refactor: update learning objectives structure to reuse whole admonition blocks

Author: lam1aa

auswertung/toc.md

@@ -18,13 +18,12 @@ Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre
 
 Im Fokus des vorigen Kapitels steht die Erstellung eines Datensatzes zum Filmkorpus der Fallstudie - den studentischen Filmen der Jahre 1985 bis 1999 aus dem Archiv der Filmuniversität Babelsberg. In diesem Kapitel werden nun folgende Lernziele verfolgt:
 
-````{admonition} Datenauswertung und Datenvisualisierung mithilfe digitaler Ansätze und Werkzeuge
-:class: lernziele
+
 ```{include} ../praeambel/lernziele.md
 :start-after: "<!-- START: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->"
 :end-before: "<!-- END: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->"
 ```
-````
+
 
 Wir befinden uns damit beim 3. Schritt unserer Fallstudie, bei dem eine exemplarische Auswertung des synthetischen Datensatzes mithilfe von Visualisierungen stattfindet. Für die die Erstellung der Visualisierungen kommt vor allem *Microsoft Excel* zum Einsatz. Vorab werden einige theoretische Grundlagen der Datenvisualisierung geklärt.
 

bereinigung/toc.md

@@ -18,13 +18,12 @@ Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre
 
 In diesem Kapitel stehen folgende Lernziele im Mittelpunkt:
 
-````{admonition} Prozess der Datenerhebung und Datenbereinigung
-:class: lernziele
+
 ```{include} ../praeambel/lernziele.md
 :start-after: "<!-- START: Datenerhebung und Datenbereinigung -->"
 :end-before: "<!-- END: Datenerhebung und Datenbereinigung -->"
 ```
-````
+
 
 Wir befinden uns damit beim 2. Schritt unserer Fallstudie, bei dem die Rolle von Datenmodellen und einer guten Datenstruktur genauer beleuchtet wird. Die Datenquelle für die Metadaten des zu untersuchenden Filmkorpus wird analysiert und die Bereinigung eines Datensatzes mit dem Open Source Tool zur Datenbereinigung <a href="https://openrefine.org/" class="external-link" target="_blank">OpenRefine</a> anhand exemplarischer Schritte dargelegt.
 ```{figure} ../assets/bereinigung/Grafik_Schritte_2.png

einleitung/toc.md

@@ -19,13 +19,12 @@ Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre
 
 Im folgenden Kapitel werden einige Grundzüge der Digital Humanities und deren Rolle in der Filmwissenschaft vorgestellt. Dadurch sollen Grundlagen für das Verständnis der Fallstudie vermittelt werden, auf die sich die vorliegende _Open Educational Resource_ bezieht. Dabei werden folgende Lernziele verfolgt:
 
-````{admonition} Grundzüge der Digital Humanities und deren Rolle in der Filmwissenschaft
-:class: lernziele
+
 ```{include} ../praeambel/lernziele.md
 :start-after: "<!-- START: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->"
 :end-before: "<!-- END: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->"
 ```
-````
+
 
 ```{admonition} Bearbeitungszeit
 :class: zeitinfo

praeambel/lernziele.md

@@ -2,51 +2,51 @@
 Das hier vorliegende interaktive Lehrbuch verfolgt folgende Lernziele:
 
 
+<!-- START: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->
 ```{admonition} [Grundzüge der Digital Humanities und deren Rolle in der Filmwissenschaft](../einleitung/toc.md)
 :class: lernziele
-<!-- START: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->
 <!-- learning-goal: Grundzüge der Digital Humanities und deren Rolle in der Filmwissenschaft -->
 1. Verschiedene Definitionsansätze und Arbeitsbereiche der Digital Humanities können unterschieden werden. <!-- competency: Orientierungswissen | bloom: 1 Erinnern -->
-<!-- END: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->
 ```
+<!-- END: Digital Humanities und Filmwissenschaft -->
 
+<!-- START: Vorarbeiten und Recherche -->
 ```{admonition} [Schritte zur Findung einer Fragestellung](../recherche/toc.md)
 :class: lernziele
-<!-- START: Vorarbeiten und Recherche -->
 <!-- learning-goal: Schritte zur Findung einer Fragestellung -->
 1. Das Vorgehen bei der Materialrecherche kann beschrieben und angewendet werden.<!-- competency: 1.1 Identifikation | bloom: 1 Erinnern -->
 2. Die Konzepte Daten und Metadaten können kritisch reflektiert werden.  <!-- competency: 1.1 Identifikation | bloom: 5 Bewerten -->
 3. Eine Fragestellung kann operationalisiert und eingegrenzt werden.<!-- competency: 1.1 Identifikation | bloom: 3 Anwenden -->
 4. Ein zur Fragestellung passendes Korpus kann gebildet werden.<!-- competency: 1.1 Identifikation | bloom: 3 Anwenden -->
-<!-- END: Vorarbeiten und Recherche -->
 ```
+<!-- END: Vorarbeiten und Recherche -->
 
+<!-- START: Datenerhebung und Datenbereinigung -->
 ```{admonition} [Prozess der Datenerhebung und Datenbereinigung](../bereinigung/toc.md)
 :class: lernziele
-<!-- START: Datenerhebung und Datenbereinigung -->
 <!-- learning-goal: Prozess der Datenerhebung und Datenbereinigung -->
 1. Der Begriff Datenmodell kann definiert werden. <!-- competency: 2.2 Validierung | bloom: 1 Erinnern -->
 2. Die Fähigkeit zur Beschreibung und Analyse einer Datenquelle wird erworben. <!-- competency: 2.2 Validierung | bloom: 4 Analysieren -->
 3. Ein Datensatz kann mithilfe des Tools *OpenRefine* bereinigt werden. <!-- competency: 2.3 Aufbereitung | bloom: 3 Anwenden -->
-<!-- END: Datenerhebung und Datenbereinigung -->
 ```
+<!-- END: Datenerhebung und Datenbereinigung -->
 
+<!-- START: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->
 ```{admonition} [Datenauswertung und Datenvisualisierung mithilfe digitaler Ansätze und Werkzeuge](../auswertung/toc.md)
 :class: lernziele
-<!-- START: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->
 <!-- learning-goal: Datenauswertung und Datenvisualisierung mithilfe digitaler Ansätze und Werkzeuge -->
 1. Die Grundlagen der Datenvisualisierung können beschrieben werden. <!-- competency: 4.2 Visualisierung | bloom: 1 Erinnern -->
 2. Die Schritte bei der Datenvisualisierung und Datenauswertung können anhand exemplarischer Beispiele dargestellt werden. <!-- competency: 4.2 Visualisierung | bloom: 1 Erinnern -->
-<!-- END: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->
 ```
+<!-- END: Datenauswertung und Datenvisualisierung -->
 
+<!-- START: Datenpublikation -->
 ```{admonition} [Grundlagen für die Publikation von Forschungsdaten](../publikation/toc.md)
 :class: lernziele
-<!-- START: Datenpublikation -->
 <!-- learning-goal: Grundlagen für die Publikation von Forschungsdaten -->
 1. Die Grundzüge des Forschungsdatenmanagements in der Filmwissenschaft können umrissen werden. <!-- competency: Orientierungswissen | bloom: 1 Erinnern -->
 2. Verschiedene Formen der Datenpublikation können unterschieden werden. <!-- competency: 5.2 Datenpublikation | bloom: 1 Erinnern -->
 3. Die Problemfelder und rechtliche Voraussetzungen bei der Datenpublikation können erläutert werden. <!-- competency: 1.3 Ethik und Recht | bloom: 2 Verstehen -->
-<!-- END: Datenpublikation -->
 ```
+<!-- END: Datenpublikation -->
 

publikation/toc.md

@@ -18,13 +18,12 @@ Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre
 
 In den letzten Kapiteln wurde eine Forschungsfrage zu unserer Fallstudie formuliert, ein Filmkorpus zu dieser Frage eingegrenzt, es wurden die filmografischen Daten erhoben, bereinigt und mit einfachen Visualisierungen ausgewertet. Im abschließenden Kapitel stehen nun folgende Lernziele im Mittelpunkt:
 
-````{admonition} Grundlagen für die Publikation von Forschungsdaten
-:class: lernziele
+
 ```{include} ../praeambel/lernziele.md
 :start-after: "<!-- START: Datenpublikation -->"
 :end-before: "<!-- END: Datenpublikation -->"
 ```
-````
+
 
 Wir befinden uns damit beim 4. Schritt unserer Fallstudie, bei dem der Weg zur Publikation der Daten im Mittelpunkt steht. Es wird auf den Stand des Forschungsdatenmanagement in der Filmwissenschaft und mögliche Problemfelder bei der Datenpublikation eingegangen. Ein besonderes Augenmerk liegt dabei auf den rechtlichen Rahmenbedingungen.
 

quadriga/metadata/extract_from_lernziele.py

@@ -91,14 +91,15 @@ def extract_admonition_blocks(
     blocks = []
     validation_issues = []
 
-    # Pattern to match admonition blocks with their content
-    admonition_pattern = r'```\{admonition\}\s+(.+?)\n((?::[^\n]+\n)*)((?:(?!```).)+)```'
+    # Pattern to match admonition blocks preceded by <!-- START: ChapterName -->
+    admonition_pattern = r'<!--\s*START:\s*(.+?)\s*-->\s*\n```\{admonition\}\s+(.+?)\n((?::[^\n]+\n)*)((?:(?!```).)+)```'
 
     matches = re.finditer(admonition_pattern, content, re.DOTALL | re.MULTILINE)
 
     for match in matches:
-        title_line = match.group(1).strip()
-        body = match.group(3).strip()
+        chapter = match.group(1).strip()
+        title_line = match.group(2).strip()
+        body = match.group(4).strip()
 
         # Parse title - extract text and reference
         title_match = re.match(r'\[(.+?)\]\((.+?)\)(\s*\(\*(.+?)\*\))?', title_line)
@@ -124,12 +125,6 @@ def extract_admonition_blocks(
                 'missing_fields': ['learning-goal']
             })
 
-        # Chapter — use the first <!-- START: ChapterName --> tag in the admonition body.
-        chapter = None
-        start_match = re.search(r'<!--\s*START:\s*(.+?)\s*-->', body)
-        if start_match:
-            chapter = start_match.group(1).strip()
-
         # Strip all START/END markers before parsing objectives
         body_cleaned = re.sub(r'<!--\s*START:\s*.+?\s*-->\s*', '', body)
         body_cleaned = re.sub(r'\s*<!--\s*END:\s*.+?\s*-->', '', body_cleaned)
@@ -164,18 +159,7 @@ def extract_admonition_blocks(
             'objectives': objectives,
         }
 
-        if chapter:
-            block_data['chapter'] = chapter
-        else:
-            logger.warning(
-                "No chapter specified for section '%s'. "
-                "Add '<!-- START: ChapterName -->' after the line :class: lernziele, dropdown.",
-                section_title,
-            )
-            validation_issues.append({
-                'section': section_title,
-                'missing_fields': ['chapter'],
-            })
+        block_data['chapter'] = chapter
 
         blocks.append(block_data)
 
@@ -216,7 +200,7 @@ def generate_validation_report(
         report += "\nHow to fix:\n"
         report += "  competency/bloom   → <!-- competency: X | bloom: Y --> after the objective\n"
         report += "  learning-goal      → <!-- learning-goal: ... --> inside the admonition block\n"
-        report += "  chapter            → <!-- START: ChapterName --> before the learning goal\n"
+        report += "  chapter            → <!-- START: ChapterName --> before the admonition block\n"
 
     output_path.write_text(report, encoding="utf-8")
     logger.info("Validation report saved to %s", output_path)
@@ -330,4 +314,4 @@ def merge_learning_objectives_into_metadata() -> bool:
 
 if __name__ == "__main__":
     success = merge_learning_objectives_into_metadata()
-    exit(0 if success else 1)
+    exit(0 if success else 1)

recherche/toc.md

@@ -18,13 +18,11 @@ Mit Ihren Rückmeldungen können wir unser interaktives Lehrbuch gezielt an Ihre
 
 Die vorliegende Fallstudie befasst sich mit den studentischen Filmproduktionen aus dem Filmarchiv der Filmuniversität Babelsberg KONRAD WOLF. In den folgenden Abschnitten stehen folgende Lernziele im Mittelpunkt:
 
-````{admonition} Schritte zur Findung einer Fragestellung
-:class: lernziele
 ```{include} ../praeambel/lernziele.md
 :start-after: "<!-- START: Vorarbeiten und Recherche -->"
 :end-before: "<!-- END: Vorarbeiten und Recherche -->"
 ```
-````
+
 
 Wir befinden uns damit beim 1. Schritt unserer Fallstudie, bei dem das zu untersuchende Filmkorpus durch eine Materialrecherche zur Forschungsfrage eingegrenzt wird. Es wird definiert, was unter filmografischen Angaben (wie z.B. Titel, Regie, Entstehungsjahr etc.) bzw. Metadaten zu verstehen ist und anschließend erläutert, auf welche Weisen die Fragestellung operationalisiert werden kann.