Persönlicher KI-Tutor für textile Fachkompetenz
Revolutionäre KI-basierte Lernumgebung für die Textilindustrie. Entwickelt für Weiterbildung, Qualifizierung und Quereinsteiger.
Über das Projekt
Eine zukunftsorientierte Lösung für die Herausforderungen der Textilindustrie
Mission
Das Projekt "KI-Tutor zur Unterstützung der beruflichen Textilausbildung" entwickelt eine innovative, KI-basierte Lernumgebung für die Textilindustrie. Unser Ziel ist es, komplexe Zusammenhänge verständlich aufzubereiten und sowohl Berufseinsteigern als auch erfahrenen Mitarbeitern den Zugang zu relevanten Lerninhalten zu erleichtern.
Steckbrief
Das Projekt „KI-Tutor zur Unterstützung der beruflichen Textilausbildung“ thematisiert zentrale Herausforderungen der Textilindustrie in Sachsen sowie europaweit. Angesichts des zunehmenden Fachkräftemangels, insbesondere bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU), wollen wir, das Team des Sächsischen Textilforschungsinstituts e.V. (STFI) und der Technischen Universität Chemnitz eine zukunftsorientierte, KI-basierte Lernumgebung entwickeln. Ziel ist es, Unternehmen bei der Weiterbildung und Qualifizierung ihrer Mitarbeiter zu unterstützen und gleichzeitig neue Zielgruppen, wie Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger, für die Textilbranche zu gewinnen.
Insbesondere die Textilindustrie mit ihren hochtechnisierten Maschinen und Prozessen ist auf gut ausgebildete Fachkräfte angewiesen. Hier setzt unser Projekt an: Komplexe Zusammenhänge sollen verständlich aufbereitet werden, um sowohl Berufseinsteigern als auch erfahrenen Mitarbeitern den Zugang zu relevanten Lerninhalten zu erleichtern. Das zentrale Ziel ist die Entwicklung einer multimodalen Lernumgebung, die auf generativer künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Moderne KI-Sprachmodelle sind in der Lage, natürliche Dialoge zu führen, komplexe Inhalte verständlich zu erklären und Lernmaterialien individuell auf die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer anzupassen. Da rein textbasiertes Lernen oft ermüdend ist, soll eine multimodale Lernumgebung geschaffen werden, die Text, Bild, Ton und 3D-Elemente virtuell kombiniert.
Diese Fähigkeiten sollen gezielt weiterentwickelt und für die personalisierte Wissensvermittlung, sowie für interaktives und adaptives Lernen im Textilbereich eingesetzt werden. Der KI-Tutor soll dabei sowohl als eigenständige Lernlösung fungieren als auch bestehende Seminar- und Schulungsangebote sinnvoll ergänzen.
Projektpartner
- Sächsisches Textilforschungsinstitut e.V.
- Technische Universität Chemnitz
Projektdetails
Laufzeit: 07/2025 - 06/2028
Titel: ESF Plus - Maßnahmen zur Hebung von Potenzialen für die berufliche Bildung
Förderbereich: ESF Plus-Richtlinie Zukunft berufliche Bildung
Bezeichnung: KI-Tutor zur Unterstützung der beruflichen Textil-Ausbildung (KITA)
Ziel und Zielgruppen
Entwicklung multimodaler Lernumgebung mit generativer KI
- Weiterbildende Unternehmen
- Mitarbeiter in Textilunternehmen
- Quereinsteiger
Unser Team
Experten aus Textilforschung und Bildung arbeiten gemeinsam an der Zukunft der Textilausbildung
Aktuelle Nachrichten
Verfolgen Sie die neuesten Entwicklungen des TextileLearn-Projekts
Ab April 2026 wird das KITA-Team strategisch verstärkt. Neue Mitarbeitende konzentrieren sich auf die Weiterentwicklung der KI-Algorithmen, eine robuste Webimplementation sowie den Aufbau eines leistungsfähigen RAG-Systems (Retrieval-Augmented Generation). Diese Spezialisierung ermöglicht es dem KI-Tutor, textile Fachdaten präzise und kontextbezogen aufzubereiten. Das RAG-System sorgt dabei für den intelligenten Zugriff auf textiles Fachwissen. Parallel dazu gewährleistet die Webimplementation eine sichere und skalierbare Nutzererfahrung für Unternehmen und Schulen. Mit dieser Verstärkung legen wir den Grundstein für einen noch smarteren und praxisnäheren Tutor – ein entscheidender Schritt, um den Fachkräftemangel in der Textilbranche wirksam zu bekämpfen.
Neben der Didaktik steht die Datensicherheit im Fokus des Projekts. Im Berichtszeitraum wurde eine umfassende Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durchgeführt, um Risiken wie Profiling oder Prompt Injection frühzeitig zu identifizieren. Das Ergebnis ist eine mehrstufige Sicherheitsarchitektur, die sensible Lern- und Prüfungsdaten schützt. KITA ist damit nicht nur didaktisch, sondern auch rechtlich (DSGVO, AI-Act) auf der sicheren Seite.
Um höchste fachliche Genauigkeit in der Textilbranche zu gewährleisten, wurden leistungsfähige Open-Source-Modelle aus den Bereichen Dense- und MoE-Architektur einem intensiven Vergleichstest unterzogen. Das Ergebnis des abschließenden Benchmark-Berichts ist vielversprechend: Ein qualitätsgeprüfter Corpus und eine detaillierte Kosten-Nutzen-Analyse bilden nun die Grundlage für das Fine-Tuning. Das ausgewählte Modell soll zukünftig textile Fachtexte präzise verarbeiten und Halluzinationen minimieren.
Im ersten Projektmonat lag der Fokus auf dem „Requirements Engineering“. Das Team hat die komplexen Anforderungen an den KI-Tutor systematisch erhoben und in drei Prioritätsstufen unterteilt. Parallel dazu wurde ein erstes Mockup der zentralen Landing-Page erstellt, das den intuitiven Einstieg in die multimodale Lernumgebung visualisiert. Damit ist die konzeptionelle Basis für eine nutzerfreundliche Oberfläche geschaffen, die sich präzise an den Bedarf der textilen Berufsausbildung anpasst.
Mit Beginn der Projektbearbeitung wurde eine erste Website entwickelt und online geschaltet. Hier können Interessierte die Inhalte des Projektes nachlesen sowie über Neuerungen auf dem Laufenden bleiben.
Das TextileLearn-Projekt ist mit dem internen Arbeitstitel "KITA" erfolgreich gestartet. Alle Projektpartner haben ihre Arbeit aufgenommen und die ersten Aufgaben wurden definiert.
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