PRAXIS
Die selbstgesteuerte Lernplattform für Project Manager. 225 interaktive Simulationen über 5 Module — Jira-Workflows, KI-Literacy, AI-Projekte, Workshops und Ethik. Statt Theorie zu lesen: das Handwerk wirklich üben.
Vier Stationen. Vom Curriculum bis zur aktiven Simulation.
Jedes Modul ist so aufgebaut, dass die Studierenden am Ende einer Sektion nicht gelesen, sondern gemacht haben.
Der Plan
Fünf Module, 45 Sektionen, 225 Simulationen. Kein linearer Kurs — die Studierenden navigieren selbst, und jede Sektion ist eine in sich geschlossene Einheit. Der Aufbau ist auf einen Blick sichtbar.
Wie eine Sektion funktioniert
Jede Sektion kombiniert Kern-Konzept, Beispiel und aktive Übung auf einer Seite. Keine Video-Schleifen. Das Lernen endet nicht beim Lesen — es endet bei der Simulation unten auf der Seite.
Tokenization — Wie Text in Zahlen wird
Ein Sprachmodell versteht keine Wörter — es versteht nur Zahlen. Bevor Text verarbeitet werden kann, muss er in eine Sequenz von Zahlen umgewandelt werden. Diesen Prozess nennt man Tokenization.
Moderne Modelle nutzen Byte Pair Encoding — weder ganze Wörter noch einzelne Buchstaben, sondern Subwort-Einheiten, die aus dem Trainingsdatensatz gelernt wurden.
- →Abrechnung pro Token — direkte Kostenauswirkung
- →Context Window zählt Tokens, nicht Wörter
- →Deutsch ≈ 30 % höhere Token-Kosten als Englisch
Worauf basiert Byte Pair Encoding?
Workflows sind Zustandsmaschinen
Welche Statusübergänge sind gültig? Statt auswendig zu lernen, bauen die Studierenden den Workflow selbst. Aus 20 möglichen Transitions müssen die 8 richtigen zusammengeklickt werden — Fehler geben sofort Feedback.
🔀 Simulation: Workflow Builder
Definiere gültige Status-Übergänge für einen Jira-Workflow. Klicke auf die Zellen, um Übergänge zu aktivieren.
Unten siehst du eine Matrix aller möglichen Übergänge zwischen Status. Aktiviere die Übergänge, die in einem sinnvollen Workflow erlaubt sein sollten. Maximal 2 Fehler sind erlaubt.
Tipp: Überlege, welche Status-Übergänge in der Praxis Sinn machen und welche Schritte nicht übersprungen werden sollten.
| Von ↓ / Nach → | Open | In Progress | In Review | Done | Blocked |
|---|---|---|---|---|---|
| Open | — | ||||
| In Progress | — | ||||
| In Review | — | ||||
| Done | — | ||||
| Blocked | — |
Warum trifft das Modell diese Entscheidung?
Der Entscheidungsbaum macht die Logik sichtbar. Studierende klicken durch die Pfade und erkennen, wo das Modell abbiegt — und warum. Keine Black Box, sondern ein nachvollziehbarer Entscheidungsraum.
🎯 Simulation: PM-Entscheidungsbaum
Navigiere durch realistische PM-Szenarien. Deine Entscheidungen haben Konsequenzen.
Es ist Mittwoch in Woche 2 eines 2-Wochen-Sprints. Das Team meldet: 3 von 8 Stories sind noch nicht begonnen, und ein kritischer Bug wurde gerade entdeckt.
Sprint Goal: "Checkout-Flow für das MVP fertigstellen". Die 3 nicht begonnenen Stories sind: Newsletter-Integration (3 SP), Warenkorb-Validierung (5 SP), Bestellbestätigung per E-Mail (3 SP).
Was tust du?
Interactive Simulations
Learning Modules
Sections
Largest Component (LOC)
The Code Behind It
Valid state transitions, decision trees, and stakeholder quadrants — all implemented as interactive simulations. 225 challenges, one consistent interface.
// Valid state transitions — the core logic
const correctTransitions: Record<Status, Status[]> = {
Open: ['In Progress', 'Blocked'],
'In Progress': ['In Review', 'Blocked'],
'In Review': ['Done', 'In Progress'],
Done: [],
Blocked: ['Open', 'In Progress'],
};
// User clicks a transition — validate it
const isValid = correctSet.has(`${from}→${to}`);Key Decisions
- →SimulationDef pattern
Every simulation is a
ComponentType<{ onComplete: () => void }>. Drop any interactive component in, it just works. 225 simulations, one interface. - →Lazy-loaded code splitting
Each module loads independently via React Router
lazy(). 5 modules × 9 sections × 5 simulations — without splitting, the bundle would be massive. - →LocalStorage progress
ProgressContext persists completion state per simulation. No backend needed. Resume where you left off, always.