
Wissen sichtbar machen mit KI
Wissenschaftliche Inhalte sind oft komplex, abstrakt oder schwer zugänglich. Visualisierungen können das ändern, indem sie Zusammenhänge sichtbar machen, Argumentationen strukturieren und Forschung verständlich kommunizieren. Mit KI-gestützten Tools stehen neue Möglichkeiten zur Verfügung, solche Visualisierungen schnell, flexibel und zielgruppengenau zu erstellen
Die Workshops zeigen, wie KI-gestützte Werkzeuge für Visualisierungen in Studium, Forschung, Lehre und Wissenschaftskommunikation sinnvoll eingesetzt werden können. Die Teilnehmenden lernen unterschiedliche Visualisierungsformen und ihre jeweilige Funktion kennen: von Daten- und Analysegrafiken über Modell-, Konzept- und Prozessdarstellungen bis hin zu Erklär- und Infografiken. Die Teilnehmenden lernen, komplexe Inhalte zu strukturieren, passende Darstellungsformen auszuwählen und KI-generierte Visualisierungen auf fachliche Genauigkeit, Verständlichkeit, Bearbeitbarkeit und mögliche Fehler zu prüfen.
Generelle Erläuterungen und fachspezifische Impulse wechseln sich mit Live-Demonstrationen, Tool-Vergleichen und konkreten Visualisierungsaufgaben ab. Die Teilnehmenden arbeiten mit praxisnahen Daten und Fragestellungen. Dadurch können sie das Gelernte direkt auf eigene Lehrmaterialien, Präsentationen, Forschungsprojekte und Kommunikationsaufgaben übertragen.
Die Teilnehmenden können KI gezielt für Visualisierungen einsetzen, ohne fachliche Kontrolle, wissenschaftliche Genauigkeit und gestalterische Entscheidungen an das System abzugeben.
Der Workshop eignet sich auch für Masterstudierende sowie Mitarbeitende aus Bibliotheken, Forschungsservice und Wissenschaftskommunikation (z.B. Hochschulmarketing und Öffentlichkeitsarbeit).
- Geeignete Visualisierungsformen für wissenschaftliche Inhalte und unterschiedliche Zielgruppen auswählen
- Texte, Daten, Modelle und Prozesse in verständliche visuelle Strukturen übertragen
- KI-generierte Grafiken auf inhaltliche, gestalterische und technische Fehler prüfen
- Einen passenden Visualisierungsworkflow auf eigene Inhalte übertragen
Gut zu wissen
Für wen eignet sich der Workshop?
Für Promovierende, Postdocs und Professor*innen, die komplexe Inhalte für Forschung, Lehre und Wissenschaftskommunikation verständlich darstellen wollen.
Was nehmen die Teilnehmenden mit?
Sie unterscheiden Visualisierungsformen nach Zweck, übertragen wissenschaftliche Inhalte in geeignete visuelle Strukturen und überarbeiten KI-generierte Grafiken gezielt.
Wie wird gearbeitet?
Mit fachlichen Impulsen, Live-Demonstrationen, Bild- und Fehleranalysen, Tool-Vergleichen und praktischen Aufgaben. Gruppengröße nach Absprache und Dauer.
Welchen Mehrwert bietet der Workshop für Graduiertenprogramme?
Der Workshop verbindet wissenschaftliche Genauigkeit mit visueller Verständlichkeit und erleichtert die Erstellung von Materialien für Lehre und Wissenschaftskommunikation.

- Unterstützt dabei, komplexe wissenschaftliche Inhalte verständlich und zielgruppengerecht darzustellen
- Hilft, geeignete Visualisierungsformen und KI-Werkzeuge für unterschiedliche Aufgaben auszuwählen
- Fördert eine reflektierte Verbindung von wissenschaftlicher Genauigkeit und visueller Verständlichkeit
- Erleichtert die Erstellung von Materialien für Forschung, Lehre, Präsentationen und Wissenschaftskommunikation
- Visualisierungsformen unterscheiden und ihrem jeweiligen Zweck zuordnen
- wissenschaftliche Inhalte in geeignete visuelle Strukturen übertragen
- KI-generierte Visualisierungen kritisch prüfen und gezielt überarbeiten
- einen KI-gestützten Visualisierungsworkflow auf eigene Inhalte anwenden
Der Kompaktworkshop ist flexibel in drei Längen buchbar: 90, 120 oder 180 Minuten. Die längeren Formate bieten – je nach Gruppengröße – mehr Raum für intensiven Austausch, vertiefte Reflexion sowie eine detaillierte Situationsanalyse und den Praxistransfer.

Danny Walther ist als freier Dozent an Hochschulen und Forschungseinrichtungen tätig. Er veranstaltet Workshops und Webinare zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in Wissenschaft und Studium. Seine Schwerpunkte sind die Daten- und Literaturrecherche, Visualisierungs-Methoden und die Frage, wie Studieren, Lehren und Forschen im KI-Zeitalter gelingen kann. Das Ziel seiner Arbeit ist ein praxisnaher und wissenschaftlich fundierter Umgang mit KI
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