Computational Thinking

Computational Thinking (CT) ist ein Denken, das von einem Verständnis der Technologie, ihrer Vorteile, Grenzen und potenziellen Probleme inspiriert ist. CT ermutigt uns zu fragen:

  • Was wäre, wenn wir dies automatisieren würden?
  • Wie können wir dies automatisieren?
  • Was sind die Schritte, die ein Computer braucht, um das zu tun, was wir von ihm wollen?

CT ist die besondere Art des Denkens, die notwendig ist, um Probleme mit Computern zu lösen. (Wang)

Computational thinking visualized

Die besonderen Denkweisen, die Problemabstraktion, Datenerfassung und -analyse beinhalten, sind typisch für viele Bereiche der Wissenschaft und des Ingenieurwesens, und es ist jetzt mehr als wahrscheinlich, dass sie Computer einbeziehen. Die Vorteile des CS-Unterrichts durch computergestütztes Denken wurden durch eine Vielzahl von Forschungsarbeiten belegt, darunter auch unsere (Link zur SGD-Seite). Wir unterteilen das Erlernen von CS-Konzepten in Computational Thinking Patterns (CTPs) - kleine Teile von Anweisungen oder Algorithmen, die Computer dazu bringen, das zu tun, was wir von ihnen wollen. CTPs können dann kombiniert werden, um Programme zu erstellen, die komplexe Dinge tun, wie z. B. ein Videospiel oder eine wissenschaftliche Simulation. CTPs sind auf jede Programmiersprache übertragbar.

Computational Thinking Patterns

Wenn wir Informatik und Codierung unterrichten, sind die Bausteine von Programmen Algorithmen, also Listen von Anweisungen. Videospiele verwenden Algorithmen, die auch in vielen anderen Arten der Programmierung verwendet werden. Alle unsere Game Design Lehrpläne helfen den Lernenden, eine breite Palette von Computational Thinking Patterns zu beherrschen, wie z.B. Bewegung, Transport, etc. Die Lernenden machen Fortschritte, indem sie immer komplexere Spiele entwickeln und diese wichtigen Programmierkonzepte beherrschen, die zu mehrstufigen, originellen Spielen oder sogar zu wissenschaftlichen Simulationen und Visualisierungen kombiniert werden können. Einige dieser Konzepte sind: Absorption, Erzeugung, Kollision, Bergauffahrt, Cursorsteuerung, autonome Bewegung, Diffusion, Abfrage, Wahrnehmen/Handeln und Suchen. Mit zunehmendem Lernfortschritt beherrschen die Lernenden die ersten und dann die fortgeschrittenen Varianten dieser CTPs und verwenden sie in immer komplexeren Programmen.

AgentCubes ist ein Werkzeug für Computational Thinking

Computational Thinking ist die Fähigkeit, Probleme durch Planung und Denken in 3 Schritten zu lösen:

  • Abstraktion; was muss der Computer tun?
  • Automatisierung; dem Computer sagen, was er tun soll, und schließlich
  • Analyse; macht der Computer das Richtige?
3D frogger game with a castle

AgentCubes unterstützt die Lernenden in allen drei Phasen des Computational Thinking Prozesses: Abstraktion, Automatisierung und Analyse. Unsere visuelle Programmiersprache VAT wurde entwickelt, um Lernenden bei der Visualisierung und Implementierung von Computational Thinking Patterns zu helfen. In Kombination mit unserer Anleitung zum skalierbaren Spieldesign können die Lernenden mit der Geschwindigkeit ihrer Gedanken programmieren und zu Computational Thinkers werden.

Verwenden Sie 3D-Assets (Agenten) aus unserer Bibliothek oder erstellen Sie Originale. Erstellen Sie Welten, die so komplex und vielschichtig sind, wie Sie möchten! Programmieren Sie dann Ihre Objekte so, dass sie sich in Ihrer Welt bewegen und handeln. Die Charaktere können vom Spieler gesteuert werden oder NPCs (Nicht-Spieler-Charaktere) sein. Baue mehrere Welten mit Portalen, um sie für endlose Spiele mit vielen Ebenen zu verbinden.

Als Nächstes übertragen Sie diese Muster des rechnergestützten Denkens, indem Sie aufwendige Spiele und dann wissenschaftliche Simulationen und Modelle erstellen. Erstellen Sie ein immer komplexeres Ökosystemmodell mit denselben CTPs, die Sie in PacMan verwendet haben. Nutzen Sie unsere Tools zur Datenvisualisierung und zum Datenexport, um zu sehen, was in Ihrer Simulation passiert, wenn Sie die Bedingungen in der Welt verändern.

Unterstützung von Lehrern bei der Förderung von Computational Thinkers

In der Vergangenheit wurde das Unterrichten von CS-Schülern den CS-Fachleuten überlassen, die die verschiedenen von den Schülern verwendeten Programmiersprachen verstehen und kennen mussten, um die Projekte der Schüler bewerten zu können. Als es immer wichtiger wurde, bereits in der Grundschule mit der Vermittlung von Computerkompetenz zu beginnen, war es wichtig, auch Lehrkräfte, die nicht programmieren, in die Lage zu versetzen, diese zu vermitteln. Darauf hat sich unsere Forschung konzentriert.

A corona simulation in Agentcubes

Durch den Einsatz von Computational Thinking Patterns können wir Lehrkräfte bei der Bewertung unterstützen, sowohl in formativer als auch in summativer Hinsicht. Unsere Klassenraum-Management-Tools organisieren Schülerprojekte und können das Projekt eines Schülers mit einem Masterprojekt vergleichen. Dies hilft dabei, die Beherrschung der CTPs durch die Schüler in einer bestimmten Aufgabe zu bewerten. Mithilfe dieses Tools können Lehrkräfte während des Lernfortschritts der Schüler (formativ) erkennen, welche Schüler möglicherweise zurückbleiben oder in welchen Bereichen des Unterrichts mehr Unterstützung benötigt wird. Sobald die Projekte abgeschlossen sind, unterstützt die CTP-Analyse die Lehrkräfte bei der summativen Bewertung und Benotung. Natürlich gibt es viele Möglichkeiten zu programmieren, so dass auch abgelegene Projekte auf ihre Funktionalität hin überprüft werden müssen.

Standards übertreffen

Es war immer eine Priorität, dass wir nicht nur darauf vorbereitet sind, die neuen Bildungsstandards zu erfüllen, sondern dass wir der Entwicklung voraus sind. Unser Ziel ist es, die Schüler auf Arbeitsplätze in einer Welt vorzubereiten, in der Technologie in immer mehr Bereichen und Aufgaben eine Rolle spielt.

Unser Lehrplan und unsere Hilfsmittel sorgen dafür, dass die Schüler vom Spieldesign bis zur Erstellung wissenschaftlicher Modelle und Simulationen weiterarbeiten können. Das bedeutet, dass sie die Standards in diesen Bereichen erfüllen und darüber hinausgehen:

  • Kreativität und Innovation
  • Kommunikation und Zusammenarbeit
  • Recherche und Informationsfluss
  • Kritisches Denken, Problemlösung und Entscheidungsfindung
  • Effektiver und verantwortungsvoller Umgang mit digitalen Technologien
  • Technische Abläufe und Konzepte