Edutechathon: KI-Lernpfade für Schule, Studium & Ausbildung entwickeln
Die Challenge: Bildung ist vielfältig - genau wie ihre Herausforderungen. Wählt euren Pfad und entwickelt KI-Lösungen:
Pfad 1 - SCHULE: 68.000 fehlende Lehrkräfte, PISA-Tiefststand, 25.8% Schüler*innen mit Migrationshintergrund - Lehrkräfte, die berichten, dass bei großen Klassen „Aufpassen, beobachten, ansprechbar sein" im Vordergrund steht - statt gezielt zu fördern. Ihr entwickelt Tools, die Lehrkräfte entlasten, Schüler*innen im Alltag helfen und individuelle Förderung ermöglichen.
Pfad 2 - STUDIUM: Massenvorlesungen, Selbstorganisation. 40% Studienabbruchquote, 70% der Studierenden leiden unter Prüfungsangst. Studierende kämpfen mit Prokrastination und Orientierungslosigkeit. Mit KI schafft ihr intelligente Studienbegleiter, die euch auf dem Weg zum Abschluss unterstützen!
Pfad 3 - AUSBILDUNG: Über 25% der Ausbildungsverträge werden vorzeitig aufgelöst. Das Image der Berufsausbildung ist in einer alten, analogen Welt verhaftet. Azubis brauchen Unterstützung beim Transfer zwischen Theorie und Praxis – doch wie? Ihr gestaltet Ausbildungsassistenten, die euch unterstützen…vor allem, wenn ihr mal wieder lost seid!
Gemeinsame Lösungsansätze:
- Personalisierte Lernbegleiter: KI passt sich an Tempo, Stil und Vorwissen an
- Mehrsprachige Unterstützung: Überwindung von Sprachbarrieren
- Lernfortschritt-Tracking: Transparente, datenschutzkonforme Analysen
- Automatisierte Hilfen: Von Hausaufgaben bis Prüfungsvorbereitung
Peer-Learning: Intelligentes Matching von Lernpartnern
IN ENGLISH:
Edutechathon: Developing AI Learning Paths for School, Uni & Training
Summary
Make AI your personal learning companion! From classrooms with diverse learners, overcrowded lecture halls, to apprentices balancing work and school—personalised support often falls short. At the Eduhackathon, you'll design AI systems for customised learning paths in schools, universities, or vocational training. The goal: fair educational opportunities for all! Focus areas include privacy, transparency, and practical benefits for everyday learning.
Description
The Challenge: Education is diverse—so are its challenges. Pick your path (school, university, or training) and create targeted AI solutions:
Path 1 – SCHOOL: 68,000 missing teachers, lowest PISA results, 25.8% of pupils with migration background—and teachers focussing on "keeping order" over individual support. Develop tools to ease workloads, help students daily, and enable personalised learning.
Path 2 – UNIVERSITY: Mass lectures, self-organisation, research skills. 40% dropout rate, 70% suffer exam anxiety, huge diversity in 500+ student lectures. Combat procrastination and confusion by building an intelligent study companion.
Path 3 – VOCATIONAL TRAINING: Over 25% of contracts end early; the image is stuck in an analog past. Apprentices need support bridging theory and practice. Design assistants that guide them—especially when switching between workplace and school.
Shared approaches:
• Personalised AI adapting to pace, style, prior knowledge
• Multilingual support
• Transparent, GDPR-compliant progress tracking
• Automated help for homework/exams
• Peer-learning through smart matching
Access to AI models (DeepSeek, Mistral, OpenAI) and expert support. The best solutions per path will be awarded and piloted.
Main goals:
• 3–4 prototypes per learning path
• Practical tools for real-world challenges
• Transferable concepts between paths
Examples:
SCHOOL: Differentiation tools, multilingual assistants, parent engagement systems
UNIVERSITY: Self-study coaches, academic writing support, study organisation tools
TRAINING: Theory–practice bridges, report assistants, skill matching for companies
Cross-cutting outputs:
- Ethics framework with GDPR-compliant designs
- Best practices transferable to all education levels
- Guide & political positioning paper, incl. wishlist vs feasibility, political bottlenecks, and demands for state elections
Impact:
Better learning experiences, equal opportunities regardless of background, teacher relief, stronger links between education stages. Winning teams get support to pilot in real institutions.
Expectations & Requirements
Looking for:
• School: Teachers, students (16+), school developers
• University: Students, lecturers, e-learning experts
• Training: Apprentices, trainers, vocational teachers
Plus: Developers, designers, data scientists, learning psychologists
Teams: 3–5 people, at least 1 from the chosen field
Requirements:
• Laptop/device
• Basic education OR tech understanding
• 24h stamina
Nice to have: AI/ML skills, multilingualism, privacy expertise
Individual sign-ups welcome—teams will be matched for diversity & 360° perspectives.
Support: AI access (Azure, OpenAI, Anthropic, Google, open-source), education datasets, expert pool (school, university, industry, privacy, AI dev), and path-specific workshops.
Questions?
eric.dauenhauer@politagents.com
Who can join?
Specific conditions to apply
- Laptop/Arbeitsgerät
- Grundverständnis für Bildung ODER Technologie
- 24h Durchhaltevermögen
Nice to have: KI/ML-Erfahrung, Mehrsprachigkeit, Datenschutz-Know-how
Einzelanmeldungen möglich - wir matchen zu interdisziplinären und diversen Teams, damit alle von einer 360-Grad-Perspektive profitieren!
15 - 16 NOV 2025
Register by 19 OCTOnsite
Weipertstr. 8-10, 74076 Heilbronn - Germany
AI and Emerging Technologies for Education
Challenge and goals
Hauptziele:
- 3-4 Prototypen pro Lernpfad (Schule/Studium/Ausbildung)
- Praxistaugliche Tools für reale Bildungsherausforderungen
- Übertragbare Konzepte zwischen den Bildungsbereichen
Beispiele für Lernpfad-spezifische Ergebnisse:
SCHULE:
- Differenzierungs-Tools für heterogene Klassen
- Mehrsprachige Lernassistenten
- Eltern-Einbindungs-Systeme
STUDIUM:
- Selbstlern-Coaches
- Wissenschaftlicher Schreib-Support
- Tools zur Studienorganisation
AUSBILDUNG:
- Theorie-Praxis-Brücken
- Berichtsheft-Assistenten
- Skill-Matching für Betriebe
Übergreifende Outputs:
- Ethik-Framework: DSGVO-konforme Architekturen für alle Bildungsstufen
- Best Practices: Transferierbare Lösungsansätze
- Leitfaden und politische Einordnung
- Auseinandersetzung von Wunsch und Machbarkeit
- Identifikation von politischen Nadelöhren
- Überreichung eines Forderungskatalogs an Spitzenentscheider*innen aus der Landespolitik im Vorfeld der anstehenden Landtagswahlen
Impact:
- Konkrete Verbesserung des Bildungsalltags
- Faire Chancen unabhängig von Herkunft
- Entlastung von Lehrenden
- Brückenschlag zwischen Bildungsstufen
Die Gewinnerteams erhalten Unterstützung zur Pilotierung in echten Bildungseinrichtungen.
Expectations and requirements for the solutions and participants
Wir suchen pro Lernpfad:
- Schule: Lehrkräfte, Schülerinnen (16+), Schulentwickler*innen
- Studium: Studierende, Dozentinnen, E-Learning-Expert*innen
- Ausbildung: Azubis, Ausbilderinnen, Berufsschullehrer*innen
Plus: Entwickler*innen, Designer*innen, Data Scientists, Lernpsycholog*innen
Teams: 3-5 Personen, mindestens 1 Person aus dem jeweiligen Bildungsbereich
Anforderungen:
- Laptop/Arbeitsgerät
- Grundverständnis für Bildung ODER Technologie
- 24h Durchhaltevermögen
Nice to have: KI/ML-Erfahrung, Mehrsprachigkeit, Datenschutz-Know-how
Einzelanmeldungen möglich - wir matchen zu interdisziplinären und diversen Teams, damit alle von einer 360-Grad-Perspektive profitieren!
Available Support
KI-Zugang:
- Azure, OpenAI, Anthropic, Google
- Open-Source Modelle
- Bildungsspezifische Datensätze
Expert*innen-Pool:
- Schulleiter*innen & Didaktikerinnen
- Hochschuldozent*innen & Studienberater*innen
- IHK-Vertreterinnen & Ausbildungsleiter*innen
- Datenschutzbeauftragte
- KI-Entwickler*innen
Lernpfad-Workshops:
- Schule: 'Differenzierung mit KI'
- Studium: 'Adaptive Lernsysteme'
Ausbildung: 'Digitale Berichtshefte