In der Germanistischen Linguistik untersuchen wir KI-generierte Sprache sowie Sprache in den Sozialen Medien. Im Bereich KI interessieren wir uns dafür, ob Sprachmodelle wie ChatGPT und Co. uns tatsächlich verstehen und wie sie Sprache verarbeiten. Im Schwerpunkt Sprache in den Sozialen Medien fokussieren wir die Formen und Funktionen sprachlicher und bildlicher Strukturen in politischen Internet-Memes.
Project Members:
Lars Bülow (LMU München), Philip C. Vergeiner (LMU München), Johannes Schneider (Universität Liechtenstein), Rene Pilz (Universität Liechtenstein), Stephanie Gross (Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence), Lorenz Gutscher (Österreichisches Forschungsinstitut für Artificial Intelligence)
Supported by:
Erasmus+: EU programme for education, training, youth and sport
Duration:
September 1, 2025, to August 31, 2027
Short Description:
The project aims to document and preserve Upper German dialects, promoting their learning via an AI-enhanced online platform. It seeks to create a scalable workflow for dialect support across Europe, making linguistic data accessible for research and education. The goal is to foster language acquisition, enrich scientific research, and preserve linguistic heritage, ultimately enhancing Europe’s linguistic diversity.
Projektleitung: Dr. Maurice Fürstenberg (Habilitand)
Kurzbeschreibung:
Feedback zu Texten zu erstellen, ist eine zeit- und ressourcenaufwändige Arbeit, die sich aber nachweislich lohnen kann, um bspw. Schüler:innen beim Erwerb schriftsprachlicher Kompetenzen zu unterstützen. In der Schule sind Lehrkräfte aber mit immer mehr Aufgaben konfrontiert, was u. a. dazu führt, dass immer häufiger KI-Systeme Einsatz finden, um Textfeedback zu erstellen. Neben dem offensichtlichen Vorteil der Unmittelbarkeit dieses Feedbacks für den schriftsprachlichen Kompetenzerwerb blieben Fragen nach der Qualität dieses KI-generierten Textfeedbacks aber unbeantwortet, obwohl eine nicht unerhebliche Summe an Steuergeldern in entsprechende Anbieter fließt. Das Habilitationsprojekt beschäftigt sich daher mit der Frage, wie gut KI-generiertes Textfeedback eigentlich ist. Daraus ergeben sich Fragen der Grundlagenforschung zu Feedback, wie z. B. die Qualität von Feedback üebrhaupt messbar gemacht werden kann.
Publikationen:
Müller, Hans-Georg & Fürstenberg, Maurice (2025): DeutschGPT. Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz. Berlin: Frank & Timme (=Literatur – Medien – Didaktik: 16) https://doi.org/10.26530/20.500.12657/104475
Fürstenberg, Maurice & Müller, Hans-Georg (2024): KI im Deutschunterricht. Der Deutschunterricht. Heft 5/2024.
Müller, Hans-Georg & Fürstenberg, Maurice (2023): Digitale Umbrüche. Sprache, Literatur und Deutschunterricht in Zeiten von Big Data und KI. Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes. Heft 4/2023. https://doi.org/10.14220/mdge.2023.70.issue-4
Fürstenberg, Maurice; Müller, Hans-Georg & Wurst, Alexander (2023): Book of Abstracts. DeutschGPT – Konferenz zum Deutschunterricht in Zeiten von Chatbots und KI. Online unter: https://www.fachplusdidaktik.gwi.uni-muenchen.de/wp-content/uploads/2023/08/DeutschGPT_Book_of_Abstracts.pdf
Fürstenberg, M. (2025): Zur Qualität KI-generierten Feedbacks. Ein explorativer Vergleich menschlicher und künstlicher Intelligenzen. In: Hans-Georg Müller/Maurice Fürstenberg (Hg.): DeutschGPT. Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz. Berlin: Frank & Timme (=Literatur – Medien – Didaktik: 16), 162–190. https://doi.org/10.26530/20.500.12657/104475
Seßler, Kathrin/Fürstenberg, Maurice/Bühler, Babette/Kasneci, Enkelejda (2025): Can AI grade your essays? A comparative analysis of large language models and teacher ratings in multidimensional essay scoring. In: Proceedings of the 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference, 462–472. https://doi.org/10.1145/3706468.3706527
Fütterer, Tim/Pardi, Georg/Ziegs, Theresia/Flegr, Salome/Ring, Malte/Fabian, Armin/Pawlak, Felix/Steinmetz, Tilmann/Becker, Sara/Bertram, Christiane/Hellberg, Florian/Schreiber, Waltraud/Meurers, Detmar/Brahm, Taiga/Führer, Carolin/Kuhn, Jochen/Schwarzer, Stefan/Paravicini, Walther/Burde, Jan-Philipp/Nuxoll, Florian/Fürstenberg, Maurice/Matz, Daniela/Krey, Katja/Hochstetter, Gregor/Brucker, Birgit/Gerjets, Peter. (eingereicht): Between practical relevance and technological dynamism: Methodological perspectives on genAI in teaching illustrated by level-differentiated learning tasks – On the way to adaptive teaching with AI-generated tasks? Exploratory comparison of subject-specific GPTs to support lesson planning. Zeitschrift für Erziehungswissenschaften.
Fürstenberg, Maurice (2025): KI-Feedback auf dem Prüfstand – eine explorative Untersuchung maschineller Rückmeldungen zu Schüler:innentexten. In: Leseräume 11. Online unter: https://leseräume.de/wp-content/uploads/2025/06/Fuerstenberg-2025-LR-JG12-H11.pdf
Fürstenberg, Maurice/Matz, Daniela (2025): Künstliche Intelligenz als Diskussionspartner? Materialgestütztes Argumentieren mit und reflektieren über KI. In: Praxis Deutsch 311, 23–30.
Fürstenberg, Maurice/Müller, Hans-Georg (2024): KI im Deutschunterricht. Funktionsprinzipien und kompetenzbezogene Einsatzmodelle. In: Der Deutschunterricht 5/2024. S. 2–13.
Müller, Hans-Georg/Fürstenberg, Maurice (2023): Der Sprachgebrauchsautomat. Die Funktionsweise von GPT und ihre Folgen für Germanistik und Deutschdidaktik. Mitteilungen des Deutschen Germanistenverbandes. Heft 4/2023. 327–345. https://doi.org/10.14220/mdge.2023.70.4.327
Links:
https://postdoc-kolleg.de/maurice-fuerstenberg/
DeutschGPT 2.0 Deutschunterricht im Dialog mit Künstlicher Intelligenz
DeutschGPT – Konferenz zum Deutschunterricht in Zeiten von Chatbots und KI
Projektteam: Prof. Dr. Michael Rödel, Dr. des. Carolin Donhauser-Buchmaier
Gefördert von: Stiftung Bildungspakt Bayern
Projektlaufzeit: Schuljahre 2022/23–2026/27
Kurzbeschreibung:
Im Schulversuch KI@school fördert und erforscht die Stiftung Bildungspakt Bayern den gezielten und reflektierten Einsatz von generativer KI durch Schülerinnen und Schüler. In unserem Forschungsprojekt begleiten wir die beteiligten Modellschulen im Fach Deutsch. Unser Fokus liegt auf dem Lernbereich Schreiben. Dass Lehrende und Lernende generative KI genau dort einsetzen, ist nicht nur plausibel, sondern auch messbar: Die Ergebnisse der ersten empirischen Untersuchung im Projekt sprechen eine deutliche Sprache. Ziel des Forschungsprojekts ist nun, den Einsatz von generativer KI durch Schülerinnen und Schüler im Schreibprozess reflexiv und kooperativ auszugestalten und diese Ausgestaltung zu evaluieren.
Publikationen:
Donhauser-Buchmaier, Carolin & Rödel, Michael (2025): Schreiben mit KI-Support. Eine Handreichung für den Einsatz in Schülerhand. Stiftung Bildungspakt Bayern. https://www.bildungspakt-bayern.de/wordpress/wp-content/uploads/2025/05/Handreichung-Deutsch.pdf
Link: https://www.bildungspakt-bayern.de/projekte-ki-at-school/
Projektleitung: David Römer (Universität Kassel) & Sören Stumpf (LMU München)
Gefördert von: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
Laufzeit: 2022–2026
Kurzbeschreibung:
Das Projekt zielt auf die Erforschung der Frage, wie Verschwörungstheorien (VT) mit und über Sprache als soziale Wirklichkeit konstruiert werden. Dabei dient es nicht bloß der Bestätigung eines Paradigmas linguistischer Diskurstheorie und sprachlicher Musteranalyse. Es will einen die bisherige Forschung zu VT ergänzenden und notwendigen Beitrag leisten und mit dem Fokus auf den bislang ausgeklammerten Aspekt Sprache zu einem dringlich notwendigen und umfassenderen Verständnis von VT beitragen. Zu diesem Zweck werden die rhetorischen Strategien, spezifischen sprachlichen Mittel und Praktiken untersucht, die charakteristisch für das Sprechen über vermeintliche Verschwörungen sind und mithilfe derer VT plausibel gemacht werden sollen. Das Projekt trägt also zu einer sprachlich-kommunikativen Aufklärung bei, indem es aufzeigt, wie Sprache in VT eingesetzt wird, um Überzeugungen zu schaffen. Dabei werden unterschiedliche VT kontrastiv untersucht, um zu generalisierbaren Ergebnissen zu gelangen. Das Projekt betreibt damit wichtige Grundlagenforschung zu VT im deutschsprachigen Raum. Die gewonnenen Erkenntnisse können als Ausgangspunkt für weitere, z. B. sprachvergleichende Studien dienen.
Publikationen:
Stumpf, Sören (2025): Syntaktische Negation in Verschwörungstheorien: Eine diskursgrammatische Untersuchung der Inexistenz-Konstruktion [es gibt kein X]. Zeitschrift für germanistische Linguistik 53, 1–47.
Stumpf, Sören (2025): Verbmodus als Perspektivierungsressource. Einsichten am Beispiel von Verschwörungstheorien. Der Deutschunterricht 77.4, 62–72.
Stumpf, Sören (2024): Wortbildung in Verschwörungstheorien: Diskursmorphologische Zugänge zu heterodoxem Wissen. In: Sascha Michel (Hrsg.): Diskursmorphologie. Ansätze und Fallstudien zur Schnittstelle zwischen Morphologie und Diskurslinguistik. Berlin, Boston: De Gruyter (Diskursmuster / Discourse Patterns 36), 153–186.
Stumpf, Sören & David Römer (2024): Verschwörungstheorien linguistisch erforschen. In: Roland Imhoff (Hrsg.): Die Psychologie der Verschwörungstheorien. Von dunklen Mächten sonderbar belogen... Göttingen: Hogrefe, 198–216.
Mehr Informationen: https://www.uni-kassel.de/fb02/institute/germanistik/fachgebiete/sprachwissenschaft-semantik-und-lexikologie-des-neuhochdeutschen/dfg-projekt-sprache-in-verschwoerungstheorien.html