Computational Thinking in der Schule

11. Oktober 2023Ulrike Boscher

Computational Thinking kann Schülerinnen und Schülern beibringen, wie sie Probleme strukturiert angehen, kritisch denken und kreative Lösungen entwickeln. | Ratiger/E-plus via GettyImages

Computational Thinking: Was ist das und warum sollten Schüler/-innen es lernen?

Computational Thinking kann Schülerinnen und Schülern beibringen, wie sie Probleme strukturiert angehen, kritisch denken und kreativ Lösungen entwickeln können, unabhängig davon, ob sie später in technischen oder nicht-technischen Berufen arbeiten möchten. Wir erklären die Grundprinzipien des Computational Thinking und geben Tipps zu Übungen für den Unterricht.

Probleme lösen als Zukunftskompetenz

Im 21. Jahrhundert haben sich die Anforderungen an die berufliche Zukunft erheblich verändert. In einer zunehmend digitalisierten Arbeitswelt brauchen wir nicht nur Fachwissen, sondern auch fachübergreifende Fähigkeiten, um später auf Veränderungen und neue Chancen schnell reagieren zu können. Die Rede ist von „Future Skills“ (sog. Zukunftskompetenzen). Dazu gehören technologische Fähigkeiten (wie z.B. die Entwicklung von Robotern), digitale Schlüsselqualifikationen (wie z.B. die Fähigkeit zu digitalem Lernen) und nicht-digitale Schlüsselqualifikationen (wie z.B. Problemlösefähigkeit und Kreativität). Eine dieser nicht-digitalen Kompetenzen ist das Computational Thinking - das informatische Denken, das Kindern und Jugendlichen in der Schule vermittelt werden kann, um ihre Problemlösefähigkeiten zu verbessern. In diesem Beitrag geben wir einen Einstieg in das Computational Thinking. Was versteht man unter diesem „Denkansatz“ und welche Fähigkeiten brauchen Schüler/-innen dabei?

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Hintergrund: Über die Ursprünge des Begriffs

Es gibt unzählige Definitionen zu Computational Thinking und viele Wissenschaftler/-innen haben ihre eigene Definition gefunden. Der Mathematiker Seymour Papert führte den Begriff bereits 1980 ein, um mathematische Problemlösungskompetenzen bei Schülerinnen und Schülern mittels Computerprogrammierung zu fördern. Jahre später griff Jeannette Wing, Professorin für Informatik, den Begriff erneut auf und gab ihm eine neue, bis heute populäre Bedeutung. Sie stellte 2006 die These auf, dass es neben den drei bekannten Kulturtechniken wie Lesen, Schreiben und Rechnen noch eine weitere Grundfertigkeit geben sollte, um Probleme zu lösen. Auch sie nannte diese Fertigkeit Computational Thinking (vgl. Prof. Dr. Andrea Bollin: „Computational Thinking: Einführung und Motivation, Universität Klagenfurt, YouTube).

„Denk logisch!“ – Was ist Computational Thinking?

Computational Thinking beginnt damit, dass ein Problem verstanden wird. Es folgen Denkprozesse, die nötig sind, um ein komplexes Problem zu beschreiben, auf wesentliche Teile zu abstrahieren und in kleinere Teilprobleme zu zerlegen. Daraus kann dann ein Lösungsweg entworfen werden, der von einem Computer oder einem anderen Menschen effizient ausgeführt werden kann (vgl. Prof. Dr. Andrea Bollin,YouTube). Bei dieser Art der Lösungsfindung stehen algorithmische Denkweisen und formale Denkprozesse im Fokus. Sie prägen die Denkweise, wie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, vergleichbar mit einem Rezept. Ob dabei vor allem Programmierfähigkeiten oder eher Problemlösefähigkeiten im Vordergrund stehen sollten, darüber gibt es geteilte Meinungen (Denkschulen).

Nach Ansicht von Prof. Dr. Bernhard Standl, Leiter des Instituts für Informatik und digitale Bildung an der PH Karlsruhe, müssen Computer (in der Schule) nicht zwingend zum Einsatz kommen. Programmieren kann eine Rolle spielen, muss es aber nicht (vgl. Medienportal Siemensstiftung. Prof. Dr. Bernhard Standl. Computational Thinking im Mint-Unterricht).

Welche Fähigkeiten gehören zum informatischen Denken?

Computational Thinking stützt sich auf folgende vier Fähigkeiten, die zusammen als Grundpfeiler bezeichnet werden.

Die Fähigkeit zur Zerlegung: Komplexe Probleme werden in kleinere, überschaubare Teilaufgaben oder Schritte zerlegt. Dadurch wird das Problem in seine grundlegenden Bestandteile aufgebrochen. Durch die Zerlegung werden die Teilaufgaben einfacher und die einzelnen Teillösungen können im Anschluss wieder zusammengesetzt werden.
Die Fähigkeit zur Mustererkennung: Die Identifikation von Ähnlichkeiten, Unterschieden und wiederkehrenden Mustern hilft, Zusammenhänge zu erkennen und Lösungsansätze abzuleiten.
Die Fähigkeit zur Abstraktion: Bei der Abstraktion werden irrelevante Details ausgeblendet, um den Fokus auf die wesentlichen Aspekte des Problems zu legen. Der Fokus liegt auf Schlüsselinformationen. Dies erleichtert die Entwicklung von allgemeingültigen Lösungen.
Die Fähigkeit zum Algorithmischen Denken: Bei der Entwicklung einer Schritt-für-Schritt-Anleitung werden notwendige Lösungsschritte angeordnet, um die Teilaufgaben in einer bestimmten Reihenfolge zu lösen. Dies beinhaltet das Planen von Aktionen und die Entwicklung von klaren Anweisungen, vergleichbar mit einem Rezept (vgl. KI in der Berufsausbildung, Computational Thinking).

Hier finden Sie ausführliche Erklärungen und Alltagsbeispiele zu den vier Säulen des Computational Thinking: Computational Thinking – Grundlagen. Anleitung: CT & 4 Pfeiler (PDF).

Computational Thinking ist ein Problemlösungsprozess: Dazu gehören in der Regel Analyse, Abstraktion, algorithmische Lösungen und Evaluierung. | Ratiger/E-plus via GettyImages

Bei komplexen Problemen durchhalten, kritisch bleiben und verschiedene Lösungen andenken.

Computational Thinking ist ein ganzheitlicher Ansatz. Auf dem Weg zur Lösungsfindung sollen sich die Lernenden kritisches Denken bewahren und eine bestimmte Lernhaltung entwickeln. Dazu gehören u.a. Durchhaltevermögen bei schwierigen Problemen, Sicherheit im Umgang mit komplexen Aufgaben und Kompetenz, mit offenen Lösungswegen umzugehen (vgl. Prof. Dr. Bernhard Standl, Computational Thinking im MINT-Unterricht).

Hier finden Lehrkräfte ergänzende Übungen mit Lösungen für den Unterricht:

Modul 2: Computational Thinking (KI in der Berufsausbildung)

Lern- und Lehrmaterialien zu Computational Thinking (KI in der Berufsausbildung)

Hier finden MINT-Lehrkräfte ein Online-Fortbildungsmodul:

In dem Online-Modul zu Computational Thinking werden die Problemlösungsvorgänge erklärt und neue Ideen für ihre Integration in den MINT-Unterricht gegeben.

Fortbildung für MINT-Lehrkräfte (Medienportal Siemensstiftung)