Kennst du das Problem, dass du beim Schreiben einer wissenschaftlichen Arbeit oft an einer unklaren Themenwahl, unübersichtlicher Literatur oder der Frage, wie du überhaupt anfangen sollst, hängen bleibst? Oder machst du dir nach dem Schreiben Sorgen, die AIGC-Prüfung nicht zu bestehen? Dieses 21-tägige Praxis-Bootcamp für die Erstellung von KI-gestützten wissenschaftlichen Arbeiten wurde genau entwickelt, um diese Probleme zu lösen. Der Kurs verwendet als Kern-Workflow die Kombination aus KI-Zusammenarbeit und menschlicher Kontrolle – von der Themenfindung und -ausrichtung über die Literaturübersicht, den Aufbau der Gliederung und das Schreiben der Kernkapitel bis hin zur abschließenden integrierten Abgabe und AIGC-konformen Optimierung. So kannst du innerhalb von 21 Tagen eine Arbeitsversion erstellen, die du direkt bei deinem Betreuer einreichen kannst.

Der Kursinhalt ist sehr systematisch, und für jeden Tag ist eine klare Aufgabe vorgesehen. Du beginnst mit einer Diagnose des aktuellen Stands deiner Arbeit und lernst, wie du mit KI deine grobe Richtung in konkrete, erforschbare Fragestellungen umwandelst. Anschließend erwirbst du Schritt für Schritt zentrale Fähigkeiten wie Literaturrecherche und -klassifizierung, den Aufbau einer Arbeitsgliederung, die Gestaltung einer Forschungs-Roadmap und die Strukturierung einer Literaturübersicht. In der Phase des Schreibens der Kernkapitel hilft dir der Kurs, den Methodenrahmen, die Kernkapitel, den Diskussionsteil sowie Fazit und Zusammenfassung zu verfassen, und erklärt, wie du Innovationspunkte herausarbeitest.

Ein sehr wichtiger Block ist der AIGC-Kompliance-Schwerpunkt. Er zeigt dir, wie du KI-generierte Inhalte erfolgreich durch die Prüfung bringst und akademische Risiken vermeidest. Zum Abschluss des Kurses werden außerdem Methoden zur Steigerung der wissenschaftlichen Fähigkeiten vermittelt – vom Schreiben der Arbeit bis zur erfolgreichen Veröffentlichung. Durch das 21-tägige systematische Training erwirbst du nicht nur eine fertige Arbeit, sondern auch einen wiederverwendbaren KI-Schreib-Workflow. Künftig kannst du damit problemlos SCI-Kernarbeiten, Projektanträge oder andere komplexe akademische Schreibaufgaben bewältigen.

• 1.Diagnose des aktuellen Stands der Arbeit: Wie du zum ersten Mal mit KI eine Diagnose durchführst
• 2.Fokussierung des Themas: Mit KI eine grobe Richtung in eine erforschbare Fragestellung umwandeln
• 3.Neugestaltung: Forschungsfrage und Schreibgrenzen
• 4.Literaturrecherche und -klassifizierung: KI erstellt die Karte, du prüfst sie
• 5.Aufbau der Arbeitsgliederung: KI hilft dir, das Material zu einem Gerüst zusammenzusetzen
• 6.Forschungs-Roadmap: Damit die gesamte Arbeit schlüssig verläuft
• 7.Reflexion der ersten Phase: Zusammenfassung zu einem einseitigen Fortschrittsbericht

• 8.Strukturierung der Literaturübersicht
• 9.Erster Entwurf der Literaturübersicht (Teil 1)
• 10.Literaturüberblick entwerfen (Teil 2): Forschungslücken und Ihr Einstiegspunkt
• 11.Einleitung schreiben: KI-gestützte Methoden

• 12.Wissenschaftliches Schreiben: Aufbau von Methoden- und theoretischen Rahmenkapiteln
• 13.Schreiben der Kernkapitel (Teil 1)
• 14.Schreiben der Kernkapitel (Teil 2) + Rückblick auf Phase 2
• 15.Ergänzendes Schreiben der Kernkapitel (Teil 1): Diskussionsteil
• 16.Ergänzendes Schreiben der Kernkapitel (Teil 2)
• 17.Fazit und Zusammenfassung

• 18.KI-gestütztes wissenschaftliches Schreiben: Vollständige Integration und tiefgehende Herausarbeitung der Innovationspunkte
• 19.AIGC-Konformität und Darstellung der Innovationspunkte
• 20.Leitfaden für den Endspurt zur finalen Manuskriptversion
• 21.Verbesserung der Forschungsfähigkeiten von Graduierten: Vom wissenschaftlichen Schreiben bis zur erfolgreichen Publikation

💡 Lernhinweis:Die Tutorial-Inhalte basieren auf der Branchenpraxis zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen Regeln der jeweiligen Plattform zu berücksichtigen.