Für Kursautoren & Methodiker
Bauen Sie Training wie ein Produkt: versioniert, geprüft, getestet.
Materialien verstreut über Dokumente, Labs, die vor dem Unterricht niemand ausprobiert hat, und Review-Feedback, das in E-Mail-Verläufen verloren geht. classroom.now gibt Autoren einen Builder für Inhalte, Prüfungen und Lab-Infrastruktur — mit Versionen, Freigaben und einer Vorschau von genau dem, was die Lernenden sehen werden, vom ersten Entwurf bis zum veröffentlichten Katalogeintrag.
Strukturierte Kurserstellung
Ein Block-Editor, der versteht, wie Training aufgebaut ist
Ein Kurs in classroom.now hat ein klares Rückgrat: Programm → Kurs → Version → Modul → Lektion → Block. Sie bauen ihn in einem modernen Block-Editor — den Modulbaum per Drag-and-drop ordnen, Blöcke mit „/“ einfügen, jeden Schritt rückgängig machen.
- 15 Blocktypen: Video, Code-Editor, Web-Terminal, Remote-Desktop, Quizblöcke, Whiteboard und VR-Umgebungen — jeder typgerecht validiert.
- Blöcke lassen sich je Gerät ausspielen — Desktop, Tablet oder Mobil.
- Freischaltregeln für Module: sofort, zu einem Datum, mit relativem Versatz, nach Abschluss des vorherigen Moduls oder ab einer Mindestpunktzahl.
- Eine zentrale Asset-Bibliothek mit Nutzungsverfolgung über Kurse hinweg und Schutz davor, verwendete Dateien zu löschen.
- Programme stehen über Kursen: Methodiker stellen kursübergreifende Programme mit Voraussetzungen, Reihenfolge und Ziel-Skills zusammen.
- Eine Vorschau von genau dem, was Lernende sehen werden — jederzeit während der Arbeit, keine Überraschungen beim Veröffentlichen.
Versionierung & Review
Versionen und Reviews im Pull-Request-Stil
Eine neue Kursversion klont den gesamten Baum aus Modulen, Lektionen, Blöcken, Labs und Prüfungen — Sie arbeiten also sicher neben der Live-Version. Das Veröffentlichen schaltet die aktuelle Version anschließend atomar um — in einem Moment, mit Changelog.
- Eine feste Pipeline Entwurf → Im Review → Freigegeben → Veröffentlicht, mit Versionshistorie, Diffs und Rollback.
- Reviewer übernehmen Anfragen aus einer priorisierten Warteschlange und kommentieren direkt an einer bestimmten Lektion, einem Block oder Lab-Artefakt — Kommentar-Threads (Problem, Vorschlag, Lob, Frage) erscheinen als Inline-Markierungen.
- Ein doppelter Freigabepfad: Inhaltsreview plus separates Infrastruktur-Review für Kurse mit Hands-on-Labs.
- Ältere Versionen stilllegen, ohne bestehende Einschreibungen der Lernenden zu berühren.
- Inhaltsanalysen zeigen, wo Lernende kämpfen und wo sie abspringen — präziser Input für die nächste Version.
Gemeinsames Schreiben
Als Team schreiben, ohne sich gegenseitig zu überschreiben
Sperren auf Lektionsebene stellen sicher, dass an einer Stelle immer nur ein Autor arbeitet — Mensch oder KI. Versionskonflikte und verlorene Absätze enden hier.
- Der Editor zeigt, wer welche Lektion hält — über den ganzen Versionsbaum auf einen Blick.
- Sperren erneuern sich, während Sie arbeiten, und laufen nach Inaktivität automatisch ab — nichts bleibt für immer gesperrt.
- Sie brauchen eine Lektion, an der ein Kollege arbeitet? Bitten Sie direkt aus dem Editor um die Freigabe der Sperre — höflich, ohne Telefonate.
- KI-gesteuerte Änderungen erhalten einen eigenen, unterscheidbaren Sperrtyp — Sie sehen immer, wo die KI und nicht ein Mensch am Werk ist.
KI-Co-Creation
KI, die vorschlägt. Sie entscheiden.
Der KI-Co-Autor arbeitet in zwei Modi: inline in Ihrem Text als Vorschlagsgeber oder in einem eigenen Panel, das komplette Stücke zur Prüfung generiert. Er versteht die Kursstruktur — und handelt nie ohne Sie.
- Ghost-Text im Copilot-Stil: Eine vorgeschlagene Fortsetzung erscheint inline, und Tab übernimmt sie.
- Das Panel generiert eine komplette Lab-Übung — Anleitung, Verifizierungsskript und Hinweise — sowie ganze Sätze von Prüfungsfragen zum Prüfen und Einfügen.
- Auf Wunsch verbessert er Texte, schlägt Lektionsstrukturen vor oder fasst das Feedback der Lernenden aus früheren Durchläufen zusammen.
- Nichts veröffentlicht sich von selbst: Ein Mensch gibt jeden Vorschlag in den normalen Editoren frei, und KI-Änderungen tragen ihren eigenen Sperrtyp.
- Methodiker stimmen das KI-Verhalten je Trainingstyp ab — eine pädagogische Konfigurationsschicht über den Budgets und Schlüsseln Ihrer Organisation.
Prüfungen & Lernziele
Prüfungen, verdrahtet mit den Lernzielen
Definieren Sie, was der Kurs vermitteln soll — und die Plattform stellt sicher, dass Sie es auch tatsächlich prüfen. Von Fragenpools bis zur Skill-Zuordnung hält ein Builder alles zusammen.
- Lernziele mit Stufen der Bloom-Taxonomie, zugeordnet zu Skills und konkreten Prüfungen — mit automatischen Warnungen bei Zielen, die keine Prüfung abdeckt.
- Fragenpools werden serverseitig gezogen und randomisiert; der Antwortschlüssel erreicht die Lernenden nie.
- Prüfungsrichtlinien — Bestehensgrenzen, Wiederholungslimits und Wartezeiten, Zeitlimits — verschmelzen über eine fünfstufige Kaskade von der Plattform bis zur einzelnen Prüfung.
- Automatisch bewertbare Fragen werden sofort bewertet; Freitextantworten gehen an die KI-Bewertung oder in eine manuelle Bewertungswarteschlange mit Punkten und Kommentaren.
- Kurse deklarieren, welche Skills sie vermitteln und voraussetzen — Ihre Zuordnung speist dann die Skill-Profile der Lernenden und die Gap-Analyse der Manager.
Hands-on-Labs
Sie schreiben Labs — und testen sie — wie Code
Sie hängen echte Infrastruktur an eine Kursversion: VMs aus Ansible-Playbooks und Vorlagen, Kubernetes-Umgebungen aus Helm-Charts, VR-Umgebungen und extern registrierte Maschinen. Übungen werden dann per Skript verifiziert, nicht nach Gefühl.
- Ressourcen-Spezifikationen, Instanzzahlen pro Lernendem und Health-Checks sind Teil der Lab-Definition selbst.
- Playbooks werden serverseitig gelintet, und jede Infrastrukturänderung schickt die Version zurück ins Infrastruktur-Review — ohne diese Freigabe kann sie nicht veröffentlicht werden.
- Ein Dry-Run startet eine Wegwerf-Instanz, auf der der Reviewer das Lab tatsächlich ausprobiert — bevor es je veröffentlicht wird.
- Ihre Verifizierungsskripte treiben den „Meine Arbeit prüfen“-Button der Lernenden an: Sie laufen in der eigenen Instanz des Lernenden und liefern ein Ergebnis mit Ausgabe und optionalem KI-Feedback.
- Fertige Labs werden anschließend automatisch 24 Stunden vor jeder Session für die Teilnehmer bereitgestellt.
Veröffentlichen
Von der freigegebenen Version direkt in den Katalog
Sobald Inhalts- und Infrastruktur-Review eine Version freigegeben haben, veröffentlichen Sie sie in einem Schritt — und können den Kurs im öffentlichen Katalog auf classroom.now listen, mit Anbieterprofil und Bewertungen echter Absolventen.
Kauf direkt im Katalog: demnächst
- Das Veröffentlichen schaltet die aktuelle Kursversion atomar um — ohne Auswirkung auf bestehende Einschreibungen der Lernenden.
- Der öffentliche Lehrplan zeigt nur Modul- und Lektionstitel; Ihre Blockinhalte werden nie öffentlich.
- Jedes öffentliche Listing durchläuft die Plattform-Moderation, und Anbieter können sich ein Verifizierungsabzeichen verdienen.
- Nur jemand mit verifiziertem Abschluss kann Ihren Kurs bewerten.
- Der Kauf direkt im Katalog kommt — heute verbindet ein Anfrageformular interessierte Kunden mit Ihnen.
Ein Tag mit classroom.now
Der Tag eines Autors, vom Entwurf bis zur Veröffentlichung
9:00 — Morgendlicher Entwurf
Sie öffnen den Builder und sehen, wer welche Lektion hält. Sie sperren Ihre, schreiben — und übernehmen vorgeschlagene Fortsetzungen mit Tab.
11:00 — Eine neue Übung
Das KI-Panel generiert eine Übung mit Anleitung, Verifizierungsskript und Hinweisen. Sie prüfen, justieren, fügen ein — das Playbook besteht den Lint, und ein Dry-Run beweist es auf einer Wegwerf-Instanz.
14:00 — Prüfung & Lernziele
Sie stellen die Abschlussprüfung aus Fragenpools zusammen und ordnen die Lernziele zu. Die Plattform meldet ein nicht abgedecktes Ziel — Sie ergänzen eine Frage, fertig.
16:00 — Ab ins Review
Sie reichen die Version zur Freigabe ein. Der Reviewer kommentiert direkt an den Blöcken, Sie arbeiten die Punkte ein — und sobald Inhalt und Infrastruktur freigeben, veröffentlichen Sie in den Katalog.
FAQ
Was Autoren am häufigsten fragen
Können mehrere Autoren gleichzeitig an einem Kurs arbeiten?
Ja. Sperren auf Lektionsebene stellen sicher, dass in einer Lektion immer nur ein Autor arbeitet. Der Editor zeigt über den ganzen Versionsbaum, wer was hält, Sperren erneuern sich während der Arbeit und laufen nach Inaktivität ab. Die Freigabe einer Sperre können Sie direkt im Editor bei einem Kollegen anfragen — und KI-Änderungen tragen einen eigenen, sichtbar unterscheidbaren Sperrtyp.
Was passiert mit Lernenden mitten im Kurs, wenn ich eine neue Version veröffentliche?
Nichts Unerwartetes. Das Veröffentlichen schaltet die aktuelle Kursversion atomar um, und die neue Version wird ab diesem Moment zum Standard. Ältere Versionen können Sie später stilllegen, ohne bestehende Einschreibungen zu berühren — und jede Version trägt einen Changelog, sodass immer nachvollziehbar ist, was sich geändert hat.
Kann KI-generierter Inhalt ohne Prüfung zu den Lernenden gelangen?
Nein. KI-Vorschläge werden nie automatisch übernommen — jeder geht in den normalen Editoren durch die Hände des Autors, und KI-Änderungen tragen ihren eigenen Sperrtyp, sodass immer sichtbar ist, wo die KI gearbeitet hat. Darüber hinaus hat eine veröffentlichte Version den regulären Review-Workflow durchlaufen. Und die KI läuft unter den Budgets und API-Schlüsseln Ihrer Organisation.
Wie wird ein Lab geprüft, das ich geschrieben habe?
Kurse mit Labs haben einen doppelten Freigabepfad: ein Inhaltsreview und ein separates Infrastruktur-Review. Playbooks werden serverseitig gelintet, der Reviewer führt das Lab auf einer Wegwerf-Dry-Run-Instanz aus, und jede Infrastrukturänderung setzt dieses Review zurück — ohne seine Freigabe wird die Version nicht veröffentlicht.
Woher weiß ich, dass die Prüfung tatsächlich abdeckt, was der Kurs vermittelt?
Lernziele tragen Stufen der Bloom-Taxonomie und sind Skills und konkreten Prüfungen zugeordnet. Wird ein Ziel von keiner Prüfung überprüft, warnt Sie die Plattform automatisch — Sie fangen die Lücke beim Erstellen ab, nicht erst nach dem ersten Kursdurchlauf.
Bringen Sie einen Ihrer Kurse mit. Wir zeigen Ihnen, wie er in classroom.now aussieht.
Schildern Sie uns, was Sie heute schulen und wo Sie Ihre Inhalte erstellen — wir bereiten eine Tour durch den Builder, den Review-Workflow und die Lab-Pipeline an Ihrem eigenen Material vor.
Kontaktieren Sie unshello@classroom.now