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@@ -44,7 +44,7 @@ Serious Games werden zunehmend als Lern- und Trainingsmedien eingesetzt, weil si
 
 Telemetrie ist jedoch kein Selbstzweck: Lernkonstrukte sind nur indirekt messbar, Metriken können Fehlinterpretationen oder Fehlanreize erzeugen, und Datenschutzanforderungen begrenzen Umfang und Granularität der Datenerhebung. Die Kernfrage lautet daher, wie Telemetrie in Serious Games so gestaltet werden kann, dass sie didaktisch interpretierbar, technisch robust und datenschutzkonform ist.
 
-\subsection{Ziel der Arbeit und Forschungsfragen}
+\subsection{Ziel der Arbeit}
 \label{subsec:ziel}
 Ziel dieser Arbeit ist es, Telemetrie in Serious Games systematisch aufzubereiten und als technisch-didaktisches Gestaltungsproblem zu analysieren. Dazu werden relevante Telemetrie-Daten zur Messung von Lernerfolg, Erfolgs-/Fehlerraten und Lernverhalten strukturiert, technische Umsetzungsoptionen (Tracking, Analytics, Dashboards, automatisierte Auswertung) beschrieben und Datenschutzanforderungen (DSGVO, Zweckbindung, Datenminimierung, Zugriffskontrolle) als Designkriterien integriert.
 
@@ -99,22 +99,14 @@ Die \textbf{Experience API (xAPI)} ist ein Standard zur Erfassung von Lernerfahr
 \label{subsec:datenschutz}
 Telemetrie in Serious Games erfordert Privacy-by-Design: Zweckbindung, Datenminimierung, Transparenz, Zugriffsbeschränkung, sichere Verarbeitung, Aufbewahrung/Löschung sowie klare Rollen (Verantwortliche/Verarbeiter) \. Je nach Kontext sind Einwilligung oder andere Rechtsgrundlagen sowie ggf. eine Datenschutz-Folgenabschätzung zu prüfen.
 
-\subsection{Abgrenzung zu verwandten Ansätzen}
-\label{subsec:abgrenzung}
-Im Unterschied zu allgemeiner Web-Analytics steht die didaktische Interpretierbarkeit im Vordergrund. Im Unterschied zu reinem E-Learning-Tracking kann Telemetrie in Serious Games detaillierte Prozessdaten liefern, die jedoch sorgfältig operationalisiert und validiert werden müssen.
-
 \subsection{Begriffe (Verweis)}
 \label{subsec:begriffe}
 Die in dieser Arbeit verwendeten zentralen Begriffe sind im Anhang~\ref{sec:glossar} (Glossar) zusammengefasst.
 
 % Kapitel 3: Stand der Technik / verwandte Arbeiten
-\section{Stand der Technik / verwandte Arbeiten}
+\section{Stand der Technik}
 \label{sec:stand_der_technik}
 
-\subsection{Auswertemöglichkeiten in Serious Games}
-\label{subsec:auswertemöglichkeiten}
-Der Stand der Technik umfasst u. a. Dashboards für Stakeholder, Lernstands- und Kompetenzdiagnose aus Interaktionsdaten, Unterstützung personalisierter Förderung, (optional) prädiktive Verfahren zur Früherkennung von Risiken sowie Feedbackmechanismen für Lernende und Lehrende.
-
 \subsection{Telemetrie als Engineering-Praxis}
 \label{subsec:engineering}
 In der Spieleentwicklung sind Event-Tracking, Funnel-Analysen, Fehler- und Crash-Reporting sowie experimentelles Vorgehen (z. B. A/B-Tests) etabliert. Für Serious Games müssen diese Praktiken auf Lernziele übertragen werden; die zentrale Herausforderung liegt in Validität, Interpretierbarkeit und Governance.
@@ -123,7 +115,7 @@ In der Spieleentwicklung sind Event-Tracking, Funnel-Analysen, Fehler- und Crash
 \label{subsec:technologievergleich}
 Für Tracking und Auswertung kommen u. a. xAPI/LRS, proprietäre Eventmodelle, Batch- oder Streaming-Analytik sowie On-device-Aggregation in Betracht. Entscheidungen betreffen Interoperabilität, Tooling, Betriebskosten, Datenschutz und Flexibilität.
 
-\begin{table}[htbp]
+\begin{table}[H]
 \centering
 \caption{Technologievergleich: xAPI/LRS vs. Custom-Events (Top-5-Kriterien)}
 \label{tab:technologievergleich}
@@ -174,13 +166,6 @@ Zentrale Anforderungen sind:
 \label{subsec:risiken}
 Risiken sind u. a. Goodhart-Effekte (Optimierung auf Kennzahlen), Bias (z. B. durch Geräte/Barrieren), Fehlalarme und Kontextverlust. Gegenmaßnahmen umfassen konservative Schwellenwerte, erklärbare Indikatoren, Unsicherheitskommunikation und regelmäßige Validierung.
 
-\begin{figure}[H]
-    \centering
-    \includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/dataflow-and-governance.pdf}
-    \caption{Datenfluss und Governance-Punkte}
-    \label{fig:datenfluss_governance}
-\end{figure}
-
 % Kapitel 5: Lösungsansätze / Konzepte / Modelle
 \section{Lösungsansätze / Konzepte / Modelle}
 \label{sec:loesungsansaetze}
@@ -216,7 +201,7 @@ Empfohlen ist eine Taxonomie, die didaktische, verhaltensbezogene und technische
 
 \subsubsection{xAPI-Profil und LRS-Integration (optional/empfohlen)}
 \label{subsubsec:xapi_profil}
-Ein xAPI-Profil (Verben, Objekte, Context, Extensions) stellt Konsistenz sicher und erleichtert Integration. Statements werden clientseitig erzeugt, serverseitig validiert, im LRS gespeichert und für Analytics in Aggregationen überführt. Ein vollständiger Event-/Statement-Katalog kann bei Bedarf im \textbf{Anhang} als Referenzartefakt gepflegt werden.
+Ein xAPI-Profil (Verben, Objekte, Context, Extensions) stellt Konsistenz sicher und erleichtert Integration. Statements werden clientseitig erzeugt, serverseitig validiert, im LRS gespeichert und für Analytics in Aggregationen überführt
 
 \begin{listing}[H]
 \centering
@@ -392,6 +377,13 @@ Weiterführend sind erklärbare prädiktive Modelle, datenschutzfördernde Aggre
     \label{fig:dashboard_mockup}
 \end{figure}
 
+\begin{figure}[H]
+    \centering
+    \includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/dataflow-and-governance.pdf}
+    \caption{Datenfluss und Governance-Punkte}
+    \label{fig:datenfluss_governance}
+\end{figure}
+
 \section{Glossar}
 \label{sec:glossar}