TraIN: Transfer von kognitiven Fähigkeiten aus dem Informatikunterricht
Forschende Michal Berkowitz Urs Hauser Giovanni Serafini
Die Informatik ist die wissenschaftliche Disziplin, die sich mit der Entwicklung von Algorithmen und Programmen befasst. Sie ist der Kern der gegenwärtigen digitalen Transformation von Gesellschaft, Wirtschaft und Politik. Die Kompetenz, formale Probleme mithilfe von Konzepten und Methoden der Informatik zu beschreiben und zu lösen, wird als «Algorithmisches Denken» bezeichnet. In Ausbildung und Forschung ist man sich weitgehend einig, dass algorithmisches Denken in den traditionellen Schulfächern nicht direkt gefördert wird. Aus diesem Grund wird Informatik nicht nur in der Schweiz, sondern überall auf der Welt, als neues obligatorisches Schulfach eingeführt.
Algorithmisches Denken und Problemlösefähigkeiten im Mathematikunterricht beruhen auf räumlichem Vorstellungsvermögen. Schulcurricula in Programmierung und Robotik sowie Informatikunterricht ohne Computer («unplugged») sind Lerngelegenheiten, in welchen sich Schülerinnen und Schüler mit Algorithmischem Denken befassen.
Im Projekt TraIN (Transfer Informatik) untersuchen die Professur für Lehr- und Lernforschung und die Professur für Informationstechnologie und Ausbildung. Transfereffekte von Informatikunterricht zur allgemeinen Problemlösefähigkeiten von Lernenden wie räumliches Denken, mathematisches Problemlösen und komplexe Problemlösefähigkeit.
Das TraIN-Projekt umfasst derzeit zwei Interventionsstudien:
- In einer Studie mit Schülerinnen und Schüler der 5. Primarschulklasse möchten wir differentielle Transfereffekte von Logo-Programmierunterricht und Informatikunterricht «unplugged» untersuchen. Das Hauptziel des Projekts besteht darin, je ein Curriculum für jeden der Unterrichtsansätze zu vergleichen und dabei festzustellen, wie diese die Entwicklung des algorithmischen Denkens unterstützen. Des Weiteren verfolgen wir die Frage, ob diese Curricula Transfereffekte über die Grenzen des Informatikunterrichts ermöglichen. In diesem Rahmen entstehen neue Messinstrumente für Algorithmisches Denken und Problemlösefähigkeiten im Zusammenhang mit Textaufgaben im Mathematikunterricht.
- In einer weiteren Studie untersuchen und vergleichen wir die Transfereffekte von Robotikunterricht und von Turtlegrafik-Programmierung auf Problemlösefähigkeiten von Lernenden der Sekundar- und Gymnasialstufe (9. und 10 Klasse). Insbesondere gehen wir der Frage nach, ob und in welchem Ausmass Algorithmisches Denken, räumliches Vorstellungsvermögen sowie komplexe Problemlösefähigkeit mit diesen zwei unterschiedlichen Ansätzen gefördert werden. Dabei beinhaltet das komplexe Problemlösen Aufgaben, in denen sich die Anforderungen mit der Zeit oder durch Benutzerinteraktion dynamisch verändern. Die zur Lösung benötigten internen Zusammenhänge der Problemstellung müssen dabei interaktiv während dem Problemlösungsprozess aufgedeckt und in den Lösungsprozess integriert werden. Im Rahmen dieser Studie werden sowohl die Curricula für die Robotik- und die Programmierlektionen als auch entsprechende Programmierbibliotheken und neue Testinstrumente entwickelt und validiert.