Ein Vorlesungs-PDF geht hinein, ein Vorschlag für einen Lernpfad aus Lektionen und Übungen kommt heraus. So funktioniert die Kurserstellung mit KI in AdaptIQ Schritt für Schritt – und warum die Lehrperson das letzte Wort behält.
Die meisten Kurse gibt es schon in irgendeiner Form: Vorlesungsskripte, Foliensätze, Handouts. Zeit kostet es, daraus etwas zu machen, mit dem Studierende üben können – Lektionen im richtigen Umfang, Übungssets, Aufgaben mit Erklärungen. Die Kurserstellung mit KI in AdaptIQ ist dafür gebaut, diese Entwürfe zu schreiben, während die Lehrperson alle Entscheidungen trifft.
Schritt 1: die Unterlagen
Eine Lehrperson lädt Quellmaterial hoch: PDF, Word, PowerPoint, Excel, CSV, Markdown oder reinen Text, JSON oder Bilder. AdaptIQ extrahiert den Text, indexiert ihn und macht ihn durchsuchbar, damit der Assistent später die richtigen Seiten findet. Bilder beschreibt ein Vision-Modell, damit ein Diagramm kein blinder Fleck bleibt.
Hochgeladene Dateien liegen in einem privaten Speicher-Bucket und lassen sich nur über einen authentifizierten Endpunkt für Lehrende herunterladen. Was auch immer in einem Dokument steht, der Assistent behandelt es als Daten: Der hochgeladene Text wird im Prompt klar abgegrenzt und von den Anweisungen getrennt.
Schritt 2: ein Vorschlag für den Lernpfad
Beginnt eine Lehrperson einen neuen Lernpfad mit KI, liest der Assistent Gliederung und Seiten des Dokuments und schlägt eine Struktur vor: den Lernpfad, seine Themen und die Lektionen und Übungssets in jedem Thema. Jeder Schritt nennt den Seitenbereich, aus dem er stammt, sodass die Lehrperson die Quelle auf einen Blick prüfen kann.
Angelegt wird dabei noch nichts. Der Vorschlag ist ein Entwurf im Chat. Die Lehrperson kann ihn übernehmen, verwerfen oder mit eigenen Worten um eine Änderung bitten, bevor daraus Inhalt wird.
Schritt 3: die Inhalte generieren
Sobald die Struktur übernommen ist, schreibt „Generate content“ sie Schritt für Schritt aus: jede Lektion mit 300 bis 900 Wörtern in der Sprache der Unterlagen und drei bis acht Aufgaben pro Übungsset. Ein Fortschrittsbalken zeigt, welche Lektion oder welches Übungsset gerade entsteht und was die Erstellung bisher gekostet hat. Die Lehrperson kann jederzeit abbrechen; ein bereits laufender Schritt wird noch abgeschlossen.
Dabei ist nicht alles Multiple Choice. Der Assistent kann zehn der zwölf integrierten Aufgabentypen von AdaptIQ schreiben – darunter Lückentexte, kurze numerische Antworten, Reihenfolgen, das Sortieren in Kategorien, auszufüllende Tabellen und Concept Maps – und dazu die generierten Statikaufgaben des Biomechanik-Moduls.
Schritt 4: die Lehrperson entscheidet
Jeder Entwurf ist ein Vorschlag. Eine Lehrperson kann einen einzelnen übernehmen, ihn zusammen mit allem darunter übernehmen oder einen ganzen Stapel auf einmal. Was nicht passt, verwirft sie, oder sie bittet um eine Änderung – eine Änderung an einer bestehenden Aufgabe erscheint als Vorher-nachher-Vergleich.
Vor dem Übernehmen lässt sich jede Aufgabe in genau der Ansicht ausprobieren, die Studierende sehen – im Smartphone- oder Desktop-Rahmen oder im Vollbild. Wer im Chat „@“ tippt, verweist den Assistenten auf eine bestimmte Lektion, ein Übungsset oder eine Aufgabe, und „Ask AI to change this“ an einer Aufgabe hängt sie an die nächste Nachricht an.
Der Assistent kann auch nachfragen: mit einer Rückfrage an die Lehrperson und Antwortvorschlägen zum Antippen.
Schritt 5: Freigabe, bevor Studierende etwas sehen
Übernommene KI-Inhalte werden als KI-erstellt gekennzeichnet und als prüfungsbedürftig markiert. Studierende sehen sie erst, wenn eine Lehrperson sie freigibt, und solange nicht freigegebene KI-Inhalte vorhanden sind, wird die Veröffentlichung verweigert. Jedes Speichern – durch eine Lehrperson oder durch die KI – wird als Version abgelegt, sodass sich ein früherer Stand wiederherstellen lässt.
Kosten und Kontrolle
Die Kurserstellung mit KI ist ausgeschaltet, solange sie nicht für eine Website oder ein Modul aktiviert wird. Jede Website hat ein tägliches KI-Budget in US-Dollar, das im Fehlerfall sperrt: Ist die Einstellung fehlerhaft, stoppt die KI-Arbeit, statt unbegrenzt weiterzulaufen. Es gelten Rate-Limits pro Lehrperson, und die Modelle – große Sprachmodelle von Drittanbietern, angebunden über OpenRouter – lassen sich pro Website wechseln.
Das Ergebnis ist kein Kurs, den eine Maschine geschrieben hat. Es ist ein schnell geschriebener erster Entwurf, geprüft von der Person, die das Fach kennt, und veröffentlicht erst, wenn sie zufrieden ist.