Hier setzt die Studie von Forschenden des Hector-Instituts und weiteren Wissenschaftler:innenn an. Sie zeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Erstellung von Reviews und Meta-Analysen effizienter machen kann. KI-Tools können durch Automatisierungsprozesse bei der Sichtung von Literatur unterstützen, Daten extrahieren und Analysen unterstützen. Das spart Zeit und Kosten und reduziert menschliche Verzerrungen, die bei Entscheidungen auftreten können. Dennoch werden solche Tools in der Bildungsforschung bisher kaum genutzt. Es ist anzunehmen, dass solche KI-Tools bisher nicht hinreichend bekannt sind und Sorgen vor komplizierter Bedienung existieren.  

Um die Hürden einer Nutzung von KI-Tools zu senken, haben die Autor:innen 282 verfügbare Tools gesichtet und sieben ausgewählt, die besonders geeignet sind: transparent, leicht zugänglich und ohne Programmierkenntnisse nutzbar. Zu den ausgewählten Tools gehört auch ASReview. Ein Tutorial-Paper, an dem auch Dr. Tim Fütterer vom Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung beteiligt ist, zeigt detailliert, wie dieses Tool in Reviews eingesetzt werden kann. 

Diese KI-Tools können die Forschung beschleunigen, aber nur, wenn sie mit guter wissenschaftlicher Praxis kombiniert werden. Transparenz ist dabei sowohl bei der Dokumentation von Suchstrategien als auch bei der Offenlegung der eingesetzten Algorithmen entscheidend. Außerdem bleibt die menschliche Kontrolle unverzichtbar. Alle sieben KI-Tools überlassen die finalen Entscheidungen den Forschenden, was für die Qualität und wissenschaftliche Genauigkeit wichtig ist.  

Darüber hinaus stellt sich die Frage der Nachhaltigkeit solcher KI-Tools. Viele frei zugängliche KI-Tools leiden unter fehlender Wartung. Bei einer Anwendung traten technische Schwierigkeiten auf, bei einer anderen gab es Zugangsprobleme aufgrund von Sicherheitsstandards. Die Autor:innen fordern deshalb langfristige Finanzierungsmodelle, um die Stabilität und Zugänglichkeit von KI-Tools, die open source und nicht unter kommerziellen Gesichtspunkten entwickelt wurden, zu sichern. Andernfalls drohe eine stärkere Abhängigkeit von kommerziellen Anbietern.  

Die Studie macht deutlich: KI ist kein Ersatz für wissenschaftliche Sorgfalt, sondern eine Ergänzung, die den Weg zu effizienteren und inklusiveren Forschungsprozessen ebnet. Voraussetzung sind Transparenz, menschliche Kontrolle und nachhaltige Strukturen für die Weiterentwicklung von KI-Tools. 

Publikation 
Fütterer, T., Campos, D. G., Gfrörer, T., Lavelle-Hill, R., Murayama, K. & Scherer, R. (2025). AI toolsforsystematicliteraturereviews and meta-analyses in educationalpsychology: An overview and a practicalguide. Learning And Individual Differences, 126, 102849. 
https://doi.org/10.1016/j.lindif.2025.102849

Zum ASReview-Tutorial 
https://doi.org/10.1177/25152459261442150 

Ein Tutorial-Paper, an dem auch Forschende des Hector-Instituts für Empirische Bildungsforschung und des LEAD Graduate School & Research Networks beteiligt sind, setzt hier an und bietet eine verständliche, zugleich wissenschaftlich präzise Einführung in ASReview. Der Beitrag zeigt, wie das Tool installiert wird und führt durch den gesamten Screening-Prozess von der Datenaufbereitung über die Modellwahl bis zur Dokumentation der Ergebnisse.

Besonders hilfreich ist die klare Strukturierung des Workflows: Das Tutorial beschreibt, welche vorbereitenden Schritte notwendig sind, wie Trainingsdaten erstellt werden und welche Optionen – etwa für Algorithmen, Feature-Extraktion oder Prioritization – zur Verfügung stehen. Auch Hinweise zur transparenten Dokumentation, etwa für Preregistrierungen oder Methodenabschnitte in Publikationen, werden gegeben. 

Die Forscher heben zudem hervor, dass ASReview nicht als Black‑Box‑Automatisierung zu verstehen ist. Trotz algorithmischer Unterstützung bleiben zentrale Entscheidungen, wie die finale Relevanzeinschätzung, die Qualitätssicherung oder die Entscheidung über einen geeigneten Stoppzeitpunkt, bei den Forschenden. Das Tutorial betont damit zentrale Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis im Umgang mit KI‑gestützten Tools. 

Für die Bildungsforschung und alle Disziplinen, in denen Reviews eine zentrale Rolle spielen, ist das Tutorial mehr als eine technische Gebrauchsanweisung. Es zeigt, wie sich die Effizienz KI‑gestützter Screening-Verfahren mit den Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis verbinden lässt. Wer ASReview bereits nutzt oder einen fundierten Einstieg sucht, bekommt mit dem Paper einen strukturierten Leitfaden, der über reine Bedienhinweise hinausgeht und den methodischen Kern aktiven Lernens verständlich macht. 

Publikation: 
https://doi.org/10.1177/25152459261442150 

Siehe auch: 
Fütterer, T., Campos, D. G., Gfrörer, T., Lavelle-Hill, R., Murayama, K. & Scherer, R. (2025). AI toolsforsystematicliteraturereviews and meta-analyses in educationalpsychology: An overview and a practicalguide. Learning And Individual Differences, 126, 102849. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2025.102849 

Pressekontakt:
Philipp Sigle
presse@lead.uni-tuebingen.de