From Invisible Repair to Budgeted Adaptation: An Online Optimisation Protocol for AI-Integrated Teaching

We model teacher adaptation in AI-integrated lessons as fair online resource allocation. The proposed BART protocol caps workload, restarts after disruptions, and provides a regret guarantee. A clearly labeled simulation suggests lower residual friction and group disparity than reactive heuristics. Working paper of the Technische Universität Eisenfeld — not peer reviewed. Zusammenfassung (Deutsch): Wir modellieren Anpassungen im KI-Unterricht als faire Online-Ressourcenallokation. Das vorgeschlagene BART-Protokoll begrenzt Arbeitsaufwand, reagiert auf Störungen und besitzt eine Regret-Garantie. Eine klar gekennzeichnete Simulation zeigt geringere Restprobleme und Gruppenunterschiede als reaktive Heuristiken. Published online in the TU Eisenfeld Working Paper Series: https://tu-eisenfeld.de/en/library/publications/budgeted-teacher-adaptation-20260928