Quelle
Die zwei Papers
Offene Preprints. CC BY 4.0. Beide auf Zenodo.
Alles auf dieser Seite leitet sich aus zwei Papers ab, die 2026 auf Zenodo veröffentlicht wurden. Das Moonshot-Paper begründet die politische Argumentation; das Architecture-Paper beschreibt das technische Acht-Schichten-Modell. Lesen Sie eines davon einzeln oder beide als Paar. Sie stehen unter CC BY 4.0 — zitieren, übersetzen, anpassen, weiterbauen, kritisieren. Quellenangabe ist Pflicht; Erlaubnis nicht.
Matthias Pochmann · 2026
The European Moonshot for Education
AI-Powered Learning as Sovereign Infrastructure
Worum es geht
Ein Vorschlag für das zwölfte Moonshot-Projekt im Mehrjährigen Finanzrahmen der EU 2028–2034. KI-gestützte Bildung wurde von einer einzigen Plattform planetar ausgerollt; die Architekturentscheidung ist bereits getroffen — von keiner Regierung. Das Paper argumentiert, dass kognitive Souveränität das nächste Glied in der europäischen Souveränitätskette ist (Chip → Daten → Digital → Kognitiv) und dass der erste Schritt eine Machbarkeitsstudie ist, kein Bauauftrag. Präzedenz: CERN, Galileo, GSM.
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- zenodo.org/records/18759299
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Zitieren als
Pochmann, M. (2026). The European Moonshot for Education: AI-Powered Learning as Sovereign Infrastructure. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18759299
Matthias Pochmann · 2026
A Generative Education Architecture for Planetary-Scale Personalized Learning
Das technische Acht-Schichten-Modell
Worum es geht
Der technische Begleiter zum Moonshot-Paper. Zerlegt KI-vermitteltes Lernen in acht zusammenwirkende Schichten — vom Mentor (dem einzigen Akteur) über das Lernerprofil (den Pivot), das didaktische Modell, Datensouveränität, den föderierten Knowledge Graph, das Kompetenznachweissystem, die autonome Hub-Infrastruktur bis zur Trustee-Governance. Neun Designprinzipien. Ein vollständiger Abhängigkeitsgraph. Die Architektur behandelt Souveränität als Eigenschaft der Struktur, nicht der Politik.
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- zenodo.org/records/18759134
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Zitieren als
Pochmann, M. (2026). A Generative Education Architecture for Planetary-Scale Personalized Learning. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18759134