Die meisten Lernvideos auf YouTube sind nicht gezielt fürs Lernen aufgebaut. Sie enthalten Intros, Werbeeinblendungen und Abschweifungen, aber keine Kapitelmarkierungen. Manche Vorlesungen zeigen 90 Minuten lang ein Whiteboard aus derselben Kameraperspektive. Das YouTube-Videolektionstool von Scholarly schafft hier Abhilfe. Füge einen Link ein und die KI transkribiert das gesamte Video, entfernt überflüssige Passagen, gliedert den Inhalt in sinnvolle Kapitel und arbeitet die Konzepte heraus, die fürs Lernen wirklich wichtig sind.
Das Ergebnis ist eine aufbereitete Videolektion in Scholarly: ein neu vertontes Video mit klaren Kapiteln, einem synchronisierten Transkript, Karten mit Schlüsselbegriffen in der Seitenleiste und der ursprünglichen YouTube-Quelle, die nur einen Klick entfernt ist. Es fühlt sich weniger nach einem beliebigen Video an und mehr nach einer Kurseinheit, die eigens für dich erstellt wurde.
Wahrscheinlich nutzt du YouTube schon zum Lernen: 3Blue1Brown für Mathe, Crash Course für Geschichte, Organic Chemistry Tutor für organische Chemie oder Andrew Ng für maschinelles Lernen. Das Problem: Zuschauen ist noch kein Lernen. Auf Play zu drücken fühlt sich produktiv an, aber eine Woche später erinnerst du dich an fast nichts mehr. Wenn du ein YouTube-Video in eine Scholarly-Videolektion umwandelst, bekommst du ein durchsuchbares Transkript, direkt anwählbare Kapitel und einen KI-Lernbegleiter, den du fragen kannst: „Moment, was meinte er gerade mit SN2?“. So bleibst du im Lernfluss.
Auch lange Videos lassen sich so besser nutzen. Eine zweistündige Stanford-Vorlesung vor einer Prüfung noch einmal komplett anzusehen, ist kaum machbar. Dieselbe Vorlesung, gegliedert in 12 Kapitel mit Transkript und Karteikarten, wird zu einer 20-minütigen Wiederholung, die du auch am Abend vor der Prüfung noch schaffst.
Jedes YouTube-Video mit Lerninhalten eignet sich: Vorlesungen von MIT OpenCourseWare, Khan Academy, Crash Course, TED-Ed, Veritasium, 3Blue1Brown, Organic Chemistry Tutor, Professor Leonard, Eddie Woo, Kurzgesagt sowie Hochschulkanäle und Konferenzvorträge. Auch fremdsprachige Videos werden unterstützt: Die KI transkribiert die Originaltonspur und du kannst sie bitten, den Inhalt auf Englisch oder in einer anderen Sprache zusammenzufassen.
Anleitungen und Programmiervideos eignen sich besonders gut. Füge einen vollständigen Kurs von freeCodeCamp ein und Scholarly gliedert ihn nach Themen. So findest du den Abschnitt zu async/await, ohne sechs Stunden Video durchsuchen zu müssen. Auch Dokumentationen und Konferenzvorträge von NeurIPS, JSConf oder Google I/O funktionieren. Das Transkript macht sie zu durchsuchbarem Referenzmaterial.
Sobald dein YouTube-Video in eine Scholarly-Videolektion umgewandelt ist, sind die nächsten Lernschritte nur einen Klick entfernt. Erstelle einen Karteikartenstapel aus dem Video und die KI übernimmt jede Definition, Formel und jedes Beispiel in Frage-Antwort-Karten. Wenn du eine Prüfung erstellst, formuliert die KI Multiple-Choice-Fragen und offene Fragen zum Video. Anschließend bewertet sie deine Antworten und erklärt dir deine Fehler.
So läuft es ab: YouTube-Link → strukturierte Videolektion → Karteikarten → Probeprüfung. Das kannst du mit jedem Video auf deiner „Später ansehen“-Liste machen und so 40 aufgeschobene Videos in einen richtigen Lernplan verwandeln.
Erstellte Videolektionen lassen sich über einen Link teilen. Wenn deine Lerngruppe einen YouTube-Kurs untereinander aufteilt, kann jede Person zwei oder drei Videos umwandeln und ihre Scholarly-Videolektionen teilen. So erhält die ganze Gruppe strukturierte Notizen, Transkripte und Karteikarten für den gesamten Kurs, ohne dass alle die Videos ansehen müssen, die andere bereits bearbeitet haben.
