Die Zukunftskompetenz: „Computational Thinking“ (algoithmi-
sches Denken) ist ein Problemlösungsansatz, bei dem Heraus-
forderungen in kleine, logische Schritte zerlegt werden.
Auszug aus dem Artikel:
Probleme lösen als Zukunftskompetenz
Im 21. Jahrhundert haben sich die Anforderungen an die berufliche Zukunft erheblich verändert. In einer zuneh-
mend digitalisierten Arbeitswelt brauchen wir nicht nur Fachwissen, sondern auch fachübergreifende Fähigkei-
ten, um später auf Veränderungen u neue Chancen schnell reagieren zu können. Die Rede ist von „Future Skills“
(sog. Zukunftskompetenzen). Dazu gehören technologische Fähigkeiten (wie z.B. die Entwicklung von Robo-
tern), digitale Schlüsselqualifikationen (wie z.B. die Fähigkeit zu digitalem Lernen) und nicht-digitale Schlüssel-
quali-fikationen (wie z.B. Problemlösefähigkeit und Kreativität).
Eine dieser nicht-digitalen Kompetenzen ist das Computational Thinking – das informatische Denken, das Kin-
dern und Jugendlichen in der Schule vermittelt werden kann, um ihre Problemlösefähigkeiten zu verbessern.
„Denk logisch!“ – Was ist Computational Thinking?
Computational Thinking beginnt damit, dass ein Problem verstanden wird. Es folgen Denkprozesse, die nötig sind, um ein komplexes Problem zu beschreiben, auf wesentliche Teile zu abstrahieren und in kleinere Teilprob-
leme zu zerlegen. Daraus kann dann ein Lösungsweg entworfen werden, der von einem Computer oder einem
anderen Menschen effizient ausgeführt werden kann (vgl. Prof. Dr. Andrea Bollin,YouTube). Bei dieser Art der Lösungsfindung stehen algorithmische Denkweisen und formale Denkprozesse im Fokus. Sie prägen die Denk-
weise, wie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, vergleichbar mit einem Rezept.
Nach Ansicht von Prof. Dr. Bernhard Standl, Leiter des Instituts für Informatik und digitale Bildung an der PH Karlsruhe, müssen Computer (in der Schule) nicht zwingend zum Einsatz kommen. Programmieren kann eine Rolle spielen, muss es aber nicht (vgl. Medienportal Siemensstiftung. Prof. Dr. Bernhard Standl. Computational Thinking im Mint-Unterricht).
Welche Fähigkeiten gehören zum informatischen Denken?
Computational Thinking stützt sich auf folgende vier Fähigkeiten, die zusammen als Grundpfeiler bezeichnet werden.
- Die Fähigkeit zur Zerlegung: Komplexe Probleme werden i kleinere, überschaubare Teilaufgaben oder Schrit-
te zerlegt. Dadurch wird das Problem in seine grundlegenden Bestandteile aufgebrochen. Durch die Zerle-
gung werden die Teilaufgaben einfacher und die einzelnen Teillösungen können im Anschluss wieder zusam-
mengesetzt werden. - Die Fähigkeit zur Mustererkennung: Die Identifikation von Ähnlichkeiten, Unterschieden und wiederkehren-
den Mustern hilft, Zusammenhänge zu erkennen und Lösungsansätze abzuleiten. - Die Fähigkeit zur Abstraktion: Bei der Abstraktion werden irrelevante Details ausgeblendet, um den Fokus auf die wesentlichen Aspekte des Problems zu legen. Der Fokus liegt auf Schlüsselinformationen. Dies erleichtert die Entwicklung von allgemeingültigen Lösungen.
- Die Fähigkeit zum Algorithmischen Denken: Bei der Entwicklung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung werden notwendige Lösungsschritte angeordnet, um die Teilaufgaben in einer bestimmten Reihenfolge zu lösen. Dies beinhaltet das Planen von Aktionen und die Entwicklung von klaren Anweisungen, vergleichbar mit ei-
nem Rezept (vgl. KI in der Berufsausbildung, Computational Thinking).
Hier finden Sie ausführliche Erklärungen und Alltagsbeispiele zu den vier Säulen des Computational Thinking: Computational Thinking – Grundlagen. Anleitung: CT & 4 Pfeiler (PDF).
Bei komplexen Problemen durchhalten, kritisch bleiben und verschiedene Lösungen andenken.
Computational Thinking ist ein ganzheitlicher Ansatz. Auf dem Weg zur Lösungsfindung sollen sich die Lernen-
den kritisches Denken bewahren und eine bestimmte Lernhaltung entwickeln. Dazu gehören u.a. Durchhaltever
mögen bei schwierigen Problemen, Sicherheit im Umgang mit komplexen Aufgaben und Kompetenz, mit offe
nen Lösungswegen umzugehen (vgl. Prof. Dr. Bernhard Standl, Computational Thinking im MINT-Unterricht).
Hier finden Lehrkräfte ergänzende Übungen mit Lösungen für den Unterricht
>>> Modul: Computational Thinking (KI in der Berufsausbildung)
>>> Modul: Lern- und Lehrmaterialien zu Computational Thinking (KI in der Berufsausbildung)
Hier finden MINT-Lehrkräfte ein Online-Fortbildungsmodul:
In dem Online-Modul zu Computational Thinking werden die Problemlösungsvorgänge erklärt und neue Ideen für ihre Integration in den MINT-Unterricht gegeben. >>> Fortbildung für MINT-Lehrkräfte (Siemensstiftung).
Quelle: Das Landesmedienzentrum Baden-Württemberg (LMZ)
bietet pädagogische sowie technische Beratung und Weiterbildung, bildungsplanbezogene, fachlich begutachtete Medien sowie Support für schulische Computernetzwerke. Das Online-Portal lmz-bw.de bietet Interessierten Zugang zu den Angeboten des Landesmedienzentrums sowie vielfältigen Fachin-
formationen zu Themen der Medienbildung und des Jugendmedienschutzes.
>>> zum Artikel: „Computational Thinking in der Schule“ (externer Inhalt)
>>> Computational Thinking im MINT-Unterricht (extern)
>>> Wie ein Algorithmus denken lernen: „Computational Thinking“im Unterricht (extern)
Computational Thinking – Informatische Bildung Grundschule – Sammlung extern)
Urheberrechtshinweis
Alle Rechte an dem Artikel liegen ausschließlich bei der Autorin Ulrike Boscher sowie beim Landesmedienzentrum Baden-Württemberg (LMZ).
Ergänzende Artikel und Informationen (alle Artikel intern aus kindheit-heute.info)
>>> Lesen ist eine Zukunftskompetenz
>>> Die Zukunftskompetenz »Kreatives Denken«
>>> Die wichtigen Fächer in der Schule sind Kunst, Sport und Musik!
>>> Welche Kompetenzen brauchen Kinder im Zeitalter von KI?
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