Zum Inhalt

Adaptive Learner

Lerne, wie du wirklich lernst.

Adaptive Learner ist ein Open-Source-Lernbegleiter, der auf einem forschungsgestützten Sechs-Methoden-Modell aufbaut. Du machst einen 12-Fragen-Test, die App findet heraus, welche Methoden zu dir passen, dann führen KI-gestützte Sessions dich durch einen Sieben-Schritt-Lernzyklus. Die App passt an, wie sie unterrichtet, basierend darauf, wie du tatsächlich lernst. Kontinuierlich weiterentwickelt — die aktuelle Version findest du auf der Releases-Seite.

Jetzt ausprobieren GitHub

Was es anders macht

Sechs Methoden, nicht eine

Die meisten Lern-Apps wählen einen Ansatz — Karteikarten, Video, gamifizierte Streaks — und unterstellen, dass alle gleich lernen. Adaptive Learner liefert sechs Methoden (deduktiv, induktiv, fehlerbasiert, dialogisch, kontextuell, KI-adaptiv) und hilft dir, zwischen ihnen zu wechseln, wenn du wächst.

Die sechs Methoden →

Ein Sieben-Schritt-Lernzyklus

Jede Session läuft durch Input → Versuch → Fehler → Feedback → Anpassen → Wiederholen → Integrieren. Eine Dual-Prompt-KI bewertet pro Zug, ob du bereit bist vorzurücken, zu bleiben oder zurückzugehen. Kein Förderband — echtes kognitives Pacing.

Der Sieben-Schritt-Zyklus →

Local-first, KI-betrieben

Wechsle zwischen Lokal-Modus (alles im Browser, KI- Aufrufe direkt an Anthropic / OpenAI / Gemini) und Server-Modus (FastAPI-Backend). Bring deinen eigenen KI-Schlüssel mit. Als PWA installierbar — funktioniert offline für vergangene Sessions und das Dashboard.

Erste Schritte →

Git fürs Lernen

Sessions sind Commits. Trends zeigen sich über Wochen. Streaks zählen, sind aber nicht der Punkt. Der Punkt sind Muster: welche Methode für welches Thema, wo du kognitive Zeit verbringst, welcher Methodenwechsel Fortschritt freigeschaltet hat.

Tracking →

Schnellstart

  1. Live-App öffnen unter astrapi69.github.io/adaptive-learner.
  2. Sprache wählen + Lernprojekt anlegen (Thema, Ziel, Zeitrahmen).
  3. 12-Fragen-Test machen (~2 Minuten).
  4. KI-API-Schlüssel hinzufügen (Anthropic, OpenAI oder Gemini — kostenlose Tiers reichen).
  5. Erste Session starten vom Dashboard aus.

Voller Erste-Schritte-Guide →

Dokumentation

Status

Aktive Entwicklung. Die jeweils aktuelle Version und ihre Highlights stehen auf der GitHub-Releases-Seite; die vollständige Historie liegt in changelog/releases.

  • Tausende automatisierte Tests über Backend, Plugins und Frontend (Vitest), plus einer Playwright-Smoke- und Dexie-Modus-Release-Gate-Suite
  • 11 UI-Sprachen, alle voll übersetzt (DE / EL / EN / ES / FR / HI / ID / JA / KO / PT / TR)
  • 13 Plugins (Assessment / 3 KI-Anbieter / Session / Tracking / Tools / Gamification / Anki / NotebookLM / Learning-Repo / Content-Loader / Missions)
  • 26 gebündelte Content-Sets — 424 Lektionen / 5405 Karten über 10 Content-Sprachen und 5 Domänen
  • 30 SQLAlchemy-Modelle, Sync-Oberfläche 30 Tabellen
  • 2 Speichermodi (Lokal IndexedDB / FastAPI-Backend), plus dem secrets.yaml-Overlay des Desktop-Launchers
  • MIT-lizenziert

Quellcode, Issues und Beiträge: github.com/astrapi69/adaptive-learner.