Forschung und Transfer
Bildung, Gaming und KI erforschen.
Learning Level Up verbindet KI-gestützte Prototypen, digitale Lernspiele und didaktische Forschung mit praxisnaher Erprobung. Im Fokus stehen adaptive Bildungstechnologien, offene Game-Templates, digitale Zwillinge und der Transfer innovativer Lernmedien in Schule, Hochschule, Weiterbildung und Unternehmen.
- KI-Lernmedien
- Game-Based Learning
- Adaptive Bildung
- Praxistransfer
Überblick
Forschung entsteht hier aus konkreten Bildungsanwendungen.
Die aktuellen Arbeiten von Dr. Stefan Pietrusky im Kontext von Down Church Studios und Learning Level Up untersuchen, wie KI und spielbasierte Systeme Lernprozesse unterstützen können. Ziel ist es, digitale Werkzeuge nicht nur zu entwickeln, sondern ihre pädagogische Funktion, Wirksamkeit und Weiterentwicklung nachvollziehbar zu beschreiben.
KI-gestützte Lernmedien
Prototypen zur automatisierten Erstellung interaktiver Lernmedien und zur Unterstützung differenzierter Lernangebote.
Heterogene Lerngruppen
Werkzeuge, die Binnendifferenzierung, variable Lernwege und zugängliche Formen von Feedback stärker berücksichtigen.
Transfer und Kooperation
Einbindung der Expertise in Bildungs- und Hochschulkontexte, unter anderem im Umfeld der PH Heidelberg sowie verschiedener Vereine.
KI-Strategie
Anwendungen, die das Potenzial von KI sichtbar machen.
Im Rahmen der KI-Strategie von Down Church Studios und Learning Level Up entwickelt Dr. Stefan Pietrusky aktuell verschiedene Anwendungen und Prototypen, die im Bildungsbereich eingesetzt werden sollen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Anwendungen, mit denen interaktive Lernmedien automatisch generiert werden können, sowie auf Binnendifferenzierung und der Berücksichtigung heterogener Lerngruppen. Eine erste Vorstellung der KI-Strategie fand im Rahmen des KI-Forums KI in der Hochschullehre: Erfahrungen, Bedarfe, Perspektiven der PH Heidelberg am 24.07.2024 statt. Derzeit bringt Herr Pietrusky seine Expertise unter anderem in das Heidelberger Zentrum für Migrationsforschung und Transkulturelle Pädagogik der PH Heidelberg und am Heidelberger Zentrum für Digital Humanities der Universität Heidelberg ein.
KI-Kompetenzen
Wissen, was wichtig sein wird
Neben den bereits vorhandenen Modulen des Learning Level Up Bildungssystems arbeiten wir auch an einem Modul zur Vermittlung wichtiger Kompetenzen im KI Bereich. Ein erster Bestandteil dieses Moduls befasst sich mit dem Thema Neuroevolution.
Bildungsforschung
Simulation von Unterrichtsgesprächen
Im Modul CLASS des LLU-Systems können angehende Lehrkräfte ihre geplanten Unterrichtsstunden in einem individuell konfigurierbaren 2D- oder 3D-Klassenzimmer mit KI-gesteuerten Lernenden erproben. Auf diese Weise lassen sich unterschiedliche Unterrichtssituationen simulieren sowie mögliche Schwachstellen in der Planung und Durchführung frühzeitig erkennen. Da praktische Erprobungsmöglichkeiten im Lehramtsstudium häufig nur begrenzt zur Verfügung stehen, bietet CLASS eine flexible Möglichkeit, Unterrichtsszenarien unter verschiedenen Bedingungen wiederholt zu trainieren und zu reflektieren. Eine Pilotierung der Anwendung ist in den kommenden Monaten geplant.
EDUMING Forschung
Digitale Lernspiele, bei denen Spielmechanik und Lernmechanik eine Einheit bilden.
Im Rahmen der Entwicklung eines Konzepts zur vereinfachten Erstellung digitaler Lernspiele wurden bislang drei EDUMING-Spiele entwickelt. Am 24.01.2025 wurde eine erste Studie in Kooperation mit dem Zentrum für Migrationsforschung und Transkulturelle Pädagogik der PH Heidelberg durchgeführt. 2025 folgten außerdem der Template-Transfer und die Bereitstellung eines offenen Game-Templates als Repository. Die Ergebnisse sind im verlinkten Artikel im Materialienbereich beschrieben. Klicken Sie auf eine Impression, um eine Demo des jeweiligen Spiels zu öffnen.
PCLQProfessor Chips Learning QuestArena-Shooter mit Sprachchips, Reinigungsrobotern und Drag-and-Drop-Aufgabenmechanik.
GCGFRGrumpy Cat Gem and Fruit RunEndless Runner, in dem Aufgaben, Pick-ups, steigende Schwierigkeit und die zurückgelegte Distanz eine Rolle spielen.
CSVDCyber Shield Virus DefenseTower-Defense-Szenario, in dem Aufgaben Verteidigungsprogramme freischalten, um bösartige Viren zu stoppen.
Aktuelle Forschung
Auf der Suche nach den verborgenen Opfern maritimer Gewalt
Das seit 2026 von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderte Projekt verbindet mittelalterliche Geschichte mit Digital Humanities. Es untersucht, wie Seeraub, Menschenhandel und Lösegeldpraktiken das Schicksal von Gefangenen im spätmittelalterlichen Mittelmeerraum prägten. Eine LLM-gestützte Toolchain mit Texterkennung (OCR) soll Archivquellen aus Venedig, Messina und Barcelona halbautomatisch erschließen und in die Database of Medieval Maritime Predation (DMMP) integrieren. Ziel ist es, bislang wenig sichtbare Opfer maritimer Gewalt und die sozialen, wirtschaftlichen und diplomatischen Folgen ihrer Gefangenschaft besser zu verstehen. Weitere Informationen finden Sie in der Projektbeschreibung. Dr. Stefan Pietrusky ist für die Entwicklung der Anwendung verantwortlich.
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Noch mehr Forschung
MIRA-MINT: Wie gut erstellen und prüfen KI-Modelle MINT-Lehrmaterial?
Sprachmodelle schreiben Aufgaben, Erklärungen und Rückmeldungen in Sekunden. Ob dieses Material fachlich stimmt und didaktisch trägt, misst bisher kaum jemand systematisch, schon gar nicht auf Deutsch. Die meisten Benchmarks prüfen Fachwissen per Multiple Choice und sind englischsprachig. Mit MIRA-MINT entwickeln wir deshalb einen offenen Benchmark für KI-generiertes Lehrmaterial in Mathematik, Physik, Chemie und Biologie der Klassen 7 bis 10. Er umfasst 280 geprüfte Aufgaben in fünf Typen: Lernaufgaben erstellen, Sachverhalte altersgerecht erklären, Fehlvorstellungen in Schülerantworten erkennen und lernförderlich zurückmelden, veraltete oder falsche Aussagen in Lehrtexten finden und beurteilen, ob eine Aufgabe zum Lernziel passt. Getestet werden aktuelle lokale Modelle, die auf einem Laptop laufen, und kommerzielle Spitzenmodelle. Bewertet werden die Antworten von einem Panel aus drei Sprachmodellen verschiedener Anbieter, das wir gegen menschliche Urteile prüfen. Datensatz, Auswertungscode und ein Preprint erscheinen offen zugänglich. Die Ergebnisse folgen nach dem Abschluss der Auswertung.
Templates und GAMMA
Offene Vorlagen und KI für die Anpassung von Lernspielen.
Das erste EDUMING-Template wurde am 15.11.2025 auf dem Creative Gaming Festival PLAY25 in Hamburg vorgestellt. Es basiert auf dem Spiel Professor Chips Learning Quest und ist ein Arena-Shooter, bei dem der Spieler defekte Reinigungsroboter in einem Labor zerstören muss, um gestohlene Sprachchips für seinen neuen Assistenten zurückzubekommen. Ergänzend unterstützt GAMMA dabei, Spielvorlagen einzulesen, Code-Strukturen sichtbar zu machen und Anpassungen didaktisch zu planen. GAMMA wurde auf der DELFI26 am 17.09. in Potsdam vorgestellt. Eine ältere Version von GAMMA steht im Materialbereich als Repository zur Verfügung. Die neueste Version ist als Modul Bestandteil des Learning-Level-Up-Systems.
Materialien
Publikationen, Datensätze, Poster und Repositorien.
Ausgewählte Publikationen, Datensätze, Poster und Repositorien sind hier gebündelt, weitere Materialien werden Schritt für Schritt ergänzt.
