08.10.2026
BILDUNG

KI als Nachhilfe: Wie mathion.ai Lernen verändern will

Mathion.ai erstelle nicht einfach nur Lösungen für Mathematikaufgaben, sondern begleite die Schüler durch gezieltes Fragen auf dem Weg dorthin. In Zukunft soll die KI auch im B2B-Bereich angeboten werden.
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Die beiden Geschäftsführer von mathion.ai Christoph Blizenetz und Alexander Buchinger | © mathion.ai

„Nächste Stunde ist Mathestunde“, ist vermutlich einer der gefürchtesten Sätze vieler Schüler:innen. Die Aufgaben sind oft schwierig und zermürbend. Da bietet es sich im Zeitalter von KI an, einen kurzen Prompt zu schreiben und Sekunden später wird die Lösung geliefert. Der Lerneffekt hält sich dabei bei vielen Schüler:innen in Grenzen. Hier setzt mathion.ai an.

Die KI von Founder Christoph Blizenetz liefert nicht fertige Lösungen, sondern chattet mit den User:innen und bringt sie so zum Ergebnis. Nach einem Pilotprojekt feierte die KI ihren Launch im vergangenen August. Sie ist in der Schweiz, Deutschland und Österreich erhältlich.

Harvard: „KI-gestütztes Tutoring übertrifft aktives Lernen im Unterricht“

Unterstützung erhalten KI-Tutoren wie jene von Blizenetz von der US-amerikanischen Harvard Universität. Im Juni 2025 veröffentlichte sie eine Studie, laut der KI-gestütztes Tutoring aktives Lernen im Unterricht übertreffe. Studierende, die mit einem KI-Tutor arbeiteten, lernten „deutlich mehr in kürzerer Zeit“ als in einer Präsenzveranstaltung. Außerdem würden sich Schüler:innen stärker eingebunden und motivierter fühlen. Harvard betont die Wirksamkeit „einer breit zugänglichen KI-gestützten Pädagogik zur signifikanten Verbesserung der Lernergebnisse“ und erklärt, dass die Ergebnisse überzeugend für die breite Anwendung einer KI-gestützten Pädagogik sprechen.

ChatGPT bringt dir Fertigkeiten bei, „die einfach nicht stimmen“

Für Blizenetz kann nicht einfach eine beliebige KI zum Lernen verwendet werden. Als ehemaliger Nachhilfelehrer kennt er die Probleme, die auftreten können. „Eine Schülerin hat mittels ChatGPT, das war damals noch etwas Neueres, gelernt und sich dabei Fertigkeiten und Begrifflichkeiten angeeignet, die einfach nicht stimmen“, sagt der 21-Jährige und ergänzt: „Nicht, weil das Opus der Mathematik aus der KI bzw. der LLM falsch ist. Es ist einfach nicht so lehrplanbezogen, wie es nun einmal das Schulbuch aber auch eine Lehrkraft ist.“

Daher begann Blizenetz mit der Entwicklung von mathion.ai, das sich aktuell auf die fünfte bis zur achten Schulstufe fokussiere. Es sei aber ein Ausbau bis hin zu Matura geplant.

Das Programm baut auf einem sogenannten „sokratischen“ System auf. Es stellt User:innen immer wieder Fragen, bis jene die Lösung selbst erarbeitet haben. Mathion.ai möchte dadurch zum Nachdenken anregen.

Dabei kann mit der KI geschrieben als auch gesprochen werden. „Wir haben gemerkt, dass junge Menschen einfach lesefaul sind. Sie können oft einfach nicht mehr wirklich sachlich lesen und Informationen über Texte sauber aufnehmen“, erklärt der mathion.ai-Gründer. Der Text wird dabei nicht einfach vorgelesen, sondern erklärt, „wie es ein Mensch tun würde“.

Mathion.ai liefere nicht einfach nur Ergebnisse, es erarbeite die Lösungen mit den Schüler:innen gemeinsam. | © mathion.ai

Standardisierter Lehrplan

Mathion.ai arbeite dabei nicht nur mit willkürlichen Inhalten, sondern mit einem standardisierten Lehrplan durch seinen Verlagspartner Lemberger, dessen Schulbuch „Genial! Mathematik“ von der fünften bis zur achten Schulstufe in mathion.ai eingefügt wurde. User:innen können Aufgaben aus diesen Büchern auswählen.

Lehrer:innen haben auf der anderen Seite die Möglichkeit über ein Verwaltungsportal ihren Schützlingen Inhalte zuzuweisen. „Da haben wir tausende Übungsaufgaben, die auch kapitelweise in Blöcke gezielt nach Themenbereichen zugewiesen werden können, zu den Schüler:innen und zu den Gruppen“, sagt Blizenetz. Zusätzlich können Lehrkräfte im Verwaltungsportal die Lernstände ihrer Schüler:innen einsehen und auch Inhalte erstellen: „Wir haben da einen eigenen Editor, wo, wie in einer PowerPoint, Textelemente, Dateien, interaktive Aufgaben gebaut und erstellt werden können.“ Der virtuelle Coach Tom führt anschließend durch den Kurs. Zusätzlich können von Lehrer:innen Aufgaben erstellt und zugewiesen werden.

Pädagog:innen durch KI zu ersetzen „ist auch gar nicht unser Ziel“

Wenn die KI bereits eigene Kurse halten kann, drängt sich naturgemäß die Frage auf, ob Lehrkräfte nicht ersetzbar sind. „Weder Lehrpersonen noch Pädagogen wird man durch KI in irgendeiner Art und Weise wirklich ersetzen können, das ist auch gar nicht unser Ziel“, stellt der TU-Student fest. Auch herkömmliche Nachhilfe sieht Blizenetz als sinnvoll an. Für ihn ist mathion.ai eine „Ergänzung“.

Es gebe auch die Möglichkeit für Nachhilifeinstitute, Inhalte einspielen zu können. „Als Schüler bzw. Schülerin habe ich den Unterricht mit der Lehrperson in der Klasse und im Nachhinein kann ich dann die Inhalte, gezielt mit den Aufgaben und dem Input der Lehrperson, weiter üben“, sagt Blizenetz.

Von B2C zu B2B

Mathion.ai kommt ursprünglich aus dem sogenannten Nachmittagsmarkt, in dem Eltern für ihre Kinder ein Abo abschließen. Allerdings möchte sich das Unternehmen nun im B2B-Bereich etablieren.

„Es ist einfach sehr schwierig, vor allem als österreichisches Unternehmen, in diesem B2C-SaaS-Bereich (Anm.: Software-as-a-Service-Bereich) wirklich standhaft zu werden“, erklärt Blizenetz. In Zukunft will sich mathion.ai auf Bildungsinstitute bzw. Bildungseinrichtungen fokussieren. Daher möchte der Gründer sein Unternehmen als zertifizierter Anbieter des Bildungsministeriums auf dem Markt etablieren. Das sei aber ein langer Weg. Mathion.ai befinde sich aktuell am Anfang des Genehmigungsverfahrens, ab September 2027 wolle man die Zertifizierung haben.

100 % eigenfinanziert

Das Unternehmen, offiziell bereits im Juli 2025 gegründet, kommt bisher ohne Investoren-Kapital aus und ist von Anfang an gebootstrappt. Blizenetz hat mathion.ai in Zusammenarbeit mit Weitsprung Solutions aufgebaut, das einen KI-gestützten Lerncoach anbietet. Bisher hat das Unternehmen noch keine Förderungen erhalten, allerdings laufe ein Förderantrag bei Netidee und ein FFG-Antrag für ein Forschungsprojekt werde aktuell erstellt.

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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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