Tools

Für den Informatikunterricht zum Thema Daten werden verschiedene Werkzeuge benötigt. Die üblichen im Unterricht bereits eingesetzten Werkzeuge wie Datenbanken und Tabellenkalkulationsprogramme können zwar einige Aspekte des Themenbereichs verdeutlichen, reichen aber insbesondere nicht aus, wenn es um umfassendere Datenanalysen, die Vorhersage basierend auf Daten oder auch Datenschutz- und Datensicherheitsaspekte gehen soll. Aus diesem Grund wurden im Rahmen des Forschungsprojekts zwei Werkzeuge entwickelt, die geeignet sind, um weitere Aspekte des Themengebiets zu verdeutlichen:

• Snap!Twitter 2.0
  SnapTwitter war eine Erweiterung für die blockbasierte Programmiersprache Snap!. Diese Erweiterung hat Schülerinnen und Schülern, aber auch anderen Interessierten, eine einfache Möglichkeit geboten, in die Datenstromanalyse am Beispiel der Daten, die Twitter öffentlich zur Verfügung stellte, einzusteigen. Die Analyse konnte dabei mit Livedaten von Twitter stattfinden. Seit Version 2 war Snap!Twitter komplett im Browser nutzbar. Leider musste Snap!Twitter aufgrund der stärkeren Kommerzialisierung der API eingestellt werden, da keine finanzierbaren Zugriffsmöglichkeiten auf die entsprechenden Daten mehr zur Verfügung stehen.

• Snap!DSS
  Snap!DSS erweitert die blockbasierte Programmiersprache Snap!. um Fähigkeit zur umfassenderen Datenstromanalyse. Dabei geht Snap!DSS weiter als SnapTwitter und erlaubt nicht nur die Analyse dieser einen Datenquelle, sondern kann flexibel zur Verarbeitung verschiedenster Datenquellen eingesetzt und erweitert werden. Beispielsweise bietet sich eine Kombination mit der Erfassung von Sensordaten mittels einfacher Microcontroller-Boards an.

Neben diesen Eigenentwicklungen können natürlich noch weitere Werkzeuge im datenorientierten Informatikunterricht genutzt werden. Hierzu soll folgende, in der Zukunft weiter ergänzte, Liste einige Anregungen geben:

• Orange
  Das Datenanalysewerkzeug Orange wurde an der Universität Ljubljana zur professionellen Datenanalyse entwickelt. Da es jedoch aus der Bioinformatik stammt und eher für nicht-Informatiker ausgelegt ist, ist es dank seiner datenflussorientierten Beschreibung der Analyse und dadurch, dass es keinerlei Programmierung durch die Nutzenden nötig macht, auch für den Schulunterricht nicht zu komplex. Beispiele für die Nutzung im Unterricht finden sich im Unterrichtskonzept „Data Mining im Informatikunterricht“ (vgl. Unterrichtsmaterial)