Lazy Teacher ist ein innovatives KI-gestütztes Tool, das Lehrern hilft, Arbeiten schnell und genau zu bewerten. Durch das Hochladen einer Bewertungsrichtlinie können Lehrer das System nutzen, um die Arbeiten der Schüler zu analysieren und umfassendes Feedback zu geben. Dieses Tool zielt darauf ab, die Bewertungsarbeit zu reduzieren, damit Lehrer sich mehr auf den Unterricht und das personalisierte Lernen konzentrieren können. Mit fortschrittlicher KI-Technologie sorgt Lazy Teacher für Fairness und Konsistenz bei der Bewertung, was es zu einem wertvollen Asset für Bildungseinrichtungen macht.

Agent4Edu ist ein Python-basiertes KI-Agenten-Framework, das automatisierte, intelligente Interaktionen für Lehren und Lernen unterstützt. Es steuert mehrere Agenten—wie Fragegenerierung, Feedback- und Analyse-Agenten—, die von großen Sprachmodellen und Domänen-Wissensgraphen angetrieben werden. Lehrer können Lehrpläne und Wissensquellen definieren, dann Agent4Edu einsetzen, um Übungen zu erstellen, Einsendungen zu bewerten, Lernfortschritte zu verfolgen und Lernmaterialien zu empfehlen. Die Plugin-Architektur ermöglicht die Integration mit beliebten LMS-Plattformen via REST-APIs oder direkte Datenbankverbindungen. Eingebaute Werkzeuge zur Anpassung von Prompts, Feinabstimmung von Modellen und Visualisierung der Schülerleistung machen Agent4Edu zu einer umfassenden Lösung für personalisierte, datengetriebene Bildung.