KI-kompetente Forscher:innen? - Interdisziplinäre Konzeptualisierungen von KI-Kompetenz in der Forschung

Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig und hat in fast alle Lebensbereiche Einzug gehalten. Mehr als je zuvor wird KI nun auch in der Forschung eingesetzt. So kann künstliche Intelligenz beispielsweise innerhalb der Analyse von Daten neue Muster entdecken, genauere Vorhersagen treffen und Lösungsansätze für komplexe Problemstellungen aufzeigen. Darüber hinaus kann sie in Form von Sprachmodellen wie ChatGPT oder Google Gemini dazu verwendet werden, wissenschaftliche Publikationen zu verfassen. Dementsprechend müssen KI-generierte Informationen von Forschenden eingeordnet, bewertet und im Forschungsprozess integriert werden. Somit ist der gesamte Forschungsprozess mittlerweile von künstlicher Intelligenz beeinflusst. Es stellt sich aus erziehungswissenschaftlicher Perspektive daher die Frage, welche Kompetenzen Forschende im Umgang mit KI im Forschungsprozess benötigen, um KI einerseits effektiv zu nutzen und andererseits Verantwortung für Ihre Forschung übernehmen zu können und somit die Integrität ihrer Forschung zu gewährleisten.

Dazu werden in diesem Forschungsvorhaben Kompetenzerwartungen für Forschende definiert, indem Expertinnen und Experten aus den Bereichen Mathematik, Biologie und Erziehungswissenschaft in ihren jeweiligen Disziplinen eine:n KI-kompetenten Forscher:in konzeptualisieren. Zur Konzeptualisierung nehmen diese Expertinnen und Experten an jeweils einer Delphi-Studie für ihre jeweilige Disziplin teil. In diesem iterativen Befragungsverfahren erhalten die Expertinnen und Experten (statistisches) Feedback zu der Gruppenkonzeptualisierung ihrer Disziplin und gehen weiter darauf ein, um innerhalb ihrer Gruppe einen Konsens zu erreichen.

Durch einen Vergleich der Konzeptualisierungen sollen Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen den jeweiligen Kompetenzerwartungen der unterschiedlichen Disziplinen identifiziert werden, um zu einem tieferen Verständnis von AI Literacy für Forschende zu gelangen. Diese Kompetenzerwartungen können dann als Basis für die Planung, Gestaltung und Unterstützung informeller und formaler Lernprozesse dienen, um Forschende weiterzubilden und die Integrität von Forschung im Zeitalter künstlicher Intelligenz langfristig zu sichern.