Schreiben im Zeitalter von KI : Eine Analyse studentischer Reflexionsberichte zum Einsatz von KI-Tools im wissenschaftlichen Schreibprozess
Die zunehmende Integration textgenerierender Künstlicher Intelligenz (KI) in akademische Kontexte verändert den wissenschaftlichen Schreibprozess grundlegend und wirft die F«age nach dem Einfluss auf die Schreibkompetenz und das wissenschaftliche Schreiben von Studierenden auf. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Einsatz textgenerierender KI-Tools im wissenschaftlichen Schreibprozess aus der Perspektive von Studierenden zu untersuchen. Im Zentrum steht die Frage, inwiefern KI den Schreibprozess sowie die Entwicklung der Schreibkompetenz beeinflusst. Zur Beantwortung dieser Fragestellung werden qualitative Daten, ergänzend mit quantitativen Daten, in Form von studentischen Reflexionsberichten analysiert, die im Rahmen von Workshops der Schreibwerkstatt wort.ort an der Bergischen Universität Wuppertal entstanden sind. Die Auswertung erfolgt mithilfe der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring. Die Ergebnisse zeigen, dass textgenerierende KI-Tools in allen Phasen des Schreibprozesses eingesetzt werden, insbesondere in der Planungs- und Überarbeitungsphase. KI wird vor allem zur Ideengenerierung, Strukturierung und sprachlichen Optimierung genutzt und als Unterstützung im Schreibprozess wahrgenommen. Gleichzeitig äußern die Studierenden eine kritische Haltung gegenüber der Nutzung, insbesondere im Hinblick auf die Eigenständigkeit, die eigene Autor*innenschaft sowie die Zuverlässigkeit von Informationen. Die Nutzung erfolgt überwiegend reflektiert und begleitend, wobei KI überwiegend nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung des eigenen Schreibens verstanden wird. Hinsichtlich der Auswirkungen auf die Schreibkompetenz zeigt sich eine ambivalente Einschätzung, denn während kurzfristig kaum negative Effekte wahrgenommen und teilweise sogar Lernprozesse unterstützt werden, besteht bei den Studierenden zugleich die Sorge vor langfristigen Kompetenzverlusten bei einer unreflektierten Nutzung. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse, dass trotz einer grundsätzlich reflektierten Nutzung Unsicherheiten im Umgang mit KI bestehen, insbesondere im Hinblick auf deren Funktionsweise. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, den Einsatz von KI-Tools stärker in die Hochschullehre zu integrieren und didaktisch zu begleiten.
The increasing integration of text-generating artificial intelligence (AI) in academic contexts is fundamentally transforming the process of academic writing, raising questions about its impact on students’ writing competence and practices. The aim of this thesis is to examine the use of text-generating AI tools in academic writing from the perspective of students. Thus, research question addresses the extent to which AI influences both the writing process and the development of writing competence. To answer this question, qualitative and quantitative data, are analyzed in form of reflection reports collected during workshops at the writing center wort.ort of the University of Wuppertal. The analysis is conducted using Mayring’s qualitative content analysis. The results show that text-generating AI tools are used in all phases of the writing process, particularly during planning and revision. AI is primarily used for brainstorming, structuring, and linguistic optimization and is considered a convenient tool for text writing. At the same time, students show some scepticism when it comes to independence, authorship, and the reliability of information. Overall, students use AI thoughtfully, reflecting on it as a supportive tool that complements their writing. As for the impact on students’ writing competence, the findings reveal an ambivalent assessment: While no significant negative short-term effects are perceived and some learning processes are even supported, the students also express concerns about potential long-term declines in their writing competence if AI is used without reflection. Overall, the results indicate that even with thoughtful use of AI, uncertainties remain, particularly regarding its underlying functioning. This highlights the need to more strongly integrate AI tools into higher education teaching and to provide appropriate didactic guidance.
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