# KI-gestütztes Lehrkräfteteam: Generierung eines gesamten Kurses aus einem Prompt > Umfassender Leitfaden zur Generierung interaktiver Lernkurse in OpenMAIC: Multi-Agenten-Klassenräume, digitale Simulationen, Export als PPTX/HTML und Automatisierung über Codex. Die Erstellung eines vollwertigen Lernkurses erfordert traditionell die koordinierte Arbeit eines Expertenteams: einen Didaktiker für die Programmgestaltung, einen Texter für die Inhalte, einen Designer für die Folien, einen Entwickler für interaktive Übungen und einen Dozenten für die Vermittlung des Stoffes. Die Plattform **OpenMAIC (Open Multi-Agent Interactive Classroom)** vereint den gesamten Produktionszyklus in einem einzigen Multi-Agenten-System. Es genügt, ein grundlegendes Thema zu formulieren oder vorhandene Materialien (Dokumente, Präsentationen, Videos) hochzuladen, und das Team aus KI-Agenten entwirft eigenständig ein pädagogisches Szenario, synthetisiert multimediale Vorlesungen, konfiguriert Verständnisprüfungen und erstellt interaktive Simulationen direkt im Browser. --- ## 1. Was ist OpenMAIC: Konzept und Kernfunktionen OpenMAIC ist eine offene Plattform zur Generierung und Durchführung interaktiver Unterrichtseinheiten, die auf der Synergie autonomer künstlicher Intelligenz-Agenten basiert. ### 1.1. Abgrenzung zu klassischen Präsentationsgeneratoren Im Gegensatz zu Diensten, die lediglich statische Folien oder lange Textzusammenfassungen erstellen, generiert OpenMAIC einen vollständigen digitalen Klassenraum: - **Multi-Agenten-Umgebung:** Der Lernprozess wird von mehreren KI-Personas geleitet (Dozent, Assistent, virtuelle Mitschüler). - **Synchroner Voiceover-Kommentar:** Integrierte TTS-Algorithmen kommentieren die Folien und lenken die Aufmerksamkeit mit einem virtuellen Zeiger auf wichtige Formeln und Grafiken. - **Dialogbasierte Interaktion:** Der Nutzer kann die Vorlesung jederzeit pausieren, Fragen per Sprache oder Text stellen und an Diskussionen teilnehmen. - **Code-Ausführung und Simulationen:** Praktische Module laufen direkt in der Oberfläche, ohne dass Drittanbieter-Software installiert werden muss. ### 1.2. Verfügbare architektonische Modi zur Kurserstellung Das System bietet zwei Arbeitsansätze je nach Ihren Anforderungen: 1. **Classic Mode (Schnelle Generierung):** Automatisches Erstellen eines Kurses in 1–3 Minuten basierend auf einem Prompt oder einem Paket von Dateien. 2. **Agent Workbench (Pro Mode):** Iteratives Design im Dialog mit einem didaktischen Agenten, bei dem jede Szene, jeder Test oder jede Illustration durch gezielte Befehle nachbearbeitet werden kann. --- ## 2. Zweistufige Architektur der Kursgenerierung aus einem Prompt OpenMAIC nutzt eine zweistufige Verarbeitungspipeline für Anfragen, die die Kohärenz des pädagogischen Konzepts gewährleistet. ### 2.1. Stufe 1: Strukturierung und pädagogischer Plan Zunächst analysiert das neuronale Netz das Thema oder die Ausgangsdateien und unterteilt das Fachgebiet nach dem Prinzip „vom Einfachen zum Komplexen“ in logische Module. Beispiel für einen Ausgangs-Prompt: ```text Створи вступний курс із фінансової грамотності для новачків. Вимоги: 5 уроків від базових термінів до складання сімейного бюджету. Додай перевірочні тести та практичні завдання до кожного модуля. ``` In der ersten Phase erstellt das System eine Roadmap: 1. Grundlagen der persönlichen Finanzen und Geldmentalität. 2. Erfassung von Einnahmen, Ausgaben und versteckten Kapitalabflüssen. 3. Aufbau eines persönlichen Monatsbudgets. 4. Bildung eines finanziellen Sicherheitsnetzes und Schutz der Ersparnisse. 5. Abschließendes interaktives Praktikum mit Stresstest des Budgets. ### 2.2. Stufe 2: Synthese von Lernszenen und interaktiven Inhalten Nach Genehmigung des Plans startet das System parallele Agenten für jede Szene. Ein Modul beschränkt sich nicht auf einfachen Text – es wird in Vorlesungs-Slides, Frageblöcke, Programmskripte und praktische Übungen dekomponiert. --- ## 3. Modulare Formate für Lerninhalte OpenMAIC unterstützt eine breite Palette von Formaten, die zu einem konsistenten Lernpfad kombiniert werden. ### 3.1. Multimediale Folien und Voiceover-Begleitung Vorlesungsfolien enthalten formatierten Text, Typografie, Vektordiagramme, mathematische Formeln im LaTeX-Format und Illustrationen. Der KI-Dozent begleitet die Präsentation mit lebendiger Sprache und hebt relevante Blöcke in Echtzeit mit einem Marker hervor. ### 3.2. Adaptive Tests und automatische Wissensüberprüfung Zur Kontrolle des Lernerfolgs sind Prüfmechanismen integriert: - Multiple-Choice-Fragen mit einer richtigen Antwort; - Aufgaben mit Mehrfachauswahl; - Offene Fragen mit semantischer Übereinstimmungsprüfung der Antworten durch LLMs. ### 3.3. Interaktive HTML-Szenen und digitale Simulationen Anstatt passiv zu lesen, interagiert der Schüler mit Mini-Anwendungen auf Basis von HTML5/JavaScript: dynamische Diagramme, physikalische Modelle und Business-Decision-Simulatoren. ### 3.4. Projektbasiertes Lernen (Project-Based Learning) Im PBL-Modus übernimmt der Student die Rolle eines Experten (z. B. CFO eines Startups oder Data Analyst) und löst Schritt für Schritt ein komplexes praktisches Problem gemeinsam mit künstlichen Kollegen. Typischer Ablauf einer Lektion in OpenMAIC: ```mermaid flowchart TD Intro["1. Теоретичний вступ"] --> Slides["2. Мультимедійні слайди з ШІ-голосом"] Slides --> Quiz["3. Контрольний квіз / Тест"] Quiz --> Sim["4. Інтерактивна симуляція / HTML-практика"] Sim --> Debate["5. Групове обговорення з ШІ-студентами"] Debate --> Project["6. Підсумковий практичний проєкт"] ``` --- ## 4. Multi-Agenten-Interaktion: Team aus KI-Lehrern und Mitschülern Der entscheidende Vorteil der Plattform liegt in der Simulation einer lebendigen sozialen Umgebung innerhalb des virtuellen Klassenraums. ### 4.1. Rollenformate der Agentenkommunikation im virtuellen Klassenzimmer Am Unterricht nehmen mehrere autonome Agenten mit unterschiedlichen Temperamenten und Wissensniveaus teil: | Agentenrolle | Funktion im Unterricht | Verhaltensmuster | | :--- | :--- | :--- | | **Hauptdozent (Primary Instructor)** | Erklärung des Themas, Voiceover-Kommentar zu Folien | Strukturierte Vermittlung, Anpassung des Sprechtempos | | **KI-Mitschüler (AI Peers / Classmates)** | Teilnahme an Debatten, Modellierung typischer Fehler | Stellen Leitfragen, erleichtern Anfängern das Verständnis | | **Experten-Opponent (Debate Opponent)** | Generierung alternativer Standpunkte | Bietet kritische Gegenargumente für Diskussionen | | **Tutor-Assistent (Teaching Assistant)** | Unterstützung in praktischen Blöcken | Gibt personalisierte Hinweise und erklärt Code | Unterrichtsformate umfassen **Classroom Discussion** (freie Gruppendiskussion), **Roundtable Debate** (Experten-Diskussion über ein kontroverses Thema) und **Q&A Mode** (individuelle Beratung während Pausen). ### 4.2. Gemeinsame interaktive Whiteboard-Tafel Die Agenten haben Zugriff auf ein gemeinsames interaktives Whiteboard: Sie können während der Vorlesung Beziehungsdiagramme zeichnen, komplexe mathematische Gleichungen aufschreiben oder Flussdiagramme erstellen, um ihre Argumente visuell zu veranschaulichen. --- ## 5. Deep Interactive Mode (Modus tiefer Interaktivität) Für anspruchsvolle technische und naturwissenschaftliche Fächer wurde ein spezieller Deep Interactive Mode entwickelt. ### 5.1. 5 Typen von anwendungsbezogenem interaktivem Inhalt Der Modus aktiviert die Generierung von fünf Kategorien praxisnaher Objekte: 1. **3D-Visualisierungen:** Untersuchung räumlicher Modelle, molekularer Verbindungen und technischer Baugruppen. 2. **Physikalische und ökonomische Simulationen:** Änderung von Eingangsvariablen mittels Schiebereglern mit sofortiger Neuberechnung des Ergebnisses. 3. **Lern-Mini-Spiele:** Gamifizierte Mechaniken zur Festigung gelernter Regeln oder Formeln. 4. **Mind Maps (Intellektkarten):** Visualisierung von Zusammenhängen zwischen Begriffen zur Strukturierung des Gedächtnisses. 5. **Eingebaute Code-Sandbox:** Ausführung und Debugging von Python, JavaScript oder SQL direkt im Browser. ### 5.2. Adaptivität und Geräteunterstützung Alle generierten interaktiven Szenen passen sich automatisch an Touchscreen-Steuerung auf Tablets und Smartphones oder Maus- und Tastatursteuerung auf Desktops an. --- ## 6. Kursgenerierung auf Basis eigener Materialien OpenMAIC kann nicht nur mit abstrakten Text-Prompts arbeiten, sondern auch Unternehmens-Wissensdatenbanken in fesselnde Kurse verwandeln. ### 6.1. Unterstützte Formate: Dokumente, Audio und Video Die Plattform akzeptiert eine breite Palette von Eingabedateien: - Dokumente: `PDF`, `DOCX`, `TXT`, `Markdown`. - Tabellendaten: `XLSX`, `CSV`. - Präsentationen: `PPTX`. - Multimedia: Vorlesungsaufnahmen (`MP3`, `WAV`) und Videodateien (`MP4`). Für Video- und Audiomaterialien führt das System eine automatische Transkription der Sprache und Extraktion wichtiger visueller Frames durch. ### 6.2. Arbeit mit extrahiertem Text im Agent Workbench Im Workbench-Interface werden die aus Dokumenten extrahierten Daten als semantischer Index gespeichert. Der Agent kann auf exakte Zitate aus Lehrbüchern verweisen, Originaldiagramme herausziehen und Links zu Seiten der Primärquellen generieren. --- ## 7. Vergleich der Betriebsmodi: Classic Mode vs. Agent Workbench Die Wahl des Betriebsmodus hängt von den Anforderungen an die Tiefe der Aufbereitung und die Geschwindigkeit der Materialerstellung ab: | Kriterium | Classic Mode (Schnell) | Agent Workbench (Pro Mode) | | :--- | :--- | :--- | | **Generierungsgeschwindigkeit** | 1–3 Minuten (vollautomatisch) | Schrittweise im Live-Dialog-Modus | | **Tiefe der Customization** | Grundeinstellungen für Themen und Level | Vollständige Änderung jeder Szene, jedes Textes und der Vertonung | | **Unterstützung von Skills** | Automatisierter universeller Pipeline | 20 spezialisierte Skills (Research, Code, Slides) | | **Import von Medien & PPTX** | Standard-Statische Dateien | Interaktive Suche, Neuanordnung und Neuzeichnung | | **Speicherung von Sessions** | Einmaliges Exportergebnis | Persistente Server-Sessions mit Bearbeitungshistorie | ### 7.1. Schnelle automatische Pipeline (Classic Mode) Geeignet für die Erstellung von Überblickslektionen oder schnelles Hypothesentesting: Der Nutzer gibt einen Prompt ein oder lädt ein Handout hoch, und das System erstellt sofort einen durchlaufbaren Klassenraum. ### 7.2. Dialogumgebung mit 20 Skills (Agent Workbench / Pro Mode) Im Pro Mode kommuniziert der Nutzer mit dem Agenten wie mit einem professionellen Produzenten von Bildungsprogrammen: ```text Додай додатковий практичний урок перед фінальним тестом. Спрости формулювання закону Ома у третьому розділі. Заміни статичний слайд на інтерактивну схему електричного кола. ``` --- ## 8. Deployment-Optionen und Start der Plattform OpenMAIC kann sowohl in einer Cloud-Umgebung als auch vollständig auf lokaler Infrastruktur betrieben werden. ### 8.1. Cloud-Nutzung (Hosted Mode) Die einfachste Variante, die keine Server-Ressourcen erfordert: Der Nutzer erhält einen persönlichen Access Code auf dem offiziellen Service und verbindet ihn mit der Client-Anwendung. ### 8.2. Lokales Deployment auf eigenem Server (Self-Hosted) Für volle Kontrolle über die Datensicherheit kann die Plattform auf einem eigenen Server bereitgestellt werden. Systemanforderungen: - **Node.js:** Version 22.19 oder höher; - **Paketmanager:** `pnpm` 10+; - API-Key mindestens eines unterstützten KI-Providers. Installationsschritte: ```bash # Клонування репозиторію та перехід у каталог проєкту git clone https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC.git cd OpenMAIC # Встановлення залежностей pnpm install # Налаштування конфігурації оточення cp .env.example .env.local ``` Öffnen Sie die Datei `.env.local` und fügen Sie einen gültigen API-Key hinzu: ```bash OPENAI_API_KEY="sk-proj-your-secret-key" ``` Starten Sie den Development-Server: ```bash pnpm dev ``` Nach erfolgreichem Start ist die Web-Oberfläche von OpenMAIC unter der lokalen Adresse `http://localhost:3000` erreichbar. --- ## 9. Integration von OpenMAIC über Codex, OpenClaw und autonome Agenten OpenMAIC unterstützt den offenen Standard **SKILL.md**, der die Steuerung des Kurs-Erstellungsprozesses direkt über KI-Agenten des Entwicklers ermöglicht. ### 9.1. Nutzung des SKILL.md-Standards in Codex und DeepSeek Für die Arbeit in der Codex-Umgebung reicht es aus, den Ordner `skills/openmaic/` aus dem Repository der Plattform zu importieren. Der Agent lernt automatisch, OpenMAIC zu orchestrieren, lokale Server bereitzustellen und Lektionen anhand kurzer Chat-Hinweise zu generieren: ```text Teach me quantum physics in an interactive OpenMAIC classroom ``` ### 9.2. Deployment in Messengern über OpenClaw (Slack, Discord, Telegram) Im OpenClaw-Ökosystem wird der Skill mit einem einzigen Terminal-Befehl installiert: ```bash clawhub install openmaic ``` Dies ermöglicht die Erstellung von Lernkursen, die Generierung von Interaktiven Elementen und das Teilen fertiger Links direkt in den Arbeits-Chats von Slack, Discord oder Telegram. --- ## 10. Unterstützte Modelle und Lastverteilung OpenMAIC gewährleistet volle Freiheit bei der Wahl der Modelle und KI-Provider und unterstützt sowohl geschlossene APIs als auch lokale offene Gewichte. ### 10.1. Auswahl optimaler LLMs für die Inhalts-Generierung | Aufgabe in OpenMAIC | Empfohlenes Modell | Vorteile und Besonderheiten | | :--- | :--- | :--- | | **Planung und pädagogisches Design** | Gemini 2.5 Pro / Claude 3.7 Sonnet | Hohes Niveau der logischen Strukturierung komplexer Themen | | **Schnelle Slide-Generierung** | Gemini 2.0 Flash / GPT-4o-mini | Maximale Response-Geschwindigkeit bei minimalen API-Kosten | | **Interaktive Simulationen & Code** | Claude 3.7 Sonnet / DeepSeek-V3 | Hohe Syntaxgenauigkeit für HTML5/JavaScript | | **Speech Synthesis (TTS)** | ElevenLabs / OpenAI TTS / Lemonade | Natürliche Intonationen und hohe Expressivität des Dozenten | ### 10.2. Multimodell-Architektur: Spezialisierung nach Services Die Plattform erlaubt den gleichzeitigen Einsatz verschiedener Provider: Den Textbasis kann DeepSeek oder Qwen bilden, die Illustrations-Generierung FLUX oder DALL-E 3 übernehmen, die Vertonung ElevenLabs leisten und die Suche nach aktualisierten Fakten Perplexity oder Tavily API durchführen. --- ## 11. Export und Integration des fertigen Kurses Erstellte Materialien bleiben nicht innerhalb des Webservice isoliert – OpenMAIC unterstützt vier universelle Exportwege. ### 11.1. Editierbares PowerPoint (.pptx) Folien werden in eine vollständige Präsentationsdatei exportiert, wobei Vektorformen, Textblöcke, Formeln und Bilder für die manuelle Nachbearbeitung erhalten bleiben. ### 11.2. Autonome interaktive Seiten (Interactive HTML) Komplexe Computersimulationen und 3D-Modelle werden als eigenständige Webdokumente gespeichert, die in jedem modernen Browser ohne Internetzugang geöffnet werden können. ### 11.3. Vollständiger Kurs-Archiv (Classroom ZIP) Das Paket enthält die Unterrichtsstruktur, Multimedia-Dateien, Textzusammenfassungen und interaktive Module. Dieses Archiv kann an einen anderen Dozenten weitergegeben oder auf einen anderen OpenMAIC-Server hochgeladen werden. ### 11.4. Export des Lernvideos (MP4) Für die Erstellung von Video-Lektionen wird ein Hintergrund-Rendering-Service auf Basis von Chromium und FFmpeg genutzt, der Folien, Audiospuren und die Bewegung des virtuellen Zeigers in hoher Auflösung aufzeichnet. --- ## 12. Schrittweiser praktischer Workflow: Wir erstellen einen Kurs von Grund auf Betrachten wir einen praktischen Algorithmus zur Generierung eines unternehmensinternen Mini-Kurses. ### 12.1. Schritt 1. Formulierung des Ziel-Prompts Formulieren Sie eine detaillierte Anfrage unter Angabe der Rolle, der Zielgruppe und des gewünschten Ergebnisses: ```text [Role]: Діє як провідний корпоративний тренер з продуктивності. [Task]: Створи практичний курс «Основи роботи з ChatGPT для проєктних менеджерів». [Audience]: Керівники команд без попереднього технічного бекграунду в ШІ. [Scope]: 5 концентрованих модулів від складання промптів до оптимізації звітності. [Format]: Мультимедійні слайди, тестовий блок наприкінці кожного розділу та 1 інтерактивна симуляція. ``` ### 12.2. Schritt 2. Validierung und Korrektur der Struktur Überprüfen Sie den vom Agenten generierten Plan. Falls einige Themen fehlen, geben Sie einen Korrekturbefehl ein: ```text Додай між 2 і 3 модулями урок щодо фактчекінгу відповідей ШІ та виявлення галюцинацій. ``` ### 12.3. Schritt 3. Integration primärer Materialien Laden Sie interne Dokumente, Arbeitsanweisungen oder Präsentationen Ihres Unternehmens hoch und geben Sie die Direktive an: ```text Використай завантажені регламенти компанії як основу для практичних кейсів курсу. ``` ### 12.4. Schritt 4. Dialogbasierte Nachbearbeitung über den Agenten Nehmen Sie punktuelle Änderungen an den Lernszenen über die Workbench vor: - „Mache die Erklärung in der vierten Lektion prägnanter.“ - „Ersetze die Textliste durch eine Vergleichstabelle mit Schlussfolgerungen.“ - „Füge eine praktische Aufgabe zur Berechnung der Projektrentabilität hinzu.“ ### 12.5. Schritt 5. Durchlaufen des Lernens und finaler Export Testen Sie den fertigen Kurs im virtuellen Klassenraum-Modus: Hören Sie den Audio-Track, beantworten Sie Kontrollfragen und laden Sie die finale `.pptx` oder das `Classroom ZIP` zur Verteilung unter Kollegen herunter. --- ## 13. Häufig gestellte Fragen und Empfehlungen (FAQ) ### 13.1. Praktische Antworten auf häufige Fragen zu OpenMAIC > [!NOTE] > **Ist eine leistungsstarke dedizierte GPU für den lokalen Betrieb von OpenMAIC erforderlich?** > Nein, sofern Cloud-APIs (OpenAI, Gemini, Anthropic) für die Text- und Bildgenerierung verwendet werden, benötigt der lokale OpenMAIC-Server lediglich eine Standard-Node.js-Umgebung und verbraucht minimalen RAM (bis zu 512 MB). > [!TIP] > **Wie minimiert man Token-Kosten beim Design großer Lernprogramme?** > Nutzen Sie ein zweistufiges Schema: Für die primäre Planung und Kursstrukturierung aktivieren Sie ein hochintelligentes Flagship-Modell (Gemini 2.5 Pro oder Claude 3.7 Sonnet), während die Generierung einzelner Folien und Hilfstexte an wirtschaftliche schnelle Modelle wie Gemini 2.0 Flash oder GPT-4o-mini delegiert wird. > [!IMPORTANT] > **Welche Einschränkungen gelten für die Größe hochgeladener Lernvideo-Materialien?** > Bei der Analyse langer Videoaufzeichnungen wird empfohlen, Vorlesungen vorab in thematische Fragmente von maximal 20–30 Minuten Dauer zu unterteilen. Dies verhindert die Überlastung des Kontextfensters der Sprachmodelle und erhöht die Genauigkeit der Fakten-Zitierung erheblich. > [!WARNING] > **Ressourcenanforderungen für den Kurs-Export im MP4-Videoformat** > Im Gegensatz zum leichten Export in PowerPoint oder HTML erfordert die Generierung einer vollständigen Videodatei das Deployment eines Hintergrund-render-service mit Hardware-beschleunigtem Chromium und FFmpeg. Auf kostengünstigen VPS ohne dedizierte Cores kann das Video-Rendering erhebliche Zeit beanspruchen.