Schulorganisation mit einem KI-Assistenten
Wie praktisch wäre es, einen schuleigenen KI-Assistenten zu haben, der alle Abläufe und Vereinbarungen, Formulare und Dokumente aus dem Schulablauf kennt – und passend zu allen Fragen Antworten findet und die passenden Dokumente bereitlegt? In diesem Artikel erkläre ich, wie ich mit einfachen Mitteln genau das für meine Schule umgesetzt habe.
Im vergangenen Schuljahr war ich zum ersten Mal Klassleitung einer neunten Klasse. Da ich an einer kleinen Dorfschule arbeite, sind die meisten Klassen einzügig – eine Parallelklasse mit einer erfahrenen Kollegin, die ich hätte fragen können, gab es in meinem Fall also nicht. Dementsprechend häufig fand ich mich auf dem Weg ins Sekretariat oder zur Schulleitung, weil meine eigene Suche in verschiedenen Quellen ergebnislos war. Und nicht selten verließ ich ebendiese mit der Info – und dem Hinweis darauf, dass die Info auch in einer TaskCard oder einem freigegebenen Ordner zu finden wäre. Neben der nicht zufriedenstellenden Tatsache, die Info selbst nicht gefunden zu haben, nervte mich zusätzlich der Gedanke, deswegen gerade jemanden aus seinem Workflow gerissen zu haben. Im Laufe des Schuljahres reifte deshalb in mir der Gedanke, einen schuleigenen KI-Assistenten zu entwerfen, der diese Fragen in Zukunft übernimmt.
Das Ziel: Effizienz steigern, Abläufe verständlich machen
Während meiner Vorüberlegungen sind mir neben den klassischen Fragen „Wie geht das?“, „Wo finde ich XY?“, „Wer ist für Z zuständig?“ noch weitere Punkte aufgefallen, die der KI-Assistent im besten Fall abdecken sollte: Workflows, Zuständigkeiten, ToDos, etc. sollen aus verschiedenen Dokumenten zusammengetragen werden – und passend zu den Fragen aufbereitet werden. Außerdem soll der Assistent dazu beitragen, dass auch neue Kolleg:innen, Vertretungslehrkräfte, Fachlehrkräfte, etc. sofort up to date sind, wenn sie Absprachen zu einem Thema nicht mitbekommen haben. Dazu soll der Assistent also Briefings über die Beschlüsse bspw. der letzten Woche aufbereiten können.
Mein Ziel war es außerdem, den Assistenten mit bestehenden Mitteln umzusetzen, sodass sich die Kolleg:innen bereits in der Umgebung auskennen und kein weiteres Anlernen nötig wird. So sollten die Hürden für den Einstieg und die gewinnbringende Nutzung möglichst gering gehalten werden. Im Folgenden beschreibe ich deswegen, wie ich das Konzept bei uns mit fobizz als KI-Plattform und OneDrive als Cloud-Speicher umgesetzt habe. Das Konzept lässt sich aber 1:1 mit jedem anderen KI-Dienst und jeder anderen Cloud umsetzen.
An meiner Schule haben wir einmal wöchentlich eine Kurz-Konferenz, in der häufig nach kurzen Aussprachen Regelungen beschlossen werden. Teilweise werden auch bestehende Regelungen geändert oder ganz ad acta gelegt.
Veraltete Beschlüsse oder Widersprüche sollen vom Assistenten also aufgedeckt und entsprechend verwaltet werden, sodass die Endbenutzer:innen nur die aktuellste Fassung an Information erhalten.
Ausgangslage und Vorarbeit
Als ich mir einigermaßen sicher war, in welcher Form das Ganze umgesetzt werden sollte, begann die Arbeit: Das vorhandene Material musste gesichtet, pseudonymisiert und für KI hocheffizient verarbeitbar aufbereitet werden.
Die Namenskürzel und die Rollen aller Kolleg:innen wurden dafür zuerst aus dem Schulmanager übernommen. Anschließend wurden alle namentlichen Erwähnungen in den Dokumenten durch die Kürzel ersetzt. Während dieser Tätigkeit sind des Öfteren auch teils veraltete oder widersprüchliche Informationen in den Dokumenten aufgefallen, die in einem Zug aktualisiert bzw. vereinheitlicht wurden.
Gemeinsam mit Claude habe ich dann über die Umsetzung der Knowledgebase – also das Dokument, aus dem die KI die Antworten formuliert – diskutiert. Das Problem: Ich wollte den Assistenten mit unserer KI-Lizenz von fobizz umsetzen. KI-Assistenten bei fobizz dürfen als Hintergrundwissen aber (aktuell) maximal 10 Dateien à 50MB enthalten. Ein schlichter Upload der Originaldateien war somit unmöglich.
Um die Verfügbarkeit der Informationen zu erleichtern, habe ich mich für ein Konzept entschieden, welches die Informationen aus den Datei- und Ordnerstrukturen löst und in „Denkräume“ von Lehrkräften überführt – also in thematisch gebündelte Wissensbereiche statt in klassische Ordnerpfade. Mit Hilfe von Claude Cowork habe ich dann alle Rohdateien in entsprechende Ordner sortieren lassen. Zu jedem Themenbereich habe ich Claude dann nach einem vorgegebenen Schema eine Markdown-Datei erstellen lassen, welche die Inhalte aller Rohdateien zusammenfasst – und gleichzeitig auf diese Dateien im passenden OneDrive-Unterordner verweist.
Wöchentliche Absprachen
Für die wöchentlichen Besprechungen entstand ein zweiter Protokoll-Assistent, welcher jede Woche die „alte“ Beschlüsse-Markdown- Datei bekommt und dann mit den neuen Beschlüssen gefüttert wird. Anschließend prüft er alle bestehenden Abmachungen auf Widersprüche zu bestehenden Abmachungen. Sollte er betroffene Vereinbarungen finden, werden die Protokollant:innen gefragt, wie verfahren werden soll. Ansonsten ergänzt der Assistent die neuen Beschlüsse mit Datum im passenden Format. Jetzt kann die aktuelle Fassung dem allgemeinen Assistenten übergeben werden.
Der KI-Assistent
Der Systemprompt des Assistenten (welcher bei uns übrigens GSMS-AI heißt – GSMS ist die Abkürzung der Grund- und Mittelschule Absberg-Haundorf, AI steht für den Assistenten) enthält neben allgemeinen Leitplanken wie Rollendefinition und Ansprache vor allem Vorgaben zu bestimmten Themen: Bei jeder Antwort muss ein Dokument als Quelle mit dem Datum des Dokuments genannt werden. Bei Fragen, auf die in der Knowledgebase keine Antwort zu finden ist, werden Nutzer:innen ans Sekretariat verwiesen. Für jede referenzierte Datei wird ein eingepflegter Cloud-Speicher-Freigabelink (in unserem Fall OneDrive) mit ausgegeben. Dabei ist es egal, ob es sich um Dateien handelt, die durch die Antwort nicht mehr wirklich benötigt werden, oder – der interessantere Fall – ob es sich bspw. um Formulare handelt, die für das Prozedere wichtig sind. Auf diese Weise wird jedes Dokument – ganz egal, in wie vielen Unterordnern es sich versteckt – schnell gefunden.
Pflege der Knowledgebase
Die Qualität der Antworten des Assistenten hängt natürlich stark davon ab, wie gut und umfassend die Knowledgebase ist. Um die Pflege zu erleichtern und Aktualität zu gewährleisten, wurde ein weiterer Ordner in OneDrive angelegt: der „Datei-Eingang“. Hier legen alle Assistenten-Pfleger:innen relevante Dateien mit Zuständigkeiten, Formularen, etc. ab. Immer, wenn neue Dateien vorhanden sind, werden diese anschließend von Claude Cowork automatisch a) ausgelesen und in die passende Markdown-Datei übernommen und b) in den passenden Unterordner in OneDrive verschoben. Anschließend müssen nur die aktualisierten Markdown-Dateien einmal in das Hintergrundwissen des Assistenten hochgeladen werden. Selbiges geschieht nach jeder Konferenz oder Besprechung mit der spezifischen Beschlüsse-Markdowndatei. Auf diese Weise hält sich der manuelle Pflegeaufwand für mich stark in Grenzen.
Hinweis zum Konzept: Die Nutzung von Claude Cowork bzw. das dafür nötige Abo sind keine Voraussetzung für das Konzept. Sie erleichtern durch die automatisierte Datenverarbeitung im jeweiligen Speicherort (bei uns OneDrive) lediglich die Verwaltung. Umsetzen lässt sich die Pflege aber auch ausschließlich händisch und durch die sowieso genutzte KI-Plattform.
Zeitersparnis & Effizienz
GSMS-AI – unser:e persönliche:r Schul-KI-Assistent:in – macht eine Vielzahl an Absprachen, Workflows, Vorgaben und Formularen übersichtlich und intuitiv durchsuchbar. So spart der Assistent hoffentlich doppelt Zeit: Den Fragenden, weil sie nicht lange suchen und dann doch noch jemanden fragen müssen. Und den Antwortenden, weil diese nicht in ihrer Arbeit gestört werden oder Dateien für andere heraussuchen müssen. So zumindest meine Intention.
Ich habe GSMS-AI in der diesjährigen Schuljahresanfangskonferenz vorgestellt und vorab schon einem kleinen Kreis an Kolleg:innen zum Testen überlassen. Beide Male war die Rückmeldung positiv und es wurden (noch) keine falschen oder schlechten Antworten festgestellt.
Der größte Aufwand liegt hier definitiv in der anfänglichen Kuratierung und Pseudonymisierung der Datengrundlage. Die kontinuierliche Pflege sollte sich – so zumindest meine Einschätzungen nach einigen Probeläufen – sehr in Grenzen halten.
Konzept als OER
Gerne stelle ich die Konzept-Dateien, die Claude – oder jede andere KI – zur Erstellung der Markdown-Knowledgebase benötigt, als #OER zur Verfügung. Das Konzept lässt sich, wie oben bereits erwähnt, auf jeder anderen Plattform umsetzen. Der Assistent greift zu keinem Zeitpunkt aktiv auf die Dateien im Cloud-Speicher zu – dieser dient nur der Usability: Wird bspw. ein Formular benötigt, erhalten Nutzende automatisch den Link zum Speicherort.
Melde dich einfach über das Kontaktformular, wenn du Interesse oder Fragen zu GSMS-AI hast.
