Sprache in der Schule

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/

Promovendin: Marie Hempel (aktuell: TU Dresden)
Gutachter:innen: Sarah Schimke (LMU, Betreuerin), Anja Binanzer (TU Dresden), Michael Rödel (LMU)
Gefördert durch: ein Promotionsstipendium der Rosa-Luxemburg-Stiftung

Laufzeit: 2019-2024

Kurzbeschreibung: Im Rahmen dieses Dissertationsprojektes wurde mithilfe von Blickbewegungsmessung (Eyetracking) untersucht, wie Nominalgruppen, die durch erweiterte Partizipialattribute nach links erweitert sind (z. B. ein durch Immunsuppressiva geschwächtes Immunsystem), beim Lesen von Sachtexten verarbeitet und verstanden werden.

Damit wurde die verbreitete Annahme, dass erweiterte Partizipialattribute aufgrund ihrer pränominalen Stellung und zusätzlichen Linkserweiterung (das aus dem Herzen gepresste Blut) das Arbeitsgedächtnis stärker belasten und einen höheren kognitiven Verarbeitungsaufwand verursachen als ein postnominales Attribut wie der Relativsatz (das Blut, das aus dem Herzen gepresst wird) experimentell überprüft, um ein empirisches Fundament für didaktische Entscheidungen im Zusammenhang mit der Vermittlung dieser bildungssprachlichen Konstruktion im Unterricht und für die Entwicklung gezielter Maßnahmen der Leseförderung zu bieten.

In drei Eyetracking-Experimenten wurde der Einfluss der Faktoren Attributtyp, Reihenfolge der semantischen Rollen und sprachliches Register auf die Verarbeitung und das Verständnis von erweiterten Partizipialattributen im Vergleich zu inhaltlich äquivalenten Relativsätzen untersucht. Der kognitive Verarbeitungsaufwand für diese beiden Attributtypen wurde dabei nicht nur anhand konstruierter Textstimuli und ausschließlich an erwachsenen Proband:innen untersucht, sondern ebenfalls anhand authentischer Schulbuchtexte und an Jugendlichen der Sekundarstufe I. Die Ergebnisse zeigen u.a., dass erweiterte Partizipialattribute tatsächlich beim Lesen einen signifikant höheren kognitiven Verarbeitungsaufwand verursachen als ein entsprechender Relativsatz. Gleichzeitig wurden sie von Schüler:innen und Erwachsenen offline, d. h. nach dem Lesen, nicht schlechter verstanden als ein entsprechender Relativsatz.

Promovend:

Dr. phil. Maurice Fürstenberg

Betreuer:

Prof. Dr. Michael Rödel

Prof. Dr. Hans-Georg Müller (Universität Potsdam)

Laufzeit:

01/2019–02/2023

Kurzbeschreibung:

Die empirische Studie (N = 657) geht den Fragen nach, wie das Integrieren von Kommas beim Schreiben eigener Texte mit dem Einsetzen in vorgegebene Texte zusammenhängt und welche Faktoren die Schwierigkeit eines Kommas beeinflussen.

Die Untersuchung zeigt, dass das Integrieren von Kommas in eigene Texte nur lose mit dem Einsetzen in fremde Texte zusammenhängt. Zudem weisen Regressionsmodelle nach, dass die Schwierigkeit eines Kommas von oberflächennahen Strukturen (z. B. Signalwörter: dass, da …), aber auch von strukturell tiefer verankerten Merkmalen (z. B. Nebensatzfunktion) beeinflusst wird. Auch bisher unentdeckte Variablen zeigen einen großen Einfluss auf die Kommasetzung von Schreiber:innen: Mit der Motivation eines Kommas wird erstmals beschrieben, dass ein Komma durch mehrere syntaktische Strukturen gefordert sein kann.

Die forschungsmethodisch innovative Arbeit bringt auf empirischer und theoretischer Ebene neue Erkenntnisse zum Gebrauch des deutschen Kommas. Sie trägt damit zum besseren Verständnis dieses Phänomens bei und leistet eine Vorlage, wie authentische Texte quantitativ empirisch und statistisch zeitgemäß untersucht werden können, ohne vor lauter Operationalisierungskompromissen inhaltlich in die Knie zu gehen.

Links:

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Auszeichnung mit dem Förderpreis der MUG

Projektteam: Prof. Dr. Michael Rödel, Maurice Fürstenberg (geb. Hüttemann), Sandra Schatz, Alexander Wurst, Selina Hirn, Lisa Pöhler

Gefördert von: Bundesministerium für Bildung und Forschung (Qualitätsoffensive Lehrerbildung)

Laufzeit: 1/2018–12/2022

Projektbeschreibung:

Die Fachteile Germanistische Linguistik und Didaktik der deutschen Sprache und Literatur arbeiten in diesem Projekt zusammen, um den Studierenden unterrichtsrelevantes Sprachwissen zu vermitteln (im Basismodul für Linguistik) und dieses direkt mit dem Erwerb fachdidaktischer Kompetenz (in entsprechenden Seminaren im Profilmodul der Fachdidaktik) zu koppeln.

Publikation:

• Rödel, Michael; Maurice Hüttemann und Sandra Schatz (2021): Fach Plus Didaktik: Schulbuchdarstellungen als Brücken ins Fach. In: Lehrerbildung@lmu (1), H. 2, S. 22-34.

Link: https://www.fachplusdidaktik.gwi.uni-muenchen.de