Schulung – Vibe Coding – Forschung & Wissenschaft

Vibe Coding für Forschung und Wissenschaft

Software per natürlicher Sprache entwickeln: vom Prompt zur App, schnell iterieren, Qualität und Sicherheit sichern, Prototypen produktiv machen.

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

„Vibe Coding für Forschung und Wissenschaft“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Doktorandinnen und Doktoranden, Wissenschaftliche Mitarbeitende und Postdocs und Professorinnen, Professoren und Arbeitsgruppenleitungen. Sie lernen Vibe Coding nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Forschung & Wissenschaft.

Mit Vibe Coding können auch Fachanwenderinnen und Fachanwender ohne Programmierkenntnisse eigene digitale Werkzeuge bauen. Sie beschreiben in Alltagssprache, was eine Mini-App, ein Dashboard oder ein Formular leisten soll, und Werkzeuge wie Lovable, Claude, ChatGPT Canvas oder Replit erzeugen eine lauffähige Lösung. So entstehen in kurzer Zeit Helfer für Ihren Arbeitsalltag, ohne auf freie Kapazitäten der IT warten zu müssen. Dieses Training zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie das gelingt und worauf es dabei ankommt.

Sie bauen im Kurs eigene Anwendungen aus Ihrem Arbeitsumfeld: eine Übersicht über Kennzahlen, ein Erfassungsformular, einen kleinen Rechner oder eine Automatisierung für wiederkehrende Aufgaben. Gleichzeitig lernen Sie, Risiken realistisch einzuschätzen. Welche Daten dürfen in solche Tools, wer betreibt und pflegt die Lösung, und wann muss die IT eingebunden werden? Mit diesem Wissen entwickeln Sie nützliche Lösungen, die im Unternehmen akzeptiert werden und auch langfristig sicher und tragfähig bleiben.

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 bauen ohne Programmierkenntnisse eigene Mini-Apps, Dashboards und Formulare per Vibe Coding.
  • Sie beschreiben Anforderungen so klar, dass KI-Werkzeuge brauchbare Lösungen erzeugen.
  • Sie verbessern Ihre Anwendungen schrittweise und prüfen die Ergebnisse auf Richtigkeit.
  • Sie automatisieren einfache wiederkehrende Abläufe in Ihrem Arbeitsumfeld.
  • 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 Vibe Coding für Fachanwender verstehen
  • Was Vibe Coding ist und was Sie ohne Programmierkenntnisse erreichen können
  • Werkzeuge im Überblick: Lovable, Claude, ChatGPT Canvas, Replit und ähnliche Plattformen
  • Gute Kandidaten für eigene Tools im Arbeitsalltag erkennen
  • Realistische Erwartungen: Stärken, Grenzen und typische Stolpersteine
Modul 2 Die eigene Mini-App beschreiben und bauen
  • Ziel, Nutzer, Eingaben und gewünschtes Ergebnis in einfachen Worten festhalten
  • Eine erste Version erzeugen lassen und gemeinsam durchklicken
  • Aussehen, Texte und Abläufe durch gezielte Rückmeldungen verbessern
  • Zwischenstände sichern und bei Problemen zu einer früheren Version zurückkehren
Modul 3 Dashboards, Formulare und Rechner
  • Daten aus Excel- oder CSV-Dateien als interaktives Dashboard darstellen
  • Erfassungsformulare mit Pflichtfeldern und Plausibilitätsprüfungen bauen
  • Kalkulatoren und Entscheidungshilfen für das eigene Team erstellen
  • Ergebnisse mit Testdaten und Stichproben auf Richtigkeit prüfen
Modul 4 Abläufe automatisieren
  • Wiederkehrende Aufgaben identifizieren, die sich für Automatisierung eignen
  • Einfache Automatisierungen für Berichte, Benachrichtigungen oder Dateiablagen bauen
  • Anbindung an vorhandene Tools über freigegebene Schnittstellen besprechen
  • Automatisierungen verständlich dokumentieren und an Kollegen übergeben
Modul 5 Risiken und Abstimmung mit der IT
  • Welche Daten in KI-Tools dürfen und welche nicht: Datenschutz und Vertraulichkeit
  • Zugriffsrechte, Freigaben und öffentliche Links bewusst steuern
  • Schatten-IT vermeiden: Betrieb, Pflege und Verantwortung klären
  • Übergabe an die IT vorbereiten, wenn eine Lösung wächst oder kritisch wird
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

Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich; sicherer Umgang mit Browser, Office-Anwendungen und Tabellen genügt. Erfahrung im wissenschaftlichen Arbeiten in einer Disziplin; Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht erforderlich.

Technische Voraussetzungen

Eigener Laptop mit aktuellem Browser, Git und einem KI-Coding-Werkzeug Ihrer Wahl, etwa einem KI-Editor oder Coding-Agenten mit aktivem Konto.

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

Häufige Fragen

Ist Vibe Coding nur für schnelle Prototypen geeignet?

Vibe Coding entfaltet seine Stärke vor allem bei Prototypen, internen Tools und Experimenten. Mit den richtigen Praktiken, also klaren Spezifikationen, Tests, Reviews und sauberer Versionskontrolle, lassen sich Ergebnisse aber auch in produktionsreife Anwendungen überführen. Im Kurs lernen Sie, diesen Übergang bewusst zu gestalten und rechtzeitig zu erkennen, wann ein Neuaufbau sinnvoller ist.

Welche Werkzeuge werden im Kurs verwendet?

Der Kurs ist herstellerneutral. Wir arbeiten mit gängigen Kategorien: KI-Editoren wie Cursor oder Windsurf, Coding-Agenten wie Claude Code oder Codex und browserbasierten App-Generatoren. Sie können Ihr bevorzugtes Werkzeug nutzen, die vermittelten Prinzipien zu Spezifikation, Iteration, Qualität und Sicherheit lassen sich auf alle übertragen.

Wie gehe ich mit Sicherheitsrisiken bei generiertem Code um?

Generierter Code enthält häufig typische Schwachstellen wie hart codierte Zugangsdaten, fehlende Eingabevalidierung oder zu weit geöffnete Schnittstellen. Sie lernen, solche Muster gezielt zu prüfen, Sicherheitsanforderungen direkt in die Spezifikation aufzunehmen, automatisierte Scans einzusetzen und vor jedem Deployment eine bewusste Freigabe durch einen Menschen vorzusehen.

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 „Vibe Coding 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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