Tudományos cikkek és szakdolgozat írása az AI korszakában: Az AI felelős és etikus használata

Daten

Offizielle Daten in der Fachveröffentlichung für das folgende akademische Jahr: 2025-2026

Thematik

A tudományos írás és az AI-eszközök felelős alkalmazása egyre nagyobb szerepet játszik az akadémiai és szakmai életben. Ez a kurzus célzottan segíti a hallgatókat abban, hogy elsajátítsák a kutatási publikációk, szakdolgozatok és tudományos cikkek írásának alapelveit, miközben megtanulják, hogyan lehet az AI-t hatékonyan és etikusan támogatásként használni. A kurzus angol nyelven zajlik, és mindhárom program – magyar, angol és német – hallgatói számára elérhető.

A hallgatók először megismerkednek az akadémiai írás alapjaival, beleértve a világos, jól strukturált és bizonyítékokon alapuló szövegalkotás módszereit. Megtanulják, hogyan keressenek és értékeljenek tudományos forrásokat, valamint hogyan alkalmazzák az IMRaD szerkezetet (Bevezetés, Módszerek, Eredmények, Megbeszélés) egy kutatási cikk megírásában. Az AI-támogatott eszközök (például ChatGPT, Grammarly, Scite, Hemingway, Elicit) segítségével kritikusan értékelik és fejlesztik a saját írásaikat, de nem hagyatkoznak teljes mértékben az AI-ra, hanem tudatosan integrálják azt a kutatási és publikációs folyamatba.

A kurzus gyakorlati fókuszú, minden hallgató saját kutatási projektjén dolgozhat, amely során absztraktokat, módszertani leírásokat, eredményeket és megbeszéléseket ír, majd ezeket peer-review és AI segítségével fejleszti tovább. A plágium és az akadémiai integritás kérdése is központi szerepet kap, beleértve a helyes hivatkozási technikák alkalmazását (APA, Vancouver, Harvard), valamint az AI által generált tartalom kritikus értékelését.

A kurzus végén a hallgatók egy önálló kutatási absztraktot készítenek, amelyet peer-review segítségével és AI-eszközökkel tökéletesítenek. A végső prezentáció során bemutatják saját fejlődésüket, valamint azt, hogy milyen szerepet játszott az AI a tudományos írási folyamatukban. A hallgatók nemcsak a kutatási írás és az AI integrációjának alapjait sajátítják el, hanem olyan készségekre is szert tesznek, amelyek a tudományos és szakmai életben hosszú távon is előnyt jelentenek. Részletes óratervezet lásd "Foglalkozások" fül alatt.

Vorlesungen

• 1. 1,Bevezetés az akadémiai írásba és a mesterséges intelligencia (MI) szerepébe a kutatásban: Kutatási szövegek fajtái (absztrakt, cikk, szakdolgozat); A világos, strukturált és bizonyítékokon alapuló írás fontossága; MI-eszközök bemutatása ; Az MI etikai vonatkozásai - Hild Gabriella
• 2. 2,Irodalomkutatás és MI-alapú szakirodalom-elemzés: Tudományos irodalom keresése (PubMed, Google Scholar, Scopus AI); Cikkek értelmezése és értékelése; MI-eszközök használata az irodalomkritikában - Hild Gabriella
• 3. 3,Absztraktírás és MI-alapú javítás: Az absztrakt felépítése és gyakori hibák; Gyakorlati feladat: absztrakt írása és ChatGPT-vel való finomítása; Társas értékelés és megbeszélés: MI által generált szövegek értékelése - Hild Gabriella
• 4. 4,Kutatási cikk felépítése MI támogatásával: IMRaD struktúra (Bevezetés, Módszerek, Eredmények, Megbeszélés); Logikus, világos bevezetés írása; MI-eszközök a szerkesztéshez; Gyakorlati feladat: cikkvázlat készítése MI segítségével - Hild Gabriella
• 5. 8,Hivatkozások és plágium: Helyes hivatkozási stílusok (APA, Vancouver, Harvard); MI-eszközök hivatkozáskezeléshez; Plágiumérzékelés (Turnitin, GPTZero); Gyakorlati feladat: saját munka ellenőrzése - Hild Gabriella
• 6. 9,Szakdolgozatírás – szerkezet és MI-támogatás: A szakdolgozat és a kutatási cikk közti különbségek; A dolgozat szakaszainak felépítése; Az MI szerepe a dolgozatírásban – mi működik és mi nem - Hild Gabriella

Praktika

Seminare

• 1. 5,Módszertan írása: Kísérletek, eljárások és elemzések világos leírása; Plágium elkerülése a módszertani részben; MI-feladat: módszerleírás generálása és finomítása - Hild Gabriella
• 2. 6,Eredmények közlése és értelmezése: Adatok bemutatása és értelmezése; MI-eszközök használata összegzésre és vizualizációra; Gyakorlati feladat: eredmények szakasz írása mintaadat alapján - Hild Gabriella
• 3. 7,Megbeszélés szakasz írása: Eredmények kapcsolása az irodalomhoz; Túláltalánosítás és spekuláció kerülése; MI-alapú érvelés támogatása - Hild Gabriella
• 4. 10,Szerkesztés és MI által írt szövegek értékelése: Nyelvi és stilisztikai MI-eszközök ; Emberi és MI-alapú javítás összehasonlítása; Gyakorlati feladat: MI által szerkesztett szövegek társas értékelése - Hild Gabriella
• 5. 11,Csoportos vita – Az MI szerepe az akadémiai írásban: Hallgatói tapasztalatok MI-vel; Társas visszajelzés vs. MI javaslatok; Csoportvita: Képes-e az MI kiváltani az emberi írást? Etikai kérdések az MI alkalmazásakor - Hild Gabriella
• 6. 12,Hallgatói prezentációk és kurzusösszegzés: Saját absztrakt vs. MI-javított változat bemutatása; Visszajelzésekből és MI segítségből származó tanulságok; Reflektálás az MI szerepére az akadémiai írásban; Kurzusértékelés és kérdések-válaszok - Hild Gabriella

Materialien zum Aneignen des Lehrstoffes

Obligatorische Literatur

-

Vom Institut veröffentlichter Lehrstoff

A kurzus gyakorlati, strukturált oktatási anyagokat tartalmaz, amelyek célja a hallgatók tudományos íráskészségének fejlesztése, különös tekintettel az AI-eszközök felelősségteljes és etikus használatára:

🔹 Munkalapok és sablonok – Strukturált útmutatók absztraktok, bevezetések, módszertan, eredmények és diszkusszió szakaszok írásához. Minden sablon az IMRaD formátumot követi, így a tudományos írás könnyebben érthetővé válik.

🔹 AI-támogatott írásgyakorlatok – Interaktív feladatok, amelyekben a hallgatók megírják saját tudományos szövegeiket, majd AI-eszközök (ChatGPT, Grammarly, QuillBot, Hemingway) segítségével finomítják azokat.

🔹 Peer-Review irányelvek – Részletes keretrendszer a hallgatótársak munkájának kritikus értékeléséhez, különös tekintettel az érvelés erősségére, a szerkezeti koherenciára, és a hivatkozások pontosságára.

🔹 Önreflexió kérdések – Minden írásbeli feladat után a diákok egy rövid önértékelést töltenek ki, hogy elemezzék az AI-eszközök hatékonyságát és saját írásb

Skript

-

Empfohlene Literatur

·         Alley, M. (2018). The Craft of Scientific Writing. Springer.

·         AI tools documentation (e.g., ChatGPT guidelines, Grammarly, Scite user guides).

·         The Process of Research Writing, Steven D. Krause, Eastern Michigan University: http://www.stevendkrause.com/tprw/

Voraussetzung zum Absolvieren des Semesters

1. Írjon egy absztraktot (AI használata nélkül).

2. Finomítsa ezt az összefoglalót AI eszközök (pl. ChatGPT, Grammarly, Hemingway) segítségével.

3. Sorolja fel az eredeti és az AI-vel finomított változat közötti változásokat, kiemelve, hogy mit javított az AI és mi igényelt kézi módosítást.

4. Magyarázza el a változtatások okait (100-150 szó), kitérve arra, hogy az AI hogyan segített, milyen korlátai vannak, és milyen etikai szempontokat kell figyelembe venni.

5. Küldje el az eredeti és az AI-val finomított absztraktot, a változtatások listájával és magyarázattal együtt, egy hallgató társának, aki feedback-et ad előre meghatározott kritériumok alapján.

7. Ez alapján a feedback alapján javítsa az absztraktot, finomítva azt tovább, hogy javuljon az olvashatósága és jobban megfeleljen az akadémiai szabványoknak.

8. Nyújtsa be a végleges változatot, beleértve egy 500 szavas reflexiót az AI szerepéről az akadémiai szövegek írása során, az etikai szempontokról és arról, hogy a hallgatótársak vissz

Semesteranforderungen

A kurzus során formatív értékelési módszerek kerülnek alkalmazásra, melyek nem befolyásolják a végső osztályzatot. Ezek főként AI-támogatott írásbeli gyakorlatokból, egymás által értékelt feladatokból és önálló kutatási szövegek kidolgozásából állnak. A hallgatók több lépésben fejlesztik és finomítják saját tudományos írásukat, miközben visszajelzést kapnak az oktatóktól és társaiktól.

Möglichkeiten zur Nachholung der Fehlzeiten

-

Prüfungsfragen

-

Prüfer

Praktika, Seminarleiter/innen

• Hild Gabriella