EFM-Trainer (Shiny App mit GPT-Anbindung)

Anwendung: Statisches Feedback und KI-basiertes dynamisches Feedback

Statisches Feedback

KI-basiertes dynamisches Feedback

Zur Projektbeschreibung

Vorbereitung

Öffne deine R-Konsole oder RStudio und führe aus: install.packages(c("shiny", "googlesheets4", "httr", "jsonlite"))

🔐 Authentifizierung

Die Authentifizierung bei Google Sheets funktioniert über einen Google Service Account, verwaltet über:

Google Cloud IAM

Um auf ein Google Sheet zuzugreifen, muss es für diesen Service-Account mit Bearbeitungsrechten freigegeben sein:

efm-714@able-hull-366008.iam.gserviceaccount.com

Im App-Ordner (z. B. efm-app/) befindet sich ein versteckter Ordner .secrets/ mit der JSON-Key-Datei:

able-hull-366008-48e78f3bc110.json

In global.R befinden sich alle relevanten Authentifizierungsinformationen – inkl. der Google Sheet ID.

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📁 Struktur der App

Die Shiny-App besteht aus drei Hauptdateien:

• ui.R – UI-Komponenten (auch z. T. in global.R)
• global.R – Initialisierung, Variablen, Authentifizierung
• server.R – Serverlogik

Als Datenbank dient ein Google Sheet.

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📝 Protokollierung

Jeder Aufruf der App wird in eine JSON-Datei geschrieben:

users_data.json

Diese Datei liegt im App-Verzeichnis.

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⚙️ Hauptfunktionen

🆕 Neue Aufgabe

Beim Klick auf den Button Neue Aufgabe wird folgende Funktion ausgelöst:

observeEvent(input$newTaskButton, {...})

Diese ruft intern zwei Funktionen auf:

• newTask <- eventReactive(input$newTaskButton, {...})
• newQuestionText()

Je nach ausgewähltem Test wird:

• die Aufgabenstellung über newTaskText() generiert
• ein passender Test wie doTtest() durchgeführt
• das Ergebnis zurückgegeben

👁️ Lösung anzeigen

Beim Klick auf Lösung anzeigen:

observeEvent(input$showSolutionButton, {...})

Falls eine Lösung angegeben wurde, zeigt die Funktion:

showSolutionText <- eventReactive(input$showSolutionButton, {...})

die passende Lösung an – z. B. getTtestSolution().

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🤖 GPT-Anbindung

Die App kann auch ChatGPT nutzen über:

ask_chatgpt <- function(prompt) {...}

Dabei wird die OpenAI API mit "gpt-3.5-turbo" verwendet.

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🔢 Sonstige Hilfsfunktionen

• helperGetPercentage(value)
  Konvertiert einen numerischen Wert in einen Prozent-String (z. B. 0.1234 → "12.34%")

• newScaleInfo()
  Aktualisiert die Information zur Skalierung im UI.

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📦 Setup & Start

1. .secrets-Ordner mit JSON-Key erstellen
2. ui.R, global.R, server.R ins gleiche Verzeichnis legen
3. Lokale R-Umgebung mit shiny, googlesheets4, httr, jsonlite usw. vorbereiten
4. App starten mit:

Starte RStudio

Öffne das Skript oder Console-Fenster Füge dort das ein: install.packages(c("shiny", "googlesheets4", "httr", "jsonlite"))

Danach kannst du die App mit diesem Befehl starten (in R):

shiny::runApp("efm-app")

🚫 GitHub Hinweise

In der .gitignore sollten stehen:

efm-app/.secrets/
*.json
.Rhistory
.RData

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Wichtig: Google Auth

Beim ersten Zugriff auf das Google Sheet wird googlesheets4 den Service-Account-Key (die .json) verwenden. Stelle sicher, dass:

• Die Datei vorhanden ist: efm-app/.secrets/able-hull-...json
• Das Sheet für diesen Account freigegeben ist
• Du in global.R den richtigen Pfad und die Sheet-ID drin hast