Forschung

Intelligente Planung: wie KI Stundenpläne optimiert

Wie KI Stundenpläne optimiert: Constraint-Solving, 10.000+ Variablen, pädagogische Qualitätsmetriken.

Stundenplanung als Optimierungsproblem

Eine typische Schule mit 8 Klassen, 25 Lehrkräften und 17 Räumen generiert ein Optimierungsproblem mit über 10.000 Variablen. Jede Variable repräsentiert eine mögliche Zuordnung: welche Lehrkraft unterrichtet welches Fach in welchem Raum zu welcher Zeit. Die Anzahl der theoretisch möglichen Kombinationen übersteigt die Anzahl der Atome im Universum.

Klassische Ansätze — ob manuell mit Stecktafel oder digital mit einfachen Algorithmen — scheitern an der Komplexität. Sie finden zulässige Lösungen, aber selten optimale. Ohayo nutzt einen autoregressiven neuronalen Decoder, der in Sekunden Ergebnisse liefert, die manueller Planung um Größenordnungen überlegen sind.

9 harte Constraints — garantiert eingehalten

Harte Constraints dürfen niemals verletzt werden. Ohayo verwendet Action Masking — ungültige Entscheidungen werden vor der Auswahl ausgeschlossen, nicht nachträglich repariert.

Lehrerqualifikation

Nur qualifizierte Lehrkräfte werden für ein Fach eingeplant.

Lehrerverfügbarkeit

Keine Lehrkraft hat zwei Stunden gleichzeitig.

Klassenverfügbarkeit

Keine Klasse hat zwei Fächer zur gleichen Zeit.

Raumverfügbarkeit

Kein Raum wird doppelt belegt.

Raumeignung

Fachräume werden passend zugeordnet (Physik im Physikraum).

Deputat

Jede Lehrkraft erhält genau so viele Stunden wie vorgesehen.

Tageslimit

Keine Klasse hat mehr als die maximal zulässige Stundenanzahl pro Tag.

Doppelstunden

Fächer mit Doppelstunden-Pflicht werden in zusammenhängenden Blöcken geplant.

WPF-Synchronisation

Wahlpflichtfächer werden parallel über Klassen hinweg synchronisiert.

Autoregressive Decoder-Architektur

Ohayo modelliert Stundenplanung als sequentielles Entscheidungsproblem. In jedem Schritt trifft der Decoder drei faktorisierte Entscheidungen. Diese Struktur reduziert den Suchraum dramatisch.

1. Lehrkraft wählen

Der Decoder wählt eine qualifizierte, verfügbare Lehrkraft für das nächste zu planende Fach.

2. Raum zuordnen

Aus den verfügbaren, geeigneten Räumen wird der optimale Raum gewählt.

3. Zeitslot bestimmen

Der beste freie Zeitslot wird ausgewählt — unter Berücksichtigung von Tagesverteilung und Doppelstunden.

Durch Feasibility-Aware Masking wird bei jedem Schritt geprüft, ob die gewählte Lehrkraft mindestens eine gültige Raum-Slot-Kombination hat. So werden Sackgassen vermieden, bevor sie entstehen.

Pädagogische Qualitätsmetriken

Lehrerarbeitsbelastung

Gleichmäßige Verteilung der Stunden über die Woche — keine Überbelastung an einzelnen Tagen.

Raumauslastung

Maximale Nutzung vorhandener Räume ohne Leerlauf — besonders bei knappen Fachräumen.

Tagesverteilung

Ausgewogener Mix aus Haupt- und Nebenfächern pro Tag — keine vier Stunden Mathematik hintereinander.

Stundenplan-Dichte

Minimierung von Freistunden (Hohlstunden) für Schüler und Lehrkräfte.

Manuelle Planung vs. Ohayo

KriteriumManuellOhayo
Planungsdauer2 – 6 WochenUnter 15 Sekunden
VariablenManuell im Kopf10.000+ simultan
Constraint-EinhaltungFehleranfällig100 % garantiert
OptimierungIntuitionsbasiertMathematisch optimal
ÄnderungenRipple-EffekteAutomatische Neuberechnung
DokumentationExcel / PapierVoll digital, versioniert
Stundenplanung erleben

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