Kritische KI-Kompetenz für Historiker:innen

Willkommen

Dieses Repository bietet strukturierte, praxisorientierte Übungen für Historiker:innen zur Entwicklung von kritischer KI-Kompetenz, digitaler Quellenkritik und wissenschaftlicher Praxis mit grossen Sprachmodellen (LLMs).

WarnungDISCLAIMER

Dieses Projekt ist derzeit noch in einer sehr frühen Phase und wird aktiv entwickelt (unter der Zuhilfenahme von AI). Die Materialien, die hier zur Verfügung gestellt werden, sind vorläufig und können sich erheblich verändern. Bitte verwenden Sie sie mit Vorsicht und achten Sie darauf, dass sie möglicherweise noch nicht die endgültige Qualität oder den gewünschten Umfang repräsentieren, die für diese Ressource vorgesehen waren.

Zweck

Diese Materialien zielen darauf ab, Lernenden zu helfen:

  • zu verstehen, wie KI sowohl als Forschungswerkzeug als auch als Methode fungiert,
  • darüber nachzudenken, wie sie historische Interpretation und Evidenz prägt,
  • rigorose digitale Quellenkritik anzuwenden, um Datenprovenienz, Repräsentation und Bias zu bewerten und
  • verantwortungsvollen, transparenten und ethisch informierten Einsatz von KI in der historischen Forschung zu praktizieren.

Prinzipien

Die Übungen fördern:

  • Reproduzierbarkeit in Forschungsabläufen
  • Datenschutz und ethischen Datenumgang
  • Urheberrechtsbewusstsein und korrekte Zuordnung
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit und kritische Reflexion

Durch die Auseinandersetzung mit diesen Materialien werden Historiker:innen besser in der Lage sein, transparente, bedeutungsvolle Projekte zu gestalten, die KI in ihre Forschung integrieren, ohne die disziplinäre Strenge zu beeinträchtigen.

Wählen Sie Ihren Pfad

Je nach Interesse oder Lernziel können Sie verschiedenen Pfaden durch die Materialien folgen. Wir empfehlen, mit der Übung zum Prompt Engineering zu beginnen.

Dieser Pfad führt Sie durch den gesamten Forschungsprozess am Beispiel der Schweizer Diplomatiegeschichte (Dodis) und des Europarats.

  1. Prompt Engineering: Grundlagen der Interaktion mit LLMs.
  2. Forschungsfrage: Eine historische Forschungsfrage entwickeln.
  3. Quellensuche: Gezielte Suche nach Primärquellen.
  4. Quellenkritik: Digitale Quellenkritik anwenden.
  5. Schreiben: Texte verfassen und überarbeiten.
  6. Zitieren: KI-Nutzung korrekt ausweisen.

Dieser Pfad konzentriert sich auf die Literaturrecherche und die Vermittlung historischer Themen in der Öffentlichkeit.

  1. Prompt Engineering: Grundlagen der Interaktion mit LLMs.
  2. Literaturrecherche: Sekundärliteratur finden und bewerten.
  3. Forschungsfrage: (Adaptiert) Eine Forschungsfrage formulieren.
  4. Schreiben: Texte verfassen und überarbeiten.
  5. Zitieren: KI-Nutzung korrekt ausweisen.
  6. Public History: Geschichte für ein breites Publikum aufbereiten.

Nutzen Sie die Methoden und Vorlagen für Ihr eigenes Forschungsprojekt.

  • Voraussetzung: Absolvieren Sie zuerst die Übung zum Prompt Engineering.
  • Transfer: Übernehmen Sie die Prompts und Reflexionsfragen aus den anderen Übungen und wenden Sie diese auf Ihre eigenen Quellen und Themen an.

Alle Übungen

Formulieren einer historischen Forschungsfrage
Die Schweiz und der Europarat
Methoden

Eine angeleitete Übung zur systematischen Entwicklung einer analytischen historischen Forschungsfrage unter reflektiertem Einsatz generativer KI.

Literaturrecherche und -analyse
Geschichte der Sozialversicherung in der Schweiz
Methoden

Eine angeleitete Übung zur systematischen Literaturrecherche und problemorientierten Literaturanalyse mit kritisch kontrolliertem Einsatz generativer KI.

Prompt Engineering
Historisches Arbeiten mit LLMs: kontrollierte Heuristiken, Reproduzierbarkeit, Evidenzdisziplin
KI & Digitale Methoden

Eine Übung, die zentrale Prompting-Techniken (Basics, Rollen, Zero-/Few-shot, strukturierte Denkspur, iteratives Prompten, Optimierung) anhand geschichtswissenschaftlicher…

Public History und Geschichtsvermittlung
Wissenskommunikation entlang des Schreib- und Produktionsprozesses
Public History

Übungsset zur zielgruppenorientierten Vermittlung eines wissenschaftlichen Artikels in mehreren Formaten (Blog, Podcast, Social Media, Poster, Interview) – mit Audit-Trail…

Quellenkritik
Bundesrat und Europarat 1949
Quellen

Eine angeleitete Übung zur systematischen externen und internen Quellenkritik an einer diplomatischen Aktennotiz (Dodis).

Quellensuche für eine historische Forschungsfrage
Der Vorort und der Europaratsbeitritt 1963
Quellen

Eine angeleitete Übung zur systematischen Quellensuche (primär/sekundär/tertiär) mit reflektiertem Einsatz generativer KI.

Wissenschaftliches Schreiben
Rollenbasiertes Übungsset entlang des Schreibprozesses
Methoden

Eine Übung, die den Einsatz generativer KI als Schreibassistent in mehreren Rollen trainiert – mit Fokus auf Nachvollziehbarkeit, Argumentationslogik und sprachliche…

Wissenschaftliches Zitieren
Übung zur Zitierpraxis in der Geschichtswissenschaft
Methoden

Diese Übung vermittelt die Grundlagen wissenschaftlichen Zitierens in der Geschichtswissenschaft, mit besonderem Fokus auf den kritischen Einsatz generativer KI. Sie lernen…
Keine Treffer

Über den Autor

Moritz Mähr (Dr. sc. ETH Zürich) ist assoziierter Forscher im Bereich Digital Humanities an der Universität Bern und Spezialist für Informations- und Bibliothekswissenschaft bei den Research Analytics Services der ETH Zürich. Seine Arbeit verbindet Digital History, Science and Technology Studies sowie offene Forschungsinfrastrukturen. Schwerpunkte sind digitale Quellenkritik im Zeitalter von KI, die Geschichte der Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung, Minimal-Computing-Ansätze in der Public History sowie digitale Nachhaltigkeit auf Basis der FAIR- und CARE-Prinzipien.

Über dieses Projekt

Kritische KI-Kompetenz für Historiker:innen ist eine Bildungsinitiative, die darauf abzielt, Historiker:innen mit dem Wissen und den Fähigkeiten auszustatten, sich kritisch mit künstlicher Intelligenz in ihrer Forschungspraxis auseinanderzusetzen. Die hier vorgestellten Frameworks und Ansätze orientieren sich massgeblich an dem Working Paper Implementing Generative AI in the Historical Studies.(Oberbichler und Petz 2025)

Pädagogischer Rahmen

Das Projekt basiert auf folgenden pädagogischen Prinzipien:

  1. KI als Werkzeug und Methode: KI nicht nur als technisches Werkzeug verstehen, sondern auch als methodischer Ansatz, der Forschungsfragen und Interpretationen prägt
  2. Digitale Quellenkritik: Rigorose kritische Bewertung von KI-generierten Inhalten, Datensätzen und algorithmischen Ausgaben
  3. Ethisches Bewusstsein: Förderung eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes, der Datenschutz, Bias, Repräsentation und Machtdynamiken berücksichtigt
  4. Transparenz und Reproduzierbarkeit: Förderung offener, dokumentierter und nachvollziehbarer Forschungspraktiken
  5. Disziplinäre Strenge: Beibehaltung historischer Methoden und kritischen Denkens bei der Integration neuer Technologien

Jede Übung enthält

  • Klare Lernziele
  • Voraussetzungen
  • Praktische Aktivitäten
  • Kritische Reflexionsanregungen
  • Zusätzliche Ressourcen

FAIR- und CARE-Prinzipien

Dieses Projekt folgt:

  • FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) für Forschungsdaten und Bildungsmaterialien
  • CARE-Prinzipien (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics) für verantwortungsvolle Daten-Governance

Mitwirken

Wir freuen uns über Beiträge von Historiker:innen, Pädagog:innen und Forscher:innen. Bitte siehe unsere Beitragsrichtlinien für weitere Informationen.

Lizenz

Kontakt

Für Fragen oder Feedback, bitte öffnen Sie ein Issue oder kontaktieren Sie die Maintainer.

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Literatur

Oberbichler, Sarah, und Cindarella Petz. 2025. „Working Paper: Implementing Generative AI in the Historical Studies“, Februar. https://doi.org/10.5281/zenodo.14924737.