Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling
Whitepaper 2026

heyprof – Eine KI-gestützte Plattform für die Lehre

Erschienen in
NXT Nachhaltigkeit und Technologie, Hochschule Reutlingen
Ausgabe
März 2026, Version 1.0
Autoren
Volker Reichenberger, Dirk Schieborn

heyprof ist eine webbasierte Plattform zur Lehrorganisation und Betreuung von Lehrveranstaltungen, die sich durch die konsequente Integration von Large Language Models auszeichnet. Im Mittelpunkt steht ein dialogbasierter KI-Tutor, der Studierende durch den sokratischen Dialog führt — anstatt fertige Lösungen zu liefern. Dabei wird der Kontext und aktuelle Stand der Lehrveranstaltung berücksichtigt, um gezielte, niveaugerechte Unterstützung zu bieten.

Der KI-Tutor kennt den genauen Text der aktuellen Aufgabe, die Musterlösung sowie die privaten Tutorhinweise des Dozenten, den bisherigen Code des Studierenden und relevante Passagen aus dem Kursskript. Durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) antwortet er ausschließlich auf Basis der Lehrveranstaltungsmaterialien — nicht aus dem allgemeinen Weltwissen des Modells.

Die Plattform bietet Funktionen für Dozentinnen und Dozenten (Kurs- und Sessionverwaltung, Aufgabeneditor, Klausurverwaltung, Aufnahmen und Transkription) sowie für Studierende (Lernstudio, sechs Einreichungskanäle, Aufgabenvarianten). heyprof ist als Alpha-Version verfügbar unter heyprof.app. Die ersten Lehrveranstaltungen finden im Sommersemester 2026 statt.

Autoren

Prof. Dr. Dirk Schieborn Prof. Dr. Volker Reichenberger

Prof. Dr. Dirk Schieborn und Prof. Dr. Volker Reichenberger

Steinbeis-Transferzentrum Data Analytics und Predictive Modelling

Interesse an einer Zusammenarbeit?

Wir forschen und publizieren zu KI, Machine Learning und Predictive Analytics — gerne auch in Kooperation mit Unternehmen und anderen Institutionen.

Kontakt aufnehmen