skillpilot
SkillPilot Whitepaper (DE)
Version: 1.0.6 Datum: Dezember 2025 Projekt: SkillPilot
Zusammenfassung
SkillPilot modelliert Lehrpläne (Curricula) als Skill-Graph. Lernende, Lehrkräfte und KI-Agenten nutzen diesen als maschinenlesbare Landkarte. So kann der Lernende von seinem aktuellen Skill-Stand sicher zu seinen Skill-Zielen navigieren. Ein KI-Agent führt ihn dabei durch personalisierte Curricula. Dazu erfasst das System Lernerfolge auf atomaren Skill-Zielen und leitet daraus den Beherrschungsgrad für übergeordnete Themen ab. Auf dieser Basis führt der Weg über die nächsten erreichbaren Skill-Ziele systematisch hin zu den individuellen Bildungszielen.
1. Die Herausforderung: Individuelle Skill-Navigation
Klassische Bildung basiert auf Curricula, die staatlich herausgegeben oder im Rahmen von Akkreditierungsprozessen festgelegt werden. Für Lehrer oder Professoren ist es jedoch eine immense buchhalterische Herausforderung, für jeden einzelnen Schüler oder Studenten feingranular zu erfassen, wo er in der Skill-Landschaft steht und wie er sich bewegt. Dies wird besonders deutlich bei Einführungsvorlesungen mit über tausend Studierenden. Diese „Tool-Lücke“ will SkillPilot schließen.
2. Der Umbruch: Möglichkeiten moderner KI-Agenten nutzen
In den drei Jahren, seit ChatGPT im November 2022 online ging, hat sich die Welt der sprachbasierten KI rasant entwickelt. Ein Gefühl für dieses Tempo vermittelt der Blick auf Humanity’s Last Exam, den bisher härtesten KI-Benchmark. Dieser wurde Anfang 2025 eingeführt, um KIs mit tausenden extremen Expertenfragen auf echtes logisches Denken statt bloßes Wissen zu prüfen. Während Spitzenmodelle zu Jahresbeginn noch fast völlig versagten (unter 10 % Erfolg), konnten führende KIs diese Leistung bis zum Jahresende auf etwa 50 % verfünffachen.
Stand Ende 2025 sind KIs damit fachlich und sprachlich vielen Themen gewachsen, die an Schulen und Universitäten gelehrt werden. Doch sie haben Grenzen: Sie sind keine ausgebildeten Pädagogen und arbeiten nicht wie algorithmisch exakte Buchhaltungsprogramme, die fehlerfrei rechnen und verwalten.
Um die für SkillPilot benötigte algorithmische Präzision bei der Navigation auf den Lernzielen zu sichern, kommt uns ein weiterer Trend zugute: Die Kopplung von Sprach-KIs an klassische Software. Es etablieren sich Standards, die es KIs wie ChatGPT ermöglichen, gezielt Schnittstellen (APIs) klassischer Programme aufzurufen.
Daraus ergibt sich der Ansatz für SkillPilot fast von selbst: Es entsteht als hybride Anwendung. Eine klassische, exakte Software übernimmt im Hintergrund die präzise „Buchführung“ und Navigation der Skill-Ziele. Führende Sprach-KIs werden so instruiert (als SkillPilot GPT), dass sie als einfühlsame Trainer mit den Lernenden sprechen, für den Lernfortschritt aber die exakte Logik der Software im Hintergrund nutzen.
3. Der lernende Agent: Ein Agent in Ausbildung
Wir betrachten den SkillPilot KI-Agenten nicht als fertiges Software-Produkt, sondern als einen Auszubildenden. Er lernt gerade seinen Job als Trainer. Aktuell arbeiten wir daran, ihm vier wesentliche Fähigkeiten beizubringen:
- Die richtige Tonart (Chat Persona): Ein guter Trainer rattert keine Daten herunter. Er muss lernen, die Sprache der Lernenden zu sprechen, zu motivieren und auf Augenhöhe zu kommunizieren.
- Der Draht zur Basis (Backend-Interaktion): Der Agent darf nicht halluzinieren. Er muss sich mit “Mission Control” abstimmen. Hier kommt es entscheidend auf das funktionierende Zusammenspiel zwischen Backend und KI an.
- Navigation im Dschungel (Curriculum): Lehrpläne sind komplex. Der Agent lernt, Filter (z.B. “Mathe LK”) zu nutzen. Gleichzeitig müssen wir die Curricula-Modelle so anpassen, dass sie den Bedürfnissen des Agenten entsprechen.
- Der pädagogische Funke (Didaktik): Die Königsdisziplin. Der Agent soll nicht vorsagen, sondern begleiten. Er lernt, schlaue Gegenfragen zu stellen, damit beim Lernenden selbst ein “Aha!”-Moment entsteht.
4. Die Technologie: Der Skill-Graph
Das Herzstück von SkillPilot ist die Abkehr von linearen Listen hin zu einem vernetzten Graphen.
- Die Landkarte (Knoten & Verbindungen): Lernziele sind Knoten in einem Netzwerk. Verbindungen definieren Abhängigkeiten (“Du musst A können, bevor du B lernst”) oder Hierarchien (“Themenfeld X beinhaltet die Skills Y und Z”).
- Die Frontier (Die Lerngrenze): Das System berechnet für jeden Lernenden dynamisch die sogenannte „Frontier“. Das ist die Menge aller Skills, für die der Lernende jetzt gerade bereit ist – also Skills, deren Voraussetzungen er bereits erfüllt hat, die er aber selbst noch nicht beherrscht.
Dies verhindert Überforderung und stellt sicher, dass der KI-Tutor keine willkürlichen Sprünge macht, sondern pädagogisch sinnvoll im Bereich der nächsten Entwicklung (Zone of Proximal Development) agiert.
Während digitale Medien oft als Quellen der Ablenkung gelten, nutzt SkillPilot den Skill-Graphen als Instrument der strikten Fokussierung. Aus der Komplexität des gesamten Curriculums filtert das System – basierend auf dem gewählten Bildungsziel und dem individuellen Fortschritt – präzise jene Inhalte heraus, die an der aktuellen Wissensgrenze liegen. Statt sich in der Breite der Möglichkeiten zu verlieren, sieht der Lernende immer nur den nächsten, machbaren Schritt.
Der sichtbare Erfolg (Mastery): Für den Lernenden übersetzt SkillPilot diese komplexe Graph-Struktur in eine klare, motivierende Fortschrittsanzeige.
Die Füllstände der Balken („Mastery“) sind dabei kein manuelles Logbuch. Sie sind das automatische Ergebnis der Dialoge mit dem KI-Tutor. Sobald der Agent im Gespräch verifiziert, dass ein Lernziel verstanden wurde, meldet er dies an den Graph zurück, und der Fortschritt wird in Echtzeit sichtbar.
5. Der Hybride Loop: Integration von Memorieren
Während der Skill-Graph hervorragend geeignet ist, um Verständnis und Konzepte zu modellieren, erfordert das reine Auswendiglernen (z. B. Vokabeln, Formeln) einen anderen Ansatz.
SkillPilot integriert dafür eine Flashcard Drill Engine, die auf Spaced Repetition (SRS) basiert. Dies schafft einen hybriden Lernkreislauf:
- Der Kompetenz-Loop (Strategisch): Der Skill-Graph definiert, WAS gelernt werden soll (z. B. “Top 400 Wortschatz”).
- Der Memorisier-Loop (Taktisch): Die Drill-Engine steuert, WIE dies effizient gelernt wird. Algorithmen wie SuperMemo-2 optimieren die Wiederholungsintervalle, um das Vergessen zu minimieren.
Dies ermöglicht es dem KI-Agenten, als “Trainer” zu fungieren, der den Lernenden für gezieltes Training ins “Fitnessstudio” (Drill) schickt und ihn anschließend in der “Arena” (Chat) zurückbegrüßt, um das neue Wissen im Kontext anzuwenden.
6. Der Datenansatz: Sicherheit & Privacy
Ein zentraler Pfeiler von SkillPilot ist „Privacy by Design“ durch eine strikte Datentrennung.
Die klassische algorithmische Komponente – der SkillPilot Server – kennt den Lernenden ausschließlich als Pseudonym (skillpilotId). Auf diesem Server werden lediglich technisch notwendige Metadaten gespeichert: der erreichte Lernfortschritt im Graphen.
Der eigentliche Dialoginhalt ist vom Server entkoppelt. Welche Informationen der Lernende der Sprach-KI im Gespräch preisgibt, liegt in seiner eigenen Verantwortung. Die Brücke zur realen Welt schlägt allein der Lehrende. Die Zuordnungstabelle („Wer ist welches Pseudonym?“) wird ausschließlich lokal auf dem Rechner des Lehrenden oder in dessen geschützter Ablage gespeichert, niemals zentral.
7. Fast wie Blockchain: Chain of Custody
SkillPilot implementiert ein Chain of Custody Pattern, um Lernerfolge manipulationssicher und nachvollziehbar zu machen.
Da der KI-Agent (SkillPilot GPT) in dem derzeit implementierten Muster der einzige Akteur ist, der Lernerfolge bewertet, authentisiert er sich gegenüber dem SkillPilot Backend. Nur er hat das Schreibrecht für Lernerfolge.
Die Lernenden können ihre Daten (Profil + Fortschritt) jederzeit vom Server exportieren. Diese Exporte werden vom Server kryptographisch signiert. Damit wird sichergestellt, dass die Daten nicht offline manipuliert („optimiert“) werden können.
Besonders mächtig wird der Ansatz beim Austausch von Daten: Beim Import in einen anderen Account (z. B. Schulwechsel oder Backup) wird die komplette Kette der Datenherkunft (Data Provenance) gespeichert. Ein Lehrer kann so in einer Hausaufgabe, die auf einem Template basiert, die vollständige Historie einsehen. Wurde die Lösung selbst erarbeitet? Oder wurde der Stand eines Mitschülers importiert und weitergeführt? Die Chain of Custody macht dies transparent, ohne den Austausch zu verhindern.
8. Status Quo: Verfügbare Inhalte
SkillPilot ist keine theoretische Übung. Das System ist bereits mit umfangreichen Curricula ausgestattet, die offizielle Bildungsstandards abbilden:
- Schule (Hessen Sek I & II):
- Gymnasiale Oberstufe (DE, Hessen, G9, Sekundarstufe II)
- Gymnasiale Mittelstufe (DE, Hessen, G9, Sekundarstufe I)
- Universität:
- Uni Heidelberg: Bachelor Biowissenschaften (Biosciences), Master Molecular BioSciences.
- Uni Mannheim: Bachelor BWL, Bachelor Jura, Master Jura.
- TU Darmstadt: Bachelor Informatik.
- TU München: Bachelor Mathematik, Bachelor Physik, Master Theoretische und Mathematische Physik.
- Sprachen (GER):
- Englisch (CEFR A1-C2)
- Französisch (CEFR A1-C2)
Diese Inhalte dienen als Startpunkt und können von der Community erweitert werden.
9. Der offene Ansatz: Geschäftsmodell & Einladung
Um eine breite Akzeptanz und nachhaltige Weiterentwicklung zu sichern, wird SkillPilot als Open Source Software unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Dies ist eine bewusste Einladung an die klassischen Akteure des Bildungswesens.
Ziel ist es, etablierte Player ins Boot zu holen, statt sie zu verdrängen. Herausgeber von Lehrmaterialien, Lehrer, Professoren und Bildungseinrichtungen behalten ihre Souveränität. Sie können ihre bewährten Inhalte und Curricula über die SkillPilot-Technologie modernisieren und zugänglich machen, ohne die Kontrolle an eine geschlossene Plattform zu verlieren.
Initiator: Juristischer Träger ist die enpasos GmbH, ein Familienunternehmen, das auf zwei Jahrzehnte Beratungserfahrung im Bereich klassischer Softwarearchitekturen zurückblickt. Die Motivation für SkillPilot speist sich aus der persönlichen Erfahrung der Familienmitglieder, die das klassische deutsche Schul- und Universitätssystem durchlaufen haben und dessen Herausforderungen kennen. Wir würden uns freuen, dieses Fundament gemeinsam zu nutzen, um uns für die Bildung der nächsten Generation besser aufzustellen.