Ein Bot für Schreibberatungen – warum?

Während meiner 13-jährigen Tätigkeit als Schreibberater haben mir Schreibende – Studierende, berufliche Schreibende und Dozierende – vielfach ähnliche und immer wiederkehrende Fragen gestellt. Ich habe FAQs gesammelt, in Form von Tipps verschriftlicht, didaktisch für Seminarteilnehmende aufbereitet und als Erfahrungswerte in anschließende Schreibberatungen mitgenommen. Meine Angebote profitierten und profitieren von den Fragemustern, die sich aus meiner Wahrnehmung und Reflexion dieser vielen persönlichen Gespräche entwickelten. Da wissenschaftliches Schreiben und dessen Förderung  immer digitaler stattfindet (Hoksch/Holste/Kaib/Pohle/Stratmann 2020) ist StefaN, die Schreibberatungs-KI© eine logische Weiterentwicklung innerhalb dieses Prozesses.

Klar ist, dass ein Bot keine Schreibberatung vollständig ersetzen kann, die ein Mensch durchführt. Diesen Anspruch stellt das Projekt StefaN, die Schreibberatungs-KI© auch nicht. Klar ist aber auch, dass eine Schreibberatung mit sehr wenig Personal, das für mehrere zehntausend Studierende einer Universität oder einer großen Fakultät zuständig ist, an ihre Grenzen stößt – wie beispielsweise meine damalige Zuständigkeit für ca. 12.000 Studierende der Fakultät für Ingenieurwissenschaften im Rahmen des TextING-Projekts. Vielfach richten sich die Anliegen von Studierenden auf Formalia, Rechtschreibung & Zeichensetzung, ggf. auf die Grammatik und Fragen zur technischen Bedienung von Schreibprogrammen (Einstellen von Seitenzahlen) etc. Erst nach dem Aufwenden von recht viel Zeit auf diese Fragen zu den sogenannten Low Order Concerns (worunter sich die genannten Fälle ordnen lassen) wird es in solchen Beratungen möglich,  Fragen zur Textstruktur, zur Argumentation und zur Textsortenadäquatheit zu diskutieren – meist bleibt dafür zu wenig Zeit. Aber eben Fragen zu diesen Phänomenen der sogenannten High Order Concerns sind wesentlich für die Qualität der Arbeit, für den Erkenntnisgewinn, also für das Ziel wissenschaftlicher Arbeit.

Sicherlich lässt sich die oben angedeutete Grenze zwischen High und Low Order Concers ebenso wenig scharf ziehen wie die zwischen Textkohärenz und -kohäsion oder anderen Dichotomien. Würde sich eine Maschine aber um Fragen der Form kümmern, bliebe den menschlichen Beratenden mehr Zeit, um Interessierte dabei zu unterstützen, ihren Erkenntnisgewinn voranzutreiben und diesen entsprechend den Konventionen der Wissenschaft darzustellen. Eine KI in Form eines Bots ist daher ein Gewinn für die Schreibberatung!