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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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