Unser Wissenschaftlicher Beirat
Mit Expert:innen aus Bildungsforschung, Fachdidaktik, Linguistik, Erziehungswissenschaften und Psychologie begleitet uns der Beirat bei zentralen Fragen rund um Feedback, Schreibdidaktik, digital gestütztes Lernen und den Einsatz von KI im Bildungsbereich. Die Mitglieder arbeiten unabhängig, bringen vielfältige Perspektiven ein und unterstützen uns dabei, aktuelle wissenschaftliche Erkenntnisse direkt in die Weiterentwicklung von FelloFish einfließen zu lassen.
Unser Ziel ist ein aktiver Transfer zwischen Wissenschaft, Unterrichtspraxis und Produktentwicklung: Forschungsergebnisse sollen nicht nur die Ausrichtung von FelloFish mitprägen, sondern ganz konkret in Funktionen und didaktische Konzepte einfließen. Umgekehrt möchten wir durch den schulischen Einsatz von FelloFish auch neue Impulse für die Forschung geben und FelloFish selbst zum Gegenstand wissenschaftlicher Untersuchungen machen.
Prof. Dr. Johanna Fleckenstein
Juniorprofessorin für Digitales Lehren und Lernen im Unterricht an der Universität Hildesheim
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Sprachliche Kompetenzen sind die Grundlage für schulischen Erfolg und gesellschaftliche Teilhabe. Generative KI eröffnet – im Unterschied zu bisherigen Technologien – neue Möglichkeiten, diese komplexen Fähigkeiten individuell und adaptiv zu fördern. Ich möchte FelloFish dabei unterstützen, dieses enorme Potenzial im Sinne gelingenden Lernens und fairer Bildungschancen voll auszuschöpfen.
Forschungsinteressen und Schwerpunkte
- Adaptivität und Feedback
- KI-gestütztes Lehren und Lernen
- Schriftsprachliche Kompetenzen und Mehrsprachigkeit
Dr. Maurice Fürstenberg
Akademischer Rat an der LMU München und assoziiertes Mitglied im Postdoc-Kolleg TEIFUN: Technologische Innovationen in fachspezifischen Unterrichtssettings, Bildung und KI im 21. Jahrhundert
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Ich bin fest davon überzeugt, dass Schüler:innen und Lehrkräfte von KI-gestütztem Feedback profitieren können. Ich untersuche die Qualität solcher maschinell erstellten Rückmeldungen und möchte FelloFish dafür nutzen, besser zu verstehen, wie KI-Systeme lernförderliches Feedback produzieren können.
Forschungsinteressen und Schwerpunkte
- Syntax, Graphematik, Orthografie und insbesondere Interpunktion
- Beurteilungskriterien bei der Textbewertung
- Qualität KI-generierter Feedbacks, computerlinguistische Grundlagen großer Sprachmodelle, explainable AI
Dr. Thorben Jansen
Dr. | Erziehungswissenschaft und Pädagogische Psychologie am Leibniz-Institut für die Pädagogik der Naturwissenschaften (IPN) in Kiel
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Ich möchte mitgestalten, wie KI-Feedback sinnvoll im Klassenzimmer ankommt: wissenschaftlich klar, praktisch hilfreich und psychologisch durchdacht. Besonders wichtig ist mir dabei, dass Wissenschaft und schulische Praxis sich gegenseitig beeinflussen und inspirieren.
Forschungsinteressen und Schwerpunkte
- Lehren und Lernen mit künstlicher Intelligenz
- Schreiben
- Feedback
Prof.in Dr. Kirsten Schindler
Professorin für die Didaktik der deutschen Sprache und Literatur mit Schwerpunkt Sprachdidaktik an der Bergischen Universität Wuppertal
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Ich interessiere mich für die Möglichkeiten, Feedback passgenau und begleitend umzusetzen und die Schüler*innen damit in ihrer Schreibentwicklung zu unterstützen. Die Möglichkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse schnell in die Praxis zu bringen und damit einen echten Transfer zu gestalten, begeistert mich.
Forschungsinteressen und Schwerpunkte
- Schreiben lehren und lernen mit KI
- Schreibarrangements und motivierende Schreibaufgaben gestalten
- Feedback und Rückmeldung
- kreativ-literarisches Schreiben
- akademisches und berufsbezogenes Schreiben
Prof. Dr. Julian Schmitz
Professor für Klinische Kinder- und Jugendpsychologie an der Universität Leipzig Kinder- und Jugendlichenpsychotherapeut
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Aus der Forschung wissen wir, dass schulische Prozesse eine zentrale Rolle für die psychische Gesundheit und das Wohlbefinden von Schülerinnen und Schülern spielen. Besonders Feedback im schulischen Lernprozess ist wichtig für die Selbstwirksamkeit und positive Lernerfahrungen von Kindern und Jugendlichen. Fellofish bietet die Möglichkeit, den Einfluss von Feedback auf die psychische Gesundheit noch besser zu verstehen und für alle Schülerinnen und Schüler verfügbar zu machen. Dazu möchte ich mit meiner Expertise beitragen.
Forschungsinteressen und Schwerpunkte
- Ursachen und Aufrechterhaltungsprozesse bei psychischen Störungen im Kindes- und Jugendalter
- Zusammenhänge zwischen psychischer Gesundheit und schulischen Merkmalen
- Feedback und Rückmeldung
- Versorgungsforschung
Optionale Datenerhebung für Forschungszwecke
Als Nutzer:in von FelloFish haben Sie die Möglichkeit, freiwillig zur wissenschaftlichen Forschung beizutragen. Sie können sich dafür entscheiden, anonymisierte Daten über Ihre Nutzung von FelloFish für Forschungszwecke zur Verfügung zu stellen.
Welche Daten werden bei Zustimmung erhoben?
- Kontext: Bundesland, Schulform, Unterrichtsfächer, falls angegeben.
- Aufgabenstellungen: Aufgabe, Feedbackkriterien, Material und deren Einstellungen (Klassenstufe, Fach, Feedbacksprache)
Wofür werden die Daten verwendet?
Die Daten werden von den Mitgliedern unseres Wissenschaftlichen Beirats für ihre Forschungsarbeit genutzt, um ein besseres Verständnis für digitales Lernen und Feedback-Prozesse zu entwickeln. Alle Forschungsaktivitäten erfolgen unter strengen ethischen Richtlinien und Datenschutzbestimmungen.
Empfänger der Daten
Die im Rahmen der freiwilligen Einwilligung erhobenen, anonymisierten Daten werden ausschließlich an die folgenden universitären Forschungseinrichtungen weitergegeben:
Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
Fakultät für Sprach- und Literaturwissenschaften, Department I – Germanistik (Germanistische Linguistik)
Ansprechpartner: Dr. phil. Maurice Fürstenberg
Schellingstr. 3, 80799 MünchenIPN – Leibniz Institute for Science and Mathematics Education
Department of Educational Research and Educational Psychology
Ansprechpartner: Dr. Thorben Jansen (he/his)
Olshausenstraße 62, 24118 Kiel
Wie werden die Daten erhoben?
Die Teilnahme ist vollständig freiwillig und erfolgt nur nach ausdrücklicher Einwilligung. Bei den Daten handelt es sich bereits um anonyme Daten. Sie werden vor der Weitergabe dennoch zusätzlich durch einen PI-Checker (Personal Information Checker) geprüft, um sicherzustellen, dass wirklich keine personenbezogenen Informationen enthalten sind.
Sie können Ihre Einwilligung zur Datennutzung jederzeit in Ihren Kontoeinstellungen widerrufen. Bereits anonymisierte Daten können jedoch nicht mehr aus laufenden Forschungsprojekten entfernt werden.