Projektteam
Schnell erfassen, was andere Arbeitspakete herausgefunden haben, welche Entscheidungen anstehen und welche Ergebnisse bereits belastbar sind.
Öffentliches Forschungs- und Projektjournal
Newsroom & Research Radar
IncluLearn.AI erforscht, wie visuell geprägte MINT-Lehrmaterialien in überprüfbare semantische Strukturen und daraus in unterschiedliche barrierefreie Repräsentationen überführt werden können. Hier dokumentieren wir, was wir lernen, entwickeln und noch klären müssen.
Für wen dieser Newsroom gedacht ist
Projektstand verstehen, ohne alle Repositories lesen zu müssen
Der Newsroom richtet sich besonders an Projektmitglieder, Beirat und Praxispartner sowie an die interessierte Fachöffentlichkeit.
Beirat & Praxispartner
Erkennen, wo fachliche Rückmeldung, Validierung und Praxiserfahrung besonders wertvoll sind.
Fachöffentlichkeit
Forschung, Methoden und Projektentscheidungen nachvollziehen, ohne die internen Repositories lesen zu müssen.
Themen
Vier Einstiege in das Projekt
Die Rubriken sind keine bloßen Filter. Jede bündelt eigene Leitfragen, Schwerpunkte und ausgewählte Beiträge.
Projektfortschritt
Projektfortschritt
Was im Projekt fachlich und technisch konkreter wird – von Nutzerbedarfen und Anforderungen bis zu Prototypen, Evaluation, Governance und Diensten.
Forschungsradar
Forschungsradar
Forschung, Standards und Methoden, die für barrierefreie MINT-Lehrmaterialien, semantische Rekonstruktion und multimodale KI relevant sind.
Tools & Transfer
Tools & Transfer
Werkzeuge, Standards, offene Technologien und Transferfragen, die Forschungsergebnisse in nutzbare Praxis überführen können.
Publikationen & Veranstaltungen
Publikationen & Veranstaltungen
Eigene Veröffentlichungen, Vorträge, Workshops, Veranstaltungen und fachlicher Austausch rund um IncluLearn.AI.
Ausgewählt
Wichtige Einstiege
Diese Beiträge sind derzeit besonders hilfreich, um zentrale Projektfragen und Entscheidungen zu verstehen.
Projektfortschritt
Projektstart: IncluLearn.AI ist mit eigenem öffentlichen Portal online
Zum Start der geförderten Projektphase ist das öffentliche IncluLearn.AI-Portal unter inclulearn.owli-ai.com erreichbar. Es trennt Projektinformation, synthetische Demo und den späteren privaten Pilotzugang bewusst voneinander.
Tools & Transfer
Welche offenen Standards und Tools für den Transfer interessant sind
IncluLearn.AI muss nicht jedes Zielformat und jede Transformation neu erfinden. MathML, EPUB Accessibility, DAISY Pipeline, Pandoc und PlantUML zeigen unterschiedliche Bausteine für offene, interoperable und wiederverwendbare Workflows – ohne dass damit bereits eine endgültige Toolauswahl getroffen ist.
Publikationen & Veranstaltungen
PlantUML, Netlists und strukturierter Text: Vorarbeiten aus der technischen Lehre
Eine 2025 veröffentlichte Arbeit beschreibt, wie visuelle Artefakte aus Software Engineering und Technischer Informatik durch textbasierte Repräsentationen zugänglich und gemeinsam bearbeitbar werden können – darunter UML, elektronische Schaltungen und KV-Diagramme.
Publikationen & Veranstaltungen
Fünf Design Patterns für barrierefreie MINT-Lehrmaterialien
Die 2026 veröffentlichte Pattern Collection von Diethelm Bienhaus und Michael Kreutzer bündelt praktische Erfahrungen aus der Lehre in fünf wiederverwendbare Muster – von text-first Kerninhalten über Diagramme und taktile Ausgaben bis zu Sonifikation und Human-in-the-loop-Erklärungen.
Dossiers
Vorbereitungsphase September 2026: Executive Summary
Stand 23. September: Vor dem geförderten Projektstart wurden Anforderungen, Forschungsfragen, Vision Prototype, Governance und technische Grundlagen vorbereitet. Dieses Dossier fasst die wichtigsten fachlichen Erkenntnisse, offenen Hypothesen und nächsten Schritte für Projektteam, Beirat und Praxispartner zusammen.
Aktuell
Neueste Beiträge
Nach Veröffentlichung sortiert. Für die historische Projektentwicklung dient das Archiv.
- ForschungsradarBeitragVorbereitungsphase
Von Document AI zu geprüfter Fachsemantik
Moderne Document-AI-Modelle können Layout, Text und wissenschaftliches Markup aus visuellen Dokumenten rekonstruieren. Für IncluLearn.AI ist das ein wichtiger Baustein – aber noch nicht die fachliche Semantik von Schaltungen, UML, Plots oder anderen MINT-Artefakten.
- ForschungsradarBeitragVorbereitungsphase
Was aktuelle Diagramm-KI bereits kann – und wo sie noch scheitert
Aktuelle VLM-Forschung zeigt Fortschritte bei Charts, UML und wissenschaftlichen Diagrammen. Gleichzeitig messen viele Benchmarks Fragebeantwortung statt vollständiger Rekonstruktion – ein entscheidender Unterschied für barrierefreie MINT-Repräsentationen.
- ForschungsradarBeitragVorbereitungsphase
Warum Alt-Text für MINT nicht reicht
Technische Diagramme, Mathematik, Schaltungen und quantitative Grafiken transportieren Struktur und Beziehungen, die sich häufig nicht sinnvoll in einer einzigen kurzen Bildbeschreibung abbilden lassen. Für IncluLearn.AI folgt daraus ein Repertoire aus strukturierten, textuellen, taktilen und auditiven Repräsentationen.
- ProjektfortschrittBeitragVorbereitungsphase
Welche IncluLearn.AI-Dienste aus der Recherche entstehen könnten
Aus den Bedarfshypothesen haben wir eine erste Lösungshypothese abgeleitet: fünf Kernbausteine mit hohem strategischem Wert, fünf anschließende Produktions- und Integrationsdienste sowie drei spezialisierte spätere Optionen.