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Beispiel für einen schulinternen Lehrplan zum Kernlehrplan für die gymnasiale Oberstufe

Informatik (Stand: 30.03.2014) Dieses Beispiel für einen schulinternen Lehrplan wird um Angaben für den Leistungskurs ergänzt.

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Inhalt

Seite

1 Die Fachgruppe Informatik des Konrad-Zuse-Gymnasiums Paderborn 3

2 Entscheidungen zum Unterricht 6

2.1 Unterrichtsvorhaben 6 2.1.1 Übersichtsraster Unterrichtsvorhaben 8 2.1.2 Konkretisierte Unterrichtsvorhaben 16

2.2 Grundsätze der fachmethodischen und fachdidaktischen Arbeit 23 2.3 Grundsätze der Leistungsbewertung und Leistungsrückmeldung 57

3 Entscheidungen zu fach- und unterrichtsübergreifenden Fragen 60

4 Qualitätssicherung und Evaluation 61

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Hinweis: Als Beispiel für einen schulinternen Lehrplan auf der Grundlage des Kernlehrplans Informatik steht hier der schulinterne Lehrplan einer fiktiven Schule zur Verfügung. Diese Schule verfügt zurzeit über keine Leistungskurse in Informatik. Daher liegen keine Planungen für entspre-chende Unterrichtsvorhaben vor.

Als Orientierung für Schulen mit Leistungskurs ist eine Übersicht über mögliche Unterrichtsvorhaben für den Leistungskurs in Arbeit.

Um zu verdeutlichen, wie die jeweils spezifischen Rahmenbedingungen in den schulinternen Lehrplan einfließen, wird die Schule in Kapitel 1 zu-nächst näher vorgestellt. Den Fachkonferenzen wird empfohlen, eine nach den Aspekten im vorliegenden Beispiel strukturierte Beschreibung für ihre Schule zu erstellen.

1 Die Fachgruppe Informatik des Konrad-Zuse-Gymnasiums Paderborn

Hinweis: Um die Ausgangsbedingungen für die Erstellung des schulin-ternen Lehrplans festzuhalten, können beispielsweise folgende Aspekte berücksichtigt werden:

Lage der Schule Funktionen und Aufgaben der Fachgruppe vor dem Hintergrund

des Schulprogramms Beitrag der Fachgruppe zur Erreichung der Erziehungsziele ihrer

Schule Beitrag zur Qualitätssicherung und –entwicklung innerhalb der

Fachgruppe Zusammenarbeit mit anderen Fachgruppen (fächerübergreifende

Unterrichtsvorhaben und Projekte) Ressourcen der Schule (personell, räumlich, sächlich), Größe der

Lerngruppen, Unterrichtstaktung, Stundenverortung Name des/der Fachvorsitzenden und des Stellvertreters/der Stell-

vertreterin ggf. Arbeitsgruppen bzw. weitere Beauftragte

Beim Konrad-Zuse-Gymnasium handelt es sich um eine dreizügige Schule im Zentrum von Paderborn mit zurzeit ca. 700 Schülerinnen und Schülern, 43 Planstellen und 60 Lehrerinnen und Lehrern. Das Einzugsgebiet der Schule umfasst den größten Teil der Paderborner Innenstadt sowie umlie-gender Städte was zum Teil auf das Angebot der Schule im Fach Informa-tik zurückzuführen ist. Im Bereich der Sekundarstufe II kooperiert das Kon-

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rad-Zuse-Gymnasium mit seinen Nachbarschulen und bietet mit ihnen zahlreiche gemeinsame Kurse an, unter anderem in Informatik. Das Fach Informatik wird am Konrad-Zuse-Gymnasium ab der Jahrgangs-stufe 8 im Wahlpflichtbereich II (WP II) dreistündig unterrichtet und von etwa der Hälfte der Schülerinnen und Schüler besucht. In der zweijährigen Laufzeit dieser Kurse wird in altersstufengerechter Weise unter anderem auf Grundlagen der Algorithmik am Beispiel einer didaktischen Lernumge-bung, auf die technische Informatik am Beispiel von Schaltwerken und Schaltnetzen und auf Robotik eingegangen. Der Unterricht erfolgt dabei in enger Verzahnung mit Inhalten der Mathematik und Physik und wird zum Teil in Form von fächerverbindenden Projekten und in Kooperation mit außerschulischen Partnern gestaltet.

In den Jahrgangsstufen 5 und 6 wird ein für alle verpflichtender Kurs zum Umgang mit informatischen Systemen durchgeführt, ein sogenannter Office-Kurs, der jedoch nicht unmittelbar dem Fach Informatik zuzuordnen ist.

Organisatorisch ist das Fach Informatik in der Sekundarstufe I in den MINT-Zweig der Schule eingebunden, den Schülerinnen und Schüler als Alternative zu einem bilingualen Zweig anwählen können.

In der Sekundarstufe II bietet das Konrad-Zuse-Gymnasium für die eige-nen Schülerinnen und Schüler in allen Jahrgangsstufen jeweils einen Grundkurs in Informatik an.

Um insbesondere Schülerinnen und Schülern gerecht zu werden, die in der Sekundarstufe I keinen Informatikunterricht besucht haben, wird in Kursen der Einführungsphase besonderer Wert darauf gelegt, dass keine Vorkenntnisse aus der Sekundarstufe I zum erfolgreichen Durchlaufen des Kurses erforderlich sind.

Der Unterricht der Sekundarstufe II wird mit Hilfe der Programmiersprache Java durchgeführt. In der Einführungsphase kommt dabei zusätzlich eine didaktische Bibliothek zum Einsatz, welche das Erstellen von grafischen Programmen erleichtert.

Durch projektartiges Vorgehen, offene Aufgaben und Möglichkeiten, Prob-lemlösungen zu verfeinern oder zu optimieren, entspricht der Informatikun-terricht der Oberstufe in besonderem Maße den Erziehungszielen, Leis-tungsbereitschaft zu fördern, ohne zu überfordern.

Die gemeinsame Entwicklung von Materialien und Unterrichtsvorhaben, die Evaluation von Lehr- und Lernprozessen sowie die stetige Überprü-fung und eventuelle Modifikation des schulinternen Curriculums durch die Fachkonferenz Informatik stellen einen wichtigen Beitrag zur Qualitätssi-cherung und -entwicklung des Unterrichts dar.

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Zurzeit besteht die Fachschaft Informatik des Konrad-Zuse-Gymnasiums aus zwei Lehrkräften, denen zwei Computerräume mit 31 bzw. 16 Compu-terarbeitsplätzen und ein Selbstlernzentrum mit 12 Plätzen zur Verfügung stehen. Alle Arbeitsplätze sind an das schulinterne Rechnernetz ange-schlossen, so dass Schülerinnen und Schüler über einen individuell ge-staltbaren Zugang zum zentralen Server der Schule alle Arbeitsplätze der drei Räume zum Zugriff auf ihre eigenen Daten, zur Recherche im Internet oder zur Bearbeitung schulischer Aufgaben verwenden können.

Der Unterricht erfolgt im 45-Minuten-Takt. Die Kursblockung sieht grund-sätzlich für Grundkurse eine Doppelstunde und eine Einzelstunde vor.

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2 Entscheidungen zum Unterricht

Hinweis: Die nachfolgend dargestellte Umsetzung der verbindlichen Kompetenzerwartungen des Kernlehrplans findet auf zwei Ebenen statt. Das Übersichtsraster gibt den Lehrkräften einen raschen Überblick über die laut Fachkonferenz verbindlichen Unterrichtsvorhaben pro Schuljahr. In dem Raster sind außer dem Thema des jeweiligen Vorhabens das schwerpunktmäßig damit verknüpfte Inhaltsfeld bzw. die Inhaltsfelder, inhaltliche Schwerpunkte des Vorhabens sowie Schwerpunktkompetenz-bereiche ausgewiesen. Die Konkretisierung von Unterrichtsvorhaben führt weitere Kompetenzerwartungen auf und verdeutlicht vorhabenbezo-gene Absprachen, z.B. zur Festlegung auf einen Aufgabentyp bei der Lernerfolgsüberprüfung durch eine Klausur.

2.1 Unterrichtsvorhaben

Die Darstellung der Unterrichtsvorhaben im schulinternen Lehrplan besitzt den Anspruch, sämtliche im Kernlehrplan angeführten Kompetenzen ab-zudecken. Dies entspricht der Verpflichtung jeder Lehrkraft, Schülerinnen und Schülern Lerngelegenheiten zu ermöglichen, so dass alle Kompe-tenzerwartungen des Kernlehrplans von ihnen erfüllt werden können.

Die entsprechende Umsetzung erfolgt auf zwei Ebenen: der Übersichts- und der Konkretisierungsebene.

Im „Übersichtsraster Unterrichtsvorhaben“ (Kapitel 2.1.1) wird die für alle Lehrerinnen und Lehrer gemäß Fachkonferenzbeschluss verbindliche Ver-teilung der Unterrichtsvorhaben dargestellt. Das Übersichtsraster dient dazu, den Kolleginnen und Kollegen einen schnellen Überblick über die Zuordnung der Unterrichtsvorhaben zu den einzelnen Jahrgangsstufen sowie den im Kernlehrplan genannten Kompetenzen, Inhaltsfeldern und inhaltlichen Schwerpunkten zu verschaffen. Der ausgewiesene Zeitbedarf versteht sich als grobe Orientierungsgröße, die nach Bedarf über- oder unterschritten werden kann. Um Freiraum für Vertiefungen, besondere Schülerinteressen, aktuelle Themen bzw. die Erfordernisse anderer be-sonderer Ereignisse (z.B. Praktika, Kursfahrten o.ä.) zu erhalten, wurden im Rahmen dieses schulinternen Lehrplans ca. 75 Prozent der Bruttoun-terrichtszeit verplant.

Während der Fachkonferenzbeschluss zum „Übersichtsraster Unterrichts-vorhaben“ zur Gewährleistung vergleichbarer Standards sowie zur Absi-cherung von Lerngruppenübertritten und Lehrkraftwechseln für alle Mit-glieder der Fachkonferenz Bindekraft entfalten soll, beinhaltet die Auswei-sung „konkretisierter Unterrichtsvorhaben“ (Kapitel 2.1.2) Beispiele und Materialien, die empfehlenden Charakter haben. Referendarinnen und

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Referendaren sowie neuen Kolleginnen und Kollegen dienen diese vor allem zur standardbezogenen Orientierung in der neuen Schule, aber auch zur Verdeutlichung von unterrichtsbezogenen fachgruppeninternen Absprachen zu didaktisch-methodischen Zugängen, fächerübergreifenden Kooperationen, Lernmitteln und -orten sowie vorgesehenen Leistungs-überprüfungen, die im Einzelnen auch den Kapiteln 2.2 bis 2.3 zu ent-nehmen sind.

Da in den folgenden Unterrichtsvorhaben Inhalte in der Regel anhand von Problemstellungen in Anwendungskontexten bearbeitet werden, werden in einigen Unterrichtsvorhaben jeweils mehrere Inhaltsfelder angesprochen.

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2.1.1 Übersichtsraster Unterrichtsvorhaben

I) Einführungsphase

Einführungsphase

Unterrichtsvorhaben E-I Thema: Einführung in die Nutzung von Informa-tiksystemen und in grundlegende Begriff-lichkeiten Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Informatiksysteme Informatik, Mensch und Gesellschaft

Inhaltliche Schwerpunkte: Einzelrechner Dateisystem Internet Einsatz von Informatiksystemen

Zeitbedarf: 6 Stunden

Unterrichtsvorhaben E-II

Thema: Grundlagen der objektorientierten Analyse, Modellierung und Implementierung anhand von statischen Grafikszenen

Zentrale Kompetenzen: Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Syntax und Semantik einer Program-

miersprache

Zeitbedarf: 8 Stunden

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Einführungsphase

Unterrichtsvorhaben E-III

Thema: Grundlagen der objektorientierten Pro-grammierung und algorithmischer Grundstrukturen in Java anhand von ein-fachen Animationen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Syntax und Semantik einer Pro-

grammiersprache Analyse, Entwurf und Implementie-

rung einfacher Algorithmen

Zeitbedarf: 18 Stunden

Unterrichtsvorhaben E-IV

Thema: Modellierung und Implementierung von Klas-sen- und Objektbeziehungen anhand von grafischen Spielen und Simulationen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Syntax und Semantik einer Program-

miersprache Analyse, Entwurf und Implementierung

einfacher Algorithmen

Zeitbedarf: 18 Stunden

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Einführungsphase

Unterrichtsvorhaben E-V

Thema: Such- und Sortieralgorithmen anhand kontextbezogener Beispiele Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Algorithmen

Inhaltliche Schwerpunkte: Algorithmen zum Suchen und Sortie-

ren Analyse, Entwurf und Implementie-

rung einfacher Algorithmen

Zeitbedarf: 9 Stunden

Unterrichtsvorhaben E-VI

Thema: Geschichte der digitalen Datenverarbeitung und die Grundlagen des Datenschutzes Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Informatik, Mensch und Gesellschaft Informatiksysteme

Inhaltliche Schwerpunkte: Wirkungen der Automatisierung Geschichte der automatischen Datenverar-

beitung Digitalisierung

Zeitbedarf: 15 Stunden

Summe Einführungsphase: 74

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II) Qualifikationsphase (Q1 und Q2) - GRUNDKURS

Qualifikationsphase 1

Unterrichtsvorhaben Q1-I Thema: Wiederholung der objektorientierten Model-lierung und Programmierung anhand einer kontextbezogenen Problemstellung Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten Informatiksysteme

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Analyse, Entwurf und Implementierung

von Algorithmen Syntax und Semantik einer Program-

miersprache Nutzung von Informatiksystemen

Zeitbedarf: 8 Stunden

Unterrichtsvorhaben Q1-II

Thema: Modellierung und Implementierung von Anwendungen mit dynamischen, linearen Datenstrukturen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Analyse, Entwurf und Implementie-

rung von Algorithmen Algorithmen in ausgewählten informa-

tischen Kontexten Syntax und Semantik einer Pro-

grammiersprache

Zeitbedarf: 20 Stunden

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Qualifikationsphase 1

Unterrichtsvorhaben Q1-III

Thema: Suchen und Sortieren auf linearen Daten-strukturen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Algorithmen Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Analyse, Entwurf und Implementierung

von Algorithmen Algorithmen in ausgewählten informa-

tischen Kontexten Syntax und Semantik einer Program-

miersprache

Zeitbedarf: 16 Stunden

Unterrichtsvorhaben Q1-IV

Thema: Modellierung und Nutzung von relationa-len Datenbanken in Anwendungskontex-ten Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten Informatik, Mensch und Gesellschaft

Inhaltliche Schwerpunkte: Datenbanken Algorithmen in ausgewählten informa-

tischen Kontexten Syntax und Semantik einer Pro-

grammiersprache Sicherheit

Zeitbedarf: 20 Stunden

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Qualifikationsphase 1

Unterrichtsvorhaben Q1-V

Thema: Sicherheit und Datenschutz in Netzstruktu-ren Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Informatiksysteme Informatik, Mensch und Gesellschaft

Inhaltliche Schwerpunkte: Einzelrechner und Rechnernetzwerke Sicherheit Nutzung von Informatiksystemen, Wir-

kungen der Automatisierung

Zeitbedarf: 10 Stunden

Summe Qualifikationsphase 1: 74 Stunden

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Qualifikationsphase 2

Unterrichtsvorhaben Q2-I Thema: Modellierung und Implementierung von Anwendungen mit dynamischen, nichtlinea-ren Datenstrukturen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Implementieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Daten und ihre Strukturierung Algorithmen Formale Sprachen und Automaten

Inhaltliche Schwerpunkte: Objekte und Klassen Analyse, Entwurf und Implementierung

von Algorithmen Algorithmen in ausgewählten informa-

tischen Kontexten Syntax und Semantik einer Program-

miersprache

Zeitbedarf: 24 Stunden

Unterrichtsvorhaben Q2-II Thema: Endliche Automaten und formale Spra-chen Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Modellieren Darstellen und Interpretieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Endliche Automaten und formale Spra-

chen

Inhaltliche Schwerpunkte: Endliche Automaten Grammatiken regulärer Sprachen Möglichkeiten und Grenzen von Au-

tomaten und formalen Sprachen

Zeitbedarf: 20 Stunden

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Qualifikationsphase 2

Unterrichtsvorhaben Q2-III Thema: Prinzipielle Arbeitsweise eines Computers und Grenzen der Automatisierbarkeit Zentrale Kompetenzen: Argumentieren Kommunizieren und Kooperieren

Inhaltsfelder: Informatiksysteme Informatik, Mensch und Gesellschaft

Inhaltliche Schwerpunkte: Einzelrechner und Rechnernetzwerke Grenzen der Automatisierung

Zeitbedarf: 12 Stunden

Summe Qualifikationsphase 2: 56 Stunden

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r- u

nd

Vek

torg

rafik

en

2.

In

form

atio

ns-

un

d D

aten

üb

erm

ittl

un

g

in N

etze

n

(a)

„Sen

der-

Em

pfän

ger-

Mod

ell“

und

sei-

ne B

edeu

tung

für

die

Ein

deut

igke

it vo

n K

omm

unik

atio

n (b

) In

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atis

che

Kom

mun

ikat

ion

in

Rec

hner

netz

en a

m B

eisp

iel d

es

Sch

ulne

tzw

erks

(z.

B. B

enut

-ze

ranm

eldu

ng, N

etzw

erko

rdne

r, Z

u-gr

iffsr

echt

e, C

lient

-Ser

ver)

Bei

spie

l: R

olle

nspi

el z

ur P

aket

verm

ittlu

ng im

In

tern

et

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er ü

bern

ehm

en d

ie R

ol-

len

von

Clie

nts

und

Rou

tern

. S

ie s

chic

ken

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le-

risch

Info

rmat

ione

n au

f Kar

ten

von

eine

m S

chü-

ler-

Clie

nt z

um a

nder

en. J

ede

Sch

üler

in u

nd je

der

Sch

üler

hat

ein

e A

dres

se, j

eder

Rou

ter

darü

ber

hina

us e

ine

Rou

tingt

abel

le. M

it H

ilfe

der

Tab

elle

un

d ei

nem

Wür

fel w

ird e

ntsc

hied

en, w

ie e

in P

a-ke

t wei

ter

verm

ittel

t wird

.

19

(c)

Gru

ndla

gen

der

tech

nisc

hen

Um

set-

zung

von

Rec

hner

kom

mun

ikat

ion

am

Bei

spie

l des

Inte

rnet

s (z

.B. N

etzw

er-

kadr

esse

, P

aket

verm

ittlu

ng,

Pro

to-

koll)

(d

) R

icht

linie

n zu

m v

eran

twor

tung

svol

len

Um

gang

mit

dem

Inte

rnet

3.

Auf

bau

info

rmat

isch

er S

yste

me

(a)

Iden

tifik

atio

n ty

pisc

her

Kom

pone

nten

in

form

atis

cher

Sys

tem

e un

d an

-sc

hlie

ßen

de B

esch

ränk

ung

auf d

as

Wes

entli

che,

Her

leitu

ng d

er „

Von

-N

eum

ann-

Arc

hite

ktur

“ (b

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entif

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ion

des

EV

A-P

rinzi

ps (

Ein

-ga

be-V

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beitu

ng-A

usga

be)

als

Prin

zip

der

Ver

arbe

itung

von

Dat

en

und

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ndla

ge d

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Von

-Neu

man

n-A

rchi

tekt

ur“

Mat

eria

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emon

stra

tions

hard

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e D

urch

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emon

tage

ei

nes

Dem

onst

ratio

nsre

ch-

ners

en

tdec

ken

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

die

ve

rsch

iede

nen

Har

dwar

ekom

pone

nten

ei

nes

Info

rmat

iksy

stem

s.

Als

D

emon

stra

tions

rech

ner

biet

et s

ich

ein

ausr

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erte

r S

chul

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ner

an.

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en E

F-I

I T

hem

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rund

lage

n de

r ob

jekt

orie

ntie

rten

Ana

lyse

, M

odel

lieru

ng u

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mpl

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tieru

ng a

nhan

d vo

n st

atis

chen

Gra

fiksz

enen

L

eitf

rag

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ie la

ssen

sic

h G

egen

stan

dsbe

reic

he in

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atis

ch m

odel

liere

n un

d im

Sin

ne e

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Sim

ulat

ion

info

rmat

isch

real

isie

ren?

V

orh

aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

: E

in z

entr

aler

Bes

tand

teil

des

Info

rmat

ikun

terr

icht

s de

r E

infü

hrun

gsph

ase

ist

die

Obj

ekto

rient

iert

e P

rogr

amm

ieru

ng.

Die

ses

Unt

erric

htsv

or-

habe

n fü

hrt i

n di

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rund

lage

n de

r A

naly

se, M

odel

lieru

ng u

nd Im

plem

entie

rung

in d

iese

m K

onte

xt e

in.

20

Daz

u w

erde

n zu

näch

st k

onkr

ete

Geg

enst

ands

bere

iche

aus

der

Leb

ensw

elt

der

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er a

naly

sier

t un

d im

Sin

ne d

es O

b-je

ktor

ient

iert

en P

arad

igm

as s

truk

turie

rt.

Dab

ei w

erde

n di

e gr

undl

egen

den

Beg

riffe

der

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ekto

rient

ieru

ng u

nd M

odel

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ngsw

erkz

eug

e w

ie

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ektk

arte

n, K

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enka

rten

ode

r B

ezie

hung

sdia

gram

me

eing

efüh

rt.

Im A

nsch

luss

wird

mit

der

Rea

lisie

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ers

ter

Pro

jekt

e m

it H

ilfe

der

did

aktis

chen

Pro

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mie

rum

gebu

ng G

LOO

P b

ego

nnen

. D

ie v

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Bib

lioth

ek v

orge

gebe

nen

Kla

ssen

wer

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Sch

üler

inne

n un

d S

chül

ern

in T

eile

n an

alys

iert

un

d en

tspr

eche

nde

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ekte

anh

and

ein

fach

er

Pro

blem

stel

lung

en e

rpro

bt.

Daz

u m

uss

der

grun

dleg

ende

Auf

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eine

r Ja

va-K

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e th

emat

isie

rt u

nd z

wis

chen

Dek

lara

tion,

Ini

tialis

ieru

ng

und

Met

hode

nauf

rufe

n un

ters

chie

den

wer

den.

D

a be

i der

Um

setz

ung

dies

er e

rste

n P

roje

kte

kons

eque

nt a

uf d

ie V

erw

endu

ng v

on K

ontr

olls

truk

ture

n ve

rzic

htet

wird

und

der

Que

llcod

e au

s ei

ner

rein

line

aren

Seq

uenz

bes

teht

, is

t au

f di

ese

We

ise

eine

Fok

ussi

erun

g au

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e G

rund

lag

en d

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bjek

torie

ntie

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mög

lich,

ohn

e da

ss

algo

rithm

isch

e P

robl

eme

able

nken

. N

atür

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kann

die

Arb

eit

an d

iese

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roje

kten

unm

ittel

bar

zum

näc

hste

n U

nter

richt

svor

habe

n fü

hren

. D

ort s

tehe

n un

ter

ande

rem

Kon

trol

lstr

uktu

ren

im M

ittel

punk

t. Z

eitb

edar

f: 8

Stu

nden

S

equ

enzi

eru

ng

des

Un

terr

ich

tsvo

rhab

ens:

U

nte

rric

hts

seq

uen

zen

Z

u e

ntw

icke

lnd

e K

om

pet

enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

ater

ialie

n

1.

Id

enti

fika

tio

n v

on

Ob

jekt

en

(a)

Am

Bei

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l ein

es le

bens

wel

tnah

en

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ls w

erde

n O

bjek

te im

Sin

ne

der

Obj

ekto

rient

iert

en M

odel

lieru

ng

eing

efüh

rt.

(b)

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ekte

wer

den

mit

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ektk

arte

n vi

-su

alis

iert

und

mit

sinn

volle

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ttrib

uten

un

d „F

ähig

keite

n“,

d.h.

Met

hode

n ve

r-se

hen.

(c

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anch

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te s

ind

prin

zipi

ell t

yp-

glei

ch u

nd w

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n so

zu

eine

r O

b-je

ktso

rte

bzw

. O

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tkla

sse

zusa

m-

men

gefa

sst.

(d)

Ver

tiefu

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Mod

ellie

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wei

tere

r B

ei-

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

er

mitt

eln

bei d

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naly

se e

infa

cher

Pro

b-le

mst

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Obj

ekte

, ih

re E

igen

scha

f-te

n, ih

re O

pera

tione

n un

d ih

re B

ezie

hun-

gen

(M),

mod

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ren

Kla

ssen

mit

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n A

ttrib

uten

, ih

ren

Met

hode

n un

d A

ssoz

iatio

nsbe

zie-

hung

en (

M),

stel

len

die

Kom

mun

ikat

ion

zwis

chen

Ob-

jekt

en g

rafis

ch d

ar (

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impl

emen

tiere

n ei

nfac

he A

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ithm

en

Bei

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l: V

ogel

schw

arm

S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

bet

rach

ten

eine

n V

o-ge

lsch

war

m a

ls M

enge

gle

icha

rtig

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te,

die

in e

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Kla

sse

mit

Attr

ibut

en u

nd M

etho

den

zu-

sam

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gefa

sst w

erde

n kö

nnen

. M

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ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

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ialie

n zu

m L

ehrp

lann

avig

ator

-

Allg

emei

ne O

bjek

torie

ntie

rung

(D

ownl

oad

EF

-II.1

)

21

spie

le ä

hnlic

hen

Mus

ters

unte

r B

each

tung

der

Syn

tax

und

Sem

an-

tik e

iner

Pro

gram

mie

rspr

ache

(I)

,

stel

len

den

Zus

tand

ein

es O

bjek

ts d

ar

(D).

2.

A

nal

yse

von

Kla

ssen

did

akti

sch

er

Ler

nu

mg

ebu

ng

en

(a)

Obj

ekto

rient

iert

e P

rogr

amm

ieru

ng a

ls

mod

ular

isie

rtes

Vor

gehe

n (E

ntw

ick-

lung

von

Pro

blem

lösu

ngen

auf

Gru

nd-

lage

vor

hand

ener

Kla

ssen

) (b

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eila

naly

se d

er K

lass

en d

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idak

ti-sc

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Lern

umge

bung

en G

LOO

P

Mat

eria

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D

okum

enta

tion

der

dida

ktis

chen

Bib

lioth

ek

GLO

OP

(D

ow

nloa

d E

F-I

I.2)

3.

Im

ple

men

tier

un

g d

reid

imen

sio

nal

er,

stat

isch

er S

zen

en

(a)

Gru

ndau

fbau

ein

er J

ava-

Kla

sse

(b)

Kon

zept

ion

eine

r S

zene

mit

Kam

era,

Li

cht u

nd s

icht

bare

n O

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ten

(c)

Dek

lara

tion

und

Initi

alis

ieru

ng v

on

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ekte

n (d

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etho

dena

ufru

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it P

aram

eter

über

-ga

be z

ur M

anip

ulat

ion

von

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ekte

i-ge

nsch

afte

n (z

.B. F

arbe

, Pos

ition

, D

rehu

ng)

Bei

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kulp

ture

ngar

ten

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

erst

elle

n ei

n P

ro-

gram

m,

das

mit

Hilf

e vo

n ge

omet

risch

en O

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-te

n de

r G

LO

OP

-Um

gebu

ng e

inen

Sku

lptu

reng

a-te

n au

f den

Bild

schi

rm b

ringt

. B

eisp

iel:

Oly

mpi

sche

Rin

ge

Die

Sch

üler

inne

n un

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er b

ilden

das

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b-le

m

der

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pisc

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Spi

ele

mit

Hilf

e vo

n G

LOO

P-O

bjek

ten

nach

. M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

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ialie

n zu

m L

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lann

avig

ator

-

Seq

uenz

ielle

Pro

gram

mie

rung

(D

ownl

oad

EF

-II.3

)

22

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en E

F-I

II

Th

ema:

Gru

ndla

gen

der

obje

ktor

ient

iert

en P

rogr

amm

ieru

ng u

nd a

lgor

ithm

isch

er G

rund

stru

ktur

en i

n Ja

va a

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d vo

n ei

nfac

hen

Ani

mat

io-

nen

Lei

tfra

gen

: W

ie la

ssen

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h A

nim

atio

nen

und

Sim

ulat

ione

n op

tisch

er G

egen

stan

dsbe

reic

he u

nter

Ber

ücks

icht

igun

g vo

n Ta

stat

urei

ngab

en

real

isie

ren?

V

orh

aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

: D

er S

chw

erpu

nkt

dies

es U

nter

richt

svor

habe

ns l

iegt

auf

der

Ent

wic

klun

g m

ehre

rer

Pro

jekt

e, d

ie d

urch

Ein

gabe

n de

s B

enut

zers

ges

teue

rte

Ani

mat

ione

n au

fwei

sen.

Zun

ächs

t w

ird e

in P

roje

kt b

earb

eite

t, da

s in

Anl

ehnu

ng a

n da

s vo

rang

ega

ngen

e U

nter

richt

svor

habe

n ei

ne S

zene

da

rste

llt,

die

ledi

glic

h au

s O

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ten

best

eht,

zu d

enen

das

did

aktis

che

Sys

tem

Kla

ssen

vor

gibt

. E

inze

lne

Obj

ekte

der

Sze

ne w

erd

en a

ni-

mie

rt,

um e

in e

infa

ches

Spi

el z

u re

alis

iere

n od

er d

ie S

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opt

isch

auf

zuw

erte

n. F

ür d

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mse

tzun

g di

eses

Pro

jekt

s w

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n K

ontr

olls

truk

tu-

ren

in F

orm

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Sch

leife

n un

d V

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eigu

nge

n be

nötig

t und

ein

gefü

hrt.

Sin

d an

ein

em s

olch

en B

eisp

iel i

m S

chw

erp

unkt

Sch

leife

n un

d V

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eigu

ngen

ein

gefü

hrt

wo

rden

, so

llen

dies

e K

onze

pte

an w

eite

ren

Bei

-sp

ielp

roje

kten

ein

geüb

t w

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n. D

abei

mus

s es

sic

h ni

cht

zwan

gslä

ufig

um

sol

che

hand

eln,

bei

den

en K

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ture

n le

digl

ich

zur

Ani

-m

atio

n ve

rwen

det

wer

den.

Auc

h di

e E

rzeu

gung

grö

ßer

er M

enge

n gr

afis

cher

Obj

ekte

und

der

en V

erw

altu

ng in

ein

em F

eld

kann

ein

Anl

ass

zur

Ver

wen

dung

von

Kon

trol

lstr

uktu

ren

sein

. D

as U

nter

richt

svor

habe

n sc

hlie

ßt

mit

eine

m P

roje

kt,

das

kom

plex

ere

graf

isch

e E

lem

ente

bei

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tet,

so d

ass

die

Sch

üler

inne

n un

d S

chü

ler

meh

r al

s nu

r di

e K

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e er

stel

len

müs

sen,

wel

che

die

Sze

ne a

ls G

anze

s da

rste

llt.

Ele

men

te d

er S

zene

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sen

zu s

innh

afte

n e

igen

en

Kla

ssen

zus

amm

enge

fass

t w

erde

n, d

ie d

ann

ihre

eig

enen

Attr

ibut

e un

d D

iens

te b

esitz

en.

Auc

h di

eses

Pro

jekt

sol

l ein

e A

nim

atio

n, g

gf.

im

Sin

ne e

iner

Sim

ulat

ion,

sei

n, b

ei d

er A

ttrib

utw

erte

von

Obj

ekte

n ei

gene

r K

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en v

erän

dert

wer

den

und

dies

e V

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deru

ngen

opt

isch

sic

ht-

bar

gem

acht

wer

den.

K

ompl

exer

e A

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iatio

nsbe

zieh

ung

en z

wis

chen

Kla

sse

n w

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n in

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sem

Unt

erric

htsv

orha

ben

zunä

chst

nic

ht b

ehan

delt.

Sie

ste

llen

den

Sch

wer

punk

t de

s fo

lgen

den

Vor

habe

ns d

ar.

Zei

tbed

arf:

18

Stu

nden

23

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

, Mat

eria

lien

1.

Bew

egu

ng

san

imat

ion

en a

m B

eisp

iel

ein

fach

er g

rafi

sch

er O

bje

kte

(GL

Ob

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(a

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ontin

uier

liche

Ver

schi

ebun

g ei

nes

GLO

bjek

ts m

it H

ilfe

eine

r S

chle

ife

(Whi

le-S

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(b)

Tas

tatu

rabf

rage

zur

Rea

lisie

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ei-

ner

Sch

leife

nbed

ingu

ng fü

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ne A

ni-

mat

ions

schl

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(c

) M

ehrs

tufig

e A

nim

atio

nen

mit

meh

re-

ren

sequ

enzi

elle

n S

chle

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(d)

Ber

echn

ung

von

Abs

tänd

en z

wis

chen

G

LObj

ekte

n m

it H

ilfsv

aria

ble

n

(e)

Mel

dung

en

zur

Kol

lisio

n zw

eier

G

LObj

ekte

mit

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e vo

n A

bsta

ndsb

e-re

chnu

ngen

und

Ver

zwei

gung

en (

IF-

Anw

eisu

ngen

)

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

an

alys

iere

n un

d er

läut

ern

einf

ache

Alg

o-rit

hmen

und

Pro

gram

me

(A),

entw

erfe

n ei

nfac

he A

lgor

ithm

en u

nd s

tel-

len

sie

umga

ngss

prac

hlic

h un

d gr

afis

ch

dar

(M),

erm

ittel

n be

i der

Ana

lyse

ein

fach

er P

rob-

lem

stel

lung

en O

bjek

te,

ihre

Eig

ensc

haf-

ten,

ihre

Ope

ratio

nen

und

ihre

Bez

iehu

n-ge

n (M

),

m

odel

liere

n K

lass

en m

it ih

ren

Attr

ibut

en,

ihre

n M

etho

den

und

Ass

ozia

tions

bezi

e-hu

ngen

(M

),

or

dnen

Attr

ibut

en, P

aram

eter

n un

d R

ückg

aben

von

Met

hode

n ei

nfac

he D

a-te

ntyp

en, O

bjek

ttype

n od

er li

near

e D

a-te

nsam

mlu

ngen

zu

(M),

ordn

en K

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en, A

ttrib

uten

und

Met

ho-

den

ihre

n S

icht

bark

eits

bere

ich

zu (

M),

mod

ifizi

eren

ein

fach

e A

lgor

ithm

en u

nd

Pro

gram

me

(I),

impl

emen

tiere

n K

lass

en in

ein

er P

ro-

gram

mie

rspr

ache

auc

h un

ter

Nut

zung

do

kum

entie

rter

Kla

ssen

bibl

ioth

eken

(I)

,

impl

emen

tiere

n A

lgor

ithm

en u

nter

Ver

-w

endu

ng v

on V

aria

blen

und

Wer

tzuw

ei-

sung

en,

Kon

trol

lstr

uktu

ren

sow

ie M

etho

-de

nauf

rufe

n (I

),

Bei

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urfs

piel

D

ie

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

real

isie

ren

mit

Obj

ekte

n de

r G

LOO

P-U

mge

bung

ein

Spi

el,

bei

dem

ein

Bal

l übe

r de

n B

ildsc

hirm

bew

egt u

nd a

uf

eine

run

de Z

iels

chei

be g

ewor

fen

wer

den

soll.

M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

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ialie

n zu

m L

ehrp

lann

avig

ator

–

Kon

trol

lstr

uktu

ren

(D

own

load

EF

-III.

1)

2.

Ers

telle

n u

nd

Ver

wal

ten

grö

ßer

er

Men

gen

ein

fach

er g

rafi

sch

er O

bje

kte

(GL

Ob

jekt

e)

(a)

Erz

eugu

ng v

on O

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ten

mit

Hilf

e vo

n Z

ähls

chle

ifen

(FO

R-S

chle

ife)

(b)

Ver

wal

tung

von

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ekte

n in

ein

di-

men

sion

alen

Fel

dern

(A

rray

s)

(c)

Ani

mat

ion

von

Obj

ekte

n, d

ie in

ein

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men

sion

alen

Fel

dern

(A

rray

s) v

erw

al-

tet

wer

den

(d)

Ver

tiefu

ng: V

ersc

hied

ene

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dbei

-

Bei

spie

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ubsc

hrau

berla

ndep

latz

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

rea

lisie

ren

eine

n ru

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Hub

schr

aube

rland

epla

tz u

nd e

ine

Rei

he

von

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emar

kier

unge

n, d

ie i

n ei

nem

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d ve

r-w

alte

t w

erd

en.

Mit

Hilf

e d

er L

ande

mar

kier

unge

n w

erde

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rsch

iede

ne L

aufli

chte

r re

alis

iert

. B

eisp

iel:

Sch

achb

rett

Die

S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

re

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iere

n m

it H

ilfe

meh

rere

r Q

uade

r ei

n S

chac

hbre

tt.

Bei

spie

l: M

agis

cher

Wür

fel

24

spie

le

im

plem

entie

ren

einf

ache

Alg

orith

men

un

ter

Bea

chtu

ng d

er S

ynta

x un

d S

eman

-tik

ein

er P

rogr

amm

iers

prac

he (

I),

te

sten

Pro

gram

me

schr

ittw

eise

anh

and

von

Bei

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len

(I),

inte

rpre

tiere

n F

ehle

rmel

dung

en u

nd k

or-

rigie

ren

den

Que

llcod

e (I

).

Die

S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

er

stel

len

eine

n gr

oßen

Wür

fel,

der

aus

meh

rere

n kl

eine

ren,

far

-bi

gen

Wür

feln

bes

teht

. M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

ater

ialie

n zu

m L

ehrp

lann

avig

ator

-

Kon

trol

lstr

uktu

ren

(Dow

nlo

ad E

F-I

II.2

)

3.

Mo

del

lieru

ng

un

d A

nim

atio

n k

om

ple

-xe

rer

gra

fisc

h r

eprä

sen

tier

bar

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b-

jekt

e (a

) M

odel

lieru

ng e

ines

Sim

ulat

ions

pro-

gram

ms

mit

eige

nen

Kla

ssen

, die

sic

h se

lbst

mit

Hilf

e vo

n ei

nfac

hen

GLO

b-je

kten

zei

gen

mit

Hilf

e ei

nes

Impl

e-m

enta

tions

diag

ram

ms

(b)

Impl

emen

tieru

ng e

igen

er M

etho

den

mit

und

ohne

Par

amet

erüb

erga

be

(c)

Rea

lisie

rung

von

Zus

tand

svar

iabl

en

(d)

The

mat

isie

rung

des

Geh

eim

nisp

rin-

zips

und

des

Aut

onom

itäts

prin

zips

vo

n O

bjek

ten

(e)

Ani

mat

ion

mit

Hilf

e de

s A

ufru

fs v

on

selb

stim

plem

entie

rten

Met

hode

n

(f)

Ver

tiefu

ng:

Wei

tere

Pro

jekt

e

Bei

spie

l: K

erze

nsim

ulat

ion

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er m

odel

liere

n un

d er

stel

len

eine

K

lass

e,

mit

dere

n H

ilfe

Ker

zen

si

mul

iert

wer

den

könn

en.

Ein

e K

erze

kan

n an

ge-

zünd

et u

nd g

elös

cht

wer

den.

Abg

eseh

en d

avon

br

enne

n K

erze

n ab

häng

ig v

on i

hrer

Dic

ke u

nter

-sc

hied

lich

schn

ell a

b.

Bei

spie

l: U

hren

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ers

telle

n ei

ne S

i-m

ulat

ion

meh

rere

r U

hren

für

ver

schi

eden

e Z

eit-

zone

n.

Bei

spie

l: A

mpe

ln

Die

S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

er

stel

len

eine

A

mpe

lkre

uzun

g m

it m

ehre

ren

Am

pela

nlag

en a

n ei

nem

Bah

nübe

rgan

g.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Leh

rpla

nnav

igat

or –

E

igen

e K

lass

en (

Dow

nloa

d E

F-I

II.3)

25

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en E

F-I

V

Th

ema:

Mod

ellie

rung

und

Impl

emen

tieru

ng v

on K

lass

en-

und

Obj

ektb

ezie

hung

en a

nha

nd v

on g

rafis

chen

Spi

elen

und

Sim

ulat

ione

n L

eitf

rag

e: W

ie la

ssen

sic

h ko

mpl

exer

e D

aten

flüss

e un

d B

ezie

hung

en z

wis

chen

Obj

ekte

n un

d K

lass

en re

alis

iere

n?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

e K

on

kret

isie

run

g:

Die

ses

Unt

erric

htsv

orha

ben

besc

häfti

gt s

ich

im S

chw

erpu

nkt

mit

dem

Auf

bau

kom

plex

erer

Obj

ektb

ezie

hung

en.

Wäh

rend

in v

oran

gega

nge-

nen

Unt

erric

htsv

orha

ben

Obj

ekte

nur

jew

eils

sol

chen

Obj

ekte

n N

achr

ich

ten

schi

cken

kon

nten

, di

e s

ie s

elbs

t er

stel

lt ha

ben,

sol

l in

die

sem

U

nter

richt

svor

habe

n di

ese

hier

arch

isch

e S

truk

tur

aufg

ebro

chen

wer

den.

D

azu

beda

rf e

s zu

näch

st e

iner

prä

zise

n U

nte

rsch

eidu

ng z

wis

chen

Obj

ektr

efer

enze

n un

d O

bjek

ten,

so

dass

kla

r w

ird,

dass

Die

nste

ein

es

Obj

ekte

s vo

n un

ters

chie

dlic

hen

Ob

jekt

en ü

ber

unte

rsch

iedl

iche

Ref

eren

zen

in A

nspr

uch

geno

mm

en w

erde

n kö

nnen

. A

uch

der

Auf

bau

sol-

cher

Obj

ektb

ezie

hung

en m

uss

them

atis

iert

wer

den.

Des

Wei

tere

n w

ird d

as P

rinzi

p de

r V

erer

bung

im

obj

ekto

rient

iert

en S

inne

ang

esp

ro-

chen

. D

azu

wer

den

die

wic

htig

sten

Var

iant

en d

er V

erer

bung

anh

and

von

vers

chie

dene

n P

roje

kten

vor

gest

ellt.

Zun

ächs

t w

ird d

ie V

erer

bung

al

s S

pezi

alis

ieru

ng i

m S

inne

ein

er e

infa

chen

Erw

eite

rung

ein

er O

berk

lass

e vo

rges

tellt

. D

arau

f fo

lgt

ein

Pro

jekt

, w

elch

es d

as V

erst

ändn

is

von

Ver

erbu

ng u

m d

en A

spek

t de

r sp

äten

Bin

dung

erw

eite

rt,

inde

m D

iens

te e

iner

Obe

rkla

sse

übe

rsch

riebe

n w

erde

n. M

odel

lieru

ngen

so

llen

in

For

m v

on Im

plem

enta

tions

diag

ram

men

ers

tellt

wer

den.

Z

um A

bsch

luss

kan

n ku

rz a

uf d

as P

rinzi

p d

er a

bstr

akte

n K

lass

e ei

ngeg

ange

n w

erde

n. D

iese

r In

halt

ist

aber

nic

ht o

blig

ator

isch

für

die

Ein

-fü

hrun

gsph

ase.

Z

eitb

edar

f: 1

8 S

tund

en

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

, Mat

eria

lien

1.

V

erti

efu

ng

des

Ref

eren

zbeg

riff

s u

nd

E

infü

hru

ng

des

Pri

nzi

ps

der

dyn

ami-

sch

en R

efer

enzi

eru

ng

(a

) E

infü

hrun

g de

r G

LOO

P-

Obj

ekts

elek

tion

mit

der

Mau

s (b

) E

infü

hrun

g de

r K

lass

e GLObjekt

als

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

an

alys

iere

n un

d er

läut

ern

eine

obj

ekto

ri-en

tiert

e M

odel

lieru

ng (

A),

stel

len

die

Kom

mun

ikat

ion

zwis

chen

Ob-

Bei

spie

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eife

nbla

sen

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er e

ntw

icke

ln e

in

Spi

el, b

ei d

em S

eife

nbla

sen

über

den

Bild

schi

rm

schw

eben

und

dur

ch a

nklic

ken

mit

der

Mau

s zu

m Z

erpl

atze

n ge

brac

ht w

erde

n kö

nnen

.

26

Obe

rkla

sse

alle

r si

chtb

aren

Obj

ekte

in

GLO

OP

(c

) S

teue

rung

ein

fach

er g

rafis

cher

Obj

ek-

te ü

ber

eine

Ref

eren

z aktuell,

die

je

wei

ls d

urch

ein

e K

licks

elek

tion

mit

der

Mau

s au

f ein

neu

es O

bjek

t ge

-se

tzt w

erde

n ka

nn.

jekt

en g

rafis

ch d

ar (

M),

erm

ittel

n be

i der

Ana

lyse

ein

fach

er P

rob-

lem

stel

lung

en O

bjek

te,

ihre

Eig

ensc

haf-

ten,

ihre

Ope

ratio

nen

und

ihre

Bez

iehu

n-ge

n (M

),

m

odel

liere

n K

lass

en m

it ih

ren

Attr

ibut

en,

ihre

n M

etho

den

und

Ass

ozia

tions

bezi

e-hu

ngen

(M

),

or

dnen

Attr

ibut

en, P

aram

eter

n un

d R

ückg

aben

von

Met

hode

n ei

nfac

he D

a-te

ntyp

en, O

bjek

ttype

n od

er li

near

e D

a-te

nsam

mlu

ngen

zu

(M),

ordn

en K

lass

en, A

ttrib

uten

und

Met

ho-

den

ihre

n S

icht

bark

eits

bere

ich

zu (

M),

mod

ellie

ren

Kla

ssen

unt

er V

erw

endu

ng

von

Ver

erbu

ng (

M),

impl

emen

tiere

n K

lass

en in

ein

er P

ro-

gram

mie

rspr

ache

auc

h un

ter

Nut

zung

do

kum

entie

rter

Kla

ssen

bibl

ioth

eken

(I)

,

test

en P

rogr

amm

e sc

hritt

wei

se a

nhan

d vo

n B

eisp

iele

n (I

),

in

terp

retie

ren

Feh

lerm

eldu

ngen

und

kor

-rig

iere

n de

n Q

uellc

ode

(I),

mod

ifizi

eren

ein

fach

e A

lgor

ithm

en u

nd

Pro

gram

me

(I),

stel

len

Kla

ssen

, A

ssoz

iatio

ns-

und

Ver

-er

bung

sbez

iehu

ngen

in D

iagr

amm

en

graf

isch

dar

(D

),

do

kum

entie

ren

Kla

ssen

dur

ch B

esch

rei-

bung

der

Fun

ktio

nalit

ät d

er M

etho

den

(D).

Bei

spie

l: S

onne

nsys

tem

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ent

wic

keln

ein

e S

imul

atio

n de

s S

onne

nsys

tem

s be

i der

Dat

en

zum

ang

eklic

kten

Pla

nete

n au

sgeg

eben

wer

den.

M

ater

ialie

n:

- 2.

E

ntw

ickl

un

g e

ines

Sp

iels

mit

der

No

t-w

end

igke

it v

on

Ko

llisi

on

sko

ntr

olle

n

zwis

chen

zw

ei o

der

meh

r g

rafi

sch

en

Ob

jekt

en

(a)

Mod

ellie

rung

des

Spi

els

ohne

Be-

rück

sich

tigun

g de

r K

ollis

ion

mit

Hilf

e ei

nes

Impl

emen

tatio

nsdi

agra

mm

s (b

) D

okum

enta

tion

der

Kla

ssen

des

Pro

-je

kts

(c)

Impl

emen

tieru

ng e

ines

Pro

toty

pen

ohne

Ko

llisi

on

(d)

Erg

änzu

ng e

iner

Kol

lisio

nsab

frag

e du

rch

zusä

tzlic

he A

ssoz

iatio

nsbe

zie-

hung

en in

Dia

gram

m, D

okum

enta

tion

und

Que

llcod

e (e

) V

eral

lgem

eine

rung

der

neu

en V

er-

wen

dung

von

Obj

ektr

efer

enze

n

(f)

Ver

tiefu

ng: E

ntw

ickl

ung

wei

tere

r S

pie-

le u

nd S

imul

atio

nen

mit

verg

leic

hba-

rer

Gru

ndm

odel

lieru

ng

Bei

spie

l: U

fosp

iel

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er e

ntw

icke

ln d

ie

Sim

ulat

ion

eine

s U

fos,

das

Ast

eroi

den

ausw

ei-

chen

sol

l mit

dene

n ei

ne K

ollis

ion

mög

lich

ist.

Bei

spie

l: B

illar

dkug

eln

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ent

wic

keln

ein

S

piel

, bei

dem

tick

ende

Bill

ardk

ugel

n m

it ei

ner

bew

eglic

hen

Box

ein

gefa

ngen

wer

den

solle

n.

Bei

spie

l: A

utos

piel

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ent

wic

keln

ein

A

utos

piel

, bei

dem

ein

Aut

o du

rch

eine

n W

ald

fahr

en u

nd m

it B

äum

en k

ollid

iere

n ka

nn.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Leh

rpla

nnav

igat

or –

A

ssoz

iatio

nen

(Dow

nloa

d E

F-I

V.1

) In

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atio

nsbl

att:

Impl

emen

tatio

nsdi

agra

mm

e

(Dow

nloa

d E

F-I

V.2

)

3.

Era

rbei

tun

g e

iner

Sim

ula

tio

n m

it g

ra-

fisc

hen

Ob

jekt

en, d

ie s

ich

du

rch

un

-te

rsch

ied

lich

e E

rgän

zun

gen

vo

nei

-

Bei

spie

l: S

chne

eman

n D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ers

telle

n ei

ne S

i-m

ulat

ion

von

Sch

neem

änne

rn, d

ie u

nter

schi

edli-

27

nan

der

un

ters

chei

den

(V

erer

bu

ng

d

urc

h S

pez

ialis

ieru

ng

oh

ne

Üb

er-

sch

reib

en v

on

Met

ho

den

) (a

) A

naly

se u

nd E

rläut

erun

g ei

ner

Bas

is-

vers

ion

der

graf

isch

en K

lass

e (b

) R

ealis

ieru

ng v

on g

rafis

chen

Erw

eite

-ru

ngen

zur

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iskl

asse

mit

und

ohne

V

erer

bung

(Im

plem

enta

tions

dia-

gram

m u

nd Q

uellc

ode)

(c

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eral

lgem

eine

rung

und

Ref

lexi

on

des

Prin

zips

der

Ver

erbu

ng a

m B

eisp

iel

der

Spe

zial

isie

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che

Kop

fbed

ecku

ngen

trag

en.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Leh

rpla

nnav

igat

or –

V

erer

bung

(D

ownl

oad

EF

-IV

.3)

4.

En

twic

klu

ng

ein

er k

om

ple

xere

n S

imu

-la

tio

n m

it g

rafi

sch

en E

lem

ente

n,

die

u

nte

rsch

ied

lich

e A

nim

atio

nen

du

rch

-fü

hre

n (

Ver

erb

un

g m

it Ü

ber

sch

reib

en

von

Met

ho

den

) (a

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naly

se u

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rläut

erun

g ei

ner

einf

a-ch

en g

rafis

chen

Ani

mat

ions

klas

se

(b)

Spe

zial

isie

rung

der

Kla

sse

zu U

nter

-kl

asse

n m

it ve

rsch

iede

nen

Ani

mat

io-

nen

durc

h Ü

bers

chre

iben

der

ent

-sp

rech

ende

n A

nim

atio

nsm

etho

de

(c)

Ref

lexi

on d

es P

rinzi

ps d

er s

päte

n B

indu

ng

(d)

Ver

tiefu

ng: E

ntw

ickl

ung

eine

s ve

r-gl

eich

bare

n P

roje

kts

mit

eine

r (a

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trak

ten)

Obe

rkla

sse

Bei

spie

l: F

lum

mib

älle

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ent

wic

keln

ein

e S

imul

atio

n vo

n F

lum

mib

älle

n, b

ei d

er u

nter

-sc

hied

liche

Bäl

le u

nter

schi

edlic

he B

eweg

unge

n du

rchf

ühre

n.

Bei

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l: W

eihn

acht

sbau

m

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er e

ntw

icke

ln e

ine

Sim

ulat

ion

eine

s W

eihn

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sbau

ms

mit

Hilf

e ei

ner

abst

rakt

en K

lass

e Schmuck.

M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

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ialie

n zu

m L

ehrp

lann

avig

ator

–

Ver

erbu

ng (

Dow

nloa

d E

F-I

V.4

)

28

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en E

F-V

Th

ema:

Suc

h- u

nd S

ortie

ralg

orith

men

anh

and

kont

extb

ezog

ener

Bei

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le

Lei

tfra

gen

: W

ie k

önne

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bjek

te b

zw. D

aten

effi

zien

t sor

tiert

wer

den,

so

dass

ein

e sc

hnel

le S

uche

mög

lich

wird

? V

orh

aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

: D

iese

s U

nter

richt

svor

habe

n be

schä

ftigt

sic

h m

it de

r E

rarb

eitu

ng v

on S

uch-

und

Sor

tiera

lgor

ithm

en.

Der

Sch

wer

punk

t de

s V

orha

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lie

gt

dabe

i auf

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Alg

orith

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se

lbst

und

nic

ht a

uf d

eren

Im

plem

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in e

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Pro

gram

mie

rspr

ache

, au

f di

e in

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sem

Vor

habe

n vo

llstä

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g ve

rzic

htet

wer

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soll.

Z

unäc

hst

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beite

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e S

chül

erin

nen

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Sch

üler

mög

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Ein

satz

szen

arie

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r S

uch-

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Sor

tiera

lgor

ithm

en,

um s

ich

der

Bed

eutu

ng

eine

r ef

fizie

nten

Lös

ung

dies

er P

robl

eme

bew

usst

zu

wer

den.

Ans

chlie

ßen

d w

erde

n S

trat

egie

n zu

r S

ortie

rung

mit

Hilf

e ei

nes

expl

orat

iven

S

piel

s vo

n de

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chül

erin

nen

und

Sch

üle

rn s

elbs

t er

arbe

itet

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hins

icht

lich

der

Anz

ahl

not

wen

dige

r V

ergl

eic

he a

uf i

hre

Effi

zien

z un

ter-

such

t. D

aran

ans

chlie

ßen

d w

erde

n di

e er

arbe

itete

n S

trat

egie

n sy

stem

atis

iert

und

im P

seud

ocod

e no

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. D

ie S

chül

erin

nen

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Sch

üler

so

llen

auf

dies

e W

eise

das

Sor

tiere

n du

rch

Ver

taus

chen

, da

s S

ortie

ren

durc

h A

usw

ähle

n un

d m

inde

sten

s ei

nen

wei

tere

n S

ortie

ralg

orith

mus

, ke

nnen

le

rnen

.

Des

Wei

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ll da

s P

rinzi

p de

r bi

näre

n S

uche

beh

ande

lt un

d na

ch E

ffizi

enzg

esic

htsp

unkt

en u

nter

such

t w

erde

n.

Zei

tbed

arf:

9 S

tund

en

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

, Mat

eria

lien

1.

E

xplo

rati

ve E

rarb

eitu

ng

ein

es S

ort

ier-

verf

ahre

ns

(a)

Sor

tierp

robl

eme

im K

onte

xt in

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ati-

sche

r S

yste

me

und

im A

lltag

(z.

B. D

a-te

isor

tieru

ng,

Tab

elle

nkal

kula

tion,

Te-

Die

Sch

üle

rinne

n un

d S

chül

er

be

urte

ilen

die

Effi

zien

z vo

n A

lgor

ithm

en

am B

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iel v

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rver

fahr

en h

in-

Bei

spie

l: S

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ren

mit

Waa

ge

Die

S

chül

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nen

und

Sch

üler

be

kom

men

di

e A

ufga

be,

klei

ne,

optis

ch i

dent

isch

e K

unst

stof

fbe-

hälte

r au

fste

igen

d na

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hrem

Ge

wic

ht z

u so

rtie

-re

n. D

azu

steh

t ih

nen

eine

Bal

kenw

aage

zur

Ver

-

29

lefo

nbuc

h, B

unde

slig

atab

elle

, usw

.)

(b)

Ver

glei

ch z

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er E

lem

ente

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Gru

nd-

lage

ein

es S

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ralg

orith

mus

(c

) E

rarb

eitu

ng e

ines

Sor

tiera

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ithm

us

durc

h di

e S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

sich

tlich

Zei

t und

Spe

iche

rpla

tzb

edar

f (A

),

en

twer

fen

eine

n w

eite

ren

Alg

orith

mus

zu

m S

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ren

(M),

anal

ysie

ren

Suc

h- u

nd S

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ralg

orith

-m

en u

nd w

ende

n si

e au

f B

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iele

an

(D).

fügu

ng,

mit

dere

n H

ilfe

sie

das

Gew

icht

zw

eier

B

ehäl

ter

verg

leic

hen

könn

en.

Mat

eria

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C

ompu

ter

scie

nce

unpl

ugge

d –

Sor

ting

Alg

o-rit

hms,

UR

L:

www.

csun

plug

ged.

org/

sort

ing-

algo

rith

ms a

bger

ufen

: 30.

03.

201

4

2.

S

yste

mat

isie

run

g v

on

Alg

ori

thm

en

un

d E

ffiz

ien

zbet

rach

tun

gen

(a

) F

orm

ulie

rung

(fa

lls s

elbs

t gef

unde

n)

oder

Erlä

uter

ung

von

meh

rere

n A

lgo-

rithm

en im

Pse

udoc

ode

(auf

jede

n F

all:

Sor

tiere

n du

rch

Ver

taus

chen

, S

ortie

ren

durc

h A

usw

ähle

n)

(b)

Anw

endu

ng v

on S

ortie

ralg

orith

men

au

f ver

schi

eden

e B

eisp

iele

(c

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ewer

tung

von

Alg

orith

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anh

and

der

Anz

ahl d

er n

ötig

en V

ergl

eich

e (d

) V

aria

nte

des

Sor

tiere

ns d

urch

Aus

-w

ähle

n (N

utzu

ng e

ines

ein

zige

n od

er

zwei

er F

elde

r bz

w. l

edig

lich

eine

s ei

nzig

en z

usät

zlic

hen

Abl

agep

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es

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meh

rere

r ne

uer

Abl

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lätz

e)

(e)

Effi

zien

zbet

rach

tung

en a

n ei

nem

ko

nkre

ten

Bei

spie

l bez

üglic

h de

r R

e-ch

enze

it un

d de

s S

peic

herp

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be-

darf

s

(f)

Ana

lyse

de

s w

eite

ren

Sor

tiera

lgo

rith-

mus

(so

fern

nic

ht in

Seq

uenz

1 u

nd 2

be

reits

ges

cheh

en)

Bei

spie

le:

Sor

tiere

n du

rch

Aus

wäh

len,

S

ortie

ren

durc

h V

erta

usch

en,

Qui

ckso

rt

Qui

ckso

rt i

st a

ls B

eisp

iel

für

eine

n A

lgor

ithm

us

nach

dem

Prin

zip

Teile

und

Her

rsch

e gu

t zu

be-

hand

eln.

K

ennt

niss

e in

re

kurs

iver

P

rogr

amm

ie-

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sin

d ni

cht

erfo

rder

lich,

da

eine

Im

plem

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-ru

ng n

icht

ang

estr

ebt w

ird.

Mat

eria

lien:

C

ompu

ter

scie

nce

unpl

ugge

d –

Sor

ting

Alg

o-rit

hms,

UR

L:

www.

csun

plug

ged.

org/

sort

ing-

algo

rith

ms a

bger

ufen

: 30.

03.

201

4

30

3.

Bin

äre

Su

che

auf

sort

iert

en D

aten

(a

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ucha

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ben

im A

lltag

und

im K

on-

text

info

rmat

isch

er S

yste

me

(b)

Evt

l. S

imul

atio

nssp

iel z

um e

ffizi

ente

n S

uche

n m

it bi

näre

r S

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(c

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ffizi

enzb

etra

chtu

ngen

zur

bin

ären

S

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Bei

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l: S

imul

atio

nssp

iel

zur

binä

ren

Suc

he

nach

Tis

chte

nnis

bälle

n M

ehre

re

Tis

chte

nnis

bälle

si

nd

num

mer

iert

, so

r-tie

rt

und

unte

r B

eche

rn

verd

eckt

. M

it H

ilfe

der

binä

ren

Suc

he k

ann

sehr

sch

nell

ein

best

imm

ter

Tis

chte

nnis

ball

gefu

nden

wer

den.

M

ater

ialie

n:

Com

pute

r sc

ienc

e un

plug

ged

– S

earc

hing

Alg

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hms,

UR

L:

www.

csun

plug

ged.

org/

sear

chin

g-al

gori

thms

, abg

eruf

en: 3

0. 0

3. 2

014

U

nte

rric

hts

vorh

aben

EF

-VI

Th

ema:

Ges

chic

hte

der

digi

tale

n D

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vera

rbei

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und

die

Gru

ndla

gen

des

Dat

ensc

hutz

es

Lei

tfra

ge:

Wel

che

Ent

wic

klun

g du

rchl

ief d

ie m

oder

ne D

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vera

rbei

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und

wel

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Aus

wirk

unge

n er

gebe

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ch in

sbes

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re h

insi

chtli

ch

neue

r Anf

orde

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en a

n de

n D

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schu

tz d

arau

s?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

e K

on

kret

isie

run

g:

Das

fol

gend

e U

nter

richt

svor

habe

n st

ellt

den

Abs

chlu

ss d

er E

infü

hrun

gsph

ase

dar.

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er s

olle

n se

lbst

stän

dig

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rmat

i-sc

he T

hem

enbe

reic

he a

us d

em K

onte

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er G

esch

icht

e de

r D

aten

vera

rbei

tung

und

ins

beso

nder

e d

en d

arau

s si

ch e

rgeb

enen

Fra

gen

des

Dat

ensc

hutz

es b

earb

eite

n. D

iese

The

men

ber

eich

e w

erde

n in

Kle

ingr

uppe

n be

arbe

itet

und

in F

orm

von

Pla

katp

räse

ntat

ione

n vo

rges

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. S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

sol

len

dabe

i m

it U

nter

stüt

zung

des

Leh

rend

en s

elbs

tstä

ndig

e R

eche

rche

n zu

ihr

en T

hem

en a

nste

llen

und

auc

h ei

ne s

innv

olle

Ein

gren

zung

ihre

s T

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as v

orne

hmen

. A

nsch

ließ

end

wird

ver

stär

kt a

uf d

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spek

t de

s D

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schu

tzes

ein

gega

ngen

. D

azu

wir

d da

s B

unde

sdat

ensc

hutz

gese

tz i

n A

uszü

gen

be-

hand

elt

und

auf

schü

lern

ahe

Be

ispi

elsi

tuat

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n zu

r A

nwen

dung

geb

rach

t. D

abei

ste

ht k

eine

for

mal

e ju

ristis

che

Bew

ertu

ng d

er B

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iels

i-tu

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nen

im V

orde

rgru

nd,

die

im R

ahm

en e

ines

Inf

orm

atik

unte

rric

hts

auch

nic

ht g

elei

stet

wer

den

kann

, so

nder

n vi

elm

ehr

eine

per

sönl

ich

e

Ein

schä

tzun

g vo

n F

älle

n im

Gei

ste

des

Dat

ensc

hutz

gese

tzes

.

31

Zei

tbed

arf:

15

Stu

nden

S

equ

enzi

eru

ng

des

Un

terr

ich

tsvo

rhab

ens:

U

nte

rric

hts

seq

uen

zen

Z

u e

ntw

icke

lnd

e K

om

pet

enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

ater

ialie

n

1.

Sel

bst

stän

dig

e E

rarb

eitu

ng

vo

n T

he-

men

du

rch

die

Sch

üle

rin

nen

un

d

Sch

üle

r (a

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öglic

he T

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en z

ur E

rarb

eitu

ng in

K

lein

grup

pen:

„Ein

e kl

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Ges

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hte

der

Dig

itali-

sier

ung:

vom

Mor

sen

zum

mod

ern

en

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italc

ompu

ter“

„Ein

e kl

eine

Ges

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hte

der

Kry

pto-

grap

hie:

von

Cae

sar

zur

Eni

gma“

„Von

Nul

len,

Ein

sen

und

meh

r: S

tel-

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erts

yste

me

und

wie

man

mit

ihne

n re

chne

t“

„K

odie

ren

von

Tex

ten

und

Bild

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A

SC

II, R

GB

und

meh

r“

„A

usw

irkun

gen

der

Dig

italis

ieru

ng:

Ver

ände

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en d

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rbei

tsw

elt u

nd

Dat

ensc

hutz

“ (b

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orst

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ng u

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isku

ssio

n du

rch

Sch

üler

inne

n un

d S

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er

Die

Sch

üler

inne

n un

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er

be

wer

ten

anha

nd v

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allb

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iele

n di

e A

usw

irkun

gen

des

Ein

satz

es v

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nfor

-m

atik

syst

emen

(A

),

er

läut

ern

wes

entli

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Gru

ndla

gen

der

Ges

chic

hte

der

digi

tale

n D

aten

vera

rbei

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ng (

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stel

len

ganz

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ahle

n un

d Z

eich

en

in B

i-nä

rcod

es d

ar (

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inte

rpre

tiere

n B

inär

code

s al

s Z

ahle

n un

d Z

eich

en (

D),

nutz

en d

as I

nter

net

zur

Rec

herc

he,

zum

D

aten

aust

ausc

h un

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r K

omm

unik

atio

n.

(K).

Bei

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usst

ellu

ng

zu

info

rmat

isch

en

The

men

D

ie S

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erin

nen

und

Sch

üler

ber

eite

n ei

ne A

us-

stel

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zu

in

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atis

chen

T

hem

en

vor.

D

azu

wer

den

Ste

llwän

de u

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laka

te v

orbe

reite

t, di

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ußer

halb

des

Inf

orm

atik

unte

rric

hts

in

der

Sch

ule

ausg

este

llt w

erde

n kö

nnen

. M

ater

ialie

n:

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er r

eche

rchi

eren

sel

bst-

stän

dig

im In

tern

et,

in d

er S

chul

bibl

ioth

ek,

in ö

f-fe

ntlic

hen

Bib

lioth

eken

, usw

.

2.

Ver

tief

un

g d

es T

hem

as D

aten

sch

utz

(a

) E

rarb

eitu

ng g

rund

lege

nder

Beg

riffe

de

s D

aten

schu

tzen

(b

) P

robl

emat

isie

rung

und

Ank

nüpf

ung

an

die

Lebe

nsw

elt d

er S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

Bei

spie

l: F

allb

eisp

iele

au

s de

m

aktu

elle

n T

ages

gesc

hehe

n D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

bea

rbei

ten

Fal

l-be

ispi

ele

aus

ihre

r ei

gene

n E

rfah

rung

swel

t od

er

der

aktu

elle

n M

edie

nber

icht

erst

attu

ng.

32

(c)

Dis

kuss

ion

und

Bew

ertu

ng v

on F

all-

beis

piel

en a

us d

em T

hem

enbe

reic

h „D

aten

schu

tz“

Mat

eria

lien:

M

ater

ialb

latt

zu

m

Bun

desd

aten

schu

tzge

setz

(D

ownl

oad

EF

-VI.1

)

33

II) Q

ual

ifik

atio

nsp

has

e

Die

fol

gend

en K

ompe

tenz

en a

us d

em B

erei

ch K

omm

uniz

iere

n un

d K

oope

riere

n w

erde

n in

alle

n U

nter

richt

svor

habe

n de

r Q

ualif

ikat

ions

pha-

se v

ertie

ft un

d so

llen

aus

Grü

nden

der

Les

bark

eit n

ich

t in

jede

m U

nter

richt

svor

habe

n se

para

t au

fgef

ührt

wer

den:

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

ve

rwen

den

die

Fac

hspr

ache

bei

der

Kom

mun

ikat

ion

über

info

rmat

isch

e S

achv

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lte (

K),

nutz

en d

as v

erfü

gbar

e In

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atik

syst

em z

ur s

truk

turie

rten

Ver

wal

tung

von

Dat

eien

unt

er B

erüc

ksic

htig

ung

der

Rec

htev

erw

altu

ng (

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orga

nisi

eren

und

koo

rdin

iere

n ko

oper

ativ

es u

nd e

igen

vera

ntw

ortli

ches

Arb

eite

n (K

),

st

rukt

urie

ren

den

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eits

proz

ess

, ver

einb

aren

Sch

nitts

telle

n un

d fü

hren

Erg

ebni

sse

zusa

mm

en (

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beur

teile

n A

rbei

tsor

gani

satio

n, A

rbei

tsab

läuf

e un

d E

rgeb

niss

e (K

),

pr

äsen

tiere

n A

rbei

tsab

läuf

e un

d -e

rgeb

niss

e ad

ress

aten

gere

cht

(K).

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

1-I:

T

hem

a: W

iede

rhol

ung

der

obj

ekto

rient

iert

en M

odel

lieru

ng u

nd P

rogr

amm

ieru

ng

Lei

tfra

gen

: W

ie m

odel

liert

und

impl

emen

tiert

man

zu

eine

r P

robl

emst

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ng in

ein

em g

eeig

nete

n A

nwen

dung

skon

text

Jav

a-K

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en in

klu-

sive

ihre

r Attr

ibut

e, M

etho

den

und

Bez

iehu

ngen

? W

ie k

ann

man

die

Mod

ellie

rung

und

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Fun

ktio

nsw

eise

der

Anw

endu

ng g

rafis

ch d

arst

el-

len?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

en K

on

kret

isie

run

g:

Z

u ei

ner

Pro

blem

stel

lung

in

eine

m A

nwen

dun

gsko

ntex

t so

ll ei

ne J

ava-

Anw

endu

ng e

ntw

icke

lt w

erde

n. D

ie P

robl

emst

ellu

ng s

oll

so g

ewäh

lt se

in,

dass

für

die

se A

nwen

dung

die

Ver

wen

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ein

er a

bstr

akte

n O

berk

lass

e al

s G

ener

alis

ieru

ng v

ersc

hied

ener

Unt

erkl

asse

n si

nnvo

ll er

-sc

hein

t un

d ei

ne K

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e du

rch

eine

Unt

erkl

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spe

zial

isie

rt w

erde

n ka

nn.

Um

die

Auf

gabe

ein

zugr

enze

n, k

önne

n (n

ach

der

erst

en P

rob-

lem

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yse)

ein

ige

Tei

le (

Mod

ellie

rung

en o

der

Te

ile v

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Kla

ssen

) vo

rgeg

eben

wer

den.

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

n er

läut

ern

und

mod

ifizi

eren

den

ers

ten

Ent

wur

f un

d m

odel

liere

n so

wie

im

ple

men

tiere

n w

eite

re K

lass

en

und

M

etho

den

für

eine

ent

spre

chen

de A

nwen

dung

. K

lass

en u

nd ih

re B

ezie

hung

en w

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n in

ein

em I

mpl

emen

tatio

nsd

iagr

amm

dar

gest

ellt.

Da-

bei w

erde

n S

icht

bark

eits

bere

iche

zug

eord

net.

Exe

mpl

aris

ch w

ird e

ine

Kla

sse

doku

men

tiert

. D

er N

achr

icht

enau

stau

sch

zwis

chen

ve

rsch

ie-

34

dene

n O

bjek

ten

wird

ver

deut

licht

, in

dem

die

Kom

mun

ikat

ion

zwis

chen

zw

ei a

usge

wäh

lten

Obj

ekte

n gr

afis

ch d

arge

stel

lt w

ird.

In d

iese

m Z

u-sa

mm

enha

ng w

ird d

as N

achr

icht

enko

nzep

t der

obj

ekto

rient

iert

en P

rogr

amm

ieru

ng w

iede

rhol

t. Z

eitb

edar

f: 8

Stu

nden

S

equ

enzi

eru

ng

des

Un

terr

ich

tsvo

rhab

ens:

U

nte

rric

hts

seq

uen

zen

Z

u e

ntw

icke

lnd

e K

om

pet

enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

ater

ialie

n

1.

W

ied

erh

olu

ng

un

d E

rwei

teru

ng

der

o

bje

kto

rien

tier

ten

Mo

del

lieru

ng

un

d

Pro

gra

mm

ieru

ng

du

rch

An

alys

e u

nd

Erw

eite

run

g e

ines

ko

nte

xtb

e-zo

gen

en B

eisp

iels

(a

) A

naly

se d

er P

robl

emst

ellu

ng

(b)

Ana

lyse

de

r M

odel

lieru

ng (

Impl

e-m

enta

tions

diag

ram

m)

(c)

Erw

eite

rung

der

Mod

ellie

rung

im

Impl

emen

tatio

nsdi

agra

mm

(V

erer

-bu

ng,

abst

rakt

e K

lass

e)

(d)

Kom

mun

ikat

ion

zwis

chen

min

des-

tens

zw

ei O

bjek

ten

(gra

fisch

e D

ar-

stel

lung

)

(e)

Dok

umen

tatio

n vo

n K

lass

en

(f)

Impl

emen

tieru

ng d

er A

nwen

dung

od

er v

on T

eile

n de

r A

nwen

dung

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

an

alys

iere

n un

d er

läut

ern

obje

ktor

ien-

tiert

e M

odel

lieru

ngen

(A

),

be

urte

ilen

die

synt

aktis

che

Kor

rekt

heit

und

die

Fu

nktio

nalit

ät v

on P

rogr

am-

men

(A

),

m

odel

liere

n K

lass

en m

it ih

ren

Attr

ibu-

ten,

Met

hode

n un

d ih

ren

Ass

ozia

ti-on

sbez

iehu

ngen

unt

er A

ngab

e vo

n M

ultip

lizitä

ten

(M),

ordn

en K

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en, A

ttrib

uten

und

Me-

thod

en ih

re S

icht

bark

eits

bere

iche

zu

(M),

mod

ellie

ren

abst

rakt

e un

d ni

cht a

bs-

trak

te K

lass

en u

nter

Ver

wen

dung

von

V

erer

bung

dur

ch S

pezi

alis

iere

n un

d G

ener

alis

iere

n (M

),

im

plem

entie

ren

Kla

ssen

in e

iner

Pro

-gr

amm

iers

prac

he a

uch

unte

r N

utzu

ng

doku

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tiert

er K

lass

enbi

blio

thek

en

(I),

nutz

en d

ie S

ynta

x un

d S

eman

tik e

iner

P

rogr

amm

iers

prac

he b

ei d

er Im

ple-

Bei

spie

l: W

etth

uepf

en

Für

ein

Wet

thüp

fen

zwis

chen

ein

em H

asen

, ei

nem

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und

und

eine

m V

ogel

wer

den

die

Tie

re g

ezei

ch-

net.

Alle

Tie

re s

prin

gen

wie

derh

olt

nach

lin

ks.

Die

H

öhe

und

Wei

te

jede

s H

üpfe

rs

ist

zufä

llig.

E

vtl.

mar

schi

eren

sie

ans

chlie

ßen

d hi

nter

eina

nder

her

.

oder

B

eisp

iel:

Tan

nenb

aum

E

in T

anne

nbau

m s

oll

mit

vers

chie

dene

n A

rten

vo

n

Sch

muc

kstü

cken

ver

sehe

n w

erde

n, d

ie d

urch

un-

ters

chie

dlic

he

geom

etris

che

Obj

ekte

da

rges

tellt

w

erde

n. E

s gi

bt K

ugel

n, P

äckc

hen

in d

er F

orm

von

W

ürfe

ln u

nd Z

ucke

rrin

ge in

For

m v

on T

oren

. E

in P

roto

typ,

der

ber

eits

mit

Kug

eln

gesc

hmüc

kt

wer

den

kann

, ka

nn z

ur V

erfü

gung

ges

tellt

wer

den.

D

a al

le S

chm

ucks

tück

e üb

er d

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unkt

ion

des

Auf

- un

d A

bsch

müc

kens

ver

füge

n so

llen,

lie

gt e

s na

he,

dass

ent

spre

chen

de M

etho

den

in e

iner

gem

eins

a-m

en O

berk

lass

e re

alis

iert

wer

den.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Leh

rpla

nnav

igat

or U

n-te

rric

htsv

orha

ben

Q1.

1-W

iede

rhol

ung

(Dow

nloa

d Q

1-I.1

)

35

men

tieru

ng u

nd z

ur A

naly

se v

on P

ro-

gram

men

(I)

,

wen

den

eine

did

aktis

ch o

rient

iert

e E

ntw

ickl

ungs

umge

bung

zur

Dem

onst

-ra

tion,

zum

Ent

wur

f, zu

r Im

plem

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-ru

ng u

nd z

um T

est

von

Info

rmat

iksy

s-te

men

an

(I),

inte

rpre

tiere

n F

ehle

rmel

dung

en u

nd

korr

igie

ren

den

Que

llcod

e (I

),

st

elle

n K

lass

en u

nd ih

re B

ezie

hung

en

in D

iagr

amm

en g

rafis

ch d

ar (

D),

doku

men

tiere

n K

lass

en (

D),

stel

len

die

Kom

mun

ikat

ion

zwis

chen

O

bjek

ten

graf

isch

dar

(D

).

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

1-II:

T

hem

a: M

odel

lieru

ng u

nd I

mpl

emen

tieru

ng v

on A

nwe

ndun

gen

mit

dyna

mis

chen

, lin

eare

n D

aten

stru

ktur

en

Lei

tfra

ge:

Wie

kön

nen

belie

big

viel

e lin

ear a

ngeo

rdne

te D

aten

im A

nwen

dung

skon

text

ver

wal

tet w

erde

n?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

e K

on

kret

isie

run

g:

N

ach

Ana

lyse

ein

er P

robl

emst

ellu

ng in

ein

em

gee

igne

ten

Anw

endu

ngsk

onte

xt,

in d

em D

aten

nac

h de

m F

irst-

In-F

irst-

Out

-Prin

zip

verw

alte

t w

erde

n, w

erde

n de

r A

ufba

u vo

n S

chla

ngen

am

Bei

spie

l dar

gest

ellt

und

die

Ope

ratio

nen

der

Kla

sse Queue

erlä

uter

t. A

nsch

ließ

end

wer

den

fü

r di

e A

nwen

dung

not

wen

dige

Kla

ssen

mod

ellie

rt u

nd i

mpl

emen

tiert

. E

ine

Kla

sse

für

eine

den

Anf

orde

rung

en d

er A

nwen

dun

g en

tspr

e-ch

ende

Obe

rflä

che

sow

ie d

ie K

lass

e Queue

wird

dab

ei v

on d

er L

ehrk

raft

vorg

egeb

en.

Ans

chlie

ßen

d w

ird d

ie A

nwen

dung

mod

ifizi

ert,

um

den

Um

gang

mit

der

Dat

enst

rukt

ur z

u üb

en.

Anh

and

eine

r A

nwen

dung

, in

der

Dat

en n

ach

dem

La

st-I

n-F

irst-

Out

-Prin

zip

verw

alte

t w

erde

n,

wer

den

Unt

ersc

hied

e zw

isch

en d

en D

aten

stru

ktur

en S

chla

nge

und

Sta

pel

erar

beite

t. U

m e

infa

cher

an

Obj

ekte

zu

gela

ngen

, di

e zw

isch

en

ande

ren

gesp

eich

ert

sind

, w

ird d

ie K

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e List

ein

gefü

hrt

und

in e

inem

Anw

endu

ngsk

onte

xt v

erw

ende

t. In

min

dest

ens

eine

m w

eite

ren

Anw

endu

ngsk

onte

xt w

ird d

ie V

erw

altu

ng v

on D

aten

in

Sch

lang

en,

Sta

peln

ode

r Li

sten

ver

tieft.

Mod

ellie

rung

en w

erde

n da

bei

in E

ntw

urfs

- un

d Im

plem

enta

tions

diag

ram

men

dar

gest

ellt.

36

Zei

tbed

arf:

20

Stu

nden

S

equ

enzi

eru

ng

des

Un

terr

ich

tsvo

rhab

ens:

U

nte

rric

hts

seq

uen

zen

Z

u e

ntw

icke

lnd

e K

om

pet

enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

ater

ialie

n

1.

Die

Dat

enst

rukt

ur

Sch

lan

ge

im A

nw

en-

du

ng

sko

nte

xt u

nte

r N

utz

un

g d

er K

las-

se Queue

(a

) A

naly

se d

er P

robl

emst

ellu

ng,

Erm

itt-

lung

von

Obj

ekte

n, ih

ren

Eig

ensc

haf-

ten

und

Ope

ratio

nen

(b)

Era

rbei

tung

der

Fun

ktio

nalit

ät d

er

Kla

sse Qu

eue

(c)

Mod

ellie

rung

und

Im

plem

entie

rung

der

A

nwen

dung

unt

er V

erw

endu

ng e

ines

od

er m

ehre

rer

Obj

ekte

der

Kla

sse

Queu

e

D

ie S

chül

erin

nen

und

Sch

üler

erlä

uter

n O

pera

tione

n dy

nam

isch

er (

linea

-re

r od

er n

icht

-line

arer

) D

aten

stru

ktur

en

(A),

anal

ysie

ren

und

erlä

uter

n A

lgor

ithm

en

und

Pro

gram

me

(A),

beur

teile

n di

e sy

ntak

tisch

e K

orre

kthe

it un

d di

e F

unkt

iona

lität

von

Pro

gram

men

(A

),

or

dnen

Attr

ibut

en, P

aram

eter

n un

d R

ück-

gabe

n vo

n M

etho

den

einf

ache

Dat

enty

-pe

n, O

bjek

ttype

n so

wie

line

are

und

nich

t-lin

eare

Dat

ensa

mm

lung

en z

u (M

),

er

mitt

eln

bei d

er A

naly

se v

on P

robl

em-

stel

lung

en O

bjek

te, i

hre

Eig

ensc

haf

ten,

ih

re O

pera

tione

n un

d ih

re B

ezie

hung

en

(M),

mod

ifizi

eren

Alg

orith

men

und

Pro

gram

me

(I),

impl

emen

tiere

n ite

rativ

e un

d re

kurs

ive

Alg

orith

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auc

h un

ter

Ver

wen

dung

von

dy

nam

isch

en D

aten

stru

ktur

en (

I),

nu

tzen

die

Syn

tax

und

Sem

antik

ein

er

Pro

gram

mie

rspr

ache

bei

der

Impl

emen

tie-

rung

und

zur

Ana

lyse

von

Pro

gram

men

(I

),

Bei

spie

l: P

atie

nten

wa

rtes

chla

nge

(jede

r ke

nnt

sein

en

Nac

hfol

ger

bzw

. al

tern

ativ

: se

inen

V

or-

gäng

er)

Sob

ald

ein

Pat

ient

in

ei

ner

Arz

tpra

xis

eint

rifft,

w

erde

n se

in N

ame

und

sei

ne K

rank

enka

sse

er-

fass

t. D

ie V

erw

altu

ng d

er P

atie

nten

war

tesc

hlan

-ge

ges

chie

ht ü

ber

eine

Kla

sse,

die

hie

r al

s W

ar-

tezi

mm

er b

eze

ichn

et w

ird.

Wes

entli

che

Ope

ratio

-ne

n si

nd d

as „

Hin

zufü

gen“

ein

es P

atie

nten

und

da

s „E

ntfe

rnen

“ ei

nes

Pat

ient

en,

wen

n er

zur

Be-

hand

lung

ger

ufen

wird

. D

ie

Sim

ulat

ions

anw

endu

ng

stel

lt ei

ne

GU

I zu

r V

erfü

gung

, le

gt e

in W

arte

zim

mer

an

und

steu

ert

die

Abl

äufe

. W

esen

tlich

er A

spek

t de

s P

roje

ktes

is

t di

e M

odel

lieru

ng d

es W

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zim

mer

s m

it H

ilfe

der

Kla

sse

Que

ue.

Ans

chlie

ßen

d w

ird d

er F

unkt

ions

umfa

ng d

er A

n-w

endu

ng e

rwei

tert

: Pat

ient

en k

önne

n si

ch z

usät

z-lic

h in

die

War

tesc

hlan

ge z

um B

lutd

ruck

mes

sen

einr

eihe

n. O

bjek

te w

erde

n vo

n zw

ei S

chla

ngen

ve

rwal

tet.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q1.

2 –

War

tesc

hlan

ge

(Dow

nloa

d Q

1-II.

1)

37

2.

Die

Dat

enst

rukt

ur

Sta

pel

im A

nw

en-

du

ng

sko

nte

xt u

nte

r N

utz

un

g d

er K

las-

se Stack

(a

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naly

se d

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robl

emst

ellu

ng,

Erm

itt-

lung

von

Obj

ekte

n, ih

ren

Eig

ensc

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ten

und

Ope

ratio

nen

(b)

Era

rbei

tung

der

Fun

ktio

nalit

ät d

er

Kla

sse St

ack

(c)

Mod

ellie

rung

und

Im

plem

entie

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der

A

nwen

dung

unt

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erw

endu

ng e

ines

od

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ehre

rer

Obj

ekte

der

Kla

sse

Stac

k

in

terp

retie

ren

Feh

lerm

eldu

ngen

und

kor

ri-gi

eren

den

Que

llcod

e (I

),

te

sten

Pro

gram

me

syst

emat

isch

anh

and

von

Bei

spie

len

(I),

stel

len

linea

re u

nd n

icht

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re S

truk

ture

n gr

afis

ch d

ar u

nd e

rläut

ern

ihre

n A

ufba

u (D

).

Bei

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efts

tape

l In

ein

em H

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l so

ll da

s H

eft

eine

r S

chül

erin

ge

fund

en w

erde

n.

oder

B

eisp

iel:

Kis

ten

stap

eln

In

eine

m

Sta

pel

num

mer

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Kis

ten

soll

eine

be

stim

mte

Kis

te g

efun

den

und

an e

inen

Kun

den

gelie

fert

wer

den.

Daz

u m

üsse

n K

iste

n au

f ve

r-sc

hied

ene

Sta

pel g

esta

pelt

und

wie

der

zurü

ckge

-st

ellt

wer

den.

3.

D

ie D

aten

stru

ktu

r lin

eare

Lis

te im

An

-w

end

un

gsk

on

text

un

ter

Nu

tzu

ng

der

K

lass

e List

(a

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rarb

eitu

ng d

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orte

ile d

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e Li

st im

Geg

ensa

tz z

u de

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reits

be-

kann

ten

linea

ren

Str

uktu

ren

(b

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odel

lieru

ng u

nd I

mpl

emen

tieru

ng e

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r ko

ntex

tbez

ogen

en A

nwen

dung

un-

ter

Ver

wen

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der

Kla

sse Li

st.

Bei

spie

l: A

bfah

rtsl

auf

Bei

ei

nem

A

bfah

rtsl

auf

kom

men

di

e S

kifa

hrer

na

chei

nand

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n un

d w

erde

n na

ch i

hrer

Zei

t in

ei

ne R

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iste

ein

geor

dnet

. D

iese

Ran

glis

te w

ird

in e

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Anz

eige

aus

gege

ben.

Ank

omm

ende

Ab-

fahr

er m

üsse

n an

jed

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telle

der

Str

uktu

r, ni

cht

nur

am E

nde

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Anf

ang

ein

gefü

gt w

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n kö

n-ne

n.

Mat

eria

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E

rgän

zung

smat

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zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q1.

2 -

List

en

(Dow

nloa

d Q

1-II.

2)

4.

Ver

tief

un

g -

An

wen

du

ng

en v

on

Lis

ten

, S

tap

eln

od

er S

chla

ng

en in

min

des

ten

s ei

nem

wei

tere

n K

on

text

Bei

spie

l: S

kisp

ringe

n

Ein

Ski

sprin

gen

hat

folg

ende

n A

blau

f: N

ach

dem

S

prun

g er

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der

Spr

inge

r ei

ne P

unkt

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und

w

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ach

dies

er P

unkt

zahl

in

eine

Ran

glis

te e

in-

geor

dnet

. D

ie

best

en

30

Spr

inge

r qu

alifi

zier

en

sich

für

den

zw

eite

n D

urch

gang

. S

ie s

tart

en i

n um

geke

hrte

r R

eihe

nfol

ge g

egen

über

der

Pla

tzie

-ru

ng a

uf d

er R

angl

iste

. N

ach

dem

Spr

ung

erhä

lt

38

der

Spr

inge

r w

iede

rum

ein

e P

unkt

zahl

und

wird

na

ch

der

Ges

amtp

unkt

zahl

au

s be

iden

D

urch

-gä

ngen

in d

ie e

ndgü

ltige

Ran

glis

te e

inge

ordn

et.

Bei

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l: T

erm

e in

Pos

tfix-

Not

atio

n

Die

so

g.

UP

N

(Um

geke

hrt-P

olni

sche

-Not

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n)

bzw

. P

ostfi

x-N

otat

ion

eine

s Te

rms

setz

t de

n O

pe-

rato

r hi

nter

die

Ope

rand

en.

Um

ein

en T

erm

aus

de

r ge

woh

nten

Inf

ixsc

hrei

bwei

se in

ein

en T

erm

in

UP

N u

mzu

wan

deln

ode

r um

den

Wer

t de

s Te

rms

zu b

erec

hnen

, kan

n ei

n S

tack

ver

wen

det w

erde

n.

Bei

spie

l: R

angi

erba

hnho

f A

uf e

inem

Güt

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hnho

f gi

bt e

s d

rei

Gle

ise,

die

nu

r zu

ein

er S

eite

off

en s

ind.

Wag

ons

könn

en

also

von

ein

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eite

auf

das

Gle

is f

ahre

n un

d nu

r rü

ckw

ärts

wie

der

hina

usfa

hren

. D

ie W

agon

s tr

a-ge

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umm

ern,

wob

ei

die

Num

me

r je

doch

ers

t ei

nges

ehen

wer

den

kann

, w

enn

der

Wag

on d

er

vord

erst

e an

der

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enen

Gle

isse

ite is

t. (

Zw

isch

en

den

Wag

ons

heru

mzu

turn

en,

um

die

ande

ren

Wag

onnu

mm

ern

zu l

ese

n, w

äre

zu g

efäh

rlich

.)

Zun

ächs

t st

ehen

alle

Wag

ons

unso

rtie

rt a

uf e

i-ne

m G

leis

. Z

iel i

st e

s, a

lle W

agon

s in

ein

and

eres

G

leis

zu

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en,

so d

ass

dort

die

Num

mer

n d

er

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vom

Gle

isen

de a

us a

ufst

eige

nd i

n ric

hti-

ger

Rei

henf

olge

sin

d. Z

usät

zlic

h zu

die

sen

beid

en

Gle

isen

gib

t es

ein

Abs

tellg

leis

, da

s zu

m R

angi

e-re

n be

nutz

t wer

den

kann

. B

eisp

iel:

Aut

os a

n ei

ner

Am

pel

zur

Zuf

ahrt

s-re

gelu

ng

Es

soll

eine

Am

pel

zur

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ahrt

sreg

elun

g in

Jav

a

sim

ulie

rt w

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n. A

n ei

nem

ger

adlin

igen

, se

nk-

rech

t vo

n un

ten

nach

ob

en

verla

ufen

den

Str

a-ß

enst

ück,

das

von

Aut

os n

ur e

insp

urig

in

eine

39

Ric

htun

g be

fahr

en

wer

den

kann

, is

t ei

n H

alte

-pu

nkt

mar

kier

t, an

dem

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Am

pel

steh

t. B

ei e

i-ne

m K

lick

auf

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Sch

altf

läch

e m

it de

r A

ufsc

hrift

„H

eran

fahr

en“

soll

ein

neue

s A

uto

an d

en H

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-pu

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hera

nfah

ren

bzw

. bi

s an

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let

zte

Aut

o,

das

vor

dem

Hal

tepu

nkt

war

tet.

Grü

npha

sen

der

Am

pel

wer

den

dur

ch e

inen

Klic

k au

f ei

ne S

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t-flä

che

mit

der

Auf

schr

ift „

Wei

terf

ahre

n“ s

imul

iert

. In

jede

r G

rünp

hase

dar

f je

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ls n

ur e

in A

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-te

rfah

ren.

Die

and

eren

Aut

os r

ücke

n na

ch.

Mat

eria

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E

rgän

zung

smat

eria

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zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

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orha

ben

Q1

-II.3

– A

nwen

dung

en f

ür

linea

re D

aten

stru

ktur

en

(Dow

nloa

d Q

1-II.

3)

U

nte

rric

hts

vorh

aben

Q1-

III:

Th

ema:

Suc

hen

und

Sor

tiere

n au

f lin

eare

n D

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stru

ktur

en

Lei

tfra

ge:

Wie

kan

n m

an g

espe

iche

rte In

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atio

nen

güns

tig (w

iede

r-)fi

nden

? V

orh

aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

:

In e

inem

Anw

endu

ngsk

onte

xt w

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n zu

näch

st I

nfor

mat

ione

n in

ein

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inea

ren

List

e bz

w.

eine

m F

eld

gesu

cht.

Hie

rzu

wer

den

Ver

fahr

en

entw

icke

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d im

plem

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rt b

zw.

anal

ysie

rt u

nd e

rläut

ert,

wob

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eben

ein

em i

tera

tiven

auc

h ei

n re

kurs

ives

Ver

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en t

hem

atis

iert

wird

un

d m

inde

sten

s ei

n V

erfa

hren

sel

bst

entw

icke

lt un

d im

plem

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rt w

ird.

Die

ver

schi

eden

en V

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hren

wer

den

hin

sich

tlich

Spe

iche

rbed

arf

und

Zah

l der

Ver

glei

chso

pera

tione

n m

itein

ande

r ve

rglic

hen.

A

nsch

ließ

end

wer

den

Sor

tierv

erfa

hren

ent

wic

kelt

und

impl

emen

tiert

(eb

enfa

lls f

ür l

inea

re L

iste

n un

d F

elde

r).

Hie

rbe

i so

ll au

ch e

in r

ekur

si-

ves

Sor

tierv

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hren

ent

wic

kelt

wer

den.

Die

Im

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enta

tione

n vo

n Q

uick

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sow

ie d

em S

ortie

ren

durc

h E

infü

gen

wer

den

anal

ysie

rt u

nd

erlä

uter

t. F

alls

die

se V

erfa

hren

vor

her

scho

n en

tdec

kt w

urde

n, s

olle

n si

e hi

er w

iede

rerk

annt

we

rden

. D

ie r

ekur

sive

Aba

rbei

tung

ein

es M

e-th

oden

aufr

ufs

von

Qui

ckso

rt w

ird g

rafis

ch d

arge

stel

lt.

40

Abs

chlie

ßen

d w

erde

n ve

rsch

iede

ne S

ortie

rver

fahr

en h

insi

chtli

ch d

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nzah

l der

ben

ötig

ten

Ver

glei

chso

pera

tione

n un

d de

s S

peic

herb

edar

fs

beur

teilt

.

Zei

tbed

arf:

16

Stu

nden

S

equ

enzi

eru

ng

des

Un

terr

ich

tsvo

rhab

ens:

U

nte

rric

hts

seq

uen

zen

Z

u e

ntw

icke

lnd

e K

om

pet

enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

ater

ialie

n

1.

S

uch

en v

on

Dat

en in

Lis

ten

un

d A

rray

s(a

) Li

near

e S

uche

in L

iste

n un

d in

Arr

ays

(b)

Bin

äre

Suc

he in

Arr

ays

als

Bei

spie

l für

re

kurs

ives

Pro

blem

löse

n (c

) U

nter

such

ung

der

beid

en S

uchv

erfa

h-re

n hi

nsic

htlic

h ih

rer

Effi

zien

z (L

auf-

zeitv

erha

lten,

Spe

iche

rbed

arf)

Die

Sch

üle

rinne

n un

d S

chül

er

an

alys

iere

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d er

läut

ern

Alg

orith

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un

d P

rogr

amm

e (A

),

be

urte

ilen

die

synt

aktis

che

Kor

rekt

heit

und

die

Fun

ktio

nalit

ät v

on P

rogr

amm

en

(A),

beur

teile

n di

e E

ffizi

enz

von

Alg

orith

men

un

ter

Ber

ücks

icht

igun

g de

s S

peic

herb

e-da

rfs

und

der

Zah

l der

Ope

ratio

nen

(A),

entw

icke

ln it

erat

ive

und

reku

rsiv

e A

lgo-

rithm

en u

nter

Nut

zung

der

Str

ateg

ien

„Mod

ular

isie

rung

“ un

d „T

eile

n un

d H

err-

sche

n“ (

M),

mod

ifizi

ere

n A

lgor

ithm

en u

nd P

rogr

amm

e (I

),

im

plem

entie

ren

itera

tive

und

reku

rsiv

e A

lgor

ithm

en a

uch

unte

r V

erw

endu

ng v

on

dyna

mis

chen

Dat

enst

rukt

uren

(I)

,

impl

emen

tiere

n un

d er

läut

ern

itera

tive

und

reku

rsiv

e S

uch-

und

Sor

tierv

erfa

hren

(I

),

nu

tzen

die

Syn

tax

und

Sem

antik

ein

er

Pro

gram

mie

rspr

ache

bei

der

Impl

emen

-

Bei

spie

l: K

arte

iver

wal

tung

F

ür

ein

Adr

essv

erw

altu

ngsp

rogr

amm

so

ll ei

ne

Met

hode

zum

Suc

hen

ein

er A

dres

se g

esch

riebe

n w

erde

n.

oder

B

eisp

iel:

Bun

desj

uge

ndsp

iele

D

ie T

eiln

ehm

er a

n B

unde

sjug

ends

piel

en n

ehm

en

an d

rei

Dis

zipl

inen

tei

l un

d er

reic

hen

dort

Pun

kt-

zahl

en.

Die

se

wer

den

in

eine

r W

ettk

ampf

kart

e ei

nget

rage

n un

d an

das

Wet

tkam

pfbü

ro g

egeb

en.

Zur

Ver

einf

achu

ng s

ollte

sic

h da

s M

odel

l au

f di

e dr

ei D

iszi

plin

en „

Lauf

”, „

Spr

ung“

und

„W

urf“

be-

schr

änke

n.

Im W

ettk

ampf

büro

wird

das

Erg

ebni

s er

stel

lt. D

as

Pro

gram

m s

oll

dafü

r zu

näch

st d

en B

este

n ei

ner

Dis

zipl

in h

erau

ssuc

hen

könn

en u

nd s

päte

r da

s ge

sam

te E

rgeb

nis

nach

gew

isse

n K

riter

ien

sort

ie-

ren

könn

en.

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q1.

3 -

Suc

hen

und

Sor

tiere

n (D

ownl

oad

Q1-

III.1

)

41

2.

S

ort

iere

n i

n L

iste

n u

nd

Arr

ays

- E

nt-

wic

klu

ng

un

d Im

ple

men

tier

un

g v

on

ite-

rati

ven

un

d r

eku

rsiv

en S

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ierv

erfa

h-

ren

(a

) E

ntw

ickl

ung

und

Impl

emen

tieru

ng e

i-ne

s ei

nfac

hen

Sor

tierv

erfa

hren

s fü

r ei

ne L

iste

(b

) Im

plem

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rung

ein

es e

infa

chen

Sor

-tie

rver

fahr

ens

für

ein

Fel

d

(c)

Ent

wic

klun

g ei

nes

reku

rsiv

en S

ortie

r-ve

rfah

ren

für

ein

Fel

d (z

.B. S

ortie

ren

durc

h M

isch

en)

tieru

ng u

nd z

ur A

naly

se v

on P

rogr

amm

en

(I),

inte

rpre

tiere

n F

ehle

rmel

dung

en u

nd k

orri-

gier

en d

en Q

uellc

ode

(I),

test

en P

rogr

amm

e sy

stem

atis

ch a

nhan

d vo

n B

eisp

iele

n (I

),

st

elle

n ite

rativ

e un

d re

kurs

ive

Alg

orith

men

um

gang

sspr

achl

ich

und

graf

isch

dar

(D

).

Bei

spie

l: K

arte

iver

wal

tung

(s

.o.)

od

er

Bei

spie

l: B

unde

sjug

end

spie

le

(s.o

.)

Mat

eria

lien:

(s

.o.)

3.

U

nte

rsu

chu

ng

der

Eff

izie

nz

der

So

r-ti

erve

rfah

ren

„S

ort

iere

n d

urc

h d

irek

tes

Ein

füg

en“

un

d „

Qu

icks

ort

“ au

f lin

eare

n

Lis

ten

(a

) G

rafis

che

Ver

ansc

haul

ichu

ng d

er S

or-

tierv

erfa

hren

(b

) U

nter

such

ung

der

Anz

ahl d

er V

er-

glei

chso

pera

tione

n un

d de

s S

peic

her-

beda

rf b

ei b

eide

n S

ortie

rver

fahr

en

(c)

Beu

rtei

lung

der

Effi

zien

z de

r be

iden

S

ortie

rver

fahr

en

Bei

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l: K

arte

iver

wal

tung

(s

.o.)

od

er

Bei

spie

l: B

unde

sjug

end

spie

le

(s.o

.)

Mat

eria

lien:

(s

.o.)

42

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

1-IV

: T

hem

a: M

odel

lieru

ng u

nd N

utzu

ng v

on r

elat

iona

len

Da

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anke

n in

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endu

ngsk

onte

xten

L

eitf

rag

en: W

ie k

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n Fr

ages

tellu

ngen

mit

Hilf

e ei

ner D

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bea

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orte

t wer

den?

Wie

ent

wic

kelt

man

sel

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Dat

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nk fü

r ei-

nen

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endu

ngsk

onte

xt?

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gen

e K

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kret

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run

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A

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en D

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ban

k en

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keln

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inne

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er f

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elev

ante

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gest

ellu

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n-de

nen

Dat

enbe

stan

d be

antw

orte

t w

erde

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Zur

Bea

ntw

ortu

ng d

iese

r F

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stel

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en w

ird d

ie v

orge

gebe

ne D

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von

den

Sch

ü-le

rinne

n un

d S

chül

ern

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ysie

rt u

nd d

ie n

otw

endi

gen

Gru

ndbe

griff

e fü

r D

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syst

eme

sow

ie d

ie e

rfor

derli

chen

SQ

L-A

bfra

gen

wer

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beite

t. In

and

eren

Anw

endu

ngsk

onte

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müs

sen

Dat

enba

nke

n er

st n

och

entw

icke

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erde

n, u

m D

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zu

spei

cher

n un

d In

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nen

für

die

B

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mög

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den

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nen

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ese

in E

ntity

-Rel

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nsh

ip-M

odel

len

dar.

Ent

i-ty

-Rel

atio

nsh

ip-M

odel

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erde

n in

terp

retie

rt u

nd e

rläut

ert,

mod

ifizi

ert

und

in D

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sche

mat

a üb

erfü

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Mit

Hilf

e vo

n S

QL-

Anw

eisu

ngen

kö

nnen

ans

chlie

ßen

d im

Kon

text

rel

evan

te I

nfor

mat

ione

n au

s de

r D

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ext

rahi

ert

wer

den.

E

in E

ntity

-Rel

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nshi

p-D

iagr

amm

kan

n a

uch

ve

rwen

det

wer

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um

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Ent

itäte

n in

klus

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ihre

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ttrib

ute

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nen

in e

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vor

ge-

gebe

nen

Dat

enba

nksc

hem

a da

rzus

telle

n.

An

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m B

eisp

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utlic

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dass

in D

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en R

edun

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en u

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ünsc

ht s

ind

und

Kon

sist

enz

gew

ährle

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in s

ollte

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ie 1

. bi

s 3.

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mal

form

wird

als

Güt

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eriu

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ür D

aten

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entw

ürfe

ein

gefü

hrt.

Dat

enba

nksc

hem

ata

wer

den

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icht

lich

der

1. b

is 3

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orm

al-

form

unt

ersu

cht u

nd (

sow

eit n

ötig

) no

rmal

isie

rt.

Zei

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20

Stu

nden

43

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zier

un

g d

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rric

hts

vorh

aben

s U

nte

rric

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ntw

icke

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e K

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enze

n

Bei

spie

le, M

edie

n, M

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rial

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N

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un

g v

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nal

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aten

ban

ken

(a

) A

ufba

u vo

n D

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en u

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rund

-be

griff

e

Ent

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klun

g vo

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rage

stel

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en z

ur

vorh

ande

nen

Dat

enba

nk

A

naly

se d

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truk

tur

der

vorg

egeb

enen

D

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und

Era

rbei

tung

der

Beg

riffe

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abel

le, A

ttrib

ut, D

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satz

, Dat

enty

p,

Prim

ärsc

hlüs

sel,

Fre

mds

chlü

ssel

, D

a-te

nban

ksch

ema

(b)

SQ

L-A

bfra

gen

A

naly

se v

orge

gebe

ner

SQ

L-A

bfra

gen

un

d E

rarb

eitu

ng d

er S

prac

hele

men

te

von

SQ

L ( SELECT (DISTINCT) …FROM,

WHERE, AND, OR, NOT )

auf

ein

er T

a-be

lle

A

naly

se u

nd E

rarb

eitu

ng v

on S

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Abf

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n au

f ein

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ehre

rer

Ta

bel-

le z

ur B

eant

wor

tung

der

Fra

gest

ellu

n-ge

n ( JOIN, UNION, AS, GROUP

BY,ORDER BY, ASC, DESC, COUNT,

MAX, MIN, SUM,

Arit

hmet

isch

e O

pera

-to

ren:

+, -, *, /, (…),

Ver

-gl

eich

sope

rato

ren:

=, <>, >, <, >=,

<=, LIKE, BETWEEN, IN, IS NULL

)

(c)

Ver

tiefu

ng a

n ei

nem

wei

tere

n D

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-ba

nkbe

ispi

el

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

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läut

ern

die

Eig

ensc

haf

ten

und

den

Auf

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u vo

n D

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syst

emen

unt

er d

em

Asp

ekt d

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ren

Nut

zung

(A

),

an

alys

iere

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d er

läut

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Syn

tax

und

Sem

antik

ein

er D

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abfr

age

(A),

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ysie

ren

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erlä

uter

n ei

ne D

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nkm

odel

lieru

ng (

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igen

sch

afte

n no

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isie

rter

D

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sche

mat

a (A

),

be

stim

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Prim

är-

und

Sek

undä

rsch

lüss

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(M),

erm

ittel

n fü

r an

wen

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sbez

ogen

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rob-

lem

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en E

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ten,

zug

ehör

ige

Attr

i-bu

te, R

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n un

d K

ardi

nalit

äten

(M

),

m

odifi

zier

en e

ine

Dat

enba

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lieru

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(M),

mod

ellie

ren

zu e

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Ent

ity-R

elat

ions

hip-

Dia

gram

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in r

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les

Dat

enba

nk-

sche

ma

(M),

best

imm

en P

rimär

- un

d S

ekun

därs

chlü

ssel

(M

),

üb

erfü

hren

Dat

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nksc

hem

ata

in v

orge

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bene

Nor

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en (

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verw

ende

n di

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ynta

x un

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eman

tik e

iner

D

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bank

abfr

ages

prac

he, u

m In

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atio

-ne

n au

s ei

nen

Dat

enba

nksy

stem

zu

extr

a-hi

eren

(I)

,

erm

ittel

n E

rgeb

niss

e vo

n D

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bank

abfr

a-

Bei

spie

l: V

ideo

Ce

nter

V

ideo

Cen

ter

ist

die

Sim

ulat

ion

eine

r O

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e-V

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thek

für

den

Inf

orm

atik

-Unt

erric

ht m

it W

eb-

fron

tend

s zu

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erw

altu

ng d

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unde

n, d

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s un

d de

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usle

ihe.

Auß

erde

m is

t es

mög

lich

dire

kt

SQ

L-A

bfra

gen

ein

zuge

ben.

Es

ist

auch

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di

e D

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he

runt

er

zu

lade

n un

d lo

kal

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inst

allie

ren.

Unt

er

http

://do

kum

enta

tion.

vide

ocen

ter.

schu

le.d

e/ol

d/vi

deo/

inde

x.ht

ml

(abg

eruf

en:

30.

03.

2014

) fin

det

man

den

Lin

k zu

de

m V

ideo

Cen

ter-

Sys

tem

sow

ie n

äher

e In

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a-tio

nen.

Les

ensw

ert

ist

auch

die

dor

t ve

rlink

te „

Do-

kum

enta

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der

Fal

lstu

die”

mit

did

aktis

chem

Ma-

teria

l, w

elch

es a

ltern

ativ

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. er

gänz

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zu d

er

im F

olge

nden

bes

chrie

bene

n D

urch

führ

ung

ver-

wen

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nn.

Bei

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chul

buch

ausl

eih

e

Unt

er

www

.brd

.nrw

.de/

lern

tref

fs/i

nfor

mati

k/s

truc

ture

/mat

eria

l/se

k2/d

aten

bank

en.p

hp (

abge

rufe

n: 3

0. 0

3. 2

014)

wird

ein

e D

ate

n-ba

nk

zur

Ver

fügu

ng

gest

ellt,

di

e D

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ei

ner

Sch

ulbu

ch-A

usle

ihe

enth

ält

(übe

r 10

00 E

ntle

iher

, 20

0 B

üche

r m

it m

ehre

ren

taus

end

Exe

mpl

aren

un

d vi

ele

Aus

leih

vorg

änge

). D

ie D

aten

bank

kan

n in

Ope

nOffi

ce e

inge

bund

en w

erde

n.

2.

Mo

del

lieru

ng

vo

n r

elat

ion

alen

Dat

en-

ban

ken

Bei

spie

l: F

ahrr

adve

rleih

D

er

Fah

rrad

verle

ih

BTR

(B

ikes

ToR

ent)

verle

iht

44

(a)

Ent

ity-R

elat

ions

hip-

Dia

gram

m

E

rmitt

lung

von

Ent

itäte

n, z

ugeh

örig

en

Att

ribut

en,

Rel

atio

nen

und

Kar

dina

-lit

äten

in A

nwen

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ssitu

atio

nen

und

Mod

ellie

rung

ein

es D

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entw

urfs

in

For

m e

ines

Ent

ity-R

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hip-

Dia

gram

ms

E

rläut

erun

g un

d M

odifi

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ung

eine

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a-te

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kmod

ellie

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(b

) E

ntw

ickl

ung

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au

s ei

nem

D

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entw

urf

M

odel

lieru

ng e

ines

rel

atio

nale

n D

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nksc

hem

atas

zu

eine

m E

ntity

-R

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hip-

Dia

gram

m in

klus

ive

der

Bes

timm

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von

Prim

är-

und

Sek

un-

därs

chlü

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n

(c)

Red

unda

nz, K

onsi

sten

z un

d N

orm

al-

form

en

U

nter

such

ung

eine

r D

aten

bank

hin

sich

t-lic

h K

onsi

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z un

d R

edun

danz

in e

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A

nwen

dung

ssitu

atio

n

Übe

rprü

fung

von

Dat

enba

nksc

hem

ata

hins

icht

lich

der

1. b

is 3

. Nor

mal

form

und

N

orm

alis

ieru

ng (

um R

edu

ndan

zen

zu

verm

eide

n u

nd K

onsi

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z zu

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ähr-

leis

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gen

über

meh

rere

ver

knüp

fte T

abel

len

(D),

stel

len

Ent

itäte

n m

it ih

ren

Attr

ibut

en u

nd d

ie

Bez

iehu

ngen

zw

isch

en E

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ten

in e

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E

ntity

-Rel

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nshi

p-D

iagr

amm

gra

fisch

dar

(D

),

üb

erpr

üfen

Dat

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ata

auf v

orge

-ge

bene

Nor

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isie

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seig

ensc

hafte

n (D

).

unte

rsch

iedl

iche

Typ

en v

on F

ahrr

äder

n di

vers

er

Firm

en a

n se

ine

Kun

den.

Die

Kun

den

sind

bei

B

TR r

egis

trie

rt

(Nam

e, A

dres

se,

Tele

fon)

. B

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kenn

t vo

n de

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ahrr

adfir

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Nam

en u

nd d

ie

Tele

fonn

umm

er.

Kun

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vo

n B

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könn

en

City

Bik

es,

Tre

ckin

gräd

er

und

Mou

ntai

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ausl

eihe

n.

Bei

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l: R

eede

rei

Die

Dat

enve

rwal

tung

ein

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eede

rei s

oll i

n ei

nem

D

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syst

em u

mge

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t w

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n. A

usge

hend

vo

n de

r M

odel

lieru

ng

soll

mit

Hilf

e ei

nes

ER

-M

odel

ls

und

eine

s D

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sche

mas

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eser

er

ste

Ent

wur

f no

rmal

isie

rt u

nd i

n ei

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en-

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syst

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mge

setz

t w

erde

n. E

s sc

hlie

ßen

sic

h di

vers

e S

QL-

Abf

rage

n an

, w

obei

auf

die

Rel

atio

-ne

nalg

ebra

ein

gega

ngen

wird

. B

eisp

iel:

Buc

hung

ssys

tem

In

de

m

Onl

ine-

Buc

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ssys

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ei

ner

Sch

ule

könn

en d

ie L

ehre

r M

edie

nräu

me,

Bea

mer

, La

p-to

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Kam

eras

, us

w.

für

eine

n be

stim

mte

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eit-

punk

t bu

chen

, de

r du

rch

Dat

um u

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chul

-st

unde

fes

tgel

egt

ist.

Daz

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t di

e D

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zu

mod

ellie

ren,

ggf

. zu

no

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isie

ren

und

im D

ate

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ksys

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um

zuse

t-ze

n. W

eite

r so

llen

sinn

volle

Abf

rage

n en

twic

kelt

wer

den.

U

nter

htt

p://

mrbs

.sou

rcef

orge

.net

(ab

ge-

rufe

n: 3

0.03

. 20

14)

finde

t m

an e

in f

reie

s O

nlin

e-B

uchu

ngss

yste

m i

nklu

sive

De

mo,

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Han

d de

rer

man

er

läut

ern

kann

, w

orum

es

in

de

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Pro

jekt

ge

ht.

Bei

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altu

ng

In

eine

r S

oftw

are

wer

den

die

Sch

ulha

lbja

hre,

Ja

hrga

ngss

tufe

n, K

urse

, K

lass

en,

Sch

üler

, Le

hrer

45

und

Not

en

eine

r S

chul

e ve

rwal

tet.

Man

ka

nn

dann

abl

esen

, da

ss z

.B.

Sch

üler

X v

on L

ehre

r Y

im

2.

Hal

bjah

r de

s S

chul

jahr

s 20

11/2

012

in d

er

Jahr

gang

sstu

fe 9

im

Diff

eren

zier

ungs

bere

ich

im

Fac

h In

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atik

die

Not

e „s

ehr

gut“

erh

alte

n ha

t.

Daz

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t di

e D

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zu

mod

ellie

ren,

ggf

. zu

no

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isie

ren

und

im D

ate

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ksys

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um

zuse

t-ze

n. W

eite

r so

llen

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Abf

rage

n en

twic

kelt

wer

den

und

das

The

ma

Dat

ensc

hutz

bes

proc

hen

wer

den.

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

1-V

:

Th

ema:

Sic

herh

eit

und

Dat

ensc

hutz

in N

etzs

truk

ture

n L

eitf

rag

en: W

ie w

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erke

n üb

erm

ittel

t? W

as s

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man

in B

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auf

die

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eit b

each

ten?

V

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aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

:

Ans

chlie

ßen

d an

das

vor

herg

ehen

de U

nter

richt

svor

habe

n zu

m T

hem

a D

aten

bank

en w

erde

n de

r D

aten

bank

zugr

iff a

us d

em N

etz,

Top

olo

-gi

en v

on N

etzw

erke

n, e

ine

Clie

nt-S

erve

r-S

truk

tur,

das

TC

P/IP

-Sch

icht

enm

odel

l so

wie

Sic

her

heits

aspe

kte

beim

Zug

riff

auf

Dat

enba

nken

un

d ve

rsch

iede

ne s

ymm

etris

che

und

asym

met

risc

he k

rypt

ogra

fisch

e V

erfa

hren

ana

lysi

ert

und

erlä

uter

t. F

allb

eisp

iele

zur

Dat

ensc

hutz

prob

-le

mat

ik u

nd z

um U

rheb

erre

cht r

unde

n da

s U

nter

richt

svor

habe

n ab

. Z

eitb

edar

f: 1

0 S

tund

en

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

, Mat

eria

lien

1.

Dat

en in

Net

zwer

ken

un

d S

ich

erh

eits

-as

pek

te in

Net

zen

so

wie

bei

m Z

ug

riff

au

f D

aten

ban

ken

(a

) B

esch

reib

ung

eine

s D

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bank

zugr

iffs

Die

Sch

üle

rinne

n un

d S

chül

er

be

schr

eibe

n un

d er

läut

ern

Top

olog

ien,

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben,

V

ersc

hlüs

selu

ng

Q1.

5 -

Zug

riff a

uf D

aten

in N

etzw

erke

n

46

im N

etz

anha

nd e

ines

Anw

endu

ngs-

kont

exte

s un

d ei

ner

Clie

nt-S

erve

r-S

truk

tur

zur

Klä

rung

der

Fun

ktio

ns-

wei

se e

ines

Dat

enba

nkzu

griff

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) N

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opol

ogi

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rund

lage

vo

n C

li-en

t-S

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r-S

truk

ture

n un

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/IP-

Sch

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enm

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lung

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tegr

ität,

Aut

hent

izitä

t in

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zwer

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sow

ie s

ymm

etris

che

und

asym

met

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erfa

hren

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-, V

igen

ère-

, RS

A-

Ver

fahr

en)

als

Met

hode

n D

aten

im

Net

z ve

rsch

lüss

elt z

u üb

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agen

die

Clie

nt-S

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r-S

truk

tur

und

Pro

toko

lle

sow

ie e

in S

chic

hten

mo

dell

in N

etzw

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n (A

),

an

alys

iere

n un

d er

läut

ern

Eig

ensc

hafte

n un

d E

insa

tzbe

reic

he s

ymm

etris

cher

und

as

ymm

etris

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Ver

schl

üsse

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sver

fah-

ren

(A),

unte

rsuc

hen

und

bew

erte

n an

hand

von

F

allb

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iele

n di

e A

usw

irkun

gen

des

Ein

-sa

tzes

von

Info

rmat

iksy

stem

en, d

ie S

i-ch

erhe

it vo

n In

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atik

syst

emen

sow

ie

die

Ein

haltu

ng d

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schu

tzbe

stim

-m

unge

n un

d de

s U

rheb

erre

chts

(A

),

un

ters

uche

n un

d be

wer

ten

Pro

blem

lage

n,

die

sich

aus

dem

Ein

satz

von

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rmat

ik-

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erg

eben

, hi

nsic

htlic

h re

chtli

cher

V

orga

ben,

eth

isch

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spek

te u

nd g

esel

l-sc

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iche

r W

erte

unt

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ksic

htig

ung

unte

rsch

iedl

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r In

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ssen

lage

n (A

),

nu

tzen

ber

eitg

este

llte

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rmat

iksy

stem

e un

d da

s In

tern

et r

efle

ktie

rt z

um E

rsch

lie-

ßen

, zu

r A

ufbe

reitu

ng u

nd P

räse

ntat

ion

fach

liche

r In

halte

(D

).

(Dow

nloa

d Q

1-V

.1)

2.

Fal

lbei

spie

le z

ur

Dat

ensc

hu

tzp

rob

le-

mat

ik u

nd

zu

m U

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cht

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q1

5 -

Dat

ens

chut

z be

im

Vid

eoce

nter

, Mat

eria

lbla

tt-D

aten

schu

tzge

setz

(D

ownl

oad

Q1-

V.2

)

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

2-I:

T

hem

a: M

odel

lieru

ng u

nd Im

plem

entie

rung

von

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end

unge

n m

it dy

nam

isch

en, n

icht

linea

ren

Dat

enst

rukt

uren

L

eitf

rag

en:

Wie

kön

nen

Dat

en im

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endu

ngsk

onte

xt m

it H

ilfe

binä

rer

Bau

mst

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uren

ver

wal

tet w

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n? W

ie k

ann

dabe

i der

rek

ursi

ve

Auf

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der B

aum

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ktur

gen

utzt

wer

den?

Wel

che

Vor

- und

Nac

htei

le h

aben

Suc

hbäu

me

für d

ie g

eord

nete

Ver

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tung

von

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en?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

e K

on

kret

isie

run

g:

A

nhan

d vo

n B

eisp

iele

n fü

r B

aum

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ktur

en w

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n gr

undl

egen

de B

egrif

fe e

inge

führ

t un

d de

r re

kurs

ive

Auf

bau

binä

rer

Bäu

me

darg

este

llt.

47

Ans

chlie

ßen

d w

erde

n fü

r ei

ne P

robl

emst

ellu

ng in

ein

em d

er A

nwen

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sko

ntex

te K

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en m

ode

llier

t un

d im

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rt.

Dab

ei w

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ie

Ope

ratio

nen

der

Dat

enst

rukt

ur B

inär

baum

the

mat

isie

rt u

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ntsp

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ende

Kla

sse

Bin

aryT

ree

(der

Mat

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für

das

Zen

tral

abitu

r in

N

RW

) de

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ben

für

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abitu

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ver

we

ndet

. K

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en u

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hre

Bez

iehu

ngen

wer

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in E

ntw

urfs

- un

d Im

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enta

tions

dia-

gram

men

dar

gest

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Die

Fun

ktio

nsw

eise

von

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hode

n w

ird a

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d gr

afis

cher

Dar

stel

lung

en v

on B

inär

bäum

en e

rläut

ert.

Unt

er a

nder

em s

olle

n di

e ve

rsch

iede

nen

Bau

mtr

aver

sier

unge

n (P

re-,

Po

st-

und

Inor

der)

impl

emen

tiert

wer

den

. U

nter

schi

ede

bezü

glic

h d

er

Mög

lichk

eit,

den

Bau

m a

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d de

r A

usga

be d

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aum

inha

lte v

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re-,

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osto

rder

-Tra

vers

ieru

ng z

u re

kons

trui

eren

, w

erde

n d

abe

i eb

enfa

lls a

nges

proc

hen,

ind

em d

ie f

ehle

nde

Um

kehr

barb

eit

der

Zuo

rdnu

ng B

inär

bau

m

Ino

rder

-Aus

gabe

an

eine

m B

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iel

verd

eutli

cht

wird

.

Ein

e T

iefe

nsuc

he w

ird v

erw

ende

t, um

ein

en in

der

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mst

rukt

ur g

espe

iche

rten

Inh

alt

zu s

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n.

Zu

eine

r P

robl

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ng in

ein

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n A

nwen

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skon

text

wer

den

die

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ratio

nen

der

Dat

enst

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ur S

uchb

aum

the

mat

isie

rt

und

unte

r de

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endu

ng d

er K

lass

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inar

ySea

rchT

ree

(der

Mat

eria

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für

das

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tral

abitu

r in

NR

W)

wei

tere

Kla

ssen

ode

r M

etho

den

in d

ie-

sem

Anw

endu

ngsk

onte

xt m

odel

liert

und

impl

emen

tiert

. Auc

h in

die

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Kon

text

wer

den

graf

isch

e D

arst

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nge

n de

r B

äum

e ve

rwen

det.

Die

Ver

wen

dung

von

bin

ären

Bäu

men

und

Suc

hbäu

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wir

d an

hand

wei

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r P

robl

emst

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ngen

ode

r an

dere

n K

onte

xten

wei

ter

geüb

t. Z

eitb

edar

f: 2

4 S

tund

en

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

, M

ater

ialie

n

1.

An

alys

e vo

n B

aum

stru

ktu

ren

in v

er-

sch

ied

enen

Ko

nte

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(a

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rund

lege

nde

Beg

riffe

(G

rad,

Tie

fe,

Höh

e, B

latt,

Inh

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Tei

lbau

m,

Ebe

ne,

Vol

lstä

ndi

gke

it)

(b)

Auf

bau

und

Dar

stel

lung

von

bin

ären

B

äum

en a

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d vo

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aum

stru

ktur

en

in v

ersc

hied

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Kon

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en

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

erlä

uter

n O

pera

tione

n dy

nam

isch

er

(line

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ode

r ni

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linea

rer)

Dat

en-

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ktur

en (

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ysie

ren

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erlä

uter

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lgor

ithm

en

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Pro

gram

me

(A),

beur

teile

n di

e sy

ntak

tisch

e K

orre

kthe

it un

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unkt

iona

lität

von

Pro

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-

Bei

spie

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erm

baum

D

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ufba

u vo

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erm

en w

ird m

it H

ilfe

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binä

-re

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aum

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ktur

en v

erde

utlic

ht.

oder

B

eisp

iel:

Ahn

enba

um

Die

bin

äre

Bau

mst

rukt

ur e

rgib

t si

ch d

arau

s, d

ass

jede

Per

son

gena

u ei

nen

Vat

er u

nd e

ine

Mut

ter

hat.

48

men

(A

),

er

mitt

eln

bei d

er A

naly

se v

on P

rob-

lem

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en O

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te, i

hre

Eig

en-

scha

ften,

ihre

Ope

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nen

und

ihre

B

ezie

hung

en (

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ordn

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ttrib

uten

, Par

amet

ern

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Rüc

kgab

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on M

etho

den

einf

ache

D

aten

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n, O

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ttype

n so

wie

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a-re

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nic

htlin

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Dat

ensa

mm

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en

zu (

M),

mod

ellie

ren

abst

rakt

e un

d ni

cht a

b-st

rakt

e K

lass

en u

nter

Ver

wen

dung

vo

n V

erer

bung

dur

ch S

pezi

alis

iere

n un

d G

ener

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n (M

),

ve

rwen

den

bei d

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odel

lieru

ng g

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gnet

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robl

emst

ellu

ngen

die

Mög

-lic

hkei

ten

der

Pol

ymor

phie

(M

),

en

twic

keln

iter

ativ

e un

d re

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ive

Al-

gorit

hmen

unt

er N

utzu

ng d

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on-

stru

ktio

nsst

rate

gien

„M

odul

aris

ieru

ng“

und

„Tei

len

und

Her

rsch

en“

(M),

impl

emen

tiere

n ite

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e un

d re

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ive

Alg

orith

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auc

h un

ter

Ver

wen

dun

g vo

n dy

nam

isch

en D

aten

stru

ktur

en (

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m

odifi

zier

en A

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ithm

en u

nd P

ro-

gram

me

(I),

nutz

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ie S

ynta

x un

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eman

tik e

iner

P

rogr

amm

iers

prac

he b

ei d

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ple-

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tieru

ng u

nd z

ur A

naly

se v

on P

ro-

gram

men

(I)

,

inte

rpre

tiere

n F

ehle

rmel

dung

en u

nd

korr

igie

ren

den

Que

llcod

e (I

),

te

sten

Pro

gram

me

syst

emat

isch

an-

Wei

tere

Bei

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le f

ür A

nwen

dung

skon

text

e fü

r bin

äre

Bäu

me:

B

eisp

iel:

Suc

hbäu

me

(zur

so

rtie

rten

S

pei-

cher

ung

von

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en)

Alle

In

halte

, di

e na

ch

eine

r O

rdnu

ng

vor

dem

In

halt

im a

ktue

llen

Tei

lbau

m s

tehe

n, s

ind

in d

es-

sen

linke

m T

eilb

aum

, al

le d

ie n

ach

dem

Inh

alt

im

aktu

elle

n T

eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

sen

rech

-te

m T

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aum

. (D

ies

gilt

für

alle

Tei

lbäu

me.

)

oder

B

eisp

iel:

Ent

sche

idun

gsbä

ume

U

m e

ine

Ent

sche

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g zu

tre

ffen,

wer

den

meh

re-

re F

rage

n m

it ja

ode

r ne

in b

eant

wor

tet.

Die

Fra

-ge

n, d

ie m

öglic

h si

nd,

wen

n di

e A

ntw

ort

auf

eine

F

rage

mit

„ja“

bea

ntw

orte

t w

ird,

befin

den

sich

im

lin

ken

Tei

lbau

m,

die

Fra

gen,

die

mög

lich

sind

, w

enn

die

Ant

wor

t „n

ein“

laut

et,

steh

en im

rec

hten

T

eilb

aum

. od

er

Bei

spie

l: C

odie

rung

sbäu

me

für

Cod

ieru

ngen

, de

ren

Alp

habe

t au

s ge

nau

zwei

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chen

be-

steh

t M

orse

hat

Buc

hsta

ben

als

Fol

ge v

on P

unkt

en

und

Str

iche

n co

dier

t. D

iese

Cod

ieru

ngen

kön

nen

in e

inem

Bin

ärba

um d

arg

este

llt w

erde

n, s

o da

ss

ein

Übe

rgan

g zu

m l

inke

n T

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aum

ein

em P

unkt

un

d ei

n Ü

berg

ang

zum

rec

hten

Tei

lbau

m e

ine

m

Str

ich

ents

pric

ht.

Wen

n m

an

im

Ges

amtb

aum

st

arte

t un

d du

rch

Übe

rgän

ge z

u lin

ken

oder

rec

h-te

n T

eilb

äum

en

eine

n P

fad

zum

ge

wün

scht

en

49

hand

von

Bei

spie

len

(I),

stel

len

linea

re u

nd n

icht

linea

re S

truk

-tu

ren

graf

isch

dar

und

erlä

uter

n ih

ren

Auf

bau

(D),

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len

itera

tive

und

reku

rsiv

e A

lgo-

rithm

en u

mga

ngss

prac

hlic

h un

d gr

a-fis

ch d

ar (

D).

Buc

hsta

ben

such

t, e

rhäl

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ie M

orse

codi

e-ru

ng d

es B

uchs

tabe

ns.

Mat

eria

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E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrp

lann

avig

ator

U

nter

richt

svor

habe

n Q

2.1

– B

inär

baum

(D

ownl

oad

Q2-

I.1)

2.

Die

Dat

enst

rukt

ur

Bin

ärb

aum

im A

n-

wen

du

ng

sko

nte

xt u

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r N

utz

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g d

er

Kla

sse BinaryTree

(a

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naly

se d

er P

robl

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ellu

ng,

Erm

itt-

lung

von

Obj

ekte

n, ih

ren

Eig

ensc

haf-

ten

und

Ope

ratio

nen

im A

nwen

dung

s-ko

ntex

t (b

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odel

lieru

ng e

ines

Ent

wur

fsdi

a-gr

amm

s un

d E

ntw

ickl

ung

eine

s Im

-pl

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tatio

nsdi

agra

mm

s

(c)

Era

rbei

tung

der

Kla

sse Bi

nary

Tree

un

d be

ispi

elha

fte A

nwen

dung

der

O

pera

tione

n (d

) Im

plem

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der

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endu

ng o

der

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Tei

len

der

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(e)

Tra

vers

ieru

ng e

ines

Bin

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ums

im

Pre

-, In

- un

d P

osto

rder

durc

hlau

f

Bei

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l: In

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atik

erba

um a

ls b

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er B

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In

ein

em b

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en B

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wer

den

die

Nam

en u

nd

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Geb

urts

date

n vo

n In

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atik

ern

lexi

kogr

a-ph

isch

geo

rdne

t ab

gesp

eich

ert.

Alle

Nam

en,

die

na

ch d

iese

r O

rdnu

ng v

or d

em N

am

en i

m a

ktue

l-le

n T

eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

sen

linke

m T

eil-

baum

, al

le d

ie n

ach

dem

Na

men

im

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uelle

n T

eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

sen

rech

tem

Tei

l-ba

um. (

Die

s gi

lt fü

r al

le T

eilb

äum

e.)

F

olge

nde

Fun

ktio

nalit

äten

wer

den

benö

tigt:

E

infü

gen

der

Info

rmat

iker

-Dat

en in

den

Bau

m

S

uche

n na

ch e

inem

Info

rmat

iker

übe

r de

n S

chlü

ssel

Nam

e

A

usga

be d

es k

ompl

ette

n D

aten

best

ands

in

nach

Nam

en s

ortie

rter

Rei

henf

olge

M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

ater

ialie

n zu

m L

ehrp

lann

avig

ator

U

nter

richt

svor

habe

n Q

2.1

– B

inär

baum

(D

ownl

oad

Q2-

I.2)

3.

Die

Dat

enst

rukt

ur

bin

ärer

Su

chb

aum

im

An

wen

du

ng

sko

nte

xt u

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r V

erw

en-

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ng

der

Kla

sse

Bin

aryS

earc

hTre

e (a

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naly

se d

er P

robl

emst

ellu

ng,

Erm

itt-

Bei

spie

l: In

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atik

erba

um a

ls S

uchb

aum

In

ein

em b

inär

en S

uchb

aum

wer

den

die

Nam

en

und

die

Geb

urts

date

n vo

n In

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atik

ern

lexi

ko-

grap

hisc

h ge

ordn

et a

bges

peic

hert

. A

lle N

amen

,

50

lung

von

Obj

ekte

n, ih

ren

Eig

ensc

haf-

ten

und

Ope

ratio

nen

(b)

Mod

ellie

rung

ein

es E

ntw

urfs

dia-

gram

ms

und

Ent

wic

klun

g ei

nes

Im-

plem

enta

tions

diag

ram

m,

graf

isch

e D

arst

ellu

ng e

ines

bin

ären

S

uchb

aum

s un

d E

rarb

eitu

ng d

er

Str

uktu

reig

ensc

hafte

n (c

) E

rarb

eitu

ng d

er K

lass

e B

inar

ySe-

arch

Tree

und

Ein

führ

ung

des

Inte

rfac

e Ite

m z

ur R

ealis

ieru

ng e

iner

gee

igne

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Ord

nung

srel

atio

n (d

) Im

plem

entie

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der

Anw

endu

ng o

der

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Tei

len

der

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ng in

klus

ive

eine

r so

rtie

rten

Aus

gabe

des

Bau

ms

die

nach

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eser

O

rdnu

ng

vor

dem

N

am

en

im

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elle

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eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

sen

linke

m

Tei

lbau

m,

alle

die

nac

h de

m N

am

en im

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uelle

n T

eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

sen

rech

tem

Tei

l-ba

um. (

Die

s gi

lt fü

r al

le T

eilb

äum

e.)

F

olge

nde

Fun

ktio

nalit

äten

wer

den

benö

tigt:

E

infü

gen

der

Info

rmat

iker

-Dat

en in

den

Bau

m

S

uche

n na

ch e

inem

Info

rmat

iker

übe

r de

n S

chlü

ssel

Nam

e

A

usga

be d

es k

ompl

ette

n D

aten

best

ands

in

nach

Nam

en s

ortie

rter

Rei

henf

olge

M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

ater

ialie

n zu

m

Leh

rpla

nnav

igat

or

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q2.

1 –

Bin

ärer

Suc

hbau

m

(Dow

nloa

d Q

2-I.3

)

4.

Üb

un

g u

nd

Ver

tief

un

gen

der

Ver

wen

-d

un

g v

on

Bin

ärb

äum

en o

der

bin

ären

S

uch

bäu

men

an

han

d w

eite

rer

Pro

b-

lem

stel

lun

gen

Bei

spie

l: C

odie

rung

sbäu

me

(s.o

.) o

der

Huf

f-m

an-C

odie

rung

od

er

Bei

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l: B

uchi

ndex

E

s so

ll ei

ne A

nwen

dun

g en

twic

kelt

wer

den,

die

an

hand

von

Stic

hwor

ten

und

zuge

hörig

en S

ei-

tenz

ahle

n ei

n S

tichw

ortr

egis

ter

erst

ellt.

D

a di

e S

tichw

örte

r be

i de

r A

naly

se d

es B

uche

s hä

ufig

ges

ucht

wer

den

müs

sen,

wer

den

sie

in

der

Kla

sse Bu

chin

dex

als

Suc

hbau

m (

Obj

ekt

der

Kla

sse Bi

nary

Sear

chTr

ee)

verw

alte

t. A

lle

Inha

lte,

die

nach

ei

ner

Ord

nung

vo

r de

m

Inha

lt im

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uelle

n T

eilb

aum

ste

hen,

sin

d in

des

-se

n lin

kem

Tei

lbau

m,

alle

die

nac

h de

m I

nhal

t im

ak

tuel

len

Tei

lbau

m s

tehe

n, s

ind

in d

esse

n re

ch-

51

tem

Tei

lbau

m. (

Die

s gi

lt fü

r al

le T

eilb

äum

e.)

od

er

Bei

spie

l: E

ntsc

heid

ungs

bäum

e (s

.o.)

od

er

Bei

spie

l: T

erm

baum

(s.

o.)

oder

B

eisp

iel:

Ahn

enba

um (

s.o.

) M

ater

ialie

n:

Erg

änzu

ngsm

ater

ialie

n zu

m

Leh

rpla

nnav

igat

or

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q2.

1 –

Anw

endu

ng B

inär

-ba

um

(Dow

nloa

d Q

2-I.4

)

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

2-II:

T

hem

a: E

ndlic

he A

utom

aten

und

form

ale

Spr

ache

n L

eitf

rag

en:

Wie

kan

n m

an (

endl

iche

) A

utom

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gen

au b

esch

reib

en?

Wie

kön

nen

endl

iche

Aut

omat

en (

in a

lltäg

liche

n K

onte

xten

ode

r zu

in

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atis

chen

Pro

blem

stel

lung

en)

mod

ellie

rt w

erde

n? W

ie k

önne

n S

prac

hen

durc

h G

ram

mat

iken

bes

chrie

ben

wer

den?

Wel

che

Zusa

m-

men

häng

e gi

bt e

s zw

isch

en fo

rmal

en S

prac

hen,

end

liche

n A

utom

aten

und

regu

läre

n G

ram

mat

iken

?

Vo

rhab

enb

ezo

gen

e K

on

kret

isie

run

g:

A

nhan

d ko

ntex

tbez

ogen

er B

eisp

iele

wer

den

endl

iche

Aut

omat

en e

ntw

icke

lt, u

nter

such

t un

d m

odifi

zier

t. D

abei

wer

den

vers

chie

den

e D

ar-

stel

lung

sfor

men

für

end

liche

Aut

omat

en i

nein

ande

r üb

erfü

hrt

und

die

akze

ptie

rten

Spr

ache

n en

dlic

her

Aut

omat

en e

rmitt

elt.

An

ein

em B

ei-

spie

l wird

ein

nic

htde

term

inis

tisch

er A

kzep

tor

eing

efüh

rt a

ls A

ltern

ativ

e ge

genü

ber

eine

m e

ntsp

rech

ende

n de

term

inis

tisch

en A

kzep

tor.

52

Anh

and

kont

extb

ezog

ener

Bei

spie

le w

erde

n G

ram

mat

iken

reg

ulär

er S

prac

hen

entw

icke

lt, u

nter

such

t un

d m

odifi

zier

t. D

er Z

usam

men

hang

zw

isch

en r

egul

ären

Gra

mm

atik

en u

nd e

ndlic

hen

Aut

omat

en w

ird v

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utlic

ht d

urch

die

Ent

wic

klun

g vo

n al

lgem

eine

n V

erfa

hren

zur

Ers

tel-

lung

ein

er r

egul

ären

Gra

mm

atik

für

die

Spr

ache

ein

es g

egeb

enen

end

liche

n A

utom

aten

bzw

. zu

r E

ntw

ickl

ung

ein

es e

ndlic

hen

Aut

omat

en,

der

gena

u di

e S

prac

he e

iner

geg

eben

en r

egul

ären

Gra

mm

atik

akz

eptie

rt.

Auc

h an

dere

Gra

mm

atik

en w

erde

n un

ters

ucht

, en

twic

kelt

oder

mod

ifizi

ert.

An

eine

m B

eisp

iel

wer

den

die

Gre

nzen

end

liche

r A

utom

ate

n au

sgel

otet

. Z

eitb

edar

f: 2

0 S

tund

en

53

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

od

er M

ater

ialie

n

1.

E

nd

lich

e A

uto

mat

en

(a)

Vom

Aut

omat

en in

den

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

ern

beka

nnte

n K

onte

xten

zu

r fo

rmal

en B

esch

reib

ung

eine

s en

d-lic

hen

Aut

omat

en

(b)

Unt

ersu

chun

g, D

arst

ellu

ng u

nd E

nt-

wic

klun

g en

dlic

her

Aut

omat

en

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

an

alys

iere

n un

d er

läut

ern

die

Eig

en-

scha

ften

endl

iche

r A

utom

aten

ein

schl

ieß

-lic

h ih

res

Ver

halte

ns a

uf b

estim

mte

Ein

-ga

ben

(A),

anal

ysie

ren

und

erlä

uter

n G

ram

mat

iken

re

gulä

rer

Spr

ache

n (A

),

ze

igen

die

Gre

nzen

end

liche

r A

utom

aten

un

d re

gulä

rer

Gra

mm

atik

en im

Anw

en-

dung

szus

amm

enha

ng a

uf (

A),

erm

ittel

n di

e fo

rmal

e S

prac

he,

die

durc

h ei

ne G

ram

mat

ik e

rzeu

gt w

ird (

A),

entw

icke

ln u

nd m

odifi

zier

en z

u ei

ner

Pro

blem

stel

lung

end

liche

Aut

omat

en (

M),

en

twic

keln

und

mod

ifizi

eren

zu

eine

r P

robl

emst

ellu

ng e

ndlic

he A

utom

aten

(M

),

entw

icke

ln z

ur a

kzep

tiert

en S

prac

he e

i-ne

s A

utom

aten

die

zug

ehör

ige

Gra

mm

a-tik

(M

),

en

twic

keln

zur

Gra

mm

atik

ein

er r

egul

ä-re

n S

prac

he e

inen

zug

ehör

igen

end

li-ch

en A

utom

aten

(M

),

m

odifi

zier

en G

ram

mat

iken

reg

ulär

er

Spr

ache

n (M

),

en

twic

keln

zu

eine

r re

gulä

ren

Spr

ache

ei

ne G

ram

mat

ik,

die

die

Spr

ache

erz

eugt

(M

),

st

elle

n en

dlic

he A

utom

aten

in T

abel

len

oder

Gra

phen

dar

und

übe

rfüh

ren

sie

in

Bei

spie

le:

Col

a-A

utom

at, G

elds

piel

auto

mat

, R

obot

er,

Zus

tand

sänd

erun

g ei

nes

Obj

ekts

„A

u-to

“, A

kzep

tor

für

best

imm

te Z

ahle

n, A

kzep

tor

für

Tei

lwör

ter

in l

änge

ren

Zei

chen

kette

n, A

kzep

tor

für

Ter

me

Mat

eria

lien:

E

rgän

zung

smat

eria

lien

zum

Le

hrpl

anna

viga

tor

Unt

erric

htsv

orha

ben

Q2.

2 –

End

liche

A

utom

a-te

n, F

orm

ale

Spr

ache

n (D

ownl

oad

Q2-

II.1)

2.

U

nte

rsu

chu

ng

un

d E

ntw

ickl

un

g v

on

G

ram

mat

iken

reg

ulä

rer

Sp

rach

en

(a)

Era

rbei

tung

der

form

alen

Dar

stel

lung

re

gulä

rer

Gra

mm

atik

en

(b)

Unt

ersu

chun

g, M

odifi

katio

n un

d E

nt-

wic

klun

g vo

n G

ram

mat

iken

(c

) E

ntw

ickl

ung

von

endl

iche

n A

utom

aten

zu

m E

rken

nen

regu

läre

r S

prac

hen

die

durc

h G

ram

mat

iken

geg

eben

wer

den

(d)

Ent

wic

klun

g re

gulä

rer

Gra

mm

atik

en

zu e

ndlic

hen

Aut

omat

en

Bei

spie

le:

regu

läre

G

ram

mat

ik

für

Wör

ter

mit

unge

rade

r P

aritä

t, G

ram

mat

ik

für

Wör

ter,

di

e be

stim

mte

Z

ahle

n re

präs

entie

ren,

Sat

zglie

deru

ngsg

ram

ma

-tik

M

ater

ialie

n: (s

.o.)

3.

G

ren

zen

en

dlic

her

Au

tom

aten

Bei

spie

le:

Kla

mm

erau

sdrü

cke,

an bn im

Ver

glei

ch z

u (a

b)n

54

die

jew

eils

and

ere

Dar

stel

lung

sfor

m (

D),

erm

ittel

n di

e S

prac

he, d

ie e

in e

ndlic

her

Aut

omat

akz

eptie

rt (

D).

besc

hrei

ben

an B

eisp

iele

n de

n Z

usam

-m

enha

ng z

wis

chen

Aut

omat

en u

nd

Gra

mm

atik

en (

D).

Un

terr

ich

tsvo

rhab

en Q

2-III

: T

hem

a: P

rinzi

piel

le A

rbei

tsw

eise

ein

es C

ompu

ters

und

Gre

nzen

der

Aut

omat

isie

rbar

keit

Lei

tfra

gen

: W

as s

ind

die

stru

ktur

elle

n H

aupt

best

andt

eile

ein

es C

ompu

ters

und

wie

kan

n m

an s

ich

die

Aus

führ

ung

eine

s m

asch

inen

ahen

P

rogr

amm

s m

it di

esen

Kom

pone

nten

vor

stel

len?

Wel

che

Mög

lichk

eite

n bi

eten

Info

rmat

iksy

stem

e un

d w

o lie

gen

ihre

Gre

nzen

? V

orh

aben

bez

og

ene

Ko

nkr

etis

ieru

ng

:

Anh

and

eine

r vo

n-N

eum

ann-

Arc

hite

ktur

und

ein

em m

asch

inen

nahe

n P

rogr

amm

wir

d di

e pr

inzi

piel

le A

rbei

tsw

eise

von

Com

pute

rn v

erde

ut-

licht

.

Aus

gehe

nd v

on d

en p

rinzi

piel

len

Gre

nzen

end

liche

r A

utom

aten

lieg

t di

e F

rage

nac

h de

n G

renz

en v

on C

om

pute

rn b

zw.

nach

Gre

nzen

der

A

utom

atis

ierb

arke

it na

he.

Mit

Hilf

e ei

ner

ents

prec

hend

en J

ava-

Met

hode

wir

d pl

ausi

bel,

dass

es

unm

öglic

h is

t, ei

n In

form

atik

syst

em z

u en

t-w

icke

ln,

dass

für

jede

s be

liebi

ge C

ompu

terp

rogr

amm

und

jede

bel

iebi

ge E

inga

be e

ntsc

heid

et o

b da

s P

rogr

amm

mit

der

Ein

gabe

ter

min

iert

od

er n

icht

(H

alte

prob

lem

). A

nsch

ließ

end

wer

den

Vor

- un

d N

acht

eile

der

Gre

nzen

der

Aut

omat

isie

rbar

keit

ange

spro

chen

und

der

Ein

satz

vo

n In

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atik

syst

emen

hin

sich

tlich

prin

zipi

elle

r M

öglic

hkei

ten

und

prin

zipi

elle

r G

renz

en b

eurt

eilt.

Z

eitb

edar

f: 1

2 S

tund

en

Seq

uen

zier

un

g d

es U

nte

rric

hts

vorh

aben

s:

Un

terr

ich

tsse

qu

enze

n

Zu

en

twic

keln

de

Ko

mp

eten

zen

B

eisp

iele

, Med

ien

od

er M

ater

ialie

n

1.

Vo

n-N

eum

ann

-Arc

hit

ektu

r u

nd

die

A

usf

üh

run

g m

asch

inen

nah

er P

ro-

Die

Sch

üler

inne

n un

d S

chül

er

Bei

spie

l:

Add

ition

von

4 z

u ei

ner

eing

egeb

en Z

ahl

mit

ei-

55

gra

mm

e a)

pr

inzi

piel

ler

Auf

bau

eine

r vo

n N

eum

ann-

Arc

hite

ktur

mit

CP

U, R

e-ch

enw

erk,

Ste

uerw

erk,

Reg

iste

r un

d H

aupt

spei

cher

b)

ei

nige

mas

chin

enna

he B

efeh

len

und

ihre

Rep

räse

ntat

ion

in e

inem

Bin

är-

Cod

e, d

er in

ein

em R

egis

ter

gesp

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2.2 Grundsätze der fachmethodischen und fachdidaktischen Arbeit

In Absprache mit der Lehrerkonferenz sowie unter Berücksichtigung des Schulprogramms hat die Fachkonferenz Informatik des Konrad-Zuse-Gymnasiums die folgenden fachme-thodischen und fachdidaktischen Grundsätze beschlossen. In diesem Zusammenhang beziehen sich die Grundsätze 1 bis 14 auf fächerübergreifende Aspekte, die auch Gegen-stand der Qualitätsanalyse sind, die Grundsätze 15 bis 21 sind fachspezifisch angelegt. Überfachliche Grundsätze:

1) Geeignete Problemstellungen zeichnen die Ziele des Unterrichts vor und bestimmen die Struktur der Lernprozesse.

2) Inhalt und Anforderungsniveau des Unterrichts entsprechen dem Leistungsvermögen der Schüler/innen.

3) Die Unterrichtsgestaltung ist auf die Ziele und Inhalte abgestimmt. 4) Medien und Arbeitsmittel sind schülernah gewählt. 5) Die Schüler/innen erreichen einen Lernzuwachs. 6) Der Unterricht fördert eine aktive Teilnahme der Schüler/innen. 7) Der Unterricht fördert die Zusammenarbeit zwischen den Schülern/innen und bietet ihnen

Möglichkeiten zu eigenen Lösungen. 8) Der Unterricht berücksichtigt die individuellen Lernwege der einzelnen Schüler/innen. 9) Die Schüler/innen erhalten Gelegenheit zu selbstständiger Arbeit und werden dabei unter-

stützt. 10) Der Unterricht fördert strukturierte und funktionale Partner- bzw. Gruppenarbeit. 11) Der Unterricht fördert strukturierte und funktionale Arbeit im Plenum. 12) Die Lernumgebung ist vorbereitet; der Ordnungsrahmen wird eingehalten. 13) Die Lehr- und Lernzeit wird intensiv für Unterrichtszwecke genutzt. 14) Es herrscht ein positives pädagogisches Klima im Unterricht. Fachliche Grundsätze:

15) Der Unterricht unterliegt der Wissenschaftsorientierung und ist dementsprechend eng ver-zahnt mit seiner Bezugswissenschaft.

16) Der Unterricht ist problemorientiert und soll von realen Problemen ausgehen und sich auf solche rückbeziehen.

17) Der Unterricht folgt dem Prinzip der Exemplarizität und soll ermöglichen, informatische Struk-turen und Gesetzmäßigkeiten in den ausgewählten Problemen und Projekten zu erkennen.

18) Der Unterricht ist anschaulich sowie gegenwarts- und zukunftsorientiert und gewinnt dadurch für die Schülerinnen und Schüler an Bedeutsamkeit.

19) Der Unterricht ist handlungsorientiert, d.h. projekt- und produktorientiert angelegt. 20) Im Unterricht werden sowohl für die Schule didaktisch reduzierte als auch reale Informatik-

systeme aus der Wissenschafts-, Berufs- und Lebenswelt eingesetzt. 21) Der Unterricht beinhaltet reale Begegnung mit Informatiksystemen.

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2.3 Grundsätze der Leistungsbewertung und Leistungsrückmeldung

Hinweis: Sowohl die Schaffung von Transparenz bei Bewertungen als auch die Ver-gleichbarkeit von Leistungen sind das Ziel, innerhalb der gegebenen Freiräume Vereinba-rungen zu Bewertungskriterien und deren Gewichtung zu treffen.

Auf der Grundlage von §13 - §16 der APO-GOSt sowie Kapitel 3 des Kernlehrplans Infor-matik für die gymnasiale Oberstufe hat die Fachkonferenz des Konrad-Zuse-Gymnasiums im Einklang mit dem entsprechenden schulbezogenen Konzept die nachfolgenden Grundsätze zur Leistungsbewertung und Leistungsrückmeldung beschlossen. Die nach-folgenden Absprachen stellen die Minimalanforderungen an das lerngruppenübergreifende gemeinsame Handeln der Fachgruppenmitglieder dar. Bezogen auf die einzelne Lern-gruppe kommen ergänzend weitere der in den Folgeabschnitten genannten Instrumente der Leistungsüberprüfung zum Einsatz. 2.3.1 Beurteilungsbereich Klausuren Verbindliche Absprachen: Bei der Formulierung von Aufgaben werden die für die Abiturprüfungen geltenden Opera-toren des Faches Informatik schrittweise eingeführt, erläutert und dann im Rahmen der Aufgabenstellungen für die Klausuren benutzt. Instrumente:

Einführungsphase: 1 Klausur je Halbjahr Dauer der Klausur: 2 Unterrichtsstunden

Grundkurse Q 1: 2 Klausuren je Halbjahr Dauer der Klausuren: 2 Unterrichtsstunden

Grundkurse Q 2.1: 2 Klausuren Dauer der Klausuren: 3 Unterrichtsstunden

Grundkurse Q 2.2: 1 Klausur unter Abiturbedingungen Anstelle einer Klausur kann gemäß dem Beschluss der Lehrerkonferenz in Q 1.2

eine Facharbeit geschrieben werden.

Die Aufgabentypen, sowie die Anforderungsbereiche I-III sind entsprechend den Vorgaben in Kapitel 3 des Kernlehrplans zu beachten. Kriterien Die Bewertung der schriftlichen Leistungen in Klausuren erfolgt über ein Raster mit Hilfs-punkten, die im Erwartungshorizont den einzelnen Kriterien zugeordnet sind. Spätestens ab der Qualifikationsphase orientiert sich die Zuordnung der Hilfspunktsumme zu den Notenstufen an dem Zuordnungsschema des Zentralabiturs. Von diesem kann aber im Einzelfall begründet abgewichen werden, wenn sich z.B. beson-ders originelle Teillösungen nicht durch Hilfspunkte gemäß den Kriterien des Erwartungs-horizontes abbilden lassen oder eine Abwertung wegen besonders schwacher Darstellung (APO-GOSt §13 (2)) angemessen erscheint. Die Note ausreichend (5 Punkte) soll bei Erreichen von 45 % der Hilfspunkte erteilt wer-den.

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2.3.2 Beurteilungsbereich Sonstige Mitarbeit Den Schülerinnen und Schülern werden die Kriterien zum Beurteilungsbereich „sonstige Mitarbeit“ zu Beginn des Schuljahres genannt. Verbindliche Absprachen der Fachkonferenz Alle Schülerinnen und Schüler führen in der Einführungsphase in Kleingruppen ein

Kurzprojekt durch und fertigen dazu eine Arbeitsmappe mit Arbeitstagebuch an. Dies wird in die Note für die Sonstige Mitarbeit einbezogen.

In der Qualifikationsphase erstellen, dokumentieren und präsentieren die Schülerinnen

und Schüler in Kleingruppen ein anwendungsbezogenes Softwareprodukt. Dies wird in die Note für die Sonstige Mitarbeit einbezogen.

Leistungsaspekte Mündliche Leistungen Beteiligung am Unterrichtsgespräch Zusammenfassungen zur Vor- und Nachbereitung des Unterrichts Präsentation von Arbeitsergebnissen Referate Mitarbeit in Partner-/Gruppenarbeitsphasen

Praktische Leistungen am Computer Implementierung, Test und Anwendung von Informatiksystemen

Sonstige schriftliche Leistungen Arbeitsmappe und Arbeitstagebuch zu einem durchgeführten Unterrichtsvorhaben Lernerfolgsüberprüfung durch kurze schriftliche Übungen

In Kursen, in denen höchstens 50% der Kursmitglieder eine Klausur schreiben, finden schriftliche Übungen mindestens einmal pro Kurshalbjahr statt, in anderen Kursen ent-scheidet über die Durchführung die Lehrkraft. Schriftliche Übung dauern ca. 20 Minuten und umfassen den Stoff der letzten ca. 4–6 Stunden.

Bearbeitung von schriftlichen Aufgaben im Unterricht Kriterien Die folgenden allgemeinen Kriterien gelten sowohl für die mündlichen als auch für die schriftlichen Formen der sonstigen Mitarbeit. Die Bewertungskriterien stützen sich auf

die Qualität der Beiträge, die Quantität der Beiträge und die Kontinuität der Beiträge.

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Besonderes Augenmerk ist dabei auf

die sachliche Richtigkeit, die angemessene Verwendung der Fachsprache, die Darstellungskompetenz, die Komplexität und den Grad der Abstraktion, die Selbstständigkeit im Arbeitsprozess, die Präzision und die Differenziertheit der Reflexion zu legen.

Bei Gruppenarbeiten auch auf das Einbringen in die Arbeit der Gruppe, die Durchführung fachlicher Arbeitsanteile und die Qualität des entwickelten Produktes.

Bei Projektarbeit darüber hinaus auf

die Dokumentation des Arbeitsprozesses, den Grad der Selbstständigkeit, die Reflexion des eigenen Handelns und die Aufnahme von Beratung durch die Lehrkraft.

Grundsätze der Leistungsrückmeldung und Beratung Die Grundsätze der Leistungsbewertung werden zu Beginn eines jeden Halbjahres den Schülerinnen und Schülern transparent gemacht. Leistungsrückmeldungen können erfol-gen

nach einer mündlichen Überprüfung, bei Rückgabe von schriftlichen Leistungsüberprüfungen, nach Abschluss eines Projektes, nach einem Vortrag oder einer Präsentation, bei auffälligen Leistungsveränderungen, auf Anfrage, als Quartalsfeedback und zu Eltern- oder Schülersprechtagen.

Die Leistungsrückmeldung kann

durch ein Gespräch mit der Schülerin oder dem Schüler, durch einen Feedbackbogen, durch die schriftliche Begründung einer Note oder durch eine individuelle Lern-/Förderempfehlung

erfolgen. Leistungsrückmeldungen erfolgen auch in der Einführungsphase im Rahmen der kol-lektiven und individuellen Beratung zur Wahl des Faches Informatik als fortgesetztes Grund- oder Leistungskursfach in der Qualifikationsphase.

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3 Entscheidungen zu fach- und unterrichtsübergreifenden Fra-gen

Fach- und aufgabenfeldbezogene sowie übergreifende Absprachen, z.B. zur Arbeitsteilung bei der Entwicklung crosscurricularer Kompetenzen (ggf. Methodentage, Projektwoche, Facharbeitsvorbereitung, Schulprofil usw.)

Die Fachkonferenz Informatik hat sich im Rahmen des Schulprogramms für folgende zent-rale Schwerpunkte entschieden: Zusammenarbeit mit anderen Fächern Im Informatikunterricht werden Kompetenzen anhand informatischer Inhalte in verschiede-nen Anwendungskontexten erworben, in denen Schülerinnen und Schülern aus anderen Fächern Kenntnisse mitbringen können. Diese können insbesondere bei der Auswahl und Bearbeitung von Softwareprojekten berücksichtigt werden und in einem hinsichtlich der informatischen Problemstellung angemessenem Maß in den Unterricht Eingang finden. Da im Inhaltsfeld Informatik, Mensch und Gesellschaft auch gesellschaftliche und ethische Fragen im Unterricht angesprochen werden, soll eine mögliche Zusammenarbeit mit den Fächern Sozialwissenschaften und Philosophie in einer gemeinsamen Fachkonferenz ausgelotet werden. Projekttage Alle zwei Jahre werden am Konrad-Zuse-Gymnasium Projekttage angeboten. Die Fach-konferenz Informatik bietet in diesem Zusammenhang mindestens ein Projekt für Schüle-rinnen und Schüler der gymnasialen Oberstufe an. Vorbereitung auf die Erstellung der Facharbeit Möglichst schon zweiten Halbjahr der Einführungsphase, spätestens jedoch im ersten Halbjahr des ersten Jahres der Qualifikationsphase werden im Unterricht an geeigneten Stellen Hinweise zur Erstellung von Facharbeiten gegeben. Das betrifft u. a. Themenvor-schläge, Hinweise zu den Anforderungen und zur Bewertung. Es wird vereinbart, dass nur Facharbeiten vergeben werden, die mit der eigenständigen Entwicklung eines Software-produktes verbunden sind. Exkursionen In der Einführungsphase wird im Rahmen des Unterrichtsvorhabens „Geschichte der digi-talen Datenverarbeitung und die Grundlagen des Datenschutzes“ eine Exkursion zum Heinz Nixdorf MuseumsForum durchgeführt. Die außerunterrichtliche Veranstaltung wird im Unterricht vor- und nachbereitet.

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4 Qualitätssicherung und Evaluation

Das schulinterne Curriculum stellt keine starre Größe dar, sondern ist als „lebendes Do-kument“ zu betrachten. Dementsprechend sind die Inhalte stetig zu überprüfen, um ggf. Modifikationen vornehmen zu können. Die Fachkonferenz (als professionelle Lerngemein-schaft) trägt durch diesen Prozess zur Qualitätsentwicklung und damit zur Qualitätssiche-rung des Faches bei. Durch Diskussion der Aufgabenstellung von Klausuren in Fachdienstbesprechungen und eine regelmäßige Erörterung der Ergebnisse von Leistungsüberprüfungen wird ein hohes Maß an fachlicher Qualitätssicherung erreicht.

Das schulinterne Curriculum (siehe 2.1) ist zunächst bis 2017 für den ersten Durchgang durch die gymnasiale Oberstufe nach Erlass des Kernlehrplanes verbindlich. Erstmalig nach Ende der Einführungsphase im Sommer 2015, werden in einer Sitzung der Fachkon-ferenz Erfahrungen ausgetauscht und ggf. Änderungen für den nächsten Durchgang der Einführungsphase beschlossen, um erkannten ungünstigen Entscheidungen schnellst-möglich entgegenwirken zu können.

Nach Abschluss des Abiturs 2017 wir die Fachkonferenz Informatik auf der Grundlage ih-rer Unterrichtserfahrungen eine Gesamtsicht des schulinternen Curriculums vornehmen und ggf. eine Beschlussvorlage für die erste Fachkonferenz des folgenden Schuljahres erstellen.