Bestehende Lehrmaterialien intelligent weiterverwenden
An Hochschulen liegen bereits zahlreiche hochwertige Lehrmaterialien vor – häufig jedoch ausschließlich in deutscher Sprache. Die manuelle Übersetzung, Vertonung und didaktische Aufbereitung von Präsentationen, Skripten oder Videos ist mit erheblichem Aufwand verbunden.
Gleichzeitig bieten generative KI und große Sprachmodelle neue Möglichkeiten, vorhandene Inhalte flexibel aufzubereiten und Studierende individuell beim Lernen zu unterstützen.
Der entwickelte Prototyp setzt genau an dieser Schnittstelle an.
Von der Übersetzung zur RAG-basierten Lernassistenz
Auf der Plattform, die im Rahmen des Projekts KInternationalisierung von Studiengängen (KIS), gefördert von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre, entwickelt wurde, können Lehrende bestehende Materialien in einen modulbezogenen Workspace einbinden. Verschiedene KI-gestützte Werkzeuge unterstützen anschließend beispielsweise bei der
- Übersetzung von Lehrmaterialien,
- Transkription von Audio- und Videoinhalten,
- Vertonung von Texten,
- Erstellung von Zusammenfassungen und weiteren Lernressourcen.
Darüber hinaus können die hinterlegten Kursmaterialien als Wissensbasis für eine RAG-basierte Lernassistenz genutzt werden.
Retrieval-Augmented Generation – kurz RAG – verbindet generative Sprachmodelle mit gezielt bereitgestellten Quellen. Für eine Anfrage werden zunächst relevante Inhalte aus den hinterlegten Lehrmaterialien identifiziert und dem Sprachmodell als Kontext zur Verfügung gestellt. Dadurch können Antworten stärker auf den jeweiligen Kurs zugeschnitten und mit Quellenbelegen versehen werden.
Unterstützung für bilinguales Lernen
Ziel ist es, bestehende Lehrmaterialien effizient weiterzuverwenden und daraus bilinguale Lernangebote zu entwickeln. Studierende können Inhalte dadurch nicht nur in einer weiteren Sprache nutzen, sondern zugleich auf eine kursbezogene Lernassistenz zugreifen.
Für Lehrende soll der Aufwand bei der Erstellung zusätzlicher Lernressourcen reduziert werden, während gleichzeitig die Kontrolle über die zugrunde liegenden Inhalte erhalten bleibt.
Neben der technischen Umsetzung spielen deshalb auch Fragen zu Datenschutz, Autorenschaft, Nachvollziehbarkeit und digitaler Souveränität eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung des Systems.
Veröffentlichung auf der DELFI 2026
Die Demo wurde für DELFI 2026 erstellt und ist im Tagungsband als Demo-Beitrag erschienen:
Brandenburger, Jessica; Mergan, Hamid; Lorenz, Anja; Janneck, Monique (2026). RAG-basierte Lernassistenz und KI-gestützte Medienwerkzeuge für bilinguale Lernressourcen in der Hochschullehre. 24. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI). https://doi.org/10.18420/delfi2026_50. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. PISSN: 2944-7682. pp. 469-473. Demo-Beiträge. Potsdam, Germany. 15.-17. September 2026. Schumacher, Clara; Röpke, René(ed.)
Demo ansehen:
https://www.youtube.com/watch?v=kHv1QjhXnQI
