Problemlösen und Computational Thinking
Mathematik und Informatik - eine ambivalente Diskussion
Dass diese Symbiose durchaus sinnvoll sein kann, hat Seymour Papert zwar schon in den 1980er erkannt, und sein Turtlegrafik, sollte MATHEMATIK lernen unterstützen, und KEINEN Einstieg in die Informatik darstellen. Das sieht aktuell erfreulicherweise anders aus, und die Forschung (Christine Bescherer, Carina Bücher, ...) untersucht nun, wie diese Symbiose von informatorischem Denken und mathematischen Heuristik den Mathematikunterricht sinnvoll ergänzen kann. Empirisch war das vielen schon vorher klar, allen voran Hans-Jürgen Elschenbroich und Gaby Heintz (und meiner Wenigkeit), die digitale Lernumgebungen als Kompromisse anboten. Das Poster -entstanden zum Vortrag bei zwei GDM AKn) geht nun weiter und zeigt einerseits, wie Mathematik in den Sozialen Netzwerken aufgegriffen wird. Es stellt die Frage, ob neben den didaktisch wertvollen Interaktiven Lernumgebungen die Zeit angebrochen ist, mit dem Computer Lernende Aufgaben selbst zu lösen zu lassen, nicht rein algebraisch, sondern geometrisch-dynamisch. Das erfordert sowohl das technische Verständnis zur Umsetzung, vor allem aber mathematische Heuristiken, was dann auch den Kompetenzbereich Problemlösen (Benjamin Rott, Lukas Baumanns,...) berührt.
Auch wenn es zunächst widersprüchlich scheint, Problemlösen und Computational Thinking (CT) zusammenzubringen, zeigt sich in der Auseinandersetzung mit den vorgestellten Aufgaben, dass nicht der Algorithmus zur Lösung (CT) gesucht ist, sondern das WIE, um eine statische Aufgabe dynamisch zu bearbeiten, was dann voraussetzt, dass man sich einen Plan ausdenkt, wie man die Technik nutzen kann, das Ziel zur erreichen, was die Frage aufwirft: Computational Thinking and Problem Solving - Two Sides of One Coin? (Büscher, Rott, 2026) Diese Frage wurde exemplarisch an den Aufgaben untersucht, biete also lediglich einen stoffdidaktischen Einblick in den Schulalltag.