Peer-Matching
Studierende finden passende Ansprechpartner:innen aus höheren Semestern - gefiltert nach Modul, Studiengang und Verfügbarkeit.
Studienpreis 2026 · Einreichung bestätigt·Pilotprototyp
Peer-Support, Materialien und KI
in einem Produkt.
Ein Full-Stack-Prototyp für studentisches Peer-Learning — mit Matching, Modul-Hubs, Forum, Datei-Storage und einem serverseitig angebundenen KI-Assistenten.
Ausgangspunkt
Das Wissen war da — aber schlecht erreichbar.
Hilfreiche Mitschriften, Erfahrungswissen und Ansprechpartner:innen existierten bereits, waren aber über private Gruppen und persönliche Kontakte verteilt.
Die Produktfrage lautete deshalb nicht „Wie ersetzt KI menschliche Hilfe?“, sondern: Wie werden passende Menschen und freigegebene Materialien zuverlässig auffindbar — und wo kann KI sinnvoll ergänzen?
Lösung
Vier Bausteine, ein klarer Lernfluss.
Modul-Hub
Freigegebene Zusammenfassungen, Mitschriften und Übungen werden pro Modul strukturiert und dauerhaft auffindbar.
Forum & Community
Fragen und Antworten bleiben mit dem jeweiligen Modul verbunden, statt in privaten Gruppen verloren zu gehen.
KI als Ergänzung
Die API läuft serverseitig statt im Browser; Hinweise zu Grenzen und möglichen Fehlern bleiben sichtbar.
Architektur
Wenige Dienste, klare Verantwortlichkeiten.
PostgreSQLRelationale Daten für Profile, Module, Beiträge und Matching
Supabase AuthKonten, Sitzungen und Prüfung der Hochschul-Mail
StorageDateiuploads mit kontrolliertem Zugriff statt öffentlicher Ablage
Serverless APIKI-Schlüssel bleibt außerhalb des Browsers geschützt
Der Gastmodus trennt die öffentliche Demo von echten Nutzerkonten. Authentifizierung, Datenbank und Storage liegen in Supabase; die KI-Anfrage läuft über eine geschützte serverseitige Funktion.
Der nächste sinnvolle Schritt ist kein weiterer Feature-Ausbau, sondern ein kleiner Pilot: Nutzung beobachten, Matching-Qualität prüfen und Moderations- sowie Datenschutzregeln mit realen Studierenden validieren.
Meine Rolle
Konzept, UX und Technik in einer Verantwortung.
Ich habe Problemdefinition, Informationsarchitektur, UI, Datenmodell und Implementierung übernommen. Dazu gehörten auch Gastzugang, sichere API-Anbindung und die technische Vorbereitung der Live-Demo.
Bewusst offen bleiben Pilotbetrieb, Moderationsprozesse und die Evaluation des Matchings. Diese Punkte werden nicht als „fertig“ dargestellt, sondern als nächste Produktentscheidungen.
Ergebnis & Präsentation
Vom Prototyp zum Posterwalk.
Die Einreichung von PeerLearn TH zum Studienpreis der TH Köln 2026 ist bestätigt. Zum Projekt gehört auch der Posterwalk als Rahmen für die Vorstellung von Problem, Produktidee und technischer Umsetzung.
Der aktuelle Stand ist ein nutzbarer Pilotprototyp. Als nächster Schritt folgt die Evaluation im Pilotbetrieb mit Studierenden.
Pilot & Kooperation
Lass uns PeerLearn gemeinsam testen.
Gesucht sind Studierende, Mentor:innen und Hochschulpartner:innen, die einen Pilot unterstützen oder Feedback geben möchten.
kontakt@anas-jabaly.de →