Studieren an deutschen Hochschulen ist häufig durch den Besuch von Vorlesungen, das Lesen und Aufbereiten von vorgegebenen Buchkapiteln und Zeitschriftenartikeln oder das Betrachten von Lehrvideos geprägt. Zuhören, Lesen und Zusehen sind jedoch Lernmodi, die mit einer vergleichsweise passiven Lernhaltung bei den Studierenden verbunden sind, was zu wenig vernetztem oder nachhaltigem Wissen führen kann. Eine Möglichkeit diesem Problem effektiv zu begegnen, ist der Einsatz von Lern- und (Selbst-)Testaufgaben. Aufgaben können eine vertiefte Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand ermöglichen, indem sie die Lernenden beispielsweise dazu anregen, Vergleiche zwischen unterschiedlichen Inhaltsgebieten vorzunehmen oder verschiedene Teilaspekte eines Inhalts zu subsumieren. Dazu müssen sie sich aktiv in den Gegenstandsbereich einarbeiten. In der Demo zeigen wir, wie mittels des Ansatzes der automatischen Aufgabengenerierung (AIG), effizient Lern- und (Selbst-)Testaufgaben erzeugt werden können. AIG braucht dafür keine Experten der Aufgabenkonstruktion mehr, die Aufgaben einzeln schreiben, überprüfen und überarbeiten, sondern arbeitet mit systematischen Repräsentationen des Lerngegenstands (sog. kognitiven Modellen) und Software, die aus diesen Modellen Aufgabensätze generiert.