Unterrichtsbaustein · Detail

Cell Defense – Conway gegen die Invasion

Der Baustein verbindet Zellautomaten, Zustandsmodellierung und einfache Spielmechaniken in einem lauffähigen HTML/CSS/JS-Prototyp. Fachlich steht im Mittelpunkt, wie lokale Regeln, Datenstrukturen und schrittweise Erweiterungen zu nachvollziehbarer Spiellogik führen.

Zeit 180 min
Format KI-Coding
Sprache HTML
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Vorschaubild: Cell Defense – Conway gegen die Invasion

Kursformat

Prototype First mit KI-Coding

Der Baustein ist in ein Prototype-First-Format eingebettet: Ausgangspunkt ist ein bereits funktionsfähiger Prototyp, der in klaren Entwicklungsschritten weitergeführt wird. Die KI-Coding-Unterstützung wird dabei didaktisch als Werkzeug für gezielte Änderungen, Fehlerklärung und überprüfbare Weiterentwicklung des vorhandenen Projektstands eingeordnet.

Strukturierte Weiterentwicklung

Der vorhandene Prototyp schafft eine gemeinsame Ausgangsbasis, an der Zustände, Regeln und Erweiterungen unmittelbar nachvollzogen werden können. Dadurch rückt nicht das Anlegen eines Projekts, sondern das gezielte Begründen und Prüfen von Codeänderungen in den Vordergrund.

Didaktisch eingebettete KI-Nutzung

KI-Coding wird hier als kontextbezogene Unterstützung verstanden, die bestehende Dateien, Funktionen und sichtbare Ziele aufgreift. Für den Unterricht entsteht ein Rahmen, in dem Prompts, Änderungen und Versionen fachlich reflektiert und mit sofort testbaren Ergebnissen verbunden werden können.

Didaktische Einordnung

Der Baustein wird fachlich und unterrichtspraktisch kompakt eingeordnet.

Fachliche Zielsetzung

Im Zentrum steht die Modellierung eines Zellrasters, dessen Zustand über Listen, Koordinatenschlüssel und einfache Objekte beschrieben wird. Die Conway-Regeln führen in lokale Nachbarschaftsberechnungen ein und werden mit Spielzuständen, Energie, Gegnerbewegung und Mustererkennung zu einer schrittweise wachsenden Simulation verbunden.

Kompetenzentwicklung

  • Algorithmisches Denken: Nachbarschaftszählung, Zustandsübergänge und einfache Bewegungsregeln werden systematisch umgesetzt.
  • Datenmodellierung: Raster, Kern, lebende Zellen, Gegner und Muster werden über geeignete Datenstrukturen repräsentiert.
  • Testen und Reflektieren: Jede Erweiterung bleibt an sichtbares Verhalten gebunden und kann unmittelbar überprüft werden.
  • Strukturierte Weiterarbeit: Der Prototyp wird in abgegrenzten Meilensteinen erweitert, ohne die Grundlogik aus dem Blick zu verlieren.

Unterrichtlicher Mehrwert

  • Der lauffähige Ausgangsstand reduziert Einstiegshürden und schafft Raum für Analyse, Variation und Erweiterung.
  • Die Aufgabenfolge unterstützt eine klare Unterrichtsorganisation mit überprüfbaren Zwischenergebnissen.
  • Erweiterungen wie Musterbibliothek, Gegnerwellen oder Timer ermöglichen Differenzierung über fachlich anschlussfähige Zusatzziele.

Ablauf der Unterrichtseinheit

Die Aufgaben werden in der Reihenfolge des JSON dargestellt und didaktisch eingeordnet.

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Startbildschirm und Spielzustand ergänzen

Dieser Schritt führt eine explizite Zustandsmodellierung ein, indem Vorbereitung, laufende Simulation und Pause voneinander getrennt werden. Damit wird die Grundlage geschaffen, spätere Funktionen wie Wellen, Timer und Spielende logisch einzuordnen.

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Zellen setzen mit Energie begrenzen

Das freie Setzen von Zellen wird durch ein Ressourcenmodell begrenzt. Dadurch wird deutlich, wie Variablen für Maximalwerte, Rückerstattung und Resetregeln konsistent mit der Rasterinteraktion verbunden werden.

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Musterbibliothek für stabile Zellformen vorbereiten

Die Musterbibliothek überführt Zellformen wie Block, Wanne, Boot und Bienenstock in eine explizite Datenstruktur. Der Schritt verbindet visuelle Muster mit 0/1-Rastern und bereitet wiederverwendbare Bausteine für spätere Platzierungs- und Erkennungslogik vor.

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Fertige Zellmuster mit Klick einsetzen

Die vorbereiteten Muster werden in eine überprüfte Rasteraktion überführt. Grenzen, belegte Felder, Kern, Gegner und Energiekosten machen deutlich, wie Eingaben vor der Zustandsänderung validiert werden.

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Gegnerdaten erweitern und Wellen vorbereiten

Die Gegner werden von festen Platzhaltern zu strukturierten Objekten mit Eigenschaften wie Leben, Geschwindigkeit oder Symbol weiterentwickelt. Eine Wellenfunktion bereitet wiederholbare Spielsituationen vor und stärkt das Verständnis für erzeugte Objektlisten.

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Gegner Richtung Kern bewegen

Die Bewegung der Gegner führt eine einfache Ziellogik auf dem Raster ein. Pro Runde wird eine Koordinate so verändert, dass der Abstand zum Kern sinkt und die Simulation dynamischer wird.

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2x2-Block als Schildmuster erkennen

Der Scanner wird von einer allgemeinen Rückmeldung zu einer gezielten Mustererkennung erweitert. Der stabile 2x2-Block eignet sich, um Nachbarschaftsbezüge und systematisches Durchlaufen des Rasters fachlich zu vertiefen.

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3er-Linie als Impulsmuster erkennen

Die Mustererkennung wird um horizontale und vertikale Linien erweitert. Der Vergleich mehrerer Musterarten unterstützt die Unterscheidung ähnlicher Prüfverfahren und macht die Scannerlogik differenzierter.

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Muster als Verteidigungszellen markieren

Erkannte Muster erhalten eine sichtbare eigene Darstellung, ohne die normale Zell-Evolution zu ersetzen. Dies schärft die Trennung zwischen Grundzustand und abgeleitetem Zustand.

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Einfache Turmangriffe einbauen

Die markierten Verteidigungsmuster erhalten erstmals eine Wirkung im Spielsystem. Eine bewusst einfache Reichweiten- und Schadensregel zeigt, wie aus erkannter Struktur eine algorithmische Aktion wird.

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Energie durch aktive Verteidigungsmuster verdienen

Das Energiesystem wird mit erfolgreicher Verteidigung verknüpft. Dadurch entsteht ein nachvollziehbarer Regelkreis aus Platzierung, Wirkung, Treffer und begrenzter Energierückgabe.

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Kernschaden und Game Over ergänzen

Der Kern erhält Lebenspunkte und damit eine klare Verlustbedingung. Der Schritt macht deutlich, wie Kollisionen oder Zielerreichung von Gegnern in Schaden, Entfernung und Simulationsstopp übersetzt werden.

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Punkte und Wellenfortschritt anzeigen

Punkte und Wellenfortschritt ergänzen eine sichtbare Rückmeldung über erfolgreiche Aktionen. Die steigende Schwierigkeit nach abgeschlossenen Wellen führt in einfache Progressionslogik ein.

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Automatische Runden mit Timer hinzufügen

Die manuelle Evolution wird um einen Start-Stopp-Mechanismus mit festem Rhythmus erweitert. Damit wird der Unterschied zwischen Einzelschrittkontrolle und automatisierter Simulation fachlich sichtbar.

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Schwierigkeit, Animation und mobile Ansicht verbessern

Der Abschluss bündelt Feinschliff an Bedienung, visueller Rückmeldung und Darstellung auf schmalen Bildschirmen. Die fachliche Funktion liegt darin, technische Qualität und Nutzbarkeit als Teil eines abgeschlossenen Projekts zu betrachten.

Codeausschnitt

Das Fragment zeigt den fachlichen Kern des Bausteins: Aus lokalen Nachbarschaftsregeln entsteht der nächste Zustand des Zellrasters.

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function lebendeNachbarnZaehlen(x, y) {
  let anzahl = 0;
  for (let dy = -1; dy <= 1; dy = dy + 1) {
    for (let dx = -1; dx <= 1; dx = dx + 1) {
      if (dx !== 0 || dy !== 0) {
        if (istLebendig(x + dx, y + dy)) {
          anzahl = anzahl + 1;
        }
      }
    }
  }
  return anzahl;
}
function evolutionAusfuehren() {
  const naechsteZellen = [];
  for (let y = 0; y < hoehe; y = y + 1) {
    for (let x = 0; x < breite; x = x + 1) {
      const nachbarn = lebendeNachbarnZaehlen(x, y);
      const lebendig = istLebendig(x, y);
      if (lebendig && (nachbarn === 2 || nachbarn === 3)) naechsteZellen.push(schluessel(x, y));
      if (!lebendig && nachbarn === 3) naechsteZellen.push(schluessel(x, y));
    }
  }
  lebendeZellen = naechsteZellen;
}
Zellregeln, Muster und Spielzustände werden schrittweise zu einer nachvollziehbaren Simulation verbunden.

Der Baustein bietet eine klare Aufgabenstruktur für Unterrichtsorganisation, Codeanalyse und Ergebnissicherung. Differenzierung ist über Erweiterungen wie Musterbibliothek, Gegnerwellen, Timer oder Darstellungsverbesserungen möglich.

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