# Plappi — Antrags-Kern (wiederverwendbar)

> Modularer Kern für ALLE Anträge. Pro Programm wird nur das Scoring-Raster bedient
> (FFG: Innovationsgehalt/Qualität/Verwertung; aws: Innovationshöhe/Team/Markt; Wien: regionaler Impact).
> `[TODO]` = Fakt fehlt von Nemanja. v0.1 — 2026-05-26.

## A. Kurzprofil Antragsteller
- **Plappi FlexKapG (i.G.)**, Sitz Wien. Gegr. [TODO Datum], FN [TODO], Geschäftsführer Nemanja Klincov.
- Junges innovatives Unternehmen (i.G.), KI/Sprachtechnologie + Hardware für Kinder-EdTech.
- Team-Kompetenz: KI/ML-Track-Record (Hintergrund BReact, EU-Tender-erprobt). Hires geplant: [TODO Rollen/Zeit].

## B. Problem / Bedarf (Motivation)
Bilinguale & mehrsprachig erziehende Familien sind unterversorgt: Wenn ein Elternteil die
Zweitsprache nicht spricht, ist der andere die EINZIGE Sprachquelle — bei Zeitmangel bricht
Exposition weg. Marktführer (Tonies u.ä.) sind **einsprachig** und passiv (kein Dialog).
Wissenschaft: ≥30% Sprachexposition nötig für aktiven Erwerb; Konversationsqualität schlägt Menge.

## C. Lösung & Innovationsgehalt (USP — Kern für FFG)
Displayloses, **sprachgesteuertes** Hardware-Gerät (screen-free) führt mit Kindern 2–15
**personalisierte, adaptive bilinguale Dialoge & Geschichten** — sanfte Korrektur, Spaced
Repetition, Kognaten-Nutzung. Differenzierung = aktiver Dialog statt passivem Audio.
**Technischer F&E-Kern (= das Förder-Herzstück):**
1. **Kinder-Spracherkennung mehrsprachig** — kindliche Stimmen/Aussprache sind ASR-hart (wenig Trainingsdaten, hohe Varianz); mehrsprachiger Code-Switching-Dialog.
2. **Privates Inferencing auf Open-Source-Modellen** — eigene EU-Inferenz-Infrastruktur statt Public-API; **architektonisch ausgeschlossen, dass Kinder-Gespräche ins Modelltraining fließen.** = Datensouveränität, DSGVO + EU-AI-Act-by-design.
3. **Adaptive Pädagogik-Engine** — Spaced Repetition + Personalisierung (Interessen, Freunde, Themen), altersgerechte Progression.

## D. Stand der Technik & Abgrenzung
Vorhandene Sprachlern-Apps = Screen + Cloud-LLM (Daten-Sharing). Audio-Spielzeug = einsprachig,
nicht-adaptiv. Plappis Kombination (Hardware + privates EU-Inferencing + adaptiver bilingualer
Kinder-Dialog) ist neu und mit Forschungsrisiko (Kinder-ASR, On-/Privat-Inferenz-Qualität).

## E. Wissenschaftliche Fundierung
Basierend auf 75+ peer-reviewed Studien zur bilingualen Sprachentwicklung
(u.a. Hoff et al. 2012 — 30%-Exposition; Romeo et al. 2018 — Konversationsqualität;
Roediger/Karpicke 2006 — Spaced Repetition; Mitchell et al. 2024 — Kognaten-Vorteil).
Optional stärkend: Forschungspartner (Uni-Phonetik/Linguistik, FH, Speech-Institut) — Status: offen.

## F. Markt & Verwertung
Zielmarkt EU zuerst, dann USA (Vorbild Tonies-Skalierung). B2C Hardware + Abo (Content/Inference).
Marktvalidierung: **Kickstarter-Launch 24.06.2026 (60-Tage-Kampagne)** (Pre-Orders = Nachfragebeleg) + Warteliste.

## G. Wirkung / Impact (EU-AI-Act, Privacy, „Made in Austria")
DSGVO + EU-AI-Act-konform by design, EU-Rechenzentren, kein KI-Training mit Kinderdaten,
Wertschöpfung & Arbeitsplätze in Wien/Österreich. Gesellschaftlich: Sprachförderung, Bildungszugang
ohne teure Kurse, screen-free.

## H. Arbeitspakete (→ Förder-Mapping siehe projekt.md)
- WP1 KI-Kern (F&E) → FFG · WP2 Hardware → aws · WP3 Prototyp+Zertifizierung → Wien · WP4 Marke → aws Innovationsschutz

## I. Offene Fakten [TODO]
GmbH-Daten (Datum/FN), Team & Hire-Plan + Kosten, Gesamtbudget-Detail je WP, verfügbare Eigenmittel,
Hardware-Plattform/Fertigungspartner, Status FFG-Privatname-Account + „Projektstart vor 1 Monat".