MKIS-Mediendatenbank
2024 bis heute
·
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg, koordiniert von FWU
KI-gestützte Mediendatenbank und Mediathek
MKIS-Mediendatenbank
2024 bis heute
·
KI-gestützte Mediendatenbank und Mediathek
·
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg, koordiniert von FWU
MKIS-Mediendatenbank
2024 bis heute
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg, koordiniert von FWU
KI-gestützte Mediendatenbank und Mediathek
MKIS-Mediendatenbank
2024 bis heute
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg, koordiniert von FWU
KI-gestützte Mediendatenbank und Mediathek
Ausgangslage
Ausgangslage
Ablösung veralteter Mediensysteme durch eine zukunftsfähige Plattform
Ablösung veralteter Mediensysteme durch eine zukunftsfähige Plattform
Mit MKIS planen die Länder Baden‑Württemberg, Nordrhein‑Westfalen und Hamburg die nächste Generation einer zentralen Mediendatenbank für Schulen. Die bisher genutzte SESAM-Plattform sowie ergänzende Systeme wie easyDB stoßen bei Performance, Nutzbarkeit und in der intelligenten Erschließung von Medien an ihre Grenzen. Gleichzeitig wachsen die Ansprüche: Neben klassischen Medien (Video, Audio, Arbeitsblätter) sollen auch VR- und AR-Inhalte sinnvoll auffindbar, rechtssicher nutzbar und didaktisch sinnvoll einsetzbar sein.
Mit MKIS planen die Länder Baden‑Württemberg, Nordrhein‑Westfalen und Hamburg die nächste Generation einer zentralen Mediendatenbank für Schulen. Die bisher genutzte SESAM-Plattform sowie ergänzende Systeme wie easyDB stoßen bei Performance, Nutzbarkeit und in der intelligenten Erschließung von Medien an ihre Grenzen. Gleichzeitig wachsen die Ansprüche: Neben klassischen Medien (Video, Audio, Arbeitsblätter) sollen auch VR- und AR-Inhalte sinnvoll auffindbar, rechtssicher nutzbar und didaktisch sinnvoll einsetzbar sein.
Ausgangslage
Ablösung veralteter Mediensysteme durch eine zukunftsfähige Plattform
Mit MKIS planen die Länder Baden‑Württemberg, Nordrhein‑Westfalen und Hamburg die nächste Generation einer zentralen Mediendatenbank für Schulen. Die bisher genutzte SESAM-Plattform sowie ergänzende Systeme wie easyDB stoßen bei Performance, Nutzbarkeit und in der intelligenten Erschließung von Medien an ihre Grenzen. Gleichzeitig wachsen die Ansprüche: Neben klassischen Medien (Video, Audio, Arbeitsblätter) sollen auch VR- und AR-Inhalte sinnvoll auffindbar, rechtssicher nutzbar und didaktisch sinnvoll einsetzbar sein.
Ablösung bestehender Systeme
Die von Baden‑Württemberg genutzte SESAM-Plattform soll durch MKIS vollständig abgelöst und funktional deutlich weiterentwickelt werden.
Steigende inhaltliche Vielfalt
Neben bewährten digitalen Medien kommen neue Formate wie VR und AR hinzu, die didaktisch sinnvoll eingeordnet und gefunden werden müssen.
Komplexe redaktionelle Prozesse
Die Redaktion verwaltet große Medienmengen aus unterschiedlichen Quellen (u. a. FWU, Medienzentren) und muss diese strukturieren, labeln und qualitätssichern.
Lehrkräfte brauchen schnelle Treffer
Lehrkräfte möchten ohne lange Einarbeitung schnell passende, lehrplankonforme Medien für ihre Unterrichtsvorbereitung finden und organisieren.
Rechtssicherheit im Unterricht
Alle Medien müssen lizenzrechtlich geprüft und eindeutig gekennzeichnet sein, damit sie unbedenklich im Unterricht und für eigene Materialpools genutzt werden können.
Didaktische Qualitätssicherung
Viele Medien werden zusätzlich von Fachkommissionen aus abgeordneten Lehrkräften begutachtet; ihre Einschätzungen sollen in der Plattform sichtbar und filterbar werden.
Ablösung bestehender Systeme
Die von Baden‑Württemberg genutzte SESAM-Plattform soll durch MKIS vollständig abgelöst und funktional deutlich weiterentwickelt werden.
Komplexe redaktionelle Prozesse
Die Redaktion verwaltet große Medienmengen aus unterschiedlichen Quellen (u. a. FWU, Medienzentren) und muss diese strukturieren, labeln und qualitätssichern.
Rechtssicherheit im Unterricht
Alle Medien müssen lizenzrechtlich geprüft und eindeutig gekennzeichnet sein, damit sie unbedenklich im Unterricht und für eigene Materialpools genutzt werden können.
Didaktische Qualitätssicherung
Viele Medien werden zusätzlich von Fachkommissionen aus abgeordneten Lehrkräften begutachtet; ihre Einschätzungen sollen in der Plattform sichtbar und filterbar werden.
Lehrkräfte brauchen schnelle Treffer
Lehrkräfte möchten ohne lange Einarbeitung schnell passende, lehrplankonforme Medien für ihre Unterrichtsvorbereitung finden und organisieren.
Steigende inhaltliche Vielfalt
Neben bewährten digitalen Medien kommen neue Formate wie VR und AR hinzu, die didaktisch sinnvoll eingeordnet und gefunden werden müssen.
Ablösung bestehender Systeme
Die von Baden‑Württemberg genutzte SESAM-Plattform soll durch MKIS vollständig abgelöst und funktional deutlich weiterentwickelt werden.
Steigende inhaltliche Vielfalt
Neben bewährten digitalen Medien kommen neue Formate wie VR und AR hinzu, die didaktisch sinnvoll eingeordnet und gefunden werden müssen.
Komplexe redaktionelle Prozesse
Die Redaktion verwaltet große Medienmengen aus unterschiedlichen Quellen (u. a. FWU, Medienzentren) und muss diese strukturieren, labeln und qualitätssichern.
Lehrkräfte brauchen schnelle Treffer
Lehrkräfte möchten ohne lange Einarbeitung schnell passende, lehrplankonforme Medien für ihre Unterrichtsvorbereitung finden und organisieren.
Rechtssicherheit im Unterricht
Alle Medien müssen lizenzrechtlich geprüft und eindeutig gekennzeichnet sein, damit sie unbedenklich im Unterricht und für eigene Materialpools genutzt werden können.
Didaktische Qualitätssicherung
Viele Medien werden zusätzlich von Fachkommissionen aus abgeordneten Lehrkräften begutachtet; ihre Einschätzungen sollen in der Plattform sichtbar und filterbar werden.
Herausforderungen
KI-gestützte Systemintegration in komplexen föderalen Strukturen
MKIS soll eine moderne, performante Plattform werden, die die Bedürfnisse von Redaktionen, Lehrkräften und Schulträgern gleichermaßen adressiert. Besonders anspruchsvoll ist die Kombination aus großer Medienvielfalt, verlässlicher didaktischer Qualität, komplexen Lizenz- und Metadatenstrukturen sowie datenschutzkonformer KI-Integration. Die KI soll nicht nur „hinzugefügt“, sondern tief in Workflows, Suche und Empfehlungen eingebettet werden.
Funktionen und Daten aus SESAM und easyDB müssen in eine neue Architektur überführt und qualitativ verbessert werden – ohne Medien- oder Funktionsverlust.
Medien aus verschiedenen Quellen können doppelt oder widersprüchlich vorliegen; KI-gestützte Dublettenkontrolle und Metadaten-Harmonisierung sind notwendig.
KI muss Medien entlang didaktischer Kriterien strukturieren, statt nur „Schlagworte zu erzeugen“.
Redaktionelle Profis und Lehrkräfte haben sehr unterschiedliche Arbeitsweisen – die Plattform muss beiden Gruppen verständliche, zielgruppenspezifische Oberflächen bieten.
Funktionalitäten für Lehrkräfte von Sprachschulen zur Verwaltungen von Lerngruppen und Inhalten
KI-Features müssen mit europäischen Datenschutzstandards und länderspezifischen schulrechtlichen Vorgaben vereinbar sein, während unterschiedliche Länder, Medienzentren und Dienstleister technisch und organisatorisch abgestimmt zusammenarbeiten.
Herausforderungen
KI-gestützte Systemintegration in komplexen föderalen Strukturen
MKIS soll eine moderne, performante Plattform werden, die die Bedürfnisse von Redaktionen, Lehrkräften und Schulträgern gleichermaßen adressiert. Besonders anspruchsvoll ist die Kombination aus großer Medienvielfalt, verlässlicher didaktischer Qualität, komplexen Lizenz- und Metadatenstrukturen sowie datenschutzkonformer KI-Integration. Die KI soll nicht nur „hinzugefügt“, sondern tief in Workflows, Suche und Empfehlungen eingebettet werden.
Funktionen und Daten aus SESAM und easyDB müssen in eine neue Architektur überführt und qualitativ verbessert werden – ohne Medien- oder Funktionsverlust.
Medien aus verschiedenen Quellen können doppelt oder widersprüchlich vorliegen; KI-gestützte Dublettenkontrolle und Metadaten-Harmonisierung sind notwendig.
KI muss Medien entlang didaktischer Kriterien strukturieren, statt nur „Schlagworte zu erzeugen“.
Redaktionelle Profis und Lehrkräfte haben sehr unterschiedliche Arbeitsweisen – die Plattform muss beiden Gruppen verständliche, zielgruppenspezifische Oberflächen bieten.
Funktionalitäten für Lehrkräfte von Sprachschulen zur Verwaltungen von Lerngruppen und Inhalten
KI-Features müssen mit europäischen Datenschutzstandards und länderspezifischen schulrechtlichen Vorgaben vereinbar sein, während unterschiedliche Länder, Medienzentren und Dienstleister technisch und organisatorisch abgestimmt zusammenarbeiten.
Herausforderungen
KI-gestützte Systemintegration in komplexen föderalen Strukturen
MKIS soll eine moderne, performante Plattform werden, die die Bedürfnisse von Redaktionen, Lehrkräften und Schulträgern gleichermaßen adressiert. Besonders anspruchsvoll ist die Kombination aus großer Medienvielfalt, verlässlicher didaktischer Qualität, komplexen Lizenz- und Metadatenstrukturen sowie datenschutzkonformer KI-Integration. Die KI soll nicht nur „hinzugefügt“, sondern tief in Workflows, Suche und Empfehlungen eingebettet werden.
Funktionen und Daten aus SESAM und easyDB müssen in eine neue Architektur überführt und qualitativ verbessert werden – ohne Medien- oder Funktionsverlust.
Medien aus verschiedenen Quellen können doppelt oder widersprüchlich vorliegen; KI-gestützte Dublettenkontrolle und Metadaten-Harmonisierung sind notwendig.
KI muss Medien entlang didaktischer Kriterien strukturieren, statt nur „Schlagworte zu erzeugen“.
Redaktionelle Profis und Lehrkräfte haben sehr unterschiedliche Arbeitsweisen – die Plattform muss beiden Gruppen verständliche, zielgruppenspezifische Oberflächen bieten.
Funktionalitäten für Lehrkräfte von Sprachschulen zur Verwaltungen von Lerngruppen und Inhalten
KI-Features müssen mit europäischen Datenschutzstandards und länderspezifischen schulrechtlichen Vorgaben vereinbar sein, während unterschiedliche Länder, Medienzentren und Dienstleister technisch und organisatorisch abgestimmt zusammenarbeiten.
"In MKIS fließen föderale Zusammenarbeit, pädagogische Expertise und moderne KI zusammen. Unser Ziel ist eine Mediendatenbank, in der Metadaten, Dublettenkontrolle, Suche und Empfehlungen so ineinandergreifen, dass sich Lehrkräfte auf das Wesentliche konzentrieren können: guten Unterricht mit passenden Medien."
"In MKIS fließen föderale Zusammenarbeit, pädagogische Expertise und moderne KI zusammen. Unser Ziel ist eine Mediendatenbank, in der Metadaten, Dublettenkontrolle, Suche und Empfehlungen so ineinandergreifen, dass sich Lehrkräfte auf das Wesentliche konzentrieren können: guten Unterricht mit passenden Medien."
Felix Albert
Senior Produktmanager, Titanom
Durchgeführte Schritte
Von der KI-Konzeption bis zur integrierten Mediathek
Von der KI-Konzeption bis zur integrierten Mediathek
Durchgeführte Schritte
Von der KI-Konzeption bis zur integrierten Mediathek
Titanom verantwortet die KI-Integration in enger Zusammenarbeit mit dem LMZ und dem FWU. Ziel ist eine Plattform, in der Medienbestände intelligent erschlossen, Dubletten minimiert und Lehrkräfte über KI-gestützte Suche und Empfehlungen zu passgenauen Materialien geführt werden.
Titanom verantwortet die KI-Integration in enger Zusammenarbeit mit dem LMZ und dem FWU. Ziel ist eine Plattform, in der Medienbestände intelligent erschlossen, Dubletten minimiert und Lehrkräfte über KI-gestützte Suche und Empfehlungen zu passgenauen Materialien geführt werden.
Titanom verantwortet die KI-Integration in enger Zusammenarbeit mit dem LMZ und dem FWU. Ziel ist eine Plattform, in der Medienbestände intelligent erschlossen, Dubletten minimiert und Lehrkräfte über KI-gestützte Suche und Empfehlungen zu passgenauen Materialien geführt werden.
Kick-off & Anforderungsanalyse KI-Services
Gemeinsame Workshops mit LMZ, FWU, Redaktion, Lehrkräften und Implementierungspartnern, um Use Cases für KI-Metadaten, Dublettenerkennung, Suche und Empfehlungen klar zu definieren.
Kick-off & Anforderungsanalyse KI-Services
Gemeinsame Workshops mit LMZ, FWU, Redaktion, Lehrkräften und Implementierungspartnern, um Use Cases für KI-Metadaten, Dublettenerkennung, Suche und Empfehlungen klar zu definieren.
KI-Zielbild & Architekturkonzept
Erarbeitung einer übergreifenden KI-Architektur inklusive Schnittstellen zum Kernsystem, Berücksichtigung von DSGVO, Datenflüssen und Betriebsmodellen (z. B. isolierte Instanzen).
KI-Zielbild & Architekturkonzept
Erarbeitung einer übergreifenden KI-Architektur inklusive Schnittstellen zum Kernsystem, Berücksichtigung von DSGVO, Datenflüssen und Betriebsmodellen (z. B. isolierte Instanzen).
Metadaten- & Annotation-Konzept
Konzeption, wie KI-Metadaten zu Audio-, Video-, Bild- und Dokumentenmedien anreichert (z. B. Themen, Lernziele, Kompetenzraster, Schulart, Klassenstufe) und wie diese mit redaktionellen Kriterien verzahnt werden.
Metadaten- & Annotation-Konzept
Konzeption, wie KI-Metadaten zu Audio-, Video-, Bild- und Dokumentenmedien anreichert (z. B. Themen, Lernziele, Kompetenzraster, Schulart, Klassenstufe) und wie diese mit redaktionellen Kriterien verzahnt werden.
Dublettenkontrolle & Qualitätslogik
Entwicklung von Strategien, wie KI Ähnlichkeiten zwischen Medien erkennt, Dubletten vorschlägt und Redaktionen bei der Entscheidung unterstützt, welche Version führend sein soll.
Dublettenkontrolle & Qualitätslogik
Entwicklung von Strategien, wie KI Ähnlichkeiten zwischen Medien erkennt, Dubletten vorschlägt und Redaktionen bei der Entscheidung unterstützt, welche Version führend sein soll.
Implementierung KI-gestützter Mediensuche
Konzeption eines Such-Chatbots, der natürliche Sprache (z. B. „Ich brauche einen Clip zur Photosynthese für Klasse 7 Realschule, 20 Minuten“) versteht und passende Medien vorschlägt.
Empfehlungssystem & Kontext-Vorschläge
Design von KI-gestützten Empfehlungen, die auf Lehrplanbezügen, vorherigen Suchen, Favoriten und ähnlichen Medien beruhen – ohne dabei personenbezogene Daten unnötig zu verarbeiten.
Iterative Tests & Abstimmung mit Fachkommissionen
Enge Schleifen mit redaktionellen Teams und Fachkommissionen, um KI-Vorschläge (Metadaten, Relevanz, Empfehlungen) didaktisch zu validieren und nachzuschärfen.
Technische Abstimmung mit dem Kernsystem-Partner
Enge Zusammenarbeit mit Applied Methods zur Integration der KI-Services in das MKIS-Kernsystem, inklusive API-Design, Schnittstellenabstimmung und technischer Validierung im Gesamtsystem.
Implementierung KI-gestützter Mediensuche
Konzeption eines Such-Chatbots, der natürliche Sprache (z. B. „Ich brauche einen Clip zur Photosynthese für Klasse 7 Realschule, 20 Minuten“) versteht und passende Medien vorschlägt.
Empfehlungssystem & Kontext-Vorschläge
Design von KI-gestützten Empfehlungen, die auf Lehrplanbezügen, vorherigen Suchen, Favoriten und ähnlichen Medien beruhen – ohne dabei personenbezogene Daten unnötig zu verarbeiten.
Iterative Tests & Abstimmung mit Fachkommissionen
Enge Schleifen mit redaktionellen Teams und Fachkommissionen, um KI-Vorschläge (Metadaten, Relevanz, Empfehlungen) didaktisch zu validieren und nachzuschärfen.
Technische Abstimmung mit dem Kernsystem-Partner
Enge Zusammenarbeit mit Applied Methods zur Integration der KI-Services in das MKIS-Kernsystem, inklusive API-Design, Schnittstellenabstimmung und technischer Validierung im Gesamtsystem.
Implementierung KI-gestützter Mediensuche
Konzeption eines Such-Chatbots, der natürliche Sprache (z. B. „Ich brauche einen Clip zur Photosynthese für Klasse 7 Realschule, 20 Minuten“) versteht und passende Medien vorschlägt.
Empfehlungssystem & Kontext-Vorschläge
Design von KI-gestützten Empfehlungen, die auf Lehrplanbezügen, vorherigen Suchen, Favoriten und ähnlichen Medien beruhen – ohne dabei personenbezogene Daten unnötig zu verarbeiten.
Iterative Tests & Abstimmung mit Fachkommissionen
Enge Schleifen mit redaktionellen Teams und Fachkommissionen, um KI-Vorschläge (Metadaten, Relevanz, Empfehlungen) didaktisch zu validieren und nachzuschärfen.
Technische Abstimmung mit dem Kernsystem-Partner
Enge Zusammenarbeit mit Applied Methods zur Integration der KI-Services in das MKIS-Kernsystem, inklusive API-Design, Schnittstellenabstimmung und technischer Validierung im Gesamtsystem.
Custom LLMs
Such- & Empfehlungssysteme
Content-Engineering
Technische Konzeption
Schnittstellen- & API-Design
UX/UI Design
Custom LLMs
Such- & Empfehlungssysteme
Content-Engineering
Technische Konzeption
Schnittstellen- & API-Design
UX/UI Design
Ergebnis
MKIS – Auf dem Weg zu einer intelligenten Mediendatenbank
Mit MKIS entsteht eine zentrale Plattform, die lizenzrechtlich geprüfte Medien und didaktische Bewertungen in einem System vereint. Durch die KI-Integration von Titanom wird die Arbeit der Redaktion effizienter, während Lehrkräfte schneller geeignete Medien finden, vergleichen und für ihren Unterricht nutzen können – lehrplankonform, datenschutzkonform und zukunftsfähig.
Ergebnis
Ergebnis
MKIS – Auf dem Weg zu einer intelligenten Mediendatenbank
MKIS – Auf dem Weg zu einer intelligenten Mediendatenbank
MKIS – Auf dem Weg zu einer intelligenten Mediendatenbank
Mit MKIS entsteht eine zentrale Plattform, die lizenzrechtlich geprüfte Medien und didaktische Bewertungen in einem System vereint. Durch die KI-Integration von Titanom wird die Arbeit der Redaktion effizienter, während Lehrkräfte schneller geeignete Medien finden, vergleichen und für ihren Unterricht nutzen können – lehrplankonform, datenschutzkonform und zukunftsfähig.
Mediathek
Redaktionstool
Mediathek
Redaktionstool
Mediathek
Redaktionstool
Mediathek
Redaktionstool
Mediathek
Redaktionstool
Mediathek
Redaktionstool
Effizientere
Redaktionsarbeit durch KI-gestützte Metadatenvorschläge und Dublettenerkennung, die die Redaktion bei der Sichtung, Strukturierung und Pflege großer Medienbestände entlasten.
Höhere
didaktische Transparenz durch die Kombination aus Fachkommissions-Kennzeichnungen und KI-Metadaten, sodass Relevanz, Einsatzszenarien und Qualitätsmerkmale auf einen Blick erkennbar sind.
Bessere
Auffindbarkeit für Lehrkräfte durch einen Such-Chatbot und intelligente Filter, die schneller passende Medien zu Fach, Klassenstufe und Lernzielen liefern.
Zukunftsfähige
Mediennutzung durch die Integration von VR- und AR-Inhalten in dieselbe Suche und Struktur, wodurch innovative Medienformate im Schulalltag leichter nutzbar werden.
Effizientere
Redaktionsarbeit durch KI-gestützte Metadatenvorschläge und Dublettenerkennung, die die Redaktion bei der Sichtung, Strukturierung und Pflege großer Medienbestände entlasten.
Bessere
Auffindbarkeit für Lehrkräfte durch einen Such-Chatbot und intelligente Filter, die schneller passende Medien zu Fach, Klassenstufe und Lernzielen liefern.
Höhere
didaktische Transparenz durch die Kombination aus Fachkommissions-Kennzeichnungen und KI-Metadaten, sodass Relevanz, Einsatzszenarien und Qualitätsmerkmale auf einen Blick erkennbar sind.
Zukunftsfähige
Mediennutzung durch die Integration von VR- und AR-Inhalten in dieselbe Suche und Struktur, wodurch innovative Medienformate im Schulalltag leichter nutzbar werden.
Addresse
Titanom Solutions GmbH
Gabriele-Münter-Straße 3
82110 Germering
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