Angabematrix: Input, Output und Eigenleistung
Wann wird eine frühe Idee relevant?
Brainstorming wirkt oft unverbindlich, kann aber den Möglichkeitsraum einer Arbeit prägen. Ein vorgeschlagenes Thema kann andere Perspektiven ausblenden; eine Kategorienliste kann später zur Kapitelstruktur werden; eine Formulierung für eine Hypothese kann unbemerkt die Analyse steuern. Maßgeblich ist deshalb nicht nur, ob Text wörtlich übernommen wurde. Fragen Sie, ob das System eine Entscheidung vorbereitet hat, die im fertigen Projekt erkennbar bleibt.
Eine einzelne, folgenlose Nachfrage muss nicht künstlich aufgebläht werden, sofern keine lokale Pflicht besteht. Dokumentationswürdig sind vor allem Vorschläge, die Sie gespeichert, weiterentwickelt, in die Recherche eingespeist oder als Auswahlrahmen benutzt haben. Am sichersten entsteht der Nachweis während der Arbeit: Datum, Zweck, Ergebnis und Entscheidung benötigen meist nur wenige Zeilen. Rekonstruktionen kurz vor Abgabe sind lückenanfällig.
Vorschlag, Entscheidung und Beleg auseinanderhalten
Das Sprachmodell liefert Möglichkeiten; wissenschaftliche Eigenleistung zeigt sich darin, nach fachlichen Kriterien auszuwählen, Gegenpositionen einzubeziehen und Behauptungen zu belegen. Ein plausibel klingender Themenvorschlag ist weder neu noch forschbar, bis Sie Forschungsstand, Datenzugang, Begriffe und Umfang geprüft haben. Schreiben Sie deshalb nicht „Die KI entwickelte die Forschungsfrage“, wenn tatsächlich ein Dialog stattfand. Benennen Sie, welche Variante vorgeschlagen wurde und welche Änderungen Sie aufgrund welcher Literatur oder Machbarkeit vorgenommen haben.
- Ideenquelle: Welche Perspektive kam aus dem Dialog?
- Auswahlregel: Nach welchen fachlichen Kriterien blieb sie erhalten?
- Gegenprüfung: Welche Datenbank, Originalquelle oder Betreuung half bei der Bewertung?
- Endfassung: Wo unterscheidet sich das Ergebnis vom Vorschlag?
- Verantwortung: Wer begründet die endgültige Entscheidung?
Durchgängiges Beispiel einer Themenfindung
Eine Studentin möchte Medienvertrauen untersuchen und bittet ein System um zehn engere Themen. Sie übernimmt nicht die vorgeschlagene Frage „Macht KI Nachrichten unglaubwürdig?“, weil die Begriffe zu breit und kausal sind. Zwei Vorschläge führen jedoch zu den Suchbegriffen „source cue“, „synthetic media disclosure“ und „perceived credibility“. Nach einer Literaturrecherche grenzt sie die Arbeit auf Kennzeichnungen synthetischer Bilder in einem bestimmten Kontext ein.
Im Protokoll hält sie Prompt, sichtbaren Modellnamen, Datum, Liste der Vorschläge und ihre Bewertung fest. In der Erklärung nennt sie nicht jede verworfene Formulierung, sondern den entscheidenden Einfluss: Suchvokabular und erste Themenvarianten. Im Methodenteil beschreibt sie die reale Literaturrecherche. So werden weder die Systemideen verschwiegen noch zur wissenschaftlichen Quelle erhoben. Für eine feinere Prozessdokumentation hilft die Vorlage zum KI-Nutzungsprotokoll.
Vier typische Transparenzfehler
- Verharmlosen: „Nur Brainstorming“ verdeckt, dass die spätere Forschungsfrage aus einem Vorschlag hervorging.
- Übertreiben: Jeder automatisch vervollständigte Suchbegriff wird als generative Forschungshilfe ausgegeben, obwohl er keinen Einfluss hatte.
- Quelle verwechseln: Eine KI-Antwort wird als Beleg für Forschungslage oder Begriff verwendet.
- Nur Prompt archivieren: Ohne Auswahlentscheidung und Endbezug bleibt unklar, was übernommen wurde.
Ergänzen Sie bei sensiblen Projekten keine personenbezogenen oder vertraulichen Inhalte im offenen Protokoll. Ein redigierter Nachweis kann Eingabekategorie und Entscheidung beschreiben, ohne geschützte Daten offenzulegen. Informationen zur neutralen Gesamterklärung stehen im Muster für KI-Nutzungserklärungen.
Prüffragen für die fertige Angabe
Kann eine außenstehende Person erkennen, welche Idee vom System kam? Ist beschrieben, wie Sie diese fachlich geprüft und verändert haben? Stimmen Datum, Werkzeug und sichtbare Version mit dem Arbeitsprotokoll überein? Sind Forschungsbehauptungen ausschließlich durch echte Literatur oder Daten belegt? Ist die Erklärung an der von Ihrer Einrichtung vorgesehenen Stelle zu finden? Wenn alle Antworten klar sind, bleibt die Angabe kurz und dennoch aussagekräftig.
Weitere Formen von Offenlegung bündelt der Hub KI-Transparenz. Die Grundlagenseite Wissenschaftliches Arbeiten ordnet Recherche, Argument und Nachweis in den Gesamtprozess ein.
Praxisnotiz: mehrere Brainstorming-Runden
Wenn Ideen in mehreren Dialogen entstanden sind, vergeben Sie fortlaufende IDs und halten pro Runde den entscheidenden Unterschied fest. Runde B kann neue Gegenbegriffe liefern, Runde C nur die Machbarkeit prüfen. Verknüpfen Sie jede übernommene Idee mit der Runde ihres ersten Auftretens und der späteren fachlichen Prüfung. Markieren Sie doppelte Vorschläge als Wiederholung. So wird erkennbar, ob eine scheinbar eigene Verfeinerung tatsächlich aus einem späteren Systemvorschlag stammt und wie stark die endgültige Auswahl vom Werkzeug geprägt war.