Einleitung schreiben
Completion requirements
Einleitung schreiben – mit dem CaRS-Modell
📘 Was lernst du in diesem Abschnitt?
In diesem Abschnitt erfährst du, wie du eine klare und überzeugende Einleitung für deine BM- oder Maturaarbeit schreibst. Du lernst, warum eine Einleitung wichtig ist, wie sie aufgebaut ist und wie du die drei Schritte des CaRS-Modells (Create a Research Space) von John Swales richtig anwendest.
In diesem Abschnitt erfährst du, wie du eine klare und überzeugende Einleitung für deine BM- oder Maturaarbeit schreibst. Du lernst, warum eine Einleitung wichtig ist, wie sie aufgebaut ist und wie du die drei Schritte des CaRS-Modells (Create a Research Space) von John Swales richtig anwendest.
Was dich in diesem Abschnitt erwartet
- Move 1 – Territory: Thema einführen & Relevanz zeigen
- Move 2 – Gap: Problem / Lücke darstellen
- Move 3 – Niche: deinen eigenen Beitrag beschreiben
- Beispiele aus Schülerthemen
- Übergänge zwischen Moves formulieren
- KI-Prompts zur Überarbeitung
🎬 Was du Schritt für Schritt machst
- Schritt 1: Einleitung grob schreiben (Moves 1–3)
- Schritt 2: Übergänge und Logik überprüfen
- Schritt 3: Einleitung mit KI sprachlich verbessern
🤝 Kooperation mit PHZH & ZHAW
Dieser Abschnitt enthält Video-Erklärungen aus der PHZH × ZHAW Zusammenarbeit sowie den Zugang zum Intro Optimizer, einem KI-Tool zum Einleitungs-Check (CC BY 4.0).
Dieser Abschnitt enthält Video-Erklärungen aus der PHZH × ZHAW Zusammenarbeit sowie den Zugang zum Intro Optimizer, einem KI-Tool zum Einleitungs-Check (CC BY 4.0).
💡 Was du nach diesem Abschnitt kannst
- eine vollständige Einleitung nach dem CaRS-Modell schreiben
- Beispiele sinnvoll übertragen
- KI gezielt zur Überarbeitung nutzen
- deine Einleitung mit dem Intro Optimizer überprüfen
6. Einleitung fertig stellen - mit KI überarbeiten lassen
Du hast nun alle drei Moves kennengelernt:
- Move I – Forschungsthema betreten
- Move II – Feld eingrenzen
- Move III – Feld bearbeiten
Jetzt geht es darum, deine komplette Einleitung als zusammenhängenden Text zu schreiben – und sie mit Hilfe von KI sprachlich und strukturell zu verbessern.
1️⃣ Schritt: Rohfassung deiner Einleitung schreiben
Schreibe zuerst eine eigene Version deiner Einleitung – entweder:
- direkt in Word, Google Docs o.Ä., oder
- indem du die Sätze aus Move I–III zusammenfügst und überarbeitest.
💡 Orientierung: Für eine BM-Einleitung genügen meist 150–250 Wörter.
2️⃣ Schritt: Kurzer Selbstcheck – sind alle Moves drin?
Lies deine Einleitung laut durch und prüfe:
- Move I: Wird klar, warum das Thema wichtig ist?
- Move II: Ist das Problem / die Lücke verständlich erklärt? Ist die Forschungsfrage klar?
- Move III: Sagst du, was das Ziel deiner Arbeit ist und wie du vorgehst?
3️⃣ Schritt: Einleitung mit KI überarbeiten
Jetzt kannst du KI nutzen, um Sprache, Stil und Struktur zu verbessern:
- ChatGPT – Formulierungen, Übergänge, Strukturvorschläge
- Microsoft Copilot – sachliche, formelle Versionen
- DeepSeek – prägnante, kurze Umschreibungen
- DeepL Write – Rechtschreibung & Stil prüfen
⚠️ Wichtig: KI ist nur für Sprache und Verständlichkeit da – nicht für Inhalte. Sie darf nie als Quelle verwendet werden.
🤖 KI-Prompts für die Überarbeitung der Einleitung
Prompt 1 – Klarheit & Struktur prüfen
„Hier ist die Einleitung zu meiner BM-Arbeit. Überprüfe sie auf Klarheit und Struktur. Gib mir Vorschläge, wie ich die Sätze verständlicher und den roten Faden deutlicher machen kann.“
Prompt 2 – Übergänge zwischen Moves verbessern
„In meiner Einleitung folgen Move I (Thema), Move II (Lücke + Forschungsfrage) und Move III (Ziel & Vorgehen). Mach Vorschläge für bessere Übergänge – ohne neue Inhalte hinzuzufügen.“
Prompt 3 – Kürzen ohne Inhalt zu verlieren
„Kürze meine Einleitung auf 180–220 Wörter. Alle wichtigen Inhalte müssen drin bleiben. Streiche nur Wiederholungen oder unnötige Füllwörter.“
Prompt 4 – Stil anpassen
„Überarbeite die Einleitung so, dass sie sachlich, gut lesbar und geeignet für eine BM-Arbeit ist. Vermeide Umgangssprache, aber lass den Text klar und verständlich.“
📚 Gute wissenschaftliche Praxis
- Übernimm nur Formulierungen, die du selbst verstehst.
- Verändere Inhalte nicht nur, weil die KI es vorschlägt.
- Wenn KI Studien oder Zahlen nennt: immer selbst prüfen (z. B. swisscovery, Google Scholar).
💡 Prompting Journal:
- welche KI-Tools du verwendet hast,
- welche Prompts gut funktioniert haben,
- welche Änderungen du übernommen hast – und warum.