Schulung – Lovable – Forschung & Wissenschaft

Lovable für Forschung und Wissenschaft

Web-Apps per Prompt bauen: mit Lovable vom Prompt zur lauffähigen React-App mit Supabase-Backend, GitHub-Sync und Deployment.

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

Das Training „Lovable für Forschung und Wissenschaft“ richtet sich an Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen und zeigt Schritt für Schritt, wie Lovable im Bereich Forschung & Wissenschaft produktiv, sicher und nachvollziehbar eingesetzt wird – von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Workflows.

Mit Lovable bauen Sie Web-Anwendungen, indem Sie beschreiben, was Sie brauchen – ganz ohne Programmierkenntnisse. In dieser Schulung lernen Fachanwenderinnen und Fachanwender aus Marketing, Vertrieb, HR, Operations oder Produktmanagement, wie aus einer Idee in wenigen Stunden eine klickbare, funktionierende Anwendung wird: eine Landingpage für eine Kampagne, ein internes Tool zur Erfassung von Anfragen, ein einfaches Kundenportal oder ein Prototyp, mit dem Sie eine Idee intern überzeugend vorstellen und frühzeitig echtes Feedback von Kolleginnen, Kollegen oder Kunden einholen.

Der Kurs ist konsequent praxisorientiert. Sie arbeiten an einem eigenen kleinen Projekt, lernen, Anforderungen klar zu formulieren, Daten sicher zu speichern, Logins einzurichten und das Ergebnis zu veröffentlichen. Ebenso wichtig ist der realistische Blick: Welche Vorhaben gelingen ohne IT-Unterstützung, wo sollten Sie Ihre IT oder Datenschutzbeauftragten einbeziehen und wie übergeben Sie einen gelungenen Prototyp an ein Entwicklungsteam? So nutzen Sie Lovable produktiv, ohne Schatten-IT oder Sicherheitsrisiken zu erzeugen, und sprechen mit Ihrer IT auf Augenhöhe.

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 beschreiben Anforderungen so, dass Lovable daraus eine brauchbare Web-Anwendung erzeugt.
  • Sie erstellen eine Landingpage mit Formular und veröffentlichen sie eigenständig.
  • Sie bauen ein internes Tool mit Login, Datenspeicherung und Rollen ohne Programmierkenntnisse.
  • Sie entwickeln klickbare Prototypen und nutzen sie zur Abstimmung mit Stakeholdern.
  • 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 Von der Idee zum ersten Entwurf
  • Was Lovable kann und was im Hintergrund passiert, verständlich erklärt
  • Idee in Ziel, Nutzergruppen, Seiten und Inhalte zerlegen
  • Den ersten Prompt schreiben und das Ergebnis bewerten
  • Mit kleinen, präzisen Änderungswünschen weiterarbeiten statt neu zu beginnen
Modul 2 Landingpages und Webauftritte
  • Kampagnen- und Event-Seiten mit klarer Botschaft und Call-to-Action
  • Bilder, Texte und Corporate Design einbinden
  • Kontakt- und Anmeldeformulare mit Datenspeicherung
  • Darstellung auf Smartphone und Desktop prüfen
Modul 3 Interne Tools und Formulare
  • Erfassungsmasken, Übersichtslisten und einfache Dashboards bauen
  • Daten in einer Datenbank speichern, ohne SQL zu schreiben
  • Logins und Rollen einrichten: wer darf was sehen und ändern
  • Typische Fehler erkennen und mit Rückgängig-Funktion beheben
Modul 4 Kundenportale und Prototypen
  • Einfache Portale für Kunden oder Partner mit geschütztem Bereich
  • Klickbare Prototypen für Produktideen und Stakeholder-Präsentationen
  • Feedback einsammeln und Iterationen gezielt umsetzen
  • Prototyp sauber dokumentiert an Entwicklung oder IT übergeben
Modul 5 Veröffentlichen, Sicherheit und Spielregeln
  • Anwendung veröffentlichen und unter eigener Domain erreichbar machen
  • Personenbezogene Daten, DSGVO und Abstimmung mit IT und Datenschutz
  • Kosten, Nutzungsgrenzen und realistischer Aufwand
  • Wann ein Projekt in professionelle Entwicklerhände gehört
Modul 6 Praxisprojekt: Ihre eigene Lösung für Forschung & Wissenschaft
  • Literatur-Matrix – Eine kleine App, in der Studien mit Methode, Stichprobe und Kernbefund erfasst, gefiltert und als Tabelle für den Forschungsstand exportiert werden.
  • Daten-Dashboard – Ein internes Tool, das Messdaten aus CSV-Dateien einliest, Plausibilitätsprüfungen durchführt und Verläufe und Ausreißer interaktiv darstellt. Exporte für Publikationen werden direkt im passenden Format erzeugt.
  • Antrags-Checker – Ein Werkzeug, das einen Antragsentwurf gegen eine hinterlegte Checkliste der Förderrichtlinie abgleicht und fehlende Pflichtabschnitte oder überschrittene Längen anzeigt. Fristen werden ebenfalls angezeigt.
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.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Literatur-Matrix

Eine kleine App, in der Studien mit Methode, Stichprobe und Kernbefund erfasst, gefiltert und als Tabelle für den Forschungsstand exportiert werden.

Daten-Dashboard

Ein internes Tool, das Messdaten aus CSV-Dateien einliest, Plausibilitätsprüfungen durchführt und Verläufe und Ausreißer interaktiv darstellt. Exporte für Publikationen werden direkt im passenden Format erzeugt.

Antrags-Checker

Ein Werkzeug, das einen Antragsentwurf gegen eine hinterlegte Checkliste der Förderrichtlinie abgleicht und fehlende Pflichtabschnitte oder überschrittene Längen anzeigt. Fristen werden ebenfalls angezeigt.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Browser und gängiger Bürosoftware genügt. Programmierkenntnisse sind ausdrücklich nicht erforderlich. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit aktuellem Browser, ein Lovable-Account (ein kostenpflichtiger Plan wird für intensives Arbeiten empfohlen) sowie kostenlose Accounts bei GitHub und Supabase.

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

Häufige Fragen

Gehört mir der Code, den Lovable erzeugt?

Ja, der generierte Code ist regulärer React- und TypeScript-Code, den Sie über die GitHub-Synchronisation in ein eigenes Repository übertragen können. Dort lässt er sich unabhängig von Lovable weiterentwickeln, testen und deployen. Im Kurs zeigen wir, wie Sie diesen Weg von Anfang an sauber einrichten, damit kein Lock-in entsteht.

Ist Lovable für produktive Anwendungen geeignet?

Für Prototypen, MVPs, interne Tools und überschaubare Kundenanwendungen ja, sofern Sie Sicherheit und Datenmodell bewusst prüfen. Besonders die Row Level Security in Supabase, der Umgang mit Secrets und die Wartbarkeit wachsender Codebasen erfordern Aufmerksamkeit. Wir behandeln im Kurs konkret, welche Prüfungen vor einem Go-live sinnvoll sind.

Worin unterscheidet sich Lovable von Cursor oder Claude Code?

Lovable ist ein browserbasierter App-Builder mit vorgegebenem Stack, integriertem Hosting und Supabase-Anbindung und eignet sich besonders für den schnellen Start. Cursor und Claude Code arbeiten dagegen in beliebigen bestehenden Codebasen und Technologien. In der Praxis kombinieren viele Teams beides: Start in Lovable, Weiterentwicklung im Editor über GitHub.

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 „Lovable 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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