Eine Bank ohne Tags ist ein Ordner
Fragenbanken werden gebaut und dann unbrauchbar, weil die Fragen ohne die Metadaten gespeichert werden, die irgendwem erlauben, die richtigen zu finden.
Tags machen aus einer Bank eine Bank. Thema, Schwierigkeit, Fragetyp und das Lernergebnis, das jedes Item prüft: ohne die heißt eine Prüfung zusammenzustellen, alles zu lesen.
Duplikate sammeln sich unsichtbar. Dieselbe Frage, von zwei Personen über zwei Jahre anders formuliert, sind zwei Zeilen. Eine Bank voller Beinahe-Duplikate erzeugt Prüfungen mit versehentlicher Wiederholung.
Abdeckung gegen Ergebnisse ist die Eigenschaft, die am meisten zählt, und die, die niemand misst. Eine Bank mit zweihundert Items, konzentriert auf drei Ergebnisse, kann keine ausgewogene Klausur erzeugen, so groß sie auch ist.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Material kommt über einen Document Upload-Knoten. Bestehende Fragen werden aus einem Google-Sheets- oder Airtable-Knoten gelesen, wo bereits eine Bank existiert.
Ein Notion-Knoten liefert die Lernergebnisse, gegen die jedes Item getaggt wird.
Ein Loop-Knoten geht das Material nach Thema durch. Ein Generate Object-Knoten erzeugt Items mit dem vollen Tag-Satz: Thema, Ergebnis, Schwierigkeit, Fragetyp und die Quellpassage.
Ein Uniq-Knoten entfernt exakte Duplikate. Ein Generate Object-Knoten prüft dann Beinahe-Duplikate gezielt und gibt zurück, welche Paare dasselbe in anderen Worten prüfen, als Frage an die Lehrkraft, nicht als Merge.
Ein Math-Knoten zählt Items nach Ergebnis und Schwierigkeit. Ein Filter-Knoten erzeugt Abdeckungslücken.
Ein Create Excel-Knoten baut die Bank mit jedem Tag als Spalte, das macht sie außerhalb des Systems filterbar.
Ein Airtable-Knoten hält sie für die Zusammenstellung. Ein Slack-Knoten gibt der Lehrkraft den Abdeckungsbericht, der nützlicher ist als die Itemzahl.
Ein Human in the Loop-Knoten prüft neue Items, bevor sie in die Bank gehen, weil eine ungeprüfte Fragenbank eine Quelle wiederkehrender Fehler ist.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Document Upload (Data): nimmt das Kursmaterial entgegen. Airtable hält eine bestehende Bank.
- Notion (Integration): liefert die Lernergebnisse, gegen die jedes Item getaggt wird.
- Loop (Control): geht das Material nach Thema durch.
- Generate Object (AI Core): erzeugt Items mit Thema, Ergebnis, Schwierigkeit, Typ und Quellpassage.
- Uniq (Control): entfernt exakte Duplikate, bevor Beinahe-Duplikate geprüft werden.
- Generate Object (AI Core): wirft Beinahe-Duplikatpaare als Frage auf und führt sie selbst niemals zusammen.
- Math (Util) plus Filter (Data): zählen Abdeckung je Ergebnis und erzeugen die Lücken.
- Slack (Human in the Loop): prüft neue Items, bevor sie in die Bank gehen.
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