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docs: add Vision, Roadmap, and Hardware strategy to MkDocs
Add three new Projekt documentation pages covering product vision
(offline-first desktop app for teachers), 6-phase development roadmap,
and 3-tier hardware strategy with distribution plan.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-23 08:54:22 +01:00

6.3 KiB

Entwicklungsroadmap

Stand: 2026-03-23


Ueberblick

graph LR
    P1[Phase 1<br>OCR Haerten] --> P2[Phase 2<br>Lernunits]
    P1 --> P4[Phase 4<br>Korrektur]
    P2 --> P3[Phase 3<br>Schuljahr]
    P4 --> P5[Phase 5<br>Zeugnisse]
    P5 --> P6[Phase 6<br>Onboarding]

Phase 2 (Lernunits) und Phase 4 (Korrektur) koennen parallel laufen.


Phase 1: OCR-Pipeline Haerten (April 2026)

Ziel: OCR-Pipeline robust genug fuer alle gaengigen Schulbuch-Layouts.

Task Beschreibung Aufwand
IPA-Korrekturen Garbled OCR-IPA in Headword-Zellen ersetzen Klein
PP-DocLayout ONNX Bessere Grafik-/Bilderkennung via ONNX-Konvertierung Mittel
Page-Crop Determinismus Spine-Shadow-Bug in page_crop.py fixen Klein
TrOCR Finetuning Handschrift-OCR Qualitaet mit Labeling-Daten verbessern Gross
TrOCR ONNX + Int8 Modell fuer Offline-Deployment quantisieren (~560 MB statt 2.2 GB) Mittel
Ground-Truth erweitern Regression-Test-Basis auf 10+ Sessions Klein

Ergebnis: Zuverlaessige OCR fuer gedruckte Texte + erste brauchbare Handschrift-Erkennung auf Consumer-Hardware.


Phase 2: Lernunit-Generator (Mai-Juni 2026)

Ziel: Aus OCR-Daten automatisch Lernmodule in verschiedenen Formaten generieren.

Task Beschreibung Aufwand
Multiple-Choice-Generator Automatisch aus extrahierten Vokabeln Mittel
Lueckentext-Generator Saetze mit Luecken aus OCR-Text Mittel
Lernplakat-Generator Druckbare Zusammenfassungen als PDF Mittel
Grammatik-Test-Generator Regelbasiert, kein LLM noetig Gross
Spaced-Repetition-Engine Leitner-System fuer Vokabel-Wiederholung Mittel
Companion-App erweitern Schueler-Player fuer alle Unit-Formate Mittel

Abhaengigkeit: Vokabel-Extraktion aus Phase 1 (existiert bereits).

Ergebnis: Lehrer scannt Buchseite → System generiert 5+ Lernunit-Varianten.


Phase 3: Schuljahres-Begleitung (Juli-August 2026)

Ziel: Proaktives System das den Lehrer durch das Schuljahr fuehrt.

Task Beschreibung Aufwand
Schulkalender-Import ICS-Format, Bundesland-spezifische Ferien Klein
Phasen-Engine erweitern State Machine fuer Schuljahres-Phasen Mittel
Automatische Erinnerungen 3 Wochen / 1 Woche vor KA via Matrix Mittel
Lernunit-Versand an Eltern Automatischer Versand via Matrix-Chat Klein
Fortschritts-Dashboard Uebersicht: Wer hat was gelernt? Wo sind Schwaechen? Mittel
Eltern-View Vereinfachte Ansicht fuer Eltern in Studio v2 Mittel

Abhaengigkeit: Lernunit-Generator aus Phase 2, Matrix-Anbindung (existiert).

Ergebnis: System erinnert automatisch an kommende Klassenarbeiten, verschickt Lernmaterial.


Phase 4: Klausur-Korrektur Komplett (September-Oktober 2026)

Ziel: Vollstaendiger Korrektur-Workflow inkl. deterministische Gutachten.

Task Beschreibung Aufwand
Handschrift-OCR Integration TrOCR in Korrektur-Workflow einbinden Mittel
EH-Abgleich Keyword-Matching gegen NiBiS-Erwartungshorizonte Mittel
RS/Grammatik-Pruefung Automatisch auf OCR-erkanntem Text Mittel
Gutachten-Template-Engine Deterministische Gutachten aus Korrekturdaten Gross
Konsistenz-Check Automatischer Abgleich ueber alle 24 Gutachten Mittel
Zweitgutachter-Workflow Visibility-Regeln, Einigung, Drittkorrektur Mittel
NiBiS EH-RAG Erwartungshorizonte in RAG ingestieren (Erweiterung der bestehenden Compliance-RAG-Pipeline) Mittel

Abhaengigkeit: Handschrift-OCR aus Phase 1, RAG-Pipeline (existiert fuer Compliance, muss fuer NiBiS erweitert werden).

Ergebnis: Lehrer scannt Klausur → System liefert RS/Grammatik-Fehler + EH-Abgleich + Gutachten-Entwurf.


Phase 5: Zeugnis-Generator (November-Dezember 2026)

Ziel: Zeugnisse aus gesammelten Jahresdaten generieren.

Task Beschreibung Aufwand
Zeugnis-Templates Pro Schulform/Jahrgang fuer Niedersachsen Gross
Daten-Aggregation Alle Noten, Kompetenzen, Fehlzeiten zusammenfuehren Mittel
Textbaustein-System Deterministische Formulierungen aus Datenpunkten Mittel
PDF-Export Schulform-konforme Zeugnisse als PDF Mittel
Bundesland-Konfiguration Start Niedersachsen, erweiterbar auf andere Klein

Abhaengigkeit: Notenspiegel (existiert), Daten aus dem gesamten Schuljahr.

Ergebnis: Ein-Klick-Zeugniserstellung aus allen gesammelten Daten.


Phase 6: Lehrer-Onboarding + Polish (Q1 2027)

Ziel: Lehrer koennen mitten im Schuljahr einsteigen.

Task Beschreibung Aufwand
Notizbuch-OCR Handschriftliche Notizbuecher → Klassen/Schueler anlegen Gross
Status-Erkennung System erkennt wo im Schuljahr der Lehrer steht Mittel
Guided Onboarding Wizard Schritt-fuer-Schritt Einrichtung Mittel
Differenzierung 3 Niveaus (Basis/Standard/Erweitert) fuer Lernunits Mittel
Export-Formate IMS QTI, CSV/Excel fuer Interoperabilitaet Klein
Kollaborations-Features Materialpool fuer Fachschaften Gross

Offline vs Cloud pro Phase

Phase Offline (deterministisch) Cloud/LLM (optional)
1 OCR Haerten Tesseract, RapidOCR, TrOCR, OpenCV qwen2.5vl fuer HTR
2 Lernunits Templates, Algorithmen, Spaced Repetition KI-Varianten
3 Schuljahres-Begleitung State-Engine, Kalender, Erinnerungen
4 Korrektur Komplett RS/Grammatik, Keyword-Match, Templates KI-Gutachten, RAG
5 Zeugnisse Templates, Daten-Aggregation KI-Textverbesserung
6 Onboarding TrOCR, Wizard, Export

Meilensteine

Datum Meilenstein
April 2026 OCR-Pipeline stabil, TrOCR quantisiert und offline-faehig
Juni 2026 Lernunit-Generator mit 5+ Formaten, Companion-Player fuer Schueler
August 2026 Schuljahres-Begleitung aktiv, automatischer Lernunit-Versand an Eltern
Oktober 2026 Klausur-Korrektur End-to-End: Scan → Gutachten (deterministisch)
Dezember 2026 Zeugnis-Generator fuer Niedersachsen produktiv
Maerz 2027 Lehrer-Onboarding aus handschriftlichen Notizbuechern, Kollaboration