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Minimales Projektionsschema, Laufzeit-Fallback und Mathe-Pilot

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Kompendium: §1 Dokumentationsrichtlinien · §2 Landscape-JSON-Referenz · §3 Minimales Schema & Fallback · §4 Autoreneditoren · §5 Graph-Editor · §6 Flashcard-Editor · §7 Knotensortierung · §8 Liquibase · §9 Auto-Update (SSE)

3. Minimales Projektionsschema, Laufzeit-Fallback und Mathe-Pilot

Um bestehende Landschaften ohne Bruch nicht migrierter Curricula in das Schichtenmodell (Allgemeines Zielsystem) zu überführen, ergänzt SkillPilot vier optionale additive JSON-Strukturen mit deterministischer Laufzeit-Fallback-Reihenfolge.

3.1. Additive Schemafelder und Fallback-Reihenfolge

{
  "programUnits": [
    { "id": "sek2-e", "kind": "phase", "label": "E-Phase", "order": 10 }
  ],
  "goalPlacements": [
    {
      "goalId": "<uuid>",
      "unitId": "sek2-e",
      "relation": "primary",
      "context": { "jurisdiction": "DE-HE", "stage": "SekII" }
    }
  ],
  "competencyCatalog": [
    { "id": "K1", "label": "Mathematisch argumentieren", "dimension": "process" }
  ]
}

Ziele tragen ergänzend optional competencyRefs: ["K1", ...]. Die Laufzeitauswertung folgt festen, rückwärtskompatiblen Regeln:

  1. Composition View zuerst: Passt eine geprüfte .view.json auf den aufgelösten Scope, wird der Default-Baum aus Composition View plus kanonischem contains kompiliert.
  2. Explizite Placement-Projektion als Zweites: Liegen programUnits und passende primary-goalPlacements vor, wird der Programmbaum direkt daraus projiziert.
  3. Klassischer contains- / phase-Fallback als Drittes: Landschaften ohne View- oder Placement-Daten rendern unverändert ihre contains-Hierarchie und dimensionTags.phase-Badges.
  4. Unveränderte Mastery & Frontier: Mastery-Speicherung und requires-Frontier arbeiten ausschließlich auf kanonischen atomaren LearningGoal-IDs, niemals auf programUnits oder View-Strukturknoten.

3.2. Einstiegsscope-Auflösung und kanonischer Mathematik-Pilot

Die Scope-Auflösung durchläuft fünf deterministische Schritte: (1) Basis-Curriculum wählen, (2) Bundesland / Dauer / Stufe / Kursprofil (Level 2) binden, (3) passende .view.json bzw. Placement-Kontext auflösen, (4) benötigte atomare Voraussetzungen \(L = \mathrm{Closure}(S)\) auf dem unbeschnittenen kanonischen Graphen schließen und (5) optionale Level 3-Fokusfilter anwenden. curricula/DE/Gymnasium/canonical/DE_DEU_S_GYM_CANONICAL_MATHEMATIK.de.json dient als Referenzpilot für das Zusammenspiel aus programUnits, goalPlacements, competencyCatalog und bundeslandspezifischen .view.json-Dateien.