Kernaussagen: Standard-KI-Tools vermitteln oft ein falsches Sicherheitsgefühl. Sie markieren Tippfehler, übersehen jedoch häufig die Fehler, die im wissenschaftlichen Schreiben am wichtigsten sind. Menschliche Lektor*innen können Bedeutungen richtig einordnen, Fachkonventionen beachten, die Logik eines Textes überprüfen und einen passenden akademischen Ton sicherstellen – all das können KI-Tools bislang nicht vollständig leisten. Wenn du dich ausschliesslich auf KI verlässt, bleiben möglicherweise kritische Fehler in deiner Arbeit unbemerkt. Lass uns erkunden, was dir entgeht, wenn du dich nur auf automatisierte Tools verlässt.
Inhaltsverzeichnis
Einleitung
Im Zeitalter von KI-gestützten und automatisierten Korrekturlesewerkzeugen wie Duden Assistant fragst du dich vielleicht: Brauche ich wirklich eine menschliche Lektor:in für meine Abschlussarbeit oder Dissertation? Die kurze Antwort lautet: Ja, besonders bei wissenschaftlichen Arbeiten, die über deinen akademischen Erfolg entscheiden.
Forschungsergebnisse zeigen, dass KI-Tools zwar hervorragend darin sind, Grammatik- und Rechtschreibfehler zu erkennen, aber häufig kontextuelle Fehler, logische Inkonsistenzen und nuancierte akademische Stile übersehen. Darüber hinaus gibt es ein noch umfassenderes Problem: Ein unethischer oder übermässiger Einsatz von KI kann die menschliche Kreativität in der Wissenschaft verringern und Trägheit bei akademischen Aktivitäten fördern – geschweige denn, dass er sogar Plagiatsverdacht und im schlimmsten Fall ein Nichtbestehen nach sich ziehen kann.
Vorab, ganz klar: KI-Tools haben ihren Platz im Schreibprozess. Fortgeschrittene Tools wie ChatGPT, Claude, Grammarly, DeepL Write, und viele weitere können beim Brainstorming, bei ersten Entwürfen und bei der grundlegenden Fehlererkennung helfen. Heute sprechen einige Unternehmen gar von KI-Lektor:innen. Unsere Erfahrung zeigt aber: Selbst die ausgeklügelteste KI kann jedoch nicht die ganzheitliche, kontextbezogene und fachspezifische Expertise ersetzen, die eine menschliche Lektor:in in die wissenschaftliche Arbeit einbringt, insbesondere bei wichtigen Einreichungen wie Abschlussarbeiten und Dissertationen.
Menschliche Lektor:innen bringen ein kritisches Urteilsvermögen mit, das notwendig ist, um sicherzustellen, dass deine Arbeit klar, kohärent und wissenschaftlich fundiert ist, und schützen deine Ideen und deine akademische Integrität. Hier sind sieben kritische Probleme, die nur eine menschliche Lektor:in erkennen wird.
Hinweis: In diesem Artikel verwenden wir Beispiele aus einer fiktiven Abschlussarbeit mit dem Titel „Strategien der digitalen Transformation in Schweizer kleinen und mittleren Unternehmen (KMU): Barrieren und Erfolgsfaktoren” im Bereich Betriebswirtschaftslehre. Die Beispiele veranschaulichen die KI-Einschränkungen in der Praxis und zeigen, was eine menschliche Lektor:in erkennen und beheben kann. Du wirst selbst sehen, wie dieselbe Abschlussarbeit mehrere Arten von Fehlern enthalten könnte. Auch wenn dein Thema anders ist, gelten die besprochenen Fehlertypen für verschiedene akademische Disziplinen und Studienbereiche.
Kontextabhängige Bedeutung und Mehrdeutigkeit
Das Problem: Generative KI-Tools analysieren Sätze isoliert und konzentrieren sich auf Grammatik und Rechtschreibung. Sie können nicht beurteilen, ob eine Aussage im Kontext deiner gesamten Argumentation logisch konsistent, ausreichend belegt oder klar verständlich ist. Das bedeutet, dass Sätze, die isoliert betrachtet korrekt erscheinen, dennoch im Zusammenhang deiner Forschung irreführend oder unvollständig sein können.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Eine professionelle Lektor:in liest deine Arbeit so, wie es auch deine Betreuungsperson tun würde. Sie erkennt, wenn ein Satz im Kontext unklar ist, sich auf Studien oder Daten bezieht, die eine eindeutige Zitierung erfordern, oder den logischen Fluss deiner Argumentation unterbricht.
Beispiel
Dein Satz (in Kapitel 5 – Diskussion): Wie die Ergebnisse zeigen, ist die digitale Transformation entscheidend für den Wettbewerbsvorteil von Schweizer KMU
Feedback der menschlichen Lektorin: „Dieser Satz widerspricht deinen eigenen Forschungsergebnissen. In Kapitel 4.3 hast du gezeigt, dass X% der befragten KMU trotz niedriger digitaler Reife hohe Wettbewerbsfähigkeit aufweisen. Deine Daten zeigen eher, dass digitale Transformation ein möglicher Faktor ist, aber kein entscheidender. Formuliere präziser: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass digitale Transformation die Wettbewerbsfähigkeit von Schweizer KMU unterstützen kann, jedoch nicht der alleinige oder entscheidende Erfolgsfaktor ist, wie die hohe Performance digital weniger reifer Unternehmen in der Stichprobe zeigt (Quelle)…”
Fachspezifische Terminologie und Stil
Das Problem: KI-Tools fehlt oft das tiefere Verständnis für akademische Konventionen – also die fachspezifischen Regeln, Standards und Gepflogenheiten – in Bereichen wie Wirtschaftswissenschaften, Jura oder Politikwissenschaft. Während sie allgemeine Grammatik- und Rechtschreibfehler zuverlässig erkennen, erfassen sie häufig weder fachspezifische Terminologie noch differenzierten Fachjargon oder die nuancierte sprachliche Verwendung, die im wissenschaftlichen Schreiben entscheidend sind.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Erfahrene wissenschaftliche Lektor:innen, insbesondere solche mit Expertise in deinem Fachbereich, stellen sicher, dass du präzise und fachspezifische Terminologie verwendest, disziplinspezifische Zitations- und Referenzierungsstile befolgst und die Konventionen und Erwartungen deiner akademischen Gemeinschaft einhältst.
Beispiel
Dein Satz: Schweizer KMU müssen mehr Technologie nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Feedback der menschlichen Lektor:in: „Das ist zu vage und informell für Wirtschaftsforschung. Verwende präzise Terminologie, die dein Verständnis des Fachgebiets zeigt. Zum Beispiel: Schweizer KMU müssen Strategien der digitalen Transformation einführen, einschliesslich Cloud Computing, Datenanalyse und Customer-Relationship-Management (CRM)-Systemen, um den Wettbewerbsvorteil zu erhalten (Quelle).”
Logische Inkonsistenzen
Das Problem: KI-Tools können nicht bewerten, ob deine Argumente logisch sinnvoll sind und ob deine Schlussfolgerungen aus deinen Prämissen folgen. Daher ist es für ein KI-Tool schwierig, die Kohärenz deiner Argumentation zu bewerten, Widersprüche zwischen Kapiteln zu identifizieren oder Lücken in deiner Argumentation zu erkennen. Ein Satz kann grammatikalisch perfekt und dennoch logisch fehlerhaft sein, und KI-Tools werden ihn ohne Frage genehmigen.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Eine menschliches Lektorat identifiziert Lücken in der Argumentation, widersprüchliche Aussagen und schwache Argumentationen, die deine Arbeit untergraben könnten. Deine Lektorin oder dein Lektor liest deine Arbeit ganzheitlich und verfolgt deine Behauptungen über alle Kapitel hinweg, um Konsistenz und den logischen Fluss sicherzustellen. Er oder sie bemerkt, wenn du im Theorieteil eine Behauptung aufstellst, die deinen Erkenntnissen in der Diskussion widerspricht, wenn deine Methodik nicht mit deinen Forschungsfragen übereinstimmt oder wenn deine Schlussfolgerungen nicht vollständig durch deine Daten gestützt werden.
Beispiel
Kapitel 2 (Theorieteil): Die digitale Transformation erfordert erhebliche finanzielle Investitionen, was eine grosse Barriere für ressourcenbeschränkte Schweizer KMU darstellt.
Kapitel 4 (Diskussion): Die Ergebnisse zeigen, dass finanzielle Ressourcen keine bedeutende Barriere für die digitale Transformation bei den befragten Schweizer KMU sind.
Feedback der menschlichen Lektor:in: „Diese Aussagen widersprechen sich direkt. Du musst diese Inkonsistenz klären. Entweder: (1) erkennst du an, dass deine Erkenntnisse die bestehende Literatur herausfordern und erklärst warum, (2) präzisierst, dass finanzielle Barrieren existieren, aber weniger bedeutend sind als erwartet, oder (3) spezifizierst, dass deine Stichprobe (vielleicht grössere oder profitablere KMU) sich von der allgemeinen KMU-Population unterscheidet, die in der Literatur diskutiert wird.”
Formatierungsinkonsistenzen
Das Problem: KI-Tools überprüfen einzelne Seiten, übersehen aber Inkonsistenzen in deinem gesamten Dokument, besonders bei längeren Arbeiten wie Bachelor- und Masterarbeiten mit 50+ Seiten oder Dissertationen mit 150+ Seiten. Während Grammatikprüfprogramme einen fehlenden Punkt oder ein falsch geschriebenes Wort kennzeichnen können, werden sie nicht bemerken, dass sich dein Überschriftenstil über Seiten hinweg geändert hat oder dass du auf halbem Weg durch deine Arbeit das Zitationsformat gewechselt hast.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Eine professionelle Lektor:in prüft dein gesamtes Dokument systematisch auf Konsistenz in den Überschriftenstilen, Nummerierungen, Zitationsformaten, Tabellen- und Abbildungsbeschriftungen sowie auf einheitliche Abstände, Schriftarten und Seitenränder über alle Kapitel hinweg. Ausserdem wird die korrekte Formatierung des Literaturverzeichnisses und der Seitennummerierung sichergestellt. Diese Details sind deiner Betreuungsperson und den Universitätsrichtlinien wichtig, und sie können deine Note beeinflussen.
Beispiel
Häufige Probleme bei Formatierungsinkonsistenzen:
- In Kapitel 1 wird “Abbildung” ausgeschrieben (Abbildung 1.1), während es in Kapitel 3 abgekürzt wird (Abb. 3.1)
- Inkonsistente Datumsformate (12.03.2024 vs. 12. März 2024)
- Gemischte Zitationsstile innerhalb desselben Dokuments
Feedback der menschlichenLektor:in: „In deiner Arbeit wurden mehrere Formatierungsinkonsistenzen festgestellt. Alle Abbildungen sollten gemäss den Richtlinien deiner Universität ein einheitliches Beschriftungsformat aufweisen, und auch die Datumsangaben müssen durchgehend konsistent sein. Besonders kritisch ist jedoch, dass in den Kapiteln X und Y sowohl APA- als auch Harvard-Zitationsstile verwendet werden, obwohl laut den Vorgaben deiner Universität ausschliesslich der APA-Stil zulässig ist. Alle betroffenen Stellen wurden markiert und sollten entsprechend angepasst werden.”
Angemessenheit des Tons
Das Problem: KI gestützte Tools können nicht sicher beurteilen, ob dein Schreibstil für den wissenschaftlichen Diskurs deiner Hochschule geeignet ist oder ob er möglicherweise zu informell, zu technisch oder uneinheitlich wirkt. Grammatikprogramme erkennen zwar formale Korrektheit, bewerten jedoch stilistische Angemessenheit nur eingeschränkt. Sie unterscheiden nicht zuverlässig, ob ein Text eher einem Blogbeitrag, einem technischen Bericht oder einer akademischen Arbeit ähnelt. Ausserdem können sie insbesondere nicht dabei helfen, das für wissenschaftliche Texte erforderliche stilistische Gleichgewicht zu erreichen.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Eine menschliche Lektor:in sorgt dafür, dass dein Schreiben durchgehend das angemessene akademische Register deiner Hochschule wahrt – formell genug für wissenschaftliche Arbeiten, zugleich aber klar und zugänglich für Betreuende und künftige Lesende. Sie hilft dir, umgangssprachliche oder informelle Formulierungen zu vermeiden, übermässig komplexe oder jargonhafte Sätze zu vereinfachen, die Verständlichkeit zu erhöhen und Konsistenz in Stimme und Ton über alle Kapitel hinweg zu wahren. Zudem achtet sie darauf, dass technische Präzision und Lesbarkeit in einem ausgewogenen Verhältnis stehen und dein Schreibstil Selbstvertrauen vermittelt, ohne übertrieben zu wirken.
Beispiel
Dein Satz (zu informell): Im Grunde müssen Schweizer KMU wirklich bei den digitalen Entwicklungen mitmachen, wenn sie im Geschäft bleiben wollen.
Oder (zu komplex): Das Gebot für Schweizer KMU, umfassende Digitalisierungsparadigmen zu bewerkstelligen, konstituiert eine existenzielle Voraussetzung für die organisationale Perpetuierung.
Feedback der Lektor:in: „Vermeide informelle Phrasen oder unnötig komplexe Formulierungen, die deine Bedeutung verschleiern. Hier ein Vorschlag zur Optimierung: Die digitale Transformation ist für Schweizer KMU essentiell geworden, um die Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten und die langfristige Lebensfähigkeit zu sichern (Quelle).”
Leseerlebnis und -fluss
Das Problem: KI-Tools können deine Arbeit nicht als lesende Person erleben. Sie können dir nicht sagen, ob ein Abschnitt verwirrend ist, ob Übergänge zwischen Kapiteln abrupt sind, ob das Tempo in deiner Literaturübersicht schleppend ist oder ob dein Fazit von deiner Einleitung losgelöst wirkt. KI liest Sätze isoliert; sie erlebt nicht den narrativen Bogen deiner Forschung oder die intellektuelle Reise, auf die du deine Lesenden mitnimmst.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Eine professionelle Korrekturperson liest deine Arbeit mit einem unvoreingenommenen Blick, denselben, den auch deine Betreuungsperson einnehmen wird, und gibt dir Rückmeldung, ob deine Einleitung die Forschungsfrage und Methodik überzeugend aufbaut und ob die Literaturübersicht logisch strukturiert ist und klar zur Forschungslücke führt. Darüber hinaus wird geprüft, ob die Übergänge zwischen Kapiteln und Abschnitten die Lesenden klar und stimmig durch den Text führen, ob die Diskussion die Ergebnisse sinnvoll interpretiert, statt sie nur zu wiederholen, und ob die Schlussfolgerungen logisch aus den Erkenntnissen hervorgehen und die Forschungsfrage überzeugend beantworten.
Beispiel
Deine Arbeitsstruktur:
Kapitel 2 (Theorieteil): Eine umfassende Überprüfung der Literatur zur digitalen Transformation identifiziert drei Hauptbarrieren: finanzielle Einschränkungen, Mangel an digitalen Fähigkeiten und Widerstand gegen Veränderungen.
Kapitel 3 (Methodik): Diese Studie verwendet eine qualitative Forschungsmethode und basiert auf Interviews mit 15 Schweizer KMU-Führungskräften.
Feedback der menschlichen Lektor:in: „Der Übergang von Kapitel 2 zu Kapitel 3 ist abrupt. Die Lesenden müssen verstehen, wie die Barrieren, die du in der Literatur identifiziert hast, dein Forschungsdesign beeinflusst haben. Füge am Ende von Kapitel 2 einen Übergangsabsatz hinzu, der zu deiner Methodik überleitet. Zum Beispiel: Angesichts dieser identifizierten Barrieren wie finanzielle Einschränkungen, Kompetenzlücken und organisatorischer Widerstand verwendet die Studie einen qualitativen Forschungsansatz, um zu untersuchen, wie Schweizer KMU-Führungskräfte diese Herausforderungen in der Praxis wahrnehmen und bewältigen. Kapitel 3 skizziert den methodischen Ansatz, der zur Untersuchung der Forschungsfragen verwendet wurde.’’
Kulturelle und institutionelle Nuancen
Das Problem: KI-Tools sind auf generisches akademisches Schreiben trainiert und können die spezifischen Erwartungen, Konventionen und kulturellen Nuancen bestimmter Universitäten oder deiner Institution nicht berücksichtigen. Was an der Universität Hamburg akzeptabel ist, ist es möglicherweise nicht an der ETH Zürich. Was in einer deutschsprachigen Arbeit an der Universität Bern erwartet wird, unterscheidet sich von einer englischsprachigen Arbeit an der Universität St.Gallen.
Was eine menschliche Lektor:in erkennt: Erfahrene akademische Korrekturlesende stellen sicher, dass deine Arbeit institutionsspezifische Formatierungsanforderungen, fachbereichsspezifische Zitations- und Referenzierungserwartungen, kulturelle akademische Konventionen, sprachspezifische wissenschaftliche Formulierungen und Erwartungen der Betreuungsperson oder Universität resp. Hochschule erfüllt.
Beispiel
Dein Methodenkapitel verwendet durchgehend die erste Person: Ich führte Interviews mit 15 Führungskräften durch, um ihre Perspektiven zur digitalen Transformation zu untersuchen.
Dein Literaturverzeichnis mischt Zitationsstile: Einige Einträge folgen dem APA-6-Format, andere dem APA-7-Format.
Feedback der menschlichen Lektor:in: Korrekturperson: „Dein Fachbereich verlangt durchgehend einen konsistenten APA-7-Stil bei der Referenzierung. Ich habe notiert, wo dein Literaturverzeichnis angepasst werden muss. Ausserdem wird in Methodenabschnitten die Verwendung des Passivs bevorzugt. Zusätzlich spezifizieren die Richtlinien deiner Universität für Abschlussarbeiten eine bestimmte Formatierung für die Titelseite und die Eigenständigkeitserklärung. Ich habe diese Abschnitte zur Überarbeitung markiert, um die institutionellen Anforderungen zu erfüllen.”
Fazit
Deine Arbeit verdient mehr als eine automatisierte Grammatikprüfung, die nur an der Oberfläche kratzt. Du brauchst jemanden, der zwischen den Zeilen lesen kann, Lücken in deiner Argumentation erkennt, Widersprüche findet, die KI übersieht, und identifiziert, wo deine brillanten Ideen in unklaren Formulierungen oder inkonsistenter Formatierung verloren gehen. Du brauchst Expertise, die nicht nur Sprache versteht, sondern auch die akademischen Konventionen deines Fachgebiets und die spezifischen wissenschaftlichen Erwartungen deiner Universität resp. Hochschule.
Bei Delta Lektorat korrigieren wir nicht nur Kommas und beheben Tippfehler. Wir unterstützen Studierende dabei, ihre Argumentation zu schärfen, logische Inkonsistenzen zu erkennen, disziplinäre Standards akademischen Schreibens einzuhalten und technisch korrekte Texte in wissenschaftlich überzeugende Arbeiten zu verwandeln, die sich hervorheben. Lass nicht zu, dass vermeidbare Fehler, unklare Argumentationen oder Formatierungsinkonsistenzen monatelange harte Arbeit untergraben.
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Was ist deine grösste Herausforderung beim akademischen Schreiben? Teile deine Erfahrungen und Fragen gerne in unserer LinkedIn, Facebook oder Instagram Community. Wir freuen uns auf deine Perspektive und laden dich ein, unseren Blog für weitere Tipps und Einblicke rund um Abschlussarbeiten und wissenschaftliches Schreiben zu besuchen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Offenlegung: Dieser Artikel wurde von menschlichen Mitwirkenden erstellt. Generative KI-Tools wurden verwendet, um das Brainstorming, die Sprachverfeinerung und die strukturelle Bearbeitung zu unterstützen. Alle endgültigen Entscheidungen über Inhalte, Empfehlungen und akademische Erkenntnisse spiegeln das menschliche Urteilsvermögen und die Expertise wider.
Referenzen
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Delta Lektorat. (2025). What Swiss university students really need for improved academic writing and confidence (n=466). Delta Lektorat [Internal data].
Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., & Fung, P. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), Article 248, 1–38. https://doi.org/10.1145/3571730
Dea Elmasllari
Dea ist Senior Researcherin und unterstützt Studierende dabei, sich sicher in der akademischen Welt zu bewegen. Sie erforscht, wie künstliche Intelligenz (KI) das wissenschaftliche Schreiben, Forschen und Lernen bereichern kann. Als Head of Partnerships bei Delta Lektorat leitet sie Kooperationen mit Universitäten, um akademische Exzellenz mit digitalen Innovationen zu verbinden.
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