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Aggregationskonzept

1. Zielsetzung und Grundannahmen

Ziel des Systems ist die dynamische und kontextsensitive Anpassung des Lernklimas im Vorlesungsraum. Objektive (physikalische/medizinische) Messwerte werden mit den subjektiven Präferenzen von Dozierenden und Studierenden aggregiert, um ein optimales Lernklima zu schaffen.

2. Datenerfassung & Erhebung der Nutzerpräferenzen

Die Datenerhebung teilt sich in objektive Sensordaten und subjektives Nutzerfeedback auf.

• Initialzustand (statische Grundwerte): Zu Beginn der Vorlesung startet das System mit einem vordefinierten Baseline-Zustand. Dieser berechnet sich aus aktuellen Wetterdaten (Außentemperatur) und festen medizinischen sowie physikalischen Richtlinien (z. B. empfohlene 21 °C Raumtemperatur, 50 % Luftfeuchtigkeit). Eventuell könnten hier gespeicherte Nutzerpräferenzen verwendet werden.
• Dynamische Präferenzerhebung (Live-Feedback):
  • Die subjektiven Wünsche der Nutzer werden über ein Webinterface erfasst.
  • Studierende und Prof können mehrmals pro Vorlesung live ihre aktuellen Präferenzen anpassen (z. B. „Mir ist zu kalt", „Bitte heller" in mehreren Stufen).

3. Hardware und Sensorik (Umgebungserfassung)

Das physikalische Modell misst die Raum- und Umweltwerte kontinuierlich. Die Datenübertragung an das Backend erfolgt drahtlos (z. B. per WiFi oder Bluetooth).

Messgröße & Ort	Empfohlener Sensor (Arduino UNO)	Anschluss	Funktion im System
Temperatur & Feuchtigkeit (Innen, Richtung Fenster)	BME680 (All-in-One)	I2C	Erfasst das Innenklima zur Abgleichung mit dem Initialzustand.
Temperatur & Feuchtigkeit (Außen)	DHT11 oder DHT22	Digital	Wetter-Baseline für die Heizungs-/Lüftungslogik. Ein Sensor, Mittelwert mit den Werten einer Wetter-App.
Luftqualität / CO2 (Innenraum)	MH-Z19 oder SCD30	UART / I2C	Strikte Überwachung der Atemluft (medizinische Baseline).
Lichtverhältnisse (Tafel & Richtung Fenster)	BH1750 (Lichtsensor)	I2C	Prüft, ob die Tafel blendet oder es zu dunkel zum Schreiben ist.
Lärm / Lautstärke (Außen)	KY-037 (Mikrofon-Modul)	Analog/Digital	Prüft Störgeräusche von außen (z. B. Straßenverkehr).
(Optional) Feinstaub / Smog (Außen)	SDS011 / API-Anbindung	UART	Indikator, ob überhaupt gelüftet werden darf (Pollen/Verkehr). Empfehlung, Fenster/Türen zu schließen (z. B. bei Großbränden in der Nähe).

4. Aggregationslogik & Konfliktauflösung

Definiert, wie das System reagiert, wenn Eingaben (Sensoren vs. Nutzer) kollidieren.

• Primäre Aggregationsmethode (Durchschnitt): Bei Parametern wie Temperatur und Licht, die auf persönlichem Empfinden basieren, wird der Durchschnitt aller Live-Eingaben aus dem Webinterface berechnet.
• Medizinische Hard-Constraints (kein Nutzereinfluss): Die Luftqualität (CO2) wird ausschließlich anhand medizinisch festgelegter Grenzwerte (z. B. max. 1000 ppm) optimiert. Übersteigt der Sensor diesen Wert, erzwingt das System eine Anpassung (z. B. Lüftungsanlage an / Fenster auf). Nutzer können diesen Wert nicht überschreiben – Gesundheit hat Vorrang vor Komfort.
• Kontext-Sperren (Sensordaten-Veto): Misst der Außen-Lärmsensor extremen Lärm, blockiert das System den Wunsch nach offenen Fenstern und signalisiert dies im Interface. Wird extremer Wind vorhergesagt, wird das Fenster maximal gekippt.

5. Systemarchitektur, Webinterface & Visualisierung

Messergebnisse und resultierende Raumveränderungen müssen für Nutzer transparent dargestellt werden.

• Datenfluss: Sensoren (Arduino UNO) ➔ drahtlose Übertragung (WiFi/Bluetooth) ➔ Backend-Logik (Berechnung der Averages) ➔ Frontend (Webinterface).
• Nutzer-Interface: Responsive Web-Anwendung, die während der Vorlesung aufgerufen werden kann. Zeigt aktuelle Live-Werte (Sensordaten) und bietet Slider oder Buttons zur Anpassung der Präferenzen (Temp/Licht).
• Visualisierung (Digitaler Zwilling): Interaktiver 3D-Raum im Browser, dessen Zustand sich live ändert.
  • Fordert die Durchschnittspräferenz mehr Licht, dimmen die digitalen Lichter hoch.
  • Steigt das CO2, färbt sich der Raum leicht rötlich, bis sich im 3D-Modell die Fenster öffnen und blaue „Frischluft" visualisiert wird.