Abstraktion im Schulunterricht: Systematischer Überblick über Lehr- und Bewertungsmethoden im Kontext von Computational Thinking
Abstraktion gilt als Schlüsselkompetenz im Computational Thinking. Doch wie lässt sie sich bereits in der Schule effektiv vermitteln und bewerten? Eine neue systematische Literaturübersicht von Annika Oser und Bernhard Standl beleuchtet bestehende Forschungsansätze und zeigt unter anderem anhand eines neuen Rahmenmodellskonkrete Verbesserungspotenziale auf.
© PHKA - Andrea Fabry
Im systematischen Literaturreview „Teaching and Assessing Abstraction in K-12 Computational Thinking Education: A Systematic Literature Review“ untersuchen die Autor:innen, wie Abstraktion im schulischen Kontext gelehrt und bewertet wird. Dabei zeigt sich: Die Konzepte und Bewertungsmethoden variieren stark, und gerade qualitativ fundierte Bewertungsansätze fehlen häufig. Die Studie analysiert bestehende Lehrmethoden und schlägt ein neues Rahmenmodell vor, das sowohl vertikale (Abstraktionsprozesse zwischen zwei Problemlöseebenen) als auch horizontale (Abstraktionsprozesse innerhalb einer Problemlöseebene) Dimensionen von Abstraktion im Kontext des algorithmischen Problemlösens integriert.
Im Gegensatz zu anderen Überblicksartikeln wurden die abstraktionsbezogenen Kompetenzen nicht aus theoretischen Überlegungen, sondern aus empirischen Studien abgeleitet und wurden somit schon in einer realen Lernumgebung mit Schüler:innen der Primar- und Sekundarstufe getestet. Ziel ist es, die Didaktik der Abstraktion im schulischen Informatikunterricht gezielt zu verbessern und Impulse für die weitere Forschung zu setzen.
Oser, A., & Standl, B. (2025). Teaching and Assessing Abstraction in K‐12 Computational Thinking Education: A Systematic Literature Review. Computer Applications in Engineering Education, 33(5). https://doi.org/10.1002/cae.70073
