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Semantische Atomizitätsprüfung

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Kompendium: §1 Reifegrade & Erprobung · §2 QA-Scopes & CQR · §3 Graph-Validierung · §4 Semantische Atomizität · §5 Champion-Leitfaden · §6 Vier-Stufen-Modell

4. Semantische Atomizitätsprüfung

Regelversion semantic-atomicity-v1

Diese QS-Spur prüft, ob technische Content-Blattziele (contains leer) auch semantisch atomar sind (CQR-301 in 2.3). Skripte überwachen ausschließlich Vollständigkeit und Fingerprint-Aktualität; die inhaltliche Entscheidung ist immer fachlich-semantisch.

4.1. Fachliches Kriterium, Ausschlüsse und Review-Status

Nach semantic-atomicity-v1 ist ein technisches Content-Blattziel genau dann semantisch atomar, wenn es ein einziges prüfbares fachliches Lernziel benennt statt mehrerer unabhängiger Routinen (Konjunktionen wie „berechnen und deuten“ sind Prüfsignale, aber nicht automatisch ein Fehler). Bewusst ausgeschlossen und in eigenen Spuren geprüft sind:

  • terminale Übungs- und Prüfungsziele (Practice, Assessment oder examData),
  • Motivations- und Orientierungsanker (Motivation, Orientation),
  • Memorisierungs- und SRS-Blattknoten (memorization oder srs-deck:*).
Review-Status Bedeutung im JSONL-Ledger
atomic Semantisch atomar freigegeben (semanticAtomic: true).
needs_developer_review Unsicherheitsfall zur vertieften Klärung (semanticAtomic: null).
non_atomic Zu breit geschnitten; Aufteilung erforderlich (semanticAtomic: false).

4.2. Aktive Konfigurationen, Fingerprints und Erweiterungsablauf

Konfigurationen und JSONL-Ledger liegen unter curricula/DE/Gymnasium/quality/semantic-atomicity/ (u. a. Pilot canonical-math-j8-linear-functions-pilot, canonical-chemistry-sek1-foundations mit 26 akzeptierten Atomen sowie Vollabdeckungen canonical-physics-full und canonical-math-full). Die lokale Workbench-Route /semantic-atomicity-review dient als Statuseditor; der eigentliche Prüflauf erfolgt per CLI:

cd app
npm run quality:semantic-atomicity
npm run quality:semantic-atomicity:check

quality:semantic-atomicity:check schlägt bei Prozessfehlern fehl (fehlender Datensatz im Scope, veralteter Fingerprint nach Inhaltsänderung, fehlerhafte/doppelte Einträge), während offene needs_developer_review- und non_atomic-Einträge als sichtbare Arbeitsqueue in CQR-301 (M5) gezählt werden. Jeder Datensatz bindet einen semantischen Fingerprint über title/titleEn, description/descriptionEn, shortKey, phase/area/Themacode und nodeKind (--write-fingerprints darf ausschließlich als finaler Buchhaltungsschritt nach tatsächlicher fachlicher Neuprüfung laufen).

Sechs Schritte für neue Teilbäume: (1) .config.json unter curricula/DE/Gymnasium/quality/semantic-atomicity/ anlegen, (2) kanonische Landschaft und Teilbaumwurzeln referenzieren, (3) .review.jsonl mit je einem Datensatz pro Content-Leaf erzeugen, (4) npm run quality:semantic-atomicity -- --config=<pfad> ausführen, (5) nach fachlicher Entscheidung --write-fingerprints schreiben und (6) Konfiguration erst nach abgeschlossenem Erstbatch in die CI aufnehmen.