8. Zusammenfassung

Das Teilprojekt „Prototypische Skizzierung eines KI-Tutors“ hat gezeigt, wie ein KI-gestütztes Lernsystem konzipiert und in kurzer Zeit prototypisch umgesetzt werden kann. Dabei wurden sowohl technologische als auch didaktisch-methodische Erkenntnisse gewonnen, die eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung des Gesamtprojekts bilden.

Zentrale Erfolgsfaktoren waren:

• Iteratives Vorgehen mit kurzen Entwicklungszyklen: Die agile Arbeitsweise mit kontinuierlichem Stakeholder-Feedback ermöglichte schnelle Anpassungen und eine nutzernahe Entwicklung.

• Technologisches Fundament: Der Aufbau strukturierter Datenquellen, einer tragfähigen Backend-Architektur sowie die gezielte Einbindung von KI-APIs (z. B. OpenAI, RAG-Systeme) stellten die technischen Kernkomponenten dar.

• Frühe Realerprobung im Bildungskontext: Die Integration praktischer Testphasen – insbesondere im Kontext der WBS TRAINING AG – sowie die enge Zusammenarbeit mit Lehrenden und Lernenden führten zu realitätsnahen Use Cases und belastbaren Anforderungen.

Herausforderungen und offene Fragen:

Trotz der positiven Entwicklung wurden auch zentrale Herausforderungen identifiziert, etwa:

• Datenqualität und Content-Strukturierung als Voraussetzung für verlässliche RAG-Anbindungen.

• Fachgenauigkeit bei komplexen Themenbereichen (z. B. Finanzbuchhaltung).

• Evaluation des tatsächlichen Lernerfolgs sowie die langfristige Akzeptanz von KI-basierten Lernsystemen im pädagogischen Alltag.

Diese Themen sind Gegenstand der weiteren Entwicklung in Phase 2 und darüber hinaus.

Fazit und Ausblick:

Die Erkenntnisse aus Phase 1 schaffen die konzeptionelle und technologische Basis, um ein vollwertiges Minimum Viable Product (MVP) zu realisieren und in konkreten Weiterbildungsszenarien zu erproben. Die in Phase 2 durchgeführte Pilotierung und Evaluation wird es ermöglichen, gezielte Optimierungen vorzunehmen – mit dem Ziel, einen nachhaltigen und wirksamen KI-Tutor für den Einsatz in der beruflichen Bildung zu etablieren.