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PUPIL KI-Strategie

Codebase-Analyse & Feature-Bewertung

Analyse vom 18.03.2026 · 9 Repos · 117 Module

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Klicke auf ein Modul für Details zu Models, Freitext-Feldern und KI-Potenzial

KI-Integrationspunkte

Bestehende KI-Infrastruktur und Empfehlungen für den zentralen KI-Service

KI-Integration existiert bereits! — Der Förderplaner nutzt ein Open-Source 120B Sprachmodell (GPT_OSS_120B) über Infrastructure/AI/Prompt/ für die Generierung von Förderzielen und Agenda-Items.

Bestehende KI-Infrastruktur

AspektDetail
Pfadsrc/Infrastructure/AI/Prompt/
LLM-ModellGPT_OSS_120B
Temperature0.3
Max Tokens2000
ResponseJSON Schema (ProgressResponse)

Aktive KI-Funktionen

SUPPORT_GOAL_GENERATION SUPPORT_GOAL_IMPROVED_GENERATION MEETING_AGENDA_ITEM_GENERATION

System-Prompt

"Du bist eine erfahrene Lehrperson in der Schweiz. Faktenbasiert. LP21 + ICF-Prinzipien. Beobachtungs-fokussiert, keine Spekulationen. 1 Absatz, max. 90 Wörter."

Empfohlene Architektur: AI Gateway

PUPIL Monolith │ ├── Infrastructure/AI/Prompt/ (EXISTIERT) │ ├── PromptBuilder │ ├── FunctionFrom Enum (erweitern!) │ └── EventListener/ │ ▼ AI Gateway Service (NEU) ├── Rate Limiting & Token Tracking ├── Model Router (GPT_OSS / Claude / Azure) ├── Prompt Cache (Redis aktivieren!) ├── Response Validation (JSON Schema) ├── Audit Log (Compliance / DSG) └── Cost Tracking

Neue FunctionFrom Werte

TEXT_EVALUATION_COMPLETION JOURNAL_SUMMARY INTERNAL_TO_EXTERNAL_NOTE CERTIFICATE_REMARK MEETING_PROTOCOL DAILY_REPORT OBSERVATION_TEXT CONSULTATION_SUMMARY

Datenschutz-Empfehlungen (CH DSG)

LLM-HostingOn-Premise oder Swiss Cloud (bereits self-hosted)
AnonymisierungKeine echten Namen an LLM senden
Audit-TrailAlle KI-Interaktionen loggen
Opt-InKI-Features pro Schule/Kanton aktivierbar
Tenant-IsolationKeine Cross-Tenant-Daten im LLM-Kontext
DSGSchweizer Datenschutzgesetz beachten

Feature-Bewertung

48 Features für den CH-Bildungsbereich — sortier- und filterbar nach Modul und Phase

Phase:
#
Feature
Modul
Impact ▲▼
Conf ▲▼
Ease ▲▼
ICE ▲▼
Aufwand
Ersparnis

Key Findings & Überraschungen

Wichtigste Erkenntnisse aus der Codebase-Analyse

KI-Infrastruktur existiert bereits — Infrastructure/AI/Prompt/ mit GPT_OSS_120B für Förderziel-Generierung. PromptBuilder-System mit Temperature, MaxTokens, JSON Schema Response. Direkt erweiterbar für neue Features.
Duplikaterkennung implementiert — PersonDuplicate Modul mit Rules, Comparators, Merge-Operationen. Feature #33 benötigt nur Verbesserung, nicht Neuimplementierung.
Azure Translator konfiguriert — AZURE_TRANSLATION_URL und AZURE_TRANSLATION_REGION sind als Environment-Variablen vorhanden. Feature #20 (Schulübersetzung) kann darauf aufbauen.
Sitzungs-Modul mit reichen Textfeldern — Meeting/Protocol mit AgendaItem (content, fact, consideration, proposal, resolution) — idealer Kandidat für KI-gestützte Protokollgenerierung.
Kein Chat-System im Backend — PUPIL Connect scheint ein separates System zu sein. Im Backend gibt es nur NotificationCenter + SendGrid Mail. Features #6 und #15 (Chat-basiert) sind deutlich aufwändiger als angenommen.
Keine Volltextsuche — Kein Elasticsearch/Meilisearch. Nur MySQL-basierte Queries. RAG-Features (#7, #22, #30) benötigen externe Infrastruktur.
Keine eigenständige LP21-Datenstruktur — LP21-Kompetenzen sind nur als has_competence_area Flag abgebildet. Für LP21-Lektionsvorschläge muss LP21-Daten extern angebunden werden (RAG).

Score-Veränderungen vs. ursprüngliche Schätzung

FeatureAlt ICENeu ICEÄnderungGrund
#4 SMART-Zielgenerierung4.56.5+44%KI-Infrastruktur existiert bereits
#33 Duplikaterkennung3.25.7+78%Bereits implementiert
#3 KI-Textvervollständigung5.15.7+12%AI-Infra + viele Freitext-Felder
#6 Antwortvorschläge4.51.2-73%Kein Chat-System im Backend
#15 Auto-Kategorisierung Chats2.50.5-80%Kein Chat-System im Backend

Architektur-Übersicht

Technische Grundlagen relevant für KI-Integration

KI-relevanter Tech Stack

KomponenteTechnologie
FrameworkSymfony 6.4 (PHP 8.2)
FrontendVue 3.5 + Pinia + Vuetify 3.7
KI-InfraInfrastructure/AI/Prompt/
QueueDB-basiert (ProcessQueue)
ÜbersetzungAzure Translator (konfiguriert)
SucheNur MySQL (kein ES/Meili)
CacheFilesystem (Redis optional)
StorageFlysystem (S3 / NFS)

Kantonale Konfiguration

Multi-Tenant via Environment Variable

TENANT=SG_LOCAL_DEV TENANT_FILE_STORAGE=bucket # nfs | bucket

Strategy Pattern: Pro Modul für Tenant-spezifische Logik

Kantone:

AGSG ZHTG SZBE BL

Wichtige Einschränkungen für KI-Features

Kein Chat-System

PUPIL Connect ist ein separates System. Im Backend nur NotificationCenter + SendGrid. Chat-basierte KI-Features benötigen separate Integration.

Keine Volltextsuche

Kein Elasticsearch/Meilisearch. RAG-Features benötigen externe Vector-DB. Für einfache Suche genügt MySQL LIKE.

DB-basierte Queue

ProcessQueue in MySQL. Für KI-Features mit hohem Throughput Redis aktivieren (bereits in Config vorhanden).

Kein LP21-Datenmodell

LP21-Kompetenzen nur als has_competence_area Flag. LP21-basierte Features benötigen externe Datenquelle (RAG über LP21-Dokumente).

educaAI — Analyse & PUPIL-Potenzial

Gleiche Unternehmensgruppe — was educaai.de bietet und wie es mit PUPIL zusammenwachsen könnte

educaAI und PUPIL gehören zur selben Unternehmensgruppe! — SDUI (jetzt Seven Education) übernahm PUPIL im Februar 2022 und Digital Learning GmbH (educaAI, educa LMS, educa Notenverwaltung) im Februar 2026. CEO Daniel Zacharias: „Mit educaAI stärken wir strategisch unsere KI-Kompetenz im Bildungsbereich" — mit dem expliziten Ziel, educaAI-Funktionen in bestehende SDUI-Produkte zu integrieren.

Seven Education — die gemeinsame Gruppe

Seven Education (ehem. SDUI Group) │ ├── SDUI — Schulkommunikation (DE) ├── PUPIL — Schulverwaltung CH ✓ (2022) ├── FoxEducation — SchoolFox (2024) ├── Educamos — Bayern-Plattform (2025) └── Digital Learning GmbH (Feb. 2026) ├── educaAI — KI für Lehrkräfte ✓ ├── educa LMS — Lernmanagement └── educa Notenverwaltung — Noten
Gleiche Gruppe Interne Integration möglich Kein externer Datentransfer

educaAI — 8 KI-Tools (educaai.de)

ToolFunktion
H5P-Generator13+ Formate: Multiple Choice, Lückentext, Drag & Drop, Kreuzworträtsel …
Arbeitsblatt-GeneratorBlätter & Präsentationen mit KI-Illustrationen
Dokument-AnalysePDFs, Word, PPT analysieren & zusammenfassen
Web-RechercheKI-Suche mit Quellen + OER aus Mundo
Text-to-SpeechTexte als Audio — Sprachübungen & Barrierefreiheit
BildgenerierungIllustrationen für Unterrichtsmaterialien
Automatisches FeedbackErst-Feedback auf eingereichte Aufgaben
Komplexe Aufgaben (Beta)Mehrstufige Projektworkflows

Direkte Überschneidungen — was sofort besprochen werden muss

Digital Learning ProduktPUPIL-ModulSituation
educa Notenverwaltung Noten & Zeugnisse, Beurteilungen Direkte Überschneidung — klären ob konsolidieren oder getrennt
educa LMS Homework, e-Learning Teilüberschneidung — LMS ergänzt PUPILs Hausaufgaben-Modul
KI-Stundenplaner (SDUI + Royal Schedule) Stundenplan (TimetableEntry) Teilüberschneidung — SDUI-KI-Planer könnte in PUPIL integriert werden statt Neuentwicklung
educaAI KI-Assistent AI-Infra (GPT_OSS_120B) Komplementär — educaAI für Lehrinhalte, PUPIL für Verwaltungs-KI

Integrations-Ideen (intern, gleiche Gruppe)

Kein externer API-Vertrag nötig — direkte Produktintegration innerhalb Seven Education

Sofort möglich

educaAI direkt in PUPIL einbetten

educaAI als integriertes KI-Panel im PUPIL-Frontend. Lehrkraft plant Lektion in PUPIL → öffnet educaAI-Widget → generiert H5P-Aufgaben, Arbeitsblätter, Beobachtungsnotizen direkt im Kontext des Fachs und der Klasse.

SchulplanerHomeworkeducaAI
Umsetzung

Vue-iFrame oder Web-Component mit educaAI Enterprise API. PUPIL übergibt Kontext (Fach, Stufe, Klasse) als Query-Parameter. Kein Datentransfer von Schüler-Klarnamen — nur Metadaten.

Sofort möglich

KI-Stundenplaner (SDUI) für PUPIL nutzen

SDUI hat bereits einen KI-Stundenplaner mit Royal Schedule entwickelt (April 2024). Statt PUPIL entwickelt Feature #25 (30–40 PT) von Grund auf neu, könnte dieser bestehende Solver intern übernommen werden.

StundenplanSDUI-intern
Umsetzung

Royal Schedule Constraint-Solver via SDUI-internem API anbinden. TimetableEntry-Daten exportieren, optimierten Plan importieren. Spart ~25–35 PT Eigenentwicklung.

Hoch

Dokument-Analyse für Förderberichte

Kantonale Abklärungsberichte (PDFs) hochladen → educaAI Dokument-Analyse extrahiert Diagnose & Förderziele → befüllt automatisch das PUPIL-Dossier. Spart manuelles Abtippen externer Berichte.

FörderplanerCaseManagement
Umsetzung in PUPIL

educaAI Bibliothek-Tool (PDF-Analyse) + strukturierter Output-Prompt → JSON mit SupportGoal, LearningAssessment-Feldern. Neuer FunctionFrom REPORT_EXTRACTION.

Mittel

Text-to-Speech für Elternkommunikation

Elternbriefe als Audio ausgeben — kombiniert mit Azure Translator für fremdsprachige Eltern. educaAI bietet TTS bereits an; PUPIL kann dasselbe via Azure Speech Service nativ umsetzen.

Connect / MailAzure
Umsetzung in PUPIL

Azure Speech Service analog zu bestehendem Azure Translator. Mail-Text → TTS → MP3-Anhang in SendGrid. Umgebungsvariable AZURE_SPEECH_URL. Opt-In pro Schule.

Mittel

H5P-Aufgaben aus PUPIL Homework

Lehrkraft definiert Thema + Niveau → educaAI generiert H5P-Aufgabe. PUPIL kennt Leistungsstand aus Beurteilungen → Aufgaben automatisch nach Niveau differenziert.

HomeworkBeurteilungeneducaAI
Umsetzung in PUPIL

educaAI H5P-Tool intern aufrufen. Kontext: Fach, StudentEvaluation-Niveau. Output: H5P-JSON → Vue-Komponente. Kein separates Modell nötig — educaAI liefert.

Strategisch

educa Notenverwaltung konsolidieren

Digital Learning GmbH hat eine eigene Notenverwaltung — direkte Überschneidung mit PUPILs Noten & Zeugnisse. Strategische Frage: Funktionen übernehmen oder Produkte zusammenführen?

Noten & ZeugnisseÜberschneidung
Empfehlung

Stärken beider Produkte evaluieren. PUPILs CH-spezifische Logik (LP21, Prädikate, kantonale Formate) ist ein Alleinstellungsmerkmal. educa Notenverwaltung eher für DE/AT-Markt — klare Marktaufteilung sinnvoll.

Fazit — Strategische Einschätzung

Kurzfristig — Quick Wins

educaAI als eingebettetes Widget in PUPIL (gleiche Gruppe, kein Vertragsaufwand). KI-Stundenplaner von SDUI/Royal Schedule anstelle von Eigenentwicklung Feature #25 nutzen. Dokument-Analyse für Förderberichte über educaAI-Bibliothek.

Mittelfristig — Produktstrategie

Klare Abgrenzung educa Notenverwaltung (DE) vs. PUPIL Noten & Zeugnisse (CH). educa LMS als Ergänzung zu PUPILs Homework-Modul positionieren. Gemeinsame KI-Infrastruktur innerhalb Seven Education aufbauen.

Datenschutz-Vorteil durch Konzernstruktur: Da educaAI und PUPIL zur selben Unternehmensgruppe gehören, entfällt die Problematik der Datenweitergabe an Dritte. Interne Datenflüsse sind rechtlich einfacher gestaltbar — insbesondere relevant für CH-DSG-Compliance beim Einsatz von KI auf Schülerdaten.