Schulung – Google Gemini – Forschung & Wissenschaft

Google Gemini für Forschung und Wissenschaft

Google Gemini und Gemini in Workspace produktiv nutzen: Docs, Sheets, Gmail, Meet, eigene Gems und NotebookLM für Ihre Quellen.

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 Google Gemini mit den typischen Abläufen im Bereich Forschung & Wissenschaft. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

Für Unternehmen, die mit Google Workspace arbeiten, ist Gemini der naheliegende KI-Assistent: Er steht als eigenständige App zur Verfügung und ist zugleich direkt in Gmail, Docs, Sheets, Slides, Drive und Meet integriert. In diesem Praxistag lernen Sie, beide Zugänge gezielt zu kombinieren. Sie lassen E-Mail-Verläufe zusammenfassen und Antworten entwerfen, erstellen Dokumententwürfe auf Basis vorhandener Dateien aus Drive, strukturieren und analysieren Tabellen in Sheets und lassen Besprechungen in Meet automatisch protokollieren – stets mit Blick auf Ihre konkreten Arbeitsabläufe.

Darüber hinaus bauen Sie eigene Gems: spezialisierte Assistenten mit festen Anweisungen und Wissensdateien, die wiederkehrende Aufgaben im Team standardisieren. Mit Deep Research erstellen Sie fundierte Rechercheberichte, und NotebookLM nutzen Sie als quellengebundenen Arbeitsraum, der Antworten ausschließlich aus Ihren eigenen Dokumenten ableitet und mit Belegstellen versieht. Ein eigenes Modul behandelt Datenschutz und Administration in Workspace-Umgebungen. Sie verlassen den Kurs mit erprobten Prompts, einem funktionierenden Gem und einem klaren Bild, welches Google-Werkzeug für welche Aufgabe das richtige ist.

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 nutzen Gemini in Gmail, Docs, Sheets, Slides und Meet gezielt für Ihre wiederkehrenden Aufgaben.
  • Sie formulieren Prompts, die vorhandene Drive-Dateien und E-Mails als Kontext einbeziehen.
  • Sie erstellen einen eigenen Gem und teilen ihn mit Ihrem Team.
  • Sie arbeiten mit NotebookLM quellengebunden und erhalten belegte Antworten aus Ihren Dokumenten.
  • 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 Gemini-Grundlagen und wirksame Prompts
  • Gemini-App und Gemini in Workspace: Zugänge und Einsatzgebiete
  • Prompts mit Aufgabe, Kontext, Format und Bezug auf Drive-Dateien
  • Websuche, Deep Research und Quellenprüfung
  • Grenzen, Halluzinationen und kritische Ergebnisbewertung
Modul 2 Gmail, Docs und Slides
  • E-Mail-Verläufe zusammenfassen und kontextbezogene Antworten entwerfen
  • Dokumente in Docs entwerfen, umschreiben und an Zielgruppen anpassen
  • Inhalte aus Drive-Dateien gezielt einbinden und zusammenführen
  • Präsentationsinhalte und Bilder in Slides erstellen
Modul 3 Sheets und Meet
  • Tabellen strukturieren, Formeln erzeugen und Daten bereinigen
  • Auswertungen, Zusammenfassungen und Diagramme in Sheets
  • Besprechungsnotizen in Meet automatisch erstellen lassen
  • Aufgaben und Entscheidungen aus Protokollen ableiten
Modul 4 Gems und NotebookLM
  • Eigene Gems mit Anweisungen und Wissensdateien anlegen
  • Gems testen, verbessern und im Team teilen
  • NotebookLM als quellengebundener Arbeitsraum für eigene Dokumente
  • Zusammenfassungen, Lernhilfen und Audio-Überblicke aus Quellen erzeugen
Modul 5 Datenschutz, Administration und Einführung
  • Datenschutzzusagen für Workspace-Kunden und private Konten im Vergleich
  • Freigaben in Drive und ihre Auswirkung auf Gemini-Ergebnisse
  • Umgang mit personenbezogenen und vertraulichen Daten nach DSGVO
  • Nutzungsrichtlinien und Qualitätssicherung im Team
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 Google Workspace (Gmail, Drive, Docs, Sheets) im Arbeitsalltag; KI-Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser und ein Google-Workspace-Konto mit aktivierten Gemini-Funktionen; alternativ ein Google-Konto für die Gemini-App und NotebookLM.

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

Häufige Fragen

Was ist der Unterschied zwischen der Gemini-App und Gemini in Workspace?

Die Gemini-App ist ein eigenständiger Chat-Assistent für Recherche, Texte und Analysen. Gemini in Workspace arbeitet direkt in Gmail, Docs, Sheets, Slides und Meet und kann auf Ihre E-Mails und Drive-Dateien zugreifen. Im Arbeitsalltag ergänzen sich beide: Die App für offene Fragen, die integrierte Variante für Arbeit an konkreten Dokumenten.

Wofür brauche ich NotebookLM zusätzlich zu Gemini?

NotebookLM beschränkt seine Antworten auf die Quellen, die Sie hochladen, etwa Richtlinien, Studien oder Projektunterlagen, und verweist auf die jeweiligen Textstellen. Das reduziert Halluzinationen und eignet sich für die Einarbeitung in Themen, interne Wissenssammlungen oder Schulungsunterlagen. Gemini ist dagegen breiter aufgestellt und nutzt bei Bedarf auch das Web.

Werden meine Workspace-Daten zum Training von Gemini verwendet?

Für Google-Workspace-Kunden sagt Google zu, dass Inhalte aus Gmail, Drive und anderen Diensten nicht ohne Erlaubnis zum Training der Modelle außerhalb Ihrer Domain verwendet werden. Für private Konten gelten andere Regeln. Unabhängig davon bleiben DSGVO und interne Vorgaben maßgeblich – im Kurs prüfen wir die relevanten Einstellungen gemeinsam.

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 „Google Gemini 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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