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Big-Data-Analyse im Informatikunterricht mit Datenstromsystemen: Ein Unterrichtsbeispiel

Autor(en):
Grillenberger, Andreas [DBLP] ;
Romeike, Ralf [DBLP]
Zusammenfassung
Big Data stellt heute ein zentrales Thema der Informatik dar: Insbesondere durch die zunehmende Datafizierung unserer Umwelt entstehen neue und umfangreiche Datenquellen, während sich gleichzeitig die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Daten wesentlich erhöht und diese Quellen somit immer häufiger in nahezu Echtzeit analysiert werden können. Neben der Bedeutung in der Informatik nimmt jedoch auch die Relevanz von Daten im täglichen Leben zu: Immer mehr Informationen sind das Ergebnis von Datenanalysen und immer häufiger werden Entscheidungen basierend auf Analyseergebnissen getroffen. Trotz der Relevanz von Daten und Datenverarbeitung im Alltag werden moderne Formen der Datenanalyse im Informatikunterricht bisher jedoch allenfalls am Rand betrachtet, sodass die Schülerinnen und Schüler weder die Möglichkeiten noch die Gefahren dieser Methoden erfahren können. In diesem Beitrag stellen wir daher ein prototypisches Unterrichtskonzept zum Thema Datenanalyse im Kontext von Big Data vor, in dem die Schülerinnen und Schüler wesentliche Grundlagen von Datenanalysen kennenlernen und nachvollziehen können. Um diese komplexen Systeme für den Informatikunterricht möglichst einfach zugänglich zu machen und mit realen Daten arbeiten zu können, wird dabei ein selbst implementiertes Datenstromsystem zur Verarbeitung des Datenstroms von Twitter eingesetzt.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Grillenberger, A. & Romeike, R., (2015). Big-Data-Analyse im Informatikunterricht mit Datenstromsystemen: Ein Unterrichtsbeispiel. In: Gallenbacher, J. (Hrsg.), Informatik allgemeinbildend begreifen. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 135-144).
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author = {Grillenberger, Andreas AND Romeike, Ralf},
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booktitle = {Informatik allgemeinbildend begreifen},
year = {2015},
editor = {Gallenbacher, Jens} ,
pages = { 135-144 },
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DateienGroesseFormatAnzeige
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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-643-5
ISSN: 1617-5468
Datum: 2015
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
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