Knowlaxy stellt Wissen als interaktiven Graphen dar: Konzepte sind als Knoten visualisiert, die durch Verbindungslinien miteinander verknüpft sind. Statt vorgegebener Lernpfade navigiert man frei durch dieses Netz und entdeckt Zusammenhänge auf eigene Faust. Der Graph umfasst Themengebiete wie Biologie, Ingenieurwesen, Mathematik und Raumfahrt – darunter Knoten wie DNA, Zellenbiologie, Photosynthese, CPU-Architektur, Neuronale Netze, Infinitesimalrechnung oder Schwarze Löcher.
Drei Schichten pro Knoten
Jeder Knoten im Graphen öffnet drei Informationsebenen: den Begriff selbst, den Kontext, in dem er steht, und seine Beziehungen zu anderen Konzepten. Dieses Schichtenmodell ermöglicht ein schrittweises Eintauchen, das über bloßes Faktenlernen hinausgeht. Ein regelbasiertes adaptives System passt dabei die Komplexität der Inhalte automatisch an den Kenntnisstand des Nutzers an.
Statistiken und Profil
Im Statistik-Bereich werden Sitzungen, Gesamtpunktzahl, Fehleranzahl und freigeschaltete Knoten angezeigt. Das Profil führt eine Mastery Map – eine Übersichtskarte der beherrschten Themen, aufgeteilt nach Kategorien und Unterthemen. Die Navigation erfolgt über fünf feste Tabs: Home, Graph, Stats, Profil und Einstellungen.
Kompass, Karte, freie Navigation
Das visuelle Design von Knowlaxy arbeitet mit arktischen Landschaften, einem chromglänzenden Kompass als App-Icon und einem blauen Farbschema – Bilder, die von Erkundung und Orientierung erzählen. Wer schon einmal in einem Spiel eine offene Karte aufgerufen hat, um zu entscheiden, wohin die Reise als nächstes geht, kennt dieses Gefühl: kein vorgegebener Weg, nur das Netz der Möglichkeiten. Genau so funktioniert der Wissensgraph in Knowlaxy – man wählt selbst den nächsten Knoten, folgt einer Verbindung, öffnet ein neues Thema.
Die vollständig offline-fähige Architektur ist ein echter Vorteil – alle Daten liegen lokal im SQLite- und JSON-Format auf dem Gerät, Netzwerkzugriff, Kamera, Mikrofon und Standort werden laut Einstellungen gar nicht genutzt. Wer allerdings auf Farbkodierung angewiesen ist, um Kategorien im Graphen zu unterscheiden, könnte Schwierigkeiten haben: Die Differenzierung zwischen Knotentypen erfolgt ausschließlich über Farbe, ohne ergänzende Formen oder Muster.