Skip to main content

Computational Thinking: Acht Kompetenzen

„Computational thinking is the thought processes involved in formulating problems and their solutions so that the solutions are represented in a form that can effectively be carried out by an information-processing agent.” (Jeannette Wing, 2010)

Nach Wing handelt es sich bei Computational Thinking um

  • einen Gedankenprozess
  • welcher zu einer Lösung eines Problems führen soll
  • die so notiert werden soll, dass ein Dritter (Mensch oder Computer/Roboter) diese ausführen kann.
Die 4 Etappen des Computational Thinking

Beim Computational Thinking steht die Entwicklung einer Problemlösungsstrategie, eines Algorithmus im Vordergrund. Nicht das Lösen der Aufgabe durch den Lernenden, sondern das Aufstellen einer Handlungsabfolge, die zu einer Lösung der Aufgabe führen könnte, steht im Fokus. Diese Handlungsabfolge, oder Algorithmus, kann anschließend von einem Menschen oder einem Computer durchgeführt werden.

Dieser Problemlöse-Prozess besteht aus vier aufeinander folgenden Etappen, welche auf den acht grundlegenden Kompetenzen des Computational Thinking basieren.

1. Problemdefinition

Die Problemstellung wird untersucht und mit anderen, bereits bearbeiteten, Aufgaben verglichen.

Kernfragen: Gibt es Übereinstimmungen oder gemeinsame Merkmale? Sind gemeinsame Muster mit anderen Aufgaben zu erkennen?

Kompetenzen: Mustererkennung, Verallgemeinerung

2. Planung

Das Problem wird in mehrere Einzelschritte zerlegt und komplexe Aufgaben werden vereinfacht. Gleichzeitig werden unwichtige Details weggelassen. Es gilt den Kern des Problems zu erkennen und diesen kleinschrittig zu definieren.

Kernfragen: Welche unwichtigen Details können weggelassen werden? Was ist der Kern des Problems? Wie kann ich die Aufgabe in Teilschritte zerlegen?

Kompetenzen: Zerlegung, Abstraktion

3. Umsetzung

Die einzelnen Handlungsschritte werden festgelegt. Die nutzende Person überlegt, wie er oder sie die Handlungen definieren und notieren kann, damit ein anderer diese ausführen kann. Die Handlungsanweisungen (Algorithmen) müssen präzise, detailliert und in einer bestimmten Reihenfolge vorgegeben sein. Wiederholungen der Handlungsanweisungen lassen sich in einem Block zusammenzufassen, um die Anweisungen übersichtlicher zu gestalten und den Algorithmus zu optimieren.

Kernfragen: Wie können die einzelnen Lösungsschritte notiert werden? Gibt es sich wiederholende Schritte, welche zusammengefasst werden können?

Kompetenzen: Algorithmisches Denken, Wiederholung der Handlungsanweisungen (Iteration)

4. Überprüfung

Die Handlungsschritte werden umgesetzt: sie können zum vorgegebenen Ziel führen oder auch nicht. Im letzteren Fall muss der Algorithmus überarbeitet, Fehler gefunden und korrigiert werden (Debugging). Die vorher aufgestellten Schritte werden evaluiert. Möglicherweise braucht es einen Neuanfang bei der ersten Etappe, um das Problem neu anzugehen.

Kernfragen: Wurde die Aufgabe gelöst, kann auch über mögliche Optimierungen nachgedacht werden. Gibt es einfachere, schnellere, elegantere Lösungen?

Kompetenzen: Debugging, Evaluation

X