Ein Rezept, keine neue Plattform
Sichten statt Sammlungen
Was Pädagogische Hochschulen, Fachstellen und Lehrpersonen empfehlen, steht längst im Netz, verstreut über Hunderte Websites und Beiträge. KI baut daraus eine Sicht: durchsuchbar, nach Lehrplan geordnet, mit der Herkunft jeder Empfehlung. Die Sicht zeigt auch, wo etwas fehlt und was immer wieder verlinkt wird.
every-TUBE ist das Rezept dafür. Es läuft inzwischen für drei Fächer im Lehrplan 21: Medien und Informatik, Deutsch sowie Natur, Mensch, Gesellschaft. Jede Sicht ist eine Handvoll statischer Dateien, ohne Datenbank, ohne Konten und ohne KI im Betrieb.
Eine Brille statt einer weiteren Sammlung
Hochschulen, Fachstellen und Lehrpersonen pflegen je ihre eigene Liste. Dieselben Videos stehen auf vielen davon, jedes Mal anders eingeordnet. Mit Werkzeugen wie KI lassen sich komplexere Brillen auf diese Daten aufsetzen: Gleiche Videos werden zusammengeführt und nach Lehrplan, Zyklus und Herkunft geordnet. Eine weitere von Hand gepflegte Linkliste braucht es dafür nicht. Kuration braucht es vielleicht weiterhin: jemand, der entscheidet, welche Brille man aufsetzt, und prüft, was sie zeigt.
Echte Daten aus MI-Tube: die sechs Quellen, deren Listen sich am stärksten überschneiden, und Videos, die mehrere von ihnen empfehlen.
Das Rezept in sechs Schritten
Zwei Schritte hängen vom Fach ab, zwei vom Medium. Die übrigen sind für jedes Fach gleich, und alle sechs laufen als Programm, das sich wiederholen lässt.
- pro Fach
Quellen bestimmen
Welche Hochschulen, Fachstellen, Verlage und Communities empfehlen Material zu diesem Fach? Dazu die Wörter, an denen man passende Seiten und Beiträge erkennt.
MI-Tube: 96 Websites, 15 Hashtags auf Mastodon, 29 Suchen auf Bluesky - gleich
Seiten einsammeln
Seitenlisten aus Common Crawl, ältere Fassungen aus dem Archiv, aktuelle Seiten über die Sitemaps der Websites. Abgerufen wird höflich: eine Anfrage pro Sekunde, robots.txt gilt.
MI-Tube: 1,5 Mio. Seitenadressen geprüft, 98'775 Seiten gelesen - pro Medium
Empfehlungen herauslösen
Auf jeder Seite die Links zum Medium finden und den Text rundherum mitnehmen. Er sagt, wofür jemand das Material empfiehlt.
MI-Tube: 7'600 verschiedene Videos von YouTube und SRF - pro Fach
Einordnen mit KI
Ein Sprachmodell liest Titel und Empfehlungstexte, ordnet nach Lehrplan, Stufe und Zielgruppe und sortiert aus, was nicht zum Fach gehört. Die Regeln stehen in einer Textdatei.
MI-Tube: 2'388 Videos von Claude eingeordnet, nach 7 Kompetenzbereichen und 3 Zyklen - pro Medium
Anreichern
Angaben, die keine Empfehlung enthält: Dauer, Verfügbarkeit, Sperren. Dazu Suchbegriffe in der Sprache der Lehrpersonen und Bedeutungsvektoren für die Themensuche.
MI-Tube: YouTube-Schnittstelle, 28'304 Suchbegriffe von Claude, 14'223 Wörter mit Vektor (Qwen3, lokal gerechnet) - gleich
Sicht bauen
Eine statische Seite mit Suche, Filtern, Playlists, der Herkunft jeder Empfehlung und Auswertungen. Ohne Konto, ohne Werbung, ohne Server, der etwas speichert.
MI-Tube: 2'320 Videos, 48 Playlists, Seite «Erkenntnisse»
Ein neues Fach braucht eine Datei
Alles Fachspezifische steht in einer einzigen Konfigurationsdatei. Für Deutsch und NMG wurde diese Datei neu geschrieben, und auch dabei half KI: Quellen recherchieren, Lehrplan einlesen, Themenwörter sammeln. Dazu kommen zwei Textdateien mit den Regeln für die Einordnung und für die Suchbegriffe.
- Lehrplan mit Kompetenzbereichen und Stufen
- Quellen mit Namen, Land und Art (Hochschule, Fachstelle, Verlag)
- Themenwörter, an denen man passende Seiten und Beiträge erkennt
- Hashtags und Suchen für Mastodon und Bluesky
- Regeln für die Einordnung durch die KI (eine Textdatei)
- Gleich bleiben die 35 Programme mit rund 10'000 Zeilen: Sammeln, Herauslösen, Einordnen, Anreichern, Seite bauen
{
"subject": "Medien und Informatik (Lehrplan 21)",
"media": ["YouTube-Videos", "SRF-Videos"],
"curriculum": {
"name": "Lehrplan 21, Modul Medien und Informatik",
"areas": {
"MI.1.1": ["Leben in der Mediengesellschaft", …],
"MI.1.2": ["Medien und Medienbeiträge verstehen", …],
… 5 weitere Kompetenzbereiche
}
},
"sources": {
"institutions": {
"phsz.ch": ["PH Schwyz", "CH", "PH"],
"phzh.ch": ["PH Zürich", "CH", "PH"],
"phlu.ch": ["PH Luzern", "CH", "PH"],
… 93 weitere Quellen
},
"mastodon_tags": ["FediLZ", "twlz", "edude", "Schule", …],
},
"topic": { "url_pattern": "informati|medien|media|dig…" },
"labeling": { "rules": "probe/LABELING.md" }
}
Auszug aus instances/mi-tube/instance.json, gekürzt
Drei Fächer, drei Befunde
Dasselbe Rezept liefert in jedem Fach eine Sicht. Die Zahlen zeigen aber, dass die Fächer verschieden dicht empfohlen werden.
| MI-Tube | Deutsch-Tube | NMG-Tube | |
|---|---|---|---|
| Verlinkte Videos gefunden | 7'600 | 4'404 | 12'660 |
| davon zum Fach (KI-Einordnung) | 31 % | 16 % | 31 % |
| Videos in der Sicht | 2'320 | 680 | 3'824 |
| Quellen, die empfehlen | 61 | 26 | 49 |
| nur von einer Institution empfohlen | 78 % | 90 % | 88 % |
| von drei oder mehr Institutionen empfohlen | 66 | 0 | 15 |
Nicht nur Videos
Für ein anderes Medium ändern sich nur Schritt 3 und 5: woran man einen Link erkennt und woher die Zusatzangaben kommen. Umgesetzt sind bisher Videos, der Rest ist Weg und nicht Ziel.
Videos
umgesetztLinks zu YouTube und SRF. Dauer, Sperren und Verfügbarkeit über die Plattformen.
Bücher
denkbarISBN und Links zu Verlagen oder Bibliotheken. Angaben aus Bibliothekskatalogen.
Apps und Tools
denkbarLinks zu App-Stores und Werkzeugen. Preis, Datenschutzangaben und Altersfreigabe.
Podcasts
denkbarLinks zu Folgen und Feeds. Dauer und Sprache stehen im Feed.
Unterrichtsmaterial
denkbarArbeitsblätter und offene Materialien aus Portalen. Lizenz und Stufe.
Lehrmittel
denkbarVerlagsseiten und Zusatzmaterial. Kanton, Ausgabe und Stufe.
Eine Funktion statt einer Plattform
Eine Website mehr, die man kennen muss, ist nicht das Ziel. Das Rezept kann als Funktion in Plattformen laufen, die Lehrpersonen schon nutzen, zum Beispiel in LearningView. Möglich wird das, weil KI das Sammeln, Einordnen und Zusammenstellen günstig macht. Was früher eine Redaktion brauchte, ist ein Ablauf, der sich wiederholen lässt.
Für jedes Fach
- Medien und Informatik
- Natur, Mensch, Gesellschaft
- Deutsch
- Mathematik
- DaZ
- Nachhaltige Entwicklung
- Berufliche Orientierung
- Lernstrategien, quer zu allen Fächern
Umgesetzt sind Medien und Informatik, Deutsch sowie Natur, Mensch, Gesellschaft.
- Neben dem LernzielWer in der Plattform ein Lernziel plant, sieht daneben, was Hochschulen und Fachstellen dazu empfehlen, gefiltert nach Stufe und Sprache der Klasse.
- Für einzelne LernendeDie KI stellt eine Auswahl zusammen: ein einfacheres Erklärvideo, ein Buch in der Erstsprache, ein Werkzeug zum Üben.
- Mit HerkunftJede Empfehlung zeigt, wer sie wann und wofür gegeben hat. Lehrpersonen urteilen selbst, statt einer Plattform vertrauen zu müssen.
- Mit BefundenDieselben Daten zeigen, was Hochschulen tatsächlich empfehlen und wie sich das über die Jahre verschiebt. Das steht auf keiner ihrer Websites.