01
Material wird nutzbar.
Bestehende Inhalte bleiben der Kern: Kurse, Aufgaben, Videos, Texte und institutionelles Wissen.
Bereich: Bildung
Lehren und Lernen mit KI verändern.
NSC verbindet Materialien, Lernprozesse und Reflexionen so, dass Bildungseinrichtungen verstehen, wie Menschen lernen, und daraus bessere Lern- und Bildungsräume bauen können.
Grundlage
Bildung braucht mehr als einen sicheren Chat.
Materialien
Kurse, Videos, Aufgaben und vorhandene Inhalte werden zur Grundlage, auf der KI arbeiten kann.
Lernprozesse
Mit Reson8 können Lernende befragt, begleitet und in ihrer Reflexion unterstützt werden, nicht nur mit fertigen Antworten versorgt.
Forschung
Gespräche, Arbeitswege und Reflexionen werden zu Material, aus dem Lehre und Forschung lernen können.
Arbeitsweise
Aus Inhalten werden Lernprozesse, aus Lernprozessen Erkenntnisse.
NSC baut nicht nur eine Oberfläche für KI. Wir verbinden Material, Aufgaben, Gespräche und Reflexionen zu einer Umgebung, die Lehre unterstützt und Lernen verstehbar macht.
02
Lernen wird sichtbar.
Reson8 kann Lernende befragen, Nachfragen stellen und Reflexionen erfassen, ohne Lernen auf Klicks zu reduzieren.
03
Lehre wird anschlussfähig.
Aus Material und Lernprozessen entstehen Assistenten, Lernwege, Aufgaben und Unterstützung für echte Bildungssituationen.
04
Erkenntnisse fließen zurück.
Was Studierende brauchen, wo sie hängen bleiben und wie sie denken, wird für Lehre, Forschung und Transfer nutzbar.
Lern- und Bildungsraum
MaterialWomit wird gearbeitet?
ReflexionWie denken Lernende?
LehreWas hilft im nächsten Schritt?
ForschungWas lässt sich daraus lernen?
KI unterstützt Lehre, Lernen, Reflexion und Forschung.
Praxis
UnicornAI: eine eigene KI-Umgebung für Bildung und Lehre.
UnicornAI ist eine eigene KI-Plattform des Zentrums für Medienbildung der PH Schwäbisch Gmünd. Sie bündelt sicheren Zugang, Kurse, Lernpfade, Perspektivwechsel und eigene Assistenten für Unterricht, Seminare und Weiterbildung. Der Kern bleibt das Material der Einrichtung, die Umgebung kann mit Lehre, Forschung und Transfer weiter wachsen.
Aus unserer Forschung und Praxis
Pädagogische Qualität lässt sich hinterfragen.
Welche Werte vertritt ein Modell, wie unterscheiden sich seine Entscheidungen und wer kann es sinnvoll nutzen? Diese Fragen verbinden unsere Forschung mit der Entwicklung von KI für Bildung.
Forschungsbeitrag · 2026
An welchen Werten orientiert sich KI?
Der Beitrag verbindet pädagogische Wertvorstellungen mit der systematischen Untersuchung von KI-Entscheidungen. Er prägt unseren Ansatz, die Passung von KI an konkreten Situationen und nachvollziehbaren Kriterien zu prüfen.
The Pedagogical Stance of AI
Daniel Autenrieth
Publikation lesen
Oxford Intersections: AI in Society · 2026Empirische Studie · 2026
Passt jedes Modell zu jeder Lernaufgabe?
Ein Vergleich zweier Sprachmodelle untersucht Unterschiede in ihren pädagogischen Präferenzen. Die Studie macht deutlich, warum bei der Modellauswahl auch die pädagogische Ausrichtung geprüft werden sollte.
Different Models, Different Values: Educational Preference Structures across Alignment Methodologies in Large Language Models
Daniel Autenrieth
Publikation lesen
CSEDU · Proceedings, Vol. 1 · 2026Konzeptioneller Beitrag · 2026
Wer kann KI tatsächlich nutzen?
Zugang zu einem Werkzeug allein schafft noch keine Teilhabe. Der Beitrag untersucht Barrieren beim KI-Einsatz in der Bildung und lenkt den Blick auf Fähigkeiten, Unterstützung und unterschiedliche Voraussetzungen.
Hidden barriers of education and artificial intelligence: rethinking equity, affordances and ability
Daniel Autenrieth, Jan-René Schluchter, Lea Schulz
Publikation lesen
Artificial Intelligence in Education · 2(5) · 2026
Nächster Schritt