TY - JOUR A1 - Przybylla, Mareen A1 - Romeike, Ralf T1 - Empowering learners with tools in CS education BT - physical computing in secondary schools JF - it - Information Technology N2 - In computer science, computer systems are both, objects of investigation and tools that enable creative learning and design. Tools for learning have a long tradition in computer science education. Already in the late 1960s, Papert developed a concept which had an immense impact on the development of informal education in the following years: his theory of constructionism understands learning as a creative process of knowledge construction that is most effective when learners create something purposeful that they can try out, show around, discuss, analyse and receive praise for. By now, there are numerous learning and programming environments that are based on the constructionist ideas. Modern tools offer opportunities for students to learn in motivating ways and gain impressive results in programming games, animations, implementing 3D models or developing interactive objects. This article gives an overview of computer science education research related to tools and media to be used in educational settings. We analyse different types of tools with a special focus on the categorization and development of tools for student adequate physical computing activities in the classroom. Research around the development and evaluation of tools and learning resources in the domain of physical computing is illustrated with the example of "My Interactive Garden", a constructionist learning and programming environment. It is explained how the results from empirical studies are integrated in the continuous development of the learning material. KW - tools KW - media KW - resources KW - computer science education KW - physical computing Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1515/itit-2017-0032 SN - 1611-2776 SN - 2196-7032 VL - 60 IS - 2 SP - 91 EP - 101 PB - De Gruyter CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Romeike, Ralf T1 - Output statt Input JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Die in der Fachdidaktik Informatik im Zusammenhang mit den Bildungsstandards seit Jahren diskutierte Outputorientierung wird mittelfristig auch für die Hochschullehre verbindlich. Diese Änderung kann als Chance aufgefasst werden, aktuellen Problemen der Informatiklehre gezielt entgegenzuwirken. Basierend auf der Theorie des Constructive Alignment wird vorgeschlagen, im Zusammenhang mit der Outputorientierung eine Abstimmung von intendierter Kompetenz, Lernaktivität und Prüfung vorzunehmen. Zusätzlich profitieren Lehramtsstudenten von den im eigenen Lernprozess erworbenen Erfahrungen im Umgang mit Kompetenzen: wie diese formuliert, erarbeitet und geprüft werden. Anforderungen an die Formulierung von Kompetenzen werden untersucht, mit Beispielen belegt und Möglichkeiten zur Klassifizierung angeregt. Ein Austausch in den Fachbereichen und Fachdidaktiken über die individuell festgelegten Kompetenzen wird vorgeschlagen, um die hochschuldidaktische Diskussion zu bereichern. Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64317 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 4 SP - 35 EP - 46 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Grillenberger, Andreas A1 - Romeike, Ralf T1 - Teaching Data Management BT - Key Competencies and Opportunities JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - Data management is a central topic in computer science as well as in computer science education. Within the last years, this topic is changing tremendously, as its impact on daily life becomes increasingly visible. Nowadays, everyone not only needs to manage data of various kinds, but also continuously generates large amounts of data. In addition, Big Data and data analysis are intensively discussed in public dialogue because of their influences on society. For the understanding of such discussions and for being able to participate in them, fundamental knowledge on data management is necessary. Especially, being aware of the threats accompanying the ability to analyze large amounts of data in nearly real-time becomes increasingly important. This raises the question, which key competencies are necessary for daily dealings with data and data management. In this paper, we will first point out the importance of data management and of Big Data in daily life. On this basis, we will analyze which are the key competencies everyone needs concerning data management to be able to handle data in a proper way in daily life. Afterwards, we will discuss the impact of these changes in data management on computer science education and in particular database education. KW - Data Management KW - Key Competencies KW - Big Data KW - NoSQL KW - Databases KW - Data Privacy KW - Data Analysis KW - Challenges Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82648 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 133 EP - 150 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Przybylla, Mareen A1 - Romeike, Ralf T1 - Key Competences with Physical Computing JF - KEYCIT 2014 - Key Competencies in Informatics and ICT N2 - Physical computing covers the design and realization of interactive objects and installations and allows students to develop concrete, tangible products of the real world that arise from the learners’ imagination. This way, constructionist learning is raised to a level that enables students to gain haptic experience and thereby concretizes the virtual. In this paper the defining characteristics of physical computing are described. Key competences to be gained with physical computing will be identified. KW - Defining characteristics of physical computing KW - key competences in physical computing KW - physical computing tools Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-82904 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 7 SP - 351 EP - 361 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Grillenberger, Andreas A1 - Romeike, Ralf T1 - Was ist Data Science? BT - Ermittlung der informatischen Inhalte durch Analyse von Studienangeboten JF - Commentarii informaticae didacticae N2 - In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer stärker durch entsprechende Studiengänge an Hochschulen repräsentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Ausprägungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandbücher etablierter Studiengänge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung für die weitere Forschung expliziert. KW - Data Science KW - Big Data KW - Inhalte KW - Studiengänge KW - Data Literacy KW - Kompetenzen Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416369 IS - 10 SP - 119 EP - 134 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Seegerer, Stefan A1 - Romeike, Ralf T1 - Was jeder über Informatik lernen sollte BT - Eine Analyse von Hochschulkursen für Studierende anderer Fachrichtungen JF - Commentarii informaticae didacticae N2 - Um für ein Leben in der digitalen Gesellschaft vorbereitet zu sein, braucht jeder heute in verschiedenen Situationen umfangreiche informatische Grundlagen. Die Bedeutung von Informatik nimmt nicht nur in immer mehr Bereichen unseres täglichen Lebens zu, sondern auch in immer mehr Ausbildungsrichtungen. Um junge Menschen auf ihr zukünftiges Leben und/oder ihre zukünftige berufliche Tätigkeit vorzubereiten, bieten verschiedene Hochschulen Informatikmodule für Studierende anderer Fachrichtungen an. Die Materialien jener Kurse bilden einen umfangreichen Datenpool, um die für Studierende anderer Fächer bedeutenden Aspekte der Informatik mithilfe eines empirischen Ansatzes zu identifizieren. Im Folgenden werden 70 Module zu informatischer Bildung für Studierende anderer Fachrichtungen analysiert. Die Materialien – Publikationen, Syllabi und Stundentafeln – werden zunächst mit einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring untersucht und anschließend quantitativ ausgewertet. Basierend auf der Analyse werden Ziele, zentrale Themen und Typen eingesetzter Werkzeuge identifiziert. KW - Informatik für alle KW - Hochschulkurse KW - Andere Fachrichtungen KW - Inhaltsanalyse Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-416298 IS - 12 SP - 13 EP - 28 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Heinisch, Isabelle A1 - Romeike, Ralf T1 - Outcome-orientierte Neuausrichtung in der Hochschullehre Informatik BT - Konzeption, Umsetzung und Erfahrungen JF - Commentarii informaticae didacticae : (CID) N2 - Die Orientierung am Outcome eines Lernprozesses stellt einen wichtigen Pfeiler einer kompetenzorientierten Informatiklehre dar. Im Beitrag werden Konzeption und Erfahrungen eines Projekts zur outcome-orientierten Neuausrichtung der Informatiklehre unter Berücksichtigung der Theorie des Constructive Alignment beschrieben. Nach der theoretischen Fundierung der Kompetenzproblematik wird anhand eines Formulierungsmodells ein Prozess zur Erarbeitung beobachtbarer Lernergebnisse dargestellt. Die Diskussion der Projektziele und Erfahrungen in der Umsetzung und Evaluierung unterstreichen die Chancen und Herausforderungen für eine Steigerung der Studienqualität. Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-64831 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 5 SP - 9 EP - 20 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER -