Die eledia.ai Suite

eledia.ai ist eine Suite nativer Moodle-Plugins für KI-gestütztes Lehren, Lernen, Gestalten und Administrieren. Die Werkzeuge arbeiten in vorhandenen Moodle-Kontexten: im Kurs, in Aktivitäten, in der Fragensammlung, im Inhaltsspeicher oder in der Administration. Rollen, Rechte, Datenschutz und Backup-Verhalten bleiben dadurch Teil der Moodle-Plattform.

Was die Suite zusammenführt

Die Suite verbindet drei Ebenen:

1. Konkrete Werkzeuge wie KI Fragen, KI Feedback, KI Chat, KI Übersetzung oder KI Kurstools.
2. Eine gemeinsame Oberfläche für Navigation, Zielgruppen, Status, Aktivierung und Hilfe.
3. Zentrale KI-Infrastruktur über Moodles core_ai-Subsystem, konfigurierbare Provider und ein gemeinsames Audit.

Einzelne Werkzeuge können unabhängig unterschiedliche Daten und Moodle-APIs verwenden. Die gemeinsame Suite sorgt nicht dafür, dass alle Plugins identisch arbeiten, sondern dass Einstieg, Provider-Governance und Dokumentation einem einheitlichen Modell folgen.

Werkzeuge nach Aufgabe

Für Lehrende

• KI Aktivitätensuche: aus einem didaktischen Vorhaben passende Moodle-Aktivitätstypen finden.
• KI Feedback: Entwürfe zu Abgaben erzeugen, redigieren und freigeben.
• KI Fragen: Fragen aus Thema, Datei, Text oder Kursinhalt vorbereiten.
• KI H5P-Autor: Dialogkarten, Lückentexte und Single-Choice-Inhalte erzeugen.
• KI Freitext: offene Antworten anhand definierter Vorgaben bewerten.

Für Kursgestaltung und Beratung

• KI Kurstools: Beschreibungen und Lernziele überarbeiten sowie Kursstrukturen analysieren.
• KI Strategie-Helper: vom Lernziel zu einem passenden Werkzeug und einer Konfigurationsskizze gelangen.
• KI Kursautor: einen strukturierten Kursentwurf aus Lehrplankontext und Thema entwickeln; derzeit als In Vorbereitung gekennzeichnet.

Für Lernende

• KI Chat: persönlicher, durch einen System-Prompt gerahmter Chat im Kurs oder Dashboard.
• KI Tutor: zeitlich und didaktisch begrenzte Lernszenarien; die abschließende Produkteinordnung ist In Vorbereitung.

Für Administration und Redaktion

• KI Audit: technische KI-Aktionen und didaktische Hinweise auswerten.
• KI Übersetzung: mehrsprachige Inhalte, Review, Glossare und Import-/Exportprozesse steuern.

Statusangaben richtig lesen

Der Produktkatalog unterscheidet mehrere Reifestufen:

• Verfügbar: Der dokumentierte Kern-Workflow ist für den vorgesehenen Einsatz freigegeben.
• MVP: Der Kernablauf funktioniert, besitzt aber bewusst begrenzte Übergaben oder Komfortfunktionen.
• Alpha: Früher Funktionsstand für kontrollierte Erprobung.
• In Vorbereitung: Sichtbarer Produktplan oder technische Grundlage ohne abschließende Produktfreigabe.
• Verifikation offen: Implementierung vorhanden, Abschlussprüfung noch nicht vollständig dokumentiert.

Eine Statusangabe ersetzt keine lokale Abnahme. Moodle-Version, Provider, Rollenmodell, Datenschutzvorgaben und Kurskonfiguration unterscheiden sich je Installation.

Grundprinzipien

• Nativ in Moodle: Werkzeuge verwenden Moodle-Kontexte, Rollen, Aktivitäten und Datenschutzschnittstellen.
• Zentrale Provider-Steuerung: Plugins verwalten keine individuellen API-Schlüssel, sofern ihr Handbuch nichts Abweichendes beschreibt.
• Menschliche Kontrolle: Generierte Fragen, Feedbacks, H5P-Inhalte, Bewertungen und Kursänderungen benötigen einen angemessenen Review-Schritt.
• Datensouveränität: Die Organisation entscheidet über Provider, Gateway, Modellfreigaben und zulässige Datenarten.
• Transparente Grenzen: Jedes öffentliche Handbuch beschreibt nicht nur Funktionen, sondern auch Datenflüsse, Berechtigungen und Nicht-Ziele.

So ist diese Dokumentation aufgebaut

Beginnen Sie mit den übergreifenden Kapiteln:

1. Architektur & Datensouveränität erklärt Komponenten, Provider, Datenflüsse, Audit und Verantwortlichkeiten.
2. Installation & Rollout führt von der Vorprüfung über einen Pilotbetrieb bis zur gestuften Einführung.
3. Die Plugin-Handbücher in der Seitenleiste dokumentieren Einrichtung, Bedienung, Rollen, Datenschutz, Grenzen und Fehlerbehebung je Werkzeug.

Die öffentlichen Handbücher liegen beim jeweiligen Plugin und werden bei jedem Build auf Mindestumfang und Pflichtbereiche geprüft. Dadurch kann die Suite wachsen, ohne dass ein neues Produkt ohne Dokumentation in der Seitenleiste erscheint.

Empfohlener Evaluationsweg

1. Wählen Sie ein konkretes Lern- oder Betriebsproblem, nicht zuerst ein Modell oder Plugin.
2. Prüfen Sie im Handbuch des Werkzeugs benötigte Daten, Rollen und Grenzen.
3. Richten Sie einen Testkurs mit nicht personenbezogenen Beispieldaten ein.
4. Testen Sie Normalfall, Fehlerfall und unerwünschte Eingaben.
5. Dokumentieren Sie Provider, Freigabeprozess, Verantwortliche und Aufbewahrung.
6. Beginnen Sie mit einer begrenzten Pilotgruppe und werten Sie Audit, Supportfälle und fachliche Ergebnisse aus.

Live ausprobieren

Auf demo.eledia.ai läuft eine öffentliche Demo-Instanz. Eine Demo zeigt Bedienung und Zusammenspiel, ersetzt aber keine Prüfung der eigenen Rollen-, Provider- und Datenschutzkonfiguration.