Mobile Anwendung für Vokabelaufbau
Vocabularbuilder ist eine KI-gestützte Vokabel-Lern-App, mit der Nutzer eigene themenbasierte Listen und Kurse erstellen, ihr Wissen testen und ihren Fortschritt über eine intuitive iOS-Oberfläche verfolgen.
Unsere Rolle
Design und Engineering
Plattform
iOS Mobile-App
Umfang
UX-Research, UI-Design, KI-gestützte Features
Jahr
2023-2025
25+
Designte und ausgelieferte Screens
Unsere Vorgehensweise
Unser Team begann mit Nutzerforschung, um Sprachlernmuster und die Herausforderungen der Vokabelretention zu verstehen. Anschließend gestalteten wir eine KI-gestützte mobile Oberfläche nach den iOS Guidelines für eine intuitive Navigation und eine durchdachte Nutzererfahrung.
Der Entwicklungsprozess konzentrierte sich auf die Integration von KI-Algorithmen für intelligente Wortvorschläge und den Aufbau interaktiver Testsysteme. Unsere UX/UI-Designer und Mobile-Entwickler arbeiteten eng zusammen, um die Oberfläche für kleine Bildschirme zu optimieren und dabei eine klare visuelle Hierarchie sowie eine ansprechende Fortschrittsverfolgung über die gesamte Lernreise hinweg zu bewahren.
Benutzerflüsse
Um die Benutzerflüsse für die Vocabularbuilder-App zu erstellen, analysierten wir zunächst die Hauptbenutzerreise in der App, die beim Testen der erstellten Wörter stattfand. Wir haben die Hauptphasen des Testdurchlaufs definiert, wie die Auswahl eines Wortes, das Betrachten seiner Definition, die Eingabe einer Antwort und die Überprüfung der Richtigkeit der Antwortoptionen. Als Ergebnis verhindern unsere Benutzerflüsse, dass Benutzer die Vocabulary Builder-Funktionalität erkunden, bequem testen und eine benutzerfreundliche und logische Oberfläche bereitstellen.
Startseite & Listen
Die Startseite wurde auf Basis von Ordnern entwickelt, in denen der Benutzer Daten speichert. Auch alle notwendigen Funktionen befinden sich auf der Hauptseite: Test starten und neues Wort hinzufügen. Eine Listenseite enthält eine benutzergenerte Liste von Wortlisten. Von dieser Seite aus können Sie neue Listen hinzufügen, bestehende Listen anzeigen und Aktionen an ihnen durchführen, wie Bearbeiten und Löschen. Ordner werden mithilfe von Themen und Benutzerinteressen gefiltert. Die künstliche Intelligenz der Anwendung hilft Benutzern bei der Suche.
Wort-Erstellungsseiten
Die Suchseite einer KI-gestützten Wortlern-App kann zusätzliche Features haben, um Suchgenauigkeit und Empfehlungen zu verbessern. Die Anwendung kann Verstärkungslernen und andere Machine-Learning-Techniken verwenden, um Benutzerbedürfnisse zu analysieren und vorherzusagen. Die Wort-Erstellungsseite kann interaktive Elemente wie Buttons und Eingabefelder zum Hinzufügen neuer Wörter und ihrer Übersetzungen drucken. Die App kann auch Machine Learning verwenden, um automatisch einige Felder basierend auf zuvor eingegebenen Informationen auszufüllen.
Testseiten
Auf der Testseite wird dem Benutzer eine Beschreibung der Wörter präsentiert und er muss das richtige auswählen. Wenn die Antwort richtig ist, geht der Benutzer zum nächsten Wort über, wenn nicht, muss er das Wort erneut studieren. Nach Abschluss des Tests geht der Benutzer zur Ergebnisseite, wo er sehen kann, wie viele Wörter er gelernt hat und was sein Ergebnis war. Je nach Ergebnis kann der Benutzer Empfehlungen für weiteres Wortstudium erhalten oder den Test wiederholen, um sein Wissen zu verbessern.
Profil & Erfolge
Eine Profilseite in einer Wortlern-App enthält normalerweise Informationen über den Benutzer, wie Name, Foto, E-Mail-Adresse und andere Kontaktinformationen. Diese Seite kann auch Wortlern-Fortschritt, Abonnementinformationen und andere Kontoeinstellungen anzeigen.
Ergebnis
Die Design-Tests für die Lern-App führten zu gezielten Änderungen und Verbesserungen, die den Nutzern eine reibungslosere Erfahrung verschafften. Wir reduzierten die Anzahl der Schritte, um Informationen zu finden, vergrößerten Buttons und Bedienelemente, ergänzten bequeme Navigationspfade und machten Texte besser lesbar.
Als Ergebnis dieser Änderungen erzielten wir zufriedenstellende Testergebnisse und positives Feedback von Nutzern, wobei die KI-gestützte Wortsuche und die klare Fortschrittsverfolgung das fertige Produkt prägten.
Bereit, Ihre Lern-App zu entwickeln?
Lassen Sie uns Ihre Idee in ein KI-gestütztes mobiles Produkt verwandeln, das Ihre Nutzer lieben werden. Erzählen Sie uns von Ihren Zielen und wir skizzieren den Weg für Design und Engineering.
Häufige Fragen
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Wie lange dauert ein solches Projekt?
Eine einzelne Oberfläche wie eine Marketing-Website oder eine MVP-App ist in der Regel in 4-8 Wochen fertig; ein vollständiges Produkt über mehrere Oberflächen hinweg (Brand, Web, Mobile und ein Dashboard) dauert rund 12-16 Wochen von Anfang bis Ende.
Arbeiten Sie mit unserer bestehenden Codebasis?
Ja. Wir prüfen zunächst den aktuellen Stack und erweitern ihn entweder oder migrieren ihn schrittweise, sodass Sie weiter ausliefern können, während wir das Fundament darunter verbessern.
Wem gehören Code und Design-Dateien?
Ihnen. Wir übergeben das vollständige Repository, das Figma-Designsystem und alle Quelldateien samt Dokumentation, damit Ihr Team weiterbauen kann.
Können Sie Web, Mobile und Backend gemeinsam abdecken?
Ja. Ein Team über Produktdesign, Web, Mobile und Backend hinweg, das ein gemeinsames Designsystem und eine gemeinsame API nutzt, damit jede Oberfläche konsistent bleibt.
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