KI-Plattform für MINT-Lehre · 100 % auf eurer Hardware
Künstliche Intelligenz für eure Lehre.
Alle Daten bleiben bei euch.
AICampus erzeugt Übungsaufgaben und Lehrmaterialien, korrigiert Abgaben automatisch und führt Studierende an Problemen entlang — betrieben auf euren Servern, ohne Cloud-Abhängigkeiten.
100 % Open Source (MIT) · Docker-Deployment · LDAP-Anbindung · Excel-Export
Datenhoheit
Jede Lösung bleibt im Uni-Netzwerk.
AICampus spricht jedes LLM an, das eine OpenAI-kompatible API bietet — vLLM, TGI oder Ollama auf euren GPU-Servern. Einreichungen, Korrekturen und Kursmaterial verlassen euer Netz nicht. Und wenn der LLM-Endpoint nur intern erreichbar ist, verbindet ein reboot-fester SSH-Tunnel die App — ohne offene Ports.
Automatisiertes Feedback
Jede Abgabe bekommt in Sekunden ein ehrliches Feedback.
Statt auf die nächste Sprechstunde zu warten: Textaufgaben korrigiert das LLM mit konstruktivem, differenziertem Feedback. Codeaufgaben laufen durch eure Unit-Tests — sichtbar und versteckt — in einer serverseitigen Sandbox mit CPU-, RAM- und Timeout-Limits.
Workspace-Aufgaben bekommen pro Studierendem einen isolierten Container: Editor, Terminal, Web-Preview, auf Wunsch GPU. Und wenn jemand feststeckt, gibt das LLM sokratische Hinweise — es führt an der Aufgabe entlang, statt die Lösung zu verraten.
✓ generiert — bereit zur Prüfung & Freigabe
Lehrmaterial
Material, das ihr prüft — statt das ihr schreibt.
Aus Thema und Schwierigkeitsgrad erzeugt das LLM komplette Übungsaufgaben — mit Vorlage, Unit-Tests und Musterlösung. Dasselbe Prinzip für Vorlesungsskripte mit LaTeX und Mermaid-Diagrammen, Slide-Decks und interaktive Applets — auch aus einer Skizze oder einem Referenzbild.
Jedes Ergebnis landet in eurer Prüfung: anpassen, freigeben, fertig. Und bestehende Skripte und Folien (PDF, PowerPoint, Word) importiert ein Wizard interaktiv in Kurskapitel und Decks — inklusive Quellenbibliothek in BibTeX.
Gamification
Fortschritt, den Studierende sehen — und der sie motiviert.
Punkte, Fortschrittsbalken und Medaillen pro Aufgabe machen Lernfortschritt sichtbar: Bronze ab 70 %, Silber ab 80 %, Gold ab 90 %, Platinum bei 100 %. Dazu Perzentil im Kurs und Kursdurchschnitt — jede und jeder sieht, wo er oder sie steht.
Ohne zusätzliche Konfiguration: Die Medaillen basieren einfach auf den Punkten, die ihr pro Aufgabe ohnehin setzt.
Tech-Stack
100 % Open Source. Auditierbar, erweiterbar, lizenzkostenfrei.
Kein Blackbox-SaaS: Der gesamte Stack ist unter der MIT-Lizenz veröffentlicht — von der Web-App über den Compute-Agent bis zu den Deployment-Dateien. Prüft den Code, passt ihn an, tragt bei.
- Backend
- Python · FastAPI · SQLModel
- Frontend
- Jinja2 · HTMX · Tailwind
- Code-Editor
- CodeMirror 6
- Mathematik
- KaTeX · Mermaid
- Slides
- reveal.js
- Terminal
- xterm.js
- Visualisierung
- Plotly · Chart.js · Three.js
- Datenbank
- SQLite → PostgreSQL
- Auth
- JWT · SHA-256 · LDAP
- LLM
- openai SDK → OpenAI-kompatible Endpunkte
- Compute
- Docker · GPU-Passthrough
- Export
- openpyxl (Excel)
Eure Hardware. Eure Daten. Eure Plattform: AICampus
AICampus läuft per Docker Compose auf einem Standard-Server — von der Installation zum ersten Kurs in einem Nachmittag. Workspace-Aufgaben mit isolierten GPU-Containern kommen optional dazu.