Einer der peinlichsten Momente im Graduiertenstudium: Der Betreuer zeigt auf einen Absatz in der Arbeit und fragt: „Haben Sie diesen Absatz geschrieben?“ – Sie antworten „Ja“ und fühlen sich unsicher; antworten Sie „Ja, mit KI-Unterstützung“, lautet die nächste Frage: „Woher stammen die Daten, die die KI geschrieben hat?“ In einer Zeit, in der KI am Schreiben beteiligt ist, ist „Nachvollziehbarkeit“ zu einer neuen akademischen Etikette geworden. Zwei Werkzeuge, zwei Arten von Spuren.
Fall eins: Die Antwort von WorkBuddy wird nachgefragt
Der Text ist wirklich schön, aber er ist eine „Einmalantwort“ – der Prozess ist nicht sichtbar, die Belege müssen erst gesucht werden. Wenn der Betreuer dann noch fragt: „Wo ist die Quelle für diese Daten?“, müssen Sie sofort die Unterlagen erneut durchgehen; finden Sie sie nicht, bleibt es vage. Die Antwort ist nicht falsch, aber sie kann sich nicht selbst belegen.
Fall zwei: Die Ausgabe von MuchSci wird nachgefragt
Derselbe Absatz stammt aus dem Prozess des Letzteren: wie die Aufgabe aufgeteilt wurde, welche Literatur verwendet wurde, welche Quelle hinter jeder Schlussfolgerung steht, welche Absätze ich selbst überarbeitet habe – der gesamte Verlauf ist dokumentiert. Wenn der Betreuer einen Schritt nachfragt, schlage ich genau diesen Schritt nach; nach zwei Minuten ist die Prüfung erledigt, und das erhöht sogar den Eindruck, den ich hinterlasse.
Der Vergleich dreht sich nicht darum, „wer besser antwortet“, sondern darum, „wessen Beteiligung transparenter ist“: Bei WorkBuddy verschwindet das Gespräch, sobald es vorbei ist; bei MuchSci wird der gesamte Prozess dokumentiert und das Ergebnis bleibt prüfbar. In akademischen Kontexten ist Letzteres die Arbeitsweise, die sich offen und transparent zeigen lässt.