen und deren Autorenschaft ist zu verweisen.
  • Verstöße gegen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis sind strikt zu unterlassen. Dazu zählen:
    • Plagiat
    • Ideendiebstahl
    • Verfälschung und Übernahme von Forschungsergebnissen

Denkanstoß:

Bin ich mit den allgemeinen und fachspezifischen Standards vertraut und kann diese auch im Kontext von KI-Nutzungen angemessen berücksichtigen? (bspw. Forschungsethik, Umgang mit Quellen usw.)

Literatur:

Universität Innsbruck (2023): Richtlinie zur guten wissenschaftlichen Praxis an der Universität Inns-bruck. Online verfügbar unter https://www.uibk.ac.at/de/forschung/qualitaetssicherung/gwp/, zuletzt geprüft am 22.10.2025.

Die Entscheidung, ob generative Sprachmodelle und grundsätzlich KI-gesteuerte Software in Lehrveranstaltungen bzw. für die Erbringung bestimmter Leistungen im Rahmen von mündlichen oder schriftlichen Prüfungen oder von Abschluss- und Qualifizierungsaufgaben zulässig sind, obliegt in erster Instanz der jeweiligen LV-Leitung bzw. der Betreuungsperson und ist zwingend abzusprechen.

Die Vergabe von Noten, Beurteilungen oder die Verleihung von akademischen Titeln stützt sich auf wissenschaftliche Leistungen, die eigenständig und ohne fremde Hilfe erbracht wurden. Plagiate liegen vor, wenn „Texte, Inhalte oder Ideen übernommen und als eigene ausgegeben werden.“ (Universitätsgesetz 2002/Fassung 2021; siehe hierzu auch Punkt 4 „Gute wissenschaftliche Praxis“). Wird etwa KI genutzt um eigene Texte mit Hilfe von KI zu optimieren (Rechtschreibung, Grammatik, Ausdruck), liegt kein Plagiat vor. Wird hingegen fremder Text mit Hilfe von KI paraphrasiert, ohne die Quelle zu nennen, liegt ein Plagiat vor. Wird Text mit Hilfe von KI generiert und nicht entsprechend als fremde Leistung kenntlich gemacht, wird zumindest eine eigene wissenschaftliche Leistung vorgetäuscht ¹.

Denkanstoß:

Habe ich die Vorgaben der jeweiligen Lehrveranstaltungsleitung/Betreuungsperson berücksichtigt und die (eventuelle) KI-Nutzung ausreichend abgesprochen und bin ich mir über die Folgen bei Nichtberücksichtigung im Klaren?

Literatur:

Universitätsgesetz (2002): Bundesrecht konsolidiert: Gesamte Rechtsvorschrift für Universitätsgesetz 2002, Fassung vom 31.12.2021. Online verfügbar unter https://www.ris.bka.gv.at/GeltendeFassung.wxe?Abfrage=Bundesnormen&Gesetzesnummer=20002128&FassungVom=2021-12-31, zuletzt geprüft am 22.10.2025.

Fußnoten

Grundsätzlich gelten bei der Nutzung von KI bzw. der Eingabe von Daten in KI die allgemeinen österreichischen und europäischen Datenschutzgesetze, Persönlichkeitsrechte und Urheberrechte sowie die Studienrechtlichen Bestimmungen der Universität Innsbruck (vgl. 2024b). Die Verantwortung für die Einhaltung dieser Gesetze und Bestimmungen liegt bei den Nutzenden bzw. den Studierenden.

Personenbezogene Daten dürfen in KI-Tools nicht eingegeben werden, da bei einer gehäuften Eingabe sensibler Daten zu einer Person die KI-Tools lernen und nicht auszuschließen ist, dass Anbieter diese Daten lesen, speichern und nutzen. Bei der Nutzung von KI zur Verarbeitung wissenschaftlicher Datensätze (z.B. numerische Daten, Interviewdaten, Transkripte, Audio- oder Videoaufzeichnungen) muss sichergestellt sein, dass die zugesagte Anonymität, die wissenschaftliche Integrität und die Richtlinien der Universität Innsbruck für den Umgang mit Forschungsdaten gewahrt bleiben.

Daten, welche irgendeiner Form der Geheimhaltung unterliegen, dürfen nicht in KI eingegeben werden. Daten bzw. Texte, die als geistige Werke anzusehen sind bzw. Urheberrechten unterliegen (etwa Texte/Unterlagen von Lehrenden), dürfen ohne ausdrückliche Zustimmung der Urheber:innen, nicht in KI-Programme eingegeben werden.

KI-generierte Outputs sind grundsätzlich frei von Urheberrechten des Systemanbieters oder des Systems selbst, solange dieser Output keine Markenrechte verletzt oder eine Fortsetzung von urheberrechtlich geschützten Werken darstellt, die von der KI als Trainingsdaten genutzt und im Output eins zu eins wiedergegebenen wurden (vgl. Universität Innsbruck 2024a). Die Verantwortung der Nutzung der KI-generierten Daten liegt beim Nutzenden.

Denkanstoß:

Bin ich hinreichend vertraut mit urheberrechtlichen und datenschutzrechtlichen Fragen, um meine KI-Nutzung hinsichtlich ihrer Rechtskonformität einschätzen zu können?

Literatur:

Universität Innsbruck (2024a): FAQs rund um das Thema KI an der Universität Innsbruck. Online verfügbar unter https://www.uibk.ac.at/de/universitaet/digitalisierung/ki-uni-innsbruck/faqs/, zuletzt geprüft am 22.10.2025.

Universität Innsbruck (2024b): Satzungsteil „Studienrechtliche Bestimmungen“ der Universität In-nsbruck. Online verfügbar unter https://www.uibk.ac.at/zentraler-rechtsdienst/richtlinien-und-verordnungen-des-rektorats/satzungsteile/stsb_konsolidierte_fassung.html.de, zuletzt geprüft am 22.10.2025.

Die durch generative KI erzeugten Texte, Tabellen, Bilder, etc. stellen keine wissenschaftliche Quelle dar, daher sollten Erzeugnisse generativer KI auch nicht wie jene von Autor:innen zitiert werden (vgl. Universität Innsbruck 2024a). Im Folgenden soll am Beispiel von ChatGPT verdeutlich werden, wofür durch KI generierte Daten genutzt werden können und wie diese zitiert werden können.

Verwendung von KI für wissenschaftliches Arbeiten am Beispiel von ChatGPT 

Wofür kann ChatGPT grundsätzlich genutzt werden?

1. Nutzung der Aussagen von ChatGPT als nicht wissenschaftliche Primärquelle
2. für Literaturrecherche
3. für Zusammenfassungen
4. um komplexe Texte besser verstehen zu können
5. für Gliederungen/Strukturierungen
6. als Input
7. …

Im Rahmen der Empfehlung wird unter 6.1 auf Punkt 1 „Nutzung der Aussagen von ChatGPT als nicht wissenschaftliche Primärquelle“ und unter 6.2 auf Punkt 2 „Literaturrecherche“ näher eingegangen. 

Denkanstoß:

Habe ich mich hinreichend damit auseinandergesetzt, für welche Anwendungszwecke ich welche KI-Programme zweckmäßig nutzen kann? (Kann ich KI-Aussagen eine Expertise unterstellen?)

Literatur:

Universität Innsbruck (2024a): FAQs rund um das Thema KI an der Universität Innsbruck. Online verfügbar unter https://www.uibk.ac.at/de/universitaet/digitalisierung/ki-uni-innsbruck/faqs/, zuletzt geprüft am 22.10.2025.

Werden direkte oder indirekte Zitate aus ChatGPT in einem Essay, eine Seminararbeit, einer Bachelor-/Master- oder Seminararbeit oder in anderem Kontext (bspw. Präsentationen, Poster…) verwendet, müssen diese gemäß der (von den Lehrenden bzw. Betreuenden) vorgegebenen Zitierweise konsequent angegeben werden.

Empfohlene Schritte für die Nachvollziehbarkeit von KI-Interaktion und KI generierten Daten:

• ChatGPT befragen; Prompt und Antwort direkt bei OpenAI speichern, Screenshots anfertigen und Perma-Link kopieren – wichtig für eigene Dokumentation und Zitation.
• Zitate (direkte oder indirekte) in die eigene Arbeit einfügen und in Form eines Kurzbelegs die Quelle im Fließtext vermerken. Je nach Zitierweise beim Paraphrasieren entsprechende Kürzel wie vgl./Vgl. nicht vergessen.
• Je nach gewählter Zitierweise Quellen in den Fußnoten und/oder im Literaturverzeichnis (wie vorab beschrieben) angeben.

Mit KI (hier als Beispiel ChatGPT) kann keine seriöse Literaturrecherche durchgeführt werden, denn Suchanfragen werden unvollständig, inkonsistent, unlogisch und unkritisch beantwortet. KI kann allerdings bei der Recherche unterstützen: bspw. beim Eingrenzen von Themen, bei Übersetzungen, bei der Suche nach Synonymen, beim Automatisieren von Prozessen… Eine kritische Überprüfung der Ergebnisse ist dabei jedoch unabdingbar.

Nutzende sollten sich grundsätzlich darüber im Klaren sein, wie eine KI sucht, wo sie sucht und was sie sucht. Für ein besseres Verständnis hat das Team der ULB an der Universität Innsbruck dazu sowohl Video-Tutorials als auch Texte erstellt, die für alle Studierenden und Mitarbeitenden der UIBK auf OLAT nach Anmeldung abrufbar sind:

• Video-Tutorial
• Dazugehöriges Skript
• Basistraining KI

Wie bereits in Punkt 5 betont, ist die Entscheidung über die Möglichkeit und Art der Nutzung von KI im Rahmen des Studiums immer mit der jeweiligen Lehrveranstaltungsleitung bzw. der Betreuungsperson der Abschlussarbeit abzusprechen. Zudem sind die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis (s.o.) immer zu berücksichtigen. Sollte der Einsatz von KI (bspw. ChatGPT) zulässig sein, ist ein kritischer Umgang damit unabdingbar! U.a. folgende Punkte gilt es dabei dringend zu beachten:

• Sprachmodelle – wie bspw. Inhalte von ChatGPT – sind KEINE wissenschaftlichen Quellen! Die Angabe als Quelle über die vorab beschriebenen gängigen Zitationsstile ist lediglich notwendig, um zu zeigen, dass Sprachmodelle verwendet wurden, an welcher Stelle, und in welchem Ausmaß diese verwendet wurden. Beim Zitieren gelten die Zitierstandards und Vorgaben des Instituts bzw. der Lehrenden und Betreuenden.
• Sprachmodelle dürfen u.a. aus urheberrechtlichen Gründen beim Zitieren im Text nicht als Autor:innen behandelt werden.
• Im Literaturverzeichnis muss ein eigener Punkt mit den jeweils verwendeten KI-Tools eingefügt werden.
• Einschränkungen müssen mitbedacht werden:
  • Sprachmodelle sind nicht dafür ausgerichtet, den Wahrheitsgehalt eigener Aussagen zu überprüfen.
  • Sprachmodelle sind häufig nicht auf dem aktuellen Stand.
  • Bei Zusammenfassungen, Rechercheergebnissen und sonstigen Antworten auf Prompts können falsche oder fehlerhafte Inhalte ausgeworfen werden.
• Es gibt eine große Vielfalt an generativen KI-Modellen, mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen. Um Sprachmodelle verwenden zu können, sollten Sie wissen, wie diese arbeiten und sich über deren Möglichkeiten und Limitierungen informieren.
• Die Datenschutzkonformität ist meist mangelhaft, die Datenverarbeitung unklar und es fehlt an Transparenz. Dies gilt es bei der Verwendung von (generativen) KI-Modellen unbedingt zu berücksichtigen.

Eigene Überlegungen, Reflexionen und kritische Auseinandersetzungen sind für das wissenschaftliche Arbeiten bzw. für das Arbeiten im erziehungswissenschaftlichen Kontext entscheidend – diese Aufgaben können und sollen nicht von generativen Sprachmodellen übernommen werden. KI kann das eigene Denken nicht ersetzen! 

• Future of Life Institute: (FLI): Das EU-Gesetz zur künstlichen Intelligenz. Aktuelle Entwicklungen und Analysen des EU AI-Gesetzes.
• KI-Campus:Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz.
• Universität Innsbruck:OLAT-Kurs: Basistraining Künstliche Intelligenz.Zugriff nach OLAT-Login.
• Universität Innsbruck: FAQs rund um das Thema KI
• Universität Innsbruck: KI Tools – Werkzeuge für Lehre und Forschung
• Universität Innsbruck: Schreibzentrum der Universität Innsbruck