Antworten ist nicht Lehren.

MeisterPath Labs untersucht, wie sich fähige Modelle in nützliche Assistenten für das Sprachenlernen verwandeln lassen. Forschung und Pädagogik, offen zugänglich.

Modelle als Lehrassistenten

Wann Hilfe das Lernen beschleunigt, wann sie es ersetzt, und welche Schutzmechanismen ein Modell beim Lehren halten statt beim Antworten.

Den vorgestellten Artikel lesen
6synthetische Lernende, einer pro Stufe
3Tiefen des Wissens: erkennen, erinnern, anwenden
6Niveaus, ein Lerngraph
9Artikel, mit Quellen

Drei Themen

Woran wir gerade arbeiten, und worauf jeder Artikel hier zurückkommt.

Pädagogik im System

Wie Lernziele, Übungsmuster und Feedback lenken, was das Modell tut, damit es lehrt statt antwortet.

Lesen, Abrufen und Übertragen

Wie die Begegnung im Kontext von Geschichten und das Üben des Abrufens einander stützen, und wie wir jede Tiefe getrennt messen.

Fortschritt und Anpassung

Wie Lernbelege die nächste Übung lenken können, während die Lernenden die Wahl behalten.

Wie wir testen, bevor du es siehst.

  • Jedes Kapitel läuft zuerst durch die synthetischen Lernenden, von schwach auf A1 bis stark auf C2.
  • Ihre Fehler zeigen, ob die Schwachstellen-Erkennung die Schwachstellen findet, die wir eingebaut haben.
  • Nur eine Änderung, die besteht, erreicht die App.

Was die Modelle tun, was wir prüfen und was keine KI über dich entscheidet: wie wir KI einsetzen.

Mit Labs arbeiten

Forschende, Lehrende und Schulen, die untersuchen wollen, was Lernenden wirklich hilft: Schreibt uns.

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