KI‑gestützte Peer‑Review: Wie Algorithmen die Qualität von Forschungsarbeiten steigern
Die Qualität wissenschaftlicher Publikationen hängt entscheidend von der Peer‑Review‑Phase ab. In den letzten Jahren hat sich jedoch ein wachsendes Problem gezeigt: die steigende Zahl von Manuskripten, die lange Wartezeiten und häufig unzureichende Rückmeldungen mit sich bringen. Der Artikel aus der „Journal of Academic Publishing“ schlägt deshalb einen zukunftsweisenden Ansatz vor, bei dem künstliche Intelligenz (KI) nicht nur als Werkzeug zur Automatisierung, sondern als Lernpartner für Gutachter fungiert.
Zunächst wird ein KI‑gestütztes Review‑System vorgestellt, das die Manuskripte vor der eigentlichen Begutachtung analysiert. Durch Mustererkennung werden potenzielle Schwächen, Inkonsistenzen und Plagiatsrisiken frühzeitig erkannt. Die Ergebnisse werden den menschlichen Gutachtern als Checkliste präsentiert, sodass sie ihre Kommentare gezielter formulieren können. Gleichzeitig erhalten die Autoren eine strukturierte Rückmeldung, die die Verständlichkeit und den wissenschaftlichen Mehrwert ihrer Arbeit verbessert.
Im zweiten Teil des Beitrags wird ein KI‑basierter Trainings‑Modus erläutert. Hierbei werden anonymisierte Peer‑Review‑Beispiele mit KI‑generierten Verbesserungsvorschlägen kombiniert. Gutachter können so ihre Fähigkeiten in einem sicheren Umfeld schärfen, ohne dass ihre eigenen Bewertungen öffentlich zugänglich sind. Der Ansatz fördert die kontinuierliche Weiterbildung und reduziert die Belastung durch wiederholte, ähnliche Anfragen.
Abschließend betont der Autor, dass KI nicht die menschliche Expertise ersetzen, sondern ergänzen soll. Durch die Kombination von automatisierter Analyse und gezieltem Training könnte die Peer‑Review‑Kultur nachhaltig gestärkt und die Qualität wissenschaftlicher Veröffentlichungen signifikant erhöht werden.
