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Adaptive Learner Content

content validation engine on npm Sets Lessons Cards Languages Hours License: CC BY-SA 4.0 AI Validated Open in Adaptive Learner

Kostenlose, offene Lerninhalte für Adaptive Learner - 28 Sets, 325 Lektionen, 3877 Karten in 10 Sprachen. Sprachen lernen, die App meistern. Spaced-Repetition-optimiert, KI-validiert, CC-BY-SA-4.0.

Free, open language- and knowledge-learning content for Adaptive Learner - 28 sets, 325 lessons, 3877 cards across 10 languages. Learn French, Spanish, English, Japanese, Korean, Chinese, Italian, Portuguese, plus German and the app tutorial. Spaced-repetition-ready, AI-validated, CC-BY-SA-4.0.

Schnellstart

Im Browser (keine Installation)

  1. Adaptive Learner öffnen
  2. Inhalte → Entdecken → Set auswählen → Herunterladen
  3. Lernen!

Als eigene Content-Quelle

# In Adaptive Learner:
# Einstellungen → Integrationen → Repository hinzufügen
# URL: https://github.com/astrapi69/adaptive-learner-content

Für Entwickler

git clone https://github.com/astrapi69/adaptive-learner-content.git
cd adaptive-learner-content
# Jedes Set ist ein Ordner unter sets/
ls sets/

Content-Sets

Set Sprache Level Lektionen Karten Domain Status
Französisch A1 DE→FR A1 15 186 Sprache Review
Französisch A2 DE→FR A2 15 180 Sprache Review
Französisch B1 DE→FR B1 15 193 Sprache Review
Spanisch A1 DE→ES A1 15 230 Sprache Review
Spanisch A2 DE→ES A2 15 182 Sprache Review
Spanisch B1 DE→ES B1 15 197 Sprache Review
Englisch A1 DE→EN A1 15 163 Sprache Review
Englisch A2 DE→EN A2 15 182 Sprache Review
Englisch B1 DE→EN B1 15 188 Sprache Review
Japanisch A1 DE→JA A1 10 122 Sprache Review
Koreanisch A1 DE→KO A1 10 119 Sprache Review
Chinesisch A1 DE→ZH A1 10 122 Sprache Review
Italienisch A1 DE→IT A1 10 125 Sprache Review
Portugiesisch-BR A1 DE→PT A1 10 130 Sprache Review
Französisch A1 EN→FR A1 15 190 Sprache Review
Französisch A2 EN→FR A2 15 178 Sprache Review
Französisch B1 EN→FR B1 5 37 Sprache Review
Spanisch A1 EN→ES A1 15 253 Sprache Review
Spanisch A2 EN→ES A2 15 179 Sprache Review
Spanisch B1 EN→ES B1 15 179 Sprache Review
Spanisch B2 EN→ES B2 5 36 Sprache Review
Deutsch A1 EN→DE A1 5 66 Sprache Review
Deutsch A2 EN→DE A2 5 46 Sprache Review
Englisch A1 HI→EN A1 10 120 Sprache Review
Englisch A2 HI→EN A2 5 42 Sprache Review
Adaptive Learner — App-Tutorial DE Einsteiger 12 95 App-Tutorial Review

Gesamt: 28 Sets, 325 Lektionen, 3877 Karten in 10 Sprachen.

Sprachen / Languages: Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Chinesisch, Hindi.

Qualität

KI-Validierung

Jedes Set durchläuft eine automatische Qualitätsprüfung:

  • Sprachliche Korrektheit
  • Konsistenz der Übersetzungen
  • Vollständigkeit der Metadaten
  • Exercise-Typ-Balance

Alle Pull Requests werden zusätzlich in der CI automatisch validiert (python3 scripts/validate_content.py).

Vor dem Push das Engine-Gate lokal laufen lassen: dieselben semantischen Regeln (E-CARD-REF, Cloze-Marker, Multiple-Choice-Regeln), die sonst erst die CI meldet:

make lint

Der erste Lauf installiert die in schema/engine-version.txt gepinnte Engine lokal nach node_modules/ (gitignored; braucht Node.js und npm), danach laufen Selbsttest und der volle Engine-Lauf wie im CI-Workflow Engine validate. Optional gibt make lint-warnings die Warnungen (W-*) des Engine-Gates über alle Lektionen aus.

Set-Export für KI-Review

scripts/export_set.py schreibt alle Lektionen EINES Sets in eine einzige YAML- (oder JSON-) Datei, damit ein KI-Assistent oder ein Mensch das ganze Set in einem Durchgang prüfen kann (Syntax, Korrektheit, Konsistenz über die Lektionen hinweg):

python3 scripts/export_set.py adaptive-learner-app
# -> exports/adaptive-learner-app-de-<timestamp>.yaml
python3 scripts/export_set.py fr-a1 --lang en --format json --out /tmp/review.json

Der Slug ist die Set-Id aus dem Wurzel-manifest.yaml (adaptive-learner-app-from-de) oder der Ordnername des Set-Pfads (adaptive-learner-app); bei gleichnamigen Ordnern unter mehreren Quellsprachen (z. B. fr-a1 unter sets/en, sets/de, sets/el) entscheidet --lang (Default de). Umlaute bleiben echtes UTF-8. Ein unbekannter Slug bricht mit einer Liste der verfügbaren Sets ab.

Der Export ist selbsttragend: das erste Feld review_instructions enthält den kompletten Review-Prompt aus docs/ai-review-prompt-template.md (zur Laufzeit gelesen, nicht im Skript kopiert). Die Exportdatei kann also direkt und ohne manuell vorangestellten Prompt an eine Review-KI gegeben werden. Änderungen an der Review-Anweisung in der Template-Datei vornehmen und in den Geschwister-Content-Repos synchron halten.

Nur-Lese-Snapshot, KEIN Re-Import-Format: Der Export wird nirgends zurückgelesen. Änderungen fließen ausschließlich über die einzelnen schema-validierten Lektions-JSONs unter sets/ ein. Der Ordner exports/ ist gitignored.

Ausführliche Anleitung und Best Practices (u. a. Quellkapitel-Workflow): docs/export-set-usage.de.md (Deutsch) / docs/export-set-usage.md (English).

Status-Legende

  • ✓ Validiert: KI-geprüft + manuell gesichtet (ai_validated: true)
  • Review: Kuratierter Inhalt, wartet auf KI-Validierung und Native-Speaker Review
  • Draft: In Arbeit

Eigene Inhalte beitragen

Siehe CONTRIBUTING.md für das Content-Format und den Review-Prozess.

Content-Format

Jedes Set ist ein Ordner mit einer definierten Struktur:

sets/
  de/                    # Quellsprache: Deutsch
    fr-a1/               # Ziel: Französisch A1
      manifest.yaml      # Set-Metadaten
      lessons/
        01-begruessung.json
        02-zahlen.json
        ...
      media.yaml         # optional
    es-a1/               # Ziel: Spanisch A1
    en-a1/               # Ziel: Englisch A1
    ja-a1/               # Ziel: Japanisch A1
    ko-a1/               # Ziel: Koreanisch A1
    zh-a1/               # Ziel: Chinesisch A1
    it-a1/               # Ziel: Italienisch A1
    pt-a1/               # Ziel: Portugiesisch-BR A1
    ...
  en/                    # Quellsprache: Englisch
    fr-a1/  es-a1/  de-a1/  ...
  hi/                    # Quellsprache: Hindi
    en-a1/               # Ziel: Englisch A1
  manifest.yaml          # Root-Manifest

Manifest- und Lektions-Format

Das Feld-Schema (Root- und Set-manifest.yaml, alle Lektions- und Aufgaben-Felder, die sechs Aufgabentypen und die drei cloze-Modi) wird hier nicht dupliziert. Es ist die kanonische Engine-Referenz:

Das Schema in diesem Repo ist ein Spiegel des learn-content-engine-Release (Quell-Kette: engine (kanonisch), dann dieser Spiegel). Jede Lektion und jedes Manifest werden im CI vom gepinnten Engine-Validator geprüft (Workflow Engine validate, plus die strukturelle Schema-Validierung), sodass "validiert gegen die Engine" und "lädt in Adaptive Learner" dieselbe Aussage sind.

Für Nicht-Sprach-Domains (z. B. software) teilen sich Erklärung und Material eine Sprache, d. h. source_language == target_language ist erlaubt und der Ordner trägt einen Themennamen (z. B. sets/de/adaptive-learner-app).

Für Coaches und Lehrer

Eigenes Content-Repo erstellen

  1. Dieses Repo als Vorlage forken
  2. Eigene Sets erstellen (gleiches Format)
  3. In Adaptive Learner als Content-Quelle hinzufügen
  4. Mit Schülern teilen via:
    • Öffentliches Repo: Link teilen
    • Privates Repo: Einladungscodes generieren

Als forkbarer Startpunkt dient adaptive-learner-content-test.

In die Repo-übergreifende Suche aufnehmen

Adaptive Learner sucht über mehrere Content-Repos hinweg. Dein eigenes Repo kommt hinein, indem du einen Pull Request gegen recommended-repos.json öffnest, der es an einem validierten Commit anmeldet. Wie das genau funktioniert (Datenfluss, Trust-Level, Pinning, Schritt für Schritt): docs/CROSS-REPO-SEARCH.md. Die Kurzanleitung zum Eintragen steht in docs/REGISTER-A-REPO.md.

Einladungscodes

Adaptive Learner unterstützt Einladungscodes für private Content-Repos. Coaches können:

  • Codes mit Limits generieren (max. Einlösungen, Ablaufdatum)
  • Codes per Link, QR-Code oder manuell teilen
  • Nutzung verfolgen

Mehr: Adaptive Learner Docs

Lizenz

Alle Inhalte stehen unter Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC-BY-SA-4.0).

Du darfst:

  • Teilen: das Material kopieren und weiterverbreiten
  • Anpassen: das Material verändern und darauf aufbauen
  • Kommerziell nutzen: auch für kommerzielle Zwecke

Unter folgenden Bedingungen:

  • Namensnennung: angemessene Credits geben
  • Weitergabe unter gleichen Bedingungen: gleiche Lizenz verwenden

Links

About

Free, open language- and knowledge-learning content for Adaptive Learner. 26 sets, 432 lessons, 5405 cards, 10 languages. Spaced-repetition-ready, CC-BY-SA-4.0.

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