Universität Wien
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059122 VU Beetween Tool and Author: Artificial Intelligence as a Tool of Science (2026S)

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 5 - Informatik und Wirtschaftsinformatik
Continuous assessment of course work
REMOTE
Moodle

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 150 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Thursday 19.03. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 26.03. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 16.04. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 23.04. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 30.04. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 07.05. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 21.05. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 28.05. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 11.06. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 18.06. 13:15 - 14:45 Digital
  • Thursday 25.06. 13:15 - 14:45 Digital

Information

Aims, contents and method of the course

Die Lehrveranstaltung ist auf die Modulziele ausgerichtet, wonach Studierende Auswirkungen, Möglichkeiten und Grenzen exemplarischer Anwendungen Künstlicher Intelligenz einschätzen können und grundlegende Fragestellungen zu Datenqualität, Datensicherheit sowie zu erklärbaren, fairen und vertrauenswürdigen KI-Methoden kennen. Die LV findet online statt, der Moodle-Kurs dient als zentrale Plattform für Materialien, Abgaben und Aktivitäten.

Lernziele
Aufbauend auf den Modulzielen erwerben die Studierenden in dieser LV folgende Kompetenzen:

  • Sie können den aktuellen Wandel der Wissenschaft durch generative KI fundiert einordnen und Chancen, Risiken und Grenzen im akademischen Kontext reflektieren.

  • Sie können zentrale ethische und rechtliche Fragestellungen des KI-Einsatzes benennen und diskutieren (insb. Verantwortung, Fairness, Diskriminierung/Bias, Datenethik, Datenschutz, Urheberrecht).

  • Sie nutzen geeignete KI-Tools zielgerichtet für Lesen, Literaturrecherche und Schreiben, integrieren KI unterstützend in den Schreibprozess (Planung, Gliederung, Überarbeitung) und unterscheiden klar zwischen Werkzeugnutzung und unzulässiger Autorschaft.

  • Sie entwickeln praxistaugliche Prompts für typische wissenschaftliche Aufgaben und dokumentieren ihren KI-Einsatz transparent und regelkonform.

Thematische Schwerpunkte

  • Wissenschaft im Wandel durch KI: Chancen, Risiken und Grenzen im wissenschaftlichen Kontext; Auswirkungen auf Forschungs- und Publikationsprozesse.

  • Ethische Dimensionen des KI-Einsatzes: Verantwortung, Fairness, Diskriminierung/Bias, Datenethik.

  • Rechtliche Rahmenbedingungen mit Bezug zur u:ai KI-Plattform der Universität Wien: Datenschutz, Urheberrecht und Nachvollziehbarkeit.

  • HOC/LOC-Prinzip als Orientierungsrahmen für den didaktisch und rechtlich angemessenen KI-Einsatz.

  • KI beim wissenschaftlichen Lesen (z. B. Textzusammenfassungen, fragegeleitetes Lesen) und in der Literaturrecherche (Strategien, Validierung).

  • Integration von KI in den Schreibprozess: Ideenfindung, Strukturierung, Überarbeitung, Qualitätssicherung.

  • KI als Werkzeug vs. KI als Autor: Grenzen der Delegation, wissenschaftliche Redlichkeit, Zitations- und Dokumentationspraxis.

  • Prompt Engineering für wissenschaftliches Arbeiten: Aufbau eines Prompt-Portfolios für typische Aufgaben und Workflows.

Lehr- und Lernmethoden
Die LV kombiniert impulsegebende Input-Phasen mit praxisnahen Übungen (Erprobung ausgewählter KI-Tools),
moderierten Diskussionssequenzen zu Chancen/Risiken und angeleiteter Reflexion. Studierende arbeiten an
einem persönlichen Prompt-Portfolio, tauschen Erfahrungen aus und verknüpfen die begleitende Lektüre
aktueller Texte mit praktischen Anwendungsszenarien. Peer-Feedback wird strukturiert eingesetzt, um die
Qualität eigener Arbeitsprozesse und Produkte zu verbessern und die Modulziele konstruktiv zu erreichen.

Anwesenheit
Es besteht Anwesenheitspflicht. Die Präsenz in den synchronen Einheiten ist didaktisch erforderlich, da
kooperative Übungen, strukturierte Peer-Feedback-Phasen und angeleitete Reflexionen durchgeführt werden.
Diese interaktiven Elemente bilden die fachliche Grundlage für die beiden schriftlichen Reflexionsaufgaben
und sind eng mit den Lernzielen (insbesondere der kompetenten, regelkonformen Anwendung und Dokumentation
von KI) verknüpft. Ohne Teilnahme fehlen zentrale Bausteine zur Zielerreichung und zur regelkonformen
Umsetzung der Aufgaben.

Assessment and permitted materials

Die Leistungskontrolle umfasst drei Teilleistungen, die allesamt abgegeben und jeweils positiv beurteilt werden müssen; erst danach ergibt sich die Gesamtnote aus der gewichteten Summe der Teilleistungen. Die Aufgaben knüpfen an die in der Lehrveranstaltung behandelten Anwendungsbereiche von KI im Studium an.

  • Pitch „Mein KI-Workflow im Studium“ (live, 3 Minuten, Termin wird bekanntgegeben): 60 %

  • Absolvierung eines Moodle Moduls (bis Mitte des Semesters, Termin wird bekannt gegeben) (20%)

  • Schriftliche Ausarbeitung „Wissenschaftliches Arbeiten mit KI“: 20 %: ca. 3 Seiten, Deutsch, Abgabe als Upload über Moodle bis 10.07.2026

Innerhalb des Semesters ist keine Überarbeitung bereits beurteilter Abgaben vorgesehen. Falls eine Einreichung ausnahmsweise verspätet wird, ist das mit einer kurzen schriftlichen Begründung und einer vor der Deadline individuell abgestimmten neuen Abgabefrist mit der LV Leitung möglich; ohne diese vorherige Vereinbarung können Einreichungen nach Ablauf der Frist leider nicht berücksichtigen.
Der Einsatz von KI Tools ist ausdrücklich erwünscht, die Nutzung muss aber transparent gemacht werden. Für übernommene Inhalte tragen Sie die Verantwortung hinsichtlich ihrer inhaltlichen Richtigkeit. Nicht zulässig sind Ghostwriting bzw. Fremdschreibdienste sowie ungekennzeichnete oder ausschließlich KI generierte Texte ohne eigene inhaltliche Bearbeitung.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderungen:
Um die Lehrveranstaltung positiv abschließen zu können, müssen alle drei Teilleistungen fristgerecht eingereicht und jeweils positiv beurteilt werden. Die Lehrveranstaltung ist prüfungsimmanent, daher zählt die regelmäßige Teilnahme als Mindesterfordernis. Bis zu drei Fehltermine sind in Ordnung. Ab dem vierten Fehltermin ist genau eine Ersatzleistung möglich: Bitte reichen Sie innerhalb von 7 Kalendertagen eine 1–2 seitige schriftliche Zusammenfassung mit kurzer Reflexion zur verpassten Einheit ein (zentrale Inhalte, eigener Lerngewinn, mindestens eine zitierte Quelle aus den Kursmaterialien). Die Ersatzleistung erfolgt unaufgefordert und per E Mail an die LV Leitung; wenn sie nicht fristgerecht eingeht, gilt das Anwesenheits Mindesterfordernis als nicht erfüllt. Ihre aktive Mitarbeit und Diskussionsbeiträge sind sehr willkommen und unterstützen Ihren Lernprozess, sie gehen jedoch nicht in die Notenbildung ein.

Beurteilungsmaßstab:
Für die Beurteilung werden die Teilleistungen mit 60 % (Pitch), 20 % (Moodle Modul) und 20 % (schriftliche Ausarbeitung) gewichtet. Entscheidend ist die gewichtete Gesamtsumme aus den positiv absolvierten Teilleistungen; die Bestehensgrenze liegt bei 50 %. Zusätzlich gilt: Jede Teilleistung muss gemäß den bekanntgegebenen Kriterien positiv sein, damit die Gesamtnote berechnet werden kann.
Notenschlüssel: 100-90% = 1; 70-80-70% = 2; 60-70-60% = 3; 50-60-50 = 4; 50-0% = 5

Examination topics

Es handelt sich um eine prüfungsimmanente Lehrveranstaltung, daher keine Abschlussprüfung, nur Erbringung der aller Teilleistungen unter Berücksichtigung der im Moodle-Kurs bereitgestellten Foliensammlungen und Materialien (wird laufend aktualisiert).

Reading list

Auf Grund der hohen Dynamik des Feldes wird auf eine statische Literaturliste verzichtet. Stattdessen werden im Verlauf der Veranstaltung anlassbezogen aktuelle und relevante Texte sowie Informationen auf Moodle zur Verfügung gestellt. Ein grundlegendes Werk, das auch mittelfristig von Bedeutung sein dürfte: Meckel, Miriam; Steinacker, Léa (2024): Alles überall auf einmal. Wie künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können. Hamburg.

Association in the course directory

Last modified: Fr 10.04.2026 11:25