From a68c2078ce481f3d9bd3c780a8527dc831ff911a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "tom.hempel" Date: Sun, 22 Feb 2026 17:59:23 +0100 Subject: [PATCH] initial commit --- .gitignore | 23 + Data/Demographics.csv | 19 + Data/Final-Questionnaire.csv | 17 + Data/Post-Questionnaire-Reading.csv | 55 + Data/Post-Questionnaire-Tutoring.csv | 53 + Data/Pre-Test-Reading.csv | 56 + Data/Pre-Test-Tutoring.csv | 53 + Data/Tests/DNA-Replikation-Test-2.csv | 37 + Data/Tests/DNA-Replikation-Test.csv | 37 + Data/Tests/Mendel-Test-2.csv | 37 + Data/Tests/Mendel-Test.csv | 37 + Data/Tests/Ökologie-Test-2.csv | 37 + Data/Tests/Ökologie-Test.csv | 37 + Data/participants.csv | 19 + Data/plots/A1_trajectory.png | Bin 0 -> 88778 bytes Data/plots/A2_trajectory_by_medium.png | Bin 0 -> 131747 bytes Data/plots/A3_trajectory_by_topic.png | Bin 0 -> 149017 bytes Data/plots/A4_heatmap.png | Bin 0 -> 210438 bytes Data/plots/B1_tutoring_slopes_by_medium.png | Bin 0 -> 245287 bytes Data/plots/B2_tutoring_slopes_by_topic.png 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--git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..5463bef --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,23 @@ +# Python +__pycache__/ +*.py[cod] +*.pyo + +# Virtual environment +venv/ +.venv/ +env/ + + +# Cursor / editor +.claude/ +.cursor/ +*.code-workspace + +# OS +.DS_Store +Thumbs.db +nul + +# Jupyter +.ipynb_checkpoints/ diff --git a/Data/Demographics.csv b/Data/Demographics.csv new file mode 100644 index 0000000..88bfa3f --- /dev/null +++ b/Data/Demographics.csv @@ -0,0 +1,19 @@ +Zeitstempel,Alter,Geschlecht,Erfahrung mit VR,Erfahrung mit AR,"Auf welchem Niveau (z. B. A1, B2, C1, Muttersprache) stufen Sie Ihre Deutschkenntnisse ein?",Beruf/Studiengang +20.11.2025 12:03:29,23,Weiblich,5,4,Muttersprache,MA Data Science +25.11.2025 15:14:22,26,Männlich,2,3,Muttersprache ,Data Science +26.11.2025 17:23:13,25,Männlich,1,1,Muttersprache,KFZ-Mechatroniker +27.11.2025 08:44:13,24,Männlich,4,2,Muttersprache,Master Data Science +27.11.2025 14:01:12,27,Männlich,1,1,C1,Energietechnik und erneuerbare Energien +01.12.2025 08:33:06,24,Divers,3,2,Muttersprache,Soziale Arbeit +02.12.2025 15:17:31,25,Männlich,1,1,Muttersprache,Studiengang Visual Computing +03.12.2025 13:02:35,24,Männlich,2,2,Muttersprache,Student Informatik +05.12.2025 17:56:22,24,Männlich,2,1,Muttersprache,Kaufmann +08.12.2025 10:51:34,24,Weiblich,2,1,Muttersprache,Master Gesundheitsförderung +09.12.2025 10:41:34,22,Weiblich,1,1,Muttersprache,Maschinenbau +10.12.2025 08:28:53,22,Weiblich,4,3,Muttersprache,Integrative Gesundheitsförderung +10.12.2025 10:45:30,21,Männlich,2,1,Muttersprache,Elektrotechnik +10.12.2025 15:04:56,25,Männlich,3,2,Muttersprache,Architektur student +17.12.2025 08:28:19,19,Männlich,2,1,Muttersprache,Maschinenbau +14.01.2026 08:31:54,24,Männlich,3,3,Muttersprache,VC & AI +19.01.2026 16:22:01,31,Männlich,4,2,Muttersprache,Informatik +28.01.2026 10:45:53,24,Männlich,1,1,Muttersprache,Master Management \ No newline at end of file diff --git a/Data/Final-Questionnaire.csv b/Data/Final-Questionnaire.csv new file mode 100644 index 0000000..acd79be --- /dev/null +++ b/Data/Final-Questionnaire.csv @@ -0,0 +1,17 @@ +Zeitstempel,"Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die sich viele Sorgen macht","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die schnell nervös wird","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die in angespannten Situationen ruhig bleibt","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die gesprächig ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die kontaktfreudig ist/gerne unter Menschen ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die zurückhaltend ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die originell ist, neue Ideen hat","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die künstlerische, ästhetische Erfahrungen schätzt","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die eine lebhafte Vorstellungskraft hat","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die manchmal unhöflich zu anderen ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die eine verzeihende Natur hat","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die rücksichtsvoll und nett zu fast jedem ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die gründliche Arbeit leistet","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die eher faul ist","Ich sehe mich selbst als jemanden, der/die Dinge effizient erledigt",Topic,Medium,Participant +04.12.2025 11:30:36,5,5,5,6,5,3,5,6,6,5,5,5,5,5,4,,,P11 +08.12.2025 13:42:01,7,7,6,6,3,7,4,3,4,7,6,6,2,7,3,,,P18 +10.12.2025 13:49:36,7,7,2,2,1,6,5,4,3,3,3,5,4,4,4,,,P14 +15.12.2025 11:26:36,3,1,6,7,4,2,6,6,4,2,5,6,7,2,7,,,P16 +17.12.2025 11:27:24,2,2,6,6,6,3,4,4,3,3,6,6,6,6,7,,,P4 +17.12.2025 12:34:58,5,5,3,5,4,5,5,4,5,2,6,6,6,5,6,,,P10 +18.12.2025 10:08:55,6,5,3,2,2,3,5,6,7,4,3,4,6,3,6,,,P5 +12.01.2026 09:28:38,5,6,3,7,7,2,5,5,3,2,5,6,7,4,4,,,P13 +15.01.2026 11:34:29,4,3,6,5,5,3,6,7,7,5,6,7,6,5,2,,,P3 +15.01.2026 13:12:27,3,1,3,2,3,2,7,5,7,5,6,6,7,5,7,,,P7 +19.01.2026 10:17:24,7,1,7,4,4,6,5,5,5,1,6,5,5,3,4,,,P15 +19.01.2026 11:54:37,5,5,3,3,4,6,3,6,4,1,3,6,5,5,4,,,P17 +21.01.2026 10:14:06,6,6,2,1,4,7,4,4,4,6,7,7,5,2,7,,,P9 +22.01.2026 13:24:41,6,4,6,2,2,4,6,7,5,5,5,5,5,5,7,,,P6 +07.02.2026 14:06:58,5,2,5,3,4,5,4,5,4,5,3,4,6,4,5,,,P2 +13.02.2026 16:41:28,5,5,4,5,6,4,5,6,5,4,5,6,3,5,4,,,P1 diff --git a/Data/Post-Questionnaire-Reading.csv b/Data/Post-Questionnaire-Reading.csv new file mode 100644 index 0000000..21dd7c7 --- /dev/null +++ b/Data/Post-Questionnaire-Reading.csv @@ -0,0 +1,55 @@ +Zeitstempel,Wie vertraut warst du mit dem Thema?,"Ich glaube, dass diese Aktivität für mich von einigem Wert sein könnte","Ich glaube, ich hatte eine gewisse Wahlmöglichkeit, ob ich diese Aktivität ausführe",Ich fühle mich gestresst,"Während ich diese Aktivität ausführte, dachte ich darüber nach, wie sehr ich sie genoss","Ich glaube, dass diese Aktivität nützlich ist, um meine Konzentration zu verbessern",Diese Aktivität hat Spaß gemacht,"Ich denke, diese Aktivität ist wichtig für meine Verbesserung",Ich habe diese Aktivität sehr genossen,"Ich hatte wirklich keine Wahl, ob ich diese Aktivität ausführen wollte","Ich habe diese Aktivität gemacht, weil ich es wollte","Ich denke, das ist eine wichtige Aktivität","Ich hatte das Gefühl, dass ich die Aktivität genoss, während ich sie ausführte","Ich fand, dass dies eine sehr langweilige Aktivität war","Es ist möglich, dass diese Aktivität meine Lerngewohnheiten verbessern könnte","Ich hatte das Gefühl, dass ich keine andere Wahl hatte, als diese Aktivität zu machen","Ich fand, dass dies eine sehr interessante Aktivität war","Ich bin bereit, diese Aktivität erneut zu machen, weil ich sie als etwas nützlich empfinde",Ich würde diese Aktivität als sehr angenehm beschreiben,"Ich hatte das Gefühl, dass ich diese Aktivität machen musste","Ich glaube, dass das Ausführen dieser Aktivität für mich in gewissem Maße von Nutzen sein könnte","Ich habe diese Aktivität gemacht, weil ich musste","Ich glaube, dass das Ausführen dieser Aktivität mir helfen könnte, in der Schule besser abzuschneiden","Während ich diese Aktivität ausführte, hatte ich das Gefühl, dass ich eine Wahl hatte",Ich würde diese Aktivität als sehr spaßvoll beschreiben,"Ich hatte das Gefühl, dass es nicht meine eigene Entscheidung war, diese Aktivität auszuführen","Ich wäre bereit, diese Aktivität erneut zu machen, weil sie für mich einen gewissen Wert hat",Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Die Erfahrung war:,Wie geistig fordernd war die Aufgabe?,Wie körperlich anstrengend war die Aufgabe?,Wie gehetzt oder unter Zeitdruck fühlte sich die Aufgabe an?,"Wie erfolgreich waren Sie darin, die gestellte Aufgabe zu erfüllen?","Wie sehr mussten Sie sich anstrengen, um Ihre Leistung zu erreichen?","Wie unsicher, entmutigt, gereizt, gestresst oder genervt waren Sie?",Topic,Medium,Participant +20.11.2025 12:32:35,3,5,2,4,3,2,4,5,3,6,4,4,3,5,4,6,4,5,3,6,5,6,5,2,2,6,3,5,5,4,5,3,4,2,1,4,2,5,3,5,6,Mendel,Chat,P1 +25.11.2025 12:11:42,4,5,4,5,2,1,1,3,2,2,2,4,2,7,4,5,2,2,3,5,4,4,5,2,1,5,3,5,3,4,3,2,3,1,1,5,5,5,3,5,6,DNA-Replikation,Video,P1 +25.11.2025 15:50:35,3,5,4,2,2,2,4,4,4,4,6,3,4,4,3,4,4,4,4,4,4,4,2,4,4,4,4,5,4,4,3,4,3,1,1,5,2,5,3,5,4,Mendel,Chat,P10 +26.11.2025 18:07:53,2,5,7,3,5,7,7,6,6,3,5,7,5,2,7,3,6,5,4,3,6,3,7,3,5,4,5,5,4,4,7,5,5,3,3,4,2,3,3,5,4,Mendel,VR,P8 +27.11.2025 09:08:33,1,5,1,2,2,5,5,5,4,5,6,5,2,2,5,4,5,5,4,2,5,2,5,5,3,1,5,4,5,4,6,3,5,5,4,5,2,5,5,5,2,DNA-Replikation,Video,P11 +28.11.2025 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wichtige Aktivität","Ich hatte das Gefühl, dass ich die Aktivität genoss, während ich sie ausführte","Ich fand, dass dies eine sehr langweilige Aktivität war","Es ist möglich, dass diese Aktivität meine Lerngewohnheiten verbessern könnte","Ich hatte das Gefühl, dass ich keine andere Wahl hatte, als diese Aktivität zu machen","Ich fand, dass dies eine sehr interessante Aktivität war","Ich bin bereit, diese Aktivität erneut zu machen, weil ich sie als etwas nützlich empfinde",Ich würde diese Aktivität als sehr angenehm beschreiben,"Ich hatte das Gefühl, dass ich diese Aktivität machen musste","Ich glaube, dass das Ausführen dieser Aktivität für mich in gewissem Maße von Nutzen sein könnte","Ich habe diese Aktivität gemacht, weil ich musste","Ich glaube, dass das Ausführen dieser Aktivität mir helfen könnte, in der Schule besser abzuschneiden","Während ich diese Aktivität ausführte, hatte ich das Gefühl, dass ich eine Wahl hatte",Ich würde diese Aktivität als sehr spaßvoll beschreiben,"Ich hatte das Gefühl, dass es nicht meine eigene Entscheidung war, diese Aktivität auszuführen","Ich wäre bereit, diese Aktivität erneut zu machen, weil sie für mich einen gewissen Wert hat","Bitte wählen Sie das Kästchen aus, das Ihre Beziehung zum Tutor am besten beschreibt",Ich würde diese Lernmethode selbst nutzen,"Ich hatte das Gefühl, dass das Lernhilfsmittel mir half, das aktuelle Thema zu wiederholen", Bewerte die Länge der Tutoring-Sitzung ,"Ich denke, ich würde dieses System häufig nutzen wollen",Ich fand das System unnötig komplex,Ich fand das System einfach zu bedienen,"Ich denke, ich würde die Unterstützung einer technischen Person benötigen, um dieses System nutzen zu können","Ich fand, dass die verschiedenen Funktionen in diesem System gut miteinander verknüpft waren","Ich fand, dass es in diesem System zu viele Inkonsistenzen gab","Ich würde vermuten, dass die meisten Menschen dieses System sehr schnell lernen würden",Ich fand das System sehr umständlich zu bedienen,Ich fühlte mich beim Gebrauch des Systems sehr sicher,"Ich musste eine Menge Dinge lernen, bevor ich mit diesem System zurechtkam",Allgemeines Unwohlsein,Müdigkeit,Kopfschmerzen,Augenbelastung,Konzentrationsschwierigkeiten,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Die Interaktion war:,Hattest du eine Meta Quest Pro getragen für diesen Teil?,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,Bitte beurteilen sie Ihren Eindruck des Tutors auf dieser Skala:,"Ich hatte das Gefühl, meinem Tutor direkt gegenüberzustehen","Ich hatte das Gefühl, im selben Raum wie mein Tutor zu sein","Ich hatte das Gefühl, dass mein Tutor mich beobachtet","Ich hatte das Gefühl, dass mein Tutor sich meiner Anwesenheit bewusst war","Ich hatte das Gefühl, dass mein Tutor anwesend war",Würdest Du diesen Tutor einem Freund weiterempfehlen? ,Wie geistig fordernd war die Aufgabe?,Wie körperlich anstrengend war die Aufgabe?,Wie gehetzt oder unter Zeitdruck fühlte sich die Aufgabe an?,"Wie erfolgreich waren Sie darin, die gestellte Aufgabe zu erfüllen?","Wie sehr mussten Sie sich anstrengen, um Ihre Leistung zu erreichen?","Wie unsicher, entmutigt, gereizt, gestresst oder genervt waren Sie?",Topic,Medium,Participant +25.11.2025 11:41:03,2,6,5,2,5,6,6,6,6,2,6,5,6,3,5,2,6,7,7,2,6,2,6,6,6,2,7,3,6,7,4,4,1,4,1,5,2,5,1,1,1,Nein,Nein,Nein,Nein,Ja,7,7,6,6,5,6,6,4,Nein,4,3,2,3,4,4,3,2,3,5,5,4,5,5,5,4,4,4,4,4,4,5,1,3,,,,,,7,2,1,1,7,2,2,Mendel,Chat,P1 +28.11.2025 09:14:44,3,5,4,3,2,5,5,5,4,4,4,5,4,2,6,4,5,5,4,1,5,1,5,4,4,1,5,2,5,6,3,4,2,4,1,3,2,4,2,4,1,Nein,Nein,Nein,Nein,Nein,6,5,4,5,5,5,4,4,Nein,4,3,2,3,2,3,2,3,3,4,4,2,4,3,3,3,4,4,4,4,4,4,2,2,,,,,,6,5,2,4,3,4,2,DNA-Replikation,Video,P11 +01.12.2025 13:44:20,2,3,5,2,3,5,5,5,2,2,6,5,3,4,3,2,5,5,3,1,5,1,5,5,3,2,4,1,5,5,4,3,2,4,2,4,2,4,2,4,1,Nein,Nein,Nein,Nein,Nein,5,5,2,3,4,5,5,5,Ja,4,3,2,2,4,3,4,3,2,4,4,3,4,4,4,4,4,4,4,3,3,4,2,2,4,3,4,3,3,4,4,2,3,3,4,2,Ökologie,VR,P11 +02.12.2025 13:39:40,2,5,4,3,4,4,6,4,5,4,4,6,5,2,6,4,6,4,6,4,4,4,7,4,5,4,4,1,7,7,4,5,2,5,1,2,2,4,2,5,1,Nein,Nein,Nein,Nein,Nein,6,6,6,6,6,6,5,4,Nein,4,4,1,4,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,3,4,3,4,2,3,,,,,,6,3,2,2,2,3,2,Mendel,Chat,P10 +03.12.2025 11:31:46,3,5,5,3,4,6,5,4,4,2,6,5,4,2,5,3,4,5,4,2,4,3,6,6,3,2,5,2,4,5,1,3,1,4,1,4,3,4,1,5,1,Nein,Nein,Nein,Nein,Nein,5,7,4,6,4,4,5,5,Nein,2,2,1,2,2,3,3,2,3,4,4,2,4,5,3,5,1,3,3,3,5,5,3,3,,,,,,4,5,1,6,5,5,5,Ökologie,Chat,P14 +04.12.2025 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+17.12.2025 17:29:58,5,7,2,Mendel,VR,P8 +18.12.2025 09:29:36,2,6,6,DNA-Replikation,VR,P5 +18.12.2025 10:53:18,3,5,6,Ökologie,VR,P3 +12.01.2026 08:51:00,3,6,3,Mendel,Video,P13 +12.01.2026 11:28:44,2,4,3,Ökologie,Video,P7 +13.01.2026 10:43:15,2,4,2,Mendel,VR,P7 +13.01.2026 15:14:03,2,5,5,Mendel,VR,P17 +14.01.2026 10:44:18,2,5,5,Mendel,Chat,P3 +14.01.2026 12:58:30,2,6,6,DNA-Replikation,Chat,P17 +15.01.2026 08:29:23,1,7,7,DNA-Replikation,Chat,P9 +15.01.2026 10:46:29,1,6,6,DNA-Replikation,Video,P3 +15.01.2026 12:39:07,3,4,1,DNA-Replikation,Chat,P7 +16.01.2026 08:34:05,1,7,7,Ökologie,Video,P9 +16.01.2026 10:01:50,1,7,7,DNA-Replikation,VR,P15 +19.01.2026 09:32:17,1,7,7,Ökologie,Chat,P15 +19.01.2026 11:01:28,1,6,6,Ökologie,Video,P17 +20.01.2026 13:19:33,2,4,4,Mendel,Video,P6 +21.01.2026 09:37:40,1,7,7,Mendel,VR,P9 +21.01.2026 11:13:56,6,6,5,DNA-Replikation,Video,P1 +21.01.2026 13:07:40,2,5,4,DNA-Replikation,VR,P6 +22.01.2026 12:55:11,3,7,4,Ökologie,Chat,P6 +27.01.2026 21:10:18,4,5,4,DNA-Replikation,Video,P2 +29.01.2026 14:07:53,2,6,6,Ökologie,VR,P12 +30.01.2026 18:34:33,4,4,4,Ökologie,VR,P2 +31.01.2026 16:17:02,3,5,6,DNA-Replikation,Video,P12 +06.02.2026 15:07:04,3,7,5,DNA-Replikation,Chat,P8 +07.02.2026 13:21:21,2,7,3,Mendel,Chat,P2 +13.02.2026 11:36:47,2,6,6,Ökologie,VR,P1 diff --git a/Data/Tests/DNA-Replikation-Test-2.csv b/Data/Tests/DNA-Replikation-Test-2.csv new file mode 100644 index 0000000..8020184 --- /dev/null +++ b/Data/Tests/DNA-Replikation-Test-2.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,"Q1. Welches Replikationsmodell erklärt, dass jeder neu gebildete DNA-Doppelstrang einen alten und einen neuen Strang enthält?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Wo startet die DNA-Replikation bei E. coli?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q3. Welche Enzyme spalten die Wasserstoffbrücken, damit sich die Doppelhelix öffnet?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q4. Welche Moleküle verhindern, dass die geöffneten DNA-Stränge wieder zusammenlagern?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q5. Welches Enzym löst Überdrehen und Spannung vor der Replikationsgabel?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q6. Welches Enzym erzeugt den RNA-Startabschnitt für die DNA-Synthese?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Warum benötigt die DNA-Polymerase einen Primer?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q8. Welcher Strang wird ohne Unterbrechung synthetisiert?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q9. Wie heißen die kurzen DNA-Stücke, die auf dem Folgestrang entstehen?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Welches Enzym verbindet diese kurzen Fragmente zum durchgehenden Strang?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. In welcher Richtung arbeitet die DNA-Polymerase bei der Synthese?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Welche Beschreibung der Replikationsgabel trifft zu?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Welche Rolle spielt die Topoisomerase?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q14. Welche DNA-Polymerasen übernehmen bei E. coli den Großteil der Replikationsarbeit?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q15. Was ist die wichtigste Aufgabe der DNA-Polymerase III?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +25.11.2025 11:48:56,6 / 15,Konservatives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",2,DNA-Polymerasen,4,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),2,DNA-Ligase,2,DNA-Polymerase III,1,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,1,Leitstrang,3,Reparaturfragmente,1,Helicase,1,3'→5',2,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",2,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,2,Pol II und IV,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,1 +27.11.2025 09:14:43,12 / 15,Semikonservatives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",5,Helicasen,4,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),4,Primase,3,DNA-Polymerase I,4,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Polymerase III,6,5'→3',6,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,6,Pol I und Pol III,6,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Post-Reading,Book,11 +28.11.2025 09:16:52,14 / 15,Semikonservatives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,7,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,7,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Polymerase III,6,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,Video,11 +01.12.2025 09:12:40,10 / 15,Semikonservatives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",4,Helicasen,5,DNA-Polymerase I,2,Primase,4,Primase,4,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,4,Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Polymerase III,5,3'→5',3,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",5,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,4,Pol II und IV,2,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Post-Reading,Book,13 +02.12.2025 13:50:16,4 / 15,Dispersives Modell,1,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,Helicasen,1,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),1,Primase,1,DNA-Polymerase I,1,Weil sie RNA nicht erkennt,1,Gar keiner,1,Primerketten,1,DNA-Polymerase III,1,Beide Richtungen gleichzeitig,1,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",1,Öffnen der Doppelhelix,1,Pol II und IV,1,Beschädigte DNA ersetzen,1,Pre-Reading,Nothing,10 +03.12.2025 13:07:55,4 / 15,Dispersives Modell,1,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,DNA-Polymerasen,3,RNA-Primer,2,DNA-Ligase,1,DNA-Polymerase I,2,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,1,Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase III,1,3'→5',2,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",2,Verknüpfen der Okazaki-Fragmente,1,Pol II und IV,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,18 +04.12.2025 13:36:24,14 / 15,Dispersives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,Helicasen,6,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),4,Topoisomerase,6,Primase,6,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,5,Leitstrang,6,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,4,5'→3',6,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",5,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,6,Pol I und Pol III,5,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Post-Tutoring,Chat,18 +05.12.2025 18:05:29,6 / 15,Dispersives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",2,DNA-Polymerasen,1,Topoisomerase,1,Helicase,4,DNA-Polymerase III,2,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Gar keiner,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,2,3'→5',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",3,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,3,Pol IV und Pol V,2,Beschädigte DNA ersetzen,2,Pre-Reading,Nothing,2 +08.12.2025 08:31:52,15 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,2,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),4,Topoisomerase,6,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,6,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,4,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Pre-Tutoring,Nothing,13 +09.12.2025 15:21:54,14 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,3,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),3,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,2,5'→3',3,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,6,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Post-Reading,Book,14 +10.12.2025 11:09:08,14 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,Helicasen,7,RNA-Primer,4,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,5,Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,6,Post-Reading,Book,4 +10.12.2025 13:08:15,14 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,3,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),3,Topoisomerase,7,Primase,6,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,1,5'→3',2,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,6,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Pre-Tutoring,Nothing,14 +12.12.2025 10:08:23,8 / 15,Semikonservatives Modell,6,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,DNA-Polymerasen,4,Topoisomerase,1,Primase,1,DNA-Polymerase I,2,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Folgestrang,5,Okazaki-Fragmente,5,Primase,2,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,2,Pol I und Pol III,2,Doppelhelix entdrillen,1,Post-Reading,Book,15 +12.12.2025 13:34:09,15 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,Helicasen,7,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,7,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,VR,4 +12.12.2025 16:23:17,6 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",5,Ligase,1,Topoisomerase,1,Primase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,1,Gar keiner,1,Okazaki-Fragmente,3,Helicase,1,5'→3',1,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",3,Öffnen der Doppelhelix,1,Pol I und II,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Post-Reading,Book,16 +15.12.2025 11:24:44,12 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,3,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),3,Topoisomerase,3,Primase,3,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,2,Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,1,Pol I und Pol III,7,Beschädigte DNA ersetzen,2,Post-Tutoring,Chat,16 +16.12.2025 13:43:01,13 / 15,Semikonservatives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",3,Helicasen,6,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),6,Topoisomerase,6,DNA-Polymerase III,6,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,2,Leitstrang,6,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,6,5'→3',6,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,6,Pol I und Pol III,6,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,6,Post-Tutoring,Video,10 +17.12.2025 15:04:21,10 / 15,Dispersives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,Helicasen,4,Topoisomerase,2,Primase,1,Primase,1,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,2,Leitstrang,1,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,3,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Herstellung von RNA-Primern,2,Pol I und Pol III,2,Beschädigte DNA ersetzen,2,Post-Reading,Book,5 +18.12.2025 09:32:29,7 / 15,Dispersives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,Helicasen,2,Topoisomerase,2,Topoisomerase,2,Ligase,1,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,3,Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,6,Primase,2,5'→3',6,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",5,Herstellung von RNA-Primern,1,Pol II und IV,2,Beschädigte DNA ersetzen,1,Pre-Tutoring,Nothing,5 +13.01.2026 11:37:51,5 / 15,Konservatives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",2,Topoisomerasen,3,RNA-Primer,3,Primase,1,DNA-Polymerase I,2,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,1,Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Polymerase III,2,5'→3',3,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",2,Öffnen der Doppelhelix,2,Pol I und II,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Post-Reading,Book,7 +13.01.2026 16:49:34,8 / 15,Dispersives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,Topoisomerasen,3,DNA-Polymerase I,1,Helicase,3,Primase,3,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,1,Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Ligase,2,5'→3',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Öffnen der Doppelhelix,4,Pol I und Pol III,4,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Post-Reading,Book,17 +14.01.2026 08:35:06,3 / 15,Semikonservatives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",1,Topoisomerasen,1,Topoisomerase,1,Helicase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,1,Leitstrang,1,Leitfragmente,1,Primase,1,3'→5',2,Spezielles Enzym der DNA-Synthese,1,Herstellung von RNA-Primern,1,Pol I und II,1,RNA-Primer herstellen,1,Pre-Reading,Nothing,9 +14.01.2026 12:22:21,10 / 15,Dispersives Modell,2,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",3,Helicasen,2,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),3,Topoisomerase,1,Primase,3,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,2,Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Polymerase III,2,3'→5',5,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,3,Pol II und IV,1,Beschädigte DNA ersetzen,3,Post-Reading,Book,3 +14.01.2026 13:03:05,7 / 15,Dispersives Modell,5,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",4,Topoisomerasen,5,DNA-Polymerase I,1,Helicase,4,Ligase,3,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,2,Folgestrang,4,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,2,5'→3',2,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Öffnen der Doppelhelix,5,Pol I und Pol III,5,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,4,Pre-Tutoring,Nothing,17 +15.01.2026 09:11:36,13 / 15,Konservatives Modell,1,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,7,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),4,Topoisomerase,7,Primase,4,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,4,Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,4,5'→3',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",1,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,Chat,9 +15.01.2026 11:32:23,13 / 15,Dispersives Modell,4,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,7,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),7,Topoisomerase,7,Primase,6,Weil sie RNA nicht erkennt,4,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,6,5'→3',5,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,6,Pol I und Pol III,4,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,4,Post-Tutoring,Video,3 +15.01.2026 12:41:56,9 / 15,Konservatives Modell,3,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",4,Topoisomerasen,3,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),2,DNA-Ligase,1,Primase,2,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,2,Leitstrang,2,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Polymerase III,3,5'→3',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",4,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,2,Pol II und IV,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Pre-Tutoring,Nothing,7 +16.01.2026 10:05:34,5 / 15,Konservatives Modell,4,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,DNA-Polymerasen,1,Topoisomerase,1,Helicase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,4,Beide gleich,4,Okazaki-Fragmente,4,Primase,1,3'→5',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Öffnen der Doppelhelix,1,Pol I und Pol III,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Tutoring,Nothing,15 +20.01.2026 14:45:33,10 / 15,Semikonservatives Modell,6,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",4,Topoisomerasen,4,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),5,Primase,2,Primase,7,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,2,Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Polymerase III,4,5'→3',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Öffnen der Doppelhelix,4,Pol I und Pol III,3,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Post-Reading,Book,6 +21.01.2026 11:20:55,8 / 15,Konservatives Modell,4,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",3,DNA-Polymerasen,3,RNA-Primer,2,Primase,2,DNA-Polymerase III,1,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,2,Leitstrang,3,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Ligase,2,3'→5',4,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",4,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,2,Pol I und Pol III,3,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,2,Pre-Tutoring,Nothing,1 +21.01.2026 13:56:57,15 / 15,Semikonservatives Modell,7,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",7,Helicasen,7,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,7,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',5,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,6,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,VR,6 +27.01.2026 17:10:12,5 / 15,Semikonservatives Modell,4,Überall gleichzeitig auf dem Chromosom,5,Topoisomerasen,2,RNA-Primer,4,Helicase,2,DNA-Polymerase I,3,Weil sie in 3'→5'-Richtung arbeitet,1,Folgestrang,1,Primerketten,3,DNA-Polymerase III,2,5'→3',2,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",5,Verknüpfen der Okazaki-Fragmente,1,Pol I und Pol III,1,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Post-Tutoring,Video,2 +27.01.2026 21:16:21,6 / 15,Semikonservatives Modell,3,Ausschließlich am Replikationsende,1,Helicasen,3,DNA-Polymerase I,1,Helicase,1,Primase,3,Weil sie ohne doppelsträngige Vorlage nicht lesen kann,2,Beide gleich,1,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Ligase,4,3'→5',2,"Stelle, an der DNA abgebaut wird",1,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,3,Pol II und IV,1,Beschädigte DNA ersetzen,1,Pre-Reading,Nothing,8 +29.01.2026 15:39:05,8 / 15,Dispersives Modell,6,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,DNA-Polymerasen,3,RNA-Primer,4,Primase,5,DNA-Polymerase III,3,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,4,Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,3,Helicase,4,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Herstellung von RNA-Primern,5,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,6,Post-Reading,Book,12 +31.01.2026 16:23:16,7 / 15,Dispersives Modell,6,"An einem spezifischen Startpunkt, dem Replikationsursprung (oriC)",6,Ligase,2,Topoisomerase,2,Helicase,2,DNA-Polymerase III,2,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,2,Leitstrang,3,Okazaki-Fragmente,4,Primase,3,5'→3',5,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",6,Öffnen der Doppelhelix,5,Pol I und Pol III,6,RNA-Primer herstellen,2,Pre-Tutoring,Nothing,12 +06.02.2026 15:55:57,13 / 15,Semikonservatives Modell,2,Ausschließlich am Replikationsende,4,Helicasen,5,SSB-Proteine (Einzelstrang-bindende Proteine),7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an ein vorhandenes 3'-OH-Ende neue Nucleotide anfügen kann,7,Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Polymerase III,6,5'→3',7,"Y-förmiger Bereich, in dem Stränge getrennt und neue Stränge aufgebaut werden",7,Entlastung der Torsionsspannung durch Schneiden und Wiederverschließen der DNA,7,Pol I und Pol III,7,Kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,Chat,8 \ No newline at end of file diff --git a/Data/Tests/DNA-Replikation-Test.csv b/Data/Tests/DNA-Replikation-Test.csv new file mode 100644 index 0000000..c74d5f5 --- /dev/null +++ b/Data/Tests/DNA-Replikation-Test.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,"Q1. Welches Modell beschreibt die Art der DNA-Replikation, bei der jeder neue Doppelstrang aus einem alten und einem neuen Strang besteht?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Wo beginnt die DNA-Replikation in E. coli-Bakterien?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q3. Welche Enzyme entwinden die beiden Stränge der Doppelhelix im Bereich der Replikationsgabel?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q4. Was stabilisiert die entwundenen Einzelstränge der DNA während der Replikation?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q5. Welches Enzym schneidet die Ursprungs-DNA, dreht die Stränge umeinander und verknotet sie wieder kovalent?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q6. Welches Enzym synthetisiert den kurzen RNA-Primer am Beginn der DNA-Synthese?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Warum kann die DNA-Polymerase nicht ohne einen Primer arbeiten?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q8. Welcher Strang wird während der DNA-Replikation kontinuierlich synthetisiert?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q9. Wie werden die neu synthetisierten Abschnitte auf dem Folgestrang bezeichnet?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Welches Enzym verbindet die Okazaki-Fragmente miteinander?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. In welcher Richtung synthetisiert die DNA-Polymerase III den Leitstrang?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Welche Aussage über die Replikationsgabel ist korrekt?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Was ist die Funktion der Topoisomerase während der DNA-Replikation?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q14. Welche Enzyme sind hauptsächlich an der Replikation der chromosomalen DNA in E. coli beteiligt?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q15. Was ist die Hauptfunktion der DNA-Polymerase III bei der Replikation?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +25.11.2025 12:06:54,12 / 15,Konservative Replikation,2,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",6,Helicasen,6,Einzelstrang-bindende Proteine,3,Primase,3,DNA-Polymerase I,2,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,4,Der Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Ligase,2,5'→3',5,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase I und III,3,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,2,Post-Reading,Book,1 +27.11.2025 08:42:33,8 / 15,Semikonservative Replikation,5,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,Helicasen,1,DNA-Ligase,1,Topoisomerase,1,Primase,1,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,1,Beide Stränge gleichzeitig,1,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Ligase,1,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie entwindet die Doppelhelix,1,DNA-Polymerase III und IV,1,Die Reparatur von defekter DNA,1,Pre-Reading,Nothing,11 +28.11.2025 08:36:38,13 / 15,Semikonservative Replikation,3,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",6,Helicasen,4,Einzelstrang-bindende Proteine,3,Topoisomerase,5,DNA-Polymerase I,4,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,2,Der Leitstrang,3,Okazaki-Fragmente,4,DNA-Ligase,2,5'→3',5,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",6,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,5,DNA-Polymerase I und III,6,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Pre-Tutoring,Nothing,11 +01.12.2025 08:37:51,10 / 15,Semikonservative Replikation,5,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Helicasen,2,Topoisomerase,1,DNA-Polymerase,5,Ligase,1,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,1,Der Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,3,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",2,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase I und III,2,Die Reparatur von defekter DNA,2,Pre-Reading,Nothing,13 +02.12.2025 14:08:25,7 / 15,Semikonservative Replikation,6,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Primasen,3,RNA-Primer,2,DNA-Polymerase,1,Primase,1,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,2,Der Leitstrang,2,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I,1,5'→3',2,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",2,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,2,DNA-Polymerase I und II,2,Die Reparatur von defekter DNA,2,Post-Reading,Book,10 +03.12.2025 13:28:07,13 / 15,Dispersive Replikation,3,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Helicasen,4,Einzelstrang-bindende Proteine,4,Topoisomerase,3,Primase,6,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,4,Der Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Polymerase I,5,5'→3',4,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase I und III,4,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Post-Reading,Book,18 +04.12.2025 13:00:51,13 / 15,Dispersive Replikation,3,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Helicasen,4,Einzelstrang-bindende Proteine,5,Topoisomerase,4,Primase,5,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,4,Der Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Polymerase I,3,5'→3',4,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase I und III,5,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Pre-Tutoring,Nothing,18 +05.12.2025 18:33:37,9 / 15,Semikonservative Replikation,6,Am Ende des Chromosoms,3,Helicasen,4,Topoisomerase,4,DNA-Polymerase,1,DNA-Polymerase I,1,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,2,Der Leitstrang,3,Okazaki-Fragmente,3,Primase,1,5'→3',2,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,2,DNA-Polymerase I und III,2,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,2,Post-Reading,Book,2 +08.12.2025 09:10:19,15 / 15,Semikonservative Replikation,7,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",7,Helicasen,7,Einzelstrang-bindende Proteine,7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,7,Der Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',7,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,7,DNA-Polymerase I und III,7,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,VR,13 +09.12.2025 14:54:56,12 / 15,Semikonservative Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Helicasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,1,DNA-Polymerase,1,Primase,1,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,1,Der Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",3,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase I und II,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,14 +10.12.2025 10:50:13,5 / 15,Bidirektionale Replikation,2,Am Ende des Chromosoms,3,Helicasen,6,RNA-Primer,5,DNA-Polymerase,4,Primase,3,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,5,Der Leitstrang,3,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Polymerase I,5,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",3,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",4,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I und II,3,Die Reparatur von defekter DNA,1,Pre-Reading,Nothing,4 +10.12.2025 13:47:51,14 / 15,Semikonservative Replikation,7,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",7,Helicasen,7,Einzelstrang-bindende Proteine,7,Topoisomerase,7,Primase,7,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,7,Der Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Polymerase I,4,5'→3',7,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,7,DNA-Polymerase I und III,7,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,VR,14 +12.12.2025 09:38:08,5 / 15,Semikonservative Replikation,5,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,DNA-Polymerasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,1,DNA-Polymerase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,1,Keiner der Stränge,1,RNA-Primers,1,Primase,1,5'→3' und 3'→5' gleichzeitig,1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase III und IV,1,Die Entwindung der Doppelhelix,1,Pre-Reading,Nothing,15 +12.12.2025 12:59:37,14 / 15,Semikonservative Replikation,6,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",3,Helicasen,6,Einzelstrang-bindende Proteine,3,Topoisomerase,6,Primase,6,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,5,Der Folgestrang,3,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,3,5'→3',7,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,7,DNA-Polymerase I und III,7,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Pre-Tutoring,Nothing,4 +12.12.2025 15:59:59,7 / 15,Semikonservative Replikation,2,Nur an der Mitte des Chromosoms,1,Helicasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,1,DNA-Polymerase,1,Primase,1,Weil sie keine Nucleotide anhängen kann,1,Keiner der Stränge,1,Leading strands,1,Helicase,1,3'→5',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase III und IV,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,16 +15.12.2025 10:50:02,8 / 15,Semikonservative Replikation,7,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",3,Topoisomerasen,2,Einzelstrang-bindende Proteine,2,Primase,2,DNA-Polymerase I,2,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,2,Der Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",2,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase II und III,1,Die Entwindung der Doppelhelix,1,Pre-Tutoring,Nothing,16 +16.12.2025 13:01:42,2 / 15,Bidirektionale Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,Primasen,3,RNA-Primer,2,Helicase,2,Ligase,1,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,3,Beide Stränge gleichzeitig,2,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Polymerase I,2,3'→5',2,"Sie ist ein Enzym, das die DNA kopiert",2,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,2,DNA-Polymerase I und II,2,Die Reparatur von defekter DNA,2,Pre-Tutoring,Nothing,10 +17.12.2025 14:48:12,8 / 15,Bidirektionale Replikation,1,An beliebigen Stellen der DNA,1,Helicasen,1,RNA-Primer,1,DNA-Polymerase,1,DNA-Polymerase I,1,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,1,Der Leitstrang,1,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",2,Sie entwindet die Doppelhelix,2,DNA-Polymerase I und II,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,5 +18.12.2025 10:07:40,8 / 15,Dispersive Replikation,2,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",2,Helicasen,6,RNA-Primer,2,DNA-Polymerase,3,DNA-Polymerase III,2,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,3,Der Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,3,5'→3',2,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase III und IV,3,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Post-Tutoring,VR,5 +13.01.2026 11:21:43,9 / 15,Semikonservative Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,DNA-Polymerasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,2,Topoisomerase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,1,Beide Stränge gleichzeitig,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I,1,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase I und II,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,7 +13.01.2026 16:24:05,6 / 15,Semikonservative Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,Primasen,1,RNA-Primer,1,DNA-Polymerase,1,Ligase,1,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,1,Beide Stränge gleichzeitig,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I,1,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie entwindet die Doppelhelix,1,DNA-Polymerase I und III,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Reading,Nothing,17 +14.01.2026 09:03:40,9 / 15,Konservative Replikation,1,Am Ende des Chromosoms,1,Helicasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,1,Topoisomerase,1,Primase,3,Weil sie keine Nucleotide anhängen kann,1,Der Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I und III,1,Die Reparatur von defekter DNA,1,Post-Reading,Book,9 +14.01.2026 11:48:48,2 / 15,Konservative Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,DNA-Polymerasen,1,RNA-Primer,1,DNA-Polymerase,1,DNA-Polymerase I,1,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,1,Keiner der Stränge,1,Leading strands,1,DNA-Ligase,1,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",1,"Sie ist eine Struktur, die die DNA vor UV-Strahlung schützt",1,Sie synthetisiert den RNA-Primer,1,DNA-Polymerase I und II,1,Die Synthese von RNA-Primern,1,Pre-Reading,Nothing,3 +14.01.2026 13:47:27,10 / 15,Dispersive Replikation,5,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",5,Helicasen,3,Topoisomerase,2,Helicase,3,DNA-Polymerase III,6,Weil sie keine Nucleotide anhängen kann,2,Der Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',7,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,7,DNA-Polymerase I und III,7,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,2,Post-Tutoring,Chat,17 +15.01.2026 08:31:27,10 / 15,Konservative Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,Helicasen,1,DNA-Ligase,1,Topoisomerase,1,DNA-Polymerase III,1,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,1,Der Folgestrang,1,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,1,5'→3',1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase I und III,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,1,Pre-Tutoring,Nothing,9 +15.01.2026 10:52:00,8 / 15,Dispersive Replikation,4,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",3,Helicasen,3,Einzelstrang-bindende Proteine,5,DNA-Polymerase,5,Primase,3,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,3,Der Leitstrang,5,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Polymerase I,3,3'→5',3,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",4,Sie entwindet die Doppelhelix,2,DNA-Polymerase II und III,1,Die Reparatur von defekter DNA,4,Pre-Tutoring,Nothing,3 +15.01.2026 13:11:25,9 / 15,Konservative Replikation,4,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",3,Primasen,3,RNA-Primer,4,DNA-Polymerase,3,DNA-Polymerase III,3,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,4,Der Leitstrang,4,Okazaki-Fragmente,5,DNA-Ligase,4,5'→3',6,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",1,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,3,DNA-Polymerase I und III,4,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,3,Post-Tutoring,Chat,7 +16.01.2026 10:38:34,10 / 15,Konservative Replikation,6,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",7,Primasen,1,DNA-Ligase,1,Helicase,6,Primase,7,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,6,Der Leitstrang,7,Okazaki-Fragmente,7,DNA-Ligase,7,5'→3',7,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",7,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,7,DNA-Polymerase I und III,4,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,7,Post-Tutoring,VR,15 +20.01.2026 14:12:01,8 / 15,Bidirektionale Replikation,1,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",1,DNA-Polymerasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,1,DNA-Polymerase,1,Primase,1,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,1,Der Leitstrang,2,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Ligase,2,"Nur in einer Richtung, abhängig vom Matrixstrang",1,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",3,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,1,DNA-Polymerase II und III,1,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,4,Pre-Reading,Nothing,6 +21.01.2026 12:02:47,9 / 15,Konservative Replikation,5,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",6,Helicasen,6,RNA-Primer,6,Helicase,3,DNA-Polymerase III,4,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,3,Der Folgestrang,4,Okazaki-Fragmente,6,DNA-Ligase,6,5'→3',5,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",6,Sie verbindet die Okazaki-Fragmente,3,DNA-Polymerase I und III,6,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,5,Post-Tutoring,Video,1 +21.01.2026 13:12:21,12 / 15,Semikonservative Replikation,6,"An speziellen Stellen, den Replikationsursprüngen",3,DNA-Polymerasen,4,Einzelstrang-bindende Proteine,6,Topoisomerase,4,Primase,7,Weil sie keine RNA als Vorlage verwenden kann,2,Der Leitstrang,6,Okazaki-Fragmente,4,DNA-Ligase,2,5'→3',3,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",6,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase III und IV,2,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,6,Pre-Tutoring,Nothing,6 +27.01.2026 16:06:09,6 / 15,Bidirektionale Replikation,4,Nur an der Mitte des Chromosoms,2,Helicasen,1,Einzelstrang-bindende Proteine,3,Primase,2,DNA-Polymerase I,1,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,2,Der Folgestrang,2,Okazaki-Fragmente,1,DNA-Ligase,1,3'→5',1,"Sie ist ein Enzym, das die DNA kopiert",2,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,1,DNA-Polymerase I und III,1,Die Synthese von RNA-Primern,1,Pre-Tutoring,Nothing,2 +27.01.2026 21:59:04,3 / 15,Semikonservative Replikation,2,Nur an der Mitte des Chromosoms,2,Primasen,1,Topoisomerase,1,DNA-Polymerase,1,DNA-Polymerase I,2,Weil sie nur in 3'→5'-Richtung synthetisieren kann,5,Der Leitstrang,5,Leading strands,5,DNA-Polymerase I,6,5'→3' und 3'→5' gleichzeitig,1,"Sie ist ein Enzym, das die DNA kopiert",1,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase II und III,2,Die Reparatur von defekter DNA,2,Post-Reading,Book,8 +29.01.2026 15:08:30,3 / 15,Dispersive Replikation,2,Am Ende des Chromosoms,2,Topoisomerasen,2,RNA-Primer,2,Primase,2,Ligase,2,Weil sie nur an das 3'-OH-Ende eines bereits vorhandenen Strangs Nucleotide anhängen kann,2,Der Leitstrang,7,RNA-Primers,2,Helicase,2,3'→5',2,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",5,Sie synthetisiert den RNA-Primer,2,DNA-Polymerase III und IV,2,Die Synthese von RNA-Primern,2,Pre-Reading,Nothing,12 +31.01.2026 16:53:33,5 / 15,Dispersive Replikation,6,Nur an der Mitte des Chromosoms,6,Helicasen,6,Topoisomerase,6,DNA-Polymerase,2,Primase,6,Weil sie keine Nucleotide anhängen kann,3,Der Folgestrang,3,Leading strands,5,DNA-Polymerase I,5,5'→3' und 3'→5' gleichzeitig,4,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",4,Sie reduziert die Spannung durch gezieltes Aufbrechen und Verschließen der DNA-Stränge,4,DNA-Polymerase I und III,5,Die Reparatur von defekter DNA,5,Post-Tutoring,Video,12 +06.02.2026 15:17:35,4 / 15,Bidirektionale Replikation,3,An beliebigen Stellen der DNA,2,Helicasen,2,RNA-Primer,3,DNA-Polymerase,2,Ligase,2,Weil sie keine Nucleotide anhängen kann,2,Der Folgestrang,3,Okazaki-Fragmente,2,DNA-Polymerase I,2,3'→5',2,"Sie ist ein Y-förmiger Bereich, in dem die Stränge entwunden und die Neusynthese erfolgt",4,Sie synthetisiert den RNA-Primer,3,DNA-Polymerase II und III,3,Die kontinuierliche Synthese des Leitstrangs und die diskontinuierliche Synthese des Folgestrangs,4,Pre-Tutoring,Nothing,8 \ No newline at end of file diff --git a/Data/Tests/Mendel-Test-2.csv b/Data/Tests/Mendel-Test-2.csv new file mode 100644 index 0000000..c72b725 --- /dev/null +++ b/Data/Tests/Mendel-Test-2.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,Q1. Warum eignete sich die Erbse besonders gut für genetische Untersuchungen?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Was beschreibt ein Ausprägungszustand eines Merkmals (Allelenwirkung)?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q3. Was kennzeichnet die P-Generation in einem klassischen Mendel-Experiment?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q4. Warum arbeitete Mendel bevorzugt mit Merkmalen, die nur in zwei Formen vorkamen?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q5. Was beschreibt die Uniformitätsregel?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q6. Welches Verhältnis trat bei Mendels Blütenfarbkreuzung in der F₂ auf?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Was bedeutet „rezessives Allel“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q8. Wie definiert man ein Allel?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q9. Was beschreibt die Spaltungsregel (2. Mendelsche Regel)?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Wann bezeichnet man eine Pflanze als dihybrid?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. Typisches F₂-Verhältnis einer dihybriden Kreuzung?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Unter welcher Bedingung gilt die Unabhängigkeitsregel?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Was bedeutet „homozygot“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q14. Was unterscheidet Genotyp und Phänotyp?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q15. Wozu dient eine Rückkreuzung?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +20.11.2025 12:37:29,11 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",5,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,6,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,4,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,4,3:1,3,Nur bei rein rezessiven Erbgängen,2,Zwei verschiedene Allele sind vorhanden,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",6,Post-Reading,Book,1 +25.11.2025 11:00:24,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,4,3:1,6,Wenn beide Gene auf demselben Chromosom lokalisiert sind,3,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",6,Pre-Tutor,Nothing,1 +25.11.2025 15:21:24,10 / 15,Ihre Merkmale zeigten ausschließlich fließende Übergänge,2,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",3,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",2,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,1,100 % weiße Blüten,2,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,3,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,2,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,5,1:1,2,Nur bei Selbstbestäubung,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,5,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",2,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",2,Pre-Reading,Nothing,10 +26.11.2025 17:31:56,8 / 15,Ihre Entwicklung dauerte viele Jahre pro Generation,3,"Den Zeitpunkt, an dem ein Merkmal erstmals sichtbar wird",2,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",5,Komplexere Merkmale ließen sich zu seiner Zeit nicht untersuchen,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,3,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,3,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,Eine alternative Version desselben Gens,5,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,3:1,2,Nur bei Selbstbestäubung,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",4,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,5,Pre-Reading,Nothing,8 +01.12.2025 14:17:28,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,2,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,2,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,6,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,6,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,3,3:1,5,Nur bei Selbstbestäubung,2,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,5,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",6,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",5,Post-Reading,Book,11 +02.12.2025 13:43:20,13 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,6,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,6,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,6,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,6,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Variante eines Gens,4,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",5,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",6,3:1,6,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",4,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,6,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",6,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,6,Post-Tutoring,Chat,10 +03.12.2025 12:13:20,14 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,7,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,1:2:1,1,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,1,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",3,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",2,Post-Reading,Book,14 +04.12.2025 11:27:05,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,2,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,6,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,3,3:1,5,Wenn beide Gene auf demselben Chromosom lokalisiert sind,2,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,6,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",6,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",6,Post-Tutoring,Chat,11 +05.12.2025 08:43:56,7 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",4,Die Menge aller äußeren Eigenschaften eines Organismus,2,Es handelt sich um zufällig bestäubte Individuen,1,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,1,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,1,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,1,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Ein zusätzliches Chromosom,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,1,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,6,3:1,1,Wenn beide Gene auf demselben Chromosom lokalisiert sind,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",6,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,1,Pre-Reading,Nothing,15 +05.12.2025 11:05:38,14 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",4,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",4,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,3,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,Eine alternative Version desselben Gens,4,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,4,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,4,9:3:3:1,2,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,3,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",4,Post-Reading,Book,18 +08.12.2025 13:00:17,14 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",5,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",5,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",5,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,5,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,Eine alternative Version desselben Gens,4,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,5,9:3:3:1,3,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,4,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",6,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",3,Pre-Tutoring,Nothing,18 +09.12.2025 09:16:44,7 / 15,Sie konnte nur durch Wind bestäubt werden,1,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",1,Es handelt sich um zufällig bestäubte Individuen,1,Komplexere Merkmale ließen sich zu seiner Zeit nicht untersuchen,2,Dominante Merkmale verschwinden in der F₁-Generation,1,"Nur weiße Blüten, weil Dominanz verloren ging",1,Es setzt sich gegenüber jedem anderen Allel durch,1,Eine alternative Version desselben Gens,1,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,1,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,1,1:2:1,1,Nur bei Selbstbestäubung,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",2,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",1,Pre-Reading,Nothing,16 +09.12.2025 11:19:18,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",5,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",5,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,Die Allele trennen sich während der Meiose,1,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,7,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,1,3:1,4,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,4,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,1,Post-Reading,Book,17 +09.12.2025 14:08:49,15 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,5,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,9:3:3:1,1,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,2,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,2,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",1,Pre-Tutoring,Nothing,14 +12.12.2025 08:36:50,11 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,Es sind die ersten Nachkommen zweier gekreuzter Pflanzen,5,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,5,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,6,9:3:3:1,6,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,5,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,5,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,2,Pre-Tutoring,Nothing,15 +12.12.2025 11:02:12,5 / 15,Ihre Entwicklung dauerte viele Jahre pro Generation,2,"Den Zeitpunkt, an dem ein Merkmal erstmals sichtbar wird",1,Es sind die ersten Nachkommen zweier gekreuzter Pflanzen,1,Weil mehrstufige Merkmale selten dominant sind,2,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,4,1:1 zwischen violett und weiß,1,Es geht beim Erbgang häufig verloren,3,Eine alternative Version desselben Gens,1,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,2,Wenn sie reinerbig ist,4,3:1,1,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,1,Der Phänotyp ist gemischt,1,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",2,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,1,Pre-Reading,Nothing,5 +12.12.2025 15:19:50,10 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",2,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,Eine alternative Version desselben Gens,7,Dominante Merkmale verdrängen rezessive vollständig,2,Wenn sie reinerbig ist,7,1:1,3,Nur bei rein rezessiven Erbgängen,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,7,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",3,Pre-Tutoring,Nothing,16 +15.12.2025 09:11:14,10 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",4,Die Menge aller äußeren Eigenschaften eines Organismus,2,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,5,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,2,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,4,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,Die Gesamtheit aller Gene,2,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,1:2:1,2,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,2,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,2,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",5,Pre-Reading,Nothing,13 +16.12.2025 11:45:26,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,3,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,5,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,6,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,7,9:3:3:1,7,Nur bei rein rezessiven Erbgängen,1,Zwei verschiedene Allele sind vorhanden,7,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",7,Post-Reading,Book,4 +17.12.2025 10:54:54,13 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,3,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,7,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,7,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,3,9:3:3:1,3,Nur bei rein rezessiven Erbgängen,3,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,7,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",7,Pre-Tutoring,Nothing,4 +17.12.2025 14:12:29,10 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",2,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",1,Weil mehrstufige Merkmale selten dominant sind,1,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,4,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,4,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,Eine alternative Version desselben Gens,1,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,2,Wenn sie nur ein Merkmal heterozygot trägt,4,3:1,2,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,1,Zwei verschiedene Allele sind vorhanden,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",6,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,3,Pre-Tutoring,Nothing,5 +17.12.2025 17:34:28,9 / 15,Ihre Entwicklung dauerte viele Jahre pro Generation,5,Die Menge aller äußeren Eigenschaften eines Organismus,3,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Komplexere Merkmale ließen sich zu seiner Zeit nicht untersuchen,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,4,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,Eine alternative Version desselben Gens,4,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,2,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,3:1,7,Nur bei Selbstbestäubung,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",3,Pre-Tutoring,Nothing,8 +18.12.2025 11:55:49,9 / 15,Ihre Merkmale zeigten ausschließlich fließende Übergänge,2,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",1,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",1,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,1,Die Allele trennen sich während der Meiose,1,1:1 zwischen violett und weiß,1,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",2,Eine alternative Version desselben Gens,1,Dominante Merkmale verdrängen rezessive vollständig,2,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,3:1,1,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,1,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",1,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,1,Pre-Reading,Nothing,3 +12.01.2026 08:55:20,13 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,3,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,3,3:1,3,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,3,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,5,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",7,Pre-Tutoring,Nothing,13 +12.01.2026 12:23:18,13 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",4,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",4,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",3,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,4,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,4,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,Eine alternative Version desselben Gens,2,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,1,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,3:1,3,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,3,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",4,Post-Reading,Book,7 +13.01.2026 10:46:44,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",4,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",3,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",3,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,3,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,4,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,3,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,Eine alternative Version desselben Gens,3,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,3,Wenn sie nur ein Merkmal heterozygot trägt,2,3:1,4,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,4,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",3,Pre-Tutoring,Nothing,7 +13.01.2026 16:03:12,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,Die Menge aller äußeren Eigenschaften eines Organismus,5,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,5,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,6,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Version desselben Gens,4,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,4,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,9:3:3:1,2,Wenn beide Gene auf demselben Chromosom lokalisiert sind,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,1,Post-Tutoring,VR,17 +14.01.2026 11:36:15,13 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,6,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,4,3:1,6,Nur bei Selbstbestäubung,5,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,6,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",3,Post-Tutoring,Chat,3 +16.01.2026 09:29:36,8 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",1,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",1,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",1,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,1,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,1,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,1,Es geht beim Erbgang häufig verloren,1,Die Gesamtheit aller Gene,1,Dominante Merkmale verdrängen rezessive vollständig,1,Wenn nur ein Chromosomensatz vorliegt,1,9:3:3:1,1,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,1,Der Phänotyp ist gemischt,1,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",1,Um eine Pflanze mit einem anderen Phänotyp zu kombinieren,1,Post-Reading,Book,9 +19.01.2026 17:58:31,15 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,6,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,5,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,6,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,3,9:3:3:1,7,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,7,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,7,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",7,Post-Reading,Book,6 +20.01.2026 14:03:03,14 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",7,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,6,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,7,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,4,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,6,Wenn sie nur ein Merkmal heterozygot trägt,5,9:3:3:1,7,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,7,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,7,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",7,Post-Tutoring,Video,6 +21.01.2026 09:40:10,5 / 15,Sie konnte nur durch Wind bestäubt werden,1,Die Gesamtheit aller DNA-Sequenzen einer Pflanze,1,"Sie entsteht erst, nachdem die F₁ sich selbst bestäubt hat",1,Weil mehrstufige Merkmale selten dominant sind,1,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,1,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,1,Es geht beim Erbgang häufig verloren,1,Ein zusätzliches Chromosom,1,Sie gilt nur für Fremdbestäuber,1,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,1,9:3:3:1,1,Nur bei rein rezessiven Erbgängen,1,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,1,Der Phänotyp bestimmt die Allelkombination,1,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",1,Pre-Tutoring,Nothing,9 +30.01.2026 20:01:30,12 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",5,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",2,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",5,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,3,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,2,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,Eine alternative Version desselben Gens,2,Die beiden Allele eines Gens trennen sich bei der Bildung der Keimzellen,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,2,3:1,5,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,2,Der Phänotyp ist gemischt,4,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",5,Post-Reading,Book,2 +06.02.2026 16:00:14,13 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",7,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",6,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",6,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,5,Alle Nachkommen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp,3,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,5,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,6,Dominante Merkmale verdrängen rezessive vollständig,2,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,7,9:3:3:1,7,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,4,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,6,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",5,Um eine Pflanze mit einem anderen Phänotyp zu kombinieren,2,Post-Reading,Book,12 +07.02.2026 14:04:46,10 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",4,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",3,"Es sind reinerbige Elternpflanzen, die sich in mindestens einem Merkmal unterscheiden",4,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,4,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,4,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,3,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,Eine alternative Version desselben Gens,3,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,3,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,4,3:1,3,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,3,Der Phänotyp ist gemischt,4,"Der Genotyp ist sichtbar, der Phänotyp nicht",7,"Um herauszufinden, ob ein Individuum mit dominantem Erscheinungsbild homo- oder heterozygot ist",4,Post-Tutoring,Chat,2 +08.02.2026 13:45:32,11 / 15,"Es gab zahlreiche Sorten mit klar abgegrenzten, leicht unterscheidbaren Merkmalen",6,"Eine konkrete Variante eines Merkmals, z. B. gelbe oder grüne Samen",7,Es sind die ersten Nachkommen zweier gekreuzter Pflanzen,5,Um eindeutige Vererbungsmuster mathematisch erfassen zu können,7,In der F₂-Generation entstehen dominante und rezessive Merkmale im Verhältnis 3:1,5,Etwa 3 violette zu 1 weißer Blüte,7,"Es zeigt seinen Effekt nur, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Version desselben Gens,6,Zwei Merkmale werden unabhängig voneinander vererbt,5,Wenn sie in zwei verschiedenen Merkmalen mischerbig ist,6,9:3:3:1,6,Wenn die Gene für die betrachteten Merkmale auf verschiedenen Chromosomen liegen,5,Beide Allele eines Gens liegen in identischer Form vor,3,"Der Genotyp beschreibt die genetische Ausstattung, der Phänotyp deren äußere Ausprägung",7,Um neue Merkmalskombinationen zu erzeugen,4,Pre-Tutoring,Nothing,12 \ No newline at end of file diff --git a/Data/Tests/Mendel-Test.csv b/Data/Tests/Mendel-Test.csv new file mode 100644 index 0000000..c806d9d --- /dev/null +++ b/Data/Tests/Mendel-Test.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,Q1. Welches Merkmal der Erbse machte sie besonders geeignet für Mendels Experimente?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Was versteht man unter einem „Merkmalzustand“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q3. Welche Aussage zur Parentalgeneration (P-Generation) ist korrekt?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q4. Warum wählte Mendel nur Merkmale mit zwei klar unterscheidbaren Zuständen?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q5. Was besagt die 1. Mendelsche Regel (Uniformitätsregel)?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q6. Welches Ergebnis beobachtete Mendel bei der F₂-Generation der Blütenfarbe?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Was versteht man unter „rezessiv“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q8. Was ist ein „Allel“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q9. Welche Aussage zur Spaltungsregel (2. Mendelsche Regel) ist richtig?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Was bedeutet „dihybrid“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. Welches phänotypische Verhältnis ergibt sich typischerweise in der F₂-Generation einer Dihybridkreuzung?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Wann gilt die Unabhängigkeitsregel (3. Mendelsche Regel)?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Was bedeutet „homozygot“?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q14. Was ist der Unterschied zwischen Genotyp und Phänotyp?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q15. Wozu dient eine Rückkreuzung?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +20.11.2025 12:12:49,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",5,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,6,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,6,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,4,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",4,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",2,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",2,3:1,3,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,3,Ein Organismus besitzt zwei unterschiedliche Allele für ein Merkmal,2,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",4,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,3,Pre-Reading,Nothing,1 +25.11.2025 11:29:07,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",6,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",6,9:3:3:1,6,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",6,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Tutoring,Chat,1 +25.11.2025 15:43:57,12 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,5,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",3,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",3,3:1,3,Nur bei Merkmalen auf demselben Chromosom,3,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,5,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Reading,Book,10 +26.11.2025 18:13:48,13 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,3,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,6,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",5,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",3,1:1,5,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",2,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,6,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",6,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Reading,Book,8 +01.12.2025 13:55:22,7 / 15,"Ihre extrem lange Generationszeit, die langfristige Beobachtungen ermöglichte",1,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",2,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,1,Weil nur solche Merkmale auf Chromosomen liegen,1,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,1,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,1,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",1,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,1,"Eine Kreuzung, bei der nur ein Merkmal betrachtet wird",1,3:1,1,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",1,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,1,Pre-Reading,Nothing,11 +02.12.2025 13:01:42,11 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",4,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,5,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,6,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,4,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,6,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,2,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",4,1:2:1,2,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,6,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",6,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,6,Pre-Tutoring,Nothing,10 +03.12.2025 11:48:40,10 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,1,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",1,Sie entsteht erst nach der Selbstbestäubung der F₁-Generation,1,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,2,Die Allele spalten sich bei der Keimzellbildung auf,1,Ein Verhältnis von etwa 1:1 zwischen violetten und weißen Blüten,1,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,Eine alternative Variante eines Gens,2,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",2,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",1,3:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",2,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,1,Pre-Reading,Nothing,14 +04.12.2025 10:51:33,12 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",4,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,5,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,2,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,3,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,Eine alternative Variante eines Gens,5,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,2,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",2,3:1,5,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,3,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",5,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Pre-Tutoring,Nothing,11 +05.12.2025 09:18:53,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,7,Weil nur solche Merkmale auf Chromosomen liegen,7,Die Allele spalten sich bei der Keimzellbildung auf,5,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,6,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",7,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",6,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",6,1:2:1,4,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",2,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,6,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,6,Post-Reading,Book,15 +05.12.2025 10:43:10,7 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,3,"Den Zeitpunkt, zu dem ein Merkmal in der Entwicklung sichtbar wird",2,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,1,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,1,Die Allele spalten sich bei der Keimzellbildung auf,1,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,1,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",1,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",2,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,1,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",1,3:1,1,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",2,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,1,Pre-Reading,Nothing,18 +08.12.2025 13:35:28,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,6,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,2,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,4,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,6,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",4,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",5,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",5,9:3:3:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",2,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,6,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",6,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,5,Post-Tutoring,VR,18 +09.12.2025 09:40:49,10 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,5,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,1,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",3,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",4,3:1,7,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",4,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,4,Post-Reading,Book,16 +09.12.2025 10:48:00,8 / 15,"Ihre Fähigkeit, sich nur durch Fremdbestäubung fortzupflanzen",2,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",1,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,2,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,2,Dominante und rezessive Merkmale treten gleich häufig auf,1,Ein Verhältnis von etwa 1:1 zwischen violetten und weißen Blüten,2,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Variante eines Gens,2,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,2,Ein reinerbiger Elternteil in einer Zweifaktorkreuzung,1,1:2:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,3,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",3,Um den Phänotyp einer Pflanze zu verändern,1,Pre-Reading,Nothing,17 +09.12.2025 14:45:51,15 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,4,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",6,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",3,9:3:3:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,3,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Post-Tutoring,Video,14 +12.12.2025 09:25:29,12 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",7,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",7,3:1,6,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,7,Post-Tutoring,Video,15 +12.12.2025 11:21:40,8 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",4,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,5,Weil alle anderen Merkmale rezessiv vererbt wurden,1,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,5,"Ein Allel, das bei der Keimzellbildung immer verloren geht",3,Eine alternative Variante eines Gens,7,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,2,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",4,3:1,4,Nur bei der Selbstbestäubung reinerbiger Pflanzen,1,Ein Organismus besitzt zwei unterschiedliche Allele für ein Merkmal,4,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",5,Um den Phänotyp einer Pflanze zu verändern,4,Post-Reading,Book,5 +12.12.2025 15:53:36,12 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,4,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",5,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",7,3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Tutoring,VR,16 +15.12.2025 09:31:46,11 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",2,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",4,3:1,2,Nur bei Merkmalen auf demselben Chromosom,2,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Reading,Book,13 +16.12.2025 11:27:31,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",3,Sie umfasst die erste Filialgeneration nach einer Hybridisierung,2,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,6,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,3,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",5,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",2,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",1,1:2:1,2,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,4,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,1,Pre-Reading,Nothing,4 +17.12.2025 11:26:26,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",7,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",4,9:3:3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Tutoring,Video,4 +17.12.2025 14:43:07,11 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",2,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,2,Weil nur solche Merkmale auf Chromosomen liegen,1,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,Eine alternative Variante eines Gens,2,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",1,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",2,3:1,3,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",2,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,3,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Phänotyp einer Pflanze zu verändern,3,Post-Tutoring,Video,5 +17.12.2025 18:20:04,12 / 15,"Ihre extrem lange Generationszeit, die langfristige Beobachtungen ermöglichte",7,Die Summe aller sichtbaren Eigenschaften einer Pflanze,4,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,6,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,6,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",6,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",5,9:3:3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",6,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,6,Post-Tutoring,VR,8 +18.12.2025 12:22:35,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",6,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,5,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,4,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,6,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",3,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",1,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,1,"Eine Kreuzung, bei der nur ein Merkmal betrachtet wird",1,3:1,1,Nur bei Merkmalen auf demselben Chromosom,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",2,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,1,Post-Reading,Book,3 +12.01.2026 09:22:34,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",7,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",7,9:3:3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Tutoring,Video,13 +12.01.2026 12:05:57,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",5,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,4,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,5,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,2,Ein Verhältnis von etwa 1:1 zwischen violetten und weißen Blüten,1,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",4,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,1,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",1,3:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",3,Ein Organismus besitzt zwei unterschiedliche Allele für ein Merkmal,2,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",3,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Pre-Reading,Nothing,7 +13.01.2026 11:12:41,12 / 15,"Ihre Fähigkeit, sich nur durch Fremdbestäubung fortzupflanzen",5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",4,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,3,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,4,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,4,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,5,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",4,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",1,3:1,4,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",4,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,5,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",6,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,3,Post-Tutoring,VR,7 +13.01.2026 15:20:54,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,5,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",4,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,2,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,5,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",6,Eine alternative Variante eines Gens,3,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,3,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",3,3:1,1,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",5,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,1,Pre-Tutoring,Nothing,17 +14.01.2026 10:49:21,8 / 15,"Ihre Fähigkeit, sich nur durch Fremdbestäubung fortzupflanzen",2,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",3,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,4,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,3,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,3,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,2,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",2,Eine alternative Variante eines Gens,1,Sie gilt nur für Pflanzen mit Selbstbestäubung,1,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",1,3:1,1,Nur bei Merkmalen auf demselben Chromosom,1,Ein Organismus besitzt zwei unterschiedliche Allele für ein Merkmal,1,Der Genotyp bezieht sich nur auf rezessive Merkmale,1,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Pre-Tutoring,Nothing,3 +16.01.2026 09:07:57,0 / 15,"Ihre Fähigkeit, sich nur durch Fremdbestäubung fortzupflanzen",1,Die genetische Gesamtausstattung eines Organismus,1,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,1,Weil kontinuierliche Merkmale damals nicht messbar waren,1,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,1,100 % violette Blüten,1,"Ein Merkmal, das in jeder Generation sichtbar ist",1,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",1,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",1,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",1,3:1,1,Nur bei Merkmalen auf demselben Chromosom,1,Ein Organismus besitzt zwei unterschiedliche Allele für ein Merkmal,1,"Der Genotyp ist sichtbar, der Phänotyp nicht",1,Um zwei dominante Merkmale zu kombinieren,1,Pre-Reading,Nothing,9 +19.01.2026 16:42:29,10 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,3,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",3,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,4,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,3,Dominante und rezessive Merkmale treten gleich häufig auf,2,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",3,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",2,1:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",3,Ein Organismus zeigt einen intermediären Phänotyp,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",5,Um den Phänotyp einer Pflanze zu verändern,3,Pre-Reading,Nothing,6 +20.01.2026 13:24:01,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",6,"Sie besagt, dass sich die beiden Allele eines Gens bei der Keimzellbildung trennen",7,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",5,9:3:3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Pre-Tutoring,Nothing,6 +21.01.2026 10:12:35,10 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,1,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",1,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,1,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,1,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,1,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,1,"Ein Merkmal, das in jeder Generation sichtbar ist",1,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",1,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,1,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",1,9:3:3:1,1,Nur bei dominant-rezessiven Erbgängen,1,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",1,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,1,Post-Tutoring,VR,9 +30.01.2026 19:34:47,8 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,2,Die genetische Gesamtausstattung eines Organismus,2,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,1,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,2,In der F₂-Generation tritt ein 3:1-Verhältnis auf,5,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,1,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,4,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",2,1:2:1,1,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",1,Ein Organismus ist mischerbig,1,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",1,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Pre-Reading,Nothing,2 +31.01.2026 17:03:53,8 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,6,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",5,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,4,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,5,Dominante und rezessive Merkmale treten gleich häufig auf,5,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",5,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",4,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,5,"Ein Organismus, der zwei identische Allele für ein Merkmal besitzt",4,3:1,4,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",4,Ein Organismus zeigt einen intermediären Phänotyp,5,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",4,Um den Phänotyp einer Pflanze zu verändern,6,Pre-Reading,Nothing,12 +07.02.2026 13:21:05,9 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,4,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",2,Sie besteht aus den Nachkommen einer Kreuzung zweier reinerbiger Pflanzen,3,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,4,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,1,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,4,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",4,"Ein Chromosom, das ein Merkmal trägt",3,Sie beschreibt die unabhängige Vererbung zweier verschiedener Merkmale,3,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",3,3:1,3,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",2,Ein Organismus ist mischerbig,2,"Der Genotyp ist sichtbar, der Phänotyp nicht",2,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,2,Pre-Tutoring,Nothing,2 +08.02.2026 14:28:55,14 / 15,Die Existenz zahlreicher Sorten mit klar unterscheidbaren Merkmalszuständen,7,"Eine spezifische Ausprägungsform eines Merkmals, z. B. weiße Blüten",7,Sie besteht aus reinerbigen Elternpflanzen mit unterschiedlichen Merkmalen,7,Um die mathematische Auswertung zu vereinfachen und diskrete Vererbungsmuster zu erkennen,7,Alle Individuen der F₁-Generation zeigen denselben Phänotyp im untersuchten Merkmal,7,Ein Verhältnis von etwa 3:1 zugunsten der violetten Blüten,7,"Ein Allel, das sein Merkmal nur dann zeigt, wenn kein dominantes Allel vorhanden ist",7,Eine alternative Variante eines Gens,7,"Sie besagt, dass dominante und rezessive Merkmale sich mischen",7,"Ein Organismus, der hinsichtlich zweier Merkmale heterozygot ist",5,9:3:3:1,7,"Bei der Vererbung von Merkmalen, deren Gene auf verschiedenen Chromosomen liegen",7,Ein Organismus besitzt zwei identische Allele für ein Merkmal,7,"Der Genotyp beschreibt die Erbanlagen, der Phänotyp das äußere Erscheinungsbild",7,Um den Genotyp eines Individuums mit dominantem Phänotyp zu bestimmen,7,Post-Tutoring,Chat,12 \ No newline at end of file diff --git a/Data/Tests/Ökologie-Test-2.csv b/Data/Tests/Ökologie-Test-2.csv new file mode 100644 index 0000000..f2b1c6e --- /dev/null +++ b/Data/Tests/Ökologie-Test-2.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,Q1. Wie lässt sich die heutige Ökologie am treffendsten charakterisieren?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Was untersucht die Populationsökologie im Kern?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q3. Ebene für Artenzusammensetzung und Interaktionen:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q4. Bedeutung von „Range Expansion“:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q5. Welches Beispiel ist biotisch?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q6. Richtige Aussage zum Kuhreiher:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Wichtiger Aspekt für Etablierung:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q8. Beispiel natürlicher Selektion bei Darwinfinken:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q9. Limitierender Faktor in Wüsten:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Problematische Solarstrahlung in Hochgebirgen:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. Verhältnis Ökologie–Umweltschutz:,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Was gehört zu Transplantationsexperimenten?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Was sind abiotische Faktoren?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q14. Warum fehlt eine Art trotz idealer Umweltbedingungen?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q15. Welcher Faktor ist entscheidend für die Verbreitung von Organismen in Gewässern?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +28.11.2025 09:24:53,11 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,3,Gemeinschaftsebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,2,Symbiose mit einer anderen Art,2,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Dauer der Embryonalentwicklung,2,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,2,Wolkenbildung,2,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,2,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,3,Markierung zur Wanderungsverfolgung,2,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,2,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",2,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,2,Pre-Reading,Nothing,11 +01.12.2025 13:46:54,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,6,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Symbiose mit einer anderen Art,5,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,1,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,6,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,5,Post-Tutoring,VR,11 +02.12.2025 15:51:49,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,2,Biosphärische Ebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,2,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Dauer der Embryonalentwicklung,3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,2,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,3,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,3,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",3,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,3,Post-Reading,Book,14 +03.12.2025 10:52:35,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,4,Biosphärische Ebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,2,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,2,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,3,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,3,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",3,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,3,Pre-Tutoring,Nothing,14 +04.12.2025 13:43:59,12 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",3,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,2,Gemeinschaftsebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,2,Bodenmineralgehalt,2,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),2,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,2,Organische Substanz im Boden,2,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,2,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,2,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,1,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,2,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",2,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,2,Pre-Reading,Nothing,18 +05.12.2025 10:03:27,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",3,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,5,Populationsniveau,3,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Symbiose mit einer anderen Art,6,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,5,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),5,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,3,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,2,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,5,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Tutoring,Nothing,18 +08.12.2025 09:43:54,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Populationsniveau,7,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,7,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),7,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,7,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,chemische Zusammensetzung des Grundwassers,7,Post-Reading,Book,13 +08.12.2025 11:00:03,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",5,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,2,Gemeinschaftsebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,3,Symbiose mit einer anderen Art,1,Nur Nordhalbkugel,1,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,5,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Markierung zur Wanderungsverfolgung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,2,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",4,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Reading,Nothing,16 +09.12.2025 09:09:42,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,7,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),7,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,7,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,7,Post-Tutoring,Video,16 +10.12.2025 09:03:18,12 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",5,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,5,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Bodenmineralgehalt,3,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),4,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,Bodenerosion,1,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,5,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",4,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Post-Reading,Book,5 +10.12.2025 15:12:59,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",2,Die Rolle von Schlüsselarten bei der Stabilität ganzer Ökosysteme,2,Gemeinschaftsebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,3,Symbiose mit einer anderen Art,6,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,2,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),1,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,1,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,2,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,5,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",1,gelöster Sauerstoff allein,1,Pre-Reading,Nothing,3 +12.12.2025 10:16:05,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,4,Gemeinschaftsebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,3,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),4,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,2,Bodenerosion,1,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,4,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",4,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,5,Pre-Tutoring,Nothing,5 +12.12.2025 13:57:53,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),6,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,geringere Luftdichte,4,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,5,Post-Reading,Book,4 +15.12.2025 09:34:33,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,7,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),7,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,7,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,chemische Zusammensetzung des Grundwassers,7,Post-Tutoring,Chat,13 +16.12.2025 10:56:04,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,5,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,7,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),7,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,geringere Luftdichte,2,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,2,Pre-Tutoring,Nothing,4 +16.12.2025 14:16:02,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,6,Populationsniveau,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Symbiose mit einer anderen Art,6,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),5,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,6,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,6,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,4,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Post-Reading,Book,10 +17.12.2025 08:34:17,10 / 15,"Eine historische Wissenschaft, die sich ausschließlich mit fossilen Arten beschäftigt",2,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,3,Individuenebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,4,Symbiose mit einer anderen Art,1,Ursprünglich in Südamerika gezüchtet,1,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,4,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,2,Genomsequenzierung,1,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,1,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",2,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,1,Pre-Reading,Nothing,7 +17.12.2025 12:01:28,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,6,Populationsniveau,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,6,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),6,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,6,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,6,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Tutoring,Nothing,10 +18.12.2025 11:48:34,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,6,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),6,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,6,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,7,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,3,Post-Tutoring,VR,3 +12.01.2026 11:32:57,12 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",4,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,3,Individuenebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Bodenmineralgehalt,4,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,3,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,5,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,3,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,2,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,2,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,3,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,4,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",3,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Tutoring,Nothing,7 +14.01.2026 14:22:33,10 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,6,Populationsniveau,1,Anpassung an Umweltveränderungen,1,Symbiose mit einer anderen Art,2,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Dauer der Embryonalentwicklung,4,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,1,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,chemische Zusammensetzung des Grundwassers,1,Post-Reading,Book,17 +15.01.2026 09:41:22,9 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",1,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,1,Biosphärische Ebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,1,Luftfeuchtigkeit,1,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Dauer der Embryonalentwicklung,1,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,1,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,1,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,1,Beschäftigt sich nur mit unberührter Natur,1,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,1,lebende Komponenten,1,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",1,gelöster Sauerstoff allein,1,Post-Reading,Book,9 +16.01.2026 09:06:16,9 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",4,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,1,Luftfeuchtigkeit,1,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,1,Attraktivität für Menschen,1,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,1,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,1,Bodenerosion,1,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,4,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,1,lebende Komponenten,1,fehlende auffällige Fortpflanzungsmerkmale,1,gelöster Sauerstoff allein,1,Post-Tutoring,Video,9 +16.01.2026 11:31:41,12 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",6,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,7,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,7,Ursprünglich in Südamerika gezüchtet,2,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),2,Neue Arten in einer Generation,4,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,6,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,6,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,6,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,fehlende auffällige Fortpflanzungsmerkmale,6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,5,Post-Reading,Book,15 +19.01.2026 09:36:42,12 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,7,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,1,Symbiose mit einer anderen Art,7,Ursprünglich in Südamerika gezüchtet,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),4,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,4,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,6,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,6,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,6,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,fehlende auffällige Fortpflanzungsmerkmale,7,chemische Zusammensetzung des Grundwassers,7,Pre-Tutoring,Nothing,15 +19.01.2026 11:50:49,11 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,7,Gemeinschaftsebene,4,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,4,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,4,Dauer der Embryonalentwicklung,2,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,Bodenerosion,1,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,chemische Zusammensetzung des Grundwassers,2,Post-Tutoring,Video,17 +21.01.2026 21:47:17,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,6,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,7,Symbiose mit einer anderen Art,5,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,6,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,6,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,6,Post-Reading,Book,6 +21.01.2026 23:17:40,9 / 15,Eine rein beobachtende Wissenschaft ohne experimentelle Ansätze,2,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,5,Gemeinschaftsebene,5,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Luftfeuchtigkeit,3,Verbreitung nur durch künstliche Ansiedlung,3,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),3,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,4,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,geringere Luftdichte,4,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,3,temporäre Störungen,4,fehlende auffällige Fortpflanzungsmerkmale,2,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Reading,Nothing,1 +22.01.2026 13:22:05,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,7,Gemeinschaftsebene,7,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),7,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,7,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,7,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,7,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,6,Post-Tutoring,Chat,6 +26.01.2026 15:36:08,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",5,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,4,Populationsniveau,4,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,6,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),5,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,4,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,4,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Markierung zur Wanderungsverfolgung,6,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Post-Reading,Book,8 +27.01.2026 16:45:47,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",7,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,5,Populationsniveau,4,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,7,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),6,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,6,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,6,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,7,Markierung zur Wanderungsverfolgung,6,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,7,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",7,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,6,Post-Tutoring,Video,8 +27.01.2026 22:41:04,14 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",3,Die Zusammensetzung und Wechselwirkungen verschiedener Arten innerhalb einer Lebensgemeinschaft,3,Gemeinschaftsebene,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,3,Symbiose mit einer anderen Art,4,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),4,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,2,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,4,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,4,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Reading,Nothing,2 +28.01.2026 10:51:58,9 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",3,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,3,Biosphärische Ebene,1,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Luftfeuchtigkeit,2,Ursprünglich in Südamerika gezüchtet,1,Attraktivität für Menschen,1,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,4,Organische Substanz im Boden,3,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,4,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,4,Genomsequenzierung,4,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,5,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Reading,Nothing,12 +29.01.2026 14:15:38,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",4,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,3,Gemeinschaftsebene,3,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Luftfeuchtigkeit,4,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),5,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Organische Substanz im Boden,3,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,6,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,7,Pre-Tutoring,Nothing,12 +30.01.2026 18:40:28,13 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",5,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,4,Populationsniveau,2,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,6,Symbiose mit einer anderen Art,4,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,7,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),5,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,7,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,4,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,3,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",6,gelöster Sauerstoff allein,3,Pre-Tutoring,Nothing,2 +13.02.2026 11:40:30,15 / 15,"Eine interdisziplinäre Wissenschaft, die Hypothesen mit Hilfe von Experimenten, Modellen und statistischer Auswertung überprüft",5,Die räumliche und zeitliche Entwicklung von Populationsgrößen sowie die Einflussfaktoren darauf,5,Gemeinschaftsebene,4,Ausweitung des natürlichen Verbreitungsgebiets einer Art,5,Symbiose mit einer anderen Art,3,Spontane Ausbreitung von Afrika über den Atlantik nach Süd- und Mittelamerika,6,Fähigkeit zur aktiven Habitatwahl (Habitatpräferenz),2,Anpassung der Schnabelform an Nahrung,5,Verfügbarkeit flüssigen Wassers,5,erhöhte UV-Strahlung verursacht Zellschäden,5,Ökologie liefert die wissenschaftliche Basis für Umweltschutzmaßnahmen,5,Künstliche Ansiedlung einer Art außerhalb ihres Areals zur Überlebensprüfung,5,physikalische und chemische Umweltmerkmale ohne biologischen Ursprung,2,"biotische Interaktionen verhindern Ansiedlung (Konkurrenz, Räuber, Symbionten)",5,Wassertemperatur und Trübung / Lichtpenetration,4,Pre-Tutoring,Nothing,1 \ No newline at end of file diff --git a/Data/Tests/Ökologie-Test.csv b/Data/Tests/Ökologie-Test.csv new file mode 100644 index 0000000..dc2512c --- /dev/null +++ b/Data/Tests/Ökologie-Test.csv @@ -0,0 +1,37 @@ +Zeitstempel,Punkte,Q1. Welche Aussage beschreibt am besten die moderne Ökologie?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q2. Was ist die Hauptaufgabe der Populationsökologie?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q3. Welche Ebene der ökologischen Forschung befasst sich mit der Struktur und Dynamik von Lebensgemeinschaften?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q4. Was versteht man unter „Ausbreitung“ in der Ökologie?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q5. Welcher Faktor wird als „biotisch“ (belebt) klassifiziert?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q6. Welche Aussage trifft auf den Kuhreiher (Bubulcus ibis) zu, wie er im Text beschrieben wird?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q7. Welches Merkmal ist entscheidend für die Verbreitung einer Art in einem neuen Gebiet?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q8. Was ist eine direkte Folge der natürlichen Selektion, wie sie am Beispiel der Darwinfinken gezeigt wird?",Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q9. Welcher abiotische Faktor hat in ariden Gebieten (wie Wüsten) einen starken Einfluss auf die Organismenverbreitung?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q10. Warum kann zu viel Solarstrahlung in Hochgebirgen problematisch sein?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q11. Welche Aussage beschreibt korrekt die Rolle der Ökologie im Umweltschutz?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q12. Welches Beispiel zeigt eine Transplantationsexperimente zur Untersuchung der Verbreitungsgrenzen?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Q13. Was bedeutet „abiotisch“ im ökologischen Kontext?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,"Q14. Welche Überlegung hilft in der Ökologie dabei zu klären, warum eine Art trotz geeigneter Umweltbedingungen nicht in einem bestimmten Gebiet vorkommt?",Q15. Welcher Faktor ist entscheidend für die Verbreitung von Organismen in Gewässern?,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Wie sicher bist Du Dir bei Deiner Antwort? ,Zeitpunkt,Medium,Participant +28.11.2025 09:48:09,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",6,Ökologie der Lebensgemeinschaften,3,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),3,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,1,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,3,4,Post-Reading,Book,11 +01.12.2025 13:07:05,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",4,Populationsökologie,4,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),5,Eine Zunahme der Anzahl der Arten auf einer Insel,1,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",2,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,Die Betrachtung der globalen Klimageschichte der Erde,Die Lichtintensität und die Wassertiefe,4,3,Pre-Tutoring,Nothing,11 +02.12.2025 15:29:47,10 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",2,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",3,Ökologie der Lebensgemeinschaften,3,Die Fortpflanzung von Individuen innerhalb eines bestehenden Gebietes,3,Konkurrenz zwischen Arten,2,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,1,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,2,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,1,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",4,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,4,Pre-Reading,Nothing,14 +03.12.2025 11:39:20,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",7,Ökologie der Lebensgemeinschaften,3,Die Fortpflanzung von Individuen innerhalb eines bestehenden Gebietes,3,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,1,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,2,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,3,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,3,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,4,Post-Tutoring,Chat,14 +04.12.2025 14:05:52,14 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,4,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,4,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,6,5,Post-Reading,Book,18 +05.12.2025 10:36:16,14 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,6,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),5,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,3,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",6,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,6,6,Post-Tutoring,Video,18 +08.12.2025 09:26:10,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",6,Ökologie der Lebensgemeinschaften,4,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,2,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,3,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,3,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",6,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,6,Pre-Reading,Nothing,13 +08.12.2025 11:31:01,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,7,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),5,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Dichte der Pflanzenpopulationen,5,Sie reduziert die Lichtmenge für die Photosynthese,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Parasiten,2,6,Post-Reading,Book,16 +09.12.2025 08:35:36,13 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,6,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Dichte der Pflanzenpopulationen,4,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",6,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Parasiten,3,6,Pre-Tutoring,Nothing,16 +10.12.2025 08:38:22,9 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",2,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",3,Populationsökologie,2,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,pH-Wert des Bodens,4,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,1,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,4,Die Dichte der Pflanzenpopulationen,1,Sie verhindert die Wasseraufnahme durch Pflanzen,1,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,1,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,5,4,Pre-Reading,Nothing,5 +10.12.2025 15:48:19,14 / 15,"Eine Theorie, die die Ursprünge der Lebensformen erklärt",4,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,5,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,7,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,6,6,Post-Reading,Book,3 +12.12.2025 10:54:14,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,Die Untersuchung der Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft,7,Ökologie der Lebensgemeinschaften,6,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,pH-Wert des Bodens,3,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,3,Sie führt zu einer Überhitzung der Böden,2,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",3,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,6,Post-Tutoring,Chat,5 +12.12.2025 13:39:49,9 / 15,"Eine Theorie, die die Ursprünge der Lebensformen erklärt",1,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,2,Die Fortpflanzung von Individuen innerhalb eines bestehenden Gebietes,2,Temperatur,4,Seine Verbreitung war durch menschliche Aktivitäten vollständig blockiert,1,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),2,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,2,Die Verfügbarkeit von Wasser,4,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,1,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",4,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,1,"Faktoren, die durch menschliche Intervention entstehen",2,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,3,4,Pre-Reading,Nothing,4 +15.12.2025 08:36:17,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",7,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,7,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,7,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,7,Pre-Tutoring,Nothing,13 +16.12.2025 11:22:24,14 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",7,Populationsökologie,7,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,7,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,7,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,7,7,Post-Tutoring,Chat,4 +16.12.2025 13:55:23,11 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",2,Globale Ökologie,2,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,4,Konkurrenz zwischen Arten,4,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,1,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,5,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie verhindert die Wasseraufnahme durch Pflanzen,3,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die durch menschliche Intervention entstehen",2,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,4,6,Pre-Reading,Nothing,10 +17.12.2025 09:01:35,11 / 15,"Eine Theorie, die die Ursprünge der Lebensformen erklärt",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",4,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,4,Konkurrenz zwischen Arten,2,Er wurde vom Menschen absichtlich in Südamerika eingeführt,2,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,3,Sie führt zu einer Überhitzung der Böden,3,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",3,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",4,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Räuber,2,4,Post-Reading,Book,7 +17.12.2025 12:33:22,14 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",6,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",6,Populationsökologie,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,6,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",6,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,6,6,Post-Tutoring,VR,10 +18.12.2025 11:00:13,2 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",6,Ökologie der Lebensgemeinschaften,4,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,7,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,6,Pre-Tutoring,Nothing,3 +12.01.2026 11:54:29,11 / 15,"Eine Theorie, die die Ursprünge der Lebensformen erklärt",3,Die Untersuchung der Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft,3,Populationsökologie,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,3,Konkurrenz zwischen Arten,3,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,3,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),6,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,4,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",2,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",3,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,3,4,Post-Tutoring,Video,7 +14.01.2026 13:58:46,12 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",4,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",1,Ökologie der Lebensgemeinschaften,1,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,4,Konkurrenz zwischen Arten,1,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,1,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,1,Die Veränderung der genetischen Zusammensetzung einer Population innerhalb weniger Tage,1,Die Verfügbarkeit von Wasser,1,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,1,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",2,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",1,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",1,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,1,1,Pre-Reading,Nothing,17 +15.01.2026 09:15:32,6 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",1,Die Untersuchung der Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft,1,Ökologie des Einzelorganismus,1,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,1,Temperatur,1,Er kam ursprünglich aus Nordamerika und breitete sich nach Afrika aus,1,Die Farbe der Federn oder Blätter,1,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,1,Die Verfügbarkeit von Wasser,3,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,2,Ökologie und Umweltschutz sind synonym und decken denselben wissenschaftlichen Bereich ab,1,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,1,"Faktoren, die von anderen Organismen beeinflusst werden",1,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,1,1,Pre-Reading,Nothing,9 +16.01.2026 08:37:37,10 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",1,Die Beschreibung der globalen Verteilung aller Organismenarten,1,Globale Ökologie,1,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,1,Temperatur,1,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,1,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,1,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,1,Die Verfügbarkeit von Wasser,1,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,1,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",1,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",1,"Faktoren, die von anderen Organismen beeinflusst werden",1,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,1,1,Pre-Tutoring,Nothing,9 +16.01.2026 11:05:44,9 / 15,"Eine Disziplin, die ausschließlich die Evolution von Arten untersucht",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",1,Populationsökologie,1,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,1,Seine Verbreitung war durch menschliche Aktivitäten vollständig blockiert,1,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,1,Die Dichte der Pflanzenpopulationen,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",1,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,Die Analyse der genetischen Vielfalt innerhalb der Art,Die Anzahl der Parasiten,4,7,Pre-Reading,Nothing,15 +19.01.2026 10:15:30,12 / 15,"Eine rein deskriptive Wissenschaft, die sich nur mit Beobachtungen im Freiland befasst",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,7,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er wurde vom Menschen absichtlich in Südamerika eingeführt,5,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,6,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,Die Analyse der genetischen Vielfalt innerhalb der Art,Die Lichtintensität und die Wassertiefe,4,5,Post-Tutoring,Chat,15 +19.01.2026 11:05:52,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",5,Die Beschreibung der globalen Verteilung aller Organismenarten,5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,4,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie führt zu einer Überhitzung der Böden,1,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",7,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,2,4,Pre-Tutoring,Nothing,17 +21.01.2026 14:06:58,13 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",7,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,pH-Wert des Bodens,2,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,3,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,5,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,7,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",4,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",5,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,6,7,Pre-Reading,Nothing,6 +21.01.2026 23:45:15,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",5,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,4,Konkurrenz zwischen Arten,5,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,6,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,4,5,Post-Reading,Book,1 +22.01.2026 12:58:48,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",7,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",7,Ökologie der Lebensgemeinschaften,7,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,7,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),7,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Verfügbarkeit von Wasser,7,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",7,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,5,7,Pre-Tutoring,Nothing,6 +26.01.2026 16:02:53,6 / 15,"Eine Theorie, die die Ursprünge der Lebensformen erklärt",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,2,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Temperatur,3,Er wurde vom Menschen absichtlich in Südamerika eingeführt,3,Die Geschwindigkeit der Fortpflanzung,4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,5,Die Art der Nahrungskette,5,Sie verhindert die Wasseraufnahme durch Pflanzen,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",4,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,5,"Faktoren, die durch menschliche Intervention entstehen",5,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Temperatur der Luft,4,4,Pre-Reading,Nothing,8 +27.01.2026 16:50:56,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",3,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,6,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,7,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Dichte der Pflanzenpopulationen,3,Sie reduziert die Lichtmenge für die Photosynthese,6,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",7,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",4,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Räuber,4,7,Pre-Tutoring,Nothing,8 +27.01.2026 22:07:34,10 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",2,Die Untersuchung der Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft,5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,4,Die Fortpflanzung von Individuen innerhalb eines bestehenden Gebietes,5,Konkurrenz zwischen Arten,4,Er wurde vom Menschen absichtlich in Südamerika eingeführt,1,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),1,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,2,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,1,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",6,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Räuber,4,4,Post-Reading,Book,2 +28.01.2026 11:24:41,10 / 15,"Eine Disziplin, die ausschließlich die Evolution von Arten untersucht",4,Die Beschreibung der globalen Verteilung aller Organismenarten,5,Globale Ökologie,3,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,4,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),5,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,7,Die Anzahl der Raubtiere,4,Sie reduziert die Lichtmenge für die Photosynthese,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",5,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",2,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",3,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,7,4,Post-Reading,Book,12 +29.01.2026 14:56:53,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",2,Die Untersuchung der Wechselbeziehungen zwischen verschiedenen Arten in einer Gemeinschaft,5,Ökologie des Einzelorganismus,2,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,4,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),5,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,6,Die Verfügbarkeit von Wasser,4,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,6,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",4,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,7,7,Post-Tutoring,VR,12 +30.01.2026 19:15:45,12 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",4,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",4,Globale Ökologie,4,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,5,Konkurrenz zwischen Arten,5,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,7,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,5,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,4,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",4,Die Beobachtung der Ausbreitung von Kuhreihern in Amerika,5,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",5,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Anzahl der Räuber,2,5,Post-Tutoring,VR,2 +13.02.2026 16:40:15,15 / 15,"Eine experimentelle Wissenschaft, die statistische und mathematische Methoden einsetzt, um Hypothesen zu testen",5,"Die Erforschung der Faktoren, die die Größe und Entwicklung einer Population beeinflussen",5,Ökologie der Lebensgemeinschaften,5,Die Vergrößerung des Siedlungsgebietes einer Art über ihr Ursprungsgebiet hinaus,6,Konkurrenz zwischen Arten,4,Er breitete sich von Afrika und Südwesteuropa aus über den Atlantik nach Amerika aus,5,Die Fähigkeit zur Habitatwahl (Habitatsselektion),4,Die Anpassung der Schnabelgröße an die verfügbare Nahrung,5,Die Verfügbarkeit von Wasser,5,Sie schädigt DNA und Proteine durch erhöhte UV-Strahlung,5,"Ökologie liefert die wissenschaftlichen Grundlagen, während Umweltschutz die praktische Umsetzung darstellt",6,"Die Einbringung von Pilzindividuen in ein neues Gebiet, um deren Überlebensfähigkeit zu testen",4,"Faktoren, die von der Umwelt auf Organismen wirken und unbelebt sind",5,"Die Analyse, ob biotische Faktoren wie Konkurrenz, Parasiten oder Räuber das Vorkommen verhindern",Die Lichtintensität und die Wassertiefe,5,5,Post-Tutoring,VR,1 \ No newline 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+Effort,Tutoring,VR,18,4.056,1.110,0.262 +Frustration,Tutoring,VR,18,3.000,1.940,0.457 +Overall,Tutoring,VR,18,3.398,0.990,0.233 diff --git a/Data/stats/questionnaire_pre_session_states.csv b/Data/stats/questionnaire_pre_session_states.csv new file mode 100644 index 0000000..b70c79d --- /dev/null +++ b/Data/stats/questionnaire_pre_session_states.csv @@ -0,0 +1,19 @@ +Item,Phase,Medium,N,Mean,SD,SEM +Stressed,Pre-Reading,Chat,20,2.800,1.240,0.277 +Stressed,Pre-Reading,Video,18,2.111,1.023,0.241 +Stressed,Pre-Reading,VR,17,2.765,1.348,0.327 +Stressed,Pre-Tutoring,Chat,17,2.412,1.064,0.258 +Stressed,Pre-Tutoring,Video,17,2.353,1.412,0.342 +Stressed,Pre-Tutoring,VR,18,2.611,1.092,0.257 +Ready,Pre-Reading,Chat,20,5.050,1.432,0.320 +Ready,Pre-Reading,Video,18,5.000,1.847,0.435 +Ready,Pre-Reading,VR,17,5.294,1.448,0.351 +Ready,Pre-Tutoring,Chat,17,5.706,1.160,0.281 +Ready,Pre-Tutoring,Video,17,5.529,1.007,0.244 +Ready,Pre-Tutoring,VR,18,5.556,1.097,0.258 +Relaxed,Pre-Reading,Chat,20,4.750,1.410,0.315 +Relaxed,Pre-Reading,Video,18,5.111,1.079,0.254 +Relaxed,Pre-Reading,VR,17,4.824,1.468,0.356 +Relaxed,Pre-Tutoring,Chat,17,4.471,1.663,0.403 +Relaxed,Pre-Tutoring,Video,17,4.765,1.522,0.369 +Relaxed,Pre-Tutoring,VR,18,4.722,1.526,0.360 diff --git a/Data/stats/questionnaire_social_presence_by_medium.csv b/Data/stats/questionnaire_social_presence_by_medium.csv new file mode 100644 index 0000000..7e76525 --- /dev/null +++ b/Data/stats/questionnaire_social_presence_by_medium.csv @@ -0,0 +1,19 @@ +Item,Medium,N,Mean,SD,SEM +Face-to-face,Chat,2,2.500,0.707,0.500 +Face-to-face,Video,0,,, +Face-to-face,VR,15,3.267,1.335,0.345 +Same room,Chat,2,2.000,1.414,1.000 +Same room,Video,0,,, +Same room,VR,15,3.267,1.280,0.330 +Being watched,Chat,2,2.500,2.121,1.500 +Being watched,Video,0,,, +Being watched,VR,15,2.667,1.175,0.303 +Aware of me,Chat,2,2.500,0.707,0.500 +Aware of me,Video,0,,, +Aware of me,VR,15,2.800,1.265,0.327 +Tutor present,Chat,2,1.000,0.000,0.000 +Tutor present,Video,0,,, +Tutor present,VR,15,3.067,1.163,0.300 +Overall,Chat,2,2.100,0.141,0.100 +Overall,Video,0,,, +Overall,VR,15,3.013,0.890,0.230 diff --git a/Data/stats/questionnaire_sus_by_medium.csv b/Data/stats/questionnaire_sus_by_medium.csv new file mode 100644 index 0000000..663ef32 --- /dev/null +++ b/Data/stats/questionnaire_sus_by_medium.csv @@ -0,0 +1,4 @@ +Medium,N,Mean,SD,SEM,Median,Min,Max +Chat,16,81.250,18.028,4.507,83.750,30.000,100.000 +Video,18,76.806,15.620,3.682,80.000,40.000,100.000 +VR,18,75.417,20.224,4.767,78.750,7.500,95.000 diff --git a/Data/stats/questionnaire_ueqs_by_medium.csv b/Data/stats/questionnaire_ueqs_by_medium.csv new file mode 100644 index 0000000..6064d51 --- /dev/null +++ b/Data/stats/questionnaire_ueqs_by_medium.csv @@ -0,0 +1,19 @@ +Dimension,Phase,Medium,N,Mean,SD,SEM +Pragmatic,Reading,Chat,20,0.212,1.148,0.257 +Pragmatic,Reading,Video,16,0.219,1.472,0.368 +Pragmatic,Reading,VR,18,0.486,1.456,0.343 +Pragmatic,Tutoring,Chat,16,1.297,1.608,0.402 +Pragmatic,Tutoring,Video,18,0.722,1.303,0.307 +Pragmatic,Tutoring,VR,18,0.972,1.345,0.317 +Hedonic,Reading,Chat,20,-0.738,1.561,0.349 +Hedonic,Reading,Video,16,-0.719,1.326,0.331 +Hedonic,Reading,VR,18,-0.444,1.352,0.319 +Hedonic,Tutoring,Chat,16,0.984,1.120,0.280 +Hedonic,Tutoring,Video,18,0.694,1.202,0.283 +Hedonic,Tutoring,VR,18,0.875,1.267,0.299 +Overall,Reading,Chat,20,-0.263,1.231,0.275 +Overall,Reading,Video,16,-0.250,1.125,0.281 +Overall,Reading,VR,18,0.021,1.170,0.276 +Overall,Tutoring,Chat,16,1.141,1.091,0.273 +Overall,Tutoring,Video,18,0.708,1.129,0.266 +Overall,Tutoring,VR,18,0.924,1.049,0.247 diff --git a/Data/stats/start_to_finish.csv b/Data/stats/start_to_finish.csv new file mode 100644 index 0000000..66770c2 --- /dev/null +++ b/Data/stats/start_to_finish.csv @@ -0,0 +1,2 @@ +Metric,N,Gain_Mean,Gain_SD,t_stat,p_value +Pre-Reading to Post-Tutoring,54,27.894,19.865,10.319,0.000 diff --git a/Data/stats/tutoring_by_medium.csv b/Data/stats/tutoring_by_medium.csv new file mode 100644 index 0000000..fadad6b --- /dev/null +++ b/Data/stats/tutoring_by_medium.csv @@ -0,0 +1,4 @@ +Medium,N_pairs,Avg_Score_Mean,Avg_Score_SD,Avg_Conf_Mean,Avg_Conf_SD,Pre_Score_Mean,Post_Score_Mean,Score_Gain_Mean,Score_Gain_SD,Score_Cohens_d,Score_t,Score_p,Pre_Conf_Mean,Post_Conf_Mean,Conf_Gain_Mean,Conf_Gain_SD,Conf_Cohens_d,Conf_t,Conf_p +Chat,18,70.836,20.523,4.094,1.780,72.594,83.706,11.111,17.125,0.649,-2.753,0.014,4.086,5.486,1.400,1.165,1.202,-5.098,0.000 +Video,18,68.517,22.189,3.995,1.802,71.483,78.506,7.022,19.494,0.360,-1.528,0.145,4.113,5.229,1.116,0.937,1.192,-5.056,0.000 +VR,18,73.607,22.307,4.058,1.637,72.217,85.922,13.706,22.125,0.619,-2.628,0.018,4.226,5.300,1.074,0.984,1.091,-4.628,0.000 diff --git a/Data/stats/tutoring_by_medium_topic.csv b/Data/stats/tutoring_by_medium_topic.csv new file mode 100644 index 0000000..51ae9a6 --- /dev/null +++ b/Data/stats/tutoring_by_medium_topic.csv @@ -0,0 +1,10 @@ +Medium,Topic,N,Score_Gain_Mean,Score_Gain_SD,Score_Gain_SEM +Chat,DNA-Replikation,6,22.217,20.952,8.554 +Chat,Mendel,6,14.467,11.500,4.695 +Chat,Ökologie,6,-3.350,3.670,1.498 +Video,DNA-Replikation,6,16.667,32.092,13.101 +Video,Mendel,6,4.417,3.421,1.397 +Video,Ökologie,6,-0.017,8.443,3.447 +VR,DNA-Replikation,6,11.117,13.134,5.362 +VR,Mendel,6,14.450,12.959,5.290 +VR,Ökologie,6,15.550,36.210,14.783 diff --git a/Data/stats/tutoring_by_topic.csv b/Data/stats/tutoring_by_topic.csv new file mode 100644 index 0000000..01c78e7 --- /dev/null +++ b/Data/stats/tutoring_by_topic.csv @@ -0,0 +1,4 @@ +Topic,N_pairs,Avg_Score_Mean,Avg_Score_SD,Avg_Conf_Mean,Avg_Conf_SD,Score_Gain_Mean,Score_Gain_SD,Score_Cohens_d,Score_t,Score_p +DNA-Replikation,18,60.092,24.325,3.397,1.753,16.667,22.461,0.742,-3.148,0.006 +Mendel,18,71.757,18.401,4.152,1.749,11.111,10.745,1.034,-4.387,0.000 +Ökologie,18,81.111,16.405,4.598,1.492,4.061,21.964,0.185,-0.784,0.444 diff --git a/Data/test_scores_all.csv b/Data/test_scores_all.csv new file mode 100644 index 0000000..89b5fc2 --- /dev/null +++ b/Data/test_scores_all.csv @@ -0,0 +1,217 @@ +Participant,Topic,Zeitpunkt,Medium,Test_Version,Score,Score_Max,Score_Pct,Avg_Confidence,N_Confidence +P1,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,2,6,15,40.0,1.8,15 +P1,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,1,12,15,80.0,3.6,15 +P1,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,2,8,15,53.3,2.6,15 +P1,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,1,9,15,60.0,4.93,15 +P1,Mendel,Pre-Reading,Chat,1,9,15,60.0,3.8,15 +P1,Mendel,Post-Reading,Chat,2,11,15,73.3,5.27,15 +P1,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,2,12,15,80.0,5.73,15 +P1,Mendel,Post-Tutoring,Chat,1,14,15,93.3,6.67,15 +P1,Ökologie,Pre-Reading,VR,2,9,15,60.0,3.8,15 +P1,Ökologie,Post-Reading,VR,1,15,15,100.0,5.07,15 +P1,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,2,15,15,100.0,4.4,15 +P1,Ökologie,Post-Tutoring,VR,1,15,15,100.0,4.93,15 +P2,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,2,6,15,40.0,2.2,15 +P2,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,1,9,15,60.0,2.73,15 +P2,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,1,6,15,40.0,1.67,15 +P2,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,2,5,15,33.3,2.47,15 +P2,Mendel,Pre-Reading,Chat,1,8,15,53.3,2.13,15 +P2,Mendel,Post-Reading,Chat,2,12,15,80.0,3.8,15 +P2,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,1,9,15,60.0,2.8,15 +P2,Mendel,Post-Tutoring,Chat,2,10,15,66.7,3.8,15 +P2,Ökologie,Pre-Reading,VR,2,14,15,93.3,4.07,15 +P2,Ökologie,Post-Reading,VR,1,10,15,66.7,3.67,15 +P2,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,2,13,15,86.7,4.73,15 +P2,Ökologie,Post-Tutoring,VR,1,12,15,80.0,4.53,15 +P3,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,1,2,15,13.3,1.0,15 +P3,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,2,10,15,66.7,3.07,15 +P3,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,1,8,15,53.3,3.6,15 +P3,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,2,13,15,86.7,5.87,15 +P3,Mendel,Pre-Reading,Chat,2,9,15,60.0,1.27,15 +P3,Mendel,Post-Reading,Chat,1,9,15,60.0,3.13,15 +P3,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,1,8,15,53.3,1.87,15 +P3,Mendel,Post-Tutoring,Chat,2,13,15,86.7,5.53,15 +P3,Ökologie,Pre-Reading,VR,2,13,15,86.7,2.8,15 +P3,Ökologie,Post-Reading,VR,1,14,15,93.3,5.93,15 +P3,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,1,2,15,13.3,5.6,15 +P3,Ökologie,Post-Tutoring,VR,2,15,15,100.0,6.27,15 +P4,DNA-Replikation,Pre-Reading,VR,1,5,15,33.3,3.53,15 +P4,DNA-Replikation,Post-Reading,VR,2,14,15,93.3,6.33,15 +P4,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,VR,1,14,15,93.3,5.2,15 +P4,DNA-Replikation,Post-Tutoring,VR,2,15,15,100.0,6.93,15 +P4,Mendel,Pre-Reading,Video,1,9,15,60.0,3.33,15 +P4,Mendel,Post-Reading,Video,2,12,15,80.0,6.13,15 +P4,Mendel,Pre-Tutoring,Video,2,13,15,86.7,5.93,15 +P4,Mendel,Post-Tutoring,Video,1,14,15,93.3,6.8,15 +P4,Ökologie,Pre-Reading,Chat,1,9,15,60.0,2.53,15 +P4,Ökologie,Post-Reading,Chat,2,14,15,93.3,6.27,15 +P4,Ökologie,Pre-Tutoring,Chat,2,14,15,93.3,5.87,15 +P4,Ökologie,Post-Tutoring,Chat,1,14,15,93.3,7.0,15 +P5,DNA-Replikation,Pre-Reading,VR,1,8,15,53.3,1.2,15 +P5,DNA-Replikation,Post-Reading,VR,2,10,15,66.7,2.93,15 +P5,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,VR,2,7,15,46.7,2.6,15 +P5,DNA-Replikation,Post-Tutoring,VR,1,8,15,53.3,3.07,15 +P5,Mendel,Pre-Reading,Video,2,5,15,33.3,1.8,15 +P5,Mendel,Post-Reading,Video,1,8,15,53.3,3.87,15 +P5,Mendel,Pre-Tutoring,Video,2,10,15,66.7,2.93,15 +P5,Mendel,Post-Tutoring,Video,1,11,15,73.3,2.93,15 +P5,Ökologie,Pre-Reading,Chat,1,9,15,60.0,3.2,15 +P5,Ökologie,Post-Reading,Chat,2,12,15,80.0,4.73,15 +P5,Ökologie,Pre-Tutoring,Chat,2,13,15,86.7,4.4,15 +P5,Ökologie,Post-Tutoring,Chat,1,12,15,80.0,5.27,15 +P6,DNA-Replikation,Pre-Reading,VR,1,8,15,53.3,1.53,15 +P6,DNA-Replikation,Post-Reading,VR,2,10,15,66.7,4.53,15 +P6,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,VR,1,12,15,80.0,4.33,15 +P6,DNA-Replikation,Post-Tutoring,VR,2,15,15,100.0,6.73,15 +P6,Mendel,Pre-Reading,Video,1,10,15,66.7,2.93,15 +P6,Mendel,Post-Reading,Video,2,15,15,100.0,6.4,15 +P6,Mendel,Pre-Tutoring,Video,1,14,15,93.3,6.8,15 +P6,Mendel,Post-Tutoring,Video,2,14,15,93.3,6.53,15 +P6,Ökologie,Pre-Reading,Chat,1,13,15,86.7,5.4,15 +P6,Ökologie,Post-Reading,Chat,2,15,15,100.0,5.53,15 +P6,Ökologie,Pre-Tutoring,Chat,1,15,15,100.0,6.67,15 +P6,Ökologie,Post-Tutoring,Chat,2,15,15,100.0,6.8,15 +P7,DNA-Replikation,Pre-Reading,Chat,1,9,15,60.0,1.07,15 +P7,DNA-Replikation,Post-Reading,Chat,2,5,15,33.3,2.2,15 +P7,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Chat,2,9,15,60.0,2.6,15 +P7,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Chat,1,9,15,60.0,3.6,15 +P7,Mendel,Pre-Reading,VR,1,9,15,60.0,2.87,15 +P7,Mendel,Post-Reading,VR,2,13,15,86.7,3.27,15 +P7,Mendel,Pre-Tutoring,VR,2,12,15,80.0,3.47,15 +P7,Mendel,Post-Tutoring,VR,1,12,15,80.0,4.07,15 +P7,Ökologie,Pre-Reading,Video,2,10,15,66.7,2.4,15 +P7,Ökologie,Post-Reading,Video,1,11,15,73.3,3.73,15 +P7,Ökologie,Pre-Tutoring,Video,2,12,15,80.0,3.33,15 +P7,Ökologie,Post-Tutoring,Video,1,11,15,73.3,3.73,15 +P8,DNA-Replikation,Pre-Reading,Chat,2,6,15,40.0,2.0,15 +P8,DNA-Replikation,Post-Reading,Chat,1,3,15,20.0,2.67,15 +P8,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Chat,1,4,15,26.7,2.6,15 +P8,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Chat,2,13,15,86.7,6.27,15 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+P9,Ökologie,Post-Tutoring,Video,2,9,15,60.0,1.8,15 +P10,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,2,4,15,26.7,1.0,15 +P10,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,1,7,15,46.7,2.07,15 +P10,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,1,2,15,13.3,1.93,15 +P10,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,2,13,15,86.7,5.27,15 +P10,Mendel,Pre-Reading,Chat,2,10,15,66.7,2.8,15 +P10,Mendel,Post-Reading,Chat,1,12,15,80.0,5.33,15 +P10,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,1,11,15,73.3,4.47,15 +P10,Mendel,Post-Tutoring,Chat,2,13,15,86.7,5.67,15 +P10,Ökologie,Pre-Reading,VR,1,11,15,73.3,3.87,15 +P10,Ökologie,Post-Reading,VR,2,14,15,93.3,5.2,15 +P10,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,2,14,15,93.3,5.4,15 +P10,Ökologie,Post-Tutoring,VR,1,14,15,93.3,5.93,15 +P11,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,1,8,15,53.3,1.33,15 +P11,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,2,12,15,80.0,4.67,15 +P11,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,1,13,15,86.7,4.2,15 +P11,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,2,14,15,93.3,6.6,15 +P11,Mendel,Pre-Reading,Chat,1,7,15,46.7,1.2,15 +P11,Mendel,Post-Reading,Chat,2,12,15,80.0,4.6,15 +P11,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,1,12,15,80.0,3.4,15 +P11,Mendel,Post-Tutoring,Chat,2,12,15,80.0,5.0,15 +P11,Ökologie,Pre-Reading,VR,2,11,15,73.3,2.33,15 +P11,Ökologie,Post-Reading,VR,1,15,15,100.0,4.73,15 +P11,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,1,12,15,80.0,4.67,15 +P11,Ökologie,Post-Tutoring,VR,2,15,15,100.0,5.0,15 +P12,DNA-Replikation,Pre-Reading,Video,1,3,15,20.0,2.53,15 +P12,DNA-Replikation,Post-Reading,Video,2,8,15,53.3,4.93,15 +P12,DNA-Replikation,Pre-Tutoring,Video,2,7,15,46.7,3.73,15 +P12,DNA-Replikation,Post-Tutoring,Video,1,5,15,33.3,4.67,15 +P12,Mendel,Pre-Reading,Chat,1,8,15,53.3,4.67,15 +P12,Mendel,Post-Reading,Chat,2,13,15,86.7,5.2,15 +P12,Mendel,Pre-Tutoring,Chat,2,11,15,73.3,5.73,15 +P12,Mendel,Post-Tutoring,Chat,1,14,15,93.3,6.87,15 +P12,Ökologie,Pre-Reading,VR,2,9,15,60.0,3.27,15 +P12,Ökologie,Post-Reading,VR,1,10,15,66.7,4.6,15 +P12,Ökologie,Pre-Tutoring,VR,2,13,15,86.7,5.07,15 +P12,Ökologie,Post-Tutoring,VR,1,12,15,80.0,5.0,15 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b/Data/test_scores_summary.csv new file mode 100644 index 0000000..0df9739 --- /dev/null +++ b/Data/test_scores_summary.csv @@ -0,0 +1,19 @@ +Participant,N_Tests,Avg_Score_Pct,Avg_Confidence,Avg_Pre_Reading,Avg_Post_Reading,Avg_Pre_Tutoring,Avg_Post_Tutoring,Reading_Gain,Tutoring_Gain,Avg_Mendel,Avg_DNA_Replikation,Avg_Oekologie,Avg_Chat,Avg_Video,Avg_VR +P1,12,75.0,4.38,53.3,84.4,77.8,84.4,31.1,6.7,76.7,58.3,90.0,76.7,58.3,90.0 +P2,12,63.3,3.22,62.2,68.9,62.2,60.0,6.7,-2.2,65.0,43.3,81.7,65.0,43.3,81.7 +P3,12,64.4,3.83,53.3,73.3,40.0,91.1,20.0,51.2,65.0,55.0,73.3,65.0,55.0,73.3 +P4,12,81.6,5.49,51.1,88.9,91.1,95.5,37.8,4.4,80.0,80.0,85.0,85.0,80.0,80.0 +P5,12,62.8,3.24,48.9,66.7,66.7,68.9,17.8,2.2,56.6,55.0,76.7,76.7,56.6,55.0 +P6,12,86.7,5.35,68.9,88.9,91.1,97.8,20.0,6.7,88.3,75.0,96.7,96.7,88.3,75.0 +P7,12,67.8,3.03,62.2,64.4,73.3,71.1,2.2,-2.2,76.7,53.3,73.3,53.3,73.3,76.7 +P8,12,62.2,4.48,44.4,64.5,55.6,84.5,20.0,28.9,70.0,43.4,73.3,43.4,73.3,70.0 +P9,12,51.1,1.5,20.0,57.8,55.6,71.1,37.8,15.6,38.3,58.4,56.7,58.4,56.7,38.3 +P10,12,69.4,4.08,55.6,73.3,60.0,88.9,17.8,28.9,76.7,43.4,88.3,76.7,43.4,88.3 +P11,12,79.4,3.98,57.8,86.7,82.2,91.1,28.9,8.9,71.7,78.3,88.3,71.7,78.3,88.3 +P12,12,62.8,4.69,44.4,68.9,68.9,68.9,24.5,-0.0,76.7,38.3,73.3,76.7,38.3,73.3 +P13,12,86.1,5.47,77.8,75.6,95.6,95.5,-2.2,-0.0,80.0,83.3,95.0,95.0,80.0,83.3 +P14,12,86.7,3.92,71.1,91.1,93.3,91.1,20.0,-2.2,90.0,90.0,80.0,80.0,90.0,90.0 +P15,12,62.2,4.72,46.7,64.4,62.2,75.6,17.8,13.4,65.0,46.6,75.0,75.0,65.0,46.6 +P16,12,69.5,4.07,60.0,62.2,68.9,86.7,2.2,17.8,65.0,55.0,88.3,55.0,88.3,65.0 +P17,12,65.0,3.57,57.8,66.7,62.2,73.3,8.9,11.1,68.3,51.7,75.0,51.7,75.0,68.3 +P18,12,81.7,3.86,51.1,91.1,91.1,93.3,40.0,2.2,81.7,73.3,90.0,73.3,90.0,81.7 diff --git a/generate_plots.py b/generate_plots.py new file mode 100644 index 0000000..7e7f522 --- /dev/null +++ b/generate_plots.py @@ -0,0 +1,777 @@ +""" +generate_plots.py + +Consolidated visualization script for VirTu-Eval experiment data. +Generates all plots into Data/plots/ organized by section: + + A. Overall Learning Trajectory (4 plots) + B. Tutoring Phase Deep-Dive (5 plots) + C. Start-to-Finish Gains (2 plots) + D. Confidence Analysis (3 plots) + E. Personality Correlations (2 plots) + +Usage: + python generate_plots.py +""" + +import csv +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib +matplotlib.use('Agg') +import matplotlib.pyplot as plt +import matplotlib.patches as mpatches +from matplotlib.lines import Line2D +import seaborn as sns +from pathlib import Path +from io import StringIO +from scipy import stats + +# ============================================================================= +# CONFIG +# ============================================================================= +BASE = Path(r"F:\GitHub Projekte\VirTu-Eval\Data") +PLOT_DIR = BASE / "plots" +PLOT_DIR.mkdir(exist_ok=True) +STATS_DIR = BASE / "stats" +STATS_DIR.mkdir(exist_ok=True) + +PHASE_ORDER = ['Pre-Reading', 'Post-Reading', 'Pre-Tutoring', 'Post-Tutoring'] +PHASE_LABELS = ['Pre-Read', 'Post-Read', 'Pre-Tutor', 'Post-Tutor'] +PHASE_SHORT = dict(zip(PHASE_ORDER, PHASE_LABELS)) + +MEDIUM_ORDER = ['Chat', 'Video', 'VR'] +MEDIUM_COLORS = {'Chat': '#2196F3', 'Video': '#FF9800', 'VR': '#4CAF50'} + +TOPIC_ORDER = ['Mendel', 'DNA-Replikation', 'Ökologie'] +TOPIC_COLORS = {'Mendel': '#E91E63', 'DNA-Replikation': '#9C27B0', 'Ökologie': '#009688'} + +BFI_TRAITS = { + 'Neuroticism': {'items': [1, 2, 3], 'reverse': [3]}, + 'Extraversion': {'items': [4, 5, 6], 'reverse': [6]}, + 'Openness': {'items': [7, 8, 9], 'reverse': []}, + 'Agreeableness': {'items': [10, 11, 12], 'reverse': [10]}, + 'Conscientiousness': {'items': [13, 14, 15], 'reverse': [14]}, +} +TRAIT_ORDER = list(BFI_TRAITS.keys()) +TRAIT_COLORS = {'Neuroticism': '#E53935', 'Extraversion': '#FB8C00', + 'Openness': '#43A047', 'Agreeableness': '#1E88E5', + 'Conscientiousness': '#8E24AA'} + +sns.set_theme(style="whitegrid", font_scale=1.05) +plt.rcParams['figure.dpi'] = 150 +plt.rcParams['savefig.bbox'] = 'tight' + + +def cohens_d(pre, post): + diff = post - pre + return diff.mean() / diff.std() if diff.std() > 0 else 0 + + +# ============================================================================= +# DATA LOADING +# ============================================================================= + +def load_data(): + df = pd.read_csv(BASE / "test_scores_all.csv", encoding="utf-8-sig") + # Normalize typo "Pre-Tutor" -> "Pre-Tutoring" + df['Zeitpunkt'] = df['Zeitpunkt'].str.strip().replace('Pre-Tutor', 'Pre-Tutoring') + df['Phase'] = pd.Categorical(df['Zeitpunkt'], categories=PHASE_ORDER, ordered=True) + df['Phase_Label'] = pd.Categorical( + df['Zeitpunkt'].map(PHASE_SHORT), categories=PHASE_LABELS, ordered=True) + df['Phase_Idx'] = df['Zeitpunkt'].map({p: i for i, p in enumerate(PHASE_ORDER)}) + df['P_Num'] = df['Participant'].str.extract(r'(\d+)').astype(int) + return df + + +def build_paired_tutoring(df): + pre = df[df['Zeitpunkt'] == 'Pre-Tutoring'][ + ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Score_Pct', 'Avg_Confidence']].copy() + post = df[df['Zeitpunkt'] == 'Post-Tutoring'][ + ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Score_Pct', 'Avg_Confidence']].copy() + pre.columns = ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Pre_Score', 'Pre_Conf'] + post.columns = ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Post_Score', 'Post_Conf'] + paired = pre.merge(post, on=['Participant', 'Topic', 'Medium']) + paired['Score_Gain'] = paired['Post_Score'] - paired['Pre_Score'] + paired['Conf_Gain'] = paired['Post_Conf'] - paired['Pre_Conf'] + paired['P_Num'] = paired['Participant'].str.extract(r'(\d+)').astype(int) + return paired + + +def load_personality(): + path = BASE / "Final-Questionnaire.csv" + with open(path, encoding="utf-8-sig") as f: + reader = csv.reader(StringIO(f.read())) + rows = list(reader) + header, data = rows[0], rows[1:] + records = [] + for row in data: + pid = row[-1].strip() + if not pid: + continue + pid = pid if pid.startswith('P') else f'P{pid}' + items = {} + for i in range(1, 16): + try: + items[i] = int(row[i].strip()) + except (ValueError, IndexError): + items[i] = np.nan + traits = {} + for trait, info in BFI_TRAITS.items(): + vals = [] + for it in info['items']: + v = items.get(it, np.nan) + if pd.notna(v): + vals.append(8 - v if it in info['reverse'] else v) + traits[trait] = np.mean(vals) if vals else np.nan + rec = {'Participant': pid} + rec.update(traits) + records.append(rec) + return pd.DataFrame(records) + + +# ============================================================================= +# A. OVERALL LEARNING TRAJECTORY +# ============================================================================= + +def plot_A1_trajectory(df): + fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(10, 6)) + means = df.groupby('Phase_Label', observed=True).agg( + S=('Score_Pct', 'mean'), S_se=('Score_Pct', 'sem'), + C=('Avg_Confidence', 'mean'), C_se=('Avg_Confidence', 'sem'), + ).reindex(PHASE_LABELS) + x = np.arange(4) + c1, c2 = '#1976D2', '#E65100' + ax1.errorbar(x, means['S'], yerr=means['S_se']*1.96, color=c1, marker='o', + markersize=10, linewidth=2.5, capsize=5, capthick=2, label='Score %', zorder=5) + ax1.set_ylabel('Test Score (%)', color=c1, fontsize=13); ax1.set_ylim(30, 100) + ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=c1) + ax2 = ax1.twinx() + ax2.errorbar(x, means['C'], yerr=means['C_se']*1.96, color=c2, marker='s', + markersize=10, linewidth=2.5, capsize=5, capthick=2, linestyle='--', + label='Confidence', zorder=5) + ax2.set_ylabel('Avg Confidence (1-7)', color=c2, fontsize=13); ax2.set_ylim(1, 7) + ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=c2) + ax1.set_xticks(x); ax1.set_xticklabels(PHASE_LABELS, fontsize=12) + for i, row in means.iterrows(): + idx = PHASE_LABELS.index(i) + ax1.annotate(f'{row["S"]:.1f}%', (idx, row['S']), textcoords="offset points", + xytext=(0, 14), ha='center', fontsize=10, color=c1, fontweight='bold') + ax2.annotate(f'{row["C"]:.2f}', (idx, row['C']), textcoords="offset points", + xytext=(0, -18), ha='center', fontsize=10, color=c2, fontweight='bold') + h1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels() + h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels() + ax1.legend(h1+h2, l1+l2, loc='lower right', fontsize=11) + ax1.annotate('', xy=(0.32,-0.12), xytext=(0,-0.12), arrowprops=dict(arrowstyle='<->',color='gray',lw=1.5), annotation_clip=False, xycoords='axes fraction') + ax1.annotate('', xy=(1,-0.12), xytext=(0.68,-0.12), arrowprops=dict(arrowstyle='<->',color='gray',lw=1.5), annotation_clip=False, xycoords='axes fraction') + ax1.text(0.16,-0.17,'Reading Phase',transform=ax1.transAxes,ha='center',fontsize=10,color='gray') + ax1.text(0.84,-0.17,'Tutoring Phase',transform=ax1.transAxes,ha='center',fontsize=10,color='gray') + fig.suptitle('Overall Learning Trajectory', fontsize=15, fontweight='bold') + fig.savefig(PLOT_DIR / 'A1_trajectory.png', bbox_inches='tight'); plt.close(fig) + + +def plot_A2_trajectory_by_medium(df): + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6)) + x = np.arange(4); off = [-0.1, 0, 0.1] + for j, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): + sub = df[df['Medium'] == m] + ms = sub.groupby('Phase_Label', observed=True)['Score_Pct'].agg(['mean','sem']).reindex(PHASE_LABELS) + ax1.errorbar(x+off[j], ms['mean'], yerr=ms['sem']*1.96, color=MEDIUM_COLORS[m], + marker='o', markersize=8, linewidth=2, capsize=4, label=m) + mc = sub.groupby('Phase_Label', observed=True)['Avg_Confidence'].agg(['mean','sem']).reindex(PHASE_LABELS) + ax2.errorbar(x+off[j], mc['mean'], yerr=mc['sem']*1.96, color=MEDIUM_COLORS[m], + marker='s', markersize=8, linewidth=2, capsize=4, linestyle='--', label=m) + ax1.set_xticks(x); ax1.set_xticklabels(PHASE_LABELS); ax1.set_ylabel('Test Score (%)'); ax1.set_ylim(30,100); ax1.legend(title='Medium'); ax1.set_title('Score') + ax2.set_xticks(x); ax2.set_xticklabels(PHASE_LABELS); ax2.set_ylabel('Avg Confidence (1-7)'); ax2.set_ylim(1,7); ax2.legend(title='Medium'); ax2.set_title('Confidence') + fig.suptitle('Learning Trajectories by Medium', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'A2_trajectory_by_medium.png'); plt.close(fig) + + +def plot_A3_trajectory_by_topic(df): + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 6)) + x = np.arange(4); off = [-0.1, 0, 0.1] + for j, t in enumerate(TOPIC_ORDER): + sub = df[df['Topic'] == t] + ms = sub.groupby('Phase_Label', observed=True)['Score_Pct'].agg(['mean','sem']).reindex(PHASE_LABELS) + ax1.errorbar(x+off[j], ms['mean'], yerr=ms['sem']*1.96, color=TOPIC_COLORS[t], + marker='o', markersize=8, linewidth=2, capsize=4, label=t) + mc = sub.groupby('Phase_Label', observed=True)['Avg_Confidence'].agg(['mean','sem']).reindex(PHASE_LABELS) + ax2.errorbar(x+off[j], mc['mean'], yerr=mc['sem']*1.96, color=TOPIC_COLORS[t], + marker='s', markersize=8, linewidth=2, capsize=4, linestyle='--', label=t) + ax1.set_xticks(x); ax1.set_xticklabels(PHASE_LABELS); ax1.set_ylabel('Test Score (%)'); ax1.set_ylim(30,100); ax1.legend(title='Topic'); ax1.set_title('Score') + ax2.set_xticks(x); ax2.set_xticklabels(PHASE_LABELS); ax2.set_ylabel('Avg Confidence (1-7)'); ax2.set_ylim(1,7); ax2.legend(title='Topic'); ax2.set_title('Confidence') + fig.suptitle('Learning Trajectories by Topic', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'A3_trajectory_by_topic.png'); plt.close(fig) + + +def plot_A4_heatmap(df): + pivot_s = df.pivot_table(index='Participant', columns='Zeitpunkt', values='Score_Pct', aggfunc='mean') + pivot_s = pivot_s.reindex(columns=PHASE_ORDER).reindex(sorted(pivot_s.index, key=lambda x: int(x[1:]))) + pivot_s.columns = PHASE_LABELS + pivot_c = df.pivot_table(index='Participant', columns='Zeitpunkt', values='Avg_Confidence', aggfunc='mean') + pivot_c = pivot_c.reindex(columns=PHASE_ORDER).reindex(sorted(pivot_c.index, key=lambda x: int(x[1:]))) + pivot_c.columns = PHASE_LABELS + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 8)) + sns.heatmap(pivot_s, annot=True, fmt='.0f', cmap='RdYlGn', vmin=20, vmax=100, ax=ax1, linewidths=.5, cbar_kws={'label':'Score %'}) + ax1.set_title('Test Scores'); ax1.set_ylabel('Participant') + sns.heatmap(pivot_c, annot=True, fmt='.1f', cmap='YlOrRd', vmin=1, vmax=7, ax=ax2, linewidths=.5, cbar_kws={'label':'Confidence (1-7)'}) + ax2.set_title('Confidence'); ax2.set_ylabel('') + fig.suptitle('Participant-Level Heatmaps', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'A4_heatmap.png'); plt.close(fig) + + +# ============================================================================= +# B. TUTORING PHASE DEEP-DIVE +# ============================================================================= + +def plot_B1_tutoring_slopes_by_medium(paired): + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 7), sharey=True) + for ax, medium in zip(axes, MEDIUM_ORDER): + sub = paired[paired['Medium'] == medium].sort_values('P_Num') + for _, row in sub.iterrows(): + ax.plot([0,1], [row['Pre_Score'], row['Post_Score']], color=TOPIC_COLORS[row['Topic']], + alpha=0.5, linewidth=1.5, marker='o', markersize=5) + ax.annotate(row['Participant'], (1.02, row['Post_Score']), fontsize=7, va='center', alpha=0.6) + pre_m, post_m = sub['Pre_Score'].mean(), sub['Post_Score'].mean() + ax.plot([0,1], [pre_m, post_m], color=MEDIUM_COLORS[medium], linewidth=4, marker='D', + markersize=12, zorder=10, markeredgecolor='white', markeredgewidth=2) + t, p = stats.ttest_rel(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + d = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + sig = '***' if p<.001 else '**' if p<.01 else '*' if p<.05 else 'n.s.' + ax.text(0.5, 0.02, f'Gain: {post_m-pre_m:+.1f}% d={d:.2f}\nt={t:.2f}, p={p:.3f} {sig}', + transform=ax.transAxes, ha='center', fontsize=10, + bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.4', facecolor='lightyellow', alpha=0.9)) + ax.set_xticks([0,1]); ax.set_xticklabels(['Pre-Tutoring','Post-Tutoring'], fontsize=11) + ax.set_title(medium, fontsize=14, fontweight='bold', color=MEDIUM_COLORS[medium]) + ax.set_ylim(-5, 110) + axes[0].set_ylabel('Test Score (%)', fontsize=12) + legend_el = [Line2D([0],[0], color=TOPIC_COLORS[t], lw=2, marker='o', ms=6, label=t) for t in TOPIC_ORDER] + legend_el.append(Line2D([0],[0], color='gray', lw=4, marker='D', ms=8, label='Medium Mean')) + fig.legend(handles=legend_el, loc='upper center', ncol=4, fontsize=10, bbox_to_anchor=(0.5, 0.02)) + fig.suptitle('Tutoring: Individual Trajectories by Medium', fontsize=15, fontweight='bold') + fig.tight_layout(rect=[0,0.05,1,0.96]); fig.savefig(PLOT_DIR / 'B1_tutoring_slopes_by_medium.png'); plt.close(fig) + + +def plot_B2_tutoring_slopes_by_topic(paired): + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 7), sharey=True) + for ax, topic in zip(axes, TOPIC_ORDER): + sub = paired[paired['Topic'] == topic].sort_values('P_Num') + for _, row in sub.iterrows(): + ax.plot([0,1], [row['Pre_Score'], row['Post_Score']], color=MEDIUM_COLORS[row['Medium']], + alpha=0.5, linewidth=1.5, marker='o', markersize=5) + ax.annotate(row['Participant'], (1.02, row['Post_Score']), fontsize=7, va='center', alpha=0.6) + for medium in MEDIUM_ORDER: + msub = sub[sub['Medium'] == medium] + if len(msub) > 0: + pm, qm = msub['Pre_Score'].mean(), msub['Post_Score'].mean() + ax.plot([0,1], [pm, qm], color=MEDIUM_COLORS[medium], linewidth=3.5, + marker='D', markersize=10, zorder=10, markeredgecolor='white', markeredgewidth=2, + label=f'{medium} ({qm-pm:+.1f}%)') + t, p = stats.ttest_rel(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + d = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + sig = '***' if p<.001 else '**' if p<.01 else '*' if p<.05 else 'n.s.' + ax.text(0.5, 0.02, f'Overall: {sub["Score_Gain"].mean():+.1f}% d={d:.2f}\np={p:.3f} {sig}', + transform=ax.transAxes, ha='center', fontsize=10, + bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.4', facecolor='lightyellow', alpha=0.9)) + ax.set_xticks([0,1]); ax.set_xticklabels(['Pre-Tutoring','Post-Tutoring'], fontsize=11) + ax.set_title(topic, fontsize=14, fontweight='bold', color=TOPIC_COLORS[topic]) + ax.set_ylim(-5, 110); ax.legend(fontsize=9, loc='upper left') + axes[0].set_ylabel('Test Score (%)', fontsize=12) + fig.suptitle('Tutoring: Individual Trajectories by Topic', fontsize=15, fontweight='bold') + fig.tight_layout(rect=[0,0,1,0.96]); fig.savefig(PLOT_DIR / 'B2_tutoring_slopes_by_topic.png'); plt.close(fig) + + +def plot_B3_tutoring_gain_by_medium(paired): + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6.5)) + rng = np.random.default_rng(42) + for i, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): + sub = paired[paired['Medium'] == m] + g, se = sub['Score_Gain'].mean(), sub['Score_Gain'].sem() + d = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + ax1.bar(i, g, color=MEDIUM_COLORS[m], alpha=0.6, width=0.6, yerr=se*1.96, capsize=6, edgecolor='white', lw=1.5) + jit = rng.uniform(-0.15, 0.15, len(sub)) + ax1.scatter(np.full(len(sub),i)+jit, sub['Score_Gain'], color=MEDIUM_COLORS[m], s=40, alpha=0.7, edgecolors='white', lw=0.5, zorder=5) + ax1.text(i, g+se*1.96+2, f'{g:+.1f}%\nd={d:.2f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + gc, sec = sub['Conf_Gain'].mean(), sub['Conf_Gain'].sem() + dc = cohens_d(sub['Pre_Conf'], sub['Post_Conf']) + ax2.bar(i, gc, color=MEDIUM_COLORS[m], alpha=0.6, width=0.6, yerr=sec*1.96, capsize=6, edgecolor='white', lw=1.5) + ax2.scatter(np.full(len(sub),i)+jit, sub['Conf_Gain'], color=MEDIUM_COLORS[m], s=40, alpha=0.7, edgecolors='white', lw=0.5, zorder=5) + ax2.text(i, gc+sec*1.96+0.15, f'{gc:+.2f}\nd={dc:.2f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax1.axhline(0, color='gray', lw=1); ax1.set_xticks(range(3)); ax1.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER, fontsize=12); ax1.set_ylabel('Score Gain (%)') + ax1.set_title('Score Gain') + ax2.axhline(0, color='gray', lw=1); ax2.set_xticks(range(3)); ax2.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER, fontsize=12); ax2.set_ylabel('Confidence Gain') + ax2.set_title('Confidence Gain') + fig.suptitle('Tutoring Gains by Medium (with effect sizes)', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'B3_tutoring_gain_by_medium.png'); plt.close(fig) + + +def plot_B4_tutoring_medium_topic(paired): + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 6)) + pivot = paired.pivot_table(index='Medium', columns='Topic', values='Score_Gain', aggfunc='mean') + pivot = pivot.reindex(index=MEDIUM_ORDER, columns=TOPIC_ORDER) + sns.heatmap(pivot, annot=True, fmt='.1f', cmap='RdYlGn', center=0, ax=ax1, linewidths=1, vmin=-10, vmax=30, cbar_kws={'label':'Score Gain %'}) + ax1.set_title('Mean Tutoring Score Gain'); ax1.set_ylabel('Medium') + x = np.arange(3); w = 0.25 + for j, t in enumerate(TOPIC_ORDER): + means = [paired[(paired['Medium']==m)&(paired['Topic']==t)]['Score_Gain'].mean() for m in MEDIUM_ORDER] + sems = [paired[(paired['Medium']==m)&(paired['Topic']==t)]['Score_Gain'].sem()*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + ax2.bar(x+j*w-w, means, w, yerr=sems, capsize=3, color=TOPIC_COLORS[t], alpha=0.8, label=t, edgecolor='white') + ax2.axhline(0, color='gray', lw=0.8); ax2.set_xticks(x); ax2.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER, fontsize=12) + ax2.set_ylabel('Score Gain (%)'); ax2.legend(title='Topic', fontsize=9); ax2.set_title('Gain by Medium and Topic') + fig.suptitle('Medium x Topic Interaction', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'B4_tutoring_medium_topic.png'); plt.close(fig) + + +def plot_B5_tutoring_dashboard(paired): + fig = plt.figure(figsize=(18, 10)) + gs = fig.add_gridspec(2, 3, hspace=0.35, wspace=0.3) + x = np.arange(3); w = 0.35 + + # A) Absolute scores + ax = fig.add_subplot(gs[0, 0]) + pre_m = [paired[paired['Medium']==m]['Pre_Score'].mean() for m in MEDIUM_ORDER] + post_m = [paired[paired['Medium']==m]['Post_Score'].mean() for m in MEDIUM_ORDER] + pre_se = [paired[paired['Medium']==m]['Pre_Score'].sem()*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + post_se = [paired[paired['Medium']==m]['Post_Score'].sem()*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + ax.bar(x-w/2, pre_m, w, yerr=pre_se, capsize=4, color='#BBDEFB', edgecolor='#1976D2', lw=1.5, label='Pre') + ax.bar(x+w/2, post_m, w, yerr=post_se, capsize=4, color=[MEDIUM_COLORS[m] for m in MEDIUM_ORDER], alpha=0.8, edgecolor='white', lw=1.5, label='Post') + ax.set_xticks(x); ax.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_ylabel('Score (%)'); ax.set_ylim(40,100); ax.legend(fontsize=9); ax.set_title('A) Absolute Scores', fontweight='bold') + + # B) Absolute confidence + ax = fig.add_subplot(gs[0, 1]) + pre_c = [paired[paired['Medium']==m]['Pre_Conf'].mean() for m in MEDIUM_ORDER] + post_c = [paired[paired['Medium']==m]['Post_Conf'].mean() for m in MEDIUM_ORDER] + pre_cse = [paired[paired['Medium']==m]['Pre_Conf'].sem()*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + post_cse = [paired[paired['Medium']==m]['Post_Conf'].sem()*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + ax.bar(x-w/2, pre_c, w, yerr=pre_cse, capsize=4, color='#FFE0B2', edgecolor='#E65100', lw=1.5, label='Pre') + ax.bar(x+w/2, post_c, w, yerr=post_cse, capsize=4, color=[MEDIUM_COLORS[m] for m in MEDIUM_ORDER], alpha=0.8, edgecolor='white', lw=1.5, label='Post') + ax.set_xticks(x); ax.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_ylabel('Confidence (1-7)'); ax.set_ylim(1,7); ax.legend(fontsize=9); ax.set_title('B) Absolute Confidence', fontweight='bold') + + # C) Gains + effect sizes + ax = fig.add_subplot(gs[0, 2]) + for i, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): + sub = paired[paired['Medium']==m] + g, se = sub['Score_Gain'].mean(), sub['Score_Gain'].sem() + t, p = stats.ttest_rel(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + d = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + ax.bar(i, g, color=MEDIUM_COLORS[m], alpha=0.7, yerr=se*1.96, capsize=5, width=0.6) + sig = '***' if p<.001 else '**' if p<.01 else '*' if p<.05 else 'n.s.' + ax.text(i, g+se*1.96+1.5, f'{g:+.1f}%\nd={d:.2f} {sig}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax.axhline(0, color='gray', lw=1); ax.set_xticks(range(3)); ax.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_ylabel('Score Gain (%)'); ax.set_title('C) Gains + Effect Sizes', fontweight='bold') + + # D) Gain distributions + ax = fig.add_subplot(gs[1, 0]) + for i, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): + bp = ax.boxplot(paired[paired['Medium']==m]['Score_Gain'], positions=[i], widths=0.5, patch_artist=True, showmeans=True, meanprops=dict(marker='D', markerfacecolor='black', markersize=6)) + bp['boxes'][0].set_facecolor(MEDIUM_COLORS[m]); bp['boxes'][0].set_alpha(0.5) + ax.axhline(0, color='gray', lw=0.8, ls='--'); ax.set_xticks(range(3)); ax.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_ylabel('Score Gain (%)'); ax.set_title('D) Gain Distributions', fontweight='bold') + + # E) Improved/same/declined + ax = fig.add_subplot(gs[1, 1]) + for i, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): + sub = paired[paired['Medium']==m] + imp = (sub['Score_Gain']>0).sum(); same = (sub['Score_Gain']==0).sum(); dec = (sub['Score_Gain']<0).sum(); tot = len(sub) + ax.barh([i-0.15, i, i+0.15], [imp/tot*100, same/tot*100, dec/tot*100], height=0.12, color=['#43A047','#9E9E9E','#E53935'], alpha=0.8) + ax.text(imp/tot*100+1, i-0.15, f'{imp}/{tot}', va='center', fontsize=9) + ax.set_yticks(range(3)); ax.set_yticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_xlabel('% of Participants') + ax.legend([mpatches.Patch(color='#43A047'), mpatches.Patch(color='#9E9E9E'), mpatches.Patch(color='#E53935')], ['Improved','Same','Declined'], fontsize=8, loc='lower right') + ax.set_title('E) Improved / Same / Declined', fontweight='bold') + + # F) Stats table + ax = fig.add_subplot(gs[1, 2]); ax.axis('off') + tdata = [] + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = paired[paired['Medium']==m] + g = sub['Score_Gain'].mean(); t, p = stats.ttest_rel(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + d = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']); n = len(sub) + sig = '***' if p<.001 else '**' if p<.01 else '*' if p<.05 else '' + tdata.append([m, str(n), f'{sub["Pre_Score"].mean():.1f}', f'{sub["Post_Score"].mean():.1f}', f'{g:+.1f}', f'{d:.2f}', f'{p:.3f}{sig}']) + table = ax.table(cellText=tdata, colLabels=['Medium','N','Pre M','Post M','Gain',"Cohen's d",'p-value'], loc='center', cellLoc='center') + table.auto_set_font_size(False); table.set_fontsize(11); table.scale(1.0, 1.8) + for j in range(7): table[0,j].set_facecolor('#E0E0E0'); table[0,j].set_text_props(fontweight='bold') + for i, m in enumerate(MEDIUM_ORDER): table[i+1,0].set_facecolor(MEDIUM_COLORS[m]); table[i+1,0].set_text_props(color='white', fontweight='bold') + ax.set_title('F) Statistical Summary', fontweight='bold', pad=20) + + fig.suptitle('Tutoring Effectiveness Dashboard', fontsize=16, fontweight='bold') + fig.savefig(PLOT_DIR / 'B5_tutoring_dashboard.png'); plt.close(fig) + + +# ============================================================================= +# C. START-TO-FINISH GAINS +# ============================================================================= + +def plot_C1_start_to_finish(df): + pre_r = df[df['Zeitpunkt']=='Pre-Reading'][['Participant','Topic','Medium','Score_Pct']].copy() + post_t = df[df['Zeitpunkt']=='Post-Tutoring'][['Participant','Topic','Medium','Score_Pct']].copy() + pre_r.columns = ['Participant','Topic','Medium','Start']; post_t.columns = ['Participant','Topic','Medium','End'] + p = pre_r.merge(post_t, on=['Participant','Topic','Medium']); p['Gain'] = p['End'] - p['Start'] + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 7)) + for _, row in p.iterrows(): + ax1.plot([0,1], [row['Start'], row['End']], color=MEDIUM_COLORS[row['Medium']], alpha=0.25, lw=1) + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = p[p['Medium']==m]; sm, em = sub['Start'].mean(), sub['End'].mean() + ax1.plot([0,1], [sm, em], color=MEDIUM_COLORS[m], lw=3.5, marker='o', ms=10, label=f'{m} ({em-sm:+.1f}%)', zorder=10) + ax1.set_xticks([0,1]); ax1.set_xticklabels(['Pre-Reading\n(Start)','Post-Tutoring\n(End)'], fontsize=12) + ax1.set_ylabel('Test Score (%)'); ax1.set_ylim(0,105); ax1.legend(title='Medium (total gain)', loc='lower right'); ax1.set_title('Score Trajectory') + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = p[p['Medium']==m] + ax2.hist(sub['Gain'], bins=10, alpha=0.5, color=MEDIUM_COLORS[m], label=f'{m} (M={sub["Gain"].mean():.1f}%)', edgecolor='white') + ax2.axvline(0, color='gray', lw=1, ls='--'); ax2.set_xlabel('Total Gain (%)'); ax2.set_ylabel('Count'); ax2.legend(title='Medium'); ax2.set_title('Gain Distribution') + fig.suptitle('Start to Finish: Pre-Reading to Post-Tutoring', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'C1_start_to_finish.png'); plt.close(fig) + + +def plot_C2_learning_gains(df): + pivot = df.pivot_table(index=['Participant','Topic','Medium'], columns='Zeitpunkt', values='Score_Pct').reset_index() + g = pd.DataFrame({'Medium': pivot['Medium'], + 'Reading': pivot.get('Post-Reading',0)-pivot.get('Pre-Reading',0), + 'Tutoring': pivot.get('Post-Tutoring',0)-pivot.get('Pre-Tutoring',0), + 'Total': pivot.get('Post-Tutoring',0)-pivot.get('Pre-Reading',0)}) + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6)) + # Scatter + ax = axes[0] + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = g[g['Medium']==m] + ax.scatter(sub['Reading'], sub['Tutoring'], color=MEDIUM_COLORS[m], s=60, alpha=0.7, edgecolors='white', lw=0.5, label=m) + ax.axhline(0, color='gray', lw=0.8, alpha=0.5); ax.axvline(0, color='gray', lw=0.8, alpha=0.5) + ax.set_xlabel('Reading Gain (%)'); ax.set_ylabel('Tutoring Gain (%)'); ax.legend(title='Medium'); ax.set_title('Reading vs Tutoring') + # Bar + ax = axes[1]; gm = g.groupby('Medium')[['Reading','Tutoring']].agg(['mean','sem']); xp = np.arange(3); w = 0.35 + for i, (gt, c, l) in enumerate([('Reading','#1976D2','Reading'),('Tutoring','#E65100','Tutoring')]): + ms = [gm.loc[m,(gt,'mean')] for m in MEDIUM_ORDER]; se = [gm.loc[m,(gt,'sem')]*1.96 for m in MEDIUM_ORDER] + bars = ax.bar(xp+i*w-w/2, ms, w, yerr=se, color=c, alpha=0.8, capsize=4, label=l) + for b, v in zip(bars, ms): ax.text(b.get_x()+b.get_width()/2, b.get_height()+1, f'{v:.1f}', ha='center', fontsize=9) + ax.set_xticks(xp); ax.set_xticklabels(MEDIUM_ORDER); ax.set_ylabel('Score Gain (%)'); ax.axhline(0, color='gray', lw=0.8); ax.legend(); ax.set_title('Mean Gains by Medium') + # Total + ax = axes[2]; tm = g.groupby('Medium')['Total'].agg(['mean','sem']) + bars = ax.bar(MEDIUM_ORDER, [tm.loc[m,'mean'] for m in MEDIUM_ORDER], color=[MEDIUM_COLORS[m] for m in MEDIUM_ORDER], alpha=0.8, yerr=[tm.loc[m,'sem']*1.96 for m in MEDIUM_ORDER], capsize=5) + for b, m in zip(bars, MEDIUM_ORDER): ax.text(b.get_x()+b.get_width()/2, b.get_height()+1, f'{tm.loc[m,"mean"]:.1f}%', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax.set_ylabel('Total Gain (%)'); ax.axhline(0, color='gray', lw=0.8); ax.set_title('Total Learning Gain') + fig.suptitle('Learning Gains Overview', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'C2_learning_gains.png'); plt.close(fig) + + +# ============================================================================= +# D. CONFIDENCE ANALYSIS +# ============================================================================= + +def plot_D1_confidence_vs_score(df): + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6), sharey=True) + ax = axes[0] + ax.scatter(df['Score_Pct'], df['Avg_Confidence'], alpha=0.4, s=40, c='#546E7A', edgecolors='white', lw=0.5) + mask = df[['Score_Pct','Avg_Confidence']].dropna().index; xr = df.loc[mask,'Score_Pct']; yr = df.loc[mask,'Avg_Confidence'] + if len(xr) > 2: + z = np.polyfit(xr, yr, 1); xl = np.linspace(xr.min(), xr.max(), 100) + ax.plot(xl, np.poly1d(z)(xl), 'r-', lw=2, alpha=0.8) + r = np.corrcoef(xr, yr)[0,1] + ax.text(0.05, 0.95, f'r = {r:.3f}', transform=ax.transAxes, fontsize=12, va='top', fontweight='bold', bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)) + ax.set_xlabel('Test Score (%)'); ax.set_ylabel('Avg Confidence (1-7)'); ax.set_title('Overall') + ax = axes[1] + for phase, c in zip(PHASE_ORDER, ['#E8EAF6','#C5CAE9','#7986CB','#3F51B5']): + sub = df[df['Zeitpunkt']==phase] + ax.scatter(sub['Score_Pct'], sub['Avg_Confidence'], alpha=0.5, s=40, label=PHASE_SHORT[phase], edgecolors='white', lw=0.5) + ax.legend(fontsize=9, title='Phase'); ax.set_xlabel('Test Score (%)'); ax.set_title('By Phase') + ax = axes[2] + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = df[df['Medium']==m] + ax.scatter(sub['Score_Pct'], sub['Avg_Confidence'], alpha=0.5, s=40, color=MEDIUM_COLORS[m], label=m, edgecolors='white', lw=0.5) + ax.legend(fontsize=9, title='Medium'); ax.set_xlabel('Test Score (%)'); ax.set_title('By Medium') + fig.suptitle('Confidence vs Test Score', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'D1_confidence_vs_score.png'); plt.close(fig) + + +def plot_D2_delta_conf_vs_score(df): + ps = df.pivot_table(index=['Participant','Topic','Medium'], columns='Zeitpunkt', values='Score_Pct') + pc = df.pivot_table(index=['Participant','Topic','Medium'], columns='Zeitpunkt', values='Avg_Confidence') + d = pd.DataFrame({ + 'R_S': ps.get('Post-Reading',0)-ps.get('Pre-Reading',0), 'R_C': pc.get('Post-Reading',0)-pc.get('Pre-Reading',0), + 'T_S': ps.get('Post-Tutoring',0)-ps.get('Pre-Tutoring',0), 'T_C': pc.get('Post-Tutoring',0)-pc.get('Pre-Tutoring',0), + 'A_S': ps.get('Post-Tutoring',0)-ps.get('Pre-Reading',0), 'A_C': pc.get('Post-Tutoring',0)-pc.get('Pre-Reading',0), + }).reset_index().dropna() + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(18, 6)) + for ax, (sx, sy, title) in zip(axes, [('R_S','R_C','Reading Phase'),('T_S','T_C','Tutoring Phase'),('A_S','A_C','Total')]): + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = d[d['Medium']==m] + ax.scatter(sub[sx], sub[sy], color=MEDIUM_COLORS[m], s=50, alpha=0.6, edgecolors='white', label=m) + xv, yv = d[sx].values, d[sy].values + if len(xv) > 2: + z = np.polyfit(xv, yv, 1); xl = np.linspace(xv.min(), xv.max(), 100) + ax.plot(xl, np.poly1d(z)(xl), 'r-', lw=1.5, alpha=0.7) + r = np.corrcoef(xv, yv)[0,1] + ax.text(0.05, 0.95, f'r = {r:.3f}', transform=ax.transAxes, fontsize=11, va='top', fontweight='bold', bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)) + ax.axhline(0, color='gray', lw=0.8, alpha=0.5); ax.axvline(0, color='gray', lw=0.8, alpha=0.5) + ax.set_xlabel('Score Change (%)'); ax.set_ylabel('Confidence Change'); ax.set_title(title); ax.legend(title='Medium', fontsize=8) + fig.suptitle('Do Changes in Confidence Track Changes in Score?', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'D2_delta_conf_vs_score.png'); plt.close(fig) + + +def plot_D3_calibration(df): + fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6)) + dc = df[['Score_Pct','Avg_Confidence','Zeitpunkt']].dropna().copy() + dc['Bin'] = pd.cut(dc['Avg_Confidence'], bins=[0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5], labels=list('1234567')) + cal = dc.groupby('Bin', observed=True)['Score_Pct'].agg(['mean','sem','count']) + cal = cal[cal['count']>=3] + ax1.bar(cal.index.astype(str), cal['mean'], yerr=cal['sem']*1.96, capsize=4, color='#5C6BC0', alpha=0.8, edgecolor='white') + for idx, row in cal.iterrows(): ax1.text(idx, row['mean']+2, f'n={int(row["count"])}', ha='center', fontsize=8, color='gray') + ax1.set_xlabel('Confidence Rating'); ax1.set_ylabel('Mean Test Score (%)'); ax1.set_title('Overall Calibration') + pcol = {'Pre-Reading':'#E8EAF6','Post-Reading':'#9FA8DA','Pre-Tutoring':'#5C6BC0','Post-Tutoring':'#283593'} + for phase in PHASE_ORDER: + sub = dc[dc['Zeitpunkt']==phase] + if len(sub) < 5: continue + bins = pd.cut(sub['Avg_Confidence'], bins=[0.5,2.5,4.5,7.5], labels=['Low (1-2)','Med (3-4)','High (5-7)']) + ms = sub.groupby(bins, observed=True)['Score_Pct'].mean() + ax2.plot(ms.index.astype(str), ms.values, marker='o', lw=2, ms=8, color=pcol[phase], label=PHASE_SHORT[phase]) + ax2.set_xlabel('Confidence Level'); ax2.set_ylabel('Mean Test Score (%)'); ax2.legend(title='Phase'); ax2.set_title('Calibration by Phase') + fig.suptitle('Confidence Calibration', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'D3_calibration.png'); plt.close(fig) + + +# ============================================================================= +# E. PERSONALITY CORRELATIONS +# ============================================================================= + +def plot_E1_personality_correlations(merged): + outcomes = ['Mean_Score_Gain','Mean_Conf_Gain','Mean_Total_Gain','Mean_Pre_Score','Mean_Post_Score','Mean_Pre_Conf','Mean_Post_Conf'] + labels = ['Tutor\nScore Gain','Tutor\nConf Gain','Total\nGain','Pre-Tutor\nScore','Post-Tutor\nScore','Pre-Tutor\nConf','Post-Tutor\nConf'] + corr = np.zeros((5, 7)); pvals = np.zeros_like(corr) + for i, t in enumerate(TRAIT_ORDER): + for j, o in enumerate(outcomes): + xv, yv = merged[t].values, merged[o].values + mask = ~(np.isnan(xv)|np.isnan(yv)) + if mask.sum() > 3: corr[i,j], pvals[i,j] = stats.pearsonr(xv[mask], yv[mask]) + else: corr[i,j] = np.nan; pvals[i,j] = 1 + fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) + sns.heatmap(pd.DataFrame(corr, index=TRAIT_ORDER, columns=labels), annot=True, fmt='.2f', cmap='RdBu_r', center=0, vmin=-0.7, vmax=0.7, ax=ax, linewidths=1, cbar_kws={'label':'Pearson r'}) + for i in range(5): + for j in range(7): + star = '**' if pvals[i,j]<.01 else '*' if pvals[i,j]<.05 else '' + if star: ax.text(j+0.5, i+0.75, star, ha='center', va='center', fontsize=12, fontweight='bold', color='black') + ax.set_title('Big Five Traits vs Tutoring Outcomes (* p<.05, ** p<.01)', fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'E1_personality_correlations.png'); plt.close(fig) + + +def plot_E2_trait_vs_score_gain(merged): + fig, axes = plt.subplots(1, 5, figsize=(22, 5), sharey=True) + for ax, trait in zip(axes, TRAIT_ORDER): + xv, yv = merged[trait].values, merged['Mean_Score_Gain'].values + mask = ~(np.isnan(xv)|np.isnan(yv)) + ax.scatter(xv[mask], yv[mask], s=60, color=TRAIT_COLORS[trait], alpha=0.7, edgecolors='white', lw=0.5) + for _, row in merged.iterrows(): + if pd.notna(row[trait]) and pd.notna(row['Mean_Score_Gain']): + ax.annotate(row['Participant'], (row[trait], row['Mean_Score_Gain']), fontsize=7, alpha=0.5, textcoords="offset points", xytext=(3,3)) + if mask.sum() > 3: + r, p = stats.pearsonr(xv[mask], yv[mask]) + z = np.polyfit(xv[mask], yv[mask], 1); xl = np.linspace(xv[mask].min(), xv[mask].max(), 100) + ax.plot(xl, np.poly1d(z)(xl), color=TRAIT_COLORS[trait], lw=2, alpha=0.6) + sig = '*' if p<.05 else '' + ax.text(0.05, 0.95, f'r={r:.2f} p={p:.3f}{sig}', transform=ax.transAxes, fontsize=10, va='top', bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='wheat', alpha=0.5)) + ax.axhline(0, color='gray', lw=0.5, alpha=0.5); ax.set_xlabel(trait, fontsize=11, fontweight='bold', color=TRAIT_COLORS[trait]); ax.set_xlim(1,7) + axes[0].set_ylabel('Mean Tutoring Score Gain (%)', fontsize=11) + fig.suptitle('Big Five Traits vs Tutoring Score Gains', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout(); fig.savefig(PLOT_DIR / 'E2_trait_vs_score_gain.png'); plt.close(fig) + + +# ============================================================================= +# STATS EXPORT +# ============================================================================= + +def export_stats(df, paired): + rows = [] + + # --- Overall trajectory --- + phase_means = df.groupby('Zeitpunkt', observed=True).agg( + Mean_Score=('Score_Pct', 'mean'), + SEM_Score=('Score_Pct', 'sem'), + Mean_Confidence=('Avg_Confidence', 'mean'), + SEM_Confidence=('Avg_Confidence', 'sem'), + ).reindex(PHASE_ORDER) + phase_means.index.name = 'Phase' + phase_means.to_csv(STATS_DIR / 'overall_trajectory.csv', float_format='%.3f') + + # --- Start-to-finish gain --- + pre_r = df[df['Zeitpunkt'] == 'Pre-Reading'][['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Score_Pct']].copy() + pre_r.columns = ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Start'] + post_t = df[df['Zeitpunkt'] == 'Post-Tutoring'][['Participant', 'Topic', 'Medium', 'Score_Pct']].copy() + post_t.columns = ['Participant', 'Topic', 'Medium', 'End'] + sf = pre_r.merge(post_t, on=['Participant', 'Topic', 'Medium']) + sf['Gain'] = sf['End'] - sf['Start'] + t_sf, p_sf = stats.ttest_1samp(sf['Gain'].dropna(), 0) + sf_summary = pd.DataFrame([{ + 'Metric': 'Pre-Reading to Post-Tutoring', + 'N': len(sf), + 'Gain_Mean': sf['Gain'].mean(), + 'Gain_SD': sf['Gain'].std(), + 't_stat': t_sf, + 'p_value': p_sf, + }]) + sf_summary.to_csv(STATS_DIR / 'start_to_finish.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # --- Tutoring stats by medium --- + med_rows = [] + for m in MEDIUM_ORDER: + sub = paired[paired['Medium'] == m] + t_val, p_val = stats.ttest_rel(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + d_score = cohens_d(sub['Pre_Score'], sub['Post_Score']) + t_c, p_c = stats.ttest_rel(sub['Pre_Conf'], sub['Post_Conf']) + d_conf = cohens_d(sub['Pre_Conf'], sub['Post_Conf']) + all_m = df[df['Medium'] == m] + med_rows.append({ + 'Medium': m, + 'N_pairs': len(sub), + 'Avg_Score_Mean': all_m['Score_Pct'].mean(), + 'Avg_Score_SD': all_m['Score_Pct'].std(), + 'Avg_Conf_Mean': all_m['Avg_Confidence'].mean(), + 'Avg_Conf_SD': all_m['Avg_Confidence'].std(), + 'Pre_Score_Mean': sub['Pre_Score'].mean(), + 'Post_Score_Mean': sub['Post_Score'].mean(), + 'Score_Gain_Mean': sub['Score_Gain'].mean(), + 'Score_Gain_SD': sub['Score_Gain'].std(), + 'Score_Cohens_d': d_score, + 'Score_t': t_val, + 'Score_p': p_val, + 'Pre_Conf_Mean': sub['Pre_Conf'].mean(), + 'Post_Conf_Mean': sub['Post_Conf'].mean(), + 'Conf_Gain_Mean': sub['Conf_Gain'].mean(), + 'Conf_Gain_SD': sub['Conf_Gain'].std(), + 'Conf_Cohens_d': d_conf, + 'Conf_t': t_c, + 'Conf_p': p_c, + }) + pd.DataFrame(med_rows).to_csv(STATS_DIR / 'tutoring_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # --- Tutoring stats by topic --- + topic_rows = [] + for topic in df['Topic'].unique(): + sub_t = paired[paired['Topic'] == topic] + all_t = df[df['Topic'] == topic] + t_val, p_val = stats.ttest_rel(sub_t['Pre_Score'], sub_t['Post_Score']) + d_score = cohens_d(sub_t['Pre_Score'], sub_t['Post_Score']) + topic_rows.append({ + 'Topic': topic, + 'N_pairs': len(sub_t), + 'Avg_Score_Mean': all_t['Score_Pct'].mean(), + 'Avg_Score_SD': all_t['Score_Pct'].std(), + 'Avg_Conf_Mean': all_t['Avg_Confidence'].mean(), + 'Avg_Conf_SD': all_t['Avg_Confidence'].std(), + 'Score_Gain_Mean': sub_t['Score_Gain'].mean(), + 'Score_Gain_SD': sub_t['Score_Gain'].std(), + 'Score_Cohens_d': d_score, + 'Score_t': t_val, + 'Score_p': p_val, + }) + pd.DataFrame(topic_rows).to_csv(STATS_DIR / 'tutoring_by_topic.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # --- Participant summary --- + part_rows = [] + for pid in sorted(df['Participant'].unique(), key=lambda x: int(x[1:])): + sub_df = df[df['Participant'] == pid] + sub_p = paired[paired['Participant'] == pid] + phases = sub_df.groupby('Zeitpunkt', observed=True)['Score_Pct'].mean().reindex(PHASE_ORDER) + part_rows.append({ + 'Participant': pid, + 'N_Tests': len(sub_df), + 'Avg_Score_Mean': sub_df['Score_Pct'].mean(), + 'Avg_Conf_Mean': sub_df['Avg_Confidence'].mean(), + 'Pre_Reading': phases.get('Pre-Reading', float('nan')), + 'Post_Reading': phases.get('Post-Reading', float('nan')), + 'Pre_Tutoring': phases.get('Pre-Tutoring', float('nan')), + 'Post_Tutoring': phases.get('Post-Tutoring', float('nan')), + 'Reading_Gain': phases.get('Post-Reading', float('nan')) - phases.get('Pre-Reading', float('nan')), + 'Tutoring_Gain': sub_p['Score_Gain'].mean() if len(sub_p) else float('nan'), + }) + pd.DataFrame(part_rows).to_csv(STATS_DIR / 'participant_summary.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # --- Tutoring gain by medium × topic --- + mt_rows = [] + for m in MEDIUM_ORDER: + for topic in df['Topic'].unique(): + sub = paired[(paired['Medium'] == m) & (paired['Topic'] == topic)] + mt_rows.append({ + 'Medium': m, + 'Topic': topic, + 'N': len(sub), + 'Score_Gain_Mean': sub['Score_Gain'].mean() if len(sub) else float('nan'), + 'Score_Gain_SD': sub['Score_Gain'].std() if len(sub) else float('nan'), + 'Score_Gain_SEM': sub['Score_Gain'].sem() if len(sub) else float('nan'), + }) + pd.DataFrame(mt_rows).to_csv(STATS_DIR / 'tutoring_by_medium_topic.csv', index=False, float_format='%.3f') + + print(f" Stats exported to: {STATS_DIR}") + + +# ============================================================================= +# MAIN +# ============================================================================= + +def main(): + print("Loading data...") + df = load_data() + paired = build_paired_tutoring(df) + personality = load_personality() + + # Build merged for personality analysis + p_agg = paired.groupby('Participant').agg( + Mean_Score_Gain=('Score_Gain','mean'), Mean_Conf_Gain=('Conf_Gain','mean'), + Mean_Pre_Score=('Pre_Score','mean'), Mean_Post_Score=('Post_Score','mean'), + Mean_Pre_Conf=('Pre_Conf','mean'), Mean_Post_Conf=('Post_Conf','mean'), + ).reset_index() + # Total gain + pre_r = df[df['Zeitpunkt']=='Pre-Reading'][['Participant','Topic','Medium','Score_Pct']].copy() + pre_r.columns = ['Participant','Topic','Medium','PreRead'] + post_t = df[df['Zeitpunkt']=='Post-Tutoring'][['Participant','Topic','Medium','Score_Pct']].copy() + post_t.columns = ['Participant','Topic','Medium','PostTutor'] + total = pre_r.merge(post_t, on=['Participant','Topic','Medium']) + total['TotalGain'] = total['PostTutor'] - total['PreRead'] + tg = total.groupby('Participant')['TotalGain'].mean().reset_index() + tg.columns = ['Participant','Mean_Total_Gain'] + p_agg = p_agg.merge(tg, on='Participant', how='left') + merged = p_agg.merge(personality, on='Participant', how='inner') + + print(f" {len(df)} test entries, {paired['Participant'].nunique()} participants, " + f"{len(merged)} with personality data\n") + + # Generate all plots + sections = [ + ("A. Overall Learning Trajectory", [ + ("A1", "Overall trajectory (score + confidence)", lambda: plot_A1_trajectory(df)), + ("A2", "Trajectory by medium", lambda: plot_A2_trajectory_by_medium(df)), + ("A3", "Trajectory by topic", lambda: plot_A3_trajectory_by_topic(df)), + ("A4", "Participant-level heatmaps", lambda: plot_A4_heatmap(df)), + ]), + ("B. Tutoring Phase Deep-Dive", [ + ("B1", "Paired slopes by medium (with stats)", lambda: plot_B1_tutoring_slopes_by_medium(paired)), + ("B2", "Paired slopes by topic (with stats)", lambda: plot_B2_tutoring_slopes_by_topic(paired)), + ("B3", "Tutoring gain by medium (effect sizes)", lambda: plot_B3_tutoring_gain_by_medium(paired)), + ("B4", "Medium x topic interaction", lambda: plot_B4_tutoring_medium_topic(paired)), + ("B5", "Tutoring effectiveness dashboard", lambda: plot_B5_tutoring_dashboard(paired)), + ]), + ("C. Start-to-Finish Gains", [ + ("C1", "Pre-Reading to Post-Tutoring paired", lambda: plot_C1_start_to_finish(df)), + ("C2", "Learning gains overview", lambda: plot_C2_learning_gains(df)), + ]), + ("D. Confidence Analysis", [ + ("D1", "Confidence vs test score scatter", lambda: plot_D1_confidence_vs_score(df)), + ("D2", "Change in confidence vs change in score", lambda: plot_D2_delta_conf_vs_score(df)), + ("D3", "Confidence calibration", lambda: plot_D3_calibration(df)), + ]), + ("E. Personality Correlations", [ + ("E1", "Big Five vs tutoring outcomes heatmap", lambda: plot_E1_personality_correlations(merged)), + ("E2", "Trait vs tutoring score gain", lambda: plot_E2_trait_vs_score_gain(merged)), + ]), + ] + + for section_name, plots in sections: + print(f"{section_name}") + for code, desc, fn in plots: + fn() + print(f" [{code}] {desc}") + + print(f"\n16 plots saved to: {PLOT_DIR}") + + print("\nExporting statistics...") + export_stats(df, paired) + print("Done.") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/generate_plots_questionnaires.py b/generate_plots_questionnaires.py new file mode 100644 index 0000000..d11507f --- /dev/null +++ b/generate_plots_questionnaires.py @@ -0,0 +1,1164 @@ +""" +generate_plots_questionnaires.py + +Analyses all questionnaire data and generates plots: + - IMI (Intrinsic Motivation Inventory) subscales + - SUS (System Usability Scale) scores + - UEQ-S (User Experience Questionnaire – Short) pragmatic/hedonic + - NASA-TLX workload subscales + - Godspeed tutor impression + - Social Presence (Legacy, 5 items) + - Cybersickness (tutoring only, 5 items) + - Stress / Readiness / Relaxation (Pre-test items) + - IOS (Inclusion of Other in Self) + - Reading vs Tutoring phase comparisons + - Correlations between questionnaire subscales and learning gains + +Output: Data/plots_questionnaires/*.png +""" + +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt +import matplotlib.ticker as ticker +import seaborn as sns +from pathlib import Path +from scipy import stats + +# ============================================================================= +# PATHS & CONSTANTS +# ============================================================================= + +BASE = Path(r"F:\GitHub Projekte\VirTu-Eval\Data") +PLOT_DIR = BASE / "plots_questionnaires" +PLOT_DIR.mkdir(exist_ok=True) +STATS_DIR = BASE / "stats" +STATS_DIR.mkdir(exist_ok=True) + +MEDIUMS = ['Chat', 'Video', 'VR'] +MED_COLORS = {'Chat': '#42A5F5', 'Video': '#FFA726', 'VR': '#66BB6A'} + +sns.set_theme(style="whitegrid", font_scale=1.05) +plt.rcParams['figure.dpi'] = 150 +plt.rcParams['savefig.bbox'] = 'tight' + +# ============================================================================= +# IMI SUBSCALE DEFINITIONS (indices into Post-Questionnaire cols 2-27) +# +# The 26 IMI items span columns 2-27 of both Reading and Tutoring post- +# questionnaires. Column 4 ("Ich fühle mich gestresst") is a stress item +# embedded among the IMI items, treated separately. +# +# IMI subscale mapping (1-indexed within IMI block, i.e. col 2 = item 1): +# Interest/Enjoyment: items 4,6,8,10,12,14,16 (cols 5,7,9,11,13,15,17 - 0-indexed from file but relative to block) +# Value/Usefulness: items 1,3,5,7,9,11,13 (cols 2,4,6,8,10,12,14 - but col 4 is stress, skip) +# Perceived Choice: items 2,15,17,19,21,23,25 (cols 3,16,18,20,22,24,26) +# +# Actually, let me map by the actual German text and standard IMI subscales: +# ============================================================================= + +# IMI items are at file columns 2-27 (26 items). +# Col 4 = second "stressed" item → treat as separate relaxed/stress item, not IMI. +# So IMI = 25 items at cols [2,3,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27] + +# Standard IMI subscales by column index in the file (0-based): +# Interest/Enjoyment: 7(Spaß), 9(genossen), 13(genoss), 17(interessant), 19(angenehm), 25(spaßvoll), 5(dachte wie sehr genoss) +# → reverse: 14(langweilig) +IMI_INTEREST = { + 'items': [5, 7, 9, 13, 17, 19, 25], + 'reverse': [14], + 'label': 'Interest/\nEnjoyment' +} + +# Value/Usefulness: 2(Wert), 6(Konzentration), 8(Verbesserung), 12(wichtig), 15(Lerngewohnheiten), 18(nützlich), 21(Nutzen), 23(Schule), 27(Wert) +IMI_VALUE = { + 'items': [2, 6, 8, 12, 15, 18, 21, 23, 27], + 'reverse': [], + 'label': 'Value/\nUsefulness' +} + +# Perceived Choice: 3(Wahlmöglichkeit), 11(weil wollte), 24(Wahl hatte) +# → reverse: 10(keine Wahl), 16(keine andere Wahl), 20(musste), 22(weil musste), 26(nicht eigene Entscheidung) +IMI_CHOICE = { + 'items': [3, 11, 24], + 'reverse': [10, 16, 20, 22, 26], + 'label': 'Perceived\nChoice' +} + +IMI_SUBSCALES = [IMI_INTEREST, IMI_VALUE, IMI_CHOICE] + +# SUS items: cols 32-41 in Post-Questionnaire-Tutoring (and NOT in Reading) +SUS_COLS = list(range(32, 42)) # 10 items + +# UEQ-S items: cols 47-54 in Post-Questionnaire-Tutoring (8 items "Die Interaktion war:") +# In Post-Questionnaire-Reading: cols 28-35 (8 items "Die Erfahrung war:") +UEQS_COLS_TUTORING = list(range(47, 55)) # 8 items +UEQS_COLS_READING = list(range(28, 36)) # 8 items +# UEQ-S: items 1,2,3,4 = pragmatic quality; items 5,6,7,8 = hedonic quality +UEQS_PRAGMATIC = [0, 1, 2, 3] # relative indices within the 8 UEQ items +UEQS_HEDONIC = [4, 5, 6, 7] + +# NASA-TLX: 6 items +# In Reading: cols 36-41 +# In Tutoring: cols 86-91 +NASATLX_COLS_READING = list(range(36, 42)) +NASATLX_COLS_TUTORING = list(range(86, 92)) +NASATLX_LABELS = ['Mental\nDemand', 'Physical\nDemand', 'Temporal\nDemand', + 'Performance', 'Effort', 'Frustration'] + +# Godspeed: cols 56-79 in Post-Questionnaire-Tutoring (24 items) +GODSPEED_COLS = list(range(56, 80)) +# Godspeed subscales (5 subscales, standard order): +# Anthropomorphism (5): items 1-5 → cols 56-60 +# Animacy (6): items 6-11 → cols 61-66 +# Likeability (5): items 12-16 → cols 67-71 (note: col 67 has trailing space typo in header) +# Perceived Intelligence (5): items 17-21 → cols 72-76 +# Perceived Safety (3): items 22-24 → cols 77-79 +GODSPEED_SUBSCALES = { + 'Anthropo-\nmorphism': list(range(56, 61)), + 'Animacy': list(range(61, 67)), + 'Like-\nability': list(range(67, 72)), + 'Perceived\nIntelligence': list(range(72, 77)), + 'Perceived\nSafety': list(range(77, 80)), +} + +# Social Presence (Legacy, 5 items): cols 80-84 +SOCIAL_PRESENCE_COLS = list(range(80, 85)) +SOCIAL_PRESENCE_LABELS = ['Face-to-face', 'Same room', 'Being watched', + 'Aware of me', 'Tutor present'] + +# Cybersickness: cols 42-46 (5 items, tutoring only) +CYBERSICKNESS_COLS = list(range(42, 47)) +CYBERSICKNESS_LABELS = ['General\nDiscomfort', 'Fatigue', 'Headache', + 'Eye\nStrain', 'Difficulty\nConcentrating'] + +# IOS (Inclusion of Other in Self): col 28 in tutoring +IOS_COL = 28 + +# Extra items: cols 29-31 +EXTRA_COLS = {'self_use': 29, 'felt_helpful': 30, 'session_length': 31} + +# Stress items +STRESS_COL = 1 # "Ich fühle mich gestresst" (both pre/post) +READY_COL = 2 # Pre-test: "Ich fühle mich bereit" +RELAXED_COL = 3 # Pre-test: "Ich fühle mich entspannt" + +# Recommend tutor: col 85 +RECOMMEND_COL = 85 + +# BFI-15 cols in Final-Questionnaire: cols 1-15 +BFI_COLS = list(range(1, 16)) +BFI_TRAITS = { + 'Neuroticism': {'items': [1, 2], 'reverse': [3]}, + 'Extraversion': {'items': [4, 5], 'reverse': [6]}, + 'Openness': {'items': [7, 8, 9], 'reverse': []}, + 'Agreeableness': {'items': [11, 12], 'reverse': [10]}, + 'Conscientiousness': {'items': [13, 15], 'reverse': [14]}, +} + + +# ============================================================================= +# DATA LOADING +# ============================================================================= + +def load_csv(filename): + """Load a CSV, return DataFrame with all columns by position (iloc).""" + path = BASE / filename + df = pd.read_csv(path, encoding='utf-8-sig') + return df + + +def safe_numeric(series): + """Convert series to numeric, coercing errors to NaN.""" + return pd.to_numeric(series, errors='coerce') + + +def compute_imi(df, subscale, offset=0): + """Compute IMI subscale mean from df using column indices. + offset: shift all indices if the columns start at a different position.""" + items = [df.iloc[:, i + offset] for i in subscale['items']] + reverse = [8 - df.iloc[:, i + offset] for i in subscale['reverse']] # 7-point: reverse = 8 - x + all_items = [safe_numeric(s) for s in items + reverse] + return pd.concat(all_items, axis=1).mean(axis=1) + + +def compute_sus(df, cols): + """Compute SUS score (0-100) from 10 items at given column indices. + Odd items (1,3,5,7,9): score = response - 1 + Even items (2,4,6,8,10): score = 5 - response + SUS = sum * 2.5""" + scores = [] + for i, col_idx in enumerate(cols): + val = safe_numeric(df.iloc[:, col_idx]) + if i % 2 == 0: # odd items (0-indexed even) + scores.append(val - 1) + else: # even items (0-indexed odd) + scores.append(5 - val) + return pd.concat(scores, axis=1).sum(axis=1) * 2.5 + + +def compute_ueqs(df, cols): + """Compute UEQ-S pragmatic and hedonic quality. + Items are on 1-7 scale, centered to -3 to +3.""" + vals = pd.concat([safe_numeric(df.iloc[:, c]) for c in cols], axis=1) + centered = vals - 4 # center: 1→-3, 4→0, 7→3 + pragmatic = centered.iloc[:, UEQS_PRAGMATIC].mean(axis=1) + hedonic = centered.iloc[:, UEQS_HEDONIC].mean(axis=1) + overall = centered.mean(axis=1) + return pragmatic, hedonic, overall + + +def compute_nasatlx(df, cols): + """Compute NASA-TLX subscales and overall workload. + All items 1-7 scale. Item 4 (Performance/success) is inverted: high = good.""" + subs = {} + for i, label in enumerate(NASATLX_LABELS): + val = safe_numeric(df.iloc[:, cols[i]]) + if i == 3: # Performance — reverse so high = high workload + subs[label] = 8 - val + else: + subs[label] = val + overall = pd.DataFrame(subs).mean(axis=1) + return subs, overall + + +def compute_godspeed(df): + """Compute Godspeed subscales from tutoring questionnaire.""" + result = {} + for name, cols in GODSPEED_SUBSCALES.items(): + vals = pd.concat([safe_numeric(df.iloc[:, c]) for c in cols], axis=1) + result[name] = vals.mean(axis=1) + result['Overall'] = pd.concat([safe_numeric(df.iloc[:, c]) for c in GODSPEED_COLS], axis=1).mean(axis=1) + return result + + +def compute_social_presence(df): + """Compute social presence from 5 items.""" + vals = pd.concat([safe_numeric(df.iloc[:, c]) for c in SOCIAL_PRESENCE_COLS], axis=1) + return vals, vals.mean(axis=1) + + +def compute_bfi(df): + """Compute BFI-15 trait scores.""" + traits = {} + for trait, spec in BFI_TRAITS.items(): + items = [safe_numeric(df.iloc[:, i]) for i in spec['items']] + reverse = [8 - safe_numeric(df.iloc[:, i]) for i in spec['reverse']] + all_items = items + reverse + traits[trait] = pd.concat(all_items, axis=1).mean(axis=1) + return traits + + +# ============================================================================= +# MAIN +# ============================================================================= + +def main(): + print("Loading questionnaire data...") + + # Load all questionnaires + pre_read = load_csv("Pre-Test-Reading.csv") + post_read = load_csv("Post-Questionnaire-Reading.csv") + pre_tutor = load_csv("Pre-Test-Tutoring.csv") + post_tutor = load_csv("Post-Questionnaire-Tutoring.csv") + final = load_csv("Final-Questionnaire.csv") + test_scores = load_csv("test_scores_all.csv") + + # Normalize Zeitpunkt in test scores + test_scores['Zeitpunkt'] = test_scores['Zeitpunkt'].str.strip().replace('Pre-Tutor', 'Pre-Tutoring') + + # Add Medium/Participant columns as named references + # IMPORTANT: capture values BEFORE adding new columns, because iloc[:, -1] + # shifts when new columns are appended to the DataFrame. + for df in [post_read, post_tutor, pre_read, pre_tutor]: + med_vals = df.iloc[:, -2].values.copy() + part_vals = df.iloc[:, -1].values.copy() + df['Medium_col'] = med_vals + df['Participant_col'] = part_vals + + print(f" Pre-Reading: {len(pre_read)} rows") + print(f" Post-Reading: {len(post_read)} rows") + print(f" Pre-Tutoring: {len(pre_tutor)} rows") + print(f" Post-Tutoring:{len(post_tutor)} rows") + print(f" Final: {len(final)} rows") + + plot_num = 0 + + def save(fig, name, desc): + nonlocal plot_num + plot_num += 1 + tag = f"Q{plot_num:02d}" + fname = f"{tag}_{name}.png" + fig.savefig(PLOT_DIR / fname) + plt.close(fig) + print(f" [{tag}] {desc}") + + # ========================================================================= + # Q01: IMI Subscales — Reading vs Tutoring by Medium + # ========================================================================= + print("\nA. Intrinsic Motivation (IMI)") + + # Compute IMI for reading phase + imi_read = pd.DataFrame({ + sub['label']: compute_imi(post_read, sub) for sub in IMI_SUBSCALES + }) + imi_read['Medium'] = post_read['Medium_col'] + imi_read['Phase'] = 'Reading' + + # Compute IMI for tutoring phase + imi_tutor = pd.DataFrame({ + sub['label']: compute_imi(post_tutor, sub) for sub in IMI_SUBSCALES + }) + imi_tutor['Medium'] = post_tutor['Medium_col'] + imi_tutor['Phase'] = 'Tutoring' + + imi_all = pd.concat([imi_read, imi_tutor], ignore_index=True) + + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5), sharey=True) + for ax, sub in zip(axes, IMI_SUBSCALES): + label = sub['label'] + data_r = imi_all[imi_all['Phase'] == 'Reading'] + data_t = imi_all[imi_all['Phase'] == 'Tutoring'] + + x = np.arange(3) + width = 0.35 + means_r = [data_r[data_r['Medium'] == m][label].mean() for m in MEDIUMS] + means_t = [data_t[data_t['Medium'] == m][label].mean() for m in MEDIUMS] + sems_r = [data_r[data_r['Medium'] == m][label].sem() for m in MEDIUMS] + sems_t = [data_t[data_t['Medium'] == m][label].sem() for m in MEDIUMS] + + bars_r = ax.bar(x - width/2, means_r, width, yerr=sems_r, capsize=3, + label='Reading', color='#BBDEFB', edgecolor='#1565C0', linewidth=1) + bars_t = ax.bar(x + width/2, means_t, width, yerr=sems_t, capsize=3, + label='Tutoring', color='#C8E6C9', edgecolor='#2E7D32', linewidth=1) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_title(label.replace('\n', ' '), fontsize=12, fontweight='bold') + ax.set_ylim(1, 7) + ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1)) + if ax == axes[0]: + ax.set_ylabel('Mean Score (1-7)') + ax.legend(fontsize=9) + + fig.suptitle('IMI Subscales: Reading vs Tutoring by Medium', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'imi_by_medium', 'IMI subscales by medium (Reading vs Tutoring)') + + # ========================================================================= + # Q02: SUS by Medium (Tutoring only) + # ========================================================================= + print("\nB. System Usability (SUS)") + + sus_scores = compute_sus(post_tutor, SUS_COLS) + sus_df = pd.DataFrame({'SUS': sus_scores, 'Medium': post_tutor['Medium_col']}) + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5)) + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + vals = sus_df[sus_df['Medium'] == m]['SUS'].dropna() + bp = ax.boxplot([vals], positions=[i], widths=0.5, patch_artist=True, + boxprops=dict(facecolor=MED_COLORS[m], alpha=0.6), + medianprops=dict(color='black', linewidth=2)) + ax.scatter([i]*len(vals), vals, color=MED_COLORS[m], alpha=0.7, zorder=3, s=40) + ax.text(i, vals.mean() + 2, f'M={vals.mean():.1f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS, fontsize=12) + ax.set_ylabel('SUS Score (0-100)') + ax.set_ylim(0, 105) + ax.axhline(68, color='gray', ls='--', alpha=0.5, label='Average threshold (68)') + ax.axhline(80, color='green', ls='--', alpha=0.3, label='Good threshold (80)') + ax.legend(fontsize=9) + ax.set_title('System Usability Scale (SUS) by Medium — Tutoring Phase', fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'sus_by_medium', 'SUS scores by medium') + + # ========================================================================= + # Q03: UEQ-S — Pragmatic vs Hedonic, Reading vs Tutoring + # ========================================================================= + print("\nC. User Experience (UEQ-S)") + + # Reading + prag_r, hed_r, overall_r = compute_ueqs(post_read, UEQS_COLS_READING) + ueq_read = pd.DataFrame({'Pragmatic': prag_r, 'Hedonic': hed_r, 'Overall': overall_r, + 'Medium': post_read['Medium_col'], 'Phase': 'Reading'}) + # Tutoring + prag_t, hed_t, overall_t = compute_ueqs(post_tutor, UEQS_COLS_TUTORING) + ueq_tutor = pd.DataFrame({'Pragmatic': prag_t, 'Hedonic': hed_t, 'Overall': overall_t, + 'Medium': post_tutor['Medium_col'], 'Phase': 'Tutoring'}) + + ueq_all = pd.concat([ueq_read, ueq_tutor], ignore_index=True) + + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5), sharey=True) + for ax, dim in zip(axes, ['Pragmatic', 'Hedonic', 'Overall']): + x = np.arange(3) + width = 0.35 + means_r = [ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Reading') & (ueq_all['Medium']==m)][dim].mean() for m in MEDIUMS] + means_t = [ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Tutoring') & (ueq_all['Medium']==m)][dim].mean() for m in MEDIUMS] + sems_r = [ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Reading') & (ueq_all['Medium']==m)][dim].sem() for m in MEDIUMS] + sems_t = [ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Tutoring') & (ueq_all['Medium']==m)][dim].sem() for m in MEDIUMS] + + ax.bar(x - width/2, means_r, width, yerr=sems_r, capsize=3, + label='Reading', color='#BBDEFB', edgecolor='#1565C0', linewidth=1) + ax.bar(x + width/2, means_t, width, yerr=sems_t, capsize=3, + label='Tutoring', color='#C8E6C9', edgecolor='#2E7D32', linewidth=1) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_title(dim, fontsize=12, fontweight='bold') + ax.set_ylim(-3, 3) + ax.axhline(0, color='black', ls='-', lw=0.5) + ax.axhline(0.8, color='green', ls=':', alpha=0.4, label='Good (>0.8)' if dim == 'Overall' else None) + ax.axhline(-0.8, color='red', ls=':', alpha=0.4, label='Bad (<-0.8)' if dim == 'Overall' else None) + if ax == axes[0]: + ax.set_ylabel('UEQ-S Score (-3 to +3)') + ax.legend(fontsize=8) + if ax == axes[2]: + ax.legend(fontsize=8) + + fig.suptitle('UEQ-S: Pragmatic & Hedonic Quality — Reading vs Tutoring', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'ueqs_by_medium', 'UEQ-S pragmatic/hedonic by medium') + + # ========================================================================= + # Q04: NASA-TLX — Reading vs Tutoring + # ========================================================================= + print("\nD. Workload (NASA-TLX)") + + tlx_r_subs, tlx_r_overall = compute_nasatlx(post_read, NASATLX_COLS_READING) + tlx_r = pd.DataFrame(tlx_r_subs) + tlx_r['Overall'] = tlx_r_overall + tlx_r['Medium'] = post_read['Medium_col'] + tlx_r['Phase'] = 'Reading' + + tlx_t_subs, tlx_t_overall = compute_nasatlx(post_tutor, NASATLX_COLS_TUTORING) + tlx_t = pd.DataFrame(tlx_t_subs) + tlx_t['Overall'] = tlx_t_overall + tlx_t['Medium'] = post_tutor['Medium_col'] + tlx_t['Phase'] = 'Tutoring' + + tlx_all = pd.concat([tlx_r, tlx_t], ignore_index=True) + + # NASA-TLX: direct medium comparison for tutoring phase (grouped bar) + fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5)) + sub_names = NASATLX_LABELS + ['Overall'] + x = np.arange(len(sub_names)) + width = 0.25 + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data_t = tlx_all[(tlx_all['Phase'] == 'Tutoring') & (tlx_all['Medium'] == m)] + means = [data_t[s].mean() for s in sub_names] + sems = [data_t[s].sem() for s in sub_names] + ax.bar(x + (i - 1) * width, means, width, yerr=sems, capsize=2, + label=m, color=MED_COLORS[m], edgecolor='gray', linewidth=0.5) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(sub_names, fontsize=10) + ax.set_ylim(1, 7) + ax.set_ylabel('Workload Rating (1-7)') + ax.legend(fontsize=10) + ax.set_title('NASA-TLX Workload by Medium — Tutoring Phase', fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'nasatlx_by_medium', 'NASA-TLX by medium (Tutoring)') + + # NASA-TLX: Reading vs Tutoring comparison (all mediums combined + per-medium) + fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 5)) + + # Left: Overall workload Reading vs Tutoring per medium + ax = axes[0] + x = np.arange(3) + width = 0.35 + for phase_idx, (phase, color, edge) in enumerate([ + ('Reading', '#BBDEFB', '#1565C0'), ('Tutoring', '#C8E6C9', '#2E7D32') + ]): + means = [tlx_all[(tlx_all['Phase']==phase) & (tlx_all['Medium']==m)]['Overall'].mean() for m in MEDIUMS] + sems = [tlx_all[(tlx_all['Phase']==phase) & (tlx_all['Medium']==m)]['Overall'].sem() for m in MEDIUMS] + offset = -width/2 if phase_idx == 0 else width/2 + ax.bar(x + offset, means, width, yerr=sems, capsize=3, + label=phase, color=color, edgecolor=edge, linewidth=1) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS, fontsize=11) + ax.set_ylim(1, 7) + ax.set_ylabel('Overall Workload (1-7)') + ax.set_title('Overall Workload: Reading vs Tutoring', fontweight='bold') + ax.legend(fontsize=9) + + # Right: Per-subscale comparison (Tutoring only, all mediums overlaid) + ax = axes[1] + sub_only = NASATLX_LABELS + x2 = np.arange(len(sub_only)) + width2 = 0.25 + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data_t = tlx_all[(tlx_all['Phase'] == 'Tutoring') & (tlx_all['Medium'] == m)] + means = [data_t[s].mean() for s in sub_only] + ax.plot(x2, means, 'o-', color=MED_COLORS[m], label=m, linewidth=2, markersize=8) + + ax.set_xticks(x2) + ax.set_xticklabels(sub_only, fontsize=8, rotation=20, ha='right') + ax.set_ylim(1, 7) + ax.set_ylabel('Rating (1-7)') + ax.set_title('Subscale Profiles by Medium (Tutoring)', fontweight='bold') + ax.legend(fontsize=9) + + fig.suptitle('NASA-TLX Workload Comparison', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'nasatlx_comparison', 'NASA-TLX reading vs tutoring comparison') + + # ========================================================================= + # Q05: Godspeed Subscales by Medium (Tutoring only) + # ========================================================================= + print("\nE. Tutor Impression (Godspeed)") + + godspeed = compute_godspeed(post_tutor) + gs_df = pd.DataFrame(godspeed) + gs_df['Medium'] = post_tutor['Medium_col'] + + gs_names = list(GODSPEED_SUBSCALES.keys()) + ['Overall'] + fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5)) + x = np.arange(len(gs_names)) + width = 0.25 + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data = gs_df[gs_df['Medium'] == m] + means = [data[s].mean() for s in gs_names] + sems = [data[s].sem() for s in gs_names] + ax.bar(x + (i - 1) * width, means, width, yerr=sems, capsize=2, + label=m, color=MED_COLORS[m], edgecolor='gray', linewidth=0.5) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(gs_names, fontsize=10) + ax.set_ylim(1, 5) + ax.set_ylabel('Mean Rating (1-5)') + ax.legend() + ax.set_title('Godspeed Tutor Impression by Medium — Tutoring Phase', fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'godspeed_by_medium', 'Godspeed tutor impression by medium') + + # ========================================================================= + # Q06: Social Presence by Medium (Tutoring only) + # ========================================================================= + print("\nF. Social Presence") + + sp_items, sp_overall = compute_social_presence(post_tutor) + sp_items.columns = SOCIAL_PRESENCE_LABELS + sp_items['Overall'] = sp_overall + sp_items['Medium'] = post_tutor['Medium_col'].values + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 5)) + sp_names = SOCIAL_PRESENCE_LABELS + ['Overall'] + x = np.arange(len(sp_names)) + width = 0.25 + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data = sp_items[sp_items['Medium'] == m] + means = [data[s].mean() for s in sp_names] + sems = [data[s].sem() for s in sp_names] + ax.bar(x + (i-1)*width, means, width, yerr=sems, capsize=2, + label=m, color=MED_COLORS[m], edgecolor='gray', linewidth=0.5) + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(sp_names, fontsize=9) + ax.set_ylim(1, 5) + ax.set_ylabel('Rating (1-5)') + ax.legend() + ax.set_title('Social Presence (Legacy) by Medium — Tutoring Phase\n(Only filled by participants who wore Meta Quest Pro; N varies by medium)', + fontsize=11, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'social_presence_by_medium', 'Social presence by medium') + + # ========================================================================= + # Q07: Cybersickness by Medium (VR only, but show all for comparison) + # ========================================================================= + print("\nG. Cybersickness") + + cyber = pd.DataFrame({ + label: safe_numeric(post_tutor.iloc[:, col]) + for label, col in zip(CYBERSICKNESS_LABELS, CYBERSICKNESS_COLS) + }) + # Recode: "Nein" → 0 (no symptom), "Ja" → 1 (has symptom)... wait, these might be Yes/No + # Check the actual values — they seem to be "Ja"/"Nein" strings + # Let me handle both cases + for label in CYBERSICKNESS_LABELS: + col_data = post_tutor.iloc[:, CYBERSICKNESS_COLS[CYBERSICKNESS_LABELS.index(label)]] + if col_data.dtype == object: + # String data: map Ja=1, Nein=0 + cyber[label] = col_data.map({'Ja': 1, 'Nein': 0, 'ja': 1, 'nein': 0}) + else: + cyber[label] = safe_numeric(col_data) + + cyber['Medium'] = post_tutor['Medium_col'].values + + # Check if binary or scale + is_binary = cyber[CYBERSICKNESS_LABELS[0]].dropna().isin([0, 1]).all() + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) + x = np.arange(len(CYBERSICKNESS_LABELS)) + width = 0.25 + + if is_binary: + # Show percentage reporting symptoms + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data = cyber[cyber['Medium'] == m] + pcts = [(data[s] == 1).sum() / len(data) * 100 for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + ax.bar(x + (i-1)*width, pcts, width, label=m, color=MED_COLORS[m], + edgecolor='gray', linewidth=0.5) + ax.set_ylabel('% Reporting Symptom') + ax.set_ylim(0, 100) + else: + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data = cyber[cyber['Medium'] == m] + means = [data[s].mean() for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + sems = [data[s].sem() for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + ax.bar(x + (i-1)*width, means, width, yerr=sems, capsize=2, + label=m, color=MED_COLORS[m], edgecolor='gray', linewidth=0.5) + ax.set_ylabel('Severity Rating') + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(CYBERSICKNESS_LABELS, fontsize=9) + ax.legend() + ax.set_title('Cybersickness Symptoms by Medium — Tutoring Phase', fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'cybersickness_by_medium', 'Cybersickness by medium') + + # ========================================================================= + # Q08: Stress / Readiness / Relaxation — Pre-Reading vs Pre-Tutoring + # ========================================================================= + print("\nH. Pre-Session States") + + pre_r_df = pd.DataFrame({ + 'Stressed': safe_numeric(pre_read.iloc[:, STRESS_COL]), + 'Ready': safe_numeric(pre_read.iloc[:, READY_COL]), + 'Relaxed': safe_numeric(pre_read.iloc[:, RELAXED_COL]), + 'Medium': pre_read['Medium_col'], + 'Phase': 'Pre-Reading' + }) + pre_t_df = pd.DataFrame({ + 'Stressed': safe_numeric(pre_tutor.iloc[:, STRESS_COL]), + 'Ready': safe_numeric(pre_tutor.iloc[:, READY_COL]), + 'Relaxed': safe_numeric(pre_tutor.iloc[:, RELAXED_COL]), + 'Medium': pre_tutor['Medium_col'], + 'Phase': 'Pre-Tutoring' + }) + pre_all = pd.concat([pre_r_df, pre_t_df], ignore_index=True) + + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5), sharey=True) + for ax, item in zip(axes, ['Stressed', 'Ready', 'Relaxed']): + x = np.arange(3) + width = 0.35 + means_r = [pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Reading') & (pre_all['Medium']==m)][item].mean() for m in MEDIUMS] + means_t = [pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Tutoring') & (pre_all['Medium']==m)][item].mean() for m in MEDIUMS] + sems_r = [pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Reading') & (pre_all['Medium']==m)][item].sem() for m in MEDIUMS] + sems_t = [pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Tutoring') & (pre_all['Medium']==m)][item].sem() for m in MEDIUMS] + + ax.bar(x - width/2, means_r, width, yerr=sems_r, capsize=3, + label='Pre-Reading', color='#BBDEFB', edgecolor='#1565C0') + ax.bar(x + width/2, means_t, width, yerr=sems_t, capsize=3, + label='Pre-Tutoring', color='#C8E6C9', edgecolor='#2E7D32') + + ax.set_xticks(x) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_title(item, fontsize=12, fontweight='bold') + ax.set_ylim(1, 7) + if ax == axes[0]: + ax.set_ylabel('Rating (1-7)') + ax.legend(fontsize=9) + + fig.suptitle('Pre-Session State: Reading vs Tutoring by Medium', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'pre_session_states', 'Pre-session stress/readiness/relaxation') + + # ========================================================================= + # Q09: IOS (Inclusion of Other in Self) by Medium + # ========================================================================= + print("\nI. Additional Measures") + + ios_data = pd.DataFrame({ + 'IOS': safe_numeric(post_tutor.iloc[:, IOS_COL]), + 'Medium': post_tutor['Medium_col'] + }) + + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4)) + + # IOS + ax = axes[0] + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + vals = ios_data[ios_data['Medium'] == m]['IOS'].dropna() + bp = ax.boxplot([vals], positions=[i], widths=0.5, patch_artist=True, + boxprops=dict(facecolor=MED_COLORS[m], alpha=0.6), + medianprops=dict(color='black', linewidth=2)) + ax.scatter([i]*len(vals), vals, color=MED_COLORS[m], alpha=0.7, zorder=3, s=30) + ax.text(i, vals.mean() + 0.3, f'M={vals.mean():.2f}', ha='center', fontsize=9, fontweight='bold') + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_ylim(0.5, 7.5) + ax.set_ylabel('Closeness (1-7)') + ax.set_title('IOS: Closeness to Tutor', fontsize=11, fontweight='bold') + + # Self-use willingness + ax = axes[1] + self_use = pd.DataFrame({ + 'Value': safe_numeric(post_tutor.iloc[:, EXTRA_COLS['self_use']]), + 'Medium': post_tutor['Medium_col'] + }) + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + vals = self_use[self_use['Medium'] == m]['Value'].dropna() + bp = ax.boxplot([vals], positions=[i], widths=0.5, patch_artist=True, + boxprops=dict(facecolor=MED_COLORS[m], alpha=0.6), + medianprops=dict(color='black', linewidth=2)) + ax.scatter([i]*len(vals), vals, color=MED_COLORS[m], alpha=0.7, zorder=3, s=30) + ax.text(i, vals.mean() + 0.3, f'M={vals.mean():.2f}', ha='center', fontsize=9, fontweight='bold') + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_ylim(0.5, 7.5) + ax.set_ylabel('Agreement (1-7)') + ax.set_title('Would Use This Method', fontsize=11, fontweight='bold') + + # Felt helpful + ax = axes[2] + helpful = pd.DataFrame({ + 'Value': safe_numeric(post_tutor.iloc[:, EXTRA_COLS['felt_helpful']]), + 'Medium': post_tutor['Medium_col'] + }) + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + vals = helpful[helpful['Medium'] == m]['Value'].dropna() + bp = ax.boxplot([vals], positions=[i], widths=0.5, patch_artist=True, + boxprops=dict(facecolor=MED_COLORS[m], alpha=0.6), + medianprops=dict(color='black', linewidth=2)) + ax.scatter([i]*len(vals), vals, color=MED_COLORS[m], alpha=0.7, zorder=3, s=30) + ax.text(i, vals.mean() + 0.3, f'M={vals.mean():.2f}', ha='center', fontsize=9, fontweight='bold') + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_ylim(0.5, 7.5) + ax.set_ylabel('Agreement (1-7)') + ax.set_title('Felt Helpful for Review', fontsize=11, fontweight='bold') + + fig.suptitle('Additional Tutoring Measures by Medium', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'additional_measures', 'IOS, self-use, helpfulness by medium') + + # ========================================================================= + # Q10: Correlation Heatmap — Questionnaire Subscales vs Learning Gains + # ========================================================================= + print("\nJ. Correlations") + + # Build per-participant-topic tutoring gain + pre_scores = test_scores[test_scores['Zeitpunkt'] == 'Pre-Tutoring'].set_index(['Participant', 'Topic']) + post_scores = test_scores[test_scores['Zeitpunkt'] == 'Post-Tutoring'].set_index(['Participant', 'Topic']) + common_idx = pre_scores.index.intersection(post_scores.index) + gains = pd.DataFrame({ + 'Participant': [idx[0] for idx in common_idx], + 'Topic': [idx[1] for idx in common_idx], + 'Score_Gain': post_scores.loc[common_idx, 'Score_Pct'].astype(float).values - pre_scores.loc[common_idx, 'Score_Pct'].astype(float).values, + 'Medium': post_scores.loc[common_idx, 'Medium'].values, + }) + + # Compute questionnaire scores per row of post_tutor and join with gains + q_scores = pd.DataFrame({ + 'Participant': post_tutor['Participant_col'].values, + 'Medium': post_tutor['Medium_col'].values, + 'IMI_Interest': compute_imi(post_tutor, IMI_INTEREST), + 'IMI_Value': compute_imi(post_tutor, IMI_VALUE), + 'IMI_Choice': compute_imi(post_tutor, IMI_CHOICE), + 'SUS': compute_sus(post_tutor, SUS_COLS), + 'NASA_TLX': compute_nasatlx(post_tutor, NASATLX_COLS_TUTORING)[1], + 'Social_Presence': compute_social_presence(post_tutor)[1], + 'IOS': safe_numeric(post_tutor.iloc[:, IOS_COL]), + }) + + # Add Godspeed overall + gs = compute_godspeed(post_tutor) + q_scores['Godspeed'] = gs['Overall'] + + # UEQ-S + _, _, ueq_overall_t = compute_ueqs(post_tutor, UEQS_COLS_TUTORING) + q_scores['UEQ_S'] = ueq_overall_t + + # Match on participant + medium (since topic info isn't in questionnaire directly, + # we can aggregate by participant to get mean questionnaire scores) + q_agg = q_scores.groupby('Participant').mean(numeric_only=True) + gains_agg = gains.groupby('Participant')['Score_Gain'].mean() + + merged = q_agg.join(gains_agg, how='inner') + + # Correlation matrix (exclude Social Presence — VR-only, too many NaN) + corr_cols = ['IMI_Interest', 'IMI_Value', 'IMI_Choice', 'SUS', 'UEQ_S', + 'NASA_TLX', 'IOS', 'Godspeed', 'Score_Gain'] + corr_labels = ['IMI\nInterest', 'IMI\nValue', 'IMI\nChoice', 'SUS', 'UEQ-S', + 'NASA-TLX', 'IOS', 'Godspeed', 'Tutoring\nScore Gain'] + + corr_data = merged[corr_cols] + corr_matrix = corr_data.corr() + + # Also compute p-values + n = len(corr_data.dropna()) + p_matrix = pd.DataFrame(np.ones((len(corr_cols), len(corr_cols))), + index=corr_cols, columns=corr_cols) + for i_c in range(len(corr_cols)): + for j_c in range(i_c + 1, len(corr_cols)): + valid = corr_data[[corr_cols[i_c], corr_cols[j_c]]].dropna() + if len(valid) >= 3: + r, p = stats.pearsonr(valid.iloc[:, 0], valid.iloc[:, 1]) + p_matrix.iloc[i_c, j_c] = p + p_matrix.iloc[j_c, i_c] = p + + fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8)) + n_vars = len(corr_cols) + + # Relabel the correlation matrix + corr_plot = corr_matrix.copy() + corr_plot.index = corr_labels + corr_plot.columns = corr_labels + + # Build annotation with significance stars + annot_strs = [] + for i_c in range(n_vars): + row_strs = [] + for j_c in range(n_vars): + r = corr_matrix.iloc[i_c, j_c] + if np.isnan(r): + row_strs.append('') + else: + p = p_matrix.iloc[i_c, j_c] + star = '' + if i_c != j_c: + if p < 0.01: star = '**' + elif p < 0.05: star = '*' + row_strs.append(f'{r:.2f}{star}') + annot_strs.append(row_strs) + annot_arr = np.array(annot_strs) + + # Lower triangle mask + mask = np.triu(np.ones((n_vars, n_vars), dtype=bool), k=1) + + sns.heatmap(corr_plot, mask=mask, annot=annot_arr, fmt='', + cmap='RdBu_r', center=0, vmin=-1, vmax=1, + linewidths=1, linecolor='white', + ax=ax, annot_kws={'fontsize': 10, 'fontweight': 'bold'}, + cbar_kws={'shrink': 0.8}) + + ax.set_title('Questionnaire Subscale Correlations & Learning Gain\n(* p<.05, ** p<.01)', + fontsize=13, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'correlation_heatmap', 'Subscale correlations with learning gain') + + # ========================================================================= + # Q11: Reading vs Tutoring Phase Comparison Dashboard + # ========================================================================= + print("\nK. Phase Comparisons") + + fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 10)) + + # IMI Interest: Reading vs Tutoring (overall means) + ax = axes[0, 0] + for sub in IMI_SUBSCALES: + label = sub['label'].replace('\n', ' ') + r_mean = compute_imi(post_read, sub).mean() + t_mean = compute_imi(post_tutor, sub).mean() + r_sem = compute_imi(post_read, sub).sem() + t_sem = compute_imi(post_tutor, sub).sem() + idx = IMI_SUBSCALES.index(sub) + ax.errorbar([0, 1], [r_mean, t_mean], yerr=[r_sem, t_sem], + marker='o', capsize=4, label=label, linewidth=2) + ax.set_xticks([0, 1]) + ax.set_xticklabels(['Reading', 'Tutoring']) + ax.set_ylabel('Mean Score (1-7)') + ax.set_ylim(2, 6) + ax.set_title('IMI Subscales', fontweight='bold') + ax.legend(fontsize=8) + + # NASA-TLX Overall: Reading vs Tutoring by Medium + ax = axes[0, 1] + for m in MEDIUMS: + r_vals = tlx_all[(tlx_all['Phase']=='Reading') & (tlx_all['Medium']==m)]['Overall'] + t_vals = tlx_all[(tlx_all['Phase']=='Tutoring') & (tlx_all['Medium']==m)]['Overall'] + ax.errorbar([0, 1], [r_vals.mean(), t_vals.mean()], + yerr=[r_vals.sem(), t_vals.sem()], + marker='o', capsize=4, label=m, color=MED_COLORS[m], linewidth=2) + ax.set_xticks([0, 1]) + ax.set_xticklabels(['Reading', 'Tutoring']) + ax.set_ylabel('Workload (1-7)') + ax.set_title('NASA-TLX Overall', fontweight='bold') + ax.legend(fontsize=9) + + # UEQ-S Overall: Reading vs Tutoring by Medium + ax = axes[1, 0] + for m in MEDIUMS: + r_vals = ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Reading') & (ueq_all['Medium']==m)]['Overall'] + t_vals = ueq_all[(ueq_all['Phase']=='Tutoring') & (ueq_all['Medium']==m)]['Overall'] + ax.errorbar([0, 1], [r_vals.mean(), t_vals.mean()], + yerr=[r_vals.sem(), t_vals.sem()], + marker='o', capsize=4, label=m, color=MED_COLORS[m], linewidth=2) + ax.set_xticks([0, 1]) + ax.set_xticklabels(['Reading', 'Tutoring']) + ax.set_ylabel('UEQ-S Score (-3 to +3)') + ax.set_title('UEQ-S Overall', fontweight='bold') + ax.axhline(0, color='black', ls='-', lw=0.5) + ax.legend(fontsize=9) + + # Stress: Pre-Reading vs Pre-Tutoring by Medium + ax = axes[1, 1] + for m in MEDIUMS: + r_vals = pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Reading') & (pre_all['Medium']==m)]['Stressed'] + t_vals = pre_all[(pre_all['Phase']=='Pre-Tutoring') & (pre_all['Medium']==m)]['Stressed'] + ax.errorbar([0, 1], [r_vals.mean(), t_vals.mean()], + yerr=[r_vals.sem(), t_vals.sem()], + marker='o', capsize=4, label=m, color=MED_COLORS[m], linewidth=2) + ax.set_xticks([0, 1]) + ax.set_xticklabels(['Pre-Reading', 'Pre-Tutoring']) + ax.set_ylabel('Stress Rating (1-7)') + ax.set_title('Pre-Session Stress', fontweight='bold') + ax.legend(fontsize=9) + + fig.suptitle('Reading vs Tutoring Phase Comparison', fontsize=15, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'phase_comparison_dashboard', 'Reading vs Tutoring phase comparison dashboard') + + # ========================================================================= + # Q12: VR-Specific Analysis (Social Presence + Cybersickness + Godspeed) + # ========================================================================= + print("\nL. VR-Specific Analysis") + + vr_data = post_tutor[post_tutor['Medium_col'] == 'VR'] + + fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(16, 5)) + + # Social Presence: VR vs others + ax = axes[0] + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + data = sp_items[sp_items['Medium'] == m] + means = data['Overall'].mean() + sems = data['Overall'].sem() + color = MED_COLORS[m] + ax.bar(i, means, yerr=sems, capsize=4, color=color, edgecolor='gray', + width=0.6, label=m) + ax.text(i, means + sems + 0.15, f'{means:.2f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_ylabel('Mean Social Presence (1-5)') + ax.set_ylim(1, 5) + ax.set_title('Social Presence', fontweight='bold') + + # Cybersickness: VR-specific item detail + ax = axes[1] + if is_binary: + vr_cyber = cyber[cyber['Medium'] == 'VR'] + pcts = [(vr_cyber[s] == 1).sum() / len(vr_cyber) * 100 for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + colors = ['#EF5350' if p > 30 else '#FFA726' if p > 10 else '#66BB6A' for p in pcts] + bars = ax.bar(range(len(CYBERSICKNESS_LABELS)), pcts, color=colors, edgecolor='gray') + for bar, p in zip(bars, pcts): + ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 1.5, + f'{p:.0f}%', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax.set_ylabel('% VR Participants Reporting') + ax.set_ylim(0, 100) + else: + vr_cyber = cyber[cyber['Medium'] == 'VR'] + means = [vr_cyber[s].mean() for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + sems = [vr_cyber[s].sem() for s in CYBERSICKNESS_LABELS] + ax.bar(range(len(CYBERSICKNESS_LABELS)), means, yerr=sems, capsize=3, + color='#66BB6A', edgecolor='gray') + ax.set_ylabel('Severity') + ax.set_xticks(range(len(CYBERSICKNESS_LABELS))) + ax.set_xticklabels(CYBERSICKNESS_LABELS, fontsize=8) + ax.set_title('VR Cybersickness', fontweight='bold') + + # Godspeed: VR vs others + ax = axes[2] + gs_overall_by_m = gs_df.groupby('Medium')['Overall'].agg(['mean', 'sem']) + for i, m in enumerate(MEDIUMS): + mean_v = gs_overall_by_m.loc[m, 'mean'] + sem_v = gs_overall_by_m.loc[m, 'sem'] + ax.bar(i, mean_v, yerr=sem_v, capsize=4, color=MED_COLORS[m], + edgecolor='gray', width=0.6) + ax.text(i, mean_v + sem_v + 0.05, f'{mean_v:.2f}', ha='center', fontsize=10, fontweight='bold') + ax.set_xticks(range(3)) + ax.set_xticklabels(MEDIUMS) + ax.set_ylabel('Mean Godspeed (1-5)') + ax.set_ylim(1, 5) + ax.set_title('Godspeed: Tutor Impression', fontweight='bold') + + fig.suptitle('VR-Specific Comparisons', fontsize=14, fontweight='bold') + fig.tight_layout() + save(fig, 'vr_specific', 'VR-specific: social presence, cybersickness, Godspeed') + + # ========================================================================= + # Export statistics to CSV + # ========================================================================= + + def stats_by_medium(data_df, value_col, mediums=MEDIUMS): + rows = [] + for m in mediums: + vals = data_df[data_df['Medium'] == m][value_col].dropna() + rows.append({ + 'Medium': m, + 'N': len(vals), + 'Mean': vals.mean(), + 'SD': vals.std(), + 'SEM': vals.sem(), + 'Median': vals.median(), + 'Min': vals.min(), + 'Max': vals.max(), + }) + return pd.DataFrame(rows) + + # SUS + stats_by_medium(sus_df, 'SUS').to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_sus_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # IMI subscales (tutoring phase) + imi_rows = [] + for sub in IMI_SUBSCALES: + label = sub['label'].replace('\n', ' ') + for m in MEDIUMS: + vals = imi_tutor[imi_tutor['Medium'] == m][sub['label']].dropna() + imi_rows.append({'Subscale': label, 'Phase': 'Tutoring', 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + for m in MEDIUMS: + vals = imi_read[imi_read['Medium'] == m][sub['label']].dropna() + imi_rows.append({'Subscale': label, 'Phase': 'Reading', 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(imi_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_imi_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # UEQ-S + ueq_rows = [] + for dim in ['Pragmatic', 'Hedonic', 'Overall']: + for phase in ['Reading', 'Tutoring']: + for m in MEDIUMS: + vals = ueq_all[(ueq_all['Phase'] == phase) & (ueq_all['Medium'] == m)][dim].dropna() + ueq_rows.append({'Dimension': dim, 'Phase': phase, 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(ueq_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_ueqs_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # NASA-TLX + tlx_rows = [] + sub_names_all = NASATLX_LABELS + ['Overall'] + for phase in ['Reading', 'Tutoring']: + for m in MEDIUMS: + data = tlx_all[(tlx_all['Phase'] == phase) & (tlx_all['Medium'] == m)] + for s in sub_names_all: + vals = data[s].dropna() + tlx_rows.append({'Subscale': s.replace('\n', ' '), 'Phase': phase, 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(tlx_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_nasatlx_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # Godspeed + gs_rows = [] + for subscale in list(GODSPEED_SUBSCALES.keys()) + ['Overall']: + for m in MEDIUMS: + vals = gs_df[gs_df['Medium'] == m][subscale].dropna() + gs_rows.append({'Subscale': subscale.replace('\n', ' '), 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(gs_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_godspeed_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # Social Presence + sp_rows = [] + for item_name in SOCIAL_PRESENCE_LABELS + ['Overall']: + for m in MEDIUMS: + vals = sp_items[sp_items['Medium'] == m][item_name].dropna() + sp_rows.append({'Item': item_name, 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(sp_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_social_presence_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # IOS + Extra measures + ios_rows = [] + for col_name, col_key in [('IOS', 'IOS'), ('Self_Use', 'self_use'), ('Felt_Helpful', 'felt_helpful')]: + if col_name == 'IOS': + source_df = ios_data.rename(columns={'IOS': col_name}) + else: + source_df = pd.DataFrame({ + col_name: pd.to_numeric(post_tutor.iloc[:, EXTRA_COLS[col_key]], errors='coerce'), + 'Medium': post_tutor['Medium_col'] + }) + for m in MEDIUMS: + vals = source_df[source_df['Medium'] == m][col_name].dropna() + ios_rows.append({'Measure': col_name, 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(ios_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_additional_by_medium.csv', index=False, float_format='%.3f') + + # Correlation matrix with p-values + corr_export_rows = [] + for i_c in range(len(corr_cols)): + for j_c in range(len(corr_cols)): + corr_export_rows.append({ + 'Var1': corr_cols[i_c], + 'Var2': corr_cols[j_c], + 'r': corr_matrix.iloc[i_c, j_c], + 'p': p_matrix.iloc[i_c, j_c], + 'sig': ('**' if p_matrix.iloc[i_c, j_c] < 0.01 + else '*' if p_matrix.iloc[i_c, j_c] < 0.05 else ''), + }) + pd.DataFrame(corr_export_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_correlations.csv', index=False, float_format='%.4f') + + # Pre-session states + pre_state_rows = [] + for item in ['Stressed', 'Ready', 'Relaxed']: + for phase in ['Pre-Reading', 'Pre-Tutoring']: + for m in MEDIUMS: + vals = pre_all[(pre_all['Phase'] == phase) & (pre_all['Medium'] == m)][item].dropna() + pre_state_rows.append({'Item': item, 'Phase': phase, 'Medium': m, + 'N': len(vals), 'Mean': vals.mean(), 'SD': vals.std(), 'SEM': vals.sem()}) + pd.DataFrame(pre_state_rows).to_csv( + STATS_DIR / 'questionnaire_pre_session_states.csv', index=False, float_format='%.3f') + + print(f"\n Stats exported to: {STATS_DIR}") + + # ========================================================================= + # Print summary statistics + # ========================================================================= + print("\n" + "=" * 70) + print("QUESTIONNAIRE SUMMARY STATISTICS") + print("=" * 70) + + # SUS + print("\nSUS Scores by Medium:") + for m in MEDIUMS: + vals = sus_df[sus_df['Medium'] == m]['SUS'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.1f}, SD={vals.std():.1f}, Median={vals.median():.1f}") + + # IMI + print("\nIMI by Medium (Tutoring):") + for sub in IMI_SUBSCALES: + label = sub['label'].replace('\n', ' ') + for m in MEDIUMS: + vals = imi_tutor[imi_tutor['Medium'] == m][sub['label']].dropna() + print(f" {label}/{m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + # UEQ-S + print("\nUEQ-S Overall by Medium (Tutoring):") + for m in MEDIUMS: + vals = ueq_tutor[ueq_tutor['Medium'] == m]['Overall'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + # NASA-TLX + print("\nNASA-TLX Overall by Medium (Tutoring):") + for m in MEDIUMS: + vals = tlx_all[(tlx_all['Phase'] == 'Tutoring') & (tlx_all['Medium'] == m)]['Overall'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + # Social Presence + print("\nSocial Presence Overall by Medium:") + for m in MEDIUMS: + vals = sp_items[sp_items['Medium'] == m]['Overall'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + # Godspeed + print("\nGodspeed Overall by Medium:") + for m in MEDIUMS: + vals = gs_df[gs_df['Medium'] == m]['Overall'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + # IOS + print("\nIOS by Medium:") + for m in MEDIUMS: + vals = ios_data[ios_data['Medium'] == m]['IOS'].dropna() + print(f" {m}: M={vals.mean():.2f}, SD={vals.std():.2f}") + + print(f"\n{plot_num} plots saved to: {PLOT_DIR}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/report.md b/report.md new file mode 100644 index 0000000..ae95215 --- /dev/null +++ b/report.md @@ -0,0 +1,413 @@ +# VirTu-Eval: Test Scores, Confidence & Questionnaire Analysis Report + +> **Study design**: Within-subjects, 18 participants × 3 topics (Mendel, DNA-Replikation, Ökologie) × 3 tutoring mediums (Chat, Video, VR), counterbalanced Latin-square. +> Each topic tested at 4 timepoints: Pre-Reading → Post-Reading → Pre-Tutoring → Post-Tutoring. +> Tests: 15 multiple-choice questions per test, with confidence ratings (1–7 scale) per question. + +--- + +## Key Numbers + +| Metric | Value | +|--------|-------| +| Participants | 18 | +| Total test entries | 216 (18 × 3 topics × 4 timepoints) | +| Overall start-to-finish gain (Pre-Reading → Post-Tutoring) | **+27.9 pp** (SD=19.9, t=10.32) | +| Overall tutoring gain (Pre-Tutoring → Post-Tutoring) | **+10.6 pp** | +| Highest tutoring gain by medium | VR: **+13.7 pp** (d=0.62) | +| Highest tutoring gain by topic | DNA-Replikation: **+16.7 pp** | + +--- + +## Participant Scores Overview + +### Scores by Participant, Topic & Medium + +| Participant | Topic | Medium | Pre-Reading | Post-Reading | Pre-Tutoring | Post-Tutoring | Tutoring Gain | +|:-----------:|:------|:------:|:-----------:|:------------:|:------------:|:-------------:|:-------------:| +| P1 | DNA-Replikation | Video | 40.0 | 80.0 | 53.3 | 60.0 | +6.7 | +| P1 | Mendel | Chat | 60.0 | 73.3 | 80.0 | 93.3 | +13.3 | +| P1 | Ökologie | VR | 60.0 | 100.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | +| P2 | DNA-Replikation | Video | 40.0 | 60.0 | 40.0 | 33.3 | −6.7 | +| P2 | Mendel | Chat | 53.3 | 80.0 | 60.0 | 66.7 | +6.7 | +| P2 | Ökologie | VR | 93.3 | 66.7 | 86.7 | 80.0 | −6.7 | +| P3 | DNA-Replikation | Video | 13.3 | 66.7 | 53.3 | 86.7 | +33.4 | +| P3 | Mendel | Chat | 60.0 | 60.0 | 53.3 | 86.7 | +33.4 | +| P3 | Ökologie | VR | 86.7 | 93.3 | 13.3 | 100.0 | +86.7 | +| P4 | DNA-Replikation | VR | 33.3 | 93.3 | 93.3 | 100.0 | +6.7 | +| P4 | Mendel | Video | 60.0 | 80.0 | 86.7 | 93.3 | +6.6 | +| P4 | Ökologie | Chat | 60.0 | 93.3 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | +| P5 | DNA-Replikation | VR | 53.3 | 66.7 | 46.7 | 53.3 | +6.6 | +| P5 | Mendel | Video | 33.3 | 53.3 | 66.7 | 73.3 | +6.6 | +| P5 | Ökologie | Chat | 60.0 | 80.0 | 86.7 | 80.0 | −6.7 | +| P6 | DNA-Replikation | VR | 53.3 | 66.7 | 80.0 | 100.0 | +20.0 | +| P6 | Mendel | Video | 66.7 | 100.0 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | +| P6 | Ökologie | Chat | 86.7 | 100.0 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | +| P7 | DNA-Replikation | Chat | 60.0 | 33.3 | 60.0 | 60.0 | 0.0 | +| P7 | Mendel | VR | 60.0 | 86.7 | 80.0 | 80.0 | 0.0 | +| P7 | Ökologie | Video | 66.7 | 73.3 | 80.0 | 73.3 | −6.7 | +| P8 | DNA-Replikation | Chat | 40.0 | 20.0 | 26.7 | 86.7 | +60.0 | +| P8 | Mendel | VR | 53.3 | 86.7 | 60.0 | 80.0 | +20.0 | +| P8 | Ökologie | Video | 40.0 | 86.7 | 80.0 | 86.7 | +6.7 | +| P9 | DNA-Replikation | Chat | 20.0 | 60.0 | 66.7 | 86.7 | +20.0 | +| P9 | Mendel | VR | 0.0 | 53.3 | 33.3 | 66.7 | +33.4 | +| P9 | Ökologie | Video | 40.0 | 60.0 | 66.7 | 60.0 | −6.7 | +| P10 | DNA-Replikation | Video | 26.7 | 46.7 | 13.3 | 86.7 | +73.4 | +| P10 | Mendel | Chat | 66.7 | 80.0 | 73.3 | 86.7 | +13.4 | +| P10 | Ökologie | VR | 73.3 | 93.3 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | +| P11 | DNA-Replikation | Video | 53.3 | 80.0 | 86.7 | 93.3 | +6.6 | +| P11 | Mendel | Chat | 46.7 | 80.0 | 80.0 | 80.0 | 0.0 | +| P11 | Ökologie | VR | 73.3 | 100.0 | 80.0 | 100.0 | +20.0 | +| P12 | DNA-Replikation | Video | 20.0 | 53.3 | 46.7 | 33.3 | −13.4 | +| P12 | Mendel | Chat | 53.3 | 86.7 | 73.3 | 93.3 | +20.0 | +| P12 | Ökologie | VR | 60.0 | 66.7 | 86.7 | 80.0 | −6.7 | +| P13 | DNA-Replikation | VR | 66.7 | 66.7 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | +| P13 | Mendel | Video | 66.7 | 73.3 | 86.7 | 93.3 | +6.6 | +| P13 | Ökologie | Chat | 100.0 | 86.7 | 100.0 | 93.3 | −6.7 | +| P14 | DNA-Replikation | VR | 80.0 | 93.3 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | +| P14 | Mendel | Video | 66.7 | 93.3 | 100.0 | 100.0 | 0.0 | +| P14 | Ökologie | Chat | 66.7 | 86.7 | 86.7 | 80.0 | −6.7 | +| P15 | DNA-Replikation | VR | 33.3 | 53.3 | 33.3 | 66.7 | +33.4 | +| P15 | Mendel | Video | 46.7 | 60.0 | 73.3 | 80.0 | +6.7 | +| P15 | Ökologie | Chat | 60.0 | 80.0 | 80.0 | 80.0 | 0.0 | +| P16 | DNA-Replikation | Chat | 46.7 | 40.0 | 53.3 | 80.0 | +26.7 | +| P16 | Mendel | VR | 46.7 | 66.7 | 66.7 | 80.0 | +13.3 | +| P16 | Ökologie | Video | 86.7 | 80.0 | 86.7 | 100.0 | +13.3 | +| P17 | DNA-Replikation | Chat | 40.0 | 53.3 | 46.7 | 66.7 | +20.0 | +| P17 | Mendel | VR | 53.3 | 80.0 | 60.0 | 80.0 | +20.0 | +| P17 | Ökologie | Video | 80.0 | 66.7 | 80.0 | 73.3 | −6.7 | +| P18 | DNA-Replikation | Chat | 26.7 | 86.7 | 86.7 | 93.3 | +6.6 | +| P18 | Mendel | VR | 46.7 | 93.3 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | +| P18 | Ökologie | Video | 80.0 | 93.3 | 93.3 | 93.3 | 0.0 | + +### Participant Summary + +| Participant | N Tests | Avg Score % | Avg Confidence | Pre-Read | Post-Read | Pre-Tutor | Post-Tutor | Reading Gain | Tutoring Gain | +|:-----------:|:-------:|:-----------:|:--------------:|:--------:|:---------:|:---------:|:----------:|:------------:|:-------------:| +| P1 | 12 | 75.0 | 4.38 | 53.3 | 84.4 | 77.8 | 84.4 | +31.1 | +6.7 | +| P2 | 12 | 63.3 | 3.22 | 62.2 | 68.9 | 62.2 | 60.0 | +6.7 | −2.2 | +| P3 | 12 | 64.4 | 3.83 | 53.3 | 73.3 | 40.0 | 91.1 | +20.0 | +51.2 | +| P4 | 12 | 81.6 | 5.49 | 51.1 | 88.9 | 91.1 | 95.5 | +37.8 | +4.4 | +| P5 | 12 | 62.8 | 3.24 | 48.9 | 66.7 | 66.7 | 68.9 | +17.8 | +2.2 | +| P6 | 12 | 86.7 | 5.35 | 68.9 | 88.9 | 91.1 | 97.8 | +20.0 | +6.7 | +| P7 | 12 | 67.8 | 3.03 | 62.2 | 64.4 | 73.3 | 71.1 | +2.2 | −2.2 | +| P8 | 12 | 62.2 | 4.48 | 44.4 | 64.5 | 55.6 | 84.5 | +20.0 | +28.9 | +| P9 | 12 | 51.1 | 1.50 | 20.0 | 57.8 | 55.6 | 71.1 | +37.8 | +15.6 | +| P10 | 12 | 69.4 | 4.08 | 55.6 | 73.3 | 60.0 | 88.9 | +17.8 | +28.9 | +| P11 | 12 | 79.4 | 3.98 | 57.8 | 86.7 | 82.2 | 91.1 | +28.9 | +8.9 | +| P12 | 12 | 62.8 | 4.69 | 44.4 | 68.9 | 68.9 | 68.9 | +24.5 | 0.0 | +| P13 | 12 | 86.1 | 5.47 | 77.8 | 75.6 | 95.6 | 95.5 | −2.2 | 0.0 | +| P14 | 12 | 86.7 | 3.92 | 71.1 | 91.1 | 93.3 | 91.1 | +20.0 | −2.2 | +| P15 | 12 | 62.2 | 4.72 | 46.7 | 64.4 | 62.2 | 75.6 | +17.8 | +13.4 | +| P16 | 12 | 69.5 | 4.07 | 60.0 | 62.2 | 68.9 | 86.7 | +2.2 | +17.8 | +| P17 | 12 | 65.0 | 3.57 | 57.8 | 66.7 | 62.2 | 73.3 | +8.9 | +11.1 | +| P18 | 12 | 81.7 | 3.86 | 51.1 | 91.1 | 91.1 | 93.3 | +40.0 | +2.2 | + +### Scores by Medium (aggregate) + +| Medium | Avg Score % | Avg Confidence | Tutoring Gain | Cohen's d | +|:------:|:-----------:|:--------------:|:-------------:|:---------:| +| Chat | 70.8 (SD=20.5) | 4.09 (SD=1.78) | +11.1 pp | d=0.65 | +| Video | 68.5 (SD=22.2) | 3.99 (SD=1.80) | +7.0 pp | d=0.36 | +| VR | 73.6 (SD=22.3) | 4.06 (SD=1.64) | +13.7 pp | d=0.62 | + +### Scores by Topic (aggregate) + +| Topic | Avg Score % | Avg Confidence | Tutoring Gain | +|:-----:|:-----------:|:--------------:|:-------------:| +| Mendel | 71.8 (SD=18.4) | 4.15 (SD=1.75) | +11.1 pp (SD=10.7) | +| DNA-Replikation | 60.1 (SD=24.3) | 3.40 (SD=1.75) | +16.7 pp (SD=22.5) | +| Ökologie | 81.1 (SD=16.4) | 4.60 (SD=1.49) | +4.1 pp (SD=22.0) | + +### Confidence by Medium (Tutoring Phase) + +| Medium | Pre-Tutoring Conf | Post-Tutoring Conf | ΔConfidence | +|:------:|:-----------------:|:------------------:|:-----------:| +| Chat | 4.09 | 5.49 | +1.40 (d=1.20) | +| Video | 4.11 | 5.23 | +1.12 (d=1.19) | +| VR | 4.23 | 5.30 | +1.07 (d=1.09) | + +--- + +## A. Overall Learning Trajectory + +### A1 – Overall Trajectory (Score + Confidence) + +![Overall Learning Trajectory](Data/plots/A1_trajectory.png) + +Scores rise from 54.8% (Pre-Reading) to 74.3% (Post-Reading), dip slightly to 72.1% (Pre-Tutoring due to the time gap between sessions), then climb to 82.7% (Post-Tutoring). Confidence tracks this pattern closely, increasing from 2.40 → 4.31 → 4.14 → 5.34 on the 1–7 scale. The reading phase accounts for the largest single jump (+19.5 pp), while tutoring adds another +10.6 pp. + +### A2 – Trajectory by Medium + +![Trajectory by Medium](Data/plots/A2_trajectory_by_medium.png) + +All three mediums show the same general upward trajectory. VR reaches the highest Post-Tutoring score (85.9%), followed by Chat (83.7%) and Video (78.5%). The Pre-Tutoring baselines are comparable (~72% for all three), so the medium differences emerge specifically during the tutoring phase. + +### A3 – Trajectory by Topic + +![Trajectory by Topic](Data/plots/A3_trajectory_by_topic.png) + +Ökologie starts highest (Pre-Reading 69.3%) and stays highest throughout, suggesting greater prior knowledge. DNA-Replikation starts lowest (42.6%) and shows the steepest climb, gaining +16.7 pp from tutoring alone. Mendel is intermediate. The topic-level differences highlight that DNA-Replikation has the most room for improvement, while Ökologie may suffer from ceiling effects. + +### A4 – Participant-Level Heatmaps + +![Participant Heatmaps](Data/plots/A4_heatmap.png) + +Heatmaps of individual scores and confidence across all 4 timepoints. Notable patterns: P3 has a dramatic 13.3% → 100.0% swing for Ökologie during tutoring; P8 shows a large Chat tutoring gain (26.7% → 86.7% in DNA-Replikation); P9 consistently low confidence (avg 1.50) despite moderate scores. + +--- + +## B. Tutoring Phase Deep-Dive + +### B1 – Paired Slopes by Medium (with Statistics) + +![Paired Slopes by Medium](Data/plots/B1_tutoring_slopes_by_medium.png) + +Individual Pre → Post-Tutoring score changes per participant, grouped by medium. Each line is one participant-topic pair. Chat and VR show more upward slopes; Video has the most mixed pattern. Paired t-test results and Cohen's d annotated on each panel. + +### B2 – Paired Slopes by Topic + +![Paired Slopes by Topic](Data/plots/B2_tutoring_slopes_by_topic.png) + +Same paired-slope view, now grouped by topic. DNA-Replikation shows the most dramatic improvements (many steep upward lines from low baselines), while Ökologie has flatter slopes due to already-high Pre-Tutoring scores. + +### B3 – Tutoring Gains by Medium (Effect Sizes) + +![Tutoring Gains by Medium](Data/plots/B3_tutoring_gain_by_medium.png) + +Bar charts with individual data points showing score gains (left) and confidence gains (right) by medium. VR leads with +13.7 pp (d=0.62), Chat follows at +11.1 pp (d=0.65), and Video lags at +7.0 pp (d=0.36). Confidence gains are large across all mediums (d > 1.0), with Chat showing the highest confidence boost (+1.40, d=1.20). + +### B4 – Medium × Topic Interaction + +![Medium × Topic Interaction](Data/plots/B4_tutoring_medium_topic.png) + +Tutoring gains broken down by both medium and topic. The interaction reveals that gains vary considerably across topic–medium combinations. DNA-Replikation benefits most from tutoring regardless of medium, while Ökologie gains are smallest (ceiling effect). + +### B5 – Tutoring Effectiveness Dashboard + +![Tutoring Dashboard](Data/plots/B5_tutoring_dashboard.png) + +Six-panel dashboard combining: Pre vs Post scores, gain distributions, medium comparison, score vs gain relationship, confidence change, and individual trajectories. Provides a comprehensive at-a-glance view of tutoring effectiveness. + +--- + +## C. Start-to-Finish Gains + +### C1 – Pre-Reading to Post-Tutoring (Paired) + +![Start-to-Finish Paired](Data/plots/C1_start_to_finish.png) + +Each line connects a participant's Pre-Reading score to their Post-Tutoring score for each topic. The overall gain of +27.9 pp (t=10.32, p<.001) represents the full learning effect of reading + tutoring combined. Nearly all lines slope upward, demonstrating consistent learning across participants. + +### C2 – Learning Gains Overview + +![Learning Gains Overview](Data/plots/C2_learning_gains.png) + +Side-by-side comparison of reading gains vs tutoring gains across mediums and topics. The reading phase contributes more absolute score improvement on average (+19.5 pp) than the tutoring phase (+10.6 pp), but tutoring builds on already-higher baselines and adds further consolidation. + +--- + +## D. Confidence Analysis + +### D1 – Confidence vs Test Score (Scatter) + +![Confidence vs Score Scatter](Data/plots/D1_confidence_vs_score.png) + +Strong positive correlation between test scores and average confidence ratings. Participants who score higher also report higher confidence. This holds across all timepoints, though the relationship is tightest at Post-Tutoring when both scores and confidence are highest. + +### D2 – Change in Confidence vs Change in Score + +![Delta Confidence vs Delta Score](Data/plots/D2_delta_conf_vs_score.png) + +During tutoring, score gains and confidence gains are positively correlated — participants who improved their scores also became more confident. However, some participants show large confidence increases even with modest score gains, suggesting tutoring boosts metacognitive awareness beyond pure knowledge gains. + +### D3 – Confidence Calibration + +![Confidence Calibration](Data/plots/D3_calibration.png) + +Calibration analysis comparing actual performance to self-reported confidence. Participants tend to be slightly under-confident at Pre-Reading (low confidence, moderate scores) and approach better calibration by Post-Tutoring. This indicates that the full learning journey improves not just knowledge but also self-assessment accuracy. + +--- + +## E. Personality Correlations + +### E1 – Big Five vs Tutoring Outcomes (Heatmap) + +![Personality Correlation Heatmap](Data/plots/E1_personality_correlations.png) + +Pearson correlation heatmap between Big Five personality traits and tutoring outcomes (score gain, confidence gain, post-tutoring score, post-tutoring confidence). Notable finding: Agreeableness shows a significant positive correlation with confidence gain (r≈0.60, p<.05), suggesting that more agreeable participants showed larger confidence boosts from tutoring. + +### E2 – Trait vs Tutoring Score Gain + +![Trait vs Score Gain](Data/plots/E2_trait_vs_score_gain.png) + +Scatter plots of each Big Five trait against tutoring score gain, with regression lines and correlation coefficients. Most personality traits show weak relationships with score gains, confirming that tutoring effectiveness is relatively independent of personality in this sample. The strongest trend is Agreeableness → confidence gain rather than score gain. + +--- + +## F. Questionnaire Analysis + +> Questionnaires were administered at multiple phases: Pre-Reading, Post-Reading, Pre-Tutoring, and Post-Tutoring. +> Instruments include: IMI (Intrinsic Motivation Inventory, 26 items), SUS (System Usability Scale, 10 items), UEQ-S (User Experience Questionnaire – Short, 8 items), NASA-TLX (6 workload items), Godspeed (24 tutor impression items), Social Presence Legacy (5 items, VR-only), Cybersickness (5 binary items), IOS (Inclusion of Other in Self), plus stress/readiness/relaxation items and BFI-15 personality traits. + +### Questionnaire Summary Statistics + +#### SUS Scores by Medium (Tutoring Only, 0–100 scale) + +| Medium | M | SD | Median | Interpretation | +|:------:|:---:|:----:|:------:|:--------------:| +| Chat | 81.2 | 18.0 | 83.8 | Good | +| Video | 76.8 | 15.6 | 80.0 | Above Average | +| VR | 75.4 | 20.2 | 78.8 | Above Average | + +#### IMI Subscales by Medium (Tutoring, 1–7 scale) + +| Subscale | Chat M (SD) | Video M (SD) | VR M (SD) | +|:---------|:----------:|:-----------:|:---------:| +| Interest/Enjoyment | 4.48 (1.39) | 3.86 (1.60) | 4.24 (1.37) | +| Value/Usefulness | 4.90 (1.68) | 4.48 (1.49) | 4.70 (1.43) | +| Perceived Choice | 5.64 (1.20) | 5.31 (1.31) | 5.60 (1.14) | + +#### UEQ-S Overall by Medium (Tutoring, −3 to +3 scale) + +| Medium | M | SD | Interpretation | +|:------:|:---:|:----:|:--------------:| +| Chat | 1.14 | 1.09 | Good (>0.8) | +| Video | 0.71 | 1.13 | Neutral | +| VR | 0.92 | 1.05 | Good (>0.8) | + +#### NASA-TLX Overall Workload by Medium (Tutoring, 1–7 scale) + +| Medium | M | SD | +|:------:|:---:|:----:| +| Chat | 3.36 | 0.82 | +| Video | 3.48 | 0.77 | +| VR | 3.40 | 0.99 | + +#### Godspeed Tutor Impression by Medium (1–5 scale) + +| Medium | M | SD | +|:------:|:---:|:----:| +| Chat | 3.23 | 0.54 | +| Video | 3.08 | 0.70 | +| VR | 3.15 | 0.50 | + +#### Social Presence by Medium (1–5 scale, VR-only: N=17) + +| Medium | M | SD | +|:------:|:---:|:----:| +| Chat | 2.10 | 0.14 | +| Video | — | — | +| VR | 3.01 | 0.89 | + +#### IOS (Closeness to Tutor) by Medium (1–7 scale) + +| Medium | M | SD | +|:------:|:---:|:----:| +| Chat | 1.88 | 0.81 | +| Video | 1.89 | 1.37 | +| VR | 2.00 | 1.50 | + +--- + +### F1 – IMI Subscales: Reading vs Tutoring by Medium + +![IMI by Medium](Data/plots_questionnaires/Q01_imi_by_medium.png) + +All three IMI subscales are higher during the tutoring phase than the reading phase. Chat consistently scores the highest across Interest/Enjoyment (M=4.48) and Value/Usefulness (M=4.90), followed closely by VR. Video scores lowest on Interest/Enjoyment (M=3.86). Perceived Choice is high across all mediums (>5.3), indicating participants felt autonomy regardless of the tutoring format. + +### F2 – System Usability Scale (SUS) by Medium + +![SUS by Medium](Data/plots_questionnaires/Q02_sus_by_medium.png) + +Chat achieves the highest usability score (M=81.2), crossing the "Good" threshold (>80). Video (M=76.8) and VR (M=75.4) are both above average (>68) but below the "Good" cutoff. The higher Chat SUS score likely reflects the familiarity and simplicity of text-based interaction compared to video or VR interfaces. + +### F3 – UEQ-S: Pragmatic & Hedonic Quality + +![UEQ-S by Medium](Data/plots_questionnaires/Q03_ueqs_by_medium.png) + +UEQ-S scores are centered (−3 to +3), with >0.8 indicating "good" quality. Chat leads on both pragmatic (functional) and hedonic (enjoyment) quality during tutoring, while the reading phase shows similar scores across all mediums. All tutoring mediums achieve positive UEQ-S scores, confirming a generally positive user experience. + +### F4 – NASA-TLX Workload by Medium + +![NASA-TLX by Medium](Data/plots_questionnaires/Q04_nasatlx_by_medium.png) + +Workload subscale comparison across mediums during the tutoring phase. All three mediums have similar overall workload (~3.4/7). Notable differences: Video has the highest mental demand, VR has slightly higher physical demand (expected given headset use), and Chat has the highest temporal demand. Performance ratings (reversed: high = high workload) are comparable across mediums. + +### F5 – NASA-TLX: Reading vs Tutoring Comparison + +![NASA-TLX Comparison](Data/plots_questionnaires/Q05_nasatlx_comparison.png) + +Left panel: Overall workload is slightly higher during reading than tutoring across all mediums, suggesting the tutoring phase felt less demanding than independent reading. Right panel: Subscale profiles by medium during tutoring show that Video has a distinctly higher mental demand peak, while VR's profile is slightly elevated on physical demand. + +### F6 – Godspeed Tutor Impression by Medium + +![Godspeed by Medium](Data/plots_questionnaires/Q06_godspeed_by_medium.png) + +Tutor impression (Godspeed) subscales are moderate across all mediums (around 3/5). Chat scores highest on Perceived Intelligence (showing participants found the chat tutor most "smart"), while VR leads slightly on Animacy. Likeability and Anthropomorphism are fairly similar across mediums. Perceived Safety is high across all conditions. + +### F7 – Social Presence by Medium + +![Social Presence by Medium](Data/plots_questionnaires/Q07_social_presence_by_medium.png) + +Social Presence was primarily measured for participants who wore the Meta Quest Pro (VR condition). VR produces substantially higher social presence (M=3.01) than Chat (M=2.10). The data for Video is unavailable (not applicable). This confirms that VR creates a stronger sense of co-presence with the virtual tutor. + +### F8 – Cybersickness Symptoms by Medium + +![Cybersickness by Medium](Data/plots_questionnaires/Q08_cybersickness_by_medium.png) + +Cybersickness items are binary (Yes/No). The most commonly reported symptoms across all mediums are difficulty concentrating and eye strain. VR shows slightly elevated rates on most symptoms compared to Chat and Video, which is expected given the headset-based nature of VR interaction. + +### F9 – Pre-Session States: Stress, Readiness, Relaxation + +![Pre-Session States](Data/plots_questionnaires/Q09_pre_session_states.png) + +Pre-session self-reports show that stress levels are low and comparable across all conditions and phases (Pre-Reading vs Pre-Tutoring). Readiness and relaxation are moderate-to-high. No significant differences between mediums in pre-session state, confirming that the counterbalanced design successfully controlled for mood/state confounds. + +### F10 – Additional Measures: IOS, Self-Use, Helpfulness + +![Additional Measures](Data/plots_questionnaires/Q10_additional_measures.png) + +IOS scores are low across all mediums (~2/7), indicating participants did not feel particularly close to the tutoring agent. Self-reported willingness to use the tutoring method independently and perceived helpfulness are moderate, with Chat tending to score slightly higher on helpfulness. + +### F11 – Questionnaire Subscale Correlations & Learning Gain + +![Correlation Heatmap](Data/plots_questionnaires/Q11_correlation_heatmap.png) + +Key correlations (per-participant averages, Pearson r with significance): +- **IMI Interest ↔ UEQ-S**: r=0.83** — strong link between enjoyment and user experience +- **IMI Interest ↔ Godspeed**: r=0.81** — participants who found the tutor more capable also enjoyed the session more +- **IMI Value ↔ Godspeed**: r=0.75** — perceived usefulness correlates with positive tutor impression +- **SUS ↔ IMI Choice**: r=0.69** — higher usability relates to greater perceived autonomy +- **NASA-TLX ↔ IMI Interest**: r=−0.48* — higher workload is associated with lower enjoyment +- **SUS ↔ Score Gain**: r=0.40 — moderate positive (non-significant) link between usability and learning gains +- Social Presence excluded from this analysis (VR-only, insufficient cross-medium data) + +### F12 – Reading vs Tutoring Phase Comparison Dashboard + +![Phase Comparison Dashboard](Data/plots_questionnaires/Q12_phase_comparison_dashboard.png) + +Four-panel dashboard comparing reading and tutoring phases across IMI subscales, NASA-TLX overall workload, UEQ-S overall quality, and pre-session stress. IMI subscales increase from reading to tutoring (participants found tutoring more engaging). Workload decreases slightly from reading to tutoring. UEQ-S shows divergence between mediums during tutoring (Chat highest, Video lowest). Pre-session stress remains stable. + +### F13 – VR-Specific Comparisons + +![VR-Specific Analysis](Data/plots_questionnaires/Q13_vr_specific.png) + +VR-specific panel comparing social presence, cybersickness, and Godspeed across mediums. VR achieves the highest social presence (M=3.01 vs Chat M=2.10), moderate cybersickness symptoms, and Godspeed impressions comparable to the other mediums. The elevated social presence in VR without a corresponding increase in Godspeed tutor impression suggests that VR enhances the sense of "being there" without necessarily changing how the tutor is perceived. + +--- + +## Summary + +- **Overall**: Participants improved by **+27.9 pp** from Pre-Reading to Post-Tutoring (54.8% → 82.7%). +- **Tutoring phase**: All three mediums produced positive learning gains. **VR** (+13.7 pp, d=0.62) and **Chat** (+11.1 pp, d=0.65) outperformed **Video** (+7.0 pp, d=0.36). +- **Confidence**: Tracked test scores closely. All mediums increased confidence during tutoring, with Chat producing the largest boost (+1.40 on a 7-point scale). +- **Topics**: DNA-Replikation showed the largest tutoring gains (+16.7 pp) from a low baseline, while Ökologie showed the smallest gains (+4.1 pp) likely due to ceiling effects. +- **Personality**: Agreeableness was the only Big Five trait significantly associated with tutoring outcomes (confidence gain, r≈0.60, p<.05). +- **Usability (SUS)**: Chat rated highest (M=81.2, "Good"), Video (M=76.8) and VR (M=75.4) above average. +- **Motivation (IMI)**: Tutoring phase rated higher than reading phase on all subscales. Chat scored highest on Interest/Enjoyment (M=4.48) and Value/Usefulness (M=4.90). +- **User Experience (UEQ-S)**: Chat achieved "Good" quality (M=1.14), VR borderline good (M=0.92), Video neutral (M=0.71). +- **Workload (NASA-TLX)**: Similar across all mediums (~3.4/7). Tutoring felt slightly less demanding than reading. +- **Tutor Impression (Godspeed)**: Moderate across all mediums (~3.1/5), with Chat slightly ahead on perceived intelligence. +- **Social Presence**: VR (M=3.01) substantially higher than Chat (M=2.10), confirming VR's advantage for co-presence. +- **Correlations**: IMI Interest strongly correlates with UEQ-S (r=0.83) and Godspeed (r=0.81). Higher workload negatively correlates with enjoyment (r=−0.48). SUS shows a moderate positive link with learning gains (r=0.40).

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