Spezialisierte KI für Bildung.

Teachcraft soll nicht auf einem beliebigen Chat aufsetzen, sondern auf einer KI-Schicht, die Unterricht versteht, ihre Grundlagen zeigt und sich prüfen lässt. Ein Teil davon läuft heute, ein Teil ist Forschung – beides sagen wir offen.

Mit uns sprechen Zu Teachcraft
  1. 06
    Teachcraft-KI-Schicht

    Registrierte Operationen, feste Schemas, Freigabe durch die Lehrkraft

    Im Prototyp
  2. 05
    Anpassung

    Feinabstimmung offener Modelle auf Unterrichtsaufgaben

    Forschung
  3. 04
    Kontext der Lehrkraft

    Stil, Reihe, frühere Materialien

    In Entwicklung
  4. 03
    Lehrplanbezug

    Offizielle Einträge mit Quelle und Stand

    Im Prototyp
  5. 02
    Evaluation

    Versionierte Bewertungsbögen und Testfälle

    Im Prototyp
  6. 01
    Basismodell

    Austauschbar; heute externe Anbieter, künftig offene Modelle

    Forschung
Von unten nach oben: wie Teachcraft aus einem allgemeinen Modell eine KI für Unterricht macht.
Im Prototyp

Was die KI-Schicht heute schon tut.

Die Grundlage ist gebaut und im Prototyp im Einsatz. Sie entscheidet, was ein Modell überhaupt sehen und tun darf – unabhängig davon, welches Modell dahinter steht.

  • Registrierte Operationen

    Jede KI-Funktion ist eine benannte, versionierte Operation mit festem Eingabe- und Ausgabeschema. Freie Prompts aus der Oberfläche gibt es nicht.

  • Im Zweifel nichts

    Passt eine Antwort nicht zum Schema oder zu den Regeln, wird sie verworfen. Es gibt kein halbes Ergebnis, das wie ein ganzes aussieht.

  • Evaluation vor Einsatz

    Neue Prompt-, Modell- oder Regelversionen werden gegen versionierte Bewertungsbögen und Testfälle verglichen, bevor sie eingesetzt werden.

  • Lehrplan aus der Quelle

    Ein kleiner Katalog offizieller Lehrplaneinträge, ohne KI importiert. An die KI gehen nur die ausgewählten Einträge, nicht ganze Dokumente.

  • Nur das Nötige

    Nur, was eine Funktion braucht, wird übergeben. Protokolle enthalten Metadaten, keine Unterrichtsinhalte.

  • Freigabe im Code

    Speichern, Freigeben und Exportieren sind getrennte Schritte – serverseitig durchgesetzt, nicht nur in der Oberfläche.

  • Austauschbares Modell

    Anbieter und Sprachmodell sitzen hinter einer stabilen Grenze. Ein Wechsel ändert keine Funktion für die Lehrkraft.

  • Synthetische Daten

    Entwicklung und Evaluation laufen ausschließlich mit erfundenen Daten. Echte Schülerdaten gehören nicht dazu.

Forschung

Wohin wir forschen.

Wir behaupten nicht, ein eigenes Basismodell zu haben. Unser Weg ist ein anderer: ein austauschbares Sprachmodell, darüber Evaluation, Lehrplanbezug und der Kontext der Lehrkraft – und erst wenn die Evaluation es trägt, die Anpassung offener Modelle an Unterrichtsaufgaben.

  1. Heute

    Messen, was gut ist

    Bewertungsbögen für Material und Differenzierung, wiederholbare Testfälle, ein Freigabetor für jeden Anbieter.

  2. Jetzt

    Kontext statt Prompt

    Lehrplan, Reihe, Stunde, Quellen und Stil fließen strukturiert in jede Funktion ein.

  3. Als Nächstes

    Offene Modelle vergleichen

    Offene Modelle gegen dieselben Bewertungsbögen prüfen – mit dem Ziel eines Betriebs in Deutschland bzw. der EU.

  4. Danach

    Auf Unterricht spezialisieren

    Anpassung an Unterrichtsaufgaben, sobald Daten, Evaluation und Datenschutz es erlauben.

Warum offene Modelle

Souverän, prüfbar, auf Unterricht zugeschnitten.

  • Datenhoheit

    Was wir selbst in Deutschland bzw. der EU betreiben, verlässt diesen Rahmen nicht.

  • Spezialisierung

    Unterricht hat eigene Formen: Lernziele, Niveaustufen, Erwartungshorizonte. Darauf lässt sich ein Modell gezielt anpassen.

  • Nachvollziehbarkeit

    Feste Modellversionen machen Evaluationen wiederholbar – und Änderungen sichtbar.

  • Unabhängigkeit

    Keine Bindung an einen einzelnen Anbieter, dessen Preise oder Regeln sich ändern können.

Stand Oktober 2026: Der interne Prototyp nutzt Modelle externer Anbieter ausschließlich für Tests mit erfundenen Daten. Offene Modelle sind Forschungsziel, kein laufender Betrieb.

Wissenschaft, Infrastruktur, Förderung?

Sie forschen zu KI in der Bildung, betreiben Infrastruktur in Deutschland oder fördern Bildungstechnologie? Wir sprechen gern darüber, was wir gemeinsam prüfen können – von Evaluationsdaten über Rechenkapazität bis zu gemeinsamen Studien mit Lehrkräften.

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