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Lektion 2 von 10 · 7 Min.

Informatisches Denken, konkret

Zerlegen, abstrahieren, einen Algorithmus schreiben, debuggen: was informatisches Denken umfasst und wie man es mit oder ohne Bildschirm übt.

2006 veröffentlicht die Informatikerin Jeannette Wing einen kurzen Text, der Spuren hinterlassen wird. Darin vertritt sie informatisches Denken als eine Art, Probleme zu lösen, die allen nützt, nicht nur Informatikerinnen und Informatikern. Sie stellt es neben Lesen, Schreiben und Rechnen. 2013 ziehen Grover und Pea eine Bilanz für die Schule. Die Definitionen unterscheiden sich, aber dieselben Elemente kehren wieder: abstrahieren, ein Problem zerlegen, in Algorithmen denken, Bedingungen und Wiederholungen verwenden, systematisch debuggen.

  • Zerlegen: «zur Bibliothek gehen» in Schritte aufteilen, die man einzeln bearbeiten kann.
  • Abstrahieren: behalten, was für das Problem zählt. Das Raster der Matte zählt, ihre Farbe nicht.
  • Einen Algorithmus schreiben: eine Folge präziser, geordneter Anweisungen, bei Bedarf mit einer Wiederholung oder einer Bedingung.
  • Debuggen: finden, wo das Programm von der Absicht abweicht, und dann methodisch korrigieren.

Diese Tätigkeiten übt man zuerst ohne Bildschirm. Ein Kind spielt den Roboter, ein anderes gibt ihm Pfeilkarten, die es auf einem am Boden gezeichneten Raster wörtlich ausführt. Die Klasse entdeckt, dass eine Maschine genau das tut, was man ihr sagt, nicht das, was man sagen wollte. Dann kommt der Roboter, und man findet dieselben Tätigkeiten wieder, mit einem Objekt, das sich irrt, ohne zu schummeln.

Für den Übergang zum Programmieren beschreiben Lee und Kollegen 2011 einen Aufbau in drei Schritten: nutzen, verändern, erschaffen. Die Schülerinnen und Schüler führen zuerst ein bestehendes Programm aus, verändern es dann für ein anderes Ziel und erstellen schliesslich ein eigenes. Dieser Aufbau passt auch für Lehrpersonen, die neu beginnen. Sie müssen nicht alles schreiben können, bevor sie anfangen.

Quellen

  1. Wing (2006). Computational thinking. Communications of the ACM 49(3), p. 33–35. doi.org/10.1145/1118178.1118215
  2. Grover, Pea (2013). Computational Thinking in K–12: A Review of the State of the Field. Educational Researcher 42(1), p. 38–43. doi.org/10.3102/0013189X12463051
  3. Lee, Martin, Denner et al. (2011). Computational thinking for youth in practice. ACM Inroads 2(1), p. 32–37. doi.org/10.1145/1929887.1929902