Tutor Team · Sovereign AI

Adaptive Lern-Begleiter — eine Engine, viele Fächer.

Das meistgenutzte Cluster der Plattform — rund 30 Mio. Tokens im Monat. Luna bereitet auf das Physiotherapie-Examen vor, Themis auf Jura — und dieselbe Tutor-Engine lässt sich auf jedes Fach und jeden Abschluss klonen: von der Mittelstufe übers Abitur bis zu Berufsabschlüssen. Alle teilen Wissens-Galaxie, Spaced-Repetition, RAG mit Re-Rank, Sprachausgabe und ein Fachwörter-Lexikon. Souverän im deutschen Bunker, DSGVO-konform für Bildungsdaten.

~30 Mio. Tokens / Monatdas aktivste Cluster
Mittelstufe bis Examenauf jedes Curriculum klonbar
Sprachausgabe + LexikonFachwörter hören statt nur lesen
RAG Phase CChunk-Embeddings + bge-m3 Re-Rank
DSGVO für BildungsdatenBunker Schleswig-Holstein

Lernen im Kontext: Fokus Bildung & Lernen → — wie sich adaptive Tutoren in Ausbildung und Studium einsetzen lassen.

Die Flaggschiffe

Zwei Tutoren, eine Engine.

Luna und Themis sind funktional identisch — was sie unterscheidet, ist das Curriculum. Beide sind Login-geschützt (Login-Demo), weil sie auf personenbezogene Lernfortschritte zugreifen.

Klonbar für jede Prüfung

Eine Engine — geklont für jede Prüfung.

Luna und Themis sind nur zwei Beispiele. Dieselbe Tutor-Engine lässt sich auf jedes Curriculum und jeden Abschluss klonen — mit eigenem Fach, eigenem Branding, auf Wunsch mit getrennten Daten. Alle als Login-Demo.

Ein Aufbau, beliebig viele Fächer

von der Mittelstufe bis zum Staatsexamen

Jeder Klon erbt die komplette Engine — interaktive Wissens-Galaxie, Spaced-Repetition über den ganzen Stoff, Sprachausgabe, gesprochene Fragen und ein Fachwörter-Lexikon für die Begriffe des jeweiligen Fachs. Aufgesetzt wird nur der Lehrstoff und das Branding — kein neues Software-Projekt pro Tutor.

Mittelstufe
Sekundarstufe I, klassenstufen-angepasst über die Kernfächer — Beispiel-vor-Regel, Hausaufgaben-Modus statt fertiger Lösung.
Klassen 5–10 · alle Kernfächer
Abitur
Sekundarstufe II und Leistungskurse, an die Prüfungsformate gebunden — examensnahe Wiederholung über den ganzen Stoff.
Grund- & Leistungskurse
Berufsabschluss
IHK-/Kammer-Prüfungen entlang des Ausbildungsrahmenplans — mit Fachwörter-Lexikon für die Begriffe des Ausbildungsberufs.
jeder IHK-Ausbildungsberuf
Studium & Staatsexamen
Fach-Curriculum, eng an den hinterlegten Lehrstoff gebunden — so laufen die beiden Flaggschiffe (Physiotherapie-Examen, Jura).
examensnah · eigener Tenant
Sprachen & Fachsprache
Vokabel- und Fachwörter-Lexikon mit Aussprache über die Sprachausgabe — Begriffe hören statt nur lesen.
Aussprache per Sprachausgabe
Wie ein neuer Tutor entsteht

Von der Vorlage zum eigenen Tutor — an einem halben Tag.

Ein neuer Tutor ist kein neues Software-Projekt, sondern ein Klon mit eigenem Inhalt. Der Pfad von der Anfrage bis zum laufenden Tutor — und warum das Cluster so günstig skaliert.

1

Curriculum sammeln

Lehrstoff, Skripte, Prüfungsfragen werden als Quell-Material aufbereitet. Aus den Dokumenten entsteht die Topic-Struktur, die später die Wissens-Galaxie und die Wiederholungs-Pläne speist.

2

Spawn aus dem Template

Ein neuer Tutor wird aus der bestehenden Vorlage geklont und bekommt seinen eigenen, abgeschotteten Bereich. Die komplette Engine ist sofort da — niemand schreibt Spaced-Repetition oder die Wissens-Galaxie neu.

3

RAG-Indexierung (Phase C)

Das Curriculum wird in Chunks zerlegt, mit bge-m3 eingebettet und für die Suche indexiert. Quiz und Antworten greifen über Re-Rank auf genau diese Chunks zu — gebunden an den echten Lehrstoff statt frei erfunden.

4

Branding & Tenant

Eigene Farben, eigene Subdomain, bei Bedarf ein eigener Mandant mit getrennten Lerndaten. Der Lernende sieht „seinen“ Tutor, nicht ein generisches Qognio-Produkt.

5

Live hinter Login

Der Tutor geht hinter Single-Sign-On live. Lernfortschritte sind personenbezogen — deshalb kein offener Zugang, sondern Login-Demo. Lernende bekommen ihren Account, Daten bleiben im Bunker.

Warum Sovereign AI

Bildungsdaten sind besonders schutzbedürftig.

Lernfortschritte, Schwächen, Prüfungsängste — das sind sensible, oft minderjährige Datensubjekte betreffende Informationen. Sie gehören nicht in ein US-Cloud-Modell, das die Eingaben in einem Drittland verarbeitet. Beim Tutor Team bleibt der ganze Lernpfad im eigenen Rechenzentrum.

1

Lerndaten bleiben im Bunker

Inferenz im eigenen Rechenzentrum in Schleswig-Holstein. Kein Routing über OpenAI, Anthropic, Google. Fortschritte und Fehler-Muster verlassen den eigenen Pfad nicht.

2

RAG-gebunden statt frei halluziniert

Phase-C-Indexierung mit bge-m3 und Re-Rank bindet Antworten an den hinterlegten Lehrstoff. Was der Tutor sagt, steht im Curriculum — entscheidend, wenn auf eine Prüfung gelernt wird.

3

Eine Engine, geringe Grenzkosten

Weil alle Tutoren aus derselben Vorlage klonen, kostet ein neuer Tutor einen halben Tag statt eines ganzen Projekts. Wartung und Engine-Verbesserungen kommen allen Tutoren zugute.

4

Eigener Tenant, getrennte Daten

Ein eigener Mandant mit isolierten Lerndaten, eigenem Branding und eigenem Login zeigt das Prinzip: White-Label heißt hier wirklich getrennt, nicht nur umgefärbt.

Andere Teams

Mehrere Teams kombinieren?

Lern-Tutoren stehen selten isoliert. Bildungsträger und Verbände haben meist auch Compliance- und Service-Bedarf. Diese Geschwister-Teams docken an.

Eigener Tutor

Ein adaptiver Tutor für euer Curriculum —
in einem halben Tag.

Ob Ausbildung, Studium oder Verbands-Weiterbildung: Aus eurem Lehrstoff wird ein eigener Tutor mit Wissens-Galaxie, Spaced-Repetition und RAG. Eigenes Branding, eigener Tenant, im Bunker souverän. 30-Min-Gespräch klärt das Curriculum und den Zuschnitt.