Unterschiede

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--- talit:tutorial_oop3 [2026-05-11 13:14] – [Score berechnen] hof
+++ talit:tutorial_oop3 [2026-06-01 15:25] (aktuell) – hof
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 # Objekt-orientierte Programmierung
+<nodisp 2>
+++++ Notizen für 2027|
+  * Feedback sca / Beobachtung: es bleibt wenig OO hängen:
+    * Instanz vs. Klasse
+    * Methode?
+    * Warum das ganze?
+  * Abhilfe: weniger ist mehr
+    * Nur zwei Klassen: `WordPair`, `VocabularyUnit`
+    * Stats in WordPair integrieren
+    * Kerninhalte: WordPair, Unit, Learning function (ohne OO), Serialisierung
+    * LearningStrategy, StopCriterion als Additum für Highflyers behalten.
+++++
+</nodisp>
 Code mit vielen Eigenschaften kann schnell unübersichtlich werden - sogar selbst geschriebener Code altert schlecht und ist nach wenigen Wochen unlesbar. Was macht der folgende Code?
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 for animal in [Animal("Unknown"), Cat("Tom"), Dog("Spike")]:
     print(animal)</bottom-editor>
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 Wir möchten aufzeichnen, wie oft unsere Wörter richtig bzw. falsch übersetzt werden. Dafür benötigen wir eine `Stats`-Klasse. Neben den Attributen `correct` bzw. `incorrect` möchten wir ein Attribut `score` haben, das einen Wert zwischen `[0..1]` bereitstellt, wobei `0` bedeutet, dass das Wort noch komplett unbekannt ist, und `1`, dass das Wort perfekt gelernt wurde.
-Die Klasse `Stats` soll eine Methode `record(correct)` erhalten: Jedes Mal, wenn ein Wortpaar getestet wird, findet der Learner heraus, ob das Wort richtig oder falsch ist. Dieses Verdikt wird mit `record()` an die Statistik weitergeleitet und dort aufgezeichnet.
+Die Klasse `Stats` soll eine Methode `record(outcome)` erhalten: Jedes Mal, wenn ein Wortpaar getestet wird, findet der Learner heraus, ob das Wort richtig oder falsch ist. Dieses Verdikt oder _Outcome_ (`True` oder `False`) wird mit `record()` an die Statistik weitergeleitet und dort aufgezeichnet.
 Zudem sollte `Stats` auch noch eine sinnvolle `__str__` Methode haben.
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-##### Wilsons Plus Four
+##### Wilson's Plus Four
-Unser _Score_ ist mit dem Zerfall genau genommen keine Erfolgsquote mehr. Was wir eigentlich möchten: Berechnen, wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass wir ein Wortpaar falsch beantworten. Genau können wir sie nicht wissen, aber wir können die Untergrenze des wahrscheinlichen Intervalls aufgrund der bisherigen Antworten abschätzen. [[wpde>Konfidenzintervall_f%C3%BCr_die_Erfolgswahrscheinlichkeit_der_Binomialverteilung|Wikipedia]] hat ein paar Ideen dazu, die [[wp>Plus_four_rule]] in der englischen WP zeigt einen ganz einfachen Weg: wir starten mit 2 korrekten und 2 inkorrekten Antworten (2/4 richtigen).
+Unser _Score_ ist mit dem Zerfall genau genommen keine Erfolgsquote mehr. Was wir eigentlich möchten: Berechnen, wie gross die Wahrscheinlichkeit ist, dass wir ein Wortpaar falsch beantworten. Genau können wir sie nicht wissen, aber wir können die Untergrenze des wahrscheinlichen Intervalls aufgrund der bisherigen Antworten abschätzen. [[wpde>Konfidenzintervall_f%C3%BCr_die_Erfolgswahrscheinlichkeit_der_Binomialverteilung|Wikipedia]] hat ein paar Ideen dazu, die [[wp>Plus_Four_Rule]] in der englischen WP zeigt einen ganz einfachen Weg: wir starten mit 2 korrekten und 2 inkorrekten Antworten (2/4 richtigen).