Die vier 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.
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
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
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)
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
Neben den acht Computational Thinking Kompetenzen spielen die 4K-Skills eine grundlegende Rolle: Kommunikation, Kollaboration, Kreativität und Kritisches Denken. Es handelt sich bei diesen Fähigkeiten um transversale Kompetenzen, die unerlässlich sind um die Kreativität, den Peer-Austausch bei der Zusammenarbeit und das kritische Auseinandersetzen mit den Technologien zu fördern.
Die Lehrperson steht für Feedback, Verständnisfragen und richtungsweisende Impulse zur Verfügung.
