Informatikkonzepte für den Informatikunterricht

Das Buch stellt wesentliche Ergebnisse der empirischen Informatikdidaktik zusammen.

Ausgangspunkt für viele Fachdidaktiken sind die beiden allgemeindidaktischen Ansätze Structure of the Discipline und Process as Content. Der erste Ansatz, der auf Bruner zurückgeht, leitet Lehr- und Lerninhalte aus grundlegenden Inhaltskonzepten der Fachwissenschaft ab, der zweite Ansatz, der in Parker und Rubin frühe Vertreter besitzt, bestimmt sie aus fachwissenschaftlichen Prozesskonzepten. Heute wird die Integration der beiden allgemeindidaktischen Ansätze für wesentlich gehalten. In vielen Fachdidaktiken wurde erkannt, dass Kombinationen aus Inhalts- und Prozesskonzepten einen besonderen Stellenwert für das Lehren und Lernen einnehmen muss. Das Buch unterstreicht zum einen die Notwendigkeit der Kombinationen aus Inhalts- und Prozesskonzepten für das Lehren und Lernen, die für die Informatik auch von den so genannten GI-Standards hervorgehoben wurden. Zum anderen betont es, dass die Auswahl konkreter Kombinationen aus Inhalts- und Prozesskonzepte empirisch ermittelt werden sollte. Drittens hebt es hervor, dass ermittelte Kombinationen aus informatischen Inhalts- und Prozesskonzepten national und auch international zu validieren sind. Das Buch stellt Ergebnisse vor, die an der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg in den Jahren 2006 bis 2012 zur empirischen Informatikdidaktik erarbeitet wurden.

Autorentext
Zendler, Andreas
Prof. Dr. 1978-1983 Studium der Psychologie in Regensburg. 1983-1988 Studium der Informa tik in München. 1988 Promotion in Experimentalpsychologie (Dr. phil.). 1997 Promotion in Prak tische Informatik (Dr. rer. nat.). 2000 Habilitation in Praktische Informatik (Dr. rer. nat. habil.). Von 1983-1987 Wissenschaftlicher Assistent. Von 1988-2004 Berater für Software Engineering. Ab 2005 Professor für Informatik und ihre Didak tik an der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg. Forschungs-schwerpunkte: Empirische Informatikdidaktik, Experimentelle Versuchsplanung in der pädagogisch-psychologischen Forschung, Large Scale Software Engineering, Data Science.

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