Moderation: Rainer Haseneder, München ; Stefan Schwerin, München ;
Kategorie/Schiene:
Workshops
Im Laufe ihrer Karriere stehen viele Ärztinnen und Ärzte vor der Herausforderung, wissenschaftliche Texte zu verfassen – sei es die Doktorarbeit, ein Abstract für einen Kongressbeitrag oder ein Manuskript für eine Fachzeitschrift. Die eigenen
Forschungsergebnisse in eine sprachlich ansprechende Form zu bringen, formale Gepflogenheiten und Regeln einzuhalten und das Ganze durch gut aufbereitete Tabellen und Abbildungen zu ergänzen, ist eine hohe Kunst – kann jedoch erlernt
werden.
Diese Grundlagen und Techniken sind selten Teil des Medizinstudiums oder der klinischen Weiterbildung. Deshalb ist es nicht verwunderlich, dass man besonders zu Beginn der wissenschaftlichen Laufbahn oft noch unsicher ist. Wissenschaftliches
Schreiben folgt eigenen Regeln und Konventionen – mit potenziellen Fallstricken, die es zu umgehen gilt. Zudem steht mit den jüngsten Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz und im Bereich Large Language Models bereits die nächste Revolution vor der Tür.
Basierend auf der langjährigen Erfahrung der WAKWiN Anesthesia Summerschool (prämiert mit dem Thieme Teaching Award 2024) – einem Veranstaltungsformat, das seit Jahren erfolgreich Studierende an mehreren Standorten in Deutschland in das
wissenschaftliche Arbeiten einführt – wollen wir beim DGAI-Jahreskongress 2025 in Kassel einen Workshop zum Thema „Wissenschaftliches Schreiben unter Berücksichtigung von Large Language Models“ anbieten. Hier lernen die
Teilnehmerinnen und Teilnehmer wichtige Grundlagen, formale Anforderungen sowie hilfreiche Tipps und Tricks für das wissenschaftliche Schreiben kennen.
Kerninhalte des Workshops:
• Besonderheiten von Sprache und Grammatik
Wie formuliere ich präzise und verständlich, ohne an wissenschaftlicher Strenge zu verlieren?
• Formale Anforderungen an wissenschaftliche Texte
Worauf muss ich bei Abstracts und Manuskripten besonders achten?
• Gliederung wissenschaftlicher Texte
Wie strukturiere ich einen Text logisch und übersichtlich – von der Einleitung bis zur Diskussion?
• Erstellen von hochwertigen Tabellen und Abbildungen
Wie können Daten klar und ansprechend dargestellt werden, um die Lesenden effektiv zu informieren?
• Zitieren von wissenschaftlichen Quellen
Welche Zitiersysteme gibt es und wo liegen die häufigsten Fehlerquellen?
• Chancen, Risiken und Grenzen von Künstlicher Intelligenz
Welche Rolle spielen ChatGPT, DeepL, Grammarly & Co. beim wissenschaftlichen Schreiben und wo sind ethische bzw. qualitative Grenzen?
Wie kann ich diese Technologien sinnvoll nutzen, ohne Plagiatsvorgaben zu verletzen?
