Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling
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heyprof

KI-gestützte Lehr- und Lernplattform für alle Bildungsbereiche

Bereich

Generative KI / EdTech

Entwicklung

Prof. Dr. Dirk Schieborn & Prof. Dr. Volker Reichenberger (Privatprojekt)

Forschung

Steinbeis Analytics

Stand

April 2026

heyprof ist eine webbasierte Lehr- und Lernplattform mit integriertem KI-Tutor, die überall dort eingesetzt werden kann, wo Lehrende und Lernende zusammenarbeiten — von der Grundschule über Hochschulen bis hin zu Corporate Trainings und Nachhilfe. Der KI-Tutor kennt den genauen Kontext des Unterrichts und führt Lernende durch den sokratischen Dialog zum Verständnis, anstatt fertige Lösungen zu liefern.

Die Entwicklung von heyprof ist ein Privatprojekt von Prof. Dr. Dirk Schieborn und Prof. Dr. Volker Reichenberger. Im Rahmen von Steinbeis Analytics erfolgt die wissenschaftliche Erforschung der Wirksamkeit der Plattform.

Für alle Bildungsbereiche

Universität & Hochschule

Vorlesungen, Seminare und Übungen mit RAG-basiertem Tutor auf Basis der eigenen Skripte und Folien.

Schule ab Klasse 5

Unterrichtsbegleitende Übungen mit altersgerechter KI-Unterstützung und Sprachtraining.

Grundschule

Kindgerechte Aufgaben mit visueller Unterstützung und vorlesbaren Materialien.

Erwachsenenbildung

VHS-Kurse, IHK-Prüfungsvorbereitung und Sprachkurse mit Sprachausgabe.

Corporate Training

Onboarding, Compliance-Schulungen und Fachtrainings mit Fortschrittstracking.

Nachhilfe

Individuelle Betreuung mit sokratischem Dialog, der zum Verständnis führt statt Lösungen vorzugeben.

Corporate Training

heyprof eignet sich auch für unternehmensinterne Schulungen — von Onboarding über Compliance bis hin zu Fachtrainings. Lehrende erstellen Kurse mit eigenen Materialien, und der KI-Tutor begleitet Mitarbeitende kontextsensitiv durch den Lernprozess.

Corporate Training – KI im Risikomanagement

Vorlagenkurse — sofort starten

heyprof bietet eine wachsende Bibliothek an Vorlagenkursen, die Lehrende mit einem Klick als eigenen Kurs übernehmen und anpassen können. Vorlagen gibt es unter anderem für:

Sprachen

Englisch, Spanisch u.v.m. — mit KI-Sprachgenerierung durch ElevenLabs und gezielten Hör- und Sprechübungen.

Sprachen

BWL & Marketing

Grundlagen der Betriebswirtschaft, Marketingstrategien, Fallstudien und Klausurtraining.

BWL & Marketing

Informatik

Programmierung, Datenstrukturen, Algorithmen und Software Engineering.

Informatik

Mathematik & MINT

Analysis, Lineare Algebra, Statistik, Informatik und Programmierung.

Mathematik & MINT

Whitepaper: heyprof – Eine KI-gestützte Plattform für die Lehre

Reichenberger, Schieborn · März 2026 · Version 1.0

PDF herunterladen

Das Problem: KI in der Lehre ohne Kontext

Große Sprachmodelle können nutzbringend in der Lehre eingesetzt werden — häufig werden Lernende mit allgemeinen KI-Assistenten aber allein gelassen. Neben dem Problem des cognitive bypass ergibt sich häufig das Problem, dass die KI-Lösung nicht zum aktuellen Kenntnisstand passt. Die KI kennt nicht den aktuellen Stand des Unterrichts und liefert daher oft Antworten, die zu komplex sind oder den Lernprozess durch Verwendung nicht eingeführter Konzepte behindern.

heyprof adressiert diese Anforderungen, indem die KI kontextsensitiv und gezielt unterstützt. Der KI-Tutor kennt den genauen Text der aktuellen Aufgabe, die Musterlösung sowie die privaten Tutorhinweise des Lehrenden, den bisherigen Code des Lernenden und relevante Passagen aus dem Kursmaterial.

Sprachkurse mit KI-Sprachgenerierung

Für Sprachkurse integriert heyprof ElevenLabs Text-to-Speech mit dem mehrsprachigen Modell eleven_multilingual_v2. Alle Kursmaterialien können vorgelesen werden — mit natürlicher, muttersprachlicher Aussprache in der jeweiligen Zielsprache. Lernende können so Hörverständnis gezielt trainieren und die korrekte Aussprache direkt im Kontext der Aufgabe hören.

Vorlesen von Materialien

Inline-Buttons auf allen Folien und Texten, die den Inhalt in der Zielsprache vorlesen — ideal für Sprach- und Grundschulkurse.

Gezielte Sprechübungen

Sprachbasierte Übungen, bei denen Lernende hören, nachsprechen und im Dialog mit dem KI-Tutor üben.

Mehrsprachig

Unterstützung für zahlreiche Sprachen mit konfigurierbaren Stimmen, Geschwindigkeit und sprachspezifischen Aussprachehinweisen.

Technische Architektur

Frontend

Next.js 16 mit React 19 und TypeScript (App Router). Tailwind CSS 4, shadcn/ui und Radix-UI-Primitives. Mathematik wird clientseitig durch KaTeX gerendert. Dark Mode und kursindividuelle Farben.

Backend

Next.js API Routes (serverless) für alle KI- und Geschäftslogik. Supabase (PostgreSQL mit Row-Level Security) für Datenpersistenz und Authentifizierung.

KI-Dienste

OpenAI GPT-4.1 und GPT-4o-mini für Chat, Bewertung und Zusammenfassung; text-embedding-3-small für semantische Dokumentensuche (RAG); Whisper für Vorlesungstranskription; DALL-E 3 für Cover-Bilder; ElevenLabs für mehrsprachige Sprachausgabe.

Speicher & Deployment

Supabase Storage für PDFs, Bilder und Audio. Semantische Einbettungen in pgvector. Deployment auf Vercel ohne eigene Serverinfrastruktur.

Funktionen für Lehrende

Kurs- und Sessionverwaltung

Lehrende legen Kurse im Dashboard an — wahlweise leer oder aus einem Vorlagenkurs — und erhalten einen achtstelligen Zugangscode. Jeder Kurs ist in Sessions gegliedert. Die Reihenfolge aller Elemente lässt sich per Drag-and-Drop anpassen.

Kursmodule

Funktionen wie Aufgaben, Playground, Challenges, Aktionswochen und Vorlesen lassen sich pro Kurs individuell aktivieren. Die verfügbaren Module richten sich nach dem Bildungsbereich des Kurses.

Materialverwaltung

Unterstützt werden PDF, Word, Text und HTML. Hochgeladene Materialien können annotiert werden. PDFs werden automatisch in responsive HTML konvertiert (KI-basiert, zweistufig). Nach dem Upload werden Materialien ingested: Text wird extrahiert, in Abschnitte aufgeteilt, eingebettet und im Vektorspeicher abgelegt.

Aufgabeneditor

Drei Aufgabentypen: Freitext, Multiple-Choice und Code (Python oder SQL). Für jede Aufgabe: Musterlösung, private Tutor-Instruktionen, Labels und Collections. Aufgaben lassen sich aus LaTeX importieren. Cover-Bilder werden automatisch per DALL-E 3 generiert. KI-gestützte Aufgaben-Collections können aus den Kursmaterialien erzeugt werden.

Klausurverwaltung

Klausuren bestehen aus nummerierten Fragen mit Punktzahl und Countdown-Timer. Fragen können aus gescannten PDF-Klausurblättern per KI-Pipeline importiert werden. Alle Einreichungen stehen mit KI-generierten Bewertungen zur Verfügung.

Aufnahmen und Transkription

Vorlesungen und Unterrichtsstunden werden browserbasiert aufgezeichnet und per Whisper transkribiert. GPT-4o erzeugt eine gegliederte Zusammenfassung — sichtbar für alle Lernenden und Teil des RAG-Kontexts.

KI-Konfiguration und Tutor-Persönlichkeiten

Auf Kursebene lassen sich Tutor-Instruktionen für Material- und Aufgabenfragen hinterlegen. Die Persönlichkeit des Tutors ist wählbar: witzig-klar (trocken, direkt), neutral (sachlich), metaphorisch (anschaulich mit Analogien) oder proll (umgangssprachlich, nahbar).

Gamification

Wöchentliche Challenges mit Verlosungssystem und Aktionswochen mit Punktesystem motivieren zur regelmäßigen Teilnahme. Lehrende konfigurieren Kriterien, Belohnungen und Zeiträume.

Funktionen für Lernende

Dashboard und Lernstudio

Das Dashboard zeigt eingeschriebene Kurse mit Fortschrittsanzeige. Das Lernstudio vereint alle Session-Inhalte auf einer Seite: Materialien mit PDF- oder HTML-Viewer, Annotations-Overlay, Vorlesungsaufnahme mit Transkript und Zusammenfassung sowie die Aufgaben des Termins.

Aufgaben — sechs Einreichungskanäle

  • Text/Code — direkte Eingabe mit KI-Sofortbewertung
  • Zeichenfläche — Freihandlösung für mathematische oder diagrammatische Antworten
  • QR-Foto — Smartphone scannt QR-Code, nimmt Foto auf, Antwort erscheint auf dem Desktop
  • KI-Tutor — sofortige sokratische Unterstützung im integrierten Chat
  • Variante üben — KI erzeugt strukturgleiche Aufgabe mit anderen Zahlen
  • Lösung anzeigen — nach einem echten Lösungsversuch

Python- und SQL-Playground

Interaktive Code-Umgebungen direkt im Browser: Python mit CodeMirror-Editor und SQL mit SQLite-Datenbanken. Der KI-Tutor kennt den aktuellen Code und das Datenbankschema und kann gezielt helfen.

Community

Integriertes Forum für Fragen, Feature-Wünsche und Diskussionen mit Voting-System und Statustracking.

KI-Funktionen und pädagogische Integration

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Bevor der KI-Tutor antwortet, wird sein System-Prompt mit dem vollständigen Aufgabentext, privaten Tutor-Instruktionen, dem aktuellen Code des Lernenden, semantisch abgerufenen Passagen aus den Kursmaterialien sowie handschriftlichen Annotationen des Lehrenden angereichert. Die KI antwortet mit den Konzepten und der Notation des Kurses — nicht aus dem allgemeinen Weltwissen des Modells.

Sokratischer Modus und Erklärmodus

Im sokratischen Modus stellt der Tutor ausschließlich Gegenfragen, die Lernende einen Schritt vorwärtsbringen, ohne die Lösung zu verraten. Im Erklärmodus erklärt der Tutor direkt, aktiv und anschaulich — mit konkreten Beispielen und Alltagsmetaphern, bezugnehmend auf die bereitgestellten Materialien.

Automatische Bewertung

Textantworten werden durch einen strukturierten GPT-4o-Aufruf bewertet. Handschriftliche oder fotografierte Lösungen werden durch das Vision-Modell analysiert und in LaTeX-Notation überführt. Die Bewertung aktualisiert den Fortschritt sofort.

Pädagogische Prinzipien

Konstruktive Abstimmung

Jede Aufgabe, Tutor-Instruktion und Collection wird mit einem konkreten Lernziel verknüpft. Die KI führt Lernende zur erwarteten Lösung — ohne sie preiszugeben.

Zone der nächsten Entwicklung

Der sokratische Tutor versucht stets, die Grenze des aktuellen Verständnisses zu identifizieren und eine Frage zu stellen, die genau einen Schritt darüber hinausgeht.

Deliberate Practice

Die Varianten-Funktion ermöglicht unmittelbares Üben nach dem Verstehen des Originals — selbes Konzept, neue Zahlen, sofortige Bewertung.

Multimodaler Input

heyprof akzeptiert Tipp-, Zeichen- und Fotoeingabe gleichermaßen und reduziert so die Diskrepanz zwischen Denken und Einreichungsformat.

heyprof zeigt, dass KI-Unterstützung in der Lehre nicht bedeuten muss, dass Lernende den Lernprozess umgehen. Indem der KI-Tutor tief in den Aufgaben-Workflow eingebettet wird, pädagogischen Kontext injiziert bekommt und auf sokratische Führung beschränkt bleibt, wird aus einem potenziell schädlichen Werkzeug ein wirksames Lernmittel — ob an der Universität, in der Schule, im Unternehmen oder in der Nachhilfe.

© Prof. Dr. Dirk Schieborn & Prof. Dr. Volker Reichenberger. Alle Rechte vorbehalten. Die wissenschaftliche Begleitforschung erfolgt durch Steinbeis Analytics.

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heyprof ist online verfügbar unter heyprof.app. Bei Interesse an einer persönlichen Vorführung oder einem Gespräch über den Einsatz in Ihrem Bildungskontext freuen wir uns über Ihre Nachricht.

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Whitepaper

Das vollständige Whitepaper beschreibt die technische Architektur, alle Funktionen, die pädagogischen Grundlagen und den Ausblick auf die Weiterentwicklung der Plattform.

Whitepaper herunterladen (PDF)

Prof. Dr. Volker Reichenberger, Prof. Dr. Dirk Schieborn · März 2026, Version 1.0