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Schulungsübersicht
Einführung in NotebookLM für Forschungszwecke
- Kernfunktionen sowie begrenzte Einsatzmöglichkeiten von NotebookLM
- Überblick über den Arbeitsbereich von NotebookLM
- Grundlagen der Interaktion mit KI in Forschungskontexten
Verwaltung von Forschungsquellen
- Importieren von Dokumenten sowie Datensätzen
- Sinnvolle Organisation der Quellenmaterialien
- Verknüpfung verwandter Inhalte für eine integrierte Mehrquellenanalyse
Fortgeschrittene Synthesemethoden
- Erstellung von Zusammenfassungen aus mehreren Dokumenten
- Identifizierung relevanter Kernaussagen und Themenschwerpunkte
- Aufdecken kausaler Muster sowie logischer Zusammenhänge zwischen Inhalten
Verwaltung von Zitaten und bibliografischen Angaben
- Automatisierte Extraktion von Zitierangaben aus Quellenmaterialien
- Strukturierung der bibliografischen Daten
- Exportfunktionen für wissenschaftliche Schreibvorhaben
KI-gestützte Wissensstrukturierung
- Erstellung konzeptioneller Übersichtsdiagramme durch KI-Unterstützung
- Einordnung gewonnener Einsichten in geordnete Rahmenkonzepte
- Iterative Verbesserung der Forschungsstrukturen mittels Feedbackschleifen
Erstellung von Berichten sowie Output-Generierung
- Ausarbeiten prägnanter Recherchezusammenfassungen und Kurzdarstellungen
- Generieren vergleichender Tabellen sowie systematischer Analyseergebnisse
- Vorbereiten von Inhalten zur späteren Veröffentlichung oder Präsentation
Kooperatives Arbeitsumfeld in der Forschung
- Gemeinsames Teilen von Notizbüchern sowie darin enthaltenen Erkenntnissen
- Gemeinsame Syntheseprozesse innerhalb der Forschungsgruppen
- Sicherstellung methodischer Übereinstimmung in gemeinsam genutzten Arbeitsräumen
Richtlinien für ein verantwortungsvolles Forschungsmanagement
- Sicherstellung von Datengenauigkeit sowie Integrität der Quellenangaben
- Erarbeitung wiederverwendbarer Vorlagen für Forschungsdokumentationen
- Festlegung verbindlicher Standards zur Wissensorganisation innerhalb von Teams
Abschlussreflexion sowie weitere Entwicklungsmöglichkeiten
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse bezüglich digitaler Forschungsprozesse
- Erfahrung in der Analyse akademischer oder fachlicher Literatur
- Allgemeine Vertrautheit mit cloudbasierten Produktivitätswerkzeugen
Zielgruppe
- Forscher, die ihre Synthese- und Analysemethoden optimieren möchten.
- Akademiker, die Zitationen besser verwalten sowie Quellen strukturiert ordnen wollen.
- Wissensarbeiter, die mit großen Datenmengen effizienter arbeiten möchten.
14 Stunden