Entwicklung des algorithmischen Denkens von Drittklässlern durch Lernumgebungen beim Programmieren mit Lego WeDo


Bachelorarbeit, 2019

57 Seiten, Note: 2,0


Leseprobe

Inhalt

1. Einleitung

2. Begriffsbestimmungen
2.1 Algorithmus
2.2 Eigenschaften von Algorithmen
2.3 Algorithmen im Alltag und der Bezug zu Lego
2.4 Algorithmische Probleme
2.5 Lösen von algorithmischen Problemen
2.6 Algorithmisches Denken
2.6.1 Algorithmisches Denken in der Grundschule
2.7 Algorithmen in der Informatik

3. Lego WeDo 2.0 Education
3.1 Allgemeines
3.2 Projekte in Lego WeDo 2.0 Education
3.3 Algorithmisches Denken in Lego WeDo

4. Lernumgebungen
4.1 Allgemeines
4.2 Lego WeDo 2.0 Education als Lernumgebung

5. Forschungsstand

6. Empirische Forschung
6.1 Empirie
6.2 Beobachtungsstudie
6.2.1 Erstellung des Beobachtungsbogens
5.2.1.2 Die Bewertungskriterien des Beobachtungsbogens
5.2.2 Unstimmigkeiten mit Lego WeDo 2.0 Education
6.2 Arbeitsschritte bei der Untersuchung
6.2.1 Vorbereitung
6.2.2 Auswahl der Schülerinnen und Schüler
6.2.3 Planung
5.2.4 Durchführung
6.2.5 Termine und Projekte

7. Darstellung der Forschungsergebnisse
7.1 Entwicklung der beobachteten Fähigkeiten der jeweiligen Schülerinnen und Schüler
7.1.2 Kind 1: Nina, weiblich, 9 Jahre alt
7.1.3 Kind 2: Oleksandra, weiblich, 9 Jahre alt
7.1.4 Kind 3: Vera, weiblich, 8 Jahre alt
7.1.5 Kind 4: Sebastian, männlich, 9 Jahre alt
7.1.6 Kind 5: Kai, männlich, 9 Jahre alt
7.1.7 Durchschnittliche Entwicklung der Schülerinnen und Schüler
7.2 Durchschnittliche Entwicklung aller beobachteten Fähigkeiten

8. Interpretation der Forschungsergebnisse

9. Reflexion

10. Fazit

11. Literaturverzeichnis

12. Internetquellen

13. Abbildungsverzeichnis

13. Tabellenverzeichnis

14. Anhang

Abstract

Diese Forschungsarbeit hat das Ziel herauszufinden, wie sich das algorithmische Denken von Drittklässlern durch Lernumgebungen beim Programmieren mit Lego WeDo 2.0 Education entwickelt. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage werden fünf Schülerinnen und Schüler, im Zeitraum vom 16.08. bis 16.09.2019 beim Programmieren mit Lego WeDo 2.0 Education beobachtet und begleitet. Die Datenerhebung erfolgt durch einen Beobachtungsbogen.

1. Einleitung

Seit Beginn meines Studiums, an der Pädagogischen Hochschule Schwäbisch Gmünd, im Wintersemester 2015, wird über den Einsatz von Tablets und Computern in der Grundschule diskutiert. Weder während meines OSP- noch während meines ISP-Praktikums hatte ich die Gelegenheit, zu beobachten, wie Digitales Lernen in der Primarstufe umgesetzt werden kann. Die Schülerinnen und Schüler, die ich einmal unterrichte, wachsen in einer digitalisierten Welt auf und als zukünftige Lehrkraft wird das Lernen mit digitalen Medien bald sehr wichtig für mich werden.

Nicht nur der Praxisbezug hat mich zu dieser Bachelorarbeit motiviert. In der neunten Klasse hatte ich, im Rahmen des Fachs Naturwissenschaft und Technik, große Probleme im Bereich der Programmierung und sehe es als Herausforderung, mich intensiv mit dieser Thematik auseinanderzusetzen.

Auch wenn man Algorithmen mit Informatik und Programmieren in Verbindung bringt, begegnen wir Algorithmen täglich, in Form von Anleitungen, beim Kopfrechnen, usw. Diese Bachelorarbeit soll Aufschluss darüber geben, was algorithmisches Denken ist, welche Rolle algorithmisches Denken in der Primarstufe spielt und wie es sich durch Lernumgebungen beim Programmieren mit Lego WeDo 2.0 Education entwickelt.

Fünf Schülerinnen und Schüler, der dritten Klasse, haben im Zeitraum vom 16. August bis zum 16. September 2019 an dieser Erhebung mitgewirkt.

Zum Verständnis meiner Forschung werden alle relevanten Begriffe aufgezeigt, sowie die Software Lego WeDo 2.0 Education beschrieben. Um die Begriffe verständlich zu erklären werden zahlreiche Beispiele aus dem Alltag und Unterricht verwendet.

Wenn in dieser Arbeit von Lego WeDo die Rede ist, ist immer die Software Lego WeDo 2.0 Education gemeint.

2. Begriffsbestimmungen

2.1 Algorithmus

Um algorithmisches Denken verstehen zu können, ist es wichtig zu definieren, was ein Algorithmus ist. In der wissenschaftlichen Literatur findet man vor allem im Themenbereich der Informatik zahlreiche Definitionen zu Algorithmen. David Harel (2006) bezeichnet die Algorithmik aber als „mehr als nur ein Zweig der Informatik." (Harel 2006, S.6). Viel mehr sei sie der „Kern der Informatik" (Harel 2006, S.6) und relevant für zahlreiche Naturwissenschaften. Dennoch findet die Algorithmik gerade in den Disziplinen Anwendung, die durch den Einsatz von Computern profitieren (vgl. Harel 2006, S. 6).

Der Mathematiker Armin Barth (2003) beschreibt einen Algorithmus als eine „Handlungsanweisung, die bei genauer Anwendung nach einer endlichen Zahl von Schritten zum gewünschten Ergebnis führt" (Barth 2003, S.3) und als eine „Verarbeitungsvorschrift, die so präzise formuliert ist, dass sie von einem mechanisch oder elektronisch arbeitenden Gerät durchgeführt werden kann." (Barth 2003, S.3). Die Verarbeitungsschritte der Abfolge müssen hierbei eindeutig durch eine präzise sprachliche Darstellung hervorgehen (vgl. Barth 2003, S.3).

Prof. Dr. Sigrid Schubert von der Universität Siegen definiert einen Algorithmus als „ein mit formalen Mitteln beschreibbares, mechanisch nachvollziehbares Verfahren zur Lösung einer Klasse von Problemen. Eine exakte Beschreibung des Algorithmus ist notwendig, um Lösungsverfahren für die unterschiedlichsten Probleme so zu formulieren, dass ihre Bearbeitung von einem Rechner übernommen werden kann." (Schubert / Schwill 2011, S. 4).

Sowohl Barth, als auch Schubert betonen, dass Algorithmen exakt und präzise beschrieben werden müssen, damit diese von einem mechanischen oder elektrischen Gerät durchgeführt werden können. Des Weiteren dient laut Barth und Schubert ein Algorithmus zur Lösung eines Problems (vgl. Schuberth /Schwill 2011, S. 4) und zur Erzielung eines gewünschten Ergebnisses (vgl. Barth 2003, S.3). In beiden Fällen ist ein Algorithmus also etwas Endliches.

Algorithmen sind also exakt und präzise beschriebene Lösungswege, die immer endlich sind.

2.2 Eigenschaften von Algorithmen

Explizit auf die Eigenschaften von Algorithmen geht Markus von Rimscha (2008) ein. Algorithmen müssen folgende drei Eigenschaften erfüllen:

„1. Ein Algorithmus ist allgemeingültig“ (Rimscha 2008, S.3)

Ein Algorithmus darf nicht nur zu einem bestimmten Problem passen, sondern muss eine Handlungsanweisung sein, die man auf alle gleichartigen Probleme anwenden kann. Als Beispiel nennt er, dass es bei Algorithmen nicht darum geht, wie man drei Zahlen sortiert, sondern wie man Zahlen allgemein sortieren kann (vgl. Rimscha 2008, S. 3).

„2. Ein Algorithmus ist ausführbar.“ (Rimscha 2008, S. 3).

Eine endliche Anzahl von Anweisungen muss eindeutig, in einer bestimmten Reihenfolge, gegeben sein, damit ein Algorithmus abgearbeitet werden kann. Während bei Menschen eine sprachliche Anweisung ausreicht, braucht beispielsweise ein Computer eine klar formulierte Programmiersprache (vgl. van Rimscha 2008, S.3).

3. Ein Algorithmus muss endlich sein, ansonsten ist das Lösungsverfahren wertlos (vgl. Rimscha, S.3).

Diese drei Eigenschaften lassen sich mit den Definitionen von Barth und Schubert in Einklang bringen.

2.3 Algorithmen im Alltag und der Bezug zu Lego

Ein anschauliches Beispiel für einen Algorithmus, der nichts mit Informatik zu tun hat, ist ein Kochrezept. Die Zubereitung eines Gerichts wird dabei durch Anweisungen in einer klaren Reihenfolge gesteuert. Die Hardware, die den Prozess der Zubereitung ausführt, ist in diesem Fall eine Person. Anders als ein Rechner hat ein Mensch einen gewissen Erfahrungshorizont, weswegen die Anweisungen nicht bis ins Detail formuliert werden müssen. Die Anweisung „Puderzucker unterrühren“ ist bei einem Kochrezept ausreichend und eine sehr detaillierte Anweisung wie „2566 Körnchen Puderzucker mit einem Löffel durch kreisende Bewegungen unterrühren“ ist nicht nötig (vgl. Harel 2006, S.12). Dieses Beispiel soll lediglich zeigen, dass ein Algorithmus an die Fähigkeiten der Hardware, die ihn ausführt, angepasst werden muss.

Betrachtet man nun die Forschungsfrage dieser Arbeit und die Tatsache, dass es sich bei einem Kochrezept um einen Algorithmus handelt, wird deutlich, dass es sich bei einer Lego-Bauanleitung ebenfalls um einen Algorithmus handelt. Eine Lego-Bauanleitung ist eine Reihenfolge von klaren, eindeutigen Anweisungen und ist ebenfalls endlich. Die Anweisungen werden bei einer Lego Bauanleitung wortlos, durch Pfeile und Symbole, dargestellt und von Personen ausgeführt. Somit sind die Anweisungen in einer Lego Bauanleitung ebenfalls an die Hardware, die die Anweisungen ausführt angepasst. Die Hardware ist in diesem Fall eine Person.

Sowohl bei einem Kochrezept, als auch bei einer Lego Bauanleitung ist es wichtig, dass die Person, die die Anweisungen befolgt, jeden Schritt versteht und richtig ausführen kann. „Die Anwendbarkeit eines vorgegebenen Algorithmus hängt also von den Fähigkeiten des Ausführenden ab.“ (Richter u.a. 1999, S. 28). Das Ergebnis ist in beiden Fällen eindeutig bestimmt. Wer genau den Algorithmus ausführen soll ist in beiden Beispielen nicht spezifiziert.

2.4 Algorithmische Probleme

Die Probleme, die mit Hilfe eines Algorithmus gelöst werden können, bezeichnet man als algorithmische Probleme. Ein algorithmisches Problem gilt dann als gelöst, wenn ein passender Algorithmus gefunden wurde (vgl. Harel 2006, S.18). Da die Algorithmik den „Kern der Informatik" (Harel 2006, S.6) bildet, ist eine allgemeine Aufgabe der Informatik also, einen Lösungsweg für ein Problem oder eine ganze Problemklasse zu finden (vgl. Richter 1999, S.29).

2.5 Lösen von algorithmischen Problemen

Die folgenden Schritte zum Lösen von algorithmischen Problemen sollen zum Verständnis des algorithmischen Denkens helfen. Explizite algorithmische Methoden werden deswegen weder genannt, noch erläutert.

Erst wenn man ein geeignetes Verfahren zur Problemlösung gefunden und auch verstanden hat, sollte man mit der Programmierung beginnen (vgl. Rimscha 2008, S.4). Das typische Vorgehen zum Lösen von algorithmischen Problemen beschreibt Richter (1999) mit den folgenden vier Schritten:

Der Ausgangspunkt ist ein Problem, welches durch einen Algorithmus gelöst werden soll.

„Schritt 1: Analyse des Problems, ggf. genauere Darstellung (Spezifikation)" (Richter 1999, S. 30).

Ein Problem muss exakt spezifiziert werden, damit der entsprechende Logarithmus definiert werden kann (vgl. Richter u.a. 1999). Da ein Algorithmus an die Fähigkeiten der Hardware, die ihn ausführt, angepasst sein muss, ist es wichtig, den Algorithmus mit einem entsprechenden Detaillierungsgrad zu formulieren (vgl. Harel 2006, S.13).

„Schritt 2: Herausfinden eines Lösungsweges, Entwicklung eines Algorithmus" (Richter 1999, S.30)

Für diesen Prozess ist es erforderlich, dass man die Problemstellung genau versteht. Das Ergebnis, dieses meist kreativen Prozesses, ist ein Algorithmus in einer formalen Darstellung (vgl. Richter 1999, S.30).

„Schritt 3: Übersetzung des Algorithmus in ein Programm einer Programmiersprache" (Richter. 1999, S. 30)

Diesen Schritt kann man als Codierung bezeichnen. In diesem Schritt gilt es darauf zu achten, dass alle Anweisungen korrekt, in der richtigen Sprache angeordnet sind. Die Sprache muss für die ausführende Hardware verständlich sein (vgl. Richter 1999, S.30).

„Schritt 4: Einsatz des Computers zur Erstellung der Lösung" (Richter 1999, S. 31)

Dieser Schritt ist aus verschiedenen Einzelschritten zusammengesetzt und beinhaltet:

1. „Erstellen / Editieren des Programms" (Richter, u.a. 1999, S. 31)
2. „Prüfen auf syntaktische Korrektheit" (Richter, u.a. 1999, S. 31)
3. „Übersetzen in eine maschinennahe Sprache" (Richter, u.a. 1999, S. 31)
4. „Berechnung der Lösung für gegebene Eingabedaten" (Richter, u.a. 1999, S. 31)

Diese vier Schritte nach Richter (1999) finden sich in folgendem Schaubild wieder:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1 : Der Weg vom Problem zur Lösung (Rimscha 2008, S.4).

In der Regel handelt es sich bei der Erstellung des Programms um einen iterativen (lat. „wiederholen") Prozess, da man beim Testen meistens erkennt, dass in einem Schritt Fehler gemacht wurden, die überarbeitet werden müssen. "Der entsprechende Schritt und die Folgeschritte sind dann zu wiederholen." (Richter, u.a., S. 31).

2.6 Algorithmisches Denken

Anhand aller Begriffe, die bisher in diesem Kapitel geklärt wurden, kann nun auf das algorithmische Denken näher eingegangen werden. Um algorithmisches Denken anwenden zu können muss also ein Problem vorliegen, dass durch einen Algorithmus gelöst werden kann. Der benötigte Algorithmus zur Lösung des algorithmischen Problems soll dann durch algorithmisches Denken erschlossen werden.

Da ein Algorithmus, wie bereits erwähnt, exakt und präzise formuliert werden muss, damit er beispielsweise von einem Computer ausgeführt werden kann, muss eine algorithmisch denkende Person also in der Lage sein, einen Lösungsweg in seine Einzelschritte zu zerlegen und diese so präzise, in einer entsprechenden Sprache zu formulieren, dass beispielsweise eine andere Person oder ein Roboter die Anweisungen verstehen und ausführen kann. Algorithmisches Denken ist also mit und ohne Computer möglich.

Folgende Definition ist demzufolge passend:

„Algorithmic thinking is a way of getting to a solution through a clear definition of the steps" (Csizmadia, u.a. 2015, S. 7).

Übersetzt: „Algorithmisches Denken ist ein Weg, um über eine klare Definition der einzelnen Schritte zu einer Lösung zu gelangen.“

Wurde ein algorithmisches Problem gelöst, können ähnliche Probleme durch dasselbe algorithmische Denken gelöst werden. Diese Kernkompetenz entwickeln Schülerinnen und Schüler besonders durch Programmieraufgaben am Computer (vgl. Csismadia u.a. 2015, S. 7).

2.6.1 Algorithmisches Denken in der Grundschule

Die Fähigkeit des algorithmischen Denkens ist also besonders beim Programmieren am Computer nützlich. Auf den ersten Blick mag es scheinen, als sei algorithmisches Denken in der Primarstufe von einer geringen Wichtigkeit. Betrachtet man aber die Eigenschaften von Algorithmen und die Aspekte, die algorithmisches Denken ausmachen, lassen sich viele Inhalte in der Primarstufe finden, die algorithmisches Denken erfordern. Durch Beispiele soll das algorithmische Denken in der Grundschule verdeutlicht werden.

Bei den schriftlichen Rechenverfahren zu Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division, handelt es sich bereits um Algorithmen. Das Rechenverfahren ist demzufolge allgemeingültig. Das schriftliche Rechenverfahren der Addition ist beispielsweise nicht auf eine einzige Additionsaufgabe anwendbar, sondern auf alle Additionsaufgaben.

Die ersten Erfahrungen mit Algorithmen machen Schülerinnen und Schüler der Primarstufe aber schon beim Zählen. Hierbei handelt es sich um ein einfaches Reihungsverfahren. Das algorithmische Denken ist besonders wichtig, wenn zusätzlich arithmetische Operationen angewendet werden sollen. Beim kleinen Einmaleins bestimmen die Schülerinnen und Schüler, durch algorithmisches Denken, die Repräsentanten einer bestimmten Zahlenreihe und bringen diese in eine Reihenfolge (vgl. Ziegenbalg 2016, S. 9). Das gleiche Prinzip (der gleiche Algorithmus) kann dabei auf jede Zahlenreihe angewendet werden. Wie in Kapitel 2.2 erwähnt, soll ein Algorithmus allgemeingültig sein (vgl. Rimscha 2008, S.3). Beim kleinen Einmaleins gilt es also nicht nur herauszufinden, wie man alle Zahlen der 3er-Reihe findet, sondern wie man die Zahlen zu jeder Reihe findet.

Ist einem Kind also bewusst, wie beispielsweise alle Zahlen der 3er-Reihe gefunden werden können, kann es, durch dasselbe algorithmische Denken, auch alle Zahlen der 5er-Reihe finden.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Algorithmisch denkende Schülerinnen und Schüler können beispielsweise erkennen, dass es sich bei der Multiplikation um eine wiederholte Addition handelt (vgl. Ziegenbalg 2016, S. 9). Das Problem wird dabei in kleine Einzelschritte zerlegt, um zu einer Lösung zu kommen

3 x 4 = 4 + 4 + 4 = 12

Auch das rechnen mit römischen Zahlen erfordert algorithmisches Denken. Die römischen Zahlen werden decodiert und in kleinere Rechenschritte zerlegt, die zur Lösung führen.

XXII = 10 + 10 + 1 + 1 = 22

Das halbschriftliche Rechenverfahren verlangt explizit nach einem Algorithmus und algorithmischem Denken.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Eine Rechenmauer ist eine Lernumgebung (dieser Begriff wird in Kapitel 4 erklärt) die, je nach Schwierigkeitsgrad, viel algorithmisches Denken erfordert.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Rechenmauern

Dieses Beispiel soll zudem verdeutlichen, dass der Weg zur Lösung eines algorithmischen Problems meist ein iterativer Prozess ist (vgl. Richter, u.a., S. 31). Der erste Lösungsansatz funktioniert in diesem Beispiel nicht und wird an der fehlerhaften Stelle korrigiert.

Auch wenn die genannten Beispiele kein Programmieren am Computer erfordern, ist algorithmisches Denken notwendig um zu einer Lösung zu gelangen. Die Liste an Beispielen von Aufgaben aus der Primarstufe, die algorithmisches Denken erfordern lässt sich noch weiter ausführen und „eine genaue Analyse zeigt, dass es im Mathematikunterricht der Primar- und Sekundarstufe überhaupt kein Thema gibt, das nicht einen zentralen algorithmischen Kern hat." (Ziegenbalg 2016, S. 9). Viele Themen aus der Primarstufe, die algorithmisches Denken erfordern, werden auch in der Mittelstufe in Form eines Spiralcurriculums behandelt (vgl. Ziegenbalg 2016, S.9).

Beispiele für Aufgabentypen aus der Mittelstufe, die algorithmisches Denken erfordern und an Aufgaben aus der Primarstufe anknüpfen wären:

- Division mit Rest
- Primzahlen (Sieb des Erastothenes)
- Größter gemeinsamer Teiler / kleinstes gemeinsames Vielfaches
- Grundrechenarten mit Brüchen (kürzen, erweitern)

(vgl. Ziegenbalg 2016, S. 10)

Da der Fokus dieser Arbeit auf dem algorithmischen Denken von Drittklässlern liegt, werden diese Beispiele, in Bezug auf algorithmisches Denken, nicht genauer erläutert.

Aufgrund der Tatsache, dass jedes Thema der Schulmathematik algorithmisches Denken erfordert und Themen aus der Primarstufe in der Mittelstufe erneut aufgegriffen werden, ist die Fähigkeit zum algorithmischen Denken schon in der Primarstufe sehr wichtig und von großer Relevanz. Es lohnt sich also definitiv, die Entwicklung des algorithmischen Denkens bei Drittklässlern zu erforschen.

2.7 Algorithmen in der Informatik

Da Lego WeDo hauptsächlich auf dem symbolbasierten Programmieren basiert, muss darauf Bezug genommen werden. In der Informatik ist der Begriff des Algorithmus ein wenig enger gefasst. Man verlangt in der Informatik, dass die einzelnen Handlungsschritte von einem Computer / einer Maschine ausgeführt werden können (vgl. Richter u.a. 1999, S. 29).

Die Handlungsschritte müssen also so formuliert werden, dass ein Computer die Schritte verstehen kann. Zudem müssen alle, für den Algorithmus relevanten Objekte in einer Form dargestellt werden, die für einen Computer verständlich ist (vgl. Richter u.a. 1999, S. 29).

Um Objekte für einen Computer verständlich darzustellen, benötigt man sogenannte Datentypen. Ein Mensch lässt sich beispielsweise durch Angaben wie Größe, Alter oder Gewicht beschreiben (vgl. Richter u.a. 1999, S.29). „Man betrachtet Algorithmen, die auf Daten operieren, wie etwa auf Symbole, Zeichenketten oder auf natürliche, ganze oder reelle Zahlen." (Richter u.a. 1999, S.29).

Um einzelne Handlungsschritte für den Computer verständlich darzustellen sind Programme in einer hohen Programmiersprache nicht zwingend notwendig. Da Lego WeDo 2.0 Education auf dem symbolbasierten Programmieren basiert, sollen Programmiersprachen und Programme nicht weiter erklärt werden. Allgemein soll gesagt sein: „Ein Programm ist nichts anderes, als die Formulierung eines Algorithmus in einer Programmiersprache" (Hubwieser 2007, S. 182).

3. Lego WeDo 2.0 Education

3.1 Allgemeines

Um die erhobenen Daten und die daraus resultierenden Ergebnisse dieser Arbeit verstehen zu können, muss die Software LEGO Education WeDo 2.0 erklärt werden. Primär soll laut Hersteller das Interesse an naturwissenschaftlichen und technischen Themen in der Grundschule gefördert werden. Konzipiert ist WeDo 2.0 für den Sachunterricht der Primarstufe ab der zweiten Klasse. Das Prinzip basiert auf einfachem Programmieren von motorisierten LEGO Modellen (vgl. The Lego Group 2017, S. 4).

Das Lernen erfolgt, indem die Schülerinnen und Schüler Fragen stellen und Probleme lösen (vgl. The Lego Group 2017, S. 4).

3.2 Projekte in Lego WeDo 2.0 Education

In dieser Forschungsarbeit bearbeiten die Schülerinnen und Schüler geführte Projekte in Lego WeDo. Diese sollen zum Verständnis beschrieben werden.

Die verschiedenen Projekte in Lego WeDo 2.0 Education orientieren sich an den Kompetenzbeschreibungen für naturwissenschaftliches und technisches Lernen in der Grundschule:

Neben dem Erste-Schritte-Projekt, welches in die Funktionsweisen von Lego WeDo einführt, gibt es zwei Arten von Projekten:

1. geführte Projekte
2. offene Projekte

Bei den geführten Projekten können die Schülerinnen und Schüler einer detaillierten Anleitung folgen. Bei den offenen Projekten haben die Schülerinnen und Schüler mehr Freiräume und Gestaltungsmöglichkeiten und können eigenständig und kreativ forschen. Welche Projekte die Schülerinnen und Schüler in dieser Erhebung bearbeitet haben wird in Kapitel 6.2.5 beschrieben.

Jedes der Projekte ist in folgende vier Phasen unterteilt:

1. „Erforschen" - Die Schülerinnen und Schüler machen sich mit der Fragestellung vertraut.
2. „Entwickeln" - Die Schülerinnen und Schüler bauen und programmieren ihre Modelle.
3. „Testen" - Die Schülerinnen und Schüler erhalten die Möglichkeit, ihre Lösungsansätze genauer zu untersuchen.
4. „Ergebnisse vorstellen" - Die Schülerinnen und Schüler dokumentieren und präsentieren ihre Projekte.

Vergleicht man die vier Phasen eines Lego WeDo Projekts mit den vier Schritten zur Lösung eines algorithmischen Problems aus Kapitel 2.5 (1.Analyse des Problems, 2. Herausfinden eines Lösungsweges, 3. Übersetzung des Algorithmus in ein Programm einer Programmiersprache, 4. Einsatz des Computers zur Erstellung der Lösung), wird deutlich, dass Projekte in Lego WeDo 2.0 algorithmisches Denken erfordern.

Folgendes Schaubild soll den Ablauf eines Projekts in Lego WeDo verdeutlichen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Projektablauf in Lego WeDo 2.0 Education (The Lego Group Einführung, S.6)

In der Erforschungsphase werden die Schülerinnen und Schüler an eine Fragestellung aus dem Bereich Naturwissenschaft oder Technik herangeführt.

[...]

Ende der Leseprobe aus 57 Seiten

Details

Titel
Entwicklung des algorithmischen Denkens von Drittklässlern durch Lernumgebungen beim Programmieren mit Lego WeDo
Hochschule
Pädagogische Hochschule in Schwäbisch Gmünd
Note
2,0
Autor
Jahr
2019
Seiten
57
Katalognummer
V511709
ISBN (eBook)
9783346097064
ISBN (Buch)
9783346097071
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Informatik, Lego WeDo, programmieren, dritte Klasse, Drittklässler, algorithmisches Denken, computational thinking, Algorithmus, algorithmisches Denken in der Grundschule, Grundschule
Arbeit zitieren
Tim Zondler (Autor:in), 2019, Entwicklung des algorithmischen Denkens von Drittklässlern durch Lernumgebungen beim Programmieren mit Lego WeDo, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/511709

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