Bevor die technische Umsetzung begann, wurden zunächst grundlegende Fragen geklärt: Welche Informationen brauchen Lehrkräfte regelmäßig in ihrem Arbeitsalltag? Gemeinsam mit Schulleiter Frank Berend sowie den Lehrkräften Petra Harms und Michael Schröder wurden typische Anfragen identifiziert und die wichtigsten Datenquellen definiert - darunter Schulvorschriften, interne Mitteilungen und Handbücher.
Anschließend folgte die technische Umsetzung. Ziel war es, einen Bot zu entwickeln, der nicht beliebige Inhalte ausgibt, sondern präzise, verständliche und aktuelle Informationen bereitstellt.
Hierfür entwickelten Xuzhen und Kunduz ein mehrstufiges System, das genau diese Anforderungen erfüllt:
- Mithilfe von PyMuPDF wurden die Inhalte aus PDF-Dokumenten extrahiert und in sinnvolle, thematisch zusammenhängende Abschnitte gegliedert.
- Anschließend wurden diese Textabschnitte mit einem KI-Modell – genauer gesagt einem Embedding-Modell von Ollama – in sogenannte Vektoren umgewandelt. Diese mathematischen Repräsentationen ermöglichen es dem Chatbot, Inhalte auf semantischer Ebene zu durchsuchen - also nach Bedeutung statt nur nach Schlagwörtern.
- Die so erzeugten Vektoren wurden in einer FAISS-Datenbank gespeichert. Dabei handelt es sich um ein speziell dafür entwickeltes System, das besonders schnelle Ähnlichkeitsvergleiche zwischen Vektoren ermöglicht. Man kann es sich wie ein Gedächtnis vorstellen, das passende Informationen rasch wiederfindet.
- Gibt ein:e Nutzer:in nun eine Frage ein, wird auch diese zunächst in einen Vektor übersetzt. Das System vergleicht diesen Vektor mit den gespeicherten Informationen, wählt die relevantesten Inhalte aus und übergibt sie an ein Sprachmodell (LLaMA 3), das daraus eine verständliche und kontextbezogene Antwort formuliert.
Was technisch klingt, funktioniert im Alltag ziemlich einfach: Die Nutzer:innen geben ihre Frage in ein schlankes Interface ein (gebaut mit Streamlit), und bekommen nur wenige Sekunden später eine passende Antwort. Die Oberfläche ist bewusst simpel gehalten – schließlich soll der Chatbot keine zusätzliche Hürde darstellen, sondern eine echte Arbeitserleichterung.
Feedback und Feinschliff
In mehreren Testrunden erhielten Lehrkräfte die Möglichkeit, den Chatbot praktisch zu erproben. Ihr Feedback floss unmittelbar in die Weiterentwicklung ein. Dabei zeigte sich schnell: Je präziser die Fragen formuliert waren, desto zuverlässiger lieferte der Chatbot passende Antworten. Um die Nutzer:innen bei der Formulierung zu unterstützen, wurde ergänzend eine kompakte „Prompt-Leitlinie“ entwickelt.
Auch technisch wurde das System kontinuierlich weiter optimiert: Die Datenbasis wurde laufend erweitert, die Antwortlogik verfeinert und erste Überlegungen zur Integration in Schulverwaltungssysteme angestoßen.
Was bleibt und was kommt?
Xuzhen blickt auf das Projekt als echten Lernschritt zurück:
„Ich dachte früher, KI sei etwas, das mit Robotern zu tun hat. Jetzt weiß ich: Sie kann auch ganz unspektakulär helfen – indem sie Informationen besser organisiert und Abläufe smarter macht.“
Doch das Projekt vermittelte nicht nur technisches Know-how. Es zeigte auch, wie entscheidend Teamarbeit, eine offene Feedbackkultur und pädagogisches Verständnis für den Erfolg digitaler Innovationen im Bildungsbereich sind.
Und wie geht es weiter? Klar ist: Der Chatbot soll kontinuierlich weiterentwickelt und langfristig auf andere Schulen übertragbar gemacht werden. Perspektivisch könnte er direkt in bestehende Schulsoftware integriert werden – und sich automatisch mit aktuellen Informationen versorgen. Aus einem Prototyp könnte so ein praktisches Werkzeug und alltäglicher Helfer in vielen Lehrer:innenzimmern werden.
Digitale Bildung – aber praktisch gedacht
Das Projekt am Struensee Gymnasium zeigt, dass Künstliche Intelligenz keine Zukunftsmusik ist, sondern heute schon sinnvoll eingesetzt werden kann – nicht als technische Spielerei, sondern dort, wo sie echten Mehrwert schafft. In diesem Fall: Weniger Suchen, weniger Stress, mehr Zeit fürs Wesentliche.
