http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23434 Thu, 23 Jul 2026 21:33:48 GMT 2026-07-23T21:33:48Z http://dl.gi.de:80/bitstream/id/d2393ad1-9eb3-4396-a087-843b41bd1139/ http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/23434 http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19644 Scratch2Greenfoot – Eine kreative Einführung in die Programmierung mit Scratch und Greenfoot Romeike, Ralf Diethelm, Ira; Dörge, Christina; Hildebrandt, Claudia; Schulte, Carsten Eine Einführung in die Programmierung für Lehramtsstudierende muss auch besondere Ziele berücksichtigen: Sie sollte eine positive Einstellung zum Programmieren vermitteln und Ideen für den eigenen Unterricht liefern. Scratch2Greenfoot ermöglicht eine sanfte Progression von Scratch zu Greenfoot, während die Studierenden frühe Erfolge erzielen und Programmieren als kreatives Gestalten wahrnehmen. Eine erste Erprobung mit Studierenden für das Hauptund Realschullehramt verlief erfolgreich. Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19644 2010-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19643 Automatisierte, prozessbegleitende Identifizierung der Problemlösestrategien Lernender unter Verwendung von Mustererkennungsmethoden Kiesmüller, Ulrich Diethelm, Ira; Dörge, Christina; Hildebrandt, Claudia; Schulte, Carsten Im Informatikunterricht eingesetzte Lernund Programmierumgebungen geben den Benutzenden Feedback in Form von Systemmeldungen, die durch Programmfehler ausgelöst und gesteuert werden und oft nur technische Hinweise enthalten ohne Bezug zum Problemlöseprozess der Lernenden. Um diese Rückmeldungen nicht nur an das Faktenwissen der Lernenden, sondern auch an ihr prozedurales Wissen zu adaptieren, müssen deren Vorgehensweisen bei der Problemlösung automatisiert prozessbegleitend identifiziert werden. Dieser Artikel beschreibt einen Weg, dieses Ziel unter Verwendung von Mustererkennungsmethoden zu erreichen. Die in einer Studie von 65 Lernenden im Alter von 12 bis 13 Jahren erhobenen Daten werden verwendet, um ein auf verborgenen Markow-Modellen basierendes Klassifikationssystem zu trainieren. Dieses System wird integriert in die Programmierumgebung und ermöglicht somit die automatisierte Identifizierung der Vorgehensweise der Lernenden. In diesem Artikel werden die Funktionsweise der automatisierten prozessbegleitenden Identifizierung beschrieben und Ergebnisse aus den erhaltenen Daten diskutiert. Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19643 2010-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19642 Aufgaben der ersten Runde des Bundeswettbewerbs Informatik – Kontinuität und Wandel Meißner, Gabor Diethelm, Ira; Dörge, Christina; Hildebrandt, Claudia; Schulte, Carsten Seit 1985 werden innerhalb der ersten Runde des Bundeswettbewerbs Informatik Aufgaben gestellt, die Schülerinnen und Schüler für die Informatik motivieren sollen. Manche charakteristische Eigenschaften der Aufgaben sind in den vergangenen 25 Jahren praktisch unverändert. Es sind jedoch auch Wandlungen festzustellen, die auf die Entwicklung des Unterrichtsfachs Informatik an allgemeinbildenden Schulen reagieren und die die Anwendungsnähe erhöhen. Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19642 2010-01-01T00:00:00Z http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19641 Eine Studie zu den Merkmalen der Aufgabenschwierigkeit am Beispiel eines Informatik-Schülerwettbewerbs. Zweiter Teil: Empirische Aufgabenanalyse Schlüter, Kirsten Diethelm, Ira; Dörge, Christina; Hildebrandt, Claudia; Schulte, Carsten Als Fortsetzung einer Studie zu den Schwierigkeitsmerkmalen von Informatikaufgaben wird in diesem Artikel die empirische Aufgabenanalyse anhand der Bearbeitungsdaten eines Informatik-Schülerwettbewerbs für die Sekundarstufe dargestellt. Die Wettbewerbsaufgaben wurden vorangehend bereits nach den vermuteten Kriterien der Aufgabenschwierigkeit klassifiziert. Auf der Basis der Ergebnisse dieser Aufgabenklassifizierung (Teil 1) und der empirischen Analyse (Teil 2), die die Schwierigkeit und die Trennschärfe der Aufgaben liefert, werden noch folgend die relevanten Schwierigkeitsmerkmale ausgewählt und die Dimensionen des Kompetenzanspruchs untersucht (Teil 3). Fri, 01 Jan 2010 00:00:00 GMT http://dl.gi.de/handle/20.500.12116/19641 2010-01-01T00:00:00Z