Skip to content

Lernzielbuch und Evidenz-Review-Pipeline

Generated artifact. Do not edit manually.

Generated by: scripts/build_compendia.py Regenerate with: python3 scripts/build_compendia.py --compendium skill-graph-architecture --web-and-tex Source of truth: docs/concept/skill-graph/architecture-source/

Sprache / Language: Deutsch (DE) · English (EN) | PDF: Deutsches PDF · English PDF

Kompendium: §1 Allgemeines Zielsystem · §2 Knotentypen · §3 Sichtenprojektion · §4 Quellen- & Ressourcenlinks · §5 Contentanbindung · §6 Quellenbegründungen · §7 Zielvisualisierungen · §8 Lernzielbuch · §9 Gymnasium-Rollout · §10 MEM/FWU-Plan · §11 Duale Paket-Releases

8. Lernzielbuch und Evidenz-Review-Pipeline

Das Lernzielbuch und die Pipeline für positive Verständnis-Evidenzprofile machen jedes curriculare atomare Lernziel für Menschen und Multi-KI-Reviews prüfbar, ohne die lernendenseitigen Zieltexte aufzublähen (die darauf aufbauende Unterrichts-Zeitplanung für Lehrkräfte ist in Lernzielbuch-Zeitplanung beschrieben).

8.1. Gemeinsames BookModel, Ein-Ziel-pro-Seite-Atlas und Evidenzprofile V2

Ein deterministisches BookModel (contracts/goal-book/v1/goal-book-model-1.1.schema.json) speist identisch die schreibgeschützte /lernzielbuch-WebGUI und das A4-Hochformat-PDF:

  • Aktuelle bundesweite Review-Ausgaben (30.08.2026): 792 eindeutige curricular-atomare Zielseiten für Gymnasium Mathematik und 461 Seiten für Physik über alle 16 Bundesländer (publicationMode: review, mit QA-Ledger-gebundenen Kandidatenbildern ohne Behauptung menschlicher Bildfreigabe; Coach-Runtime und Mastery-Schreibpfad bleiben unverändert).
  • Vierzehn verbindliche Invarianten: Knappe kanonische title/description; separate fingerprint-gebundene V2-Evidenzprofile (contracts/goal-evidence/v2/goal-evidence-profile.schema.json mit expectations, coverageExpectations, variationAxes und applicationCaseBriefs; V1 bleibt als Archivhistorie erhalten); genau eine physische Seite je regulärem atomarem Ziel mit vollständiger Lernziel-ID, Kapitelpfad (canonical-composition-view-v1 + Bundeslandspezifische Ergänzungen mit lückenloser treeOrder), stabiler Kahn-Topologiesortierung entlang requires, klickbaren PDF-Sprungzielen (goal-<uuid>), Fail-Closed-Überlauf-/Lesbarkeitsprüfung, inkrementellen Skia-PDF-1.4-Lesezeichen, bundeslandprimären Geltungstupeln (Bundesland -> [{stage, durationModel, courseProfile}] – niemals kartesische G8/G9-Kreuzprodukte) sowie nachgeladenen /lernzielbuch/<bookId>.original-sources.json-Quellenmatrizen.
  • Anwendungsbasierte Anerkennungsprüfung (04.11.2026): Prüfungen mit globaler Kompetenzanerkennung (Implizite Beherrschung) verlangen vor Freigabe ein statisches Review gegen kompensierende Nebenpunkte.

8.2. Multi-KI-Review-Schleife, Evidenzgates und moderierter Feedback-Transfer

Die Qualitätssicherung verbindet eine schnelle blinde Multi-KI-Schleife mit strengen Verallgemeinerungsgates und einem langsamen, datensparsamen öffentlichen Feedbackkanal:

| Skala | Stufen & Bedeutung | | –- | –- | | Evidenz (E0–E5 + NORMATIVE) | E0 unbelegte Meinung \(\to\) E1 verankerte Beobachtung \(\to\) E2 reproduzierbares Minimal-Gegenbeispiel \(\to\) E3 unabhängige Multi-Modell-/Prompt-Triangulation \(\to\) E4 kontrollierte Feldevidenz \(\to\) E5 replizierte Kohortenevidenz. | | Geltungsumfang (G0–G4) | G0 Einzelfall \(\to\) G1 einzelnes Ziel \(\to\) G2 Zielarchetyp (erfordert \(\ge\) E3 über \(\ge\) 2 Kapitel) \(\to\) G3 Fach/Stufe (geschichtete Stichprobe + Replikation) \(\to\) G4 globale Coach-/Mastery-Regel (Mathe + Physik + Feld-Canary). | {cols="30%,70%"}

  • Zweistufige V2-Kampagne: Kalibriert an 16 Mathematikzielen (5–10, E–Q4, Pilotziel 8dd9f210-2683-5902-acab-e3be22725232) vor dem 792-Ziele-Lauf: (1) Atlas-V1 einfrieren, (2) blindes Codex-V1-Review (keep | revise | split_review | block), (3) deterministischer Check + einzelzielweise menschliche Entscheidung, (4) kontrollierte zweisprachige V2-Pflege + Folgelane-Prüfung, (5) blindes Zweitanbieter-V2-Review, (6) dissenzwahrende Synthese. Weder Modellmehrheit noch Ausbleiben von Kritik geben Änderungen automatisch frei.
  • Zweiphasiger /lernziel-feedback-Transfer: In Produktion standardmäßig deaktiviert und durch SKILLPILOT_GOAL_FEEDBACK_OPERATOR_TOKEN geschützt; verarbeitet datensparsame V2-Umschläge ohne Lernenden-/SkillPilot-ID, Kontaktfeld oder Dateiupload. POST /api/operations/goal-feedback/v1/export-batches exportiert deterministische Batches samt serverseitigem Publikationssnapshot nach tmp/goal-feedback/inbox/ (trusted-context.jsonl strikt getrennt von untrusted-feedback.jsonl); erst nach lokaler Byte-/Digest-Prüfung löscht ein idempotentes DELETE .../{exportId} mit If-Match die Live-Zeilen unter Erhalt einer inhaltsfreien Löschquittung.
npm --prefix app run quality:goal-evidence:check
npm --prefix app run build:goal-book-model -- \
  scripts/config/goal-books/de-gym-math-national-atlas.json
npm --prefix app run build:goal-book-original-sources
npm --prefix app run check:goal-book-original-sources