22.04.2024
EDUTECH

KI-Tutorin Amelia: GoStudent startet KI-gesteuerte Lernplattform

GoStudent hat heute den Start von "GoStudent Learning" bekannt gegeben - seiner KI-gesteuerten Lernplattform. Ein zentrales Element ist dabei Amelia, eine KI-Tutorin, die rund um die Uhr verfügbar ist.
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(c) brutkasten - GoStudent-Gründer Felix Ohswald.

Das Wiener Unicorn GoStudent hat seine KI-gestützte Lernplattform „GoStudent Learning“ lanciert. Schülerinnen und Schülern haben nun rund um die Uhr Zugang zu Amelia, einer lehrplangestützten KI-Tutorin, sowie zu ansprechenden Quizzen und Inhalten, die sich in Echtzeit an den Wissensstand und die Bedürfnisse von Nutzerinnen und Nutzern anpassen.

GoStudent: 95 Millionen fürs KI-Angebot

Die neueste KI-gestützte Anwendung von GoStudent stellt eigenen Worten nach „einen bedeutenden Fortschritt auf dem Weg zum Ziel des Unternehmens dar, ein KI-gestütztes Klassenzimmer zu schaffen, das Lehrkräfte unterstützt und die Lernergebnisse der Schülerinnen und Schüler optimiert“.

Bereits im August 2023 sammelte das Unicorn 95 Millionen US-Dollar ein, um sein Hybrid- und KI-Angebot zu stärken. Der erste Schritt in Richtung KI-gestütztes Klassenzimmer erfolgte kurz darauf mit der Einführung eines KI-Unterrichtsplaners, mit dem Tutorinnen und Tutoren maßgeschneiderte Unterrichtspläne erstellen können. Es folgten auch KI-Unterrichtstranskripte und eine KI-Hilfsfunktion. Da das KI-gestützte Klassenzimmer die administrativen Aufgaben übernimmt, sollen sich die Lehrkräfte voll und ganz auf die menschliche Beziehung zu ihren Schülerinnen und Schülern konzentrieren können.

Schüler:innen bereit für Künstliche Intelligenz

Der GoStudent Bericht zur Zukunft der Bildung 2024 habe gezeigt, dass mehr als jeder zweite Schüler bzw. Schülerin mit KI lernen möchte, heißt es vom Unternehmen. Amelia sei eine Antwort auf diesen Wunsch und biete Schülerinnen und Schülern eine interaktive und technologiegestützte Art zu lernen.

Da die menschliche Beziehung weiterhin von entscheidender Bedeutung sei, ist der Zugang zu Amelia nur möglich, wenn Schülerinnen und Schüler auch persönlichen Unterricht von GoStudent-Lehrkräften erhalten. Die KI unterstützt in den Zeitfenstern zwischen den Nachhilfeeinheiten und bietet rund um die Uhr Zugang zu Wiederholungsmaterialien, detaillierten Erklärungen und allgemeiner Hausaufgabenhilfe.

Amelia wurde anhand ausgewählter Lerninhalte trainiert und sei zudem in der Lage, komplexe Fragen zu bearbeiten und zu beantworten. Außerdem kann sie eingescannte Hausaufgaben durchsehen und sofortiges Feedback geben.

GoStudent-Founder: „KI ein entscheidendes Instrument“

Gestützt auf die Prinzipien der kognitiven Neurowissenschaften, einschließlich „Retrieval Practice“, „Interleaving“ und „Spacing“, vertieft „GoStudent Learning“ nicht nur das Verständnis, sondern verbessert auch das Behalten von Informationen, was zur Verdoppelung der Lerneffizienz beiträgt, heißt es per Aussendung.

„KI ist ein entscheidendes Instrument, um die Effektivität menschlicher Tutorinnen und Tutoren zu verstärken und den Schülerinnen und Schülern die Möglichkeit zu geben, so zu lernen, wie es am besten zu ihnen passt“, sagt Felix Ohswald, CEO und Mitbegründer von GoStudent. „Wir entwickeln uns von einem Online-Klassenzimmer zu einem KI-gesteuerten Klassenzimmer und machen uns Technologien zunutze, die den Tutorinnen und Tutoren helfen, eine größere Wirkung zu erzielen und den Schülerinnen und Schülern, ihr volles Potenzial zu entfalten.“

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Prewave
Harald Nitschinger, Gründer von Prewave | (c) Prewave

Es nennt sich Quantified Resilience und soll zeigen, was Lieferkettenrisiken tatsächlich kosten. Das neue Portfolio des Wiener Startups adressiert die Risikolandschaft für globale Lieferketten, die sich seit Covid, der Chipknappheit sowie dem Krieg im Iran und in Russland verändert hat. Unternehmen haben in den vergangenen Jahren darauf reagiert und auf mehr Transparenz gesetzt, mehr Lieferanten überwacht und mehr Signale und Warnmeldungen verfolgt. Doch Einkaufsteams wollen nicht mehr Informationen, meint Co-Founder und seit Jänner alleiniger CEO Harald Nitschinger. „Sie wollen eine belastbare Entscheidungsgrundlage“, sagt er und bezieht sich auf eine Gartner-Studie aus 2026 mit dem Titel: „Market Overview for Supplier Risk Management Solutions.“ Teams, die ihre Zeit damit verbringen, schwer fassbare Risiken bei Sub-Tier-Lieferanten zu recherchieren und zu bewerten, hätten kaum Kapazitäten, um langfristige Resilienz aufzubauen.

Prewave: KI-Agenten übernehmen Recherche

Hier soll Quantified Resilience helfen, die globalen Risikodaten von Prewave mit den eigenen Daten eines Unternehmens zu verbinden, darunter Stücklisten, Lagerbestände, alternative Bezugsquellen und Umsatzzahlen. Spezialisierte KI-Agenten würden dann die Recherche übernehmen, Risiken priorisieren und deren mögliche finanzielle Auswirkungen auf das Unternehmen bewerten.

Ein Bestandteil des neuen KI-Portfolios heißt Prewave Respond und beinhaltet KI-Agenten, die Signale aus der gesamten Plattform bündeln und Risikosituationen danach ordnen, wie dringend Handlungsbedarf besteht. Risikomanager würden so auf einen Blick sehen, welche Situationen jetzt Aufmerksamkeit erfordern und welche warten können. Die Agenten lassen sich an die eigenen Prozesse und Prioritäten des jeweiligen Unternehmens anpassen.

Plattform zeigt Betroffenheit

„Die Bewertung einer Störung hat unser Risikoteam früher einen halben Tag gekostet, plus Abstimmung mit den Konzerneinkäufern, um die Auswirkungen auf die Lieferanten zu verifizieren“, erklärt Verena Rausch, Group Risk Manager bei der Vaillant Group, wie Prewave den Aufwand bei der Bewertung einzelner Störungen reduziert. „Beim Erdbeben von Kumamoto hat Prewave rund 50 aufgezeigte Lieferanten auf 11 eingegrenzt, die geprüft werden mussten, und einen unmittelbaren Produktionsstopp aufgezeigt. Das verkürzt den Zeitaufwand für jede Bewertung.“

Der Schlüssel zu dieser Priorisierung liege darin zu verstehen, was eine Störung für das Geschäft bedeutet. Die Prewave-Plattform kombiniert Informationen zu globalen Ereignissen, Lieferantenstandorten, Tier-n-Beziehungen und Rohstoffabhängigkeiten mit den eigenen Lieferketten- und ERP-Daten des Unternehmens. Sie zeige so, welche Lieferanten, Materialien oder Produkte tatsächlich betroffen sind.

Für Nitschinger ist Quantified Resilience der nächste Schritt im Umgang mit zunehmend komplexen Lieferkettenrisiken: „Unseren Kunden fehlt es nicht an Informationen. Im Gegenteil, sie werden mit Warnmeldungen, Ratings und Lieferanten-Updates überflutet. Wir geben ihnen jetzt Werkzeuge an die Hand, die diese Signale in eine konkrete Entscheidungsgrundlage verwandeln: Was verdient meine Aufmerksamkeit? Wo bin ich tatsächlich exponiert? Was steht finanziell auf dem Spiel? Und wo sollten wir Resilienz aufbauen, um die größte Wirkung zu erzielen? Quantified Resilience macht diese Zusammenhänge messbar und damit steuerbar.“

Resilienz von Kostenfaktor soll zur Investitionsentscheidung werden

Über die Priorisierung hinaus berechnet Prewave die finanziellen Auswirkungen einer Störung anhand von Daten wie Lagerbeständen, Stücklisten und Umsatz, heißt es. Damit soll die Resilienz von einem Kostenfaktor zu einer Investitionsentscheidung werden. Unternehmen könnten Ausgaben dorthin lenken, wo sie am meisten bewirken, und sie gegenüber Geschäftsführung und Vorstand mit belastbaren Zahlen untermauern.

Künftig will Prewave diesen Ansatz nutzen, um die Lieferketten seiner Kunden ganzheitlich und proaktiv zu optimieren. Prewave Optimise, ein weiteres Tool aus der „Quantified Resilience“-Strategie, das sich derzeit in der Beta-Phase befindet, soll zeigen, wo Absicherungen über das notwendige Maß hinausgehen und wo gefährliche Lücken bestehen. Ziel ist ein Lieferantennetzwerk, das Kosten und Resilienz entsprechend der individuellen Risikobereitschaft eines Unternehmens ausbalanciert.

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