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Verschiedene Denkprozesse bestimmen den Alltag. Um Problemlösendes Denken und Problemlösekompetenz verstehen zu können, ist eine Abgrenzung zu verschiedenen Denkprozessen von Vorteil:

Urteilen: Der Urteilende gibt einem Urteilsobjekt (Situation, Person, Objekt...) einen Wert auf einer Urteilsdimension. Diese Wertung basieren auf subjektiven, individuellen Erfahrungen und Überzeugungen des Urteilenden. Dies können auch Wahrscheinlichkeitsurteile (auf Skala sicher bis unsicher) und Bewertungen (auf Skala gut bis schlecht) sein. (vgl. Betsch 2011, S.2)

Beim Entscheiden ist eine Auswahl zwischen mindestens zwei Alternativen bzw. Optionen zu treffen. Eine Handlung kann ausgeführt werden oder unterlassen werden. Das Ziel ist eine erwünschte Konsequenz zu erreichen oder unerwünschte Konsequenzen zu vermeiden. Das Wesen von Entscheidungen ist ein Konflikt zwischen Zielen einer Person, da nicht alle Ziele erfüllt werden können. (vgl. Betsch 2011, S.3)

Problemlösen

Entscheidungen setzen voraus, dass man das Ziel und auch die Mittel zur Erreichung kennt (z.B. durch Erfahrung und Routine). Wenn jedoch die Erreichung des Ziels in Frage steht und man keine Verhaltensweisen kennt, die zum Erreichen des Ziels zur Verfügung stehen, dann ist das ein Problem.

Ab hier ist der Denkprozess des Problemlösens notwendig. Das Problem wird dabei in Teilprozesse zerlegt  z.B. durch Informationssuche, Nachdenken usw. Nachdem neue Lösungen generiert werden, können neue Entscheidungsprozesse gefällt werden (vgl. Betsch 2011, S.4ff.).

"Problemlösen bedeutet das Beseitigen eines Hindernisses oder das Schließen einer Lücke in einem Handlungsplan durch bewusste kognitive Aktivitäten, die das Erreichen eines beabsichtigten Ziels möglich machen sollen."

Phasen des Problemlösens (vgl. Betsch 2011, S.130ff.):

• Problemidentifikation: ein Problem wird als solches erkannt.
• Ziel- und Situationsanalyse: das Ziel wird geklärt und definiert. Warum kann das Ziel momentan nicht erreicht werden und was steht zur Verfügung und was würde man noch brauchen.
• Erstellung eines Lösungsplanes: Abfolge erkennen, Randbedingungen erkennen, Zwischenzielbildung, Verfügbarkeit von Alternativen erkennen, Angemessenheit der Auflösung 
• Planausführung (Lösung): Plan wird ausgeführt und überwacht, sodass Fehler schnell festgestellt werden können- falls Fehler bestehen kann Plan verworfen und überarbeitet werden.
• Ergebnisbewertung : Welche Teilziele wurden erreicht?

Literatur

Betsch, Tilmann; Funke, Joachim; Plessner, Henning (2011): Denken - Urteilen, Entscheiden, Problemlösen. Springer-Verlag.

Computational Thinking ist einer der acht Kernbereiche der Verbindlichen Übung "Digitale Grundbildung".

Der Begriff wurde in dem Buch "Mindstorms" (1980) von Seymour Papert geprägt, einem Mathematiker und Erziehungswissenschafter, der auch einer der Entwickler der bildungsorientierten Programmiersprache Logo war. Ein weiterer wichtiger Text zu Computational Thinking ist ein Artikel von Jeannette Wing (2006).

Computational Thinking ist eine Problemlösestrategie von ComputerwissenschafterInnen. Diese ist aber nicht nur im Bereich des Programmierens nützlich, sondern kann auch auf viele andere Berufe und Lebensbereiche umgelegt werden. So ist zB jedes Kochrezept ein Algorithmus.

Jeannette Wing sagt dazu:

Informatisches Denken repräsentiert, wie Menschen Probleme lösen; es strebt nicht an, Menschen wie Computer denken und handeln zu lassen.

Die Strategie umfasst folgende Schritte:

• Abstraktion bzw. Modellbildung: Identifizieren, welche Aspekte zur Lösung des Problems berücksichtigt werden müssen und welche vernachlässigt werden können
• Dekomposition: Das Problem in leichter handhabbare Teilprobleme zerlegen
• Mustererkennung: Zusammenhänge innerhalb des Systems und wiederkehrende Abläufe erkennen
• Ablaufplan (Algorithmus): Plan zur Problemlösung in aufeinanderfolgenden Schritten entwickeln
• Fehlersuche: Testen und Verbessern des Ablaufplans

Um Computational Thinking im Unterricht zu behandeln, ist nicht unbedingt ein Computer nötig. Die Aktivitäten von Computer Science Unplugged kommen etwa ganz ohne Technik aus.

Materialien:

• Themenseite auf dem LehrerInnenweb
• Robotik und Coding  auf dem LehrerInnenweb
• Praxisidee Pixelbilder und algorithmisches Denken
• Praxisidee Einfaches Programmieren mit Leseauftragskarten
• Praxisidee Algorithmen zeichnen
• Videoreihe zu Scratch
• Computer Science Unplugged
• ADA - Algorithmen denken anders, ein Projekt der TU Wien
• Code.org Kurse zu "Hour of Code" - zB Flappy Bird

Fermi-Aufgaben oder Fermi-Probleme sind benannt nach dem italienischen Physiker und Nobelpreisträger Enrico Fermi, der für seine oft zutreffenden Abschätzungen bekannt war. Fermi-Probleme sind nicht nach vorgegebenen Mustern, sondern nur durch Entwicklung einer eigenen Lösungsstrategie zu lösen. Das bekannteste „klassische" Fermi-Problem ist:  „Wie viele Klavierstimmer gibt es in Chicago?"

Es handelt sich also um Schätzaufgaben, die auf die Realität bezogen sind und zu deren Beantwortung zusätzliche Informationen eingeholt werden müssen. Es ist nötig zu schätzen, zu messen, zu zählen und zu recherchieren. Die Ergebnisse von Fermi-Aufgaben sind nie eindeutig richtig, sollen aber vernünftig begründet werden.

Da der Lösungsweg von Fermi-Aufgaben nicht vorgegeben ist, können Gruppen von Lernenden auf ganz unterschiedliche Lösungen kommen, die jeweils zu einem plausiblen Ergebnis führen. Die Schülerinnen und Schüler müssen zum Kern des Problems vorstoßen, ein Modell entwickeln und darauf aufbauend zu einer Lösung gelangen.

Seiwald nennt folgende Kompetenzen, die durch Fermi-Aufgaben gefördert werden:

• Problemlösen und kreativ sein: Kreative Lösungen können auf unterschiedlichen Lern-Niveaus und auf ganz unterschiedlichen Wegen gefunden werden
• Argumentieren und kommunizieren: Da Fermi-Aufgaben in der Kleingruppe gelöst werden, müssen eigene Vorschläge in der Gruppe vorgestellt und diskutiert werden. Die Gedanken anderer Gruppenmitglieder werden aufgenommen und weitergeführt. 
• Darstellen: Der Lösungsweg und das Ergebnis müssen am Ende den übrigen Schülerinnen und Schülern nachvollziehbar erklärt werden.

Typische Einsatzgebiete für Fermi-Aufgaben sind Mathematik oder Physik. Sie können aber auch im fächerübergreifenden Unterricht gut genutzt werden, wie in dem Projekt Crazy Fermis des Christian-Doppler-Gymnasiums in Salzburg. Die 1A-Klasse löste hier verschiedene Fermi-Aufgaben wie "Wie viele aufgeblasene Luftballons passen in unsere Klasse?" und verarbeitete die Ergebnisse in Form von Diagrammen, Zeichnungen, Fotos und Aufsätzen. Das Projekt wurde 2015 mit dem media literacy award [mla] ausgezeichnet.

Materialien:

Sammlung von Fermi-Aufgabenkarten

Blum, Werner: Mathematisches Modellieren - Zu schwer für Schüler und Lehrer? (2007)

Seiwald, Lukas: Fermi-Aufgaben – Nähern und Abschätzen (2016)

Simulationen können den SchülerInnen helfen, komplexe Systeme - zB den Klimawandel, die Bevölkerungsentwicklung oder die Ausbreitung von Infektionen - besser zu verstehen: wie diese funktionieren, von welchen Variablen bzw. Einflussfaktoren sie bestimmt werden und wie diese Faktoren die Entwicklung des Systems beeinflussen.

Zahlreiche Simulationen zu den Bereichen Biologie, Chemie, Physik, Mathematik bis hin zu Sozialwissenschaften sind auf den Webseiten NetLogo, Insight Maker oder Explorable Explanations zu finden. Auf der Seite PHeT der University of Colorado gibt es viele Simulationen mit deutschsprachiger Beschreibung.

All diese Simulationen eignen sich gut zur Demonstration und um Schülerinnen und Schüler Experimente und Messungen am Modell durchführen zu lassen. Mit einfachen Werkzeugen wie dem Emoji Simulator oder dem Kreislauftool können Schülerinnen und Schüler ab der Sekundarstufe 1 auch eigene Simulationen erstellen.

Ideen zum Einsatz von Modellen und Simulationen liefert unsere Praxisidee Simulationen im Unterricht.

Materialien:

Softwaretest zu NetLogo

Softwaretest zu Insight Maker

Game Based Learning ist einer von mehreren Begriffen, die den Einsatz spielerischer Elemente im Bildungsbereich umschreiben. Vielfältige Interventionen sind möglich, von der kurzen Spieleinheit zur Auflockerung, über ein mehrstündiges Planspiel bis hin zum Game Design-Projekt - analog oder digital - über mehrere Tage.

Bernard Suits hat in seinem Buch "The Grasshopper: Games, Life and Utopia (1978)" Spiele so definiert:

Ein Spiel zu spielen ist der freiwillige Versuch, unnötige Hindernisse zu überwinden.

In diesem Sinn sind Spiele der optimale Zugang, um Problemlösekompetenz zu fördern.

Gute Spiele wirken motivierend und regen die Kreativität an. Spiele bieten Erfahrungsräume und ermöglichen kreatives, selbstbestimmtes Lernen. Sogenannte Serious Games sind für den Bildungseinsatz konzipiert, Spielende sollen sich darin mit "ernsten" Themen auseinandersetzen. Aber auch zahlreiche andere Spiele eignen sich für den Unterricht. 

Spiele können zu verschiedenen Zwecken eingesetzt werden:

• Auflockern - zB Massive Multiplayer Schere Stein Papier
• Neugierig machen - zB GeoGuessr
• Motivation - zB Planspiele
• Denkanstöße - zB Get Bad News
• Lernfeststellung - zB Kahoot oder Breakouts

Materialien:

Themensammlung Spielerischer Medieneinsatz