Mathematik/Physik Deep-Understanding-Rollout – Checkpoint 2026-08-28
Zweck und Stop-Grenze
Dieser Stand ist ein lokal reproduzierbarer, commit- und deployfähiger Zwischenstopp. Das langfristige Ziel von 100 Prozent bleibt aktiv; in diesen Checkpoint werden jedoch keine weiteren Lernziele, Graphkanten oder Visualisierungen aufgenommen.
Es gilt weiterhin KEEP by default: Nur eine konkret belegte fachliche, sprachliche oder strukturelle Schwäche rechtfertigt eine Änderung. Die ursprünglichen Nenner 780 Mathematik und 426 Physik sind durch notwendige, fachlich adjudizierte Aufteilungen nicht mehr aktuell. Maßgeblich ist der gegenwärtige kanonische Bestand.
Codex hat nicht gestagt, committed, gepusht oder deployt.
Strenger Fortschritt
| Fach | Vollständig durch alle Rollout-Gates | Fortschritt | Beschreibungen | Understanding-Evidence V2 | Atomicity | Memory | Visualisierung |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mathematik | 113 / 792 | 14,3 % | 113 | 113 | 792 | 792 | 792 |
| Physik | 104 / 447 | 23,3 % | 104 | 104 | 447 | 447 | 447 |
Der zentrale Deep-Understanding-Check meldet 0 Blocking Issues. Alle neun geschützten Curriculum-Reifegraduntergrenzen bestehen; Mathematik und Physik bleiben auf M6.
In diesem Checkpoint stabilisierte Änderungen
- In Mathematik wurde das zu breite Volumenziel fachlich in zwei atomare Kompetenzen für einfache Quader-/Würfelvolumina und zusammengesetzte Quaderkörper aufgeteilt. Quellenmappings, Views, Voraussetzungen, Assessment und Review-Evidenz wurden gemeinsam neu gebunden.
- In Physik wurden zwei zu breite Kernphysikziele als Cluster adjudiziert und in fünf prüfbare atomare Ziele aufgeteilt. Zwei lokale Assessments, Quellenmappings, Composition Views und Applicability wurden konsistent nachgeführt.
- Die bundesweite Physikprojektion wurde für 13 belegte Applicability-Abweichungen korrigiert. CQR-104 und CQR-501 bestehen wieder ohne aktive Physikwarnung oder Routefehler.
- Kontext-Fingerprints wurden nur dort neu gebunden, wo sich durch die Applicability-Korrektur der kanonische Kontext geändert hatte; die bereits reviewte Lernzielsemantik blieb dabei unverändert.
Bildregel
Die aktiven Mathematik- und Physikvisualisierungen wurden in diesem Abschlusslauf weder ersetzt noch neu erzeugt. Die drei relevanten Quell- und Runtime-Bäume sind ohne geänderte oder unversionierte Bilddateien. Gute Nano-Banana-Pro-Bilder bleiben erhalten; repo-native Bilder sind weiterhin nur bei dokumentierter Providergrenze zulässig.
Lernzielbücher
| Fach | Seiten | Modelldigest | Modell-SHA256 | PDF-SHA256 | Manifest-SHA256 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mathematik | 792 | sha256:cf69aed5fcb87652037a2d015626bf86e7364876ac466ad26e663768c3e4589c |
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| Physik | 447 | sha256:c162a9203ddd2e0a98c3c60aee6d41138aab649e274d0424e558497d9677fd2c |
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Die Mathematikartefakte und ihr Indexeintrag blieben während der isolierten
Physik-Neupublikation byteidentisch. Der Produktionsbuild enthält danach eine
bytegleiche Kopie des vollständigen Verzeichnisses app/public/lernzielbuch.
Nach dem Deployment sind die vorgesehenen URLs:
https://skillpilot.com/lernzielbuchhttps://skillpilot.com/lernzielbuch/de-gym-mathematik-bundesweit.pdfhttps://skillpilot.com/lernzielbuch/de-gym-physik-bundesweit.pdf
Bestandene Abschlussprüfungen
- deterministische Dry-Runs der Mathematik-Batch-012- und Physik-Batch-017-Applier
- zentraler Deep-Understanding-Check: 0 Blocker
- Curriculum-Status und neun geschützte Maturity Floors
- vollständige Lernzielbuch-Pipeline einschließlich zweier Reviewrunden, Understanding-Evidence V2, Publikation, Runtime und Workbench-Links
- Produktionsbuild und Parität der deploybaren Lernzielbuchbytes
- öffentliche Quellenrationalen und gebautes Runtime-Artefakt
- KI-Transparenzinventar, Frontend-Shell- und Transparenzartefakt
- OpenAI-Coach-v1-Review-Freeze
git diff --check, leerer Git-Index und unveränderte Visualisierungsbäume
Ressourceneffiziente Fortsetzung
- Mit dem zentralen Rollout-Check die Ausgangswerte 113/792 und 104/447 bestätigen.
- Pro Fach einen fachlich zusammenhängenden Batch bilden. Eindeutige KEEP-Kandidaten dürfen in größeren Batches geprüft werden; mögliche Splits, Quellenkonflikte und fachliche Grenzfälle gehen in kleine Tiefenbatches.
- Beide unabhängigen Reviewrunden parallel auf demselben unveränderlichen Evidenzpaket ausführen. Reviewer B erhält keine Ergebnisse von Reviewer A.
- Nur Dissens, konkrete Schwächen oder strukturelle Folgen in die aufwendige Synthese und Adjudikation geben.
- Fingerprint-stabile Entscheidungen nicht erneut erzeugen. Nach echten Kontextänderungen ausschließlich die betroffenen Bindungen aktualisieren.
- Pro Batch gezielte Tests ausführen; Lernzielbücher, vollständige Pipeline, Build und Freeze erst am nächsten stabilen Checkpoint erneut materialisieren.
Commit-Message-Vorschlag:
feat(curriculum): stabilize math and physics deep-understanding checkpoint