Operativer Lernablauf

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Kompendium: §1 Personalisierung · §2 Lernablauf · §3 SRS-Sync · §4 Import/Export · §5 Portabler Host · §6 Kommunikationsvertrag · §7 Coach-Topologie · §8 OAuth & Session · §9 Verhaltensintegration · §10 Plugin-Lifecycle

2. Operativer Lernablauf

Dieses Kapitel beschreibt den operativen Laufzeitablauf von statischen Skill-Landschaften unter curricula/ bis zur personalisierten Navigation und binären Mastery-Fortschreibung.

Im Backend ist der Ablauf providerneutral. Für ChatGPT (8) authentisiert ein registrierter OAuth-Client die Integration, während jeder ausdrückliche Klick auf Lernen starten eine frische, absolut nach 24 Stunden ablaufende learningSessionId erzeugt, in die Startnachricht einfügt und unverändert an jeden fachlichen MCP-Aufruf übergibt; die permanente SkillPilot-ID verbleibt ausschließlich im Backend. Der Visible-Session-Flow dient nur als isolierter Rollback-Pfad, und der Claude-Adapter nutzt dieselbe sichere Zustandsprojektion vorbehaltlich vollständiger End-to-End-Abnahme. Die gemeinsame Grenze regelt 6.

2.1. Datengrundlage: Landschaften, Struktur und Filter

Jede Skill-Landschaft unter curricula/ bildet einen DAG mit contains (Hierarchie/Komposition) und requires (didaktische Voraussetzungen). Während der laufenden Clusterkanten-Migration leitet die Laufzeit effektive Voraussetzungen aus direkten requires-Kanten sowie über contains-Vorfahren vererbten requires-Kanten ab; Personal-Curriculum-Filter grenzen die sichtbare Ansicht ein, während für strikte Prüfungen weiterhin der strukturelle Gesamtgraph zur Verfügung steht.

2.2. Lebenszyklus-Schritte 1–3: Basis-Curriculum, Personal Curriculum und Fokus

Basis-Curriculum (Ebene 1): Nach zustandsfreier Katalognavigation wählt die lernende Person ein veröffentlichtes Wurzel-Curriculum als vollständigen Zielraum.
Verbindliches Personal Curriculum (Ebene 2): Ausschließlich im First-Party-WebGUI konfiguriert (Bundesland/kanonische Sicht \(\rightarrow\) Dauermodell \(\rightarrow\) Stufe \(\rightarrow\) Fächer \(\rightarrow\) Kursprofil je Fach) als Kandidatenraum für Fokus, Frontier, Fortschritt und lokale Lehrkraft-Kursplanung (unabhängig vom veränderlichen Ebene-3-Fokus).
Fokus und aktives Ziel (Ebene 3): - Ebene 3a (Fokuswurzeln): Sobald Ebene 2 vollständig ist, ist der Fokus nie leer (deterministischer Standard auf der ersten sichtbaren Wurzel; Mehrfachwurzeln für kombinierte Backend-/Coach-Korridore möglich). - Ebene 3b (Aktives Atomziel): Höchstens ein atomares Lernziel aktiv in UI und Coach-Schleife. - Plangesteuerte Progression: Die bestätigte Planübernahme ersetzt einbezogene Fachpläne atomar, aktiviert den Planmodus (unterdrückt den generischen Autopilot) und wählt das erste fällige Frontier-Ziel eines offenen Periodenpensums; explizite Fachwechsel parken offene Ziele ohne Mastery-Änderung, und Übergaben nach Zielabschluss folgen deterministisch offenen Fachpensen ohne jemals requires zu umgehen oder Ersatzziele zu erfinden (siehe Einheitlicher Lernplanstatus sowie historisch Tagesfortschritt). - Fokusweitung: Bietet vom Backend publizierte breitere Vorfahren entlang des sichtbaren Wurzelpfads erst nach echtem Fokusabschluss und ausdrücklicher Zustimmung an.

2.3. Schritt 4: Frontier-Berechnung und Auswertungsmodi

Ein atomares Ziel liegt genau dann auf der Frontier, wenn es selbst noch nicht beherrscht ist und sämtliche effektiven Voraussetzungen gemäß ihren Zieltyp-Verträgen erfüllt sind. Nach der Korrektur vom 4. November 2026 (Abschlusskonzept; Laufzeitanpassung offen) erfüllt effektive Beherrschung \(M_{\mathrm{eff}} = M \cup W\) Voraussetzungen ohne synthetische Mastery-Zeilen, während eine gewöhnliche \(B\)-Mastery in \(Q \to B \to A\) niemals \(A\) anerkennt, solange die lokale Prüfung \(Q\) offen ist.

Optimistischer Modus: Prüft Voraussetzungen innerhalb des aktiven Fokus (berechnet transitive Erreichbarkeit vor Zielmaskierung, damit ausgeblendete Zwischenknoten keine Pfade kappen) und erlaubt den direkten Einstieg im gewählten Bereich.
Strikter Modus: Wählt Kandidaten aus dem gefilterten Bereich, prüft Voraussetzungen jedoch global, um fehlende Grundlagen außerhalb des Filters offenzulegen.

Wünscht die lernende Person ein Nicht-Frontier-Ziel, ermittelt die Laufzeit die fehlenden effektiven Voraussetzungen und leitet gezielt dorthin.

2.4. Schritt 5: Mastery, Aggregation und Rückmeldung

Jedes atomare Ziel besitzt auf seiner stabilen UUID genau ein gespeichertes Ergebnis: gemeistert oder nicht gemeistert (0.0 oder 1.0; Zwischenwerte sind kein dritter Lernstand).

Globale Geltung und Aggregation: Mastery bleibt über Ansichts-, Ebene-2- und Ebene-3-Wechsel hinweg global erhalten. Cluster- und Bereichsprozentwerte zeigen den gewichteten Anteil eindeutig beherrschter Atomziele (60 % bedeutet z. B. 6 von 10 Zielen beherrscht, niemals 60 % eines Einzelziels).
Gedächtnis-/SRS-Ziele: Leiten ihr binäres Zielergebnis aus dem Kartenstatus ab: Normales Karteikartenlernen im Cockpit oder in der dedizierten MCP-App-Komponente (Noch nicht gewusst / Gewusst mit Vor-/Zurück-Navigation) aktualisiert nur den Wiederholungsplan, während Verified Recall ein separater hilfefreier Coach-Batchtest ist. Ein Gedächtnisziel gilt erst als gemeistert, wenn alle Pflichtkarten verifiziert und aktuell nicht fällig sind (siehe Knotentypen). Orientierungsziele speichern lediglich den abgeschlossenen Einstiegsdialog ohne Fachkompetenzanspruch.
Implementierungsstand (geprüft am 30. Oktober 2026): LearnerService akzeptiert bei neuen allgemeinen Mastery-Schreibzugriffen nur 0.0 oder 1.0, und GoalCard.tsx bietet binäre Steuerelemente; Mastery.java behält double samt Leseschwelle >= 0.9 für Bestandszeilen. Browser-SRS-Synchronisation kann keinen Verified Recall erzeugen, und signierte Importe bewahren verifizierte Kartenergebnisse (siehe Completion-Pilot). Bei jeder Mastery-Änderung werden freigeschaltete Ziele, Frontier und Fortschrittsübersichten unmittelbar neu berechnet.