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Eine Schule als Gedankenexperiment

Was wird sichtbar, wenn wir nicht nur den Durchschnitt, sondern auch einzelne Verläufe betrachten?

Amasworld · Next Generation · Modell 2.1-events

Fiktive Personen, frei gesetzte Rechenregeln. Keine Vorhersage echter Schülerinnen und Schüler.

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Vom Gruppenmittel zur Modellschule

• Reproduzierbare Schule mit Klassen und stabilen Personen-IDs.
• Sechs Zustandsgrößen für jede Person und jeden Tag, einschließlich Tag 0.
• Schule, Klasse, Verteilung und Einzelprofil zeigen denselben Versuch aus verschiedenen Perspektiven.

Die ursprüngliche Referenz 1.1-controlled bleibt erhalten.

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Wie die Schule entsteht

• Schnellstart: 300 Modellpersonen, 12 Klassen.
• Eigene Klassengrößen, Altersbereich und Seed; Startverschiebungen für Motivation, Organisation und Leistung.
• Getrennte Zufallsfolge für Metadaten: Namen und Alter verändern nicht die numerische Initialisierung.
• Klassen sind Gruppierungen und Ereignisziele, kein soziales Netzwerk.

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Ein fairer Vergleich im Modell

Gleiche Personen + gleiche Hintergrundschwankungen; nur das Ereignis ändert sich.

• Normalfall und Szenario beginnen mit identischen Zuständen.
• Sechs passend verwendete Zufallszahlen je Person und Tag.
• Ein Ereignisfenster und wählbare Zielklassen.
• Kontrollen: Intensität 0, Tage vor dem Ereignis und nicht betroffene Personen.

Das begründet einen kontrollierten Modellvergleich, keine reale Kausalbehauptung.

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Eine nachvollziehbare Wirkungskette

Motivation und Stress → Lernzeit
Organisation und Stress → Fokus
Lernzeit × Fokus → Modellleistung

Die Gleichungen aktualisieren Werte in fester Reihenfolge und begrenzen ihre Skalen. Organisation bleibt konstant. Nur der direkte Ereignis-Stressterm wird mit der individuellen Sensitivität multipliziert.

Alle Koeffizienten sind erfunden, nicht mit echten Schülerdaten kalibriert.

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Neue Ereignisse – ausdrücklich Hypothesen

• Mehr Hausaufgaben: zusätzliche Lernzeit und zusätzlicher Stress nach festgelegten Regeln.
• Späterer Schulbeginn: günstig gesetzte direkte Terme; keine Messung von Schlaf oder Gesundheit.
• Stundenplanwechsel: vorgegebene Umstellungsbelastung; keine Modellierung einzelner Fächer.

Ein günstiger Verlauf bestätigt keine Hypothese unabhängig, wenn die günstige Wirkung bereits in die Regeln eingebaut wurde.

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Live-Demonstration ohne erfundene Resultate

1. Neutrale Schule erzeugen und ein Profil öffnen.
2. Prüfungsereignis mit festem Fenster für eine Klasse rechnen.
3. Am selben Tag Normalfall und Szenario vergleichen.
4. Eine nicht betroffene Klasse, das Histogramm und einzelne Personen prüfen.
5. JSON exportieren und wieder importieren; Ergebnis neu berechnen lassen.

Nur tatsächlich angezeigte Werte nennen. Kein vorab erfundenes Zahlenbeispiel als Messergebnis ausgeben.

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Warum ein Mittelwert nicht genügt

• Ein höherer Schulmittelwert muss nicht für jede Person einen besseren Verlauf bedeuten.
• Klassengrößen zählen beim Schulmittel entsprechend ihrer Personenanzahl.
• Histogramme zeigen Häufigkeiten; Perzentile beschreiben die Verteilung.
• Differenz = Szenario minus Normalfall. Mehr Stress und mehr Leistung sind unterschiedlich zu bewerten.

Verteilungsangaben sind keine Konfidenzintervalle und keine echten Schuldaten.

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Architektur und nachvollziehbare Daten

school.js erzeugt die Schule; simulation.js berechnet Historien; analysis.js liest sie aus; storage.js prüft Konfigurationen und rechnet Importe neu.

• Statisches HTML/CSS/JavaScript, keine neuen Bibliotheken.
• Kein LLM, keine kostenpflichtige API; zusätzliche Ausgaben bisher 0.
• Alte Konfigurationen werden versioniert migriert; Ergebnisbeilagen werden nicht blind geglaubt.
• JSON und CSV sind unverschlüsselte Dateien.

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Grenzen und offene Prioritäten

• Keine empirische Kalibrierung oder wissenschaftliche Prognosegültigkeit.
• Keine Beziehungen, Freundschaften oder sozialen Rückwirkungen (P3 zurückgestellt).
• Mehrfachereignisse: additive direkte Terme, ein Tagesschritt, gemeinsame Ereignisziehung; hypothetisch, nicht kalibriert. Keine LLM-Auswertung oder natürlichsprachige Steuerung.
• Mehr als 300 Personen außerhalb dieses Versionsumfangs.
• Leistung und Browserkompatibilität nur für tatsächlich gemessene Umgebungen behaupten.

Der aktuelle technische Prüfstand steht im Funktionsstatus. Eine öffentliche Website ist ohne geprüfte URL nicht bestätigt.

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KI-Nutzung und eigene Verantwortung

Code und Dokumentation wurden mit KI-Unterstützung erstellt.

• Keine Behauptung vollständig eigenständiger Schülerautorenschaft.
• Keine erfundene persönliche Reflexion oder Lehrpersonenfreigabe.
• Eigene Beiträge, Verständnis und übernommene KI-Inhalte transparent erläutern.
• Schulische KI- und Quellenregeln klären; den Versuch selbst erklären können.

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Quellen und Gesprächsfragen

Primärbelege für das Modell: die tatsächlichen lokalen Quellcodedateien. Modellbeschreibung mit allen Regeln.

Die offiziellen Hostingquellen von GitHub und Cloudflare belegen nur technische Veröffentlichungswege: Quellenregister mit Abrufdatum und genauer Verwendung.

Funktions- und Prüfstatus · Veröffentlichungsanleitung

Diskussion

Welche Aussage wird durch das Modell gestützt? Welche Annahme müsste man zuerst an echten Daten prüfen? Was kann eine bestandene Softwareprüfung nicht belegen?