Forum Wissenschaft 2/2026

10.06.2026: KI in der Wissenschaft

	Forum Wissenschaft 2/2026, BrianPenny / pixabay.com

Neue Möglichkeiten - neue Unsicherheit

Diese Ausgabe von Forum Wissenschaft widmet sich einem Thema, das gegenwärtig kaum einen Bereich wissenschaftlicher Praxis unberührt lässt: der Integration generativer Künstlicher Intelligenz in Forschung, Lehre und wissenschaftliche Kommunikation. KI-Systeme schreiben, strukturieren, kodieren und visualisieren Inhalte, unterstützen Analysen und greifen damit tief in die Bedingungen wissenschaftlicher Wissensproduktion ein.

Die Debatten bewegen sich dabei zwischen Euphorie und Verunsicherung. Einerseits eröffnen generative Systeme neue Möglichkeiten der Analyse und Verarbeitung großer Datenmengen. Andererseits verschärfen sie bestehende Probleme wissenschaftlicher Produktion und erzeugen neue Formen epistemischer Unsicherheit. Fragen nach Transparenz, Nachvollziehbarkeit und wissenschaftlicher Integrität gewinnen dadurch an Dringlichkeit.

Wie verändern sich wissenschaftliche Praktiken, wenn algorithmische Systeme zunehmend an der Herstellung, Ordnung und Bewertung von Wissen beteiligt sind? Grenzen zwischen menschlicher und maschineller Tätigkeit werden unschärfer, etablierte Vorstellungen von Forschung und Autor:innenschaft geraten unter Druck und wissenschaftliche Erkenntnisprozesse werden neu organisiert.

Die Beiträge zeigen zugleich, dass die Herausforderungen generativer KI nicht durch einfache Gegenüberstellungen von "Mensch" und "Maschine" oder technokratische Kontrollphantasien zu bewältigen sind. Vielmehr bedarf es reflexiver Praktiken, die wissenschaftliche Integrität über Transparenz, kritische Urteilskraft und kollektive Aushandlungsprozesse sichern. Hochschulen und wissenschaftliche Institutionen werden damit zu zentralen Orten der Auseinandersetzung über den legitimen Einsatz generativer Systeme. Die Debatten um KI verweisen zudem auf ein grundlegenderes Problem moderner Wissenschaft: die zunehmende Automatisierung epistemischer Prozesse. Wenn Systeme Texte generieren und analytische Entscheidungen vorbereiten, stellt sich neu, welche Rolle Unsicherheit, Interpretation und situatives Urteilen künftig noch spielen. Die Auseinandersetzung mit KI wird damit auch zu einer Debatte über das Selbstverständnis von Wissenschaft insgesamt.

Dieses Heft versteht die Ausbreitung generativer KI als Anlass, wissenschaftliche Praktiken, Institutionen und Begriffe neu zu befragen. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie wissenschaftliche Glaubwürdigkeit, Verantwortung und kritische Reflexion unter den Bedingungen algorithmischer Wissensproduktion bewahrt und weiterentwickelt werden können.

Aus dem Inhalt

KI in der Wissenschaft

• Lebendige Arbeit, enteigneter Intellekt
  
Die technologische Neuordnung von Arbeit,Wissen und Macht analysiert Torsten Bewernitz

• Human-in-the-Loop in der Hochschullehre
  
Thomas Eder, Jonas Schug und Carolin Daniel stellen ein KI-Konzept vor, mit dem sich Lehrbedingungen didaktisch gestalten lassen

• Von Digital Divide zu AI Divide?
  
Alina Marktanner zeigt Mechanismen auf, durch die sich Leistungsunterschiede zwischen Studierenden verstärken können

• Lehre im Zeitalter von KI
  
Stärken KI-gesteuerte wissenschaftliche Tätigkeiten einen antiwissenschaftlichen Habitus, fragen Aljoscha Jegodtka und Sebastian Bornemann

• KI als neuer Recruiter
  
Laura Kranyak beschreibt, wie KI-Systeme Frauen im Bewerbungsverfahren benachteiligen

• Kann KI forschen?
  
Sercan Sever diskutiert, ob wir in der Kommunikation über KI neue Wege gehen müssten

• Large Language Models in Qualitative Research
  
Marco Galle advances three theses concerning the methodological implications of LLMs in qualitative research

• R.I.P. Seminararbeit?!
  
Über die Ergebnisse einer Befragung von Studierenden zum Einsatz von KI berichten Tina Paul et al.

• Deep-Research-gestützte Literature-Reviews
  
Christopher Pollin et al. beschreiben den Aufbau einer epistemischen Infrastruktur für ein LLM-gestütztes Literature Review

• KI im Studium der Sozialen Arbeit
  
Nadine van der Meulen plädiert für eine sozialarbeiterisch fundierte AI Literacy

• Coding für alle (?)
  
Hanno Menting zeigt, wie KI-gestützte Codegenerierung große digitale Textkorpora für qualitative Analysen zugänglich machen kann

• Vertrauen statt Kontrolle
  
Sabine Timpf und Rouven Kaiser skizzieren einen Best-Practice-Ansatz für verantwortungsvolle Hochschullehre

• Wer arbeitet wie für die Künstliche Intelligenz?
  
Regina Schleicher zeigt beispielhaft, wie sich Arbeitsverhältnisse als Teil der Produktionskette von KI gestalten

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