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BreakPilot Lehrer — Vision, Mission & Projektuebersicht

Vision

Jeder Lehrer in Deutschland hat einen digitalen Assistenten, der repetitive Verwaltungsarbeit uebernimmt — offline, datenschutzkonform und auf jeder Hardware.

BreakPilot Lehrer befreit Lehrkraefte von Buerokratie, damit sie sich auf das konzentrieren koennen, wofuer sie Lehrer geworden sind: Unterrichten.

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Mission

Wir entwickeln eine Offline-First Desktop- und Tablet-App, die Lehrer proaktiv durch das Schuljahr begleitet. Die App erkennt handschriftliche und gedruckte Dokumente, automatisiert Korrektur-Workflows, generiert Lernmaterial und erstellt Zeugnisse — alles deterministisch, ohne Cloud-Abhaengigkeit und DSGVO-konform.

Unsere drei Prinzipien:

1. Offline First — Alle Kernfunktionen laufen ohne Internet, ohne GPU, auf normaler Lehrer-Hardware
2. Deterministisch vor KI — Jede Funktion wird zuerst regelbasiert implementiert. LLM ist optionales Upgrade, nie Kernabhaengigkeit
3. Datenschutz by Design — Alle Schuelerdaten bleiben lokal auf dem Geraet des Lehrers. Keine Cloud-Speicherung personenbezogener Daten

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Das Problem

Korrektur: 6 Stunden pro Schueler

Eine Deutsch-Abiturarbeit erfordert im Durchschnitt 6 Stunden Korrekturzeit pro Schueler. Bei 24 Schuelern sitzt ein Lehrer zwei Wochen ausschliesslich an der Korrektur. Der Prozess ist streng reglementiert:

1. Rechtschreibfehler markieren (Durchgang 1)
2. Grammatikfehler markieren (Durchgang 2)
3. Inhalt gegen den offiziellen Erwartungshorizont (EH) bewerten (Durchgang 3)
4. Notenspiegel ueber alle Schueler erstellen
5. Gutachten pro Schueler schreiben
6. Alle 24 Gutachten aufeinander abstimmen (Konsistenz)
7. Zweitgutachter bewertet unabhaengig
8. Bei >= 4 Punkte Differenz: Drittkorrektur

Verwaltung: Fragmentierte Werkzeuge

Lehrer jonglieren zwischen handschriftlichen Notizbuechern, Excel-Tabellen, Word-Dokumenten und verschiedenen Schulportalen. Es gibt kein einheitliches System, das den Schuljahres-Rhythmus kennt und vorausschauend die richtigen Werkzeuge aktiviert.

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Die Loesung: BreakPilot Lehrer

Fuer Lehrer (primaere Zielgruppe)

Funktion	Was es tut	Offline?
Klausur-Korrektur	Scan → OCR → RS/Grammatik-Pruefung → EH-Abgleich → Notenspiegel → Gutachten	Ja
Vokabel-Arbeitsblaetter	Buchseite scannen → Vokabeln extrahieren → 5+ Arbeitsblatt-Formate generieren	Ja
Lernunit-Generator	Aus OCR-Daten Multiple-Choice, Lueckentexte, Lernplakate erstellen	Ja
Zeugnis-Generator	Template-basierte Zeugnisse aus gesammelten Jahresdaten	Ja
Notenspiegel	Automatische Berechnung + Fairness-Analyse + Ausreisser-Erkennung	Ja
Schuljahres-Planer	Proaktive Aufgabensteuerung basierend auf Schulkalender	Ja

Fuer Eltern (sekundaere Zielgruppe)

• Erhalten automatisch generierte Lernmodule via Chat (Matrix)
• Waehlen passende Uebungen fuer ihr Kind aus
• Begleiten den Lernfortschritt mit Spaced-Repetition

Fuer Schueler (Endnutzer)

• Lernen in automatisch generierten Modulen (Vokabeln, Grammatik, Multiple Choice)
• Fortschritt wird getrackt, Schwaechen erkannt
• Erinnerungen vor Klassenarbeiten

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Automatischer Workflow (Beispiel)

Trigger: "In 3 Wochen Englisch-Klassenarbeit, Unit 4"

1. Lehrer scannt Buchseiten 54-58 ein
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2. OCR-Pipeline extrahiert Text, Vokabeln, Grammatik
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3. System generiert automatisch:
   - Multiple-Choice-Test
   - Deutsch → Englisch Vokabelabfrage
   - Englisch → Deutsch Vokabelabfrage
   - Lueckentexte
   - Lernplakat (druckbar)
   - Grammatiktests
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4. Lernunits gehen an Eltern via Chat
   "Englisch Unit 4 — 5 Lernmodule verfuegbar"
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5. Eltern waehlen passende Units fuer ihr Kind
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6. Kind lernt in der App, Fortschritt wird getrackt
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7. Automatische Erinnerungen bis zur Klassenarbeit
   "Noch 5 Tage — 12 von 45 Vokabeln gelernt"

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Schuljahres-Begleitung

Das System kennt den Schuljahresrhythmus und aktiviert proaktiv die passenden Funktionen:

Phase	System-Aktion
Schulbeginn	Klassen einrichten, Schueler anlegen, Onboarding
Unterrichtsphase	Lernmaterial vorbereiten, Units aus Buchseiten erstellen
3 Wochen vor Klassenarbeit	Lernunits automatisch generieren + an Eltern senden
1 Woche vor Klassenarbeit	Erinnerungen, Fortschritt pruefen
Klassenarbeit geschrieben	Korrektur-Workflow aktivieren
Nach Korrektur	Notenspiegel erstellen, Gutachten generieren
Konferenzen	Berichte aggregieren und vorbereiten
Zeugniszeit	Zeugnis-Generator mit allen gesammelten Daten
Ferien	Wiederholungsmaterial, naechstes Halbjahr vorbereiten

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Technologie

Offline-Kern (~1.3 GB quantisiert)

Komponente	Technologie	Groesse
OCR (gedruckt)	Tesseract + RapidOCR (ONNX)	~70 MB
OCR (Handschrift)	TrOCR (ONNX, int8 quantisiert)	~560 MB
Layout-/Grafik-Erkennung	OpenCV	0
Rechtschreibung	pyspellchecker EN+DE	~5 MB
Text-Embeddings	all-MiniLM-L6-v2	~90 MB
App + Logik	Python/TypeScript	~200 MB

Optionale Cloud-Features

Feature	Wofuer	Abhaengigkeit
KI-Gutachten	Gutachten-Vorschlaege aus Korrekturdaten	LLM (Cloud/GPU)
RAG / EH-Suche	Erwartungshorizont semantisch durchsuchen	Qdrant + Embedding
Spracheingabe	Aufgaben per Freitext einsprechen	Whisper
KI-Worksheet-Modifikation	Lernmaterial KI-optimiert anpassen	LLM

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Datenschutz (DSGVO)

• Alle Schuelerdaten, Noten und Klausuren bleiben lokal auf dem Geraet des Lehrers
• Keine Cloud-Speicherung personenbezogener Daten
• Cloud-Features (wenn aktiviert) verarbeiten nur anonymisierte Daten
• Kommunikation ueber Matrix (Ende-zu-Ende-verschluesselt)
• Keine Audioaufnahmen gespeichert (Voice-Service)

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Bundesland-Erweiterbarkeit

Start mit Niedersachsen als Pilotbundesland. Die Architektur erlaubt spaetere Erweiterung auf andere Bundeslaender mit eigenen:

• Erwartungshorizonten und Pruefungsformaten
• Notensystemen (15-Punkte vs. Noten 1-6)
• Zeugnisvorlagen und Verwaltungsvorschriften
• Schulformen und Jahrgangsstufen

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Aktueller Stand (Maerz 2026)

Modul	Status
OCR-Pipeline (gedruckt)	85% — Tesseract + RapidOCR + PaddleOCR, 10-Step Pipeline
Vokabel-Arbeitsblaetter	90% — 4 Formate + NRU, PDF-Export
Klausur-Korrektur	70% — Scan, Annotation, 5-Kriterien, Gutachten, Fairness
Notenspiegel	85% — 15-Punkte, Histogramm, Ausreisser
Admin Dashboard	85% — 12 Sektionen, AI-Tools, SBOM, Security
Studio v2 (Lehrer-UI)	80% — 12+ Apps, 7 Sprachen, Dark/Light Mode
RAG / EH-Suche	80% — Qdrant + Embedding + Hybrid Search
Voice-Service	60% — WebSocket, Whisper, Intent-Router
Messaging	75% — Matrix/Synapse integriert
Video	70% — Jitsi integriert
Handschrift-OCR	40% — TrOCR integriert, Qualitaet verbessern
Lernunit-Generator	25% — Backend-API + Companion UI vorhanden
Zeugnis-Generator	30% — API + Models vorhanden
Schuljahres-Planer	15% — State-Engine API vorhanden

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Kontakt

BreakPilot — KI-Bildungsplattform fuer den deutschen Schulalltag

• Pilotphase: Niedersachsen
• Hardware: Offline auf jedem Laptop mit 8 GB RAM
• Datenschutz: DSGVO-konform, alle Daten lokal