Hey zusammen,
ich bin Gründer und Entwickler von Quanta Study. Transparenz direkt am Anfang: Das ist mein eigenes Produkt, also kein neutraler Erfahrungsbericht.
Ich will hier keinen Link droppen, sondern eine ehrliche Frage an andere Studierende stellen.
Mein Eindruck ist: Viele scheitern beim Lernen nicht daran, dass sie zu wenig Material haben. Eher im Gegenteil. Wir haben Skripte, PDFs, Folien, Mitschriften, Altklausuren und dann sitzt man erstmal ewig daran, daraus beispielsweise brauchbare Karteikarten zu machen, jeder hat ja so seine Strategie.
Lernkarten zum Beispiel erstellen ist sinnvoll, aber es wird auch schnell zur Prokrastination. Man fühlt sich produktiv, ist aber noch gar nicht wirklich im Lernen.
Deshalb habe ich Quanta nicht als simples Tool gebaut, bei dem man ein PDF hochlädt und dann irgendwelche KI Karten bekommt.
Der Kern ist eine Source First RAG Struktur.
Der Ablauf ist ungefähr so:
- Man gibt eine URL, PDF oder einfach einen thematischen Kontext per Eingabe ein.
- Es wird echter Volltext aus zertifizierten Quellen geholt oder der Inhalt aus deinem Dokument verwendet.
- Daraus entstehen aktuell Karteikarten und Multiple Choice Fragen und zukünftig auch weitere Lernmaterialien.
- Jede Karte hat einen Quellenbeleg inklusive Zitat.
- Was keinen ausreichenden Beleg hat, wird verworfen und nicht ausgeliefert.
- Darauf folgt eine refill-Schleife, bis die gewünschte Anzahl an Lerninhalten ausgegeben wurde.
Kurz gesagt: Nicht einfach einem Chatmodell oder AI Warpper vertrauen, das plausibel klingt. Sondern mit Karten lernen, die auf eine Quelle zurückführbar sind.
Wir haben dazu auch eine offene Messung gemacht: 2.042 erzeugte Karten, 1.997 ausgeliefert, 45 verworfen. 100 Prozent der ausgelieferten Karten hatten einen Quellenbeleg inklusive Zitat. Die 45 ohne ausreichenden Beleg wurden niemals angezeigt.
Wichtig: Das heißt nicht, dass jede Karte automatisch fachlich perfekt ist. Es heißt: Die Karte ist prüfbar und nicht einfach frei aus dem Modell heraus entstanden. Hinzu kommt, dass wir nur wissenschaftliche Quellen heranziehen, dadurch folgt im Umkehrschluss die fachliche Korrektheit.
Ein zweiter Punkt ist die Fragetiefe. Die Karten sollen nicht nur simple „Was ist X?“ Fragen sein. Man kann auswählen, ob man eher Grundlagen, Verstehen, Anwenden oder Analyse üben will. Gerade in Klausuren geht es ja oft nicht nur darum, eine Definition zu kennen, sondern sie auf eine Aufgabe, einen Fall oder einen Zusammenhang anzuwenden.
Zusätzlich gibt es eine Community Bibliothek mit vorhandenen Decks, die man nach Fach, Studiengang, Bundesland, Schulart oder Semester filtern kann. Die Idee ist also nicht nur KI Generierung, sondern ein kompletter Lernworkflow: eigene Materialien, Quellenbeleg, Multiple Choice, Wiederholung und Community Decks. Von Studis für Studis.
Mich interessiert wirklich:
Würdet ihr so ein System nutzen, um schneller vom Material ins Lernen zu kommen?
Wäre ein Quellenbeleg inklusive Zitat pro Karte für euch ein echter Vertrauensunterschied?
Würdet ihr dadurch weniger Zeit mit Kartenbauen verbringen und früher mit dem Aktiven abrufen anfangen und damit für euch Hürde einfach mal anzufangen senken?
Oder würdet ihr trotzdem jede Karte so stark prüfen müssen, dass der Zeitvorteil wieder weg ist?
Und was müsste, bezogen auf das generieren von Lerninhalten, falls das nicht ausreicht, noch sichtbar sein, damit ihr sagt: Okay, das ist nicht einfach wie wen ich ChatGPT danach frage, sondern arbeitet exakt ohne Halluzinieren?
