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MEM/FWU-Roundtrip-Plan

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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

10. MEM/FWU-Roundtrip-Plan

SkillPilot versteht Metadata for Educational Media (MEM) und FWU-DE/lehrplan-ontologie als benachbarte semantische Metadaten- und Provenienzschicht statt als Gegenmodell und dient als offener Prüfstand für nachvollziehbare KI-Lernschritt-Navigation (operative Pipeline in MEM/FWU-Roundtrip-Pipeline; Referenzpapier https://aifyer.com/ki-lernbegleitung/versions/v1.0/schulisch-verantwortete-ki-lernbegleitung-v1.0.pdf).

10.1. Semantischer Roundtrip-Test und geforderte Abdeckung

SkillPilot-Skill-Landschaft (JSON-Export-ZIP)
  -> MEM/FWU-first-RDF/OWL-Bundle + gehashte Binaer-Sidecars
  -> Rekonstruierte SkillPilot-Skill-Landschaft (ohne Quell-JSON-Zugriff)
  -> Deterministische Graph-, View- und Asset-Validierung

Ohne opake JSON-Blobs oder Base64-Medienliterale bewahrt das semantische Bundle:

  • Zielidentität (id, shortKey, title, description), Atomar-/Cluster-Klassifikation, weight, core und Dimensionsmetadaten;
  • direkte contains-Komposition und didaktische requires-Voraussetzungen;
  • Programmstruktur (programUnits), goalPlacements, Kompetenzachsen (competencyCatalog, competencyRefs) und lernendenseitige Composition Views;
  • amtliche Quellen-/Provenienzreferenzen sowie goal-visualization-Verweise (schema:ImageObject) samt bytegleichen SHA-256-Bild-Sidecars (persönliche Lernstände bleiben außerhalb öffentlicher Pakete).

10.2. Core-First-FWU-Abbildung und Anwendungsprofil

| Relation / Konzept | Core-First-RDF/OWL-Darstellung & Modellgrenzen | | –- | –- | | Didaktisches requires | Spezialisierte reifizierte LP_0000554-Ressource über LP_0030071 (hat Verweis) und LP_0030072 (verweist auf, eingeführt in FWU-DE/lehrplan-ontologie#9). Ein generischer CE-Verweis darf niemals pauschal als Voraussetzung gedeutet werden. | | Curriculares contains | BFO_0000051 (hat Teil) nur bei echter fachlicher Teil-Ganzes-Beziehung, zusätzlich flankiert durch skillpilot:containsGoal auf jeder direkten Autorenkante, damit transitive BFO-Inferenzen die Direktkanten nicht verwischen (Übungs-/Prüfungs-/Karten-/Navigationskanten nutzen nur skillpilot:containsGoal). | | Minimale Anwendungsterme | skillpilot:{LearningGoal,AtomicGoal,ClusterGoal,containsGoal,weight,core,shortKey,ProgramUnit,GoalPlacement,CompositionView,GoalVisualizationReference} sowie schema:ImageObject für Binär-Sidecars. | {cols="28%,72%"}

Erfolgskriterien sind vollständige SkillPilot-Validierung (zyklenfreie requires/contains, referenzielle Integrität, gültige Composition Views), deterministische Feldäquivalenz, OWL-2-DL-/Core-Strukturprüfung und byteidentische Bild-SHA-256-Prüfung ohne versteckten Rückgriff auf das Ursprungs-JSON.