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Schulungsdienstleistung - Einsatz von Künstlicher Intelligenz in MINT-Arbeitskontexten

Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt97828 Marktheidenfeld (Schulen im Kreis Main-Spessart), BayernVeröffentlicht:
Angebotsfrist: noch 20 Tage

Zusammenfassung

Automatisch erstellt aus den Vergabeunterlagen

Öffentliche Ausschreibung (UVgO) der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt für eine externe Fach- und Schulungsdienstleistung im Projekt B.R.A.I.N. – Bayerische Regionale AI-Nachwuchsförderung.

Es geht darum, Schülerinnen und Schülern ab der Sekundarstufe in der Region Main-Spessart an rund 350 Teilnehmenden in 20 Kursen den praktischen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI, Machine Learning, LLMs, Prompting, Validierung) in MINT-, Forschungs- und Technik-Kontexten zu vermitteln.

Der Auftragnehmer führt 40 Unterrichtseinheiten à 45 Minuten (30 Zeitstunden) Präsenzunterricht durch und stellt eine browserbasierte Lern- und Entwicklungsumgebung bereit.

Angebotsfrist: 12.10.2026 um 08:00 Uhr (MEZ). Einreichung elektronisch über die bayerische Vergabeplattform.

Ausschreibung ansehen

Zeitplan & Fristen

Aus den Vergabeunterlagen extrahiert
Noch 20 Tage bis zur Angebotsfrist — 12. Oktober 2026
HEUTE
Termin / FristSEP2026 DEZ MÄR JUN SEP DEZ MÄR JUN SEP
Veröffentlichung10. Sep. 2026
Bieterfragen-Frist2. Okt. 2026
Angebotsfrist12. Okt. 2026
Bindefrist12. Okt. 2026 – 15. Feb. 2027
Zuschlag15. Feb. 2027
Vertragsbeginn15. Feb. 2027
Vertragslaufzeit15. Feb. 2027 – 31. Okt. 2028
Ausführungsbeginn5. Apr. 2027
Vertragsende31. Okt. 2028
AngebotsöffnungDatum offenEröffnungstermin nach Angebotsabgabe, nicht explizit genannt.
vor Angebotsabgabenach Angebotsabgabe

Zuschlagskriterien

Gewichtung laut Vergabeunterlagen
Preis & Qualität4 Kriterien
Preis 40%Qualität 60%
  • Maximaler Gesamtpreis netto40%

    Der maximale Gesamtpreis netto wird mit 40 % gewichtet.

  • fachlich-didaktisches Durchführungskonzept30%

    Fachlich-didaktisches Durchführungskonzept einschließlich eines beispielhaften KI-Anwendungsszenarios aus einem MINT- oder Forschungskontext. Bewertung mit 0–10 Punkten, Mindestbewertung 4 Punkte.

  • Qualität und projektrelevante Erfahrung des konkret vorgesehenen Fachpersonals20%

    Qualität und projektrelevante Erfahrung des vorgesehenen Fachpersonals; berücksichtigt werden Tiefe, Aktualität und unmittelbare Relevanz der nachgewiesenen akademischen und forschungsnahen KI-Erfahrungen.

  • technisches und organisatorisches Durchführungskonzept einschließlich Lern- und Entwicklungsumgebung10%

    Technisches und organisatorisches Durchführungskonzept einschließlich Lern- und Entwicklungsumgebung (browserbasiert, Plattform-/Cloud-/KI-Dienste, datenschutzrechtliche Ausgestaltung). Bewertung mit 0–10 Punkten, Mindestbewertung 4 Punkte.

KI-Hinweis: Alle Zuschlagskriterien mit Gewichtungen sind explizit im Dokument genannt (Preis 40 %, fachlich-didaktisches Konzept 30 %, Personal 20 %, techn./org. Konzept 10 %). Die Bewertungsmethode für die Qualitätskriterien (Punkteskala 0–10, Mindestbewertung 4) ist ebenfalls vollständig dokumentiert.

Leistungsumfang

Aus den Vergabeunterlagen

Inhaltliche Schwerpunkte der Kurse

Vermittelt werden soll der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI, Machine Learning, Large Language Models) in akademischen, wissenschaftlichen, forschungsnahen und technischen MINT-Arbeitskontexten – konkret:

praktische Erprobung von KI-Anwendungsszenarien in Studium, Forschung und technischer EntwicklungDarstellung von Einsatzmöglichkeiten von KI und LLMs in technischen/wissenschaftlichen ArbeitsprozessenKI-Einsatz zur Strukturierung und Bearbeitung fachlicher ProblemstellungenKI-gestützte Analyse, Aufbereitung und Interpretation von Daten und technischen InformationenKI bei einfachen Entwicklungs-, Programmier-, Forschungs- und DokumentationsaufgabenNachvollziehbarkeit, Validierung und fachliche Prüfung KI-generierter ErgebnisseAnleitung zur Nutzung geeigneter KI-/LLM-/datenbezogener Arbeitsumgebungenfachliche Begleitung praktischer ÜbungsphasenAbstimmung der Anwendungsszenarien mit den von der THWS vorgegebenen Kursinhalten und Kompetenzzielen

Umfang und Durchführung

Rund 20 Kurse/Gruppen mit insgesamt 40 Unterrichtseinheiten à 45 Minuten (= 30 Zeitstunden Präsenzdurchführung), rechnerisch ca. 2 UE pro Kursca. 350 Teilnehmende im SekundarstufenalterLeistungszeitraum: 05.04.2027 bis 31.10.2028, Orientierung an den schuljahresbezogenen Zeitfenstern der kooperierenden Schulen; konkrete Terminplanung durch die Projektleitung der THWSLeistungsorte: kooperierende Schulstandorte in der Region Main-Spessart (Präsenzangebot, Erfüllungsort 97828 Marktheidenfeld)Die genauen Inhalte je Kurs werden von der THWS vorgegeben

Technische Plattform (browserbasierte Lern- und Entwicklungsumgebung)

Bereitstellung und technische Absicherung einer browserbasierten Lern- und Entwicklungsumgebung (ohne lokale Installationen)Bereitstellung aller erforderlichen Plattform-, Cloud-, API-, Lizenz- und Rechenkapazitäten für den gesamten LeistungszeitraumTechnische Vorbereitung, Einrichtung der Arbeitsbereiche, Funktionstests und technische Unterstützung bei StörungenZugang zur Lernplattform für die Teilnehmenden mindestens 60 Tage nach Kursende

Vergütung und Abrechnung

Einheitlicher Netto-Gesamtstundensatz je Zeitstunde PräsenzdurchführungAbrechnung nur für tatsächlich durchgeführte und nachgewiesene UnterrichtseinheitenKeine gesonderte Abrechnung von Plattform-, Lizenz-, Reise- oder Materialkosten

Was NICHT zum Auftrag gehört

Allgemeine Studien- oder Berufsberatung ohne fachlich-technische KI-KompetenzvermittlungAllgemeine Medienkompetenzvermittlung ohne KI-FachbezugEinsatz von Unterauftragnehmern (nicht gestattet)

Eignungskriterien

Geforderte Nachweise laut Vergabeunterlagen

Fachliche Eignung der vorgesehenen Fachkräfte (Musskriterium)

Schlüsselanforderung: nachweisbare praktische Erfahrung beim Einsatz von KI-Technologien in Forschung, angewandter Forschung oder forschungsnaher technischer Entwicklungsarbeit. Allgemeine KI-Nutzung oder allgemeine KI-Schulungstätigkeit reichen nicht aus.

Einzureichen sind insbesondere:

aktuelle Lebensläufe der vorgesehenen MitarbeiterAusbildungs- und Qualifikationsnachweise, ZertifikateDokumentation relevanter Fortbildungen und SpezialisierungenAuflistung spezifischer Erfahrungen in der Durchführung ähnlicher Projekte/SchulungenErfahrungen in mehreren dieser Bereiche:Einsatz von KI, Machine Learning oder LLMs in Forschungs-/Entwicklungs-/TransferkontextenDatenverarbeitung, Analyse und KI-gestützte Informationsverarbeitungfachliche Prüfung, Plausibilisierung und Validierung KI-generierter ErgebnisseKI-gestützte Entwicklungs-, Programmier-, Dokumentations- oder Forschungsaufgabenbrowserbasierte oder funktional vergleichbare Lern- und EntwicklungsumgebungenVermittlung technischer/wissenschaftsnaher Inhalte an Jugendliche/junge Erwachsene

Ausschlussgründe (§ 31 UVgO i.V.m. §§ 123, 124 GWB)

Die Ausschlussgründe werden vom Auftraggeber geprüft; der Bieter gibt eine entsprechende Eigenerklärung ab. Geprüft werden u.a.:

keine Verurteilung wegen Straftaten nach § 123 GWBordnungsgemäße Erfüllung von Steuer- und Sozialversicherungspflichtenkeine Verstöße gegen menschen-, umwelt-, sozial- oder arbeitsrechtliche Verpflichtungenkeine Insolvenz / kein vergleichbares Verfahrenkeine schweren Verfehlungen, die die Integrität in Frage stellenkeine vorsätzlich unzutreffenden Erklärungen / korrekte Verfahrensbeteiligungggf. Begründung, warum trotz fakultativer Ausschlussgründe (§ 124 GWB) kein Ausschluss erfolgen soll

Formelle Pflichtbestandteile

Eigenerklärung zu Ausschlussgründen und Eignungskriterien (Muss)Bestätigung der Kenntnisnahme der Eigenerklärung (Muss)Scientology-Schutzerklärung (Muss, übliche bayerische Vergabeerfordernis)Statistische Unternehmensangaben (Unternehmensgrößenklasse: Kleinst-/Klein-/Mittel-/Großunternehmen) – keine Auswirkung auf Zulassung

Hinweis zur Förderabhängigkeit

Der Antrag auf Förderung kann erst nach Vorliegen der Angebote gestellt werden. Eine Zuschlagserteilung ist erst nach erfolgtem Förderbescheid möglich.

Referenzprojekte
nicht spezifiziert ReferenzenZeitraum: nicht spezifiziertVolumen: nicht spezifiziert

Einschlägige Erfahrungen der vorgesehenen Fachkräfte beim Einsatz von KI in Forschung, angewandter Forschung oder forschungsnaher technischer Entwicklungsarbeit; Lebensläufe, Qualifikationsprofile, Projektbeispiele, Lehr-/Schulungserfahrungen, Fortbildungen

Dokumentation der Erfahrungen in den geforderten Bereichen (KI/ML/LLM in Forschung/Entwicklung/Transfer, Datenverarbeitung, Validierung, Lern- und Entwicklungsumgebungen, Vermittlung technisch-wissenschaftlicher Inhalte an Jugendliche)

KI-Hinweis: Alle Eignungskriterien wurden per KI aus den Vergabeunterlagen extrahiert. Mit TendiGo prüfen Sie in wenigen Minuten, ob Ihr Unternehmen die Anforderungen erfüllt.

Wettbewerb & Angebotsprognose

Erwartete Konkurrenz auf Basis vergleichbarer Vergaben
1–3Angebote erwartet
Median vergleichbarer Vergaben: rund 2 Angebote
Geringe Konkurrenz
Wahrscheinliche Bieterzahl
1–3 · 65%4–10 · 21%11+ · 14%
Checkliste zur AngebotsabgabeKonkrete Schritte laut Vergabeunterlagen0 von 14 erledigt
Firmenprofil & Schlüsselpersonal
Konzepte
Preis & Erklärungen
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Auf einen Blick

Auftraggeber
Technische Hochschule Würzburg-Schweinfurt
Ort
97828 Marktheidenfeld (Schulen im Kreis Main-Spessart), Bayern
Kategorie
Bayern
Veröffentlicht
Angebotsfrist

Erfüllungsort

Ort der Leistung
97828 Marktheidenfeld (Schulen im Kreis Main-Spessart)
Bayern

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