gibbwiz — KI-Lernassistent für die IET
Ein mit kurierten System-Prompts sokratisch geführtes Sprachmodell. Selbst-gehostet. Datenschutzkonform. Entwickelt für die Informatik-Ausbildung an der gibb Bern.
Was ist gibbwiz?
gibbwiz ist ein KI-basierter Lernassistent, der speziell für Lernende der Informatik-Ausbildung (IET) an der gibb Bern entwickelt wurde.
Im Kern steht Ministral 8B — ein kompaktes, schnelles Sprachmodell, das über sorgfältig kuratierte System-Prompts auf sokratisches Lehren ausgerichtet ist. Es liefert keine fertigen Antworten, sondern leitet zum eigenständigen Denken an.
Drei Modi:
Lernfragen
Das Modell antwortet sokratisch. Bei einer Frage wie «Was passiert bei einem TCP 3-Way Handshake?» wird der Lernende durch gezielte Rückfragen zum Verständnis geführt.
Schulinformationen
Fragen zu Stundenplänen, Prüfungen, Räumen oder Modulen werden über eine Wissensdatenbank (RAG) mit aktuellen Schuldaten beantwortet.
Aktuelle Informationen
Für Fragen zu News, CVEs oder aktuellen Themen nutzt gibbwiz eine integrierte Websuche.
Pädagogisches Konzept
Warum sokratisch?
Die grösste Gefahr von KI in der Bildung: Lernende kopieren Antworten, ohne zu verstehen. gibbwiz wurde bewusst dagegen ausgerichtet — durch präzise System-Prompts, die sokratisches Verhalten durchsetzen.
Kuratierte System-Prompts
Das Modell erhält präzise System-Anweisungen, die sokratisches Verhalten definieren: Rückfragen stellen statt Antworten liefern, den Denkprozess fördern, nie direkte Lösungen ausgeben.
Zukunft: Fine-Tuning (SFT + DPO)
Für eine spätere Phase planen wir Supervised Fine-Tuning und Direct Preference Optimization mit sokratischen Dialog-Daten — um das Verhalten tiefer in den Modellgewichten zu verankern.
Was bedeutet das in der Praxis?
| Lernende fragt | Typische KI | gibbwiz |
|---|---|---|
| «Was ist eine Subnetzmaske?» | Liefert Definition | «Was weisst du bereits über IP-Adressen? Wie werden die aufgeteilt?» |
| «Löse mir diese Aufgabe» | Löst die Aufgabe | «Welchen Ansatz würdest du wählen? Was hast du bereits versucht?» |
gibbwiz ersetzt keine Lehrkraft. Es ist ein Werkzeug, das zwischen den Lektionen unterstützt — 24/7, geduldig, und immer bereit, die gleiche Frage nochmal anders zu stellen.
Architektur
Alles auf einem Gerät
gibbwiz läuft vollständig auf einem einzelnen NVIDIA DGX Spark mit 128 GB Unified Memory. Keine Cloud, keine externen API-Calls, keine Datenübertragung nach aussen.
Komponenten
| Komponente | Funktion |
|---|---|
| FastAPI Web-App | Login, Chat-Interface, Admin-Dashboard |
| vLLM (gibbwiz-Modell) | Ministral 8B mit kurierten System-Prompts |
| Milvus | Vektordatenbank für Schulinformationen |
| Qwen3 Embeddings | Textverarbeitung für die Wissensdatenbank |
| SearXNG | Selbst-gehostete Websuche (kein Google, kein Tracking) |
Wie fliesst eine Anfrage?
Lernende/r tippt Frage
↓
Web-App prüft: Lernfrage oder Schulfrage?
↓ ↓
Lernfrage Schulfrage
↓ ↓
Direkt ans Wissensdatenbank
Modell durchsuchen
↓ ↓
Sokratische Aktuelle Daten +
Antwort direkte Antwort Wissensquellen (RAG)
gibbwiz kennt die gibb — nicht weil es das «gelernt» hat, sondern weil aktuelle Schuldaten regelmässig eingespeist werden:
| Quelle | Inhalt | Aktualisierung |
|---|---|---|
| gibb.ch | Stundenpläne, Schulinfos, Abteilungen | Wöchentlich |
| Modulbaukasten | Modulbeschreibungen, Prüfungskriterien | Pro Semester |
| LEMA | Räume, Klassen, Lehrpersonen, Lektionen | Wöchentlich |
| Smartlearn | Übungen, Lernumgebungen | Bei Modulupdates |
Wichtig: Das Fachwissen (Netzwerktechnik, Programmierung, etc.) kommt aus dem trainierten Modell — nicht aus der Datenbank. Die Datenbank liefert nur, was sich ändert: Termine, Räume, Lehrpersonen.
Datenschutz & Souveränität
| Aspekt | Status |
|---|---|
| Hosting | Vollständig on-premises (DGX Spark) |
| Externe API-Calls | Keine. Auch die Websuche (SearXNG) ist selbst-gehostet |
| Cloud-Abhängigkeit | Keine |
| Telemetrie | Deaktiviert (Milvus, vLLM) |
| Daten der Lernenden | Bleiben auf dem Gerät. Kein Export, kein Training mit Nutzerdaten |
| Vektordatenbank | Milvus Standalone, Air-Gapped betrieben |
gibbwiz wurde so gebaut, dass eine Schule die volle Kontrolle über ihre Daten behält. Kein Vendor Lock-in, keine Abhängigkeit von OpenAI, Google oder anderen Cloud-Anbietern.
Stärken und Grenzen — ehrlich
Stärken
- ✓ Sokratisches Lehren durch präzise System-Prompts — erweiterbar mit Fine-Tuning in zukünftigen Versionen
- ✓ 24/7 verfügbar — Lernende können üben, wann sie wollen
- ✓ Aktuelle Schuldaten durch automatisierte RAG-Pipeline
- ✓ Datensouveränität — alles on-premises, keine Cloud
- ✓ Websuche für aktuelle Themen (CVEs, News) — kein abgeschnittenes Wissen
Grenzen (transparent)
- ○ Prototyp-Status — gibbwiz ist ein First Draft, kein fertiges Produkt
- ○ Halluzinationsrisiko — wie jedes Sprachmodell kann gibbwiz falsche Aussagen generieren
- ○ Kein Ersatz für Lehrkräfte — das Tool unterstützt, es ersetzt keine pädagogische Beziehung
- ○ Hardware-Abhängigkeit — läuft aktuell auf einem einzelnen DGX Spark; Skalierung erfordert weitere Hardware
- ○ Begrenzte Fachgebiete — aktuell auf IET-Inhalte fokussiert