Wissenschaftliche Arbeitsweise

Question 1

Was bedeutet Wissenschaft?

Answer 1

• Wissen in organisierter Form erwerben, vermehren und weitergeben.
• Ziel: Neues Wissen schaffen und teilen.
• Fördert: Eigenständiges Denken, Nutzung qualitativer Quellen.

Question 2

Was sind die Qualitätskriterien?

Answer 2

1. Ehrlichkeit: Verantwortung übernehmen, Wahrheit prüfen.
2. Sorgfalt: Genauigkeit, Urheberrechte beachten.
3. Verständlichkeit: Klare Sprache, logische Gliederung.
4. Relevanz: Wissenschaftlicher Fortschritt, Praxisrelevanz.

Question 3

Wie ist eine wissenschaftliche Arbeit aufgebaut?

Answer 3

1. Titel: Klare Beschreibung.
2. Abstract: Kurzfassung (Problemstellung, Methodik, Ergebnisse).
3. Einleitung: Einführung, Ziel, Methode.
4. Hauptteil: Logische Gliederung, Ergebnisse, Tabellen/Abbildungen.
5. Schlussfolgerung: Zusammenfassung, Ausblick.
6. Literaturverzeichnis: Alle Quellen.

Question 4

Was sind die Merkmale wissenschaftlichen Schreibstils?

Answer 4

• Sachlich, präzise, klar.
• Keine Ich-Form (außer Reflexion).
• Keine Umgangssprache oder unnötige Fremdwörter.
• Eigenständige Formulierungen, korrekte Zitate.

Question 5

Die 7 Todsünden wissenschaftlichen Schreibens

Welche Fehler sollte man vermeiden?

Answer 5

1. Kein roter Faden.
2. Zu kurze Absätze.
3. Übermäßige Zitate.
4. Umgangssprache.
5. Unnötige Fremdwörter.
6. Irrelevante Inhalte.
7. Ich-Form.

Question 6

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

Answer 6

• Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen.
• Anwendungen: Übersetzungen, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung.

Question 7

Welche Arten von KI gibt es?

Answer 7

1. Schwache KI: Löst spezifische Aufgaben (z. B. Chatbots).
2. Starke KI (AGI): Ziel: Maschinen mit allgemeinem menschlichen Denken (theoretisch).

Question 8

Wie funktionieren neuronale Netze?

Answer 8

• Eingabeschicht: Datenaufnahme (z. B. Text, Bilder).
• Verborgene Schichten: Verarbeitung durch Neuronen.
• Ausgabeschicht: Ergebnis (z. B. „Objekt erkannt“).
• Lernen durch Mustererkennung und Anpassung von Gewichten.

Question 9

Was ist generative KI?

Answer 9

• KI, die Inhalte wie Texte, Bilder, Videos generiert.
• Beispiele: ChatGPT (Texte), MidJourney (Bilder).

Question 10

Was ist Prompt Engineering?

Answer 10

• Optimierung von Anweisungen (Prompts) für KI, um präzise Ergebnisse zu erzielen.
• Kombination aus Kunst und Wissenschaft.

Question 11

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Answer 11

1. Effektivere Nutzung von KI.
2. Zeitersparnis durch klare Anweisungen.
3. Förderung kreativer Ansätze.
4. Fehlervermeidung.

Question 12

Welche Techniken gibt es?

Answer 12

1. Zero-Shot: Keine Beispiele.
2. One-Shot: Ein Beispiel.
3. Few-Shot: Mehrere Beispiele.
4. Chain of Thought: Schrittweises Denken.
5. Role Prompting: KI übernimmt eine Rolle.
6. Tree of Thought: Verzweigte Gedankengänge.
7. Step Back Prompting: Antwort reflektieren und überarbeiten.

Question 13

Welche Kriterien sollte ein Thema erfüllen?

Answer 13

1. Wissenschaftliches und/oder gesellschaftliches Interesse.
2. Pragmatische Umsetzbarkeit (zeitlich und methodisch).
3. Persönlicher Bezug und Ressourcen.
4. Relevanz für das Fachgebiet.

Question 14

Welche Regeln gelten beim Zitieren?

Answer 14

1. Zitierfähige Quelle: Veröffentlicht und zugänglich.
2. Zitierwürdige Quelle: Wissenschaftlich fundiert, thematisch passend.
3. Zitierarten:

• Direkte Zitate: Wörtlich und in Anführungszeichen.
• Indirekte Zitate: Sinngemäß in eigenen Worten.

4. Einheitlicher Zitierstil (Harvard, Oxford, etc.).
5. Quellenangabe im Literaturverzeichnis.

Question 15

Was ist beim Einfügen von Tabellen/Abbildungen zu beachten?

Answer 15

1. Fortlaufende Nummerierung und präzise Beschriftung.
2. Abbildungen und Tabellen müssen im Text erwähnt werden.
3. Unterstützung des Textes, keine Überladung mit Details.
4. Quelle bei fremden Abbildungen angeben.

Question 16

Was bedeutet Emergenz bei KI?

Answer 16

• Große Sprachmodelle entwickeln Fähigkeiten, die nicht explizit trainiert wurden.
• Beispiele:
• Logische Argumentation.
• Grundlegendes physikalisches Verständnis.
• Komplexe Anweisungen befolgen.

Question 17

Wo wird KI eingesetzt?

Answer 17

1. Automatisierung: Chatbots, Kundenservice.
2. Sprachverarbeitung: Übersetzung, Textgenerierung.
3. Bilderkennung: Diagnosen in der Medizin.
4. Entscheidungsfindung: Finanzprognosen, Risikoanalyse.

Question 18

Was sind die Vorteile generativer KI?

Answer 18

1. Effiziente Inhaltserstellung (Texte, Bilder, Videos).
2. Kreative Unterstützung bei Ideenfindung.
3. Zeitersparnis bei Routineaufgaben.
4. Multimodale Inhalte: Kombination aus Text, Bild und Daten.

Question 19

Was sind die Herausforderungen bei Prompt Engineering?

Answer 19

1. Präzision: Unklare Prompts führen zu fehlerhaften Antworten.
2. Kontext: KI benötigt genügend Informationen, um den gewünschten Output zu liefern.
3. Anpassungsfähigkeit: Unterschiedliche Modelle erfordern angepasste Prompts.
4. Zeitaufwand: Optimierung eines Prompts kann aufwendig sein.

Question 20

Was sind Beispiele für Prompts?

Answer 20

1. Zero-Shot: „Erkläre, was Nachhaltigkeit bedeutet.“
2. Few-Shot: „Hier sind Beispiele für gute Einleitungen. Schreibe eine ähnliche Einleitung zum Thema Klimawandel.“
3. Role Prompting: „Du bist ein Lehrer. Erkläre das Konzept der Photosynthese für eine fünfte Klasse.“
4. Chain of Thought: „Beschreibe Schritt für Schritt, wie man eine wissenschaftliche Arbeit schreibt.“

Question 21

Was sind die Vorteile von KI?

Answer 21

1. Automatisierung von Routineaufgaben.
2. Effizienzsteigerung in Unternehmen.
3. Zugang zu großen Datenmengen und deren Analyse.
4. Unterstützung bei kreativen Prozessen (z. B. Design, Textgenerierung).

Question 22

Welche ethischen Fragen stellt KI?

Answer 22

1. Datenschutz: Umgang mit sensiblen Nutzerdaten.
2. Transparenz: Wie werden KI-Entscheidungen getroffen?
3. Diskriminierung: Vermeidung von Bias in Trainingsdaten.
4. Verantwortung: Wer trägt die Haftung bei Fehlern?