Prüfungsfrage
Wie verändern sich Massenzahl und Protonenanzahl beim Alpha-Zerfall?
Wie sicher war deine Antwort?
RichtigUnsicherFalsch
PDF zu Karteikarten automatisch mit KI
Lade ein PDF, Foto oder eine Vorlesungsfolie hoch. Quanta erstellt dokumentgebundene Karten mit wählbaren Bloom-Stufen, transparentem Belegstatus und LaTeX-Formeln. Wie gut Inhalte erkannt werden, hängt von Layout, Bildern und Handschrift ab.
Gemini 2.5 Flash · dokumentgebunden · Bloom 1 bis 6 wählbar
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Starter kostenlos · ein KI-Lauf inklusive
„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."
Schon dabei · Studierende an
TU DresdenHumboldt-Universität zu BerlinHTW Dresden
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.
Dokument hochladen
PDF, Foto (JPG/PNG/WebP) oder Screenshot einer Mitschrift oder Vorlesungsfolie. Lesbare Handschrift kann erkannt werden.
Multimodale KI-Analyse
Gemini 2.5 Flash analysiert Text und Bild gleichzeitig und kann dabei Formeln, Diagrammbeschriftungen und Strukturformeln erfassen.
Bloom-Niveau-Extraktion
Ohne Auswahl bevorzugt der Karten-Prompt Verständnis- und Anwendungsfragen. Wählst du einzelne Bloom-Stufen von 1 bis 6, müssen die Karten genau diesen kognitiven Zielstufen folgen.
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.
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.
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.
Physik · Radioaktivität
Lernkarte
Beleg direkt mit der Karte verknüpft
1 / 4 · Fach wechseln
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.
Bloom 1 bis 6
Frei wählbare Zielstufen; sonst Fokus auf Verständnis und Anwendung
Ohne Auswahl bevorzugt der Karten-Scan Verständnis- und Anwendungsfragen. Bei einer Auswahl werden genau diese Stufen verbindlich. 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 bevorzugt der Karten-Scan Verständnis- und Anwendungsfragen. Wählst du eine oder mehrere Bloom-Stufen von 1 bis 6, werden genau diese als verbindliche Zielstufen in den Scan-Prompt übernommen. 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. Gemini analysiert dafür den visuellen Dateiinhalt einschließlich Text, Formeln und Beschriftungen. Ohne Bloom-Auswahl bevorzugt der Karten-Scan Verständnis- und Anwendungsfragen; ausgewählte Stufen von 1 bis 6 werden verbindlich. 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.”
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. Gemini 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 Gemini an, dokumentgebunden zu generieren. KI-Set startet dagegen mit einem Themennamen und sucht standardmäßig passende Volltextquellen; nur nach ausdrücklichem Opt-in kann es ungegroundetes Modellwissen erzeugen, das als unverifiziert markiert wird.
Ist der PDF-zu-Karteikarten-Generator kostenlos?
Dauerhaft kostenlos: 1 Thema, insgesamt höchstens 100 Karten, FSRS und genau ein KI-Generierungslauf während der gesamten Kontolaufzeit. Im regulären Generator sind 40–100 Karten aus Text, Link oder bis zu 10 Dateien wählbar; im geführten Onboarding-Einstieg 10–50 aus Text oder Dateien. Der Onboarding-Lauf zählt als dieser eine Lifetime-Lauf; 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 & Full-Stack Architect · ehem. MINT-EC Schüler·April 2026
Erste Karteikarten aus deinem PDF
Dokument hochladen. Karten streamen lassen. Nach deiner ersten Bewertung plant FSRS die nächste Wiederholung.