Stefan Franke

Fachdidaktik der Informatik

Evaluation von Lernumgebungen für das Programmieren

Bei der Auswahl einer Programmiersprache für den Informatikunterricht sind zwei wesentliche Faktoren zu berücksichtigen:

1. Vorgaben des Bildungsplans — Welche Sprachen und Konzepte sind curricular verankert?
2. Alltagsrelevanz — Welche Sprachen sind aktuell und marktrelevant?

Ein Blick auf aktuelle Statistiken — z. B. die Statista-Übersicht der weltweit meistgenutzten Programmiersprachen — hilft dabei, eine fundierte Entscheidung zu treffen.

Letzte Woche haben Sie sich mit der Grundkonfiguration von Python und der Erstellung eines einfachen "Hallo Welt"-Programms in VS Code beschäftigt. Sie haben die Eignung dieser Herangehensweise für den Informatikunterricht geprüft, dabei Stärken wie Direktheit und Flexibilität erkannt, aber auch mögliche Schwächen wie Einrichtungskomplexität und Anfängerfreundlichkeit beleuchtet.

📝 Kollaboratives Arbeitspad (HedgeDoc) — Tragen Sie Ihre Ergebnisse direkt im gemeinsamen Pad ein:

🔗 pad.franke-lab.de/iGui-FpsQ4q6gvww3ugwhw

★ Übergreifende Aufgabe: Versionskontrolle mit Git

Erstellen Sie — falls noch nicht geschehen — ein Repository auf git.md-phw.de und pflegen Sie dort Ihre Arbeitsergebnisse aus dem Pad:

• Repository initialisieren oder klonen (git clone)
• Inhalte aus dem HedgeDoc-Pad als Markdown-Datei (.md) im Repository ablegen
• Änderungen stagen (git add), committen (git commit -m "...") und in das Remote-Repository pushen (git push)
• Nutzen Sie aussagekräftige Commit-Messages (z. B. „Add session 2: evaluation of programming environments")

Aufgabe 1: Didaktische Begründung für Python im Schulunterricht

Überlegen Sie sich eine didaktische Begründung, warum Python im Schulunterricht Sinn macht:

• Dafür: Was spricht für den Einsatz von Python im Informatikunterricht?
• Dagegen: Welche Argumente sprechen gegen Python als Einstiegssprache?

Halten Sie Ihre Überlegungen stichpunktartig fest und bringen Sie sich auf eine begründete Position.

Aufgabe 2: Test von Programmierlernumgebungen

Heute werden Sie vier unterschiedliche Lernumgebungen zum Thema Programmieren testen und deren Tauglichkeit für den Informatikunterricht evaluieren:

1. Python-In-Pieces (ca. 20 Minuten)
2. Codecademy (ca. 20 Minuten)
3. TigerJython (ca. 5-10 Minuten)
4. Online-Python-Console (ca. 5-10 Minuten)

Während des Tests dieser Tools beachten Sie bitte, wie intuitiv die Nutzung ist, welche Unterstützung für Lernende angeboten wird und wie sich das Tool in verschiedene Unterrichtsszenarien integrieren lässt.

Aufgabenstellung

Erarbeiten Sie für jede Lernumgebung eine kurze Bewertung mit folgenden Punkten:

• Stärken: Was funktioniert gut und ist förderlich für das Lernen?
• Schwächen: Wo sehen Sie Hürden oder Probleme für Schülerinnen und Schüler?
• Didaktische Einsetzbarkeit: Wie könnten Sie dieses Tool in einer Unterrichtseinheit verwenden?
• Vergleich zu Python und VS Code: Wie schneidet das Tool im Vergleich zur klassischen Programmierumgebung ab?

Reflektieren Sie abschließend in einer Diskussion, welche Aspekte beim Einsatz solcher Lernumgebungen im Informatikunterricht berücksichtigt werden müssen und welches Tool Sie für welchen Unterrichtskontext empfehlen würden.

Leitfragen für die Diskussion:

• Wie können wir die Programmierkenntnisse der Schülerinnen und Schüler effektiv aufbauen?
• Welche Rolle spielen Lernumgebungen bei der Motivation und beim Kompetenzerwerb?
• Wie wichtig ist die Benutzerfreundlichkeit von Entwicklungsumgebungen für den Lernerfolg?

Bewertungsraster für Programmierlernumgebungen

Testen Sie jede der folgenden Lernumgebungen und bewerten Sie sie anhand der Kriterien unten:

• Boardgame Generator
• Python-In-Pieces
• Codecademy
• TigerJython
• Online-Python-Console

Kriterien

• Intuitivität der Nutzung
  • Benutzeroberfläche
  • Einfachheit des Einstiegs
• Unterstützung für Lernende
  • Interaktive Tutorials
  • Feedbacksystem
• Didaktische Einsetzbarkeit
  • Einbindung in Lehrpläne
  • Differenzierungsmöglichkeiten
• Vergleich zu klassischer Umgebung (Python & VS Code)
  • Funktionsumfang
  • Realitätsnähe der Entwicklungsumgebung
• Allgemeine Stärken
• Allgemeine Schwächen