Schulung – ChatGPT – Forschung & Wissenschaft

ChatGPT für Forschung und Wissenschaft

ChatGPT sicher und produktiv im Arbeitsalltag nutzen: Projekte, eigene GPTs, Datenanalyse, Canvas und Datenschutz im Team-Workspace.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

In diesem Kurs verbinden wir ChatGPT mit den typischen Abläufen im Bereich Forschung & Wissenschaft. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

ChatGPT ist für viele Fachabteilungen das erste KI-Werkzeug im Alltag – doch zwischen gelegentlichen Fragen und echtem Produktivitätsgewinn liegt eine methodische Lücke. In diesem Praxistag lernen Sie, ChatGPT gezielt für wiederkehrende Aufgaben einzusetzen: Texte entwerfen und überarbeiten, Dokumente zusammenfassen, Tabellen auswerten und Entscheidungsvorlagen strukturieren. Sie arbeiten mit Projekten, die Dateien und Anweisungen bündeln, mit Canvas für die gemeinsame Überarbeitung längerer Texte und mit der Datenanalyse für Excel- und CSV-Dateien. Jede Übung orientiert sich an realen Aufgaben aus Ihrem Fachbereich.

Ein zweiter Schwerpunkt liegt auf Skalierung und Verantwortung. Sie bauen einen eigenen GPT, der Ihre Vorlagen, Tonalität und Prüfregeln kennt und den Kolleginnen und Kollegen im Workspace nutzen können. Außerdem klären wir, welche Daten in ChatGPT gehören und welche nicht, wie sich Team- und Enterprise-Workspaces von privaten Konten unterscheiden und welche Einstellungen zu Training, Speicher und Datenfreigabe relevant sind. Sie verlassen den Kurs mit einer persönlichen Prompt-Sammlung, einem funktionierenden GPT und klaren Regeln für den sicheren Einsatz im Unternehmen.

Wissenschaftliches Arbeiten ist geprägt von Literaturrecherche, Datenauswertung, Antragsschreiben und Publikationsdruck. Generative KI kann in jeder dieser Phasen unterstützen: beim Erschließen und Zusammenfassen von Fachliteratur, beim Strukturieren von Forschungsfragen, beim Schreiben von Analyse-Code, beim Überarbeiten englischsprachiger Manuskripte oder beim Vorbereiten von Drittmittelanträgen. KI-Agenten können wiederkehrende Schritte wie Datenbereinigung oder Literaturabgleich automatisieren. Gleichzeitig berührt KI zentrale Fragen der guten wissenschaftlichen Praxis: Wer ist Autor, wie wird KI-Nutzung offengelegt, wie werden erfundene Quellen verhindert? Forschende brauchen deshalb nicht nur Prompt-Techniken, sondern einen methodisch sauberen, transparenten und reproduzierbaren Umgang mit KI-Werkzeugen. Genau das vermittelt dieser Kurs praxisnah.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Doktorandinnen und Doktoranden
  • Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs
  • Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen
  • Forschungsreferate und Drittmittelmanagement
  • F&E-Teams in Unternehmen

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Stetig wachsende Literaturmenge, die kaum noch zu überblicken ist
  • Hoher Schreibaufwand für Anträge, Berichte und Publikationen
  • Datenauswertung, die Programmierkenntnisse voraussetzt
  • Unsicherheit über Regeln zur KI-Nutzung bei Journals, Förderern und Hochschulen

Das können Sie nach dem Training

  • Sie formulieren strukturierte Prompts, die verlässlich brauchbare Ergebnisse für Ihre Fachaufgaben liefern.
  • Sie organisieren Ihre Arbeit in Projekten und überarbeiten längere Texte effizient mit Canvas.
  • Sie werten Tabellen und Dateien mit der Datenanalyse aus und prüfen die Ergebnisse kritisch.
  • Sie erstellen einen eigenen GPT für eine wiederkehrende Aufgabe und teilen ihn im Team.
  • Sie nutzen KI für Literaturarbeit und Schreiben, ohne Standards der guten wissenschaftlichen Praxis zu verletzen.
  • Sie erstellen mit KI-Unterstützung nachvollziehbaren Analyse-Code und dokumentieren ihn reproduzierbar.
  • Sie legen KI-Nutzung gemäß Vorgaben von Journals, Förderern und Ihrer Einrichtung transparent offen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Grundlagen und effektives Prompting
  • Funktionsweise von Sprachmodellen: Stärken, Grenzen und Halluzinationen
  • Aufbau wirksamer Prompts mit Rolle, Kontext, Aufgabe und Ausgabeformat
  • Iteratives Nachschärfen statt Neustart: Rückfragen und Korrekturschleifen
  • Modellauswahl, Websuche und Deep Research sinnvoll einsetzen
Modul 2 Projekte, Canvas und Dokumentenarbeit
  • Projekte anlegen: Dateien, Anweisungen und Chats thematisch bündeln
  • Lange Dokumente zusammenfassen, vergleichen und gezielt befragen
  • Canvas für die abschnittsweise Überarbeitung von Texten und Entwürfen
  • Vorlagen für E-Mails, Berichte, Protokolle und Präsentationsgliederungen
Modul 3 Datenanalyse mit Tabellen und Dateien
  • Excel- und CSV-Dateien hochladen, bereinigen und auswerten
  • Kennzahlen berechnen, Pivot-Logik nachbilden und Abweichungen erklären lassen
  • Diagramme erzeugen und für Präsentationen aufbereiten
  • Ergebnisse nachvollziehen: Rechenschritte prüfen und Plausibilitätskontrollen
Modul 4 Eigene GPTs für wiederkehrende Aufgaben
  • Anwendungsfälle für GPTs identifizieren und abgrenzen
  • Anweisungen, Wissensdateien und Gesprächseinstiege konfigurieren
  • GPT testen, verbessern und im Workspace freigeben
  • Pflege, Versionierung der Anweisungen und Verantwortlichkeiten im Team
Modul 5 Datenschutz, Workspaces und Governance
  • Unterschiede zwischen privaten Konten und Team- bzw. Enterprise-Workspaces
  • Einstellungen zu Modelltraining, Speicher, temporären Chats und Freigaben
  • Umgang mit personenbezogenen und vertraulichen Daten nach DSGVO
  • Interne Nutzungsrichtlinie und Qualitätssicherung für KI-Ergebnisse
Modul 6 Praxislabor: Forschung & Wissenschaft
  • Literatur erschließen
  • Forschungsdesign schärfen
  • Analyse-Code schreiben
  • Manuskripte überarbeiten
  • Drittmittelanträge vorbereiten
  • Qualitative Daten auswerten
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Literatur erschließen

KI fasst Abstracts und Volltexte zusammen, extrahiert Methoden, Stichproben und Befunde in Vergleichstabellen und hilft, Suchstrings für Fachdatenbanken zu formulieren – jede Quelle wird anschließend im Original geprüft.

Forschungsdesign schärfen

Forschungsfragen, Hypothesen und Operationalisierungen werden mit KI als kritischem Sparringspartner durchgespielt, um Lücken, Störvariablen und alternative Erklärungen frühzeitig zu erkennen. Auch geeignete Kontrollbedingungen und Grenzen der Generalisierbarkeit werden dabei diskutiert.

Analyse-Code schreiben

Forschende ohne tiefe Programmierkenntnisse erzeugen mit KI Skripte in Python oder R für Datenbereinigung, Statistik und Visualisierung und dokumentieren sie nachvollziehbar für die Reproduzierbarkeit. Ergebnisse werden mit Teststichproben überprüft.

Manuskripte überarbeiten

KI unterstützt bei Sprachkorrektur, Gliederung und Kürzung wissenschaftlicher Texte, prüft Konsistenz von Begriffen und hilft bei der Antwort auf Reviewer-Kommentare, ohne die Autorschaft zu übernehmen.

Drittmittelanträge vorbereiten

Förderrichtlinien werden in Checklisten übersetzt, Arbeitspakete und Meilensteine strukturiert und Abschnitte wie Verwertungsplan oder Zusammenfassung für Laien in mehreren Varianten entworfen. Budgetbegründungen werden ebenfalls nachvollziehbar gegliedert.

Qualitative Daten auswerten

Interviewtranskripte und offene Antworten werden mit KI vorkodiert und thematisch gruppiert; Forschende prüfen, verfeinern und dokumentieren das Kategoriensystem nach etablierter Methodik. Interkoder-Abgleiche bleiben dabei unverzichtbar.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Office-Anwendungen und Browser; Vorkenntnisse in KI sind nicht erforderlich. Bringen Sie gern eigene, nicht vertrauliche Beispielaufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag mit. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein ChatGPT-Konto; für eigene GPTs, Projekte und Datenanalyse ist ein kostenpflichtiger Plan oder ein Team-/Enterprise-Zugang Ihres Unternehmens empfehlenswert.

Datenschutz & Compliance

Es gelten die Leitlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis: KI kann keine Autorschaft übernehmen, ihre Nutzung ist offenzulegen und alle Quellen sind im Original zu prüfen. Personenbezogene Forschungsdaten, etwa aus Studien mit Probanden, unterliegen der DSGVO und Ethikvoten; unveröffentlichte Ergebnisse und Gutachten sind vertraulich zu behandeln.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Brauche ich für den Kurs eine kostenpflichtige ChatGPT-Lizenz?

Die Grundlagen lassen sich mit einem kostenlosen Konto nachvollziehen. Funktionen wie eigene GPTs, Projekte mit umfangreichen Dateien oder erweiterte Datenanalyse sind jedoch an bezahlte Pläne gebunden oder dort deutlich großzügiger. Ideal ist ein Zugang über den Team- oder Enterprise-Workspace Ihres Unternehmens, damit Sie direkt unter realen Bedingungen üben.

Darf ich vertrauliche Unternehmensdaten in ChatGPT eingeben?

Das hängt vom Plan, den vertraglichen Vereinbarungen und Ihrer internen Richtlinie ab. In Team- und Enterprise-Workspaces werden Inhalte standardmäßig nicht zum Training verwendet, dennoch gelten DSGVO und Geheimhaltungspflichten. Im Kurs lernen Sie, Daten zu klassifizieren, zu anonymisieren und die passenden Einstellungen zu wählen.

Was unterscheidet einen eigenen GPT von einem gespeicherten Prompt?

Ein GPT bündelt dauerhafte Anweisungen, Wissensdateien und optional Werkzeuge wie Websuche oder Datenanalyse in einem eigenen Assistenten. Kolleginnen und Kollegen nutzen ihn ohne Prompt-Kenntnisse und erhalten konsistente Ergebnisse. Ein gespeicherter Prompt muss dagegen jedes Mal kopiert und mit Kontext ergänzt werden, was fehleranfälliger ist.

Darf ich KI beim Schreiben meiner Dissertation nutzen?

Das hängt von der Promotionsordnung und den Vorgaben Ihrer Hochschule ab. Häufig ist KI für Sprachkorrektur und Ideenfindung zulässig, wenn die Nutzung offengelegt wird und die inhaltliche Eigenleistung erkennbar bleibt. Im Kurs lernen Sie, Nutzung sauber zu dokumentieren und typische Grauzonen sicher einzuschätzen.

Wie verhindere ich erfundene Quellen?

Sprachmodelle können plausibel klingende, aber nicht existierende Literaturangaben erzeugen. Arbeiten Sie deshalb mit Werkzeugen, die auf echte Datenbanken zugreifen, lassen Sie sich DOIs ausgeben und prüfen Sie jede Quelle im Original. Der Kurs zeigt einen Workflow, der KI-Recherche mit verlässlicher Literaturverwaltung kombiniert.

Was kostet die Schulung „ChatGPT für Forschung und Wissenschaft“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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