KI Literacy im Forschungsdatenmanagement (FDM)
KI Literacy (Kompetenzen) im Forschungsdatenmanagement (FDM) bezeichnet die Kompetenz, datenbasierte Erkenntnisse und algorithmische Systeme im Forschungsprozess kritisch zu bewerten und nachzuvollziehen.
Sie befähigt Forschende dazu, digitale Werkzeuge zur Organisation, Verarbeitung und Analyse von Forschungsdaten versiert anzuwenden.
Zudem sichert sie einen reflektierten, verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien. Auf dieser Basis lassen sich digitale Entwicklungen in der Wissenschaft aktiv und zukunftsfähig mitgestalten.
"Künstliche Intelligenz bildet eine Querschnittstechnologie, die überall dort zum Einsatz gelangt, wo
in großem Umfang Daten anfallen"[1]
KI-Policies (Richtlinien) deutscher Hochschulen im Überblick
https://www.bildungsserver.de/onlineressource.html?onlineressourcen_id=67250
UMGANG MIT KI-MODELLEN IN STUDIUM UND LEHRE
Handlungsempfehlung für Lehrende an der Georg-August Universität Göttingen (Beispiel)
Beschlossen durch das Präsidium am 07.01.26
Link: https://uni-goettingen.de/de/umgang+mit+ki-modellen+in+studium+und+lehre/674738.html (Zugriff am 31.08.2026)
Ethische Leitlinien zum Einsatz von KI (Universität Regensburg)
"KI-generierte Inhalte dürfen nicht ungeprüft übernommen werden. Sie sind stets kritisch zu prüfen, zu überarbeiten und in den wissenschaftlichen Kontext einzuordnen. Die inhaltliche Verantwortung liegt uneingeschränkt bei den Autorinnen und Autoren."[2]
Künstliche Intelligenz (KI) an Hochschulen
"Die dynamische Entwicklung in der Informatik, in der sich mit dem Ausbau des Forschungsfeldes KI
(wie auch Data Science) eine Verselbstständigung disziplinärer Teilbereiche andeutet, die Anknüp-
fungspunkte zu einer Vielzahl von Anwendungsdisziplinen aufweisen, dürften ebenso wie die wach-
sende Notwendigkeit zum Erwerb von Daten- und Informationskompetenz als Bestandteil jedes
Hochschulstudiums den ‚interdisziplinären‘ Kommunikations- und Kollaborationsdruck an den Hoch-
schulen verstärken."[3]
Künstliche Intelligenz (KI) in der Forschung
KI-Strategiepapier für die NRW-Hochschulen: https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/neues-ki-strategiepapier-fuer-die-nrw-hochschulen/
KI:edu.nrw
https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/
https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/ueber-das-projekt/phase-2/
https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/ueber-das-projekt/phase-2/querschnittsthemen/
https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/ueber-das-projekt/phase-2/querschnittsthemen/ethik/
https://ki-edu-nrw.ruhr-uni-bochum.de/neues-ki-strategiepapier-fuer-die-nrw-hochschulen/
Referenzen
https://www.uni-jena.de/395406/data-ai-literacy
Solis, Tobias: Die ChatGPT-Richtlinien der 100 größten deutschen Universitäten, 2023, https://www.scribbr.de/ki-tools-nutzen/chatgpt-universitaere-richtlinien ( aktualisiert am 25. März 2025; Zugriff am 31.08.2026)
Salden, Peter & Leschke, Jonas (eds.) (2024). Learning Analytics und Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre. Doing Higher Education. Wiesbaden: Springer VS. https://philpapers.org/rec/SALLAU
- ↑ https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_AP_59_Kuenstliche_Intelligenz_Hochschulen_HIS-HE.pdf
- ↑ https://www.uni-regensburg.de/universitaet/digitalisierung/leitfaden-zur-nutzung-von-ki/allgemeine-nutzungsrichtlinien-und-hinweise-fuer-den-einsatz-von-generativer-ki-an-der-universitaet-regensburg/ethische-leitlinien-zum-einsatz-von-ki
- ↑ https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_AP_59_Kuenstliche_Intelligenz_Hochschulen_HIS-HE.pdf