Über Christian Cahannes und SteP-met in der Schweiz
SteP-met ist aus der pädagogischen Praxis entstanden. Als Lehrer beschäftigte ich mich zunächst mit individualisierten Unterrichtsmaterialien und später mit KI-gestützten Lernagenten. Aus diesen Erfahrungen entwickelte sich ein Konzept, das heute weit über den Unterricht hinausgeht: vorhandene, autorisierte Informationen sicher mit kontextbasierter KI zu verbinden.
Von der Unterrichtspraxis zur Idee für SteP-met
Die Idee zu SteP-met entstand aus meiner Tätigkeit als Lehrer. Ausgangspunkt war die Erstellung individualisierter Unterrichtsmaterialien. Im Schulalltag zeigte sich, wie wichtig es ist, Lernende nicht nur mit allgemeinen Inhalten zu versorgen, sondern ihre jeweilige Ausgangslage und ihren konkreten Lernkontext zu berücksichtigen.
Später führte dieser Ansatz zur Entwicklung KI-gestützter Lernagenten, insbesondere im Bereich Deutsch als Zweitsprache (DaZ). Die Arbeit daran rückte eine grundlegende Frage in den Mittelpunkt: Wie kann KI Lernende gezielt unterstützen, wenn sie nicht nur allgemeines Wissen, sondern relevante Informationen aus dem tatsächlichen Kontext nutzen kann?
Kontext statt losgelöster generativer KI
Aus der praktischen Arbeit mit KI-Lernagenten entstand eine zentrale Erkenntnis: Der eigentliche Mehrwert von KI liegt nicht nur darin, neue Inhalte zu generieren. Besonders wertvoll wird sie, wenn relevante Informationen aus einem konkreten Kontext gezielt als Grundlage für Unterstützung, Analyse und Empfehlungen dienen.
Dieser Gedanke bildet heute den roten Faden von SteP-met. Das System soll nicht losgelöst arbeiten. Stattdessen werden vorhandene und autorisierte Informationen aus bestehenden Datenquellen und Plattformen für einen definierten Anwendungsfall erschlossen.
Das Grundprinzip lässt sich einfach zusammenfassen:
Daten & Systeme → sichere Integration → Kontext → KI → konkrete Unterstützung
Damit steht nicht die KI allein im Mittelpunkt, sondern die sinnvolle Verbindung von Daten, Integration, Kontext und einer klar definierten Funktion.
Ein pädagogischer Ansatz wird vielseitig einsetzbar
Aus dem ursprünglichen Bildungskontext entwickelte sich das breiter einsetzbare SteP-met-Konzept. Heute ist der Ansatz für Bildung, Corporate Training, Sport sowie Unternehmens- und Kundensupport vorgesehen.
In Bildungsszenarien können beispielsweise Lernfortschritt, Aufgaben und Lernpfade zum relevanten Kontext gehören. Beim Corporate Training stehen bestehende Trainingsdaten und Kompetenzmodelle im Fokus. Im Sport können Leistungs-, Match- und Trainingsdaten genutzt werden. Im Unternehmenssupport können Wissensbestände, Produkte, Prozesse und Supportinformationen die Grundlage bilden.
Die Anwendungsbereiche unterscheiden sich, das Prinzip bleibt jedoch gleich: Vorhandene Daten und Systeme werden über geeignete Schnittstellen mit kontextbasierter KI verbunden.
SteP-met als Partner für klar definierte KI-Projekte
SteP-met richtet sich an Institutionen und Unternehmen, die vorhandene Informationen gezielter nutzen möchten. Dazu gehören Bildungsinstitutionen von der Sekundarstufe über die Berufsbildung bis zu HF/FH- und Hochschulkontexten, Sportvereine, Unternehmen sowie Anbieter von Corporate Training.
Für die Zusammenarbeit stehen zunächst klar abgegrenzte Pilotprojekte im Vordergrund. Gemeinsam wird ein konkreter Use Case mit definierter Datenquelle, begrenztem Funktionsumfang, passender Nutzergruppe und klarer Laufzeit betrachtet. So lässt sich prüfen, welchen praktischen Nutzen kontextbasierte KI im jeweiligen Umfeld schaffen kann.
Aus einem konkreten Bedarf einen sinnvollen KI-Anwendungsfall entwickeln