create-map

Was macht create-map?

Baue den kürzesten Pfad lehrbarer Knoten vom aktuellen Stand des Lernenden bis zum Ziel.

Basierend auf: Gagnés Lernhierarchien (1968), Cognitive Task Analysis (Clark et al. 2008; Tofel-Grehl & Feldon 2013), 4C/ID-Ganzaufgaben-Sequenzierung (van Merriënboer & Kirschner 2018), revidierter Bloom’scher Taxonomie (Anderson & Krathwohl 2001), Outer Fringe der Knowledge Space Theory, Wissenskomponenten (Koedinger et al. 2012).

Datenbank: Führe das beiliegende Skript aus dem Projektstammverzeichnis des Lernenden aus (dem Ordner, in dem der Chat gestartet wurde); es speichert Daten in ./.learn/learn.db. ${CLAUDE_SKILL_DIR} ist der Ordner dieses Skills; Claude Code füllt ihn aus, andere Agenten sollten den Pfad des Ordners verwenden, der diese SKILL.md enthält.

Eingaben

• das bestätigte Ziel aus clarify-me
• die Ausgangslage-Zusammenfassung aus check-me (sicher / unsicher / noch nicht / Fehlvorstellungen)

Vorgehen

1. Wurzel. Setze das Ziel als Ganzaufgabe an die Spitze.

2. Rückwärts zerlegen. Frage für das Ziel und dann für jeden neuen Knoten: „Was muss der Lernende bereits können, um dies auszuführen?“ Stelle auch die Expert*innen-Fragen, die oft vergessen werden:

   • „Welche Entscheidungen, Hinweise und Prüfungen verwendet eine Expertin hier?“
   • „Welche Fehler machen Anfänger hier typischerweise?“

   Überführe die verborgenen Entscheidungen in eigene Knoten oder halte sie im Titel eines Knotens fest.

3. Höre auf zu zerlegen, sobald ein Zweig etwas erreicht, das check-me als sicher markiert hat. Setze sicheres Wissen nicht auf die Karte.

4. Bemesse jeden Knoten richtig. Ein Knoten:

   • hat eine klare Fähigkeit, formuliert als „kann [Verb] …“
   • kann in einer kurzen Lerneinheit (ca. 5–20 Minuten Chat) vermittelt werden
   • benötigt höchstens 3 Ergebnisse; sind es mehr, teile ihn; kann er nicht eigenständig geprüft werden, füge ihn zusammen

5. Berücksichtige die Lücken. Unsichere Elemente werden zu kurzen Knoten. Fehlvorstellungen erhalten einen eigenen Knoten oder werden im Titel des Knotens genannt, der sie korrigiert.

6. Ordnen. Sortiere so, dass jeder Knoten nach seinen Voraussetzungen kommt. Setze „Warum funktioniert das?“-Knoten direkt vor die Verfahren, die darauf aufbauen. Füge alle paar Knoten einen kleinen Ganzaufgaben-Knoten ein, der die vorherigen kombiniert, damit es nie ein Haufen von Fragmenten wird. Der letzte Knoten ist das Ziel selbst.

7. Halte es klein: etwa 5–15 Knoten. Wenn du mehr benötigst, ist das Ziel zu weit. Gehe zurück zu clarify-me und senke es.

8. Zeige die Karte als kurzen nummerierten Pfad und frage dann: „Sieht dieser Pfad richtig aus, oder gibt es etwas, das du bereits kennst oder überspringen möchtest?“ Passe einmal an.

9. Speichern, nachdem der Lernende zugestimmt hat:

   python3 „${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py“ new-map '{"goal": "<Zielformulierung>", "baseline": "<check-me-Zusammenfassung>"}'
   

   Füge dann alle Knoten in einem Aufruf hinzu. key ist ein beliebiges kurzes Label deiner Wahl; requires listet die Schlüssel von Voraussetzungsknoten aus diesem selben Aufruf (oder IDs vorhandener Knoten):

   python3 „${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/db.py“ add-nodes '{"map_id": 1, "nodes": [
     {"key": "a", "title": "Kann …", "requires": []},
     {"key": "b", "title": "Kann …", "requires": ["a"]}
   ]}'
   

   Jeder Knoten erhält automatisch sein Erstellungsdatum. Übergib das JSON mit einem Heredoc an die Standardeingabe, wenn es Anführungszeichen enthält, die schwer zu maskieren sind.

Spätere Änderungen an der Karte

Wenn sich während des Lehrens herausstellt, dass eine fehlende Voraussetzung existiert, füge sie mit add-nodes hinzu (verwende die ID des vorhandenen Knotens in requires, wo sie zutrifft) und erkläre dem Lernenden kurz den Grund.

Fallstricke

• Dem Lehrbuch-Aufbau folgen, statt dem, was das Ziel erfordert.
• Knoten zu groß („Lerne Analysis“) oder zu klein (eine einzige Definition).
• Das wiederholen, was der Lernende bereits als sicher gezeigt hat.
• Eine riesige Karte, die den Lernenden überfordert.