004 Datenverarbeitung; Informatik
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Im Rahmen eines Informatikstudiums wird neben theoretischen Grundlagen und Programmierfähigkeiten auch gezielt vermittelt, wie moderne Software in der Praxis entwickelt wird. Dabei wird oftmals eine Form der Projektarbeit gewählt, um Studierenden möglichst realitätsnahe Erfahrungen zu ermöglichen. Die Studierenden entwickeln einzeln oder in kleineren Teams Softwareprodukte für ausgewählte Problemstellungen. Neben fachlichen Inhalte stehen durch gruppendynamische Prozesse auch überfachliche Kompetenzen im Fokus. Dieser Beitrag präsentiert eine Interviewstudie mit Dozierenden von Softwareprojektpraktika an der RWTH Aachen und konzentriert sich auf die Ausgestaltung der Veranstaltungen sowie Förderung von überfachlichen Kompetenzen nach einem Kompetenzprofil für Softwareingenieure.
Seit den 60er Jahren gibt es im deutschsprachigen Raum Diskussionen um die Begriffe Schlüsselqualifikation und (Schlüssel-)Kompetenz, welche seit ca. 2000 auch in der Informatikdidaktik angekommen sind. Die Diskussionen der Fachdisziplinen und ihre Bedeutung für die Informatikdidaktik sind Gegenstand des ersten Teils dieser Dissertation. Es werden Rahmenmodelle zur Strukturierung und Einordnung von Kompetenzen entworfen, die für alle Fachdisziplinen nutzbar sind. Im zweiten Teil wird ein methodologischer Weg gezeigt, Schlüsselkompetenzen herzuleiten, ohne normativ vorgehen zu müssen. Hierzu wird das Verfahren der Qualitativen Inhaltsanalyse (QI) auf informatikdidaktische Ansätze angewendet. Die resultierenden Kompetenzen werden in weiteren Schritten verfeinert und in die zuvor entworfenen Rahmenmodelle eingeordnet. Das Ergebnis sind informatische Schlüsselkompetenzen, welche ein spezifisches Bild der Informatik zeichnen und zur Analyse bereits bestehender Curricula genutzt werden können. Zusätzlich zeigt das Verfahren einen Weg auf, wie Schlüsselkompetenzen auf nicht-normativem Wege generell hergeleitet werden können.
Was ist Data Science?
(2018)
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.