QUANTA STUDY
CommunityTafelwerkApp herunterladen
DE/ENAnmelden
DE/EN
QUANTA STUDY

Karteikarten mit sichtbaren Quellen, präziser Formeldarstellung und einem Lernplan für deine nächste Prüfung.

Produkt

  • KI-Karteikarten
  • Karteikarten-App
  • Multiple Choice
  • KI-Tutor
  • Lernplan
  • Spaced Repetition
  • App installieren

Werkzeuge

  • PDF zu Karteikarten
  • Multiple Choice aus PDF
  • Karteikarten-Generator
  • Skript zusammenfassen
  • Formel-Tools
  • Tafelwerk
  • Periodensystem
  • Glossar

Angebot

  • Preise
  • Für Schulen
  • Für Nachhilfeschulen
  • Lückentext-Aufgaben
  • Studiengänge
  • Anki-Alternative
  • Quizlet-Alternative
  • Preisvergleich

Quanta

  • Mission
  • Magazin
  • Community
  • Studien
  • Nachhilfe finden
  • KI-Halluzination
  • FAQ
  • Karriere

© 2026 QUANTA ·AM Creative Tech UG (haftungsbeschränkt)

ImpressumDatenschutzAGBLizenzenVerträge hier kündigen
QUANTA STUDY
Jetzt lernen
Methoden-Hub
  1. Quanta
  2. Karteikarten
  3. PDF zu Karteikarten

PDF zu Karteikarten automatisch mit KI

Lade ein PDF, Foto oder eine Vorlesungsfolie hoch. Quanta erstellt dokumentgebundene Karten mit drei ab Essential wählbaren Bloom-Niveaus, transparentem Belegstatus und LaTeX-Formeln. Wie gut Inhalte erkannt werden, hängt von Layout, Bildern und Handschrift ab.

Europäischer KI-Anbieter (Mistral, Paris) · dokumentgebunden · drei Bloom-Niveaus ab Essential wählbar

Jetzt lernen

Starter kostenlos · ein KI-Lauf inklusive

DDamian29.05.2026 · via Trustpilot
„Der größte Vor[t]eil […] ist, dass die KI jede Karte mit Hilfe seriöser Quellen erstellt und diese Quellen auch als Link anzeigt, sodass man dort selber nachlesen kann."

Studierende dieser Hochschulen lernen mit Quanta

  • TU Dresden
  • Humboldt-Universität zu Berlin
  • HTW Dresden
  • Fachhochschule Dresden
  • Universität Leipzig
  • HTWK Leipzig
  • Freie Universität Berlin
  • IU Internationale Hochschule
  • FernUniversität in Hagen
  • TU Dresden
  • Humboldt-Universität zu Berlin
  • HTW Dresden
  • Fachhochschule Dresden
  • Universität Leipzig
  • HTWK Leipzig
  • Freie Universität Berlin
  • IU Internationale Hochschule
  • FernUniversität in Hagen
  • TU Dresden
  • Humboldt-Universität zu Berlin
  • HTW Dresden
  • Fachhochschule Dresden
  • Universität Leipzig
  • HTWK Leipzig
  • Freie Universität Berlin
  • IU Internationale Hochschule
  • FernUniversität in Hagen
  • TU Dresden
  • Humboldt-Universität zu Berlin
  • HTW Dresden
  • Fachhochschule Dresden
  • Universität Leipzig
  • HTWK Leipzig
  • Freie Universität Berlin
  • IU Internationale Hochschule
  • FernUniversität in Hagen

Was passiert nach dem Upload

Kein Blackbox-Versprechen. Jeder Schritt ist im Code verankert. Unterstützt werden PDF, JPG, PNG und WebP bis 10 MB pro Datei.

  1. Dokument hochladen

    PDF, Foto (JPG/PNG/WebP) oder Screenshot einer Mitschrift oder Vorlesungsfolie. Lesbare Handschrift kann erkannt werden.

  2. Multimodale KI-Analyse

    Der europäische KI-Anbieter (Mistral, Paris) analysiert Text und Bild gleichzeitig und kann dabei Formeln, Diagrammbeschriftungen und Strukturformeln erfassen. Der Dateiweg läuft über den Standard-Endpunkt des Anbieters, für den er keinen bestimmten Verarbeitungsort zusagt.

  3. Bloom-Niveau-Extraktion

    Ohne Auswahl gibt der Karten-Prompt Stückzahlen je Niveau vor, alle drei vertreten und der Schwerpunkt in der Mitte. Wählst du ab Essential eines der drei Niveaus über den Bloom-Stufen 1 bis 6, müssen die Karteikarten der Form dieses Niveaus folgen.

  4. Dokumentbindung und Quote-Match

    Der Systemauftrag weist das Modell an, nur Informationen aus der hochgeladenen Datei zu verwenden. Bei extrahierbarem PDF-Text prüft der Server den wörtlichen Beleg; ein fehlender Match verwirft die Karte im visuellen Scan-Pfad nicht, sondern lässt sie ohne verifiziertes Siegel bestehen.

  5. Duplikat-Erkennung

    Ein begrenzter Ausschnitt bestehender Karten aus deinem Thema wird dem Modell als Vermeidungskontext mitgegeben. Das reduziert identische oder sehr nahe Wiederholungen, ist aber keine vollständige semantische Duplikat-Garantie.

  6. FSRS-Integration

    Neue Karten werden direkt im Quanta-Lernsystem gespeichert. Nach deiner ersten Bewertung berechnet FSRS-6 Stabilität, Schwierigkeit und den nächsten Wiederholungstermin.

Vier überprüfbare Qualitätsprinzipien

Ein versioniertes Quanta-Demo-Dokument zeigt Karte, Formel und Beleg im selben Produktzustand.

Wie verändern sich Massenzahl und Protonenanzahl beim Alpha-Zerfall? Serlo · „Radioaktivität", CC BY-SA 4.0.

Physik · Radioaktivität

Karteikarte

Geprüfte Quelle

Prüfungsfrage

Wie verändern sich Massenzahl und Protonenanzahl beim Alpha-Zerfall?

ZAX  →  Z−2A−4Y  +  24He{}^{A}_{Z}\mathrm{X}\;\rightarrow\;{}^{A-4}_{Z-2}\mathrm{Y}\;+\;{}^{4}_{2}\mathrm{He}ZA​X→Z−2A−4​Y+24​He

Wie sicher war deine Antwort?

RichtigUnsicherFalsch

Quelle

Geöffnet
Serlo · „Radioaktivität"CC BY-SA 4.0

Verknüpfte Textstelle

“Wird ein solcher Helium-Kern ausgesandt, reduziert sich damit die Massenzahl des ursprünglichen Kerns um 4 und die Protonenanzahl um 2.”
Beleg direkt mit der Karteikarte verknüpft

Aktiver Abruf

Frage und Antwort statt bloßem Kopieren

Karpicke & Roediger 2008 (Science 319:966) untersuchten Retrieval Practice. Das ordnet die Lernmethode ein, garantiert aber keinen bestimmten Erfolg mit Quanta.

Drei Bloom-Niveaus

Drei ab Essential wählbare Niveaus über den Stufen 1 bis 6; ohne eigene Wahl die Haus-Mischung

Ohne Auswahl gibt Quanta Stückzahlen je Niveau vor, alle drei vertreten und der Schwerpunkt in der Mitte. Ein gewähltes Niveau geht mit Stückzahlen in den Scan-Prompt. Anderson & Krathwohl 2001 liefern die Taxonomie, nicht den Wirksamkeitsnachweis für ein Produkt.

Dokumentgebunden

Datei als Modellgrundlage, Quote-Match wo technisch möglich

Der Prompt verbietet Ergänzungen aus freiem Modellwissen. Bei extrahierbarem Text kennzeichnet ein wörtlicher Match belegte Karten; nicht gematchte visuelle Scan-Karten bleiben ohne Verifiziert-Siegel.

Bloom-Taxonomie als steuerbare Systemregel

Ohne Auswahl gibt Quanta Stückzahlen je Niveau in den Scan-Prompt, alle drei vertreten und der Schwerpunkt in der Mitte. Wählst du ab Essential eines oder mehrere der drei Niveaus über den Bloom-Stufen 1 bis 6, geht genau dieses Niveau mit Stückzahlen in den Scan-Prompt, und Quanta prüft das Ergebnis auf seine Form. Damit lassen sich Grundlagen ebenso wie Anwendung, Analyse, Bewertung oder Synthese gezielt erzeugen.

Anderson, L. W. & Krathwohl, D. R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. Addison Wesley.

Dokumentgebundener Prompt mit transparenter Verifikation

Halluzinationen sind ein Risiko bei KI-generierten Lernkarten, besonders bei Formeln und Mechanismen. Quantas Systemauftrag beschränkt die Generierung auf das hochgeladene Dokument. Ein serverseitiger Quote-Match verifiziert Belege dort, wo sich Text zuverlässig extrahieren lässt. Im visuellen Datei-Pfad werden nicht gematchte Karten wegen Layout-, Formel- oder OCR-Abweichungen behalten, aber nicht als verifiziert gekennzeichnet.

McGrew, S. et al. (2021). Breakdowns in AI factual accuracy. Proceedings of AIES '21.

Niveau-Kontext aus Profil oder Dokument

Vollständige Profilangaben zu Schulform, Klasse und Region oder Studiengang und Semester können den Scan-Prompt ergänzen. Fehlen sie, orientiert sich die Generierung am Niveau und an der Terminologie des hochgeladenen Dokuments, ohne eine Bildungsstufe zu unterstellen. Didaktischer Bezug: Zone of Proximal Development (Vygotsky, 1978).

Vygotsky, L. S. (1978). Mind in Society. Harvard University Press.

LaTeX-nativ, nicht nachgelagert

Quanta rendert LaTeX-Inline-Formeln ($f(x)$) und Block-Formeln ($$E = mc^2$$) direkt via KaTeX. Der Scan-Prompt weist das Modell an, mathematische Ausdrücke in LaTeX auszugeben. Paivio (1971) liefert den theoretischen Bezug für visuelle und textuelle Repräsentationen; daraus folgt kein automatischer Lernerfolg.

Paivio, A. (1971). Imagery and Verbal Processes. Holt, Rinehart & Winston.

Was wirklich hinter dem PDF-Scan steckt

“Der Scan-Prompt ist darauf ausgelegt, aus dem hochgeladenen Dokument lernbare Konzepte statt bloß umformulierter Aufgabenstellungen zu erzeugen. Das Auslesen der Datei übernimmt die Mistral AI SAS mit Sitz in Paris über den Standard-Endpunkt des Anbieters, für den er keinen bestimmten Verarbeitungsort zusagt; Grundlage sind die Standardvertragsklauseln. Ein Training mit den übermittelten Inhalten schließt der Anbieter vertraglich aus. Die 30 rollierenden Tage, die der Anbieter nennt, sind seine allgemeine Angabe zu Ein- und Ausgaben (Stand 27. Juli 2026); für die Datei-Schnittstelle hat er nach unserem Kenntnisstand (Stand 18. August 2026) keine eigene automatische Löschfrist veröffentlicht, deshalb trägt hier unsere eigene Löschung die Zusage: die hochgeladene Dateikopie löschen wir unmittelbar nach der Verarbeitung, auch im Fehlerfall. Analysiert wird der visuelle Dateiinhalt einschließlich Text, Formeln und Beschriftungen. Ohne Bloom-Auswahl gibt Quanta Stückzahlen je Niveau in den Scan-Prompt, alle drei vertreten und der Schwerpunkt in der Mitte; ein ab Essential gewähltes Niveau über den Stufen 1 bis 6 geht mit Stückzahlen als Vorgabe in den Scan. Wo sich PDF-Text extrahieren lässt, prüft ein Quote-Match den Beleg. Wegen Layout, Formeln, Bildern oder Handschrift kann ein Match ausbleiben; die Karte bleibt dann dokumentgebunden, erhält aber kein verifiziertes Siegel.”

Amos MatzkeGründer, Quanta Study

Häufige Fragen zum PDF-Karteikarten-Generator

Wie wandle ich ein PDF in Karteikarten um?
Ein Thema in Quanta öffnen, auf „KI-Scan" tippen, das PDF hochladen und die gewünschte Kartenanzahl wählen. Der europäische KI-Anbieter (Mistral, Paris) analysiert die Datei und streamt die erzeugten Karten. Die Verarbeitungszeit hängt von Dokumentgröße, Anzahl und Auslastung ab.
Welche Dokumenttypen funktionieren am besten?
PDFs mit klarer Textstruktur (Lehrbücher, Skripte), Fotos von Mitschriften mit lesbarer Handschrift und Screenshots von Präsentationsfolien. Unterstützt werden PDF, JPG, PNG und WebP bis 10 MB pro Datei; mehrsprachige Dokumente sind möglich.
Kann ich denselben Text mehrfach scannen?
Ja. Quanta gibt dem Modell einen begrenzten Ausschnitt bestehender Karten als Vermeidungskontext mit. Ein weiterer Scan kann dadurch andere Konzepte fokussieren; eine vollständige Abdeckung oder semantische Duplikatfreiheit ist nicht garantiert.
Was passiert wenn das Dokument weniger Konzepte hat als gewünschte Karten?
Der Scan kann weniger Karten als angefordert liefern und zeigt dann ein Teilergebnis. Der Prompt bleibt auf die Datei beschränkt. Bei extrahierbarem PDF-Text erhalten nur wörtlich gematchte Karten ein Verifiziert-Siegel; visuelle Karten ohne Match werden transparent ohne dieses Siegel gespeichert.
Wie unterscheidet sich der PDF-Scan vom KI-Set?
Der PDF-Scan nutzt eine hochgeladene Datei als Modellgrundlage und weist den europäischen KI-Anbieter (Mistral, Paris) an, dokumentgebunden zu generieren. KI-Set startet dagegen mit einem Themennamen und sucht standardmäßig passende Volltextquellen; findet sich keine passende Quelle, entstehen keine Karteikarten.
Wo wird mein hochgeladenes PDF verarbeitet?
Die KI-Verarbeitung läuft über die Mistral AI SAS mit Sitz in Paris: Textfunktionen über den EU-Endpunkt des Anbieters, das Auslesen von Dateien und Sprachaufnahmen über den Standard-Endpunkt des Anbieters, für den er keinen bestimmten Verarbeitungsort zusagt; Grundlage sind die Standardvertragsklauseln. Ein Training mit den übermittelten Inhalten schließt der Anbieter vertraglich aus. Der PDF-Scan gehört zum Dateiweg, deshalb schreiben wir hier ausdrücklich Standard-Endpunkt und nicht pauschal „Verarbeitung in der EU". Zur Löschung: Die 30 rollierenden Tage, die der Anbieter nennt, sind seine allgemeine Angabe zu Ein- und Ausgaben (seine Datenschutzerklärung, Stand 27. Juli 2026) und keine Frist für dein PDF. Für die Datei-Schnittstelle hat der Anbieter nach unserem Kenntnisstand (Stand 18. August 2026) keine eigene automatische Löschfrist veröffentlicht. Genau deshalb ist unsere eigene Löschung hier die Zusage, die für deine Datei gilt: die hochgeladene Dateikopie löschen wir unmittelbar nach der Verarbeitung, auch im Fehlerfall; ergänzend löscht ein regelmäßiger Aufräumlauf Reste abgebrochener Vorgänge nach. Konten, Lerninhalte und Ergebnisse liegen in der Region europe-west3, also Frankfurt am Main.
Ist der PDF-zu-Karteikarten-Generator kostenlos?
Dauerhaft kostenlos: 1 Thema, insgesamt höchstens 100 Karten, FSRS und genau ein KI-Generierungslauf im geführten Onboarding-Einstieg (10–50 Karten aus Text oder Dateien) während der gesamten Kontolaufzeit. Starter hat kein monatliches KI-Kontingent. Weitere Generierungen erfordern Quanta Essential mit 300 KI-Karten pro Monat, geteilt zwischen den Generierungswegen. Berechtigte Nutzer können den Plan 7 Tage testen.
AM
Amos Matzke·Gründer & Geschäftsführer, Full-Stack Architect · ehem. MINT-EC Schüler·April 2026
SpracheingabeKarteikarten erstellenKI Generator
TeilenWhatsAppFacebookXLinkedInTelegramRedditE-Mail

Erste Karteikarten aus deinem PDF

Dokument hochladen. Karten streamen lassen. Nach deiner ersten Bewertung plant FSRS die nächste Wiederholung.

Kostenlos starten