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Objektorientierte Modellbildung in der
naturwissenschaftlichen und technischen Bildung
Entwurf und Erprobung eines Modellbildungskonzeptes für den
Physik- und Technikunterricht und für die Produktion von Lern- und
Informationsmedien
Von der Fakultät für Naturwissenschaften
der
Gerhard-Mercator-Universität Duisburg
zur Erlangung des akademischen Grades eines
Doktors der Pädagogik
genehmigte Dissertation
von
André Bresges
aus
Wesel am Niederrhein
Referent:
Korreferent:
Tag der mündlichen Prüfung:
Professor Dr. rer. nat Horst Harreis
Professor Dr. rer. nat. Wolfgang Haupt
Dienstag, 22. Oktober 2002
Danksagung
Eine wichtige Säule protestantischer Arbeits-Ethik ist die Aussage Christus’, man könne
Menschen an den Früchten ihrer Arbeit erkennen. Wie vereinbart sich dieses mit der Theorie,
jeder Mensch sei ein Produkt seiner Umwelt?
Nun, sollte dieser Baum faule Früchte tragen, so liegt dies ganz sicher nicht an meiner
Umwelt - denn:
Zu wertvoll war die Betreuung durch meinen geschätzten Doktorvater, Herrn Prof. Dr. rer. nat
Horst Harreis. Seine persönliche Integrität, zusammen mit seiner Fähigkeit und Bereitschaft,
sich auch in verquere Gedanken hineinzudenken und Konsequenzen und Inkonsequenzen
dann aus der Logik seines Gegenüber heraus zu begründen, ist bewundernswert und wird für
mich immer vorbildhaft bleiben.
Zu liebevoll ist die Treue meiner lieben Eltern, Marianne und Helmut Bresges, die mich nun
schon lange Zeit und mit unerschütterlichem Vertrauen durch eine Zeit des Lernens begleiten,
die lange vor der Grundschule anfing und kein absehbares Ende hat.
Zu geduldig haben Astrid Lordick, Denise Hinzke, Natascha Müller, Manfred Hein, Markus
Pötters, Oliver Krieger, Cassandra Schwarz, Tobias Rohn, Bianca van Holt und Vera Wellmer
meine seelischen Schwankungen abgefangen. Nichts ist für die Korrektur sozialer
Fehlentwicklung während der Promotionszeit gesünder als Sandsäcke, die zurückschlagen.
Zu inspirierend war die Arbeit mit meinen studentischen und wissenschaftlichen Hilfskräften
Stefan Hoffmann, Marc-André Wolf, Ferry Dave Jäckel, Tobias Bauer, Markus Pötter,
Christian van gen Hassend, Dietger Bovenschen, Yvonne Nagat, Stefan Fletcher, Miriam
Primbs und Martin Lentz - und zu häufig sind wir spät in der Nacht alle gemeinsam vom
Wach- und Schließdienst aus dem Rechnerraum gescheucht worden. Wahrscheinlich bedingte
das Eine das Andere.
Zu hilfreich war die Unterstützung durch meine Kollegen in den Fächern Didaktik der Physik
und Technologie und Didaktik der Technik. Wenn eine Universität der Nährboden für neue
Gedanken sein soll, so ist das nur möglich wenn auch in Zukunft Menschen wie Egbert
Kluitmann, Norbert Renner, Anja Dams, Bernd Pötters, Reinhard Michalski, Frank Schwarz,
Stefan Werner, Sabina Grubba, Uwe Brockmann, Stefan Fletcher, Harald Sieger, Udo
Bretschneider, Uwe Hingmann, Herbert Litschke, Michael Neunzig, Herbert Loos, Armin
Kleist, Ute Bachor, Klaus Kolpatzek, Alexander Busse und Konrad Mingels in ihr
miteinander leben, arbeiten und diskutieren können.
Zu kooperativ war die Zusammenarbeit mit den Kollegen der Willy-Brandt-Schule Mülheim.
Die Schule hat als leistungsfähiger Projektpartner der Universität Duisburg ein optimales
Praxisfeld für die Erprobung der in diesen und anderen Projekten entwickelten Methoden
geboten.
Zu aufopfernd war die Korrekturarbeit von Frau Yvonne Nagat, die meine stille Hoffnung
wiederlegte, dass die menschliche Aufmerksamkeit für Tippfehler nach mehreren hundert
gelesenen Seiten gnädig erlahmen würde.
2
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG – ZIEL UND AUFBAU DER ARBEIT ............................................................................... 8
2 WISSENSCHAFTSTHEORETISCHE BEDEUTUNG DER MODELLBILDUNG............................... 12
2.1 ABBILDUNGSMERKMAL ............................................................................................................................12
2.2 VERKÜRZUNGSMERKMAL .........................................................................................................................13
2.3 ANWENDUNGSMERKMAL ..........................................................................................................................15
2.4 SIMULATIONSMODELLE ............................................................................................................................16
2.5 SEMANTISCHE STUFEN DER MODELLBILDUNG .........................................................................................17
2.6 DEFINITION VON MODELLGRÖßEN ............................................................................................................18
2.7 KLASSENBILDUNG VON MODELLEN ..........................................................................................................18
2.8 SPRACHE ALS SYMBOLSYSTEM .................................................................................................................20
2.9 METHODIK DES ARBEITENS MIT MODELLEN .............................................................................................21
2.10 ABGRENZUNG ZU ANDEREN WISSENSCHAFTSTHEORETISCHEN BEGRIFFEN ...............................................23
3 MODELLBILDUNGSKONZEPTE VERSCHIEDENER BEZUGSWISSENSCHAFTEN................... 25
3.1 VORGEHENSWEISEN ZUR MODELLBILDUNG UND MODELLERSTELLUNG IN DER PHYSIK ...........................25
3.1.1 Das Forrester-Schema der System Dynamics................................................................................. 27
3.1.2 Weitere grafische Modellierungswerkzeuge ................................................................................... 33
3.1.3 Numerische Probleme bei der Realisierung von Modellen und Simulationen in der Physik.......... 35
3.1.3.1
Euler-Verfahren ..................................................................................................................................... 36
3.1.3.2
Improved Euler/Euler-Cauchy/Heun’s Method/Halbschrittverfahren.................................................... 37
3.1.3.3
Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung....................................................................................................... 39
3.1.3.4
Symplektische Algorithmen: das Leapfrog-Verfahren........................................................................... 40
3.1.3.5
Zur Optimierung der Schrittweite bei numerischen Verfahren .............................................................. 41
3.2 VORGEHENSWEISEN ZUR MODELLBILDUNG UND MODELLERSTELLUNG IN DER TECHNOLOGIE ................43
3.2.1 Definition des Begriffes „Technik“ ................................................................................................ 43
3.2.2 Die „Allgemeine Technologie“ ...................................................................................................... 43
3.2.3 Das Konzept der „vollständigen Handlung“.................................................................................. 45
3.2.4 Systematische Strukturierung von Wissen: Mind-mapping, Petri-Netze, System der
Allgemeinen Technologie................................................................................................................ 52
3.3 VORGEHENSWEISEN ZUR MODELLBILDUNG UND MODELLERSTELLUNG IN DER INFORMATIK ..................55
3.3.1 Textuelle Analyse und Strukturierte Programmierung (60er und 70er Jahre) ............................... 58
3.3.2 Strukturierte Analyse und modulare Programmierung (80er Jahre).............................................. 61
3.3.3 Objektorientierte Analyse, Objektorientierte Modellbildung und Objektorientierte
Programmierung (seit 1990) .......................................................................................................... 66
3.3.3.1
Entwicklungsgeschichte......................................................................................................................... 66
3.3.3.2
Die Unified Modeling Language UML.................................................................................................. 67
3.3.3.3
Grundlagen der Objektorientierung ....................................................................................................... 68
3.3.3.4
Beispiel zur Vorgehensweise ................................................................................................................. 70
3.3.4 Zusammenfassung........................................................................................................................... 74
3
4 ENTWURF EINES KONZEPTES ZUR OBJEKTORIENTIERTEN ANALYSE UND
MODELLBILDUNG..................................................................................................................................... 77
4.1 VISUALISIERUNG DES OBJEKTMODELLS MIT DUML .................................................................................77
4.2 OBJEKTORIENTIERTE SYSTEMANALYSE ....................................................................................................95
5 EINSATZ, PRAKTISCHE ERPROBUNG UND EMPIRISCHE EVALUATION ............................... 125
5.1 ZUR PRAKTISCHEN ERPROBUNG DES KONZEPTES ...................................................................................125
5.2 ERSTER TEIL: PRAKTISCHE ERPROBUNG DER OBJEKTORIENTIERTEN MODELLBILDUNG IM
PROJEKT COLEEN: „KOMPONENTENBASIERTE LERNSOFTWARE FÜR DIE LEHRERAUSBILDUNG
(PHYSIK UND TECHNIK IN DEN SEKUNDARSTUFEN I UND II SOWIE LERNBEREICH SACHUNTERRICHT
NATURWISSENSCHAFTEN-TECHNIK) UND FÜR DIE INTEGRIERTEN STUDIENGÄNGE PHYSIK DIPLOM I UND II“...................................................................................................................................127
5.2.1 Problemhintergrund und Aufgabenstellung des Projektes ........................................................... 127
5.2.1.1
Mehrfache Nutzung des fachlichen Grundlagenwissens ...................................................................... 127
5.2.1.2
Verbesserte Präsentation des ausgewählten Lehrstoffes im Vergleich zu konventionellen Medien .... 128
5.2.1.3
Probleme beim Einsatz kommerzieller Lernsoftware in fachdidaktischen Lehrveranstaltungen ......... 129
5.2.1.4
Einsatz in den Lehrveranstaltungen ..................................................................................................... 129
5.2.2 Inhalt und Umfang der Komponentensammlungen ...................................................................... 130
5.2.3 Beschreibung der Projektergebnisse: Erstellte Software ............................................................. 131
5.2.3.1
Gesamtdarstellung................................................................................................................................ 131
5.2.3.2
Der Themenbereich Messtechnik......................................................................................................... 132
5.2.4 Themenbereich Thermodynamik................................................................................................... 138
5.2.5 Besonderheiten beim Management der Softwareentwicklung ...................................................... 142
5.2.6 Ziele beim Einsatz komponentenorientierter Lernsoftware .......................................................... 142
5.2.7 Jahr 2000: Erprobung im Seminar "Neue Medien im naturwissenschaftlichen und
technischen Unterricht"................................................................................................................ 144
5.2.7.1
Seit 2001: geregelter Einsatz in den Lehrveranstaltungen.................................................................... 146
5.2.7.2
Erste Phase: Sachanalyse ..................................................................................................................... 147
5.2.7.3
Zweite Phase: Versuchsdurchführung.................................................................................................. 148
5.2.7.4
Dritte Phase: Auswertung .................................................................................................................... 148
5.2.7.5
Vierte Phase: Nachbereitung................................................................................................................ 149
5.3 ZWEITER TEIL: SCHULVERSUCH „OBJEKTORIENTIERTER MODELLBILDUNG IM PHYSIKUNTERRICHT“ ...150
5.3.1 Planung des Schulversuches......................................................................................................... 150
5.3.1.1
Theoretische Grundlagen / Untersuchungsmodell................................................................................ 150
5.3.1.2
Geplante Versuchsdurchführung.......................................................................................................... 153
5.3.1.3
Bedingungsanalyse: Labor-Lerngruppe ............................................................................................... 154
5.3.1.4
Bedingungsanalyse: Vergleichsgruppe ................................................................................................ 155
5.3.1.5
Bedingungsanalyse: Feldversuchsgruppen........................................................................................... 155
5.3.1.6
Einordnung in den Rahmenlehrplan der Laborversuchsschule ............................................................ 156
5.3.1.7
Sachanalyse.......................................................................................................................................... 157
4
5.3.2 Durchführung der Pilot-Unterrichtsreihe in der Laborgruppe .................................................... 158
5.3.2.1
Analyse eines existierenden Modells ................................................................................................... 158
5.3.2.2
Einführung in die Objektorientierte Programmierung.......................................................................... 161
5.3.2.3
Geradlinig gleichförmige Bewegung: Parametervariation mit dem Software-Modell ......................... 162
5.3.2.4
Abgleich des Software-Modells zur gleichförmig geradlinigen Bewegung mit der Realität durch
physikalische Experimente................................................................................................................... 163
5.3.2.5
Formulierung der Klassendiagramme .................................................................................................. 168
5.3.2.6
Die beschleunigte Bewegung / der waagerechte Wurf......................................................................... 169
5.3.2.7
Parametervariation mit dem Software-Modell ..................................................................................... 170
5.3.2.8
Abgleich des Software-Modells mit der Realität durch physikalische Experimente............................ 174
5.3.2.9
Durchführung des Versuches ............................................................................................................... 178
5.3.2.10 Auswertung des Versuches .................................................................................................................. 179
5.3.3 Planung der begleitenden Untersuchung...................................................................................... 186
5.3.3.1
Statistische Maße ................................................................................................................................. 187
5.3.3.2
Planung des Vorgehens........................................................................................................................ 188
5.3.4 Durchführung der begleitenden Untersuchung ............................................................................ 189
5.3.4.1
Frage 1: Akzeptanz (kurzfristig) des erlebten Unterrichtes und seiner Inhalte..................................... 190
5.3.4.1.1 Ergebnisse ..................................................................................................................................... 191
5.3.4.1.2 Ergebnisse: nur Laborgruppe........................................................................................................ 192
5.3.4.1.3 Hypothesenformulierung................................................................................................................ 193
5.3.4.1.4 Gruppengespräch .......................................................................................................................... 193
5.3.4.1.5 Interpretation................................................................................................................................. 194
5.3.4.1.6 Feldversuch ................................................................................................................................... 195
5.3.4.2
Frage 6: Akzeptanz der verwendeten Medien ...................................................................................... 196
5.3.4.2.1 Ergebnisse Frage 6a...................................................................................................................... 197
5.3.4.2.2 Hypothesenformulierung................................................................................................................ 199
5.3.4.2.3 Gruppengespräch .......................................................................................................................... 199
5.3.4.2.4 Interpretation................................................................................................................................. 200
5.3.4.2.5 Ergebnisse Frage 6b...................................................................................................................... 201
5.3.4.2.6 Hypothesenbildung ........................................................................................................................ 203
5.3.4.2.7 Gruppengespräch .......................................................................................................................... 203
5.3.4.2.8 Interpretation................................................................................................................................. 204
5.3.4.2.9 Ergebnisse Frage 6c:..................................................................................................................... 205
5.3.4.3
Frage 2: Begriffsassoziation und Problemhandeln............................................................................... 206
5.3.4.3.1 Auswertung Frage 2a: Assoziationen mit dem Begriff „Geschwindigkeit“ ................................... 207
5.3.4.3.2 Auswertung Frage 2b: Assoziation mit dem Begriff „Beschleunigung“........................................ 211
5.3.4.3.3 Auswertung Frage 2c: Vergleich der Begriffe Geschwindigkeit und Beschleunigung................... 214
5.3.4.3.4 Zusammenfassung des Fragenteils 2 ............................................................................................. 216
5.3.4.3.5 Gruppengespräch .......................................................................................................................... 217
5.3.4.3.6 Interpretation................................................................................................................................. 217
5.3.4.4
Frage 3: Problemlösungsdenken in Zusammenhang mit dem Geschwindigkeitsbegriff ...................... 218
5.3.4.4.1 Ergebnisse ..................................................................................................................................... 219
5.3.4.4.2 Auswertung Frage 3a: Bestimmung der Geschwindigkeit eines Radfahrers (Lösungsansätze)..... 219
5.3.4.4.3 Auswertung Frage 3b: Tatsächlich gewählte Lösung zur Messung einer Geschwindigkeit........... 220
5.3.4.4.4 Auswertung Frage 3c: Vorhersage der gefahrenen Strecke (Lösungsansätze).............................. 223
5.3.4.5
Frage 4: Bisher stattgefundene Übertragungen des Unterrichtswissens in die Lebenswelt .................. 225
5.3.4.5.1 Ergebnisse ..................................................................................................................................... 226
5
5.3.4.6
Frage 5: Analyse eines Bewegungsprofils ........................................................................................... 229
5.3.4.6.1 Auswertung .................................................................................................................................... 231
5.3.4.6.2 Hypothesenformulierung................................................................................................................ 234
5.3.4.6.3 Gruppengespräch .......................................................................................................................... 235
5.3.5 Zusammenfassung......................................................................................................................... 236
5.4 DRITTER TEIL: EINSATZ, ERPROBUNG UND EVALUATION VON KOMPONENTENORIENTIERTER
LERNSOFTWARE IM TECHNIKUNTERRICHT DER GYMNASIALEN OBERSTUFE ..........................................237
5.4.1 Über das Unterrichtsthema .......................................................................................................... 237
5.4.2 Evaluation zur Verbesserung des Lernverhaltens ........................................................................ 238
5.4.3 Multimedia und Projektmethode................................................................................................... 240
5.4.4 Planung der Unterrichtsreihe....................................................................................................... 242
5.4.4.1
Der Kontext der Unterrichtsreihe......................................................................................................... 242
5.4.4.2
Die Lerngruppe .................................................................................................................................... 243
5.4.4.3
Der Schwerpunkt der Arbeit unter fachlichen Aspekten ...................................................................... 244
5.4.4.4
Systemanalyse...................................................................................................................................... 244
5.4.4.5
Begriffsbestimmungen ......................................................................................................................... 245
5.4.4.6
Das Verhalten von Gliedern eines Regelkreises (open-loop-Betrachtung). ......................................... 246
5.4.4.7
Effekte, die im geschlossenen Regelkreis auftreten können (closed-loop-Betrachtung)...................... 249
5.4.4.8
Strukturierung der Unterrichtsreihe und des Lernmoduls .................................................................... 250
5.4.4.8.1 Strukturprinzip............................................................................................................................... 250
5.4.4.8.2 Klärung der Aufgabenstellung....................................................................................................... 252
5.4.4.8.3 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Elektrotechnik ............................................................. 252
5.4.4.8.4 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Regelungstechnik ........................................................ 253
5.4.4.8.5 Realisierung der hardwareseitigen Voraussetzungen .................................................................... 254
5.4.4.8.6 Realisierung der softwareseitigen Voraussetzungen...................................................................... 255
5.4.4.8.7 Einsatz, Erprobung und Optimierung verschiedener Reglertypen................................................. 256
5.4.4.8.8 Gemeinsame Erstellung der Projektdokumentation....................................................................... 256
5.4.4.8.9 Die Rolle der Gesprächsrunden am Ende von Gruppenarbeitsphasen.......................................... 256
5.4.5 Durchführung der Unterrichtsreihe.............................................................................................. 257
5.4.5.1
Einstieg und Klärung der Aufgabenstellung ........................................................................................ 257
5.4.5.2
Vermittlung notwendiger Grundlagen der Elektrotechnik ................................................................... 259
5.4.5.3
Vermittlung notwendiger Grundlagen der Regelungstechnik .............................................................. 261
5.4.5.4
Realisierung der hardwareseitigen Voraussetzungen ........................................................................... 262
5.4.5.5
Realisierung der softwareseitigen Voraussetzungen ............................................................................ 265
5.4.5.6
Einsatz, Erprobung und Optimierung verschiedener Reglertypen ....................................................... 267
5.4.5.7
Gemeinsame Erstellung der Projektdokumentation ............................................................................. 269
5.4.6 Analyse der Zugriffs-Statistiken.................................................................................................... 270
5.4.6.1
Gruppe „Platoon“................................................................................................................................. 270
5.4.6.2
Gruppe „Elite“ ..................................................................................................................................... 276
5.4.6.3
Gruppe „Schlecht“ ............................................................................................................................... 279
5.4.7 Die Klausur vom 9.6.1998 ............................................................................................................ 281
5.4.8 Reflexion des Einsatzes der Komponentenorientierten Lernsoftware im Technikunterricht ........ 283
6
5.5 VIERTER TEIL: EINSATZ OBJEKTORIENTIERTER MODELLBILDUNG BEI DER ANALYSE TECHNISCHER
SYSTEME IM TECHNIKUNTERRICHT DER JAHRGANGSSTUFE 10 ...............................................................285
5.5.1 Die Problemstellung:.................................................................................................................... 285
5.6 FÜNFTER TEIL: VORSCHLAG ZUM EINSATZ OBJEKTORIENTIERTER MODELLIERUNG FÜR EINE
UNTERRICHTSREIHE ZUR „SYSTEMANALYSE MENSCHLICHEN HANDELNS“ IN DER SOZIALWISSENSCHAFT
ODER ZUR „OPERATIONS RESEARCH“ IN DER WIRTSCHAFTSWISSENSCHAFT ..........................................289
5.6.1 Operations Research: Begriff und Herkunft ................................................................................. 289
5.6.2 Nichtlineare Optimierung in der Operations Research ................................................................ 289
5.6.3 Skizze einer möglichen Unterrichtsreihe ...................................................................................... 290
5.6.3.1
Analyse ................................................................................................................................................ 290
5.6.3.2
Konzeption des Objektmodells ............................................................................................................ 291
5.6.3.3
Der Aufbau der Software-Simulation................................................................................................... 291
5.6.3.4
Erprobung und Abgleich mit der Realität ............................................................................................ 296
6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK ............................................................................................. 298
7 QUELLENVERZEICHNIS........................................................................................................................ 304
7.1 LITERATUR .............................................................................................................................................304
7.2 HYPERLINKS ...........................................................................................................................................310
8 ABBILDUNGSVERZEICHNIS................................................................................................................. 311
7
1 Einleitung – Ziel und Aufbau der Arbeit
εν Αρχηι ην ο Λογος
Am Beginn der Handlung stand ihr Sinn
Αρχηι
Anfang, Ursprung, aber auch Ziel, Prinzip, und auch Herrschaft, Ansatz und Angelpunkt von
Wirkungen und Handlungen
Λογος
„Logos“: Sinn, Vernunft, Logik, Begriff, Wort
και ο Λογος ην προς τον
τον Θεον
und der Sinn sprach zu dem Schöpfer
Junktur von: λεγειν προς τινα
zu jemandem sprechen
και Θεος ην ο Λογος
und der Schöpfer war eins mit dem Sinn (Joh. 1.1) 1.
Martin Luther hielt sich 1545 eng an eine bereits ins Lateinische übersetzte Fassung dieses
Textes - die sogenannte „Vulgata“ - und formulierte:
„Am Anfang war das Wort,
und das Wort war bey Gott,
und Gott war das Wort.“
Während der Prolog des Johannes-Evangeliums nach der zweifachen Übersetzung einen
leicht surrealen Charme versprüht, kann man aus seiner altgriechischen Originalform noch
deutlich ein fundamentales Prinzip des Handelns ableiten:
Am Ursprung jeder Handlung, die zu einem sinnvollen Ergebnis
führen soll, steht ein Konzept, ein Begriff, eine sinnvolles Modell
von Verlauf, Ziel und Ausgang der Handlung.
Erst wenn das Handeln des Schöpfenden im Einklang mit dieser vor-Stellung steht, ist er in
der Lage, in die ursprüngliche Unordnung2 Struktur zu bringen.
1
Nestle, E. (Hrsg.): Novum Testamentum Graece, Stuttgart: 1.Auflage 1898
2
Hebräisch: Tohu-Wa-Bohu. Vergleiche hierzu auch Genesis 1.2-1.4
8
Bei Goethe können wir lesen was für das menschliche Handeln folgt, wenn es nicht mehr
durch dieses Prinzip geleitet wird. Goethe ist auch die verkürzte Übersetzung von „Logos“
nicht entgangen; so lässt er seinen Dr. Faustus über den gleichen Zeilen brüten:
Geschrieben steht: "Im Anfang war das Wort!"
Hier stock' ich schon! Wer hilft mir weiter fort?
Ich kann das Wort so hoch unmöglich schätzen,
Ich muss es anders übersetzen,
Wenn ich vom Geiste recht erleuchtet bin.
Geschrieben steht: Im Anfang war der Sinn.
Bedenke wohl die erste Zeile,
Dass deine Feder sich nicht übereile!
Ist es der Sinn, der alles wirkt und schafft?
Es sollte stehn: Im Anfang war die Kraft!
Doch, auch indem ich dieses niederschreibe,
Schon warnt mich was, dass ich dabei nicht bleibe.
Mir hilft der Geist! Auf einmal seh' ich Rat
Und schreib' getrost: Im Anfang war die Tat!
Deutlich markiert ist die Stelle, an der Faust mutwillig über jede annehmbare Übersetzung des
Bibelverses hinausgeht: „Es sollte stehn: Im Anfang war die Kraft!“. Faust, der sich in seinem
bisherigen Leben nicht gerade als Mann der Tat verstanden hat, beginnt von nun an nicht
mehr den Sinn, sondern die Tat an den Anfang seiner Handlungen zu stellen – und markiert
damit den Beginn der Tragödie, in deren Verlauf seine unüberlegte Taten und seine
unbeherrschten Kräfte ihn von einer seelischen Verwirrung in die Nächste stürzen und großes
Unglück über ihn und seine Mitmenschen, etwa das Gretchen, bringen werden.
Modellvorstellungen, die dem Menschen das geistige Probehandeln ermöglichen und die
Sinnhaftigkeit seiner antizipierten Handlungen abschätzen lassen, sind offenbar ebenso uralt,
wie sie zentral für die menschliche Entwicklung sind. Dies sind sie aber auch, weil diese
Vorstellungen zwischen Menschen kommuniziert werden können; zu jedem Sinn und zu
jedem Begriff gehört eben doch auch das Wort, mit dem er mitgeteilt werden kann. Nicht
zuletzt muss irgendwann der sichtbare Nachweis erbracht werden, dass die Anwendung der
Modellvorstellung zu einem Ziel führen kann.
Ziel und Aufgabe dieser Arbeit ist, ein neues Konzept für die Bildung strukturierter
Modellvorstellungen komplexer technischer Systeme und naturwissenschaftlicher Prozesse
als Ausgangspunkt zielgerichteter Handlungen zu formulieren und in verschiedenen
Kontexten zu erproben. Diese Kontexte sind:
•
Die Ausbildung von Studenten für das Lehramt in den Fächern Physik und
Technologie;
•
Die Produktion von Lehr- und Informationsmedien, die technische Systeme und
naturwissenschaftliche Prozesse zum Inhalt haben, und
•
Der Unterricht in Physik und Technik an allgemeinbildenden Schulen.
9
Die Arbeit ist erfolgreich, wenn erwiesen ist, dass Handlungen, die im Einklang mit den
gebildeten Modellvorstellungen stehen, zu einem sinnvollen Ergebnis führen. Die Art des
Ergebnisses variiert natürlich stark mit dem Kontext. In den meisten Fällen handelt es sich bei
den Ergebnissen aber um nachweisbare Medienprodukte, z.B. mit Studenten erstellte
Lehrfilme oder mit Schülern entwickelte Computersimulationen.
Diese Medienprodukte sind nicht nur mit Hilfe der Modellvorstellungen entstanden, sondern
dienen gleichzeitig als Transportbehälter des Modells auf einer bestimmten Reduktionsstufe.
Zur Erreichung dieses Zieles folge ich dem hier dargestellten Ablauf:
Zunächst soll im ersten Kapitel der Begriff des Modells geklärt und für die vorliegende Arbeit
definiert werden. Hierzu nutze ich eine Bandbreite von naturwissenschaftlicher, technischer
und wissenschaftstheoretischer Literatur.
Im anschließenden zweiten Kapitel soll möglichst umfassend dargestellt werden, wie der
Vorgang der Modellbildung in drei verschiedenen Bezugswissenschaften gehandhabt wird: in
der Physik, in der Technologie, und in der Informatik. Diese Auswahl an Bezugswissenschaften ist in keiner Weise vollständig, denn bei der Auseinandersetzung mit dem
Thema wird Modellbildung schnell als ein wesentliches und alle Wissenschaftsdisziplinen
durchdringendes Prinzip deutlich. Vielmehr steht diese Auswahl im Zusammenhang mit
einem engen Kontakt mit diesen Disziplinen während meiner wissenschaftlichen Tätigkeit an
der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg
•
in der Sektion Didaktik der Physik der Fakultät für Naturwissenschaften und
•
im Fach Technologie und Didaktik der Technik innerhalb der Abteilung für
Informatik, Informations- und Medientechnik der Fakultät für Ingenieurwissenschaften.
Nachdem diese Übersicht einen Einblick in die Praxis und die Entwicklung der
Modellbildung in einem Querschnitt natur- und technikwissenschaftlicher Disziplinen
gegeben hat, soll mit Hilfe der daraus gewonnenen Erfahrungen im dritten Kapitel ein neues
Konzept begründet werden: das Konzept der Objektorientierten Systemanalyse und der
Objektorientierten Modellbildung für die naturwissenschaftliche und technische Bildung.
Der Kontext aus Schule, Hochschule und Medienproduktion, in dem der Einsatz dieses
Konzeptes praktikabel sein soll, ist bereits genannt worden. Daraus erwachsen eine Reihe von
Anforderungen an das Konzept:
1. für jeden Kontext muss die Darstellung eines Modells möglich sein, welches das
Ausgangssystem mit einem angemessenen Komplexitätsniveau repräsentiert. Eine
Schulklasse der Jahrgangsstufe 10 muss ein System anders diskutieren können als
eine Gruppe von Studenten, die das System für eine Computersimulation
modellieren will.
2. das Konzept muss fächerverbindend einsetzbar sein. Zum einen, weil technische
Systeme in ihrer Realisation das Wissen verschiedener Fachdisziplinen wie
Elektrotechnik, Physik, Informatik oder Maschinenbau bündeln; die Modelle
10
solcher Systeme sollten leistungsfähig genug sein dies auch wiederzuspiegeln.
Zum anderen, weil mit einem fächerverbindend einsetzbaren Konzept eine
gemeinsame Sprache für Lehrer, Schüler, Studenten und Wissenschaftler
verschiedener Fachdisziplinen gefunden wäre. Davon profitiert sowohl der
fächerverbindende Unterricht an allgemeinbildenden und berufsbildenden Schulen
als auch die Arbeit interdisziplinärer Teams bei der Erstellung von Lern- und
Informationsmedien.
Weiterhin erscheint es sinnvoll, mit dem Konzept keine völlig neuen Regeln einzuführen,
sondern auf den innerhalb der Fachdisziplinen gewachsen Konzepten aufzubauen und
vorhandene Symbole, soweit sie ausreichend sind, weiter zu benutzen.
Der Erfolg dieses Vorhabens wird im vierten Kapitel bewertet. Hier findet die praktische
Erprobung des Konzeptes in allen beschriebenen Kontexten statt. Je nach Kontext fand die
Erprobung statt:
•
im Rahmen von Drittmittelprojekten mit mehrjähriger Laufzeit während der
Medienproduktion meiner Arbeitsgruppe,
•
mit Studenten der Physik, Chemie, Technologie und Informatik in fächerverbindenden
Seminaren und Praktika der Universität Duisburg oder
•
im Rahmen mehrerer Modellversuche an allgemeinbildenden Schulen mit in einem
Fall 149 beteiligten Schülern.
Dort, wo empirische Daten erhoben wurden, findet die Auswertung unmittelbar anschließend
an die Beschreibung des Versuchsablaufes statt. Die Zusammenfassung und kritische
Reflektion der gewonnenen Erfahrungen und gefundenen Ergebnisse bilden das Schlusswort
in Kapitel fünf.
Damit ist der Aufbau meiner Arbeit in groben Zügen dargestellt.
Allen Lesern wünsche ich nun, dass die Auseinandersetzung mit der in meiner Arbeit
dargestellten Begriffswelt ihnen im Nachhinein als eine ‚Sinn-stiftende’ Tätigkeit erscheinen
möge.
11
2 Wissenschaftstheoretische
bildung
Bedeutung
der
Modell-
Mittels Modellbildung ist es möglich, die „zunächst unstrukturierten Ausgangsdaten eines
Erkenntnisgegenstandes der wissenschaftlichen Untersuchung mit Hilfe formaler
Abbildungen strukturiert darzustellen“3.
Abbildung 1: Bezug von Begriffen der Modell- und der Realitätsebene zueinander
MODELL
Induktion
Planspiel
Simulation
Transfer
Gedankenexperiment
Induktion
neues
Modellattribut
Induktion
Modellebene
Realitätsebene
Deduktion
ORIGINAL
Deduktion
Experiment
Deduktion
neues
Originalattribut
Die folgenden Abschnitte beschreiben einige zentrale Merkmale von Modellen:
2.1 Abbildungsmerkmal
In der wissenschaftlichen Begriffswelt sind Modelle nicht mit einem Originalgegenstand
identisch: „Modelle sind Abbildungen oder Repräsentationen von Originalen.“ 4 Dies grenzt
das wissenschaftstheoretische Modell von Modellen des allgemeinen Sprachgebrauchs ab,
wie z.B. dem Modell einer Automarke, oder dessen verkleinerten „Spielzeug-“ Modell.
Mit Abbildung wird hier ein Vorgang bezeichnet, bei der den Originalattributen
Modellattribute5 zugeordnet werden. (Siehe Abbildung 1). Werden dabei aus dem Modell
Attribute zugeordnet, die man aus dem Original entnommen = abgeleitet = deduziert hat,
spricht man von einer Deduktion. Dieser Begriff ist mit dem wissenstheoretischen Begriff der
Deduktion identisch gleich.
Übereinstimmend damit formuliert Möller: „Im Rahmen der Modellbildung werden die
unstrukturierten Ausgangsdaten durch funktionale Dekompensation sowie Abstraktion unter
bestimmten Gesichtspunkten analysiert (man kann im gewissen Sinne von einem Filterungs-
3
Möller, D.: Modellbildung, Simulation und Identifikation dynamischer Systeme. Berlin: Springer 1992. Seite
77.
4
Harreis, H.: Strukturorientiertes Denken und Modelle. In: Bader, R.; Jenewein, K.: Didaktik der Technik
zwischen Generalisierung und Spezialisierung. Frankfurt: G.A.F.B. Verlag 2000. Seite 103.
5
Vgl. ebd.
12
prozess sprechen) und auf eindeutig bestimmte Elemente einschließlich deren Attribute
(Merkmale, Eigenschaften, Relationen) abgebildet“6.
Der Induktion im wissenschaftstheoretischen Sinn entspricht der Folgerung von Vorhersagen
aus der Betrachtung der Modellvorstellung. Diese Vorhersagen können am realen Objekt
verifiziert oder falsifiziert werden; im Falle der Verifikation haben wir ein neues
Modellattribut gefunden - und eigentlich auch im Falle der Falsifikation: wir haben in jedem
Fall aus dem Schlussfolgern aus der Modellvorstellung und der Überprüfung am Original
neue Erkenntnisse über das Original gefunden, und sei es nur, dass eine bestimmte denkbare
Handlung so nicht funktioniert. Der Wissenschaftstheoretiker Karl Popper vertritt deutlich die
Auffassung, dass die Falsifikation einer wissenschaftlichen Theorie als wissenschaftlicher
Erfolg zu werten ist: „Wir lernen immer eine ganze Menge durch eine Falsifikation. Wir
lernen nicht nur, dass eine Theorie falsch ist, sondern wir lernen, warum sie falsch ist. Und
vor allem gewinnen wir ein neues und schärfer gefasstes Problem; und ein neues Problem ist,
wie wir ja schon wissen, der echte Ausgangspunkt einer neuen wissenschaftlichen
Entwicklung. “7
Ein besonderes Merkmal der Modellbildung im naturwissenschaftlichen Bereich ist, dass hier
die Originale häufig gar nicht der direkten menschlichen Betrachtung zugänglich sind - z.B.
aufgrund mikroskopischer Größe (Atome, Nukleonen), oder zeitlicher und räumlicher
Trennung (Dinosaurier, Urknall). Daher sind vielfach nur bestimmte Originalattribute
bekannt, wie z.B. das chemische Verhalten der Atome unter bestimmten Bedingungen.
Realisierte technische Anlagen sind zwar in der Regel direkt zugänglich, jedoch ist für eine
Weiterentwicklung im Sinne einer technischen Optimierung ein Modellverständnis der
Anlage notwendig. Auch in der Technik, die ja auf Erkenntnissen der Naturwissenschaften
aufbaut finden wir Prozesse, die sich der direkten Beobachtung entziehen, z.B. solche die
Vorgänge auf Mikro- und zunehmend auch auf Nanoebene einschließen.
Die Notwendigkeit des Arbeitens mit Modellvorstellungen überträgt sich entsprechend auf die
naturwissenschaftliche und technische Bildung, denn erstens sollen hier die Methoden der
jeweiligen Bezugswissenschaft vermittelt werden, und zweitens finden wir das Problem der
fehlenden Zugänglichkeit der Originale hier häufig in noch stärkerer Form.
2.2 Verkürzungsmerkmal
Modelle sind im Vergleich zum Original vielfach um einige Merkmale verkürzt, können aber
auch um nicht dem Original entsprechende, zusätzliche Attribute erweitert werden. Beides
kann intendiert oder nicht-intendiert sein:
•
nicht-intendierte Verkürzung: Es sind noch nicht alle Originalattribute bekannt; es
handelt sich vielleicht um eine vorläufige Modellvorstellung. Nicht-intendierte
Verkürzungen werden vor allem im Rückblick auf historisch gewachsene Modellvor-
6
Möller 1992, Seite 78.
7
Popper, K: Wissenschaftslehre in entwicklungstheoretischer und in logischer Sicht. In: Popper, K: Alles Leben
ist Problemlösen. München: Piper, 6. Auflage 1995. Seite 31
13
stellungen sichtbar; z.B. ist uns heute klar, an welchen Stellen die historischen
Modellvorstellungen über den Aufbau der Atome Verkürzungen gegenüber der derzeit (!)
gültigen quantenmechanischen Modellvorstellung über den Aufbau der Atome aufweist.
Dort wo nur mit Modellvorstellungen gearbeitet wird, kann eine endgültige Bestimmung
aller Originalattribute möglicherweise niemals vorgenommen werden.
•
intendierte Verkürzung: Hierbei handelt es sich im Sinne Grüners8 um eine vertikale
didaktische Reduktion: Der Gültigkeitsumfang der Modellvorstellung wird durch bewusste Weglassung einer Reihe von Attributen verkleinert; demgegenüber steht der
Gewinn einer verringerten Modellkomplexität.
•
nicht-intendierte Erweiterung: Ein Modell kann durchaus Attribute haben, die nicht
dem Original entsprechen. Dies kann wiederum auf Modelle zutreffen, die sich noch im
Prozess der Entwicklung befinden.9 Es kann sich aber auch um Artefakte handeln, die mit
der Darstellung des Modells zusammenhängen. Beispielsweise ist bei der Darstellungen
von Modellen im Computer die diskrete numerische Darstellung ein solches Artefakt, das
im Gegensatz zum analogen Charakter der meisten Naturprozesse steht. Dies führt zu
Attributen, die dem Original nicht eigen sind, beispielsweise zu einem Rundungsrauschen,
zu in manchen Wertebereichen unsinnigen Werten, oder zu im Original nicht beobachtbaren Periodizitäten z.B. durch das zugrundeliegende Zahlensystem.
•
intendierte Erweiterung: Um einige Attribute des Modells deutlicher darzustellen,
werden zusätzliche hinzugefügt. Um beispielsweise das Verhalten von Elektronen im
Magnetfeld dazustellen, wird das Aussehen der Elektronen als kleine Kugelgestalt blauer
Farbgebung dargestellt. Es ist jedoch kein bekanntes Originalattribut des Elektrons, blau
zu sein, und auch nicht, eine kugelige Gestalt zu haben!
Möller liefert dazu eine wichtige Einschränkung: „Ein Modell gestattet Aussagen nur
innerhalb der Untermenge von Elementen des ganzen, die im Rahmen des Modellbildungsprozesses von Bedeutung waren“10. Etwas anders formuliert Harreis: „Ein Modell
stellt nicht die Erkenntnis des wahren Wesens, z.B. eines physikalischen oder auch chemischen Vorgangs, dar. Man kann daher ein Modell in diesem Sinne nicht als richtig oder
falsch bezeichnen, sondern nur als mehr oder weniger leistungsfähig im Sinne einer
Abbildung der Realität auf die Modellebene“11. Zusammenfassend muss an dieser Stelle
betont werden, dass beim Arbeiten mit Modellen - sei es in ingenieurmäßigem Zusammenhang zum Finden einer optimalen Problemlösung, sei es bei der Systemspezifikation eines
Softwaresystems oder im didaktischen Zusammenhang beim Einsatz eines Modells zur
Erklärung eines Phänomens:
•
die Tatsache betont werden muss, dass es sich um ein Modell handelt,
8
Grüner, G: didaktische Vereinfachung. In: Bausteine zur Berufsschuldidaktik. Trier: 1978.
9
um an dieser Stelle nicht den subjektiven Begriff der „falschen Modellvorstellung“ zu gebrauchen.
10
Möller 1992, Seite 78.
11
Harreis 2000, Seite 107.
14
•
die Modellgrenzen mit angegeben werden und
•
die Modellgrenzen beim Einsatz beachtet werden müssen.
Beispielsweise lässt sich die Transitvariable „Stromfluss“ modellhaft sehr gut anhand der
physikalisch analogen12 Variable des „Volumenstroms“, z.B. des Wassers, darstellen. Diese
Analogie muss aber an der Stelle scheitern, wo das Phänomen des Magnetismus erklärt
werden soll. Hier wäre eindeutig eine Modellgrenze des ansonsten innerhalb seiner Grenze
zur Erklärung vieler Vorgänge brauchbaren Modells erreicht.
2.3 Anwendungsmerkmal
Nach Harreis haben Modelle zwei primäre Funktionen:
a) Die Vorhersagefunktion: Vorstellungsmodelle, Computermodelle und Simulationsmodelle ermöglichen dem Menschen eine „Vorwegnahme von Handlungen“ zur
Abschätzung der möglichen, wünschenswerten und weniger wünschenswerten Folgen.
Die Ausbildung von Modellen ist eine sehr alte menschliche Fähigkeit, die zum
Beispiel in Form von Modellvorstellung der Astronomie zur Voraussage von
Erntezeiträumen aus sehr alten Zeiträumen überliefert sind. Mit Rechenwerken und
Computern ließ sich die Leistungsfähigkeit von Modellen bei der Vorhersagefunktion
so weit steigern, dass sie heute eine wesentliche Säule der Naturwissenschaften – z.B.
Theoretische Physik, „Computational Physics“ und der Ingenieurwissenschaften
geworden ist.
b) Die Deutungs- und Vermittlungsfunktion: Modelle dienen „der Deutung
beziehungsweise der Erklärung von Vorgängen, die damit unserem Denken meist erst
zugänglich gemacht werden“13. Dieser diese Art der Modellbildung hat seinerseits
wiederum eine doppelte Implikation, denn sie steht
o
sowohl für die Bemühungen von Wissenschaftlern wie Planck, die mit der
Einführung von Modellvorstellungen wie dem Wirkungsquantum Deutungsmöglichkeiten für bis dahin nicht verständliche Vorgänge suchen,
o
als auch für die Bemühung von Pädagogen, die vereinfachte Modellvorstellungen
zur Erklärung von durch die Wissenschaft zwar bereits verstandene, aber im
Unterricht durch inhärente Komplexität nicht ohne weiteres vermittelbare
Vorgänge und Strukturen suchen.
Harreis verweist auf den begrenzten Bereich der dem Menschen direkt sinnlich zugänglichen
Erfahrungen und bezeichnet diesen Erfahrungsbereich nach Vollmer als „Mesokosmos“14.
Am besten zugänglich ist nach Harreis der Bereich der Mechanik, da dieser direkt haptisch
12
Vgl. Möller 1992, Seite 78.
13
Vgl. ebd. Seite 104.
14
Vollmer, G.: Was können wir wissen? Stuttgart: Hirzel Verlag, 1985.
15
und visuell erfassbar ist, und somit dem Menschen eine umfassende eigene Erfahrungswelt
zur Verfügung stellt.
2.4 Simulationsmodelle
Ein Simulationsmodell ist ein Abbild der Wirklichkeit15. Doch anders als bei einer Landkarte
ist es nicht nur ein vereinfachtes Modell der realen Struktur, sondern auch ein Modell ihrer
inneren Dynamik, der Abläufe und Entwicklungen, die in der Wirklichkeit stattfinden
können.16 Die Entwicklung von Modellen zur Simulation ist daher zu einem „wirkungsvollen
Werkzeug der Analyse komplexer dynamischer Prozessvorgänge geworden, und Gegenstand
interdisziplinärer Forschung“17. Der Wert derartiger Modelle liegt darin, „Informationen über
das zu untersuchende dynamische System gewinnen zu können, welche normalerweise direkt
nicht zugänglich sind, da mit dem realen System häufig nicht in der gewünschten Weise
experimentiert werden kann“.
15
Vester, F.: Neuland des Denkens: vom technokratischen bis zum kybernetischen Zeitalter. Stuttgart: Deutsche
Verlags-Anstalt, 1980. Seite 104
16
Vgl. ebd.
17
Möller 1992, Seite 77.
16
2.5 Semantische Stufen der Modellbildung
Möller nennt 6 semantische Stufen18 der Modellbildung:
0. Semantische Stufe
unstrukturierte Reize, „materielle Information“.
1.
Semantische Stufe: Perzeptionsmodell
Die Funktion der internen Modellbildung führt zu einem „Bild“ des Gegenstandes vor
dem geistigen Auge. Dabei wird zwischen dem Perzeptionsmodell unterschieden, das
direkt durch die Reize und Eindrücke gebildet wird, und dem kogitativen Modell (sic),
das bereits durch vorhandene Informationen von dem Gegenstand, respektive durch
Assoziationen von anderen Eindrücken erweitert ist.
2. Semantische Stufe: Kommunikationsmodell
Um die Vorstellungen über den Gegenstand mit anderen Personen austauschen zu
können, wird eine Ausdrucksform desselben in einer intersubjektiv verständlichen
Sprache gebildet. Dies wird als Kommunikationsmodell bezeichnet.
3.
Semantische Stufe: Zeichenmodell
Die Lautform wird auf eine Zeichenform abgebildet.
4.
Semantische Stufe: Fachsprachliche Darstellung
Für das Zeichenmodell wird eine „Fachsprache“ gebildet. Symbole und Begriffe werden
verbindlich definiert.
5.
Semantische Stufe: Rechnermodell
Darstellung des Modells in einer formalen Sprache, um eine Abbildung des Gegenstandes
im Rechner zu generieren.
Bemerkenswert ist, dass in dieser inkrementellen Darstellung das Rechnermodell vor allem
auch eine Erweiterung des Kommunikationsmodells darstellt. Damit muss das Rechnermodell
von vorne herein auch als Möglichkeit zum Transport, d.h. zur Kommunikation einer
Modellvorstellung verstanden werden.
18
Möller 1992, Seite 80 ff.
17
2.6 Definition von Modellgrößen
Parameter oder Konstanten sind Größen, die über die Beobachtungszeit konstant bleiben.
Oft sind es Naturkonstanten, wie z.B. die Solarkonstante von 1,4 kW/m2.
Exogene Größen sind Veränderliche, die auf das System einen Einfluss haben, auf die das
System selbst aber keinen Einfluss nehmen kann.
Zustandsgrößen werden oft auch als Bestands- oder Speichergrößen bezeichnet. Ihr
jeweiliger Zustand kennzeichnet auch gleichzeitig den Zustand des Gesamtsystems. Sie sind
deshalb für die Entwicklung des Systems und für seine Beschreibung und Simulation von
zentraler Bedeutung.
Zwischengrößen, Funktionen oder Abhängige Variablen sind ständig aus dem
Systemzustand, also aus den Zustandsgrößen, berechenbar.
Anfangswerte der Zustandsgrößen bestimmen die weitere Entwicklung eines Systems
entscheidend.
Die Flüsse oder Veränderungsraten der Zustandsgrößen bestimmen, ob und wie die
Zustandsgrößen zunehmen und abnehmen.
2.7 Klassenbildung von Modellen
Der Ansatz der Bildung von Klassen, auch als Kategorisierung bezeichnet, ist es eine zeitlose
ebenso wissenschaftliche wie lebensweltliche Methode der Komplexitätsreduzierung.
Zunächst in der Literatur eingeführt wurde die klassische Kategorisierung wahrscheinlich
durch Platon, der in seinem Werk „Staatsmann“19 Objekte mit ähnlichen Eigenschaften in
Klassen zusammenführte. Aristoteles greift in „Kategorien“ dieses Thema auf und definiert an
dieser Stelle auch den Unterschied zwischen Klassen und Objekten. Später beschäftigten sich
Thomas von Aquin in der „Summa Theologica“ und René Descartes in der „Ausrichtung des
Geistes“ mit der Philosophie der Klassierung. Piaget beobachtet bei Kindern ab dem 2.
Lebensjahr das Einsetzen der Objektkonstanz und darauf folgend die Fähigkeit zum
Klassieren von Objekten, wie Hunde/Katzen, gefährliche Gegenstände usw. Marvin Minsky
stellte 1970 in seinem Buch „The Society of Mind“ eine Theorie des menschlichen
Verstandes vor, die ebenfalls das Phänomen der menschlichen Klassierungsfähigkeit nicht
ausklammern kann.
Modelle lassen sich gemäß ihrer kennzeichenden Eigenschaften bestimmten Klassen
zuordnen. Hierfür existiert mittlerweile eine große Zahl verschiedener Klassifizierungsmuster.
19
Plato: Der Staat: Über das Gerechte. Aus dem Griechischen übersetzt
durchgesehene Auflage. Hamburg: Meiner 1989.
18
von Otto Apelt. 11., erneut
Eine mögliche Art der Klassifizierung wurde von Goldkuhle, Kohorst und Portscheller20
veröffentlicht und nennt folgende idealtypische Eigenschaften zur Klassierung von Modellen:
offen
abgeschlossen (idealtypisch)
es bestehen Wechselwirkungen mit
der Umgebung z.B. Aquarium mit
Verdunstung, Energiezufuhr
es bestehen (so gut wie) keine Wechselwirkungen mit der Umgebung, z.B. Aquarium
als Gefäß mit seinem Inhalt
dynamisch
statisch
Systemgrößen verändern sich im
Laufe der Zeit, z.B. Bevölkerung
eines Raumes
Systemgrößen sind unveränderlich, z.B. Bauwerk
kontinuierlich
diskret
Systemgrößen
ändern
sich
kontinuierlich, d.h. in beliebig kleinen Zeitabschnitten z.B. Temperatur
einer Tasse Kaffee
Systemgrößen ändern sich sprunghaft nach
bestimmten endlichen Zeitabschnitten, z.B.
Kapital bei jährlicher Verzinsung
determiniert
stochastisch
unter identischen Bedingungen sind
identische Folgezustände reproduzierbar, z.B. Kapitalentwicklung bei
identischer Anlagedauer u. Verzinsung
auch bei identischen Bedingungen sind
Folgezustände nur durch Wahrscheinlichkeitsaussagen beschreibbar, z.B. Gesundheit
eines Menschen
stabil
instabil
bei „normalen“ Änderungen von
Systemgrößen „kippt“ das System
nicht
schon bei „sehr kleinen“ Änderungen von
Systemgrößen „kippt“ das System, z.B. Seiltänzer
Daneben sind zahlreiche weitere Möglichkeiten zur Klassifizierung denkbar und zulässig.
Für diese Klassierung wurden Eigenschaftspaare gebildet, die sich gegenseitig ausschließen.
Dies setzt allerdings eine idealtypische Betrachtung voraus; in der Realität wird man auch
unter Laborbedingungen nur annähernd, und nur unter bestimmten Aspekten, von der Umwelt
abgeschlossene Systeme finden oder solche, deren Systemgrößen sich über einen längeren
Zeitraum tatsächlich statisch verhalten.
20
http://www.learn-line.nrw.de/angebote/modell/system00.htm
19
Allerdings liegt gerade hier wieder ein Fall der typischen Reduktion bei der Abbildung des
realen Systems in ein Modell vor. Zwar werden sich in der Realität auch bei z.B. Gebäuden
zeitliche Veränderungen der Kenngrößen, z.B. durch Setzungs- und Alterungsprozesse ergeben; jedoch müssen diese Veränderungen der Kenngrößen nicht betrachtet werden, um ein
modellhaftes Verständnis des Systems „Haus“ als Gegenstand der Baustatik zu erhalten. Bei
einer verfeinerten Betrachtung können dann wieder die dynamischen Eigenschaften hinzu
genommen werden, wenn z.B. Erklärungen für Rissbildungen gesucht werden, oder wenn das
Schwingungsverhalten z.B. des Glockenturms einer Kirche betrachtet wird.
Ebenso interessant ist das Übergangsverhalten eines Systems z.B. vom stabilen in den
instabilen Zustand. Wesentliche Teile der Mess- Steuer und Regelungstechnik beschäftigen
sich mit dem Entwurf möglichst stabiler Regelkreise. Häufig sprechen technische Gründe
dagegen, ein System von vorne herein stabil zu bauen; Flugzeuge z.B. sind um so effektiver,
je näher ihr Design an der Grenze zur Instabilität liegt. Für den schwierigen Übergangsbereich
zwischen Stabilität und Instabilität müssen dann eigene Modelle entwickelt werden, die das
technische System an dieser Stelle durch aktive Regelung sicher beherrschbar machen.
2.8 Sprache als Symbolsystem
Eine wichtiger Eigenschaft hoch entwickelter Lebewesen ist die Fähigkeit, mit Hilfe eines
Symbolsystems zu kommunizieren. Für den Menschen ist diese Fähigkeit Grundlage seiner
sozialen Entwicklung. Menschen teilen sich auch ihre Gedankenmodelle mit Hilfe dieser
Symbolsysteme mit – sofern das Symbolsystem ihnen dieses ermöglicht.
Das Symbolsystem kann aber sehr verschiedene Ausprägungen haben:
•
Eine Landessprache, das „geschriebene und gesprochene Wort“, in der die Bewohner
eines Landes gewöhnlich z.B. im Rahmen ihrer Grundschulbildung für die
Kommunikation im Alltags unterwiesen wurden. In unserem Kulturraum handelt es sich
dabei um sequentielle, lautorientierte Sprachsysteme.
•
Eine Fachsprache, die auf einer Landessprache aufsetzt und den Fachleuten eine präzise
und kompakte Kommunikation über Gegenstände ihres Fachgebietes ermöglicht.
Fachsprachen setzen heute vielfach auf die englische Sprache auf, um von vorne herein
eine weltumspannende Kommunikation von Fachleuten zu ermöglichen.
•
Spezialisierte Sprachen zur Abstraktion von Gegenständen und Lösungsverfahren, z.B.
die algebraische Notation.
•
Grafische Symbolsprachen.
Grafische Symbolsprachen sind vielfach ebenfalls spezialisierte Sprachen für die Abstraktion
bestimmter Gegenstände. Ausnahme sind die im asiatischen Raum gebräuchlichen Symbole
der geschriebenen Landessprache, die Bedeutungen nicht laut- sondern wort-orientiert
ausdrücken. In der Technologie ist bildhaftes Denken bedeutsam: Da „Bilder gleichermaßen
„offene Systeme“ sind, die fast automatisch Vergleiche, Gegenbilder und Analogien
verlangen (...), bietet ein bildhaftes Denken weit mehr Ansatzpunkte als ein verbales oder
20
mathematisches, um etwa eine technische Idee, ja im Grunde jede Arbeit so zu entwickeln,
dass sie mit dem Rest der Welt in Einklang steht“21.
Auch die durch zahlreiche Arbeiten im Bereich von Echtzeitsystemen für Lockheed Missile
and Space bekannt gewordenen Software-Ingenieure Ward und Mellor betonen22 die
Fähigkeit grafisch orientierter Symbolsprachen, den Transfer von Konzepten in
Implementierungen zu fördern: „Zwei, ein komplexes Problem diskutierende Ingenieure,
werden häufig als Hilfestellung einander Bilder zeichnen, um die betroffenen Konzepte zu
klären.“ Sie betonen weiterhin: „Wenn eine grafische Modellierungssprache formalisierbar
ist, besitzt sie alle Vorteile einer textorientierten Sprache, zuzüglich einiger zusätzlicher
Vorteile“. Sie schränken aber ein: „Eine grafikorientierte Sprache muss offensichtlich eine
textuelle Untermenge besitzen“.
Die wichtigste23 Eigenschaft irgendeines Symbolsystems - ob sprachlich oder grafisch - muss
sein, dass sie umfangreich genug ist, alles auszudrücken, was ausgedrückt werden soll. Auf
der anderen Seite ist ein ideales Symbolsystem auch leicht erlernbar, so dass sich ein
Anwender sehr schnell auf das Inhaltliche konzentrieren kann, und nicht durch die
Notwendigkeit zum Auffinden eines Sprachelementes aus seinem Arbeitsfluss gezwungen
wird. Jeder, der eine fremde Landessprache erlernt, kennt die Frustration, etwas ausdrücken
zu wollen und nicht über das entsprechende Wort zu verfügen.
Damit ist dem Umfang der Symbolsprache eine Grenze gesetzt. Die Anforderungskriterien
der Angemessenheit und der Erlernbarkeit bilden ein Spannungsfeld, in dem eine auf einen
Problembereich bezogene Symbolsprache der Problemkomplexität angemessen sein muss.
Es bietet sich an, für einfache Problemstellungen eine komplexitätsreduzierte Symbolsprache
zu wählen, und eine komplexere für umfangreiche Probleme.
Jedoch steht dem wiederum ein neuer Lernaufwand beim Erlernen der nächst komplexeren
Sprache gegenüber. Um den Lernaufwand in Summe zu minimieren, sollte eine einheitliche
Sprache gewählt werden, deren Komplexität sich schrittweise reduzieren lässt.
2.9 Methodik des Arbeitens mit Modellen
Als ein Beispiel für modellbildungsorientiertes wissenschaftliches Arbeiten soll eine
Denkweise dienen, die von dem Wissenschaftstheoretiker Karl Popper24 publiziert wurde und
als kritischer Rationalismus bekannt geworden ist. Karl Popper bezeichnet wissenschaftliche Theoriearbeit als einen vierstufigen Prozess:
1. Problemerkenntnis.
21
Vester 1980. Seite 478.
22
Mellor, J.; Ward, P.: Strukturierte Systemanalyse von Echtzeit-Systemen. München, Wien: Hanser 1991.
23
Ebd. Seite 21.
24
Popper 1995.
21
2. Versuchsweise Theorienbildung.
3. Versuche der Elimination ungültiger Theorien durch experimentelle Prüfung und durch
kritische Wissenschaftliche Diskussion - dies setzt eine Offenlegung der Theorie in einer
verständlichen Sprache voraus. Wichtig ist, dass das Eliminationsverfahren auf dem
Pluralismus der Lösungsmöglichkeiten aufbaut.
4. Formulierung neuer Probleme.
Man vergleiche dazu das für komplexes technisches Problemlösen charakteristische Modell
der „vollständigen Handlung“:
1. Informieren,
2. Planen,
3. Entscheiden,
4. Ausführen,
5. Kontrollieren,
6. Bewerten.
Die Bewertung von Ergebnis und Bearbeitungsablauf und die Klärung der Frage, was beim
nächsten Mal besser gemacht werden kann, schließt an dieser Stelle den Kreis und führt zum
nächsten Problem, respektive zur nächsten Aufgabenstellung.
Die vollständige Handlung schließt alle Punkte der Wissenschaftstheorie des kritischen
Rationalismus ein, und präzisiert und erweitert sie an vielen Stellen:
Die Problemerkenntnis findet in der Informationsphase der Vollständigen Handlung statt.
Hier wird eine möglichst komplette Vorstellung über den Problemgegenstand und bereits
existierender Lösungswege geprägt. Die Phase der Planung dient dazu, den erforderlichen
Arbeitsablauf in Gedanken vorwegzunehmen, gedanklich also probezuhandeln. Der
Ausführende legt sich hierbei eine Theorie des machbaren Problemlösungsvorganges zurecht.
Wichtig ist, das zu diesem Zeitpunkt bereits Kontrollkriterien für die Qualität der
Arbeitsausführung, also den Erfolg der Handlung festgelegt werden. Dies ist grundsätzlich
auch eine wissenschaftliche Handlung: jedes Aufstellen einer Theorie ist verbunden mit der
Möglichkeit ihrer Falsifizierung. Um Theorien falsifizieren und zu einer Theorie führende
Experimente reproduzieren zu können, müssen konkrete Informationen gegeben sein.
Die Entscheidung über die Durchführung einer Handlung fällt unter Beachtung aller bis dahin
zusammengetragenen Informationen, Lösungswege und Kontrollkriterien, vielfach im
Rahmen eines dadurch vorbereiteten Gruppengespräches. Damit sind bereits einige konkurrierende Lösungswege eliminiert, die aufgrund gegebener Rahmenbedingungen als nicht
verfolgbar eingeschätzt werden müssen. Während der Ausführung erfolgt eine prozessbegleitende Selbstkontrolle durch den Ausführenden, die durch eine Fremdkontrolle, z.B.
durch einen Ausbilder (Leittextmethode) oder durch eine Instanz der Qualitätssicherung (ISO
22
9006) gefolgt wird. Da die Kriterien für den Erfolg bzw. Misserfolg der Handlung bereits
während der Planung herausgestellt werden, wird an dieser Stelle die Theorie der Problemlösung, die in der Planungsphase gebildet wurde, nach objektivierten Kriterien verifiziert oder
falsifiziert.
2.10 Abgrenzung zu anderen wissenschaftstheoretischen Begriffen
Modelle und Modellbildung sind nicht die einzigen konstituierenden Säulen der
Wissenschaftstheorie. Zu mindestens zwei weiteren wichtigen Begriffen muss an dieser Stelle
eine Abgrenzung erfolgen:
a) Gesetz
Ein Gesetz ist die aus Beobachtung entstandene Formulierung von Kausalzusammenhängen, zum Teil mit axiomatischem Charakter. Ein zugrundeliegendes Modellbild
existiert nicht. Ein bekanntes Gesetz der Technik ist das „Moore’sche Gesetz“25, nach
dem sich die Anzahl der Transistoren pro integriertem Schaltkreis etwa alle 18 Monate
verdoppelt. Obwohl das Geflecht aus Marktdruck, Innovationsschüben und
Kostenentwicklungen in der Halbleiterindustrie zu komplex und zufallsbestimmt ist,
um ein geschlossenes Modell zu formulieren, folgt die reale Entwicklung dem
Moore’schen Gesetz tatsächlich seit 1965. In der Physik existieren Gesetze vor allem
in Form axiomatischen Sätzen wie den Erhaltungssätzen für Energie, Impuls oder
Masse, für die weder ein Beweis noch ein Gegenbeweis gefunden wurde, und die
nicht durch Entwicklung eines zugrunde liegenden Modells als vielmehr durch
wiederholbare Beobachtung in den Rang eines „Naturgesetzes“ gekommen sind.
Vielfach sind Gesetze Hilfskonstruktionen, die dem Naturwissenschaftler eine
Vorhersagefunktion auch für noch nicht verstandene Prozesse eröffnen. Ein Beispiel
dafür sind die Strahlungsgesetze von Wien (1896) und von Rayleigh-Jeans (1900), die
aus sorgfältiger Messung heraus formuliert wurden und für hohe (Wien) bzw. für
niedrige Frequenzen (Rayleigh-Jeans) korrekte Vorhersagen erlauben, obwohl die
zugrundeliegenden Vorgänge damals nicht verstanden waren und sich bei Frequenzen
außerhalb des Gültigkeitsumfangs deutliche Abweichungen ergaben.
b) Theorie
Über die Begriffe „Modell“ und „Gesetz“ hinausgehend handelt es sich bei einer
Theorie um ein Gebäude von Gedanken, Modellen und Gesetzen, die unter einem
bestimmten Namen bekannt sind. In Theorien kann eine oder können mehrere
Modellvorstellungen enthalten sein, die dann aber aufeinander abgestimmt sein
müssen, um zu einer „schlüssigen“ Theorie der beobachteten Vorgänge zu kommen.
Ein Beispiel dafür ist die BCS-Theorie der Supraleitung, die wiederum das Modell der
Cooper-Paare enthält, um das Verschwinden des spezifischen Widerstandes in Festkörpern bei geringen Temperaturen zu erklären. Theorien beinhalten also Modelle,
Gesetze und Vorhersagefunktionen; dazu kommt noch, dass man Theorien mit einem
bestimmten Diskussionsstand in der wissenschaftlichen Gemeinde in Verbindung
25
Moore, G.E.: cramming more components onto integrated circuits. Elektronische Publikation, 1965. Quelle:
http://www.intel.com/research/silicon/moorespaper.pdf
23
bringen kann. Aus der Sicht des Didaktikers ist bedeutsam, dass für eine erfolgreichen
Theorie im Lauf der Zeit vielfach Erklärungsmodelle entwickelt werden, die die
Theorie einer breiteren Öffentlichkeit zugänglich machen. Dadurch ist es mittlerweile
z.B. gelungen, die spezielle Relativitätstheorie im Physikunterricht der Oberstufe den
Schülern zugänglich zu machen.
24
3 Modellbildungskonzepte verschiedener Bezugswissenschaften
3.1 Vorgehensweisen zur Modellbildung und Modellerstellung in der
Physik
Goldkuhle betrachtet es als die wohl wichtigste Aufgabe der Physik, aus der gezielten
Beobachtung von Abläufen der realen Natur Gesetzmäßigkeiten zu entwickeln, mit deren
Hilfe man wiederum Vorhersagen für ähnliche Naturabläufe gewinnen kann. Wie Goldkuhle
betont, sind diese Gesetzmäßigkeiten in der Physik vor allem mathematischer Art26. Auch die
Richtlinien der gymnasialen Oberstufe für das Fach Physik zählen das Erschließen,
Modellieren und Präzisieren von Modellvorstellungen an mehreren Stellen27 zu den Aufgaben
und Zielen des Faches Physik, und zu wichtigen Bestandteilen der Arbeit mit den Schülern.
Bethge und Schecker28 sprechen unter Verweis auf Arbeiten von Duit und Macdonald von
einer aktuell zu verzeichnenden Überfrachtung des Physikunterrichtes mit mathematischen
Formalismen und propagieren einen wesentlich stärkeren Einsatz von strukturorientierten
Modellbildungssystemen.
Der Prozess der Bildung eines Modells in der Physik wird von Goldkuhle unter Verweis auf
H. Hertz folgendermaßen dargestellt:
„Wir versuchen Folgezustände in der realen Umwelt vorauszusagen, indem wir:
1. vom jetzigen Zustand der Realität ausgehen,
2. die uns relevant erscheinenden Größen identifizieren,
3. sie und ihre Zusammenhänge vereinfacht in sprachlicher, grafischer oder formaler
Darstellung ausdrücken
4. und mit Hilfe dieses praktikablen Konstruktes innerhalb der jetzt erreichten Modellebene Prognosen, Vorausberechnungen machen.“
Der Prozess der Modellerstellung verläuft demnach grundsätzlich induktiv; der umgekehrte
Prozess, einen Formalismus ohne vorhergehende Beobachtung der Realität aufzustellen,
Vorgänge daraus abzuleiten, und dann aktiv nach Erscheinungsformen dieser Vorgänge in der
26
Goldkuhle, P.: Modellbildung und Simulation im Physikunterricht. Einsatzmöglichkeiten computerunter-
stützter Modellbildungssysteme. In: Landesinstitut für Schule und Weiterbildung (Hrsg.): Heftenreihe Lernen
mit neuen Medien im Unterricht. Bönen: Verlag für Schule und Weiterbildung, 1997.
27
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Physik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999. S. 5, 6, 7, 13, 14, 18, 21, 23, 25, 26, 27, 40, 41, 62, 69, 77, ...
28
Bethge, T.; Schecker, H.: Materialien zur Modellbildung und Simulation im Physikunterricht. Universität
Bremen: Fachbereich Physik / Elektrotechnik, Institut für Didaktik der Physik, 1992.
25
Realität zu suchen, wird zumindest in der fachdidaktischen Grundlagenliteratur der Physik
nicht beschrieben. Die Modellbildung im Physikunterricht ist in ihrer Art ein besonders
deutliches Beispiel für die Modellbildung allgemein,
•
weil die notwendigen Arbeitsschritte sich hier besonders klar voneinander abgrenzen
lassen,
•
weil mit der Mathematik ein besonders gut geeignetes Instrumentarium zur
Beschreibung von Modellen und Modelleigenschaften besteht,
•
weil der Erfolg der Physik seit jeher vor allem auf der guten Vorhersagbarkeit der
physikalischen Vorgänge durch Anwendung von Modellen gründet.
Die Modellbildung zählt daher zu den Kernmethoden der physikalischen Wissenschaft. Offen
bleibt dennoch bei den meisten Schilderungen, ob die Modellbildung als geistige Leistung
eines einzelnen Individuums oder durch die konstruktive Zusammenarbeit mehrer Individuen
erfolgt. Dabei hat dies deutliche Auswirkungen in Bezug auf die Kommunizierbarkeit des
Modellbildungsprozesses. Mathematik als sequentielle Modellierungssprache bietet unbestreitbare Vorzüge in der präzisen und kompakten Beschreibung von Vorgängen, bei der
Verarbeitung von experimentell ermittelten Messgrößen und der Erstellung von Vorhersagen;
für die Kommunikation von Ideen innerhalb einer Gruppe hat diese Sprache jedoch deutliche
Nachteile, weswegen auch Experten bei der Diskussion von Ergebnissen bevorzugt Graphen
und Diagramme einsetzen.
Seit Anfang der 90er Jahre finden daher auch in der Physikdidaktik computergestützte
grafische Modellbildungswerkzeuge auf breiter Ebene Einsatz, die sowohl eine grafische als
auch eine formale Repräsentation des Modells des zugrunde liegenden Systems erlauben. Das
Ministerium für Schule und Weiterbildung des Landes Nordrhein-Westfalen formuliert in den
Richtlinien für das Fach Physik folgende Erwartungen an den Einsatz dieser grafischen
Werkzeuge:
•
Steigerung der begrifflichen Kompetenz der Schülerinnen und Schüler;
•
Analyse von Modellen, die wesentlich realitätsnäher und kontextorientierter sind.
Hintergrund ist, dass sich eine zu große Anzahl von alltäglichen Prozessen für eine
formale Beschreibung in der Gymnasialen Oberstufe verbieten, weil hier das
mathematische Werkzeug zur Beschreibung z.B. von Reibungsvorgängen noch nicht
vorausgesetzt werden kann;
•
Bessere Kontrolle, inwieweit die Wirkungszusammenhänge von den Schülerinnen und
Schülern verstanden worden sind;
•
Erkennen von physikalischen Abläufen als ein durch Wechselwirkung geprägtes
systemisches Verhalten physikalischer Größen;
•
Effiziente Untersuchung des gleichen Modells auf verschiedenen Ebenen;
•
Verstärkte Eigenaktivität der Schüler im Bereich der Theoriebildung durch freies
Experimentieren der Schüler mit ihren grafisch formulierten Theorien;
26
•
Ein Medienbruch weniger, da das grafische Modellierungssystem parallel als
Unterrichtsmaterial und als Mittel zur Auswertung umfangreichen Datenmaterials
Verwendung finden kann.
3.1.1 Das Forrester-Schema der System Dynamics
Zur Modellierung dynamischer Systeme im Physikunterricht sind die Programmpakete
STELLA, MODUS, Powersim und DYNASYS besonders gebräuchlich.
o
STELLA
ist ein am Dartmouth College von Barry Richmond entwickeltes
Softwaresystems zur dynamischen Modellierung, das aktuell in der Software-Version 7.0
von der Firma HPS vertrieben wird29.
o
MODUS ist die ursprüngliche, unter MS-DOS eingesetzte Variante.
o
Powersim ist ein Produkt der gleichnamigen norwegischen Firma, die sich mit der
Herstellung von strategischen Softwarelösungen und Entscheidungssystemen für
Unternehmen wie Ford, Boeing, Nestle und British Telecom befasst.
o
DYNASIS ist von Walter Hupfeld für die Anforderungen des Physikunterrichtes
angepasst worden und entspricht einem vereinfachten STELLA.
Allen genannten Modellbildungssystem ist gemeinsam, dass sie sich auf den
systemdynamischen Ansatz nach Forrester30 stützen, der seine Wurzeln bei der Modellierung
betriebswirtschaftlicher Vorgänge hat31. Die bekannte, 1972 vom Club of Rome veröffentlichte Studie32 „Die Grenzen des Wachstums“ formulierte die komplexen Zusammenhänge und Folgen des exponentiellen Bevölkerungswachstums mit Modellen nach dem
Forrester-Schema. Die Beispiele für Prüfungsaufgaben in der schriftlichen Abiturprüfung33,
die in den Richtlinien für den Physikunterricht in der Gymnasialen Oberstufe veröffentlicht
werden, enthalten ebenfalls Modelle, die in diesem Schema dargestellt wurden.
29
http://www.hps-inc.com
30
Forrester, J.W.: Grundsätze einer Systemtheorie. Wiesbaden: Betriebswirtschaftlicher Verlag Dr. Th. Gabler,
1972.
31
Jay W. Forrester hat als Elektrotechniker am MIT zwischen 1946 und 1951 eine Reihe von Meilensteinen des
Computerzeitalters gesetzt, darunter den ersten Hochgeschwindigkeits-Großrechner „Whirlwind I“. Er gilt als
der Erfinder des magnetischen Kernspeicher-RAM. Seit 1956 arbeitet er an der Sloane School of Management,
wo er die System Dynamics eingeführt hat. Derzeit arbeitet Forrester an einem Computerprojekt für die Regierung, das die Erstellung eines Gesamtmodells der US-Wirtschaft zum Inhalt hat, mit dem die Regierung
kritische Faktoren überwachen und Auswirkungen ihrer Entscheidungen im Vorfeld simulieren kann.
32
Meadows, D. et al.: Die Grenzen des Wachstums. Bericht des Club of Rome zur Lage der Menschheit.
Stuttgart: 17. Auflage 2000.
33
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Physik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999.
27
In der Sektion „Physik“ des Arbeitsbereich „Modellierung und Simulation dynamischer
Systeme“ des Medienservers „Learn-Line“ des Landes NRW befanden sich im Juni 2001
genau 52 Modelle dynamischer Systeme, aus Gebieten wie Mechanik, Thermodynamik,
Radioaktivität und Elektrodynamik, die im Forrester-Schema formuliert und in einem der
genannten computergestützten Modellbildungssystemen einsetzbar sind. Der Arbeitsbereich
enthält auch eine Reihe von Verweisen zu den Herstellern computergestützter Modellbildungssysteme, jedoch sind nur Produkte aus der Reihe der oben genannten vertreten. Damit
scheint zumindest in Nordrhein-Westfalen die Position des Forrester-Schema als Modellierungswerkzeug für den Physikunterricht gefestigt.
Ein Modell im Forrester-Schema besteht aus aufeinander bezogenen Elementen, zwischen
denen Beziehungen als mathematische Funktionen definiert sind. Für die verschiedenen
Elementtypen sind bestimmte Symbole definiert.
Zustandsgrößen werden mit einem einfachen Rechteck dargestellt. Die Bezeichnung des
Zustandes wird über (STELLA) oder unter das Rechteck (DYNASYS) geschrieben.
Temperatur
In dynamischen Systemen sind es die Zustandsgrößen, die Veränderungen gemäß einer
bestimmten Veränderungsrate unterliegen. Diese Veränderungen werden als Zuflüsse
(Veränderungsraten mit positivem Vorzeichen) oder Abflüsse (negatives Vorzeichen)
symbolisiert.
Abbildung 2: Symbole für Veränderungsraten in STELLA (Schecker 1998)
Die Veränderungsraten R selbst steuern die Zu- bzw. Abflüsse. Entsprechend werden die
Veränderungsraten als Ventile symbolisiert (kreisförmiges Symbol), die auf den zu- oder
Abflüssen reiten und steuernd auf diese eingreifen. Wenn die abfließenden Ströme das
System verlassen, bzw. der Zufluss einer zu einer Zustandsgröße von außerhalb des Systems
rührt, wird dies durch ein Quellen/Senken-Symbol dargestellt. Diese Symbole bilden die
Schnittstellen des Modells nach außen.
28
Abbildung 3: Abkühlung einer Flüssigkeit (Goldkuhle 1997)
Die Veränderungsrate ist selbst eine Größe, die sich in der Zeit ändern kann. Dabei ist der
aktuelle Wert der Veränderungsrate von weiteren Größen abhängig. Diese Größen werden in
STELLA und DYNASYS unterschieden in:
•
den schon besprochenen Zustandsgrößen, die vom Zustand des Systems abhängig
sind, und den Zustand des Systems bestimmen;
•
den exogene Größen - unabhängige Variablen, die sich nicht aus den systemimmanenten Zustandsgrößen ergeben und nicht von System beeinflusst werden
können;
•
den Zwischengrößen, die vom Zustand einer oder mehrerer Zustandsgrößen oder
exogener Größen abhängig sind.
Im obigen Beispiel34 ist die Temperaturänderung einer abkühlenden Flüssigkeit von den
exogenen Größen „Zimmertemperatur“ und „Temperaturabnahmekoeffizient“ abhängig. Bei
diesem Modell wird angenommen, dass die exogenen Größen nicht von der Zustandsgröße
des Systems beeinflusst werden; dass also z.B. die von der Flüssigkeit abgegebene Wärmemenge nicht zu einer Erwärmung des Zimmers führt. Der Temperaturabnahmekoeffizient
wird in diesem Modell als eine exogene Größe angegeben, ist aber tatsächlich sehr komplex;
er ließe sich genauso als eine Zwischengröße verstehen, der von einer Reihe anderer exogener
Größen abhängt: der Isolierung des Gefäßes, der Luftbewegung außerhalb des Gefäßes, des
Emissionskoeffizienten des Gefäßes als grauer Strahler, und vielleicht noch weiteren
Faktoren.
Das Symbol für eine Zwischengröße ist ebenfalls ein Kreis; der grafisch erkennbare
Unterschied zur exogenen Größe ist lediglich, das die Zwischengröße über pfeilförmige
Verbindungen mit weiteren Eingangsgrößen verbunden ist. Manche Modellbildungswerkzeuge unterstützen eine farbliche Kennzeichnung; so werden z.B. bei DYNASYS
exogene Größen durch einen roten Kreis gekennzeichnet, Zwischengrößen durch einen
blauen.
34
Aus: Goldkuhle 1997. Seite 189.
29
Aufbauend auf diesen Symbolen lassen sich komplexe Modelle mit dynamischem Verhalten
erstellen, die teilweise keine geschlossene Lösung mehr zulassen. Das Beispiel35 zeigt das
DYNASIS-Modell eines Duffing-Oszillators.
Abbildung 4: DYNASIS-Modell des Duffing-Oszillators (Goldkuhle 1997)
Der Duffing-Oszillator wird beispielsweise durch ein bifilares Fadenpendel realisiert, das in
einer Ebene über zwei auf dem Boden eingelassenen Magneten schwingt.
Abbildung 5: Bifilares Pendel über zwei Magneten („Duffing-Oszillator“)
35
Aus: Ebd. Seite 119.
30
Die Eisenkugel des Duffing-Oszillators kann aufgrund der bifilaren Aufhängung lediglich
entlang der Achse pendeln, die durch die beiden Magnete geht. Die Potentialfunktion V(s)
entlang dieser Achse hat zwei Minima symmetrisch zum Ursprung. Dies ergibt die
Nichtlinearität der Rückstellkraft, die für das chaotische Verhalten des Duffing-Oszillators
verantwortlich ist.
Die DGL für den Duffing-Oszillator hat die Form:
ms = − Ds − Rs − Cs 3
(1)
wobei:
o -Ds die Rückstellkraft des einfachen Fadenpendels ist; (Annahme: anders als in der
Abbildung geringe Ausschläge, so dass sin(x) ≅ tan(x) ≅ x)
o - Rs eine schwach dämpfende Reibungskraft, die als proportional zur Geschwindigkeit
angenommen wird;
o -Cs3 die Nichtlinearität, die durch das Potential der Magnete hervorgerufen wird.
Nach Division durch m und Substitution von:
r = R/m;
ω02 = D/m ;
β = C/m;
v = s ;
a = s
Ergibt sich für a der Ausdruck:
(2)
a = −rv − s (ϖ 02 + βs 2 )
Im DYNASIS-Modell von P. Goldkuhle wird der Zusammenhang der Zustandsgrößen s und v
über a als Zwischengröße (dargestellt und hervorgehoben als alpha) hergestellt, wobei die
Zwischengröße a von den exogenen Größen r, β und ω02 abhängig ist. Die Modellbildungswerkzeuge verfügen über Dialogfenster und Assistenten, mit deren Hilfe sowohl die Veränderungsgrößen als auch die Zwischengrößen durch einen Ausdruck mit einen oder
mehreren Abhängigkeiten beschrieben werden können.
Abbildung 6: Objektdialogfeld von DYNASYS
31
Die Abbildung zeigt das Objektdialogfeld von DYNASYS; es kann komplett mit der Maus
bedient werden. Im unteren Feld ist der Zustandsgröße alpha der Ausdruck (2) zugewiesen
worden (Markierung). Die Systemgrößen, zu denen im Modell eine grafische Verbindung
besteht, werden im Feld „Eingänge“ dargestellt; andere Variablen als die in diesem Feld gezeigten können nicht für Ausdrücke innerhalb dieses Dialogfeldes verwendet werden und
werden vom internen Spell-checker abgewiesen.
Mit ähnlichen Dialogfeldern können auch Werte für exogene Größen und Startwerte für
Zustandsgrößen zugewiesen werden. Im Anschluss an die Eingaben kann das Systemverhalten simuliert werden. Die Modellbildungswerkzeuge stellen eine Reihe von Tools zur
Auswertung bereit, u.A. Diagramme für den zeitlichen Verlauf einer Variablen und
Phasendiagramme.
Abbildung 7: s(t), a(t) Diagramme des Duffing-Oszillators, erstellt mit DYNASYS
Abbildung 8: (s,v)-Phasendiagramm des Duffing-Oszillators (DYNASYS)
Die Abbildungen zeigen die Weg-Zeit-, Beschleunigung-Zeit-, und Geschwindigkeit-WegDiagramme, die das Modellbildungssystem nach der Eingabe der exogenen Größen und der
32
Startwerte für die Zustandsgrößen erstellen können, ohne das von Seiten des Bedieners eine
Programmierung erfolgen muss. Man erkennt deutlich das typische Verhalten des DuffingOszillators, sich nach einer endlichen Zahl von Perioden stabil in der Nähe eines der beiden
Attraktoren einzuschwingen. Mit dem Modellbildungssystem kann nachgewiesen werden,
dass es von mikroskopischen Änderungen der Eingangsbedingungen (Zustandsgrößen und
exogene Größen) abhängt, für welchen der beiden Attraktoren sich der Duffing-Oszillator
entscheidet. Fügt man eine periodische Anregung hinzu, zeigt der Duffing-Oszillator
chaotisches Verhalten.
exogene Größe
Zwischengröße
Zustandsgröße
Zustandsänderung, Veränderungsrate
Abbildung 9: Zusammenfassung der grafischen Symbole des Forrester-Schemas
3.1.2 Weitere grafische Modellierungswerkzeuge
Im süddeutschen Raum wird bei Lehrerfortbildungen häufig das Programmpaket PAKMA
eingesetzt. PAKMA (Physik AKtiv Messen Modellieren Analysieren und Animieren) ist am
physikalischen Institut der Universität Würzburg entwickelt worden. PAKMA dient zunächst
der Erfassung und Verarbeitung von bei physikalischen Experimenten gewonnenen Messwerten. Mit dem Zusatzprogramm VisEdit ist es möglich, physikalische und technische Wirkungsgefüge graphisch darzustellen und daraus automatisch ein Rechenmodell generieren zu
lassen. PAKMA unterstützt dazu drei Integrations- und zwei Differentiations-Näherungs-Verfahren.36. Insbesondere in der grafischen Repräsentation weicht PAKMA bzw. VisEdit dabei
36
Heuer, D. u. a.: PAKMA-Softwarewerkzeug mit Dokumentationen, Anleitungen und ca. 40 Beispielen zum
Physikunterricht auf der Begleit-CD zu den Handreichungen für den Physikunterricht im Gymnasium, Bd. 4
Computereinsatz im Physikunterricht Staatsinstitut für Schulpädagogik und Bildungsforschung (Hrsg.:), München 1996.
Heuer, D.: Dynamische Physik-Repräsentationen - Verständnishilfen für Physikalische Experimente. Praxis der
Naturwissenschaften – Physik, 45. Jg., Heft 4, S. 12-18, 1996.
33
deutlich von der Symbolsprache von STELLA und DYNASYS ab. Bei näherer Betrachtung
erkennt man aber schnell das gleichartige zugrundeliegende Konzept der Aufteilung.
Abbildung 10: das dynamische Systemmodell eines Federpendels37
Zustandsgrößen werden bei VisEdit als Sammelgrößen bezeichnet und durch einen Kasten
mit doppeltem Rahmen visualisiert; im obigen Beispiel sind dies Ort und Geschwindigkeit.
Die Zustandsänderungen oder Flüsse werden, ohne Beachtung des Vorzeichens, als eingelassene Pfeilspitzen mit Differentialsymbol (dv, dx, ...) dargestellt.
VisEdit unterscheidet nicht zwischen exogenen Größen und Zwischengrößen; beide werden
hier „Funktionsgrößen“ genannt und durch einen Kasten mit senkrechtem Querstrich auf der
rechten Seite bezeichnet.
Im Gegensatz zu STELLA und DYNASYS sind jedoch Konstanten und Variablen bei VisEdit
deutlich unterscheidbar; Konstanten werden hier durch Kreise mit eingedrucktem Formelzeichen (Federkonstante D, Masse m) dargestellt. Diese Unterscheidung hat eine größere Nähe
zum analytischen Vorgehen bei der Modellierung physikalischer Probleme mit Gleichungssystemen und scheint daher für den Einsatz im Physikunterricht sehr sinnvoll, sogar sinnvoller als die systemtheoretisch begründete Unterscheidung zwischen exogenen und endogenen Größen bei STELLA und DYNASYS (wobei sich beide Arten der Bezeichnung ja
nicht unbedingt gegeneinander ausschließen).
Die Eingabe der die Größen beschreibenden Gleichungen findet genau wie bei STELLA und
DYNASYS statt; mit VisEdit und PAKMA ist es ebenfalls möglich, Simulationsläufe am
System durchzuführen. Dabei ist bei VisEdit durch die Kombination mit dem Messwerterfassungssystem PAKMA für den hervorragenden Datenabgleich mit dem Realexperiment
gesorgt.
37
http://didaktik.physik.uni-wuerzburg.de/visedit/visedit_beisp_06.html
34
3.1.3 Numerische Probleme bei
Simulationen in der Physik
der
Realisierung
von
Modellen
und
Wie bereits festgestellt, ist eine der wichtigsten Aufgaben der Physik, aus der gezielten
Beobachtung von Abläufen der realen Natur Gesetzmäßigkeiten zu entwickeln, mit deren
Hilfe man wiederum Vorhersagen für ähnliche Naturabläufe gewinnen kann. Dies ist der
Physik unter Einsatz mathematischer Methoden möglich; entsprechend besteht an physikalische Modelle der Anspruch, quantitative Vorhersagen zu liefern.
Ist für ein Problem keine analytische Lösung bekannt, kommen daher numerische Verfahren
zum Tragen. Alle oben diskutierten Modellbildungssysteme der Physik bieten nicht nur die
Möglichkeit der Visualisierung der Systemzusammenhänge im Modell; sie verfügen dazu
noch über numerische Verfahren, mit dem aus dem einmal skizzierten Systemzusammenhang
das Verhalten des Systems unter Angabe der Startbedingungen und der exogenen Größen
simuliert werden kann. Wie die Darstellung des Duffing-Oszillators im Vorhergehenden
Abschnitt zeigt, kommen die Modellbildungssysteme dabei zu recht guten Darstellungen des
Systemverhaltens, ohne dass ihnen die analytischen Lösungen des Problems bekannt sind.
Dabei sind grafische Modellbildungsverfahren nur ein (wenn auch recht moderner) Ansatz zur
Modellbildung in der Physik. Wesentlich älter und weit über die Fachgrenze hinaus in allen
angrenzenden Disziplinen (z.B. Ingenieurswissenschaften) finden wir die Methoden der
numerischen Physik oder „computational Physics“ wieder, bei denen Rechenvorschriften ein
computergestütztes Modell für einen physikalischen Vorgang ausmachen.
Eine Reihe von Verfahren zur numerischen Simulation des Systemverhaltens sind bekannt; da
alle Verfahren einen eigenen Satz von Problemen und Vorteilen haben, muss man beim
Einsatz eines Verfahrens in einer bestimmten Simulation sorgfältig abwägen. Kriterien für
den Einsatz eines Verfahrens bei der Realisierung eines Modells können sein:
•
Numerische Genauigkeit des Verfahrens (d.h. die Fehlerordnung);
•
Rechenaufwand des Verfahrens in Bezug auf die an die Simulation gestellten
Anforderungen;
•
Transparenz des Verfahrens in Bezug auf den Einsatz im Unterricht: ist das Verfahren
mehrschrittig und komplex (Beispielsweise das Runge-Kutta-Verfahren), so besteht
die Gefahr, dass der Schüler den Blick auf das dahinter stehende physikalische
Problem verliert.
Wichtige Vertreter numerischer Verfahren sind:
•
die Varianten des Euler-Algorithmus,
•
das Runge-Kutta-Verfahren,
•
der Leapfrog-Algorithmus.
35
Die Modellbildungssysteme STELLA und DYNASYS verwenden intern das Euler-CauchyVerfahren und das Runge-Kutta-Verfahren. Das numerische Verfahren wird dabei sorgfältig
vor dem Benutzer verborgen; sein Einwirken beschränkt sich auf einen Auswahldialog, bei
dem er das zu verwendende Verfahren auswählt und einige Grundeinstellungen wie Schrittweite und Schrittzahl einstellen kann.
Abbildung 11: Dialogfeld zum numerischen Verfahren (DYNASYS)
Euler-Verfahren, Runge-Kutta-Verfahren und Leapfrog-Verfahren sind in einschlägiger
Literatur, z.B. in mathematischen Formelsammlungen, umfassend und mathematisch präzise
dokumentiert38. Die folgenden Darstellen sollen daher vor allem die Hintergründe, Prinzipien
und Vor- und Nachteile der Verfahren umreißen.
3.1.3.1 Euler-Verfahren
Das Euler-Verfahren ist das am einfachsten zu verstehende numerische Verfahren;
gleichzeitig bietet es die Grundlage für alle fortgeschritteneren Verfahren, so dass ein
Verständnis dieser Verfahren nicht ohne Verständnis des Euler-Verfahrens möglich ist.
Wenn man weiß, wie sich das System in dem Zustand, in dem es zum Zeitpunkt t ist,
innerhalb eines Zeitraums ∆t verändert, kann man den Zustand des Systems zum Zeitpunkt
(t+∆t) abschätzen. Wenn man also weiß,
•
wo ein Fahrrad zum Zeitpunkt t ist,
•
wie schnell es sich zu dieser Zeit t bewegt,
•
und wie stark (in m/s2) es bei dieser Geschwindigkeit durch Reibung verzögert wird
so kann man in einem Rechenschritt auf der Grundlage dieser Werte
•
38
mit Hilfe der Geschwindigkeit auf den Ort des Fahrrades nach Ablauf des Zeitraums
∆t schließen;
Eine Internetrecherche mit der Suchmaschine „Google“ am 10. Juni 2001 ergab 33.000 Treffer auf den
Suchbegriff „Runge-Kutta“.
36
•
mit Hilfe der Verzögerung die neue Geschwindigkeit v(t+∆t) des Fahrrades
bestimmen, die es nach Ablauf des Zeitraumes ∆t noch haben wird.
Damit ist das System zum Zeitpunkt (t+∆t) wieder bestimmt; die Verzögerung als
Zwischengröße ergibt sich ja direkt aus einem formelmäßigen Zusammenhang, in den die
Geschwindigkeit eingeht.
Mit anderen Worten wird beim einfachen Euler-Verfahren der Zustand des Systems zum
Zeitpunkt (t+∆t) aus der Steigung der Tangente zum Zeitpunkt t errechnet:
Y (t + ∆t ) = Y (t ) + Y (t ) ⋅ ∆t
denn die Geschwindigkeit zum Zeitpunkt t ist nichts anderes als die Steigung der Ortskurve
zu diesem Zeitpunkt.
Und damit ist auch das wesentliche Problem des Euler-Algorithmus angesprochen. Man hatte
angenommen, dass das Fahrrad durch eine von der Geschwindigkeit abhängigen Reibung
verzögert wird. Und man errechnet, wie sich diese am Zeitpunkt t wirkende Verzögerung im
Zeitraum ∆t auf die Geschwindigkeit auswirkt.
Dabei verschließt man allerdings davor die Augen, dass sich ja durch die Änderung der
Geschwindigkeit im Zeitraum ∆t auch unterwegs die Reibung, und damit die Verzögerung,
ändert. Die Tangente ist also auf dem größten Teil des Weges zwischen t und (t+∆t) gar nicht
so, wie es in der Startbedingung angenommen wird. Ändert sich die Steigung der Tangente
ständig in die gleiche Richtung, wie bei Parabeln oder Exponentialfunktionen, so summiert
sich dieser Fehler auf Dauer in eine Richtung auf, und stellt das Ergebnis der Simulation in
Frage.
3.1.3.2 Improved Euler/Euler-Cauchy/Heun’s Method/Halbschrittverfahren
Vor diesem Hintergrund entstanden die „verbesserten Euler-Verfahren“, das auch unter
„Halbschrittverfahren“, Euler-Cauchy“ oder als „Heun’s Method“ bekannt sind.
Ziel aller dieser Methoden ist, nicht die Steigung zum Zeitpunkt t anzusetzen, sondern die
Steigung abzuschätzen, die im Mittelwert für den Übergang zwischen t und (t+∆t) zu erwarten
ist.
Dazu sind zwei Methoden denkbar:
1) Wir ermitteln dazu wie beim einfachen Euler-Verfahren zunächst eine erste grobe
Schätzung des Systemzustandes zum Zeitpunkt ∆t. Dies soll reichen, um abzuschätzen,
welche Tangentensteigung (d.h. Geschwindigkeit, Reibung...) ungefähr zum Zeitpunkt
(t+∆t) zu erwarten ist; ansonsten werden alle Ergebnisse aus dieser Abschätzung
umgehend wieder verworfen.
Aus der bekannten Steigung zum Zeitpunkt t und der geschätzten Steigung zum
Zeitpunkt (t+∆t) wird nun der arithmetische Mittelwert gebildet, und für den eigentlichen
Rechenschritt gemäß der Gleichung:
37
Y (t + ∆t ) = Y (t ) +
Y (t ) + Y (t + ∆t )
∆t
2
genutzt.
Auf das Fahrradbeispiel übertragen würde das bedeuten, das wir zunächst die
Durchschnittsgeschwindigkeit abschätzen, mit der sich das Fahrrad im Zeitraum ∆t
bewegen wird. Anstelle der Geschwindigkeit zum Zeitpunkt t wird dann diese
Durchschnittsgeschwindigkeit mit ∆t multipliziert und für die tatsächliche Bestimmung
des Ortes zum Zeitpunkt (t+∆t) genutzt.
2) Man geht davon aus, dass auf halbem Weg zwischen t und (t+∆t), also bei (t+0.5∆t), die
Steigung der unbekannten zugrundeliegenden Funktion ungefähr der des gesuchten
Mittelwertes entspricht.
Das „Halbschritt-Verfahren“ kommt daher ohne Mittelwertbildung aus, indem es die
Steigung aus einer Abschätzung des Systemzustandes zum Zeitpunkt (t+0.5∆t) ermittelt:
Y (t + ∆t ) = Y (t ) + Y (t + 0.5∆t ) ⋅ ∆t
Bei vielen Funktionen, deren erste Ableitungen stets lineare Funktionen ergeben, ist diese
Annahme auch berechtigt; bei z.B. Exponentialfunktionen dagegen leider überhaupt
nicht.
In zahlreichen Systemen verändern sich die Zwischengrößen allerdings gemäß exponentieller
Zusammenhänge; in chaotischen Systemen (wie dem Duffing-Oszillator) herrschen grundsätzlich nichtlineare Zusammenhänge. Für solche Systeme ist sind Euler-Verfahren ungeeignet, da sie in jedem Fall auf der Grundlage eines linearen Verlaufes der Steigung zwischen
den beiden Stützpunkten basieren.
Bei der einfachen Exponentialfunktion
Y (t ) = exp(t )
Y (t ) = exp(t )
würde das Halbschritt-Verfahren ständig von einem zu kleinen Mittelwert ausgehen. Da die
Ableitung einer Exponentialfunktion wiederum eine Exponentialfunktion ist, sind die
Steigungen auf der rechten Seite des Halbschrittes alle zu groß, auf der linken Seite zu klein.
Dieser Fehler kulminiert.
Die Betrachtung nichtlinearer Systeme wie dem Duffing-Oszillator hat gelehrt, dass hier
schon sehr kleine Änderungen des Systemzustandes zu makroskopisch großen Änderungen
des Systemzustandes führen. Wenn diese Eigenschaft auf das Modell übertragen wird,
bedeutet das aber, dass die Vorhersagen des Modells bei geringen Fehlern im Algorithmus
schlicht falsch werden. Für solche Systeme lohnt es sich, nach genaueren Algorithmen als
dem Euler-Algorithmus zu suchen.
38
3.1.3.3 Runge-Kutta-Verfahren 4. Ordnung
Für die Betrachtung nichtlinearer Systeme werden häufig Runge-Kutta Verfahren höherer
Ordnung gewählt.
Das Halbschritt-Verbesserung des Euler-Verfahrens lässt sich auch als die Anwendung einer
Taylor-Reihenentwicklung verstehen, die nach dem zweiten Glied abgebrochen wird. Das
Runge-Kutta Verfahren betrachtet nun auch die Reihenglieder höherer Ordnung.
Ähnlich wie beim einfachsten EulerVerfahren ergibt sich
y
ZIEL
Y (t + ∆t ) = Y (t ) + m ⋅ ∆t ,
wobei die zum Punkt Y(t+∆t) führende
Gerade nun aber nicht einfach die
Steigung Y (t ) hat, sondern eine komplexe Steigung m, die das gewichtete
Mittel von 4 (!) Hilfssteigungen darstellt:
Steigung m = 1/6(m0+2m1+2m2+m3)
A
t=1•∆t t
t=0
t=0,5•∆t
Dabei werden zwei der Hilfssteigungen
(hier m1 und m2 genannt) doppelt stark gewichtet. Im folgenden wird dargestellt, wie für das
Runge-Kutta Verfahren diese 4 Hilfssteigungen ermittelt werden.
Ausgangspunkt bildet der Punkt A. Für diesen Punkt wird durch Einsetzen des Wertes in die
bekannte
Differentialgleichung
die
Steigung m0 im Punkt A an der Stelle t = 0 y
ermittelt:
m0 = Y (t = 0; Y0 )
Dies ist gleichzeitig schon die erste der 4
Hilfssteigungen; m0 wird im endgültigen
Ausdruck einfach gewichtet.
m0
m1
P1
Y1
A
Mit der Steigung m0 wird, ausgehend von
A, der Ort eines ersten Hilfspunktes P1
t=0
festgelegt. P1 soll sich auf der Hälfte der
Strecke zum Ziel, also an der Stelle (t+0,5•∆t), befinden.
t=0,5•∆t
t=1•∆t
t
Die Steigung der Funktion mit den Werten an dieser Stelle P1 ergibt die zweite Hilfssteigung
m2 :
m1 = Y (t = t + 0,5 ⋅ ∆t ; Y1 )
m1 wird doppelt gewichtet.
39
Mit der Hilfssteigung m2 wird nun ein zweites Mal, von Punkt A ausgehend, ein Punkt auf der
halben Strecke zum Ziel (t+0,5•∆t) errechnet. Dieser Punkt wird mit P2 bezeichnet und liegt
natürlich genau oberhalb von P1.
Die Steigung m2 im Punkt P2 wird analog
m2 = Y (t = t + 0,5 ⋅ ∆t ;Y2 ) ,
y
m2
Y2
berechnet und geht ebenfalls mit doppelter
Wichtung ein. Das arithmetische Mittel
dieser beiden an der Stelle (t=0,5•∆t)
errechneten Steigungen bestimmt also im
Runge-Kutta-Verfahren 4/6 der komplexen
Steigung m.
P2
m1
A
P1
t=1•∆t
t=0
t
t=0,5•∆t
Die letzte Hilfssteigung m3 wird einfach
gewichtet und an der Stelle (t=1•∆t) bestimmt. Der dazu gehörige Punkt P3 wird ermittelt,
indem – wiederum vom Punkt A – die Gerade mit der Hilfssteigung m2 bis zur Stelle (t=1•∆t)
verfolgt wird.
Nun sind die vier Hilfssteigungen m0 ... m3
bekannt, die zusammen die komplexe
Steigung
y
m3
m + 2m1 + 2m2 + m3
m= 0
6
Y3
bilden. Das Verfahren ist mit allen
etablierten Programmiersprachen einfach
zu realisieren. Der Verfahrensfehler beim
Runge-Kutta-Verfahren liegt in der
Größenordnung (dt)5 ∀ dt < 1.
m2
P3
A
t=0
t=0,5•∆t
t=1•∆t
t
3.1.3.4 Symplektische Algorithmen: das Leapfrog-Verfahren
Zentrales Problem bei den oben dargestellten Verbesserungen des Euler-Verfahrens ist die
Ermittlung einer geeigneten Tangentensteigung Y ′ , die für den jeweils nächsten Euler-Schritt
genutzt werden sollte:
Y (t + ∆t ) = Y (t ) + Y ′(t ′) ⋅ ∆t
Wobei sich die Funktion Y ′ aus einer Reihe von Abschätzungen über die Vorgänge zwischen t
und (t+∆t) entwickelt wird. Diese Abschätzungen werden als Vorwärtsgerichtete Abschätzungen bezeichnet.
Viele physikalische Effekte sind jedoch ihrem Wesen nach zeitumkehrinvariant. Wenn ich
aus dem Systemzustand zum Zeitpunkt t den Systemzustand zum Zeitpunkt (t+∆t) ermitteln
kann, muss sich bei der Umkehrrechnung aus dem Zustand zum Zeitpunkt (t+∆t) auch fehler40
frei wieder der Zustand zum Zeitpunkt t ergeben. Dies können die vorwärtsgerichteten Algorithmen jedoch nicht gewährleisten, so dass sich z.B. bei periodischen Vorgängen auf Dauer
Fehler aufsummieren.
Symplektische Algorithmen werden in der computational physics entwickelt und eingesetzt,
um Probleme zu bewältigen, bei denen Erhaltungsgrößen betrachtet werden. Die Berechnung
der Drehung von Planeten um die Sonne ist in der Physik als das „Kepler-Problem“ bekannt;
zu seiner Modellierung wird davon ausgegangen, das sowohl die Bewegungsenergie des Planeten als auch sein Drehimpuls unter allen Umständen konstant bleibt. Geht dem Modell
durch die Asymmetrie eines Berechnungsalgorithmus z.B. auf Dauer ständig Energie verloren, so kann das Modell keine korrekten Langzeitvorhersagen liefern. Dies soll durch den
Einsatz symplektischer Algorithmen verhindert werden.
Das Leapfrog-Verfahren ist ein Beispiel für einen symplektischen Algorithmus. Für die
Steigung zum Zeitpunkt(t+∆t) wird Mittelwert gebildet, indem im gleichmäßigen Abstand
erst vor dem Zeitpunkt (t+∆t) und dann nach dem Zeitpunkt (t+∆t) ein Systemzustand
geschätzt wird. Eine Schätzung der Steigung genau zum Zeitpunkt (t+∆t) erfolgt niemals;
dieser Zeitpunkt wird einfach übersprungen – daher der Name „Leapfrog“ (=Laubfrosch,
sinngemäß hier: Bockspringen).
Der Algorithmus läuft wie folgt ab:
Y (t + ∆t ) = Y (t ) + Y (t + 0.5∆t ) ⋅ ∆t
Y (t + 1.5∆t ) = Y (t + 0.5∆t ) + Y (t + ∆t ) ⋅ ∆t
Y (t + 2∆t ) = Y (t + ∆t ) + Y (t + 1.5∆t ) ⋅ ∆t
usw.
Man sieht, das die Steigungswerte zu den eigentlichen Stützpunkten Y(n. ∆t) durch
Schätzungen des Systemzustandes zu den Zeitpunkten t = (2n+1)/2 erfolgt; diese liegen also
symmetrisch im Abstand eines halben Zeitschrittes um den Stützpunkt. Der Leapfrog-Algorithmus hat einen ähnlichen Fehler wie das verbesserte Euler-Verfahren; dieser kann aber
durch das symmetrische Verfahren nicht systematisch in eine Richtung abdriften.
3.1.3.5 Zur Optimierung der Schrittweite bei numerischen Verfahren
Eine weitaus einfachere Lösung zur Erhöhung der Rechengenauigkeit ist auf den ersten Blick
dadurch gegeben, dass man einfach die Schrittweite zwischen zwei Stützpunkten so weit
verringert, dass die Änderung der Tangentensteigung zwischen den Stützpunkten nur noch
verschwindend gering sein kann. Zunächst scheint als einziger Nachteil der erhöhte Rechenaufwand durch die Zunahme der Iterationen zu entstehen, die notwendig sind, um eine
Rechnung über einen gegebenen Zeitraum von t=t0 bis T durchzuführen.
Auf der anderen Seite tritt bei jeder einzelnen Iteration ein sogenannter numerischer Fehler
auf. Dieser entsteht schon allein durch die Tatsache, dass Computer nicht analog rechnen,
sondern Zahlen in Wörtern mit einer Länge von typischerweise 32bit abbilden. Damit
existiert kein Kontinuum von Zahlen mehr, sondern es muss zwischen den vom Computer
41
dargestellten Zahlen gerundet werden. Dieser Rundungsfehler tritt bei jeder einzelnen
Iteration auf; der Gesamtfehler ergibt sich aus
der Summe der EinzelFehler des
fehler; die Gesamtsumme
Algorithmus
steigt mit der Anzahl der
Gesamtfehler
notwendigen Iterationen.
Abbildung 12: Summe
aus systematischem und
numerischem Fehler
Numerischer
Fehler
Wie die Abbildung zeigt,
Schrittweite
ergibt sich für eine gegebene Kombination aus Genauigkeit des Algorithmus und Genauigkeit des ausführenden
Rechenwerks ein Optimum der Gesamtgenauigkeit bei einer bestimmten Schrittweite. Dies
setzt voraus, dass die beiden Fehler sich linear addieren – eine Annahme, die nicht allgemein
gültig ist.
Die Abschätzung dieses Optimums ist eine schwierige Aufgabe. Hierzu gibt es verschiedene
Ansätze:
1. Man verwendet ein Eichsystem, dessen reales Verhalten aus einem anderen
Zusammenhang (z.B. einer realen physikalischen Messung) genau bekannt ist, und
ändert an dessen Simulationsmodell die Schrittweite bis zu einer zufriedenstellenden
Genauigkeit ab.
2. Man überwacht die Erhaltungsgrößen des Systems. Beispielsweise muss beim KeplerProblem die Gesamtenergie und der Gesamtimpuls erhalten bleiben. Dennoch
auftretende Veränderungen können auf Ungenauigkeiten des Modells, des
Algorithmus oder des Rechenwerks zurückgeführt und minimiert werden.
3. Man ermittelt den minimalen Fehler durch Variation der Schrittweite. Dabei geht man,
ähnlich wie in der Analysis bei der Ermittlung von Extremwerten, davon aus, dass in
der Umgebung des minimalen Fehlers
a. die Fehlersumme bei geringen Variationen der Schrittweite sich nur noch
wenig ändert (1. Ableitung der Fehlersumme → 0),
b. der Fehler bei einer weiteren Variation eher wieder zunimmt.
Ein wichtiges Maß zur Bestimmung des besten Algorithmus ist die Größenordnung des
sogenannten Verfahrensfehlers. Dieser wird durch Tests mit zahlreichen verschiedenen
Anordnung bestimmt.
Das Euler-Cauchy-Verfahren produziert bei typischen Aufgabenstellungen einen Fehler der
Größenordnung (dt)2 ∀ dt < 1. Beim aufwendigeren Runge-Kutta-Verfahren ist der typische
Verfahrensfehler dagegen lediglich (dt)5 ∀ dt < 1.
42
3.2 Vorgehensweisen zur Modellbildung und Modellerstellung in der
Technologie
3.2.1 Definition des Begriffes „Technik“
Technik wird in der vorliegenden Arbeit unter Bezug auf die Arbeiten von Bader, Sanfleber
und Schulze-Fröhlich39 definiert als die „zielorientierte Veränderung der Umwelt des
Menschen - und damit seiner individuellen und gesellschaftlichen Lebensbedingungen - durch
den Menschen“, die „unter Nutzung natürlicher Ressourcen und unter Einbeziehung konkreter
wirtschaftlicher und technischer Rahmenbedingungen“ vonstatten geht.
Realisiert wird Technik in Form technischer Gegenstände und Verfahren. Dabei kann Technik
gegliedert werden in:
•
Die gegenständliche Technik (= technische Gegenstände, wie Werkzeuge, Maschinen,
Geräte, Fahrzeuge, ...)
•
Die prozessurale Technik (technische Verfahren, wie Gießen, Pressen, Sägen,
Schweißen, Klassieren, Destillieren, ...).
Hierbei sind technische Gegenstände jeweils das Ergebnis technischer Verfahren, zu deren
Durchführung wiederum technische Gegenstände erforderlich sind.
Technisches Denken und Handeln lässt sich nicht gegen die Gesetze der Natur entwickeln, es
versucht vielmehr, die Natur in den Dienst des Menschen zu stellen. Dabei bilden Stoffe
(Steine, Erze, Wasser), Energie (Wasserenergie, Windenergie, chemisch gebundene Energie,
Kernenergie) und Informationen (vor allem auch in der Form erkennbarer Naturgesetze) die
Grundlage für das Technikschaffen des Menschen.
3.2.2 Die „Allgemeine Technologie“
Die Bezeichnung „allgemeine Technologie“ wird in der technikdidaktischen Diskussion in
der Regel auf einen Vorschlag von Johann Beckmann zurückgeführt, der in seinem 1806
veröffentlichten Werk die Arbeitsabläufe bei Künstlern und Handwerkern nach
Einzelfunktionen klassierte40. Beckmann versprach sich dadurch vor allem Synergieeffekte,
da ihm bewusst war, dass Künstler und Handwerker über eine Vielzahl vergleichbarer
Methoden verfügen, jedoch kaum ein Austausch zwischen den Zünften untereinander und
dem Handwerk und den Künstlern erfolgte. 1978 veröffentlichte Horst Wolffgramm ein aus
der allgemeinen Systemtheorie abgeleitetes Konzept zur Beschreibung technischer Systeme;
1979 veröffentlichte Günther Ropohl in seiner Habilitationsschrift einen vergleichbaren
Entwurf, der sich sehr gut mit dem Entwurf Wolffgramms ergänzt und zusammen mit diesem
39
Bader, R.; Sanfleber, H.; Schulze-Fröhlich, D.: Einführung in die allgemeine Technologie. Bochum: Kamp-
Verlag, 1981.
40
Beckmann, J.: Entwurf der allgemeinen Technologie (Nachdruck). Erstveröffentlichung: Göttingen, 1806
43
den Allgemeintechnologischen Ansatz (AtA)der Technikdidaktik begründet. Parallel wurde
1977 die VDI-Richtlinie 2222 zur systematischen Konzeption technischer Produkte veröffentlicht, die eine vereinheitlichte Darstellung von Funktionsstrukturen technischer Systeme
enthält. In der Modifikation nach Arp41 von 1991 ergibt sich damit insbesondere ein Satz von
Symbolen zur verdeutlichenden Beschreibung von Stoff-, Energie-, und Informationsflüssen
durch technische Systeme. Diese Darstellungsform hat sich seitdem zur Analyse technischer
Systeme
•
bei der Ausbildung von Techniklehrern,
•
bei der Vorbereitung von Unterrichtsreihen und
•
im Technikunterricht der gymnasialen Oberstufe
vielfach bewährt.
Die Richtlinien der gymnasialen Oberstufe in der Fassung42 von 1981 waren stark am
Konzept der allgemeinen Technologie orientiert. Daraus resultiert insbesondere die
Aufteilung der Inhalte der verschiedenen Jahrgangsstufen:
11.1 Einführung in die allgemeine Technologie
11.2 Stoffumsatz in technischen Systemen
12.1 Energieumsatz in technischen Systemen
12.2 Informationsumsatz in technischen Systemen
13.1 Verbund technischer Systeme
13.2 Wechselwirkung technischer Systeme mit ihrem Umfeld
Die Studienordnungen für das Lehramt Technik der Universitäten Duisburg und Essen
orientieren sich ebenfalls am gleichen Konzept. Die neuen Richtlinien für das Fach Technik
in der gymnasialen Oberstufe orientieren sich jedoch stärker am sog. „mehrperspektivischen
Ansatz“. Technische Systeme werden hier bestimmten „Inhaltsfeldern“ zugeordnet: Versorgung und Entsorgung, Transport und Verkehr, Information und Kommunikation43; bei Sachs
zusätzlich44: Arbeit und Produktion, Bauen und Wohnen.
Auch die neuen Richtlinien stellen klar, dass die allgemeine Technologie die Bezugswissenschaft des Unterrichtsfaches Technik ist, da sie „im Vergleich zu den Ingenieurwissenschaften über die Gegenstände technischer Entwicklung hinausgeht, und sowohl die
41
Arp, H.: Grundkategorien technologischer Beschreibungen. In: tu - Technik im Unterricht 15. Jg., Heft 59,
1991.
42
Kultusministerium Nordrhein-Westfalen (Hrsg.): Richtlinien für die gymnasiale Oberstufe in Nordrhein-
Westfalen: Technik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1981.
43
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Technik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999.
44
Schmayl, W.; Wilkening, F.: Technikunterricht. Bad Heilbrunn: Verlag Julius Klinkhard, 2. überarbeitete und
aktualisierte Auflage 1995. Seite 70.
44
Arbeitshandlungen als auch die soziokulturellen Prozesse der der Entstehung, Verwendung
und Entsorgung technischer Systeme mit einbezieht. Sie trägt damit dem Umstand Rechnung,
dass Technik nicht nur als Mittel, sondern auch als Ergebnis menschlicher Arbeit zu verstehen
ist.“45
3.2.3 Das Konzept der „vollständigen Handlung“
Das Konzept der „vollständigen Handlung“, oder in anderem Zusammenhang der
„vollständigen Lernhandlung“ findet sich parallel in der handlungstheoretischen Didaktik
(Aebli46, John Dewey47), in der Lernpsychologie und in den Fachdidaktiken allgemeiner und
berufsbildender Fächer. Der Modellbildungsbegriff der Physikdidaktik verwendet eine andere
Begrifflichkeit; die beiden Konzepte lassen sich aber aufeinander abbilden, wobei
physikalische Modellvorstellungen im Gegensatz zu den Produkten einer vollständigen
Handlung nicht im Gegenstandsraum existieren.
Zielsetzung
Bewertung
Planung
Kontrolle
Entscheidung
Durchführung
Abbildung 13: Die vollständige Handlung
45
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Technik. Frechen: Ritterbach Verlag GmbH, 1999. Seite 39.
46
Aebli, H.: Zwölf Grundformen des Lernens. Eine Allgemeine Didaktik auf psychologischer Grundlage.
Stuttgart: Klett-Cotta, 10. Auflage 1998. Seite 195ff.
47
Dewey, J.: The Analysis of a complete Act of Thought. In: How we think. New York: Heath, 1910.
45
Die vollständige Handlung besteht aus folgenden Schritten:
1. Zielsetzung: Bei allen an der Handlung Beteiligten soll eine klare Vorstellung (engl.
besser: „Vision“) existieren, welches Ziel erreicht werden soll. Kriterien für ein
erfolgreiches Erreichen des Zieles sollen hier formuliert werden, um zur Klärung der
Zielvorstellung beizutragen.
2. In der Planungsphase werden alle Informationen zusammengetragen, die zur
Erreichung des Zieles hilfreich sein können; dies schließt auch die Suche nach bereits
existierenden Problemlösungen ein. In der Auseinandersetzung mit den Informationen
sollen Ideen für verschiedene Lösungswege gesammelt werden.
3. Nun muss im Konsens mit allen Beteiligten die Entscheidung gefällt werden, welcher
Lösungsweg konkret beschritten werden soll. (Die alternativen Lösungswege können
als Ausweichmöglichkeit zurück gehalten werden, falls eine erneute Entscheidung
stattfinden muss.) Wichtig: spätestens an dieser Stelle sollen quantitative Kriterien
festgelegt sein, an denen sich die Güte, der Erfolg oder ggf. der Misserfolg der
Handlung bemessen lässt.
4. Die eigentlich Durchführung gemäß der getroffenen Entscheidung.
5. Die Kontrolle gemäß der in 1-3 festgelegten Kriterien.
6. Die Bewertung stellt fest, wie erfolgreich die Handlung gewesen ist, und ggf. wie
man sämtliche Schritte der nachfolgenden Handlungen - also des folgenden
Durchlaufs des Handlungskreises - verbessern kann. Hier findet ein Lernprozess
seinen Höhepunkt und seinen Abschluss. Der Kreis wird an dieser Stelle geschlossen,
da schon die folgende Zielsetzung mit den Ergebnissen des letzten Durchganges
wesentlich besser formuliert oder revidiert werden kann.
46
Das folgende Diagramm zeigt die Anwendung der vollständigen Handlung im Lebenslauf
eines technischen Systems48.
Wie zu erkennen ist, bietet jede einzelne Phase des Lebenslaufes die Gelegenheit für eine
vollständige Lernhandlung:
Abbildung 14: Der Lebenslauf eines technischen Systems
48
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Technik. Frechen: Ritterbach Verlag GmbH, 1999.
47
Als ein Beispiel für viele sei im folgenden eine typische Unterrichtsreihe dargestellt, die dem
Konzept der vollständigen Lernhandlung folgt. Sie wurde in dieser Form im Jahre 2001 am
Friedrich-Albert-Lange Berufskolleg in Duisburg zur Ausbildung von Metallhandwerkern
durchgeführt und genauer beschrieben von Egbert Kluitmann und Jürgen Nolting49. Ein
besonderes Merkmal dieser Unterrichtsreihe ist die Ausrichtung an einem arbeitsprozess- und
lernfeldorientiertem Unterricht, wie es die Rahmenlehrpläne für handwerkliche Metallberufe50
in Nordrhein-Westfalen seit 1997 verlangen. Hierbei sollen „Lernfelder als didaktisch
erschlossene, für den Unterricht aufbereitete thematische Einheiten ausbildungsrelevante
Zusammenhänge unter dem Aspekt der Entwicklung von Handlungskompetenz verbinden“51.
Ausgangspunkt zur Entwicklung der Zielsetzung war ein typischer Auftrag im
Metallhandwerk, der Auftrag zur Montage eines Schutzgitters. Diese Gitter sollen exakt
waagerecht an der Brüstung von Fenstern montiert werden.
Für die Planung steht der
Lerngruppe die Designskizze eines
Designbüros zur Verfügung. Leider
ist diese Skizze nicht normgerecht,
und für den praktischen Einsatz
müssen eine Reihe von Detaillösungen von der Lerngruppe entwickelt werden.
Abbildung 15: Montage eines
Schutzgitters als typischer Lernauftrag
49
Kluitmann, E.; Nolting, J.: Der Weg zu einem arbeitsprozess- und lernfeldorientiertem Unterricht. In: lernen &
lehren, 16. Jg., Heft 64, 2001. Seite 162ff.
50
Kultusministerium Nordrhein-Westfalen (Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne handwerkliche Metallberufe.
Metallbauer/Metallbauerin Fachrichtung Konstruktionstechnik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1991.
51
Kluitmann, E.: Lernsituation „Konstruktion und Fertigung eines Türbeschlages“ – Ein Beispiel für die
Umsetzung des Lernfeldkonzeptes. In: lernen & lehren, 15. Jg., Heft 58, 2000. Seite 28.
48
Abbildung 16: Zusammenbauzeichnung des Geländerfußes
Unter anderem wird problematisiert, dass der Geländerfuß nicht höhenverstellbar ist. Damit
ist eine exakt waagerechte Montage auf der Brüstung nicht zu gewährleisten. Aus der Arbeit
an dem Problem heraus – und nicht durch die Maßgabe des Lehrers – erwächst für die Schüler
in dieser Phase die Notwendigkeit zur umfassenden Beschäftigung mit Fachliteratur, um nach
bestehenden Lösungen zu suchen, etablierte Konzepte zu erfassen und genaue Angaben über
Normen und Bestimmungen, z.B. für das technische Zeichnen, zu erhalten.
Die Gruppe fällt die Entscheidung zur eigenständigen Entwicklung eines angepassten
höhenverstellbaren Geländerfußes mit 10 mm Verstellweg. Die Schüler bestimmen die Maße,
legen den Werkstoff fest und legen eine technische Zeichnung des Geländerfußes an. Für die
Realisierung des technischen Gegenstandes, also dem Transfer des Modells vom Abbildungsraum in den Gegenstandsraum, wird von den Schülern ein Arbeitsablaufplan formuliert, der
die einzelnen Arbeitsschritte und die für jeden Schritt notwendigen Arbeitsmittel beschreibt.
Üblicherweise schließt nun die Realisierungsphase der vollständigen Handlung an. Die für
diese Phase zur Verfügung stehenden Arbeitsmittel setzen dem Anspruch der gesamten
Unterrichtsreihe enge Grenzen. Wenn die Realisierung mit den Arbeitsmitteln der Berufsschule nicht vollzogen werden kann, können Teilleistungen von den Schülern in den Betrieben vollzogen werden, denen sie zugeordnet sind. Weiterhin haben die Kreishandwerkerschaften der Regionen sogenannte „überbetriebliche Lehrwerkstätten“ (ÜBL)
eingerichtet, in denen die Schüler Werkstücke wie den beschriebenen Geländerfuß fertigen
können.
Aufgrund der zahlreichen in der Zielsetzungs-, Planungs-, und vor allem der Entscheidungsphase fixierten Qualitätskriterien kann der Erfolg der Realisierungsphase eindeutig und
präzise bewertet werden. Wichtig ist hier auch, dass die Bewertung gemäß der von der
gesamten Lerngruppe im Vorfeld fixierten Gütemaßstäben erfolgen kann. Dies ist ein
49
Gegensatz zu der häufig in Unterricht allgemeinbildender Fächer vorgefundenen Situation, in
der die Bewertung nur durch den Lehrer (Beispiel Hausarbeit, Klassenarbeit) erfolgt.
Abbildung 17: Die Arbeitsablaufplanung der Schüler
50
Abbildung 18: Das fertige Produkt nach dem letzten Arbeitsschritt, im Bild hinten das Arbeitsmittel zum Polieren.
Da die einzelnen Arbeitsschritte, angefangen von der Zielsetzungs-, Planungs-, und
Entscheidungsphase bis zu den einzelnen Arbeitsschritten in den schriftlich fixierten
Arbeitsablaufsplänen der Schüler dokumentiert sind, kann eine entsprechend genaue
Evaluation der Handlung erfolgen. Qualitätsprobleme im Ergebnis können genau bestimmten
Arbeitsschritten oder Arbeitsmitteln zugeordnet und alternative Lösungen und
Vorgehensweisen diskutiert werden. Auch die Effizienz des gesamten Vorgehens, von der
Zielsetzungsphase angefangen, kann somit geprüft werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vollständige Handlung zu recht ein erfolgreiches
Konzept innerhalb der technischen Bildung darstellt. Vorteilhaft ist insbesondere die gute
Vorbereitung der Reflektionsphase, in der das eigene Planen und die eigene Handlung nach
von den Schülern selbst gewählten Maßstäben überprüft und bewertet werden kann.
Es gilt im Rahmen dieser Arbeit zu überprüfen, inwiefern sich dieses Konzept auch auf die
für die naturwissenschaftliche Bildung typischen Modellbildungsvorgänge übertragen lässt.
Dabei stellen sich zunächst eine Reihe von Fragen:
•
Wie können objektive Prüfkriterien für die Qualität des Ergebnisses der
Lernhandlung durch die Gruppe formuliert werden?
•
Welches „Produkt“ kann am Ende einer Lernhandlung stehen?
•
Wie kann eine Lernhandlung im naturwissenschaftlichen Unterricht ähnlich stringent
geplant werden?
•
Mit welcher Symbolsprache und mit welchen Werkzeug kann in der Planungs-,
Entwicklungs- und Bewertungsphase innerhalb der Gruppe kommuniziert werden?
51
•
Wie kann die Realisierung eines Modells ähnlich greifbar und sichtbar gemacht
werden wie die Realisierung eines technischen Gegenstandes?
Wir werden zu einem späteren Zeitpunkt in dieser Arbeit auf diese Fragen zurück kommen,
wenn das Konzept der Objektorientierten Modellbildung entwickelt und besprochen
werden soll.
3.2.4 Systematische Strukturierung von Wissen: Mind-mapping, Petri-Netze,
System der Allgemeinen Technologie
Petri-Netze wurden wahrscheinlich zuerst in den 40 Jahren entworfen, um die günstigste
Sitzordnung für Management- und Vorstandssitzungen in großen Firmen zu ermitteln. Bei
diesen Sitzung tauschen Manager, die in einer Beziehung zueinander stehen, in der Regel
größere Dokumentenmengen oder Informationen miteinander aus. Stellt man die Beziehung
zwischen den Managern mit Pfeilen dar, so erhält man schnell eine grafische Darstellung des
Beziehungsnetzes zwischen ihnen.
Abbildung 19: Ein Petri-Netz zur Darstellung des Zusammenhangs verschiedener
Begriffe
Das Petri-Netz wurde schnell zum Allroundtalent und ist zum sogenannten „EntityRelationship“ Modell verallgemeinert worden. Im Deutschen bezeichnet man die Entitäten als
52
„Knoten“; die Beziehungen (Relationships) zwischen den Entitäten werden als „Kanten“
bezeichnet. Die Abbildung 19 zeigt ein Entity-Relationship-Modell oder eine „Mind-Map“
zum Thema „Management-Entscheidungen“
Man sieht die als Kästen ausgeführten Knoten mit den dazwischen liegenden Kanten, die die
Beziehungen zwischen den Knoten darstellen.
Für den technischen Gebrauch wird diese Form der Darstellung allerdings schnell unübersichtlich. Darüber hinaus finden wir in technischen Systemen häufig Beziehungen
zwischen den Systemelementen, die sich ein wenige generelle Typklassen einordnen lassen:
Satz:
1. Wenn technische Systeme in Beziehung zueinander stehen, so sind für das Verständnis
des technischen Systems in erster Linie die Austauschbeziehungen von Interesse.
2. Austausch in technischen Systemen lässt sich ständig verallgemeinern auf:
•
Austausch von Stoff (S)
•
Austausch von Energie (E)
•
Austausch von Information (I)
Man betrachte hierzu das Systemdiagramm im Verständnis von Ropohl52:
Abbildung 20: Systemdiagramm nach Ropohl
Horst Arp53 hat 1991 ein Symbolsystem speziell für die allgemeine Technologie entwickelt.
Es erweitert die in der VDI 2222 definierte Symbolsprache, die bereits eine optische
52
Ropohl, G.: Allgemeine Technologie: eine Systemtheorie der Technik. München, Wien: Hanser, 2.
überarbeitete Auflage 1999.
53
Arp 1991.
53
Trennung von Stoff-, Energie-, und Informationsflüssen durch entsprechend gestaltete Pfeile
vorsieht:
Neu bei Arp ist insbesondere das Konzept der „Verbundenden Ströme“. Bei der Zufuhr von
Brennstoff bzw. eines zündfähigen Kraftstoff-Luft-Gemisches zu einem Triebwerk handelt es
sich um einen solchen Verbundstrom: das technische Ziel, die Zuführung von Energie zum
Zwecke ihrer Wandlung, geschieht hier in Verbund mit einem chemischen Energieträger.
Während man sich bei der VDI 2222 nun dafür entscheiden müsste, je nach dem Primärzweck
entweder die Darstellung als Stoff- oder Energiepfeil zu wählen, bietet die Symbolsprache der
allgemeinen Technologie nach Arp einen entsprechenden Verbundpfeil:
Entsprechende Pfeile existieren in der Notation von Arp auch für andere Verbundströme:
Damit ergeben sich bei der Erstellung von Systemdiagrammen für die allgemeine
Technologie mannigfaltige Möglichkeiten. Eine Wärmekraftmaschine kann im Diagramm
nun einfach als eine Systemkomponente bezeichnet werden, die die Energie von einem
zugeführten chemischen Energieträger abtrennt und in Form mechanischer Energie einem
nachgeordneten System, z.B. einem Getriebe, zuführt.
Ein Manko der Symbolsprache der allgemeinen Technologie ist die fehlende Möglichkeit, ein
dynamisches Systemverhalten in der Zeit darzustellen. Auch Möglichkeiten, den Übergang
des Systems von einem diskreten Zustand in den nächsten darzustellen, fehlen. Beispiele sind
alle Systeme, die sich beim Aktivieren zunächst in einem Anfahrzustand befinden. Ein
Hochofen beim ersten Anfahren, ein Automotor beim Anlassen oder ein Drehstrom-Elektromotor, der beim Stillstand des Rotors noch niederohmig ist und daher mit Hilfe eines Vorschaltwiderstandes anfahren muss, sind Beispiele für technische Systeme die verschiedene
Betriebszustände kennen.
Zur Darstellung solcher Systeme im Rahmen der objektorientierten Modellbildung muss also
eine geeignete Erweiterung der bereits diskutierten Symbolsysteme der technischen und
naturwissenschaftlichen Bildung gefunden werden. Auf der Suche nach bereits vorhandenen
Konzepten wendet man sich nun den Symbolsprachen der Informatik zu.
54
3.3 Vorgehensweisen zur Modellbildung und Modellerstellung in der
Informatik
Modellbildung ist ganz einfach ein zentraler und wesentlicher Bestandteil der Informatik.
Klare Hinweise darauf finden sich bei Goorhuis54, Rechenberg55, Rechenberg/Pomberger56
und in den Richtlinien für das Fach Informatik in der gymnasialen Oberstufe in NordrheinWestfalen57; eine Reihe der namhaftesten Autoren der Informatik wie Grady Booch58, Ivar
Jacobson59, James Rumbaugh60, Paul Ward und Stephen Mellor61 sind durch ihre Veröffentlichungen und Bücher zum Thema Modellbildung in der Informatik bekannt geworden.
Eine Suchanfrage im Internet zu dem Suchbegriff „Modellbildung“ in Verbindung mit
„Informatik“ am 14.6.2001 ergab 7080 Treffer62 im deutschsprachigen Raum. International
lieferte die Suche nach den analogen Begriffen „computer science“ AND „modeling“ 289.000
gefundene Seiten63; das stichprobenhafte Suchen führte in der Regel auf Seiten von
Universitäten, die sich im Rahmen ihrer Forschung und der Ausbildung von Informatikern
mit diesem Thema beschäftigen.
Im Informatikunterricht soll der Begriff „Modell“ als Abbildung eines Ausschnittes der
Wirklichkeit bzw. eines realen Systems in den Raum zugänglicher Lösungen verstanden
werden64. Modelle dienen auch hier als Idealisierungen, die nur die wesentlichen
Eigenschaften eines Originals berücksichtigen sowie als Mittel zum Problemlösen.
54
Goorhuis, H.: Konstruktivistische Modellbildung in der Informatik. (Dissertation). Universität Zürich: 1994
55
Rechenberg, P: Was ist Informatik? : Eine allgemeinverständliche Einführung. München [u.a.] : Hanser, 2000
56
Rechenberg, P.; Pomberger, G. (Hrsg.): Informatik-Handbuch. 2. erweiterte Auflage. München: Hanser, 1999.
57
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Informatik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999.
58
59
Booch, G.: Objektorientierte Analyse und Design. Bonn, Paris, Reading: Addison-Wesley, 1994.
Jacobson, I.: Object-Oriented Software Engineering: A Case Driven Approach. Reading, MA: Addison-
Wesley, 1992.
60
Rumbaugh et. al.: Object-Oriented Modeling and Design. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1991.
61
Ward, P.T.; Mellor, S.J.: Strukturierte Systemanalyse von Echtzeit-Systemen. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-
Hall, 1991.
62
http://www.google.de/search?hl=de&safe=off&q=Informatik+Modellbildung&btnG=Google-
Suche&meta=lr%3Dlang_de
63
http://www.google.de/search?hl=de&safe=off&q=%22computer+science%22+AND+%22Modeling%22&btn
G=Google-Suche&meta=
64
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Informatik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999. Seite 11ff.
55
Die Richtlinien für das Fach Informatik in der gymnasialen Oberstufe teilen sämtliche
fachlichen Inhalte entweder einem der Felder (d.h. generellen fachmethodischen Leitlinien)
•
„Modellieren und Konstruieren“ oder
•
„Analysieren und Bewerten“
(als generelle fachmethodische Leitlinien) zu65.
Das Thema „ein Informatikmodell gewinnen“ aus dem Feld „Modellieren und Konstruieren“
gliedert sich in die Themen:
1. Problemstellungen eingrenzen und Probleme strukturieren
2. Anforderungen an ein Modell aufstellen
3. Ein reduziertes Modell für die Problemstellung definieren
4. Eine erste Lösungsstrategie entwerfen.
Die Autoren der Richtlinien heben ausdrücklich den didaktischen Vorteil der
Objektorientierung hervor, da hierbei „die relevanten Objekte in vielen Phasen gleich sind
und der Entwicklungsprozess spiralförmig verläuft.“66
Zentrale und herausragende Gesichtspunkt bei der Modellerstellungen in der Informatik:
1. Die Beschreibung des Modells geschieht kollaborativ durch eine große
Personengruppe.
Schon die Entwicklung eines Softwaremodells mittlerer Größe ist ein komplexer Prozess und
verlangt die Mitarbeit
•
von späteren Anwendern,
•
von Softwareentwicklern und
•
von Geldgebern, die über die Liefertermine und das zur Verfügung stehende Budget
entscheiden.
Sowohl das Modellbildungswerkzeug als auch der Prozess der Modellerstellung muss also für
Gruppenarbeit geeignet sein. Das heißt z.B. die Modellierungssprache muss aus einfachen
Symbolen aufgebaut sein, die sowohl an einer Tafel gezeichnet als auch mit dem Computer
gesetzt und elektronisch dokumentiert und verschickt werden können; die Symbole müssen
sich schnell erfassen lassen, und man sollte sie einfach re-arrangieren können, um verschiedene Varianten durchzuprobieren.
65
Ebd.
66
Ebd., Seite 12
56
2. An die Eindeutigkeit und die Verständlichkeit des Modells durch Nichtfachleute
werden erhöhte Anforderungen gestellt.
Dieser Gesichtspunkt folgt unmittelbar aus dem vorherigen. Sowohl Anwender als auch
Geldgeber spielen Schlüsselrollen bei der Entwicklung von Software. Leider fehlt jeder
Gruppe die Erfahrung und der Wissenshintergrund der jeweils anderen Gruppe. Die
Softwareentwickler brauchen das Fachwissen der Anwender, um die Probleme des speziellen
betrieblichen Bereiches lösen zu können; die Anwender verstehen nicht die Sprache der
Softwareentwickler; die Geldgeber kennen beide Bereiche nicht, müssen aber den Umfang
der zu leistenden Arbeit abschätzen können67 68 69.
Die Lösung besteht darin, gemeinsam ein Modell des zu erstellenden Systems in einer
Modellierungssprache zu erstellen, die für alle Beteiligten unmittelbar verständlich ist. Die
eindeutige Verständlichkeit ist dabei eine dringende Forderung, da Missverständnisse an
dieser Stelle zu Budgetverschiebungen in Millionenhöhe und schwerwiegenden
Schadensersatzforderungen führen können.
3. Der Komplexität des Modells sind nach oben keine Grenzen gesetzt.
Moderne Softwaresysteme bestehen aus mehreren Millionen von Programmzeilen und
werden in manchen Fällen von Teams mit mehreren tausend Mitgliedern erstellt
(Beispielsweise das Bürosoftwarepaket „Microsoft Office“). Die gesamte Komplexität ist
nicht mehr von einem Einzelnen zu überblicken. Dadurch entsteht ein Bedarf an hierarchisch
aufgebauten Modellen, die einen komplexitätsreduzierten Überblick über das Gesamtmodell
ebenso ermöglichen wie einen Einblick in Detailanforderungen, der so präzise ist, dass nach
diesen Anforderungen Software programmiert werden kann.
Sind diese Gesichtspunkte auch unter fachdidaktischen Aspekten von Interesse?
Die Teamfähigkeit von Modellierungssprache und Modellierungsverfahren, die Verständlichkeit und Eindeutigkeit für ein breites Publikum und die Möglichkeiten zur schrittweisen
Reduktion von Komplexität sind allesamt Anforderungen, die für die Didaktik naturwissenschaftlicher und technischer Fächer von höchstem Interesse sind.
Tatsächlich ist ein Ansatz dieser Arbeit, die von der Informatik gefundenen Lösungen zu den
oben definierten Problemen auf ihre Tauglichkeit für den Einsatz im Unterricht naturwissenschaftlicher und technischer Fächer und für die Ausbildung von Lehrern dieser Fächer an
Hochschulen zu erproben.
Vor dem Hintergrund der immensen Bedeutung von Modellen für die Informatik ist es
verständlich, dass eine kaum zu überschauende Zahl von Ansätzen für die Bildung von
67
Booch 1994. Seite 20ff.
68
Brössler, P.; Siedersleben, J. (Hrsg.): Softwaretechnik. Praxiswissen für Software-Ingenieure. München, Wien:
Hanser, 2000. Seite 24ff.
69
Schmuller, J.: Jetzt lerne ich UML. München: Markt + Technik Verlag, 2000. Seite 26ff.
57
Informatik-Modellen existiert. Vor dem Hintergrund, dass die ursprünglichen Probleme, die
in dem jungen Fach Informatik behandelt wurden, zum großen Teil entweder von den Naturwissenschaften oder von den Betriebswirtschaftswissenschaften aufgestellt wurden, verwundert es nicht, dass auch die Lösungsansätze vor allem auf diese Problembereiche abgestellt
sind.
Eine umfassende Darstellung aller Modellierungstechniken der Informatik kann an dieser
Stelle nicht geleistet werden. Statt dessen soll in Form eines geschichtlichen Abrisses eine
Reihe von Modellierungstechniken vorgestellt werden, die typisch und kennzeichnend für die
Vorgehensweisen der Informatik für eine bestimmte Dekade gewesen sind.
Die heute aktuellen Ansätze der Softwareentwicklung befinden sich derzeit in einer Konsolidierungsphase. Die zahlreichen existierenden Ansätzen und Modellierungsverfahren
werden derzeit von der „Object Management Group“, an der die wichtigsten international
auftretenden Unternehmen der Software-Industrie beteiligt sind, in der „Unified Modeling
Language“ (UML) zusammengefasst.
3.3.1 Textuelle Analyse und Strukturierte Programmierung (60er und 70er
Jahre)
Eine der wichtigsten Wurzeln der Informatik und der Entwicklung von Programmiersprachen
und Programmierkonzepten war ursprünglich die Nachfrage nach rechnergestützter Bearbeitung mathematischer - und hier neben finanzmathematischer zunächst vor allem physikalischer - Informationen. Beispiele hierfür waren die Kurs- und Schubvektorberechnungen
zur Durchführung von Mondflügen, die ballistischen Flugkurven thermonuklearer Gefechtsköpfe oder der Entwurf von optischen Linsensystemen für astronomische oder
militärische Aufklärung.
Mit diesem Hintergrund wird es verständlich, das zahlreiche Pioniere der Informationstechnik, z.B. der Begründer der Informationstheorie Paul Shannon, erfahrene Physiker waren,
die in der Informationstechnik Lösungen für die komplexen Probleme ihres Aufgabengebietes
suchten (siehe dazu auch den Abschnitt zur Modellbildung in der Physik).
Gemeinhin existieren für die meisten Probleme dieser Art exakte Lösungen. Diese Lösungen
hängen vom Zustand einiger Variablen zum Startzeitpunkt und von den Kalkulationen und
von einer endlichen Zahl logischer Entscheidungen während des Programmlaufes ab. Ein
dafür ausreichendes Programm enthält eine prozedurale Abfolge von Befehlen, die nacheinander von einem Rechnersystem abgearbeitet werden, wobei die Abfolge einem Entscheidungsbaum folgt. Das Ergebnis des Programmlaufes ist von den Startbedingungen, den Programmbefehlen, der Struktur des Entscheidungsbaums, und ggf. von einer endlichen Anzahl
von Benutzereingaben zur Laufzeit abhängig, wobei die Benutzereingaben nur an bestimmten
vorgegebenen Programmteilen auftreten und auch nur da wirksam werden können.
Typischerweise werden solche Probleme von Experten des Aufgabenfeldes geschrieben –
entweder alleine, oder mit anderen Experten dieses Aufgabenfeldes zusammen. Da die Teammitglieder an der gleichen oder an einer vergleichbaren Problemstellung arbeiten, sind die
Relationen zwischen den Aufgabenbereichen der Programmierer ebenso klar wie die
58
Relationen zwischen den Anwendungsfeldern der von ihnen programmierten Software. Eine
einheitliche Strukturierung der Programme, die sogenannte strukturierte Programmierung70,
ermöglicht den Teammitgliedern das Verständnis der verwendeten Algorithmen. Damit wird
ihnen eine Anpassung der Programme an neue oder veränderte Problemstellungen möglich.
Voraussetzung dafür ist allerdings, dass die Programme im Quellcode zur Verfügung gestellt
werden (was sich vielfach nicht mit Urheberrechten oder Geheimhaltungszwang vereinbaren
lässt), und dass gemeinsame Programmiersprachen und Programmierkonzepte verwendet
werden.
Die seit damals gebräuchlichen grafischen Beschreibungssprachen sind sogenannte
Kontrollflussdiagramme. Kontrollflussdiagramme stellen grafisch die Abfolge der Befehle
beim Programmablauf und die möglichen Verzweigungen, die im Programmablauf auftreten
können, dar. Die gebräuchlichen Formen von Kontrollflussdiagrammen sind der
Programmablaufplan PAP und das Struktogramm.
Beginn
Zustandsgröße = 0
Zuwachsrate = 2
Zustandsgröße :=
Zustandsgröße + Zuwachsrate
Ist Zustandsgröße >
20 ?
Ausgabe der Zustandsgröße
Ende
Abbildung 21: Struktogramm-Darstellung eines
Programmes zur Arbeitszeitberechnung
70
Abbildung 22: Programmablaufplan
eines Programmes zur Berechnung
von linearem Wachstum
Doberenz, W.; Kowalski, T.: Visual Basic 6. München, Wien: Hanser 1999. Seite 307.
59
Das Struktogramm erzwingt die Beschränkung des Programmentwurfes auf die 5 DijkstraDiagramme oder D-Diagramme71
1. die Ausführung einer einfachen Aktion Aktion_a;
2. IF c THEN Aktion_a END;
3. IF c THEN Aktion_a ELSE Aktion_B END;
4. WHILE c DO Aktion_a END
5. die serielle Hintereinanderausführung einer oder aller der oben aufgeführten
Diagramme;
Die Beschränkung auf D-Diagramme wird auch als GOTO-lose Programmierung bezeichnet.
Böhm und Jacobini haben 1966 gezeigt, dass es für jedes Ablaufschema eines Algorithmus
ein äquivalentes Ablaufschema gibt, das nur D-Diagramme verwendet (und damit der Definition nach selbst ein D-Diagramm ist).72
Es ist wichtig zu verstehen, dass Kontrollflussdiagramme keine Modellierungen eines realen
Systems darstellen. Sie beschreiben lediglich den Ablauf eines Algorithmus. Verfahren der
Modellierung waren damals in der Informatik noch wenig gebräuchlich; die grafisch unterstützte Analyse eines Systems fand nicht selten bei einem Arbeitsessen auf der berühmten
Papierserviette statt.73
In den 1960er und 1970er Jahren war es im Rahmen von Fremdprogrammierungen üblich,
vom auftraggebenden Fachbereich eine weitgehend formlos strukturierte Beschreibung der
Programmanforderung liefern zu lassen. Diese Beschreibung gerieten in der Regel unnötig
umfangreich, da die Fachbereiche und EDV-Abteilung nicht über eine gemeinsame Fachsprache verfügten und auf entsprechende Umschreibungen zurückgreifen mussten. Edgar
Yourdon prägte für diese vornehmlich textorientierten Systemspezifikationen den Begriff des
71
Pomberger, G.: Prozedurorientierte Programmierung. In: Rechenberg, P.; Pomberger, G. (Hrsg.): Informatik-
Handbuch. München: Hanser, 2. Auflage 1999. Seite 526.
72
Die Verwendung von bedingten Sprungbefehlen (IF...THEN...GOTO-Anweisung) in Programmen führt zu
einer Reihe von ernsthaften Problemen beim Programmlauf, da die Anzahl der möglichen Laufwege des
Programms quadratisch mit der Anzahl der Programmzeilen steigen kann. Damit wird es den Compilern der
Programmierumgebung unmöglich gemacht, den Ressourcenverbrauch und die Laufzeit der einzelnen Laufwege
zu optimieren; die Fehlersuche im Programm wird dem Programmierer ebenfalls unnötig erschwert, weil der
Laufweg des Programms, der zum Auftreten eines Fehlers geführt hat, nur schwer oder nicht eindeutig
nachvollzogen werden kann. Heute werden Sprungbefehle im Allgemeinen nur noch zur Behandlung von
„Ausnahmen vom regulären Programmlauf“ (Exceptions), mit anderen Worten von Fehlern (schlecht übersetzt:
Ausnahmefehlern) eingesetzt. Bei Auftreten einer Exception springt das Programm zu einer definierten Marke,
an der der Programmierer Maßnahmen vorsehen kann, die das Programm wieder in einen stabilen Zustand
überführen können.
73
Schmuller 2000. Seite 26.
60
„Viktorianischen Romans“ (Victorian Novel)74, der stellvertretend für die Klasse der textorientierten Spezifikationen aus der Zeit vor dem Durchbruch der strukturierten Analyse
DeMarcos steht: „We have to stop writing Victorian novel specifications, enormous documents that can only be read from start to finish.“75
3.3.2 Strukturierte Analyse und modulare Programmierung (80er Jahre)
Das Verfahren der strukturierten Analyse wurde 1978 von Tomas DeMarco publiziert76 und
war damit „das erste einigermaßen verbreitete und konsensfähige Modell, mit dem SoftwareAnalyse systematisch spezifiziert werden konnte“77. Für Tomas DeMarco waren die Probleme
der Entwicklungsdokumente der 60er und 70er Jahre:
•
zu hohe Redundanz der Information,
•
zu hohe Wortlastigkeit,
•
zu hohe Ausrichtung auf die physikalische Struktur des Computersystems
(Implementationsdominierung),
•
zu hohe Anstrengung beim Lesen und Schreiben.
DeMarco beschreibt folgenden Ansatz als Grundlage seiner strukturierten Analyse78: „Offensichtlich ist die Analyse eines Systems umso komplexer, je größer das System ist. Wir können
nicht viel tun, um die Größe eines Systems zu limitieren, aber: es gibt intelligente und
weniger intelligente Wege, mit Größe umzugehen. Ein intelligenter Weg, mit Größe umzugehen, ist die Aufteilung. Das ist genau das, was Designer mit einem System machen, das zu
groß ist um es zuverlässig zu handhaben - sie zerlegen es in einzelne Komponenten (auch
Module genannt)“. Genau dieser Ansatz ist auch für die Systemanalyse gefordert.
Wesentliche Ideen der Strukturierten Analyse sind79:
•
die Gliederung des Softwaresystems in logische Komponenten wie Datenflüsse,
Speichermedien und Prozesse. Dies entspricht dem funktionalen Konzept der
Systemtheorie in der Darstellung gemäß Ropohl80
74
Yourdon, E.: Modern Structured Analysis. New York: Prentice-Hall, 1989.
75
DeMarco, T.: Structured Analysis and System Specification. New York: Yourdon Press 1978. Seite 13.
76
DeMarco 1978.
77
Beer, J.: Systemspezifikation. In: Brössler, P.; Siedersleben, J.: Softwaretechnik - Praxiswissen für Software -
Ingenieure. München, Wien: Hanser, 2000.
78
DeMarco 1978, Seite 12. (Übersetzung aus dem Englischen durch den Autor).
79
Vgl. ebd.
80
Ropohl 1999. Seite 76.
61
•
die Darstellung dieser Komponenten und ihre Beziehungen zueinander in genau
definierten grafischen Modellen wie etwa Datenfluss-Diagrammen. Dies entspricht
dem strukturalen Konzept der Systemtheorie in der Darstellung gemäß Ropohl81
•
der Verfeinerungsgedanke: Das Softwaresystem wird zunächst grob auf einer hohen
Abstraktionsebene beschrieben; mit den gleichen Modellen werden dann weitere
Detaillierungsstufen dargestellt. Dies entspricht dem hierarchischem Konzept der
Systemtheorie in der Darstellung gemäß Ropohl.82
Die strukturierte Analyse DeMarcos wird damit als eine Ausprägung der Systemtheorie nach
dem Stand der 1970er Jahre erkennbar, die für die spezielle Anforderung der strukturierten
Programmierung entworfen worden ist.
Die Weiterentwicklung, die durch die strukturierte Analyse stattgefunden hat, wird vor allem
durch die Betrachtung der Data Flow Diagrams deutlich. Die Kontrollflussdiagramme, die bei
der strukturierten Programmierung benutzt werden, zeigen mit ihren Ja/Nein Entscheidungen,
Verzweigungen und Schleifen den Fluss der Kontrolle durch die Software. Das
Datenflussdiagramm zeichnet die Perspektive der Daten – also von Information - bei ihrem
Fluss durch das System.
Wichtige prinzipielle Unterschiede von Datenflussdiagrammen zu Kontrollflussdiagrammen:
•
Kontrolle ist keine der fundamentalen Flussgrößen Stoff, Energie und Information.
•
Der Kontrollfluss ist stark von der gewählten Programmimplementierung abhängig, so
dass Kontrollflussdiagramme zu den Implementationsgetriebenen Entwurfsformen
gezählt werden müssen.
•
Kontrollflussdiagramme zeigen die Perspektive der Prozesse, die auf den Daten
arbeiten.
81
Ebd.
82
Ebd.
62
Elemente des Data Flow Diagram sind:
•
•
•
•
die
Datenquelle
oder
Datensenke, die als außerhalb
der Systemgrenze zu betrachten
ist. Typischerweise wird hierunter der Benutzer verstanden,
der mit dem System interagiert.
Das Symbol für die Datenquelle oder Datensenke ist eine
Kiste mit eingeschriebenem
Namen.
Benutzer
Datenquelle/Datensenke
Datenbestand
Benutzerdatenbank
die Datei oder Datenbank, dargestellt als einfachen Strich mit
Bezeichnung, in der Daten persistent gespeichert werden.
Überweisung
der Prozess, dargestellt als
Kreis mit eingeschriebener Bezeichnung, der eine geeignete
Transformation auf dem Datenfluss vornimmt, die durch eine
entsprechende Übertragungsfunktion beschrieben wird.
2. Kredit-
Datenfluss
Prozess
rahmen
Prüfen
der Datenfluss, ein gerichteter und bezeichneter Vektor, der zwei Prozesse, oder einen
Prozess und eine Datenquelle/Datensenke, oder einen Prozess und eine Datei oder
Datenbank miteinander verbindet.
63
Besondere Eigenschaften des Datenflussdiagramms:
•
Das System wird sofort in einzelne Prozesse aufgeteilt, die sich prinzipiell getrennt
erstellen lassen.
•
Alle Schnittstellen zwischen den Prozessen werden sofort ersichtlich und können
entsprechend präzise definiert werden.
Benutzereingabe
Kreditwunsch
1.Eingabe
formatieren
Benutzerdatenbank
Benutzer
2.Kredit-
Benutzerdaten
rahmen
Prüfen
Mitteilung
Belastung
3. Entscheid
mitteilen,
Kredit
anweisen
Entscheidung
Überweisung
Benutzerdatenbank
Konto
Abbildung 23: Datenflussdiagramm zum Vorgang „Kredit vergeben“
Die Wahl des Umfangs eines elementaren Prozesses ist eine viel diskutierte Aufgabe.
DeMarco schlägt die „funktionale Aufteilung“ (functional partitioning) als optimales Maß vor
und definiert dazu: „Eine Aufteilung kann als funktional bezeichnet werden, wenn der
Umfang der Programmierschnittstellen zwischen den Prozessen minimal wird.“83
Die Benennung der Prozesse richtet sich streng nach der Art der Transformation, die der
Prozess auf dem Datenstrom vornimmt - beispielsweise: „Benutzereingabe prüfen, formatieren und in Datenbank speichern“. Die Benennung der Prozesse geschieht daher erst, wenn
die Benennung der Datenflüsse abgeschlossen ist, da sich nur aus den Namen der einausgehenden Datenflüsse ein adäquater Name für den Prozess bilden lässt.
83
DeMarco 1978, Seite 42.
64
Für die hierarchische Strukturierung, die nach der Top-Down-Methodik schrittweise vom
groben zum verfeinerten Modell erfolgt, schlägt DeMarco eine gegliederte Nummerierung der
Prozesse vor. Die Abbildung zeigt den Datenfluss im Teilprozess 2: „Kreditrahmen prüfen“
aus dem vorhergehenden Diagramm.
Kreditsumme
Benutzerdaten
Kreditwunsch
2.1 Kreditsumme
entnehmen
Kreditwunsch
2.2
Benutzername
entnehmen
Benutzername
2.3
Kreditwunsch
mit Dispositionsrahmen
vergleichen
Entscheidung
Abbildung 24: Datenfluss im Teilprozess „Kreditrahmen feststellen“
Parallel zur strukturierten Analyse erfolgte in den 70er Jahren die Entwicklung modularer
Programmiersprachen, zum Beispiel durch Nicolaus Wirth (MODULA) und Jean Ichiba
(ADA). Die modulare Programmiertechnik fand durch den Zusammenhang mit der strukturierten Analyse in den 80er Jahren starke Verbreitung und wurde in die meisten zeitgenössischen Programmiersprachen wie z.B. Turbo-Pascal integriert.
Bei der strukturierten Analyse und der modularen Programmierung werden Datensätze
zwischen den Prozessen übergeben. Mit anderen Worten besteht der Datenfluss zwischen den
Prozessen aus einer Menge von Informationen, deren Struktur genauer zu definieren ist. Dies
ist ein fundamentaler Unterschied zur Objektorientierten Programmierung, die wir später
betrachten werden: hierbei sind es nicht die Datenflüsse, die genau spezifiziert werden
müssen, sondern es sind die Objekte, die Daten in einer bestimmten Struktur akzeptieren oder
veröffentlichen. Die Struktur der Datenflüsse zwischen den Objekten ergibt sich entsprechend
aus den Gemeinsamkeiten der Schnittstelle zwischen den Objekten.
Die Entwicklung der Spezifikation von Informationssystemen ist in den letzten 20 Jahren
nicht stehen geblieben. So macht Beer deutlich: „Gegenüber den OOA-Methoden (den noch
zu beschreibenden Methoden der Objektorientierten Analyse, Anm.) hat die strukturierte
Analyse an Bedeutung verloren“84.
84
Beer 2000.
65
3.3.3 Objektorientierte Analyse, Objektorientierte
Objektorientierte Programmierung (seit 1990)
Modellbildung
und
3.3.3.1 Entwicklungsgeschichte
In den 1960er Jahren wurde es deutlich, dass sich mit der strukturierten Programmierung eine
Reihe komplexer, oder gar interdisziplinärer Probleme nicht lösen lassen. Beispiele hierfür
sind industrielle Echtzeitprobleme, bei denen ein großes Datenvolumen zentral verarbeitet
werden muss und laufend an den momentanen Zustand vieler miteinander in Verbindung
stehender Systemkomponenten angepasste Entscheidungen getroffen werden müssen. Beispiele dafür sind z.B.:
•
komplexe Organisationsformen wie ein Hafen- oder Speditionslogistikbetrieb,
•
Spracherkennung oder
•
Forschung im Bereich Künstlicher Intelligenz KI.
Für alle genannten Problemen ist eine geschlossene formale Darstellung nicht möglich85; es
erwies sich aber in diesem Zusammenhang als Lösung, einzelne kontextrelevante Elemente
des komplexen Systems, die durch ihr Verhalten und durch ihre jeweils zu erkennenden Zustände beschrieben werden können, zu modellieren.
Ihr Ursprung in der Problemstellung der Modellierung und der komplexen Simulation macht
die Objektorientierung für die naturwissenschaftliche und technische Bildung so interessant.
Die Entwicklung objektorientierter Programmiersprachen begann mit dem Entwurf von
SIMULA 67 durch Dahl, Myrhaug und Nygaard in Oslo 1965. SIMULA ist im wesentlichen
eine Erweiterung der damals verbreiteten Programmiersprache ALGOL 60 zur Lösung ereignisgesteuerter Simulationsaufgaben. 1974 baute Adele Goldberg vom XEROX PARC mit der
Entwicklung von SMALLTALK auf SIMULA 67 auf.
Adele Goldberg „erklärt implizit einen Teil ihrer Ideen, indem sie sie auf das Entwurfsprinzip
‚Kooperation von Objekten’ (im Gegensatz zur hierarchischen Dekomposition von Problemen) zurückführt; damit wird im übrigen klar, dass Objektorientierung vor allem eine Entwurfsmethodik ist und die üblicherweise als wesentlich genannten Begriffe Klasse, Vererbung und Polymorphie (...) nur Implementierungshilfsmittel für dieses Entwurfsprinzip sowie
für den Entwurf wiederverwendbarer Software sind.“86
Die Autorengruppe um Rebecca Wirfs-Brock formuliert als Kern der Objektorientierung die
Aussage: „Der objektorientierte Ansatz versucht, die unausweichliche Komplexität realer
85
Kilbert, K.; Gryczan, G.; Züllighoven, H.: Objektorientierte Anwendungsentwicklung. Braunschweig:
Vieweg, 1993.
86
Goos, G.; Zimmermann, S.: Programmiersprachen. In: Rechenberg, P.; Pomberger, G.(Hrsg.): Informatik-
Handbuch. München: Hanser, 2. Auflage 1999. Seite 513.
66
Probleme dadurch in den Griff zu bekommen, dass Wissen abstrahiert und in Objekte
gekapselt wird. Um diese Objekte zu finden oder zu erzeugen, müssen wir Wissen und
Aktivitäten strukturieren können“87.
3.3.3.2 Die Unified Modeling Language UML
Seit dem Beginn der Entwicklung hat die Objektorientierung in Analyse, Modellierung und
Programmierung eine enorme Verbreitung erfahren. Dies führte zu einer Vielzahl von
verschiedenen Ansätzen nicht nur bei der Umsetzung in angemessene Programmiersprachen,
sondern auch bei den Methoden zur grafischen Modellierung von Systemen. Zur Vereinheitlichung der weiteren Entwicklung wurde 1989 von 11 Firmen, darunter 3Com, Unisys,
Hewlett-Packard, Sun, Phillips und Canon, ein gemeinsamer Ausschuss gegründet, die Object
Management Group OMG. Heute zählt die OMG 800 Mitglieder, darunter auch Microsoft.
Vor dem Hintergrund der teaminternen und teamübergreifenden Kommunikation wurde auch
die Entwicklung einer vereinheitlichten grafischen Symbolsprache, quasi einer lingua franca
der Modellierung, für die Weiterentwicklung der Modellbildung in der Informatik bedeutsam
und für die Betriebe der IT-Industrie zu einem Wirtschaftsfaktor.
Eine Teilaufgabe der OMG ist daher das Entwickeln und Einführen einer einheitlichen Modellierungssprache, mit der sich Entwickler verschiedener Firmen, die mit der Objektorientieren Analyse von Geschäftsprozessen und dem Design von Systemen zur Abbildung
dieser Prozesse beschäftigt sind, über ihre Aufgabe verständigen können.
Das Produkt dieser Bemühung ist die Unified Modeling Language UML.
Die UML existiert derzeit als Version 2.0 und ist als Standard-Modellierungssprache für das Software-Design zu betrachten.
Da es im wesentlichen ein Tool zu Software-Modellierung ist, werden lediglich die Informationsflüsse in Systemen betrachtet. Weiterhin ist die UML in ihrem ganzen Umfang stark
von den Ansprüchen der Wirtschaftsinformatik geprägt, da zahlreiche Anwendungsfälle für
objektorientierte Informationssysteme nach wie vor einen betriebswirtschaftlichen Hintergrund haben. Dennoch kann eine genaue Auseinandersetzung mit dem gut ausdifferenzierten
und hoch entwickelten System der UML wertvolle Impulse für eine Weiterentwicklung der
Modellierungsmethoden der Physik, und ganz besonders für das System der allgemeinen
Technologie liefern.
In der Informatik und Informatikdidaktik wird der UML bereits heute eine hohe Bedeutung
zugesprochen. Die Arbeitsgruppe „Didaktik der Informatik“ der Universität Paderborn (Prof.
Magenheim) entwickelt und evaluiert zur Zeit im Rahmen des vom Universitätsverbunds
MultiMedia des Landes NRW geförderten Projekts „LIFE³“ eine Unterrichtsreihe zur
Einführung Objektorientierter Modellierungsmethoden im Informatikunterricht an
allgemeinbildenden Schulen. Hierbei nutzen die Lerngruppen ein in Symbolumfang und
Komplexität reduziertes UML, um zunächst eine vorhandene softwaretechnische
Problemlösung zu analysieren und mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen die Lösung für
ein neues Problem zu modellieren. Die ersten Ergebnisse der Evaluation zeigen, dass durch
87
Wirfs-Brock, R.; Wilkerson, B.; Wiener, L.: Designing Object-Oriented Software. New York: Prentice-Hall,
1990.
67
den Einsatz der Symbolsprache tatsächlich die Konzepte des Problemlösens bei der
Softwareentwicklung erfolgreich vermittelt werden können, anstatt wie sonst vor allem die
Details einer Programmiersprache.88
Ein wichtiges Merkmal der UML ist ihre Möglichkeit, sich unterschiedlichsten Komplexitätsniveaus anzupassen. Während mit einem vereinfachten Symbolschatz bereits in der 10.
Klasse effizientes Arbeiten mit Schülern möglich ist (Vergleiche die Erprobung- Unterrichtsreihe „Einsatz Objektorientierter Modellbildung bei der Analyse technischer Systeme im
Technikunterricht der Jahrgangsstufe 10“ im vierten Kapitel dieser Arbeit), ist UML für
Techniker und Software-Ingenieure heute ein verbreitetes und anerkanntes Mittel zur
technischen Kommunikation. Diejenigen, die bereits in der Schule die Grundlagen von UML
bei ihren Problemlösungen nutzen, haben damit den Vorteil, frühzeitig eine aufwuchsfähige
Methode kennen gelernt zu haben, die sie bei einer Vielzahl möglicher Ausbildungswege und
Tätigkeiten in Informatik, Naturwissenschaft und Technik begleiten wird.
Wie bereits eingangs erwähnt, ist die Entwicklung der Objektorientierung durch eine Vielzahl
konkurrierender und sich ergänzender Methoden und grafischer Modellierungssysteme
geprägt worden. Auf die Vielzahl der Ansätze einzugehen würde den Rahmen dieser Arbeit
sprengen; statt dessen soll die Auseinandersetzung mit den Objektorientierten Modellbildung
in der Informatik vorwiegend anhand der Unified Modeling Language geschehen. Dies
geschieht vor dem Hintergrund, dass die UML eben keine revolutionäre Neuentwicklung ist,
sondern von den Autoren als die sorgfältige Zusammenführung und Konsolidierung der
bisher verbreiteten Ansätze verstanden wird.89
3.3.3.3 Grundlagen der Objektorientierung
Objektorientierte Modellbildung orientiert sich an den Konzepten der Realität, anstatt von den
technischen Gegebenheiten der Computersysteme auszugehen. Das zugrundeliegende geistige
Konstrukt ist das Objekt. Objekte in der realen Welt können Tische, Stühle, Menschen, Autos
oder andere Gegenstände sein. Dies spiegelt sich in der menschlichen Sprache wieder, die das
grammatikalische Konstrukt des Objektes als Satzteil kennt. Hauptwörter füllen diesen Teil
des Satzes, bilden somit den „formalen und funktionalen Zielpunkt des verbalen
Geschehens“90, und dienen im Satz als Repräsentationen der realen Objekte der Umwelt.
Der Hund, der in einem Satz erwähnt wird, löst beim Betrachter die Vorstellung von einem
haarigen Vierbeiner aus, weil der Betrachter das Wort „Hund“ als einen Begriff für eine ganze
Klasse von Säugetieren erkennt, und ihm die grundsätzlichen Eigenschaften dieser Klasse
sehr wohl bekannt sind.
88
Sixth Workkshop on Pedagogics and Tools for Learning Object Oriented Concepts at 16th European
Conference on Object-Oriented Programming. Malaga, Spain: June 10-14, 2002.
89
The Object Management Group (Hrsg.): OMG Unified Modeling Language Specification. Version 1.2, Juli
1998. Seite 1-6.
90
Drosdowski, G. et al. (Hrsg.): Duden „Grammatik der deutschen Gegenwartssprache“. Mannheim:
Dudenverlag, 5. Auflage 1995. Seite 618.
68
Attribute dienen im Satz der näheren Beschreibung dieser Objekte; sie geben Auskunft über
bestimmte, zu den Objekten gehörige und im Kontext relevante Eigenschaften, wie Größe,
Farbe, Herkunftsland, ...
Zuletzt finden wir in der deutschen Sprache die Verben als bedeutsame Satzteile, welche die
Tätigkeiten und Aktionen der Subjekte und Objekte in der Umwelt beschreiben.
Objektorientierte Sprachen sind analog zu diesem Paradigma der Verbalsprachen aufgebaut.
Grundlegender Sprachbestandteil, vergleichbar dem Hauptwort, ist das Objekt91. Objekte sind
aufgrund der in ihnen programmierten Routinen in der Lage, bestimmte Aktionen auszuführen; wie der Sachbearbeiter in einem Unternehmen verfügen sie zusätzlich über einen
eigenen Bestand an Daten, die sie zur Ausführung der Aktionen benötigen. Brauchen sie zusätzliche Informationen, müssen sie auf die Dienstleistung anderer Sachbearbeiter - anderer
Objekte - zurückgreifen, bei denen diese Informationen zu finden sind. Der Begriff des Objektes umschließt in der OOP einheitlich sowohl die Datenbank, die alle Kundeninformationen einer Firma beinhaltet, als auch den Verwaltungsprozess, der auf diese Informationen zugreift, als auch die grafische Benutzeroberfläche, auf der die Daten ausgegeben
werden.
Die Tätigkeiten, die die Objekte auszuführen in der Lage sind, werden als ihre Methoden
bezeichnet; sie entsprechen den Verben, die den Hauptwörtern eines Satzes zugeordnet und
mit einem bestimmten Hauptwort, z.B. einer Person, im Verlauf eines Textes verbunden
werden. Die Eigenschaften der Objekte, die im Satz als Attribute erscheinen, heißen auch bei
der objektorientierten Programmierung Eigenschaften.
Die Grundlage der Objektorientierten Programmierung bilden also Objekte, die durch ihre
Eigenschaften und Methoden definiert sind. Die Objekte, Eigenschaften und Methoden
müssen irgendwann einmal in einer Objektklasse definiert worden sein, und können dann in
unterschiedlichen Kontexten gebraucht werden.
Die der Objektorientierten Programmierung vorausgehende Objektorientierte Modellbildung
hat das Ziel, die Objekte, Eigenschaften und Methoden, das Verhalten derselben und den Zusammenhang zwischen ihnen zu definieren. Das dafür angewandte Verfahren ist die Objektorientierte Analyse, die gezielte Suche nach Objekten in einem realen Kontext. Die
durchgängige Verwendung des Objektparadigmas von der Analyse über die Modellbildung
zur Programmierung ist der Grund für den enormen Erfolg und die weitgehende Verbreitung
der Objektorientierung.92 93 94
91
Vgl. Booch 1994. Seite 111.
92
Kilberth 1993. Seite 2.
93
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Informatik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999. Seite 29.
94
Rumbaugh 1991. Seite 1.
69
Einsteigern in die Objektorientierte Analyse wird oft geraten, sich von einem Fachmann oder
Kunden das zu analysierende System in seiner eigenen Sprache beschreiben zu lassen. Dabei
sollen die Analytiker dann aus den Substantiven dieser freien Rede Objektklassen bilden, und
aus den Verben die Methoden95.
3.3.3.4 Beispiel zur Vorgehensweise
An einem einfachen Beispiel soll der komplette Zyklus der objektorientierten Analyse,
Modellbildung und Programmierung vollzogen werden.
Ein Autofahrer äußert die Behauptung, „leichte Autos würden besser beschleunigen“. Nach
mehrfacher Bitte um Präzisierung erhalten wir einen sprachlich und physikalisch korrekten
Satz, der zum Ausgangspunkt der Objektorientierten Analyse werden soll.
Autos mit geringem Gewicht erhöhen bei gleicher Antriebskraft ihre Geschwindigkeit
schneller als Autos mit hohem Gewicht.
Mit den Mitteln der Objektorientierten Analyse können wir daraus folgende Fakten ableiten:
1. Es gibt eine Klasse von Objekten, die Autos heißt.
2. Autos besitzen die Eigenschaften „Gewicht“ und „Antriebskraft“.
3. Autos können sich in diesen Eigenschaften unterscheiden.
4. Eine weitere Eigenschaft von Autos ist ihre Geschwindigkeit.
5. Allen Autos ist gemein, dass sie selbst ihre Geschwindigkeit ändern können.
6. Wie sie das machen, steht in einem Zusammenhang mit ihren Eigenschaften
„Gewicht“ und „Antriebskraft“.
Wir benutzen diese Informationen zur Modellierung einer Klasse „Auto“. Die von der Klasse
abgeleiteten Auto-Objekte sollen alle über die Eigenschaften „gewicht“, antriebskraft“ und
„geschwindigkeit“ (sic) verfügen. Das Gewicht und die (maximale) Antriebskraft werden im
Rahmen dieser Problemstellung als Konstanten angenommen, die während der Programmlaufzeit keine Veränderung erfahren sollen (eine intendierte Verkürzung der realen Gegebenheiten!). Die Geschwindigkeit ist eine variable Eigenschaft.
Die nach außen sichtbare Aktivität der Auto-Objekte soll sein, dass sie ihre Geschwindigkeit
ändern. Dieses Verhalten wird durch eine Methode mit der umgangssprachlichen Bezeichnung „geschwindigkeitÄndern“ modelliert.
Die Schreibweise entspricht der in der UML vorgenommenen Normung. In einer Analogie zu
den Adjektiven und Verben der Verbalsprache werden Eigenschaften und Methoden bei der
Objektorientierten Modellierung und Programmierung durch Kleinschreibung des ersten
95
Ebd. Seite 65 ff.
70
Buchstabens kenntlich gemacht. Komposita werden nicht durch einen Bindestrich verbunden,
statt dessen schreibt man den ersten Buchstaben des folgenden Wortes in jedem Fall groß. Die
Eigennamen von Klassen und Objekten werden, ähnlich wie in der deutschen Sprache, durch
Großschreibung kenntlich gemacht96.
Für die grafische Repräsentation einer Klasse wird in der UML das „Klassendiagramm“ verwendet. Ein Klassendiagramm hat die Form eines in drei Segmente unterteilten Rechteckes.
In übersichtlicher Art und Weise wird hier der Name der Klasse (oberstes Segment), die
Eigenschaften (mittleres Segment) und die Methoden der Klasse (unterstes Segment) präsentiert.
Auto
Konstante: gewicht
Konstante: antriebskraft
Variable: geschwindigkeit
Methode: geschwindigkeitÄndern()
Abbildung 25: UML-Klassendiagramm
Diese Klassendefinition ist sozusagen der Arbeitsvertrag, den diese Klasse mit dem gesamten
zu erstellenden Modell abschließt. Die Objekte der Klasse „Auto“ verpflichten sich, die im
mittleren Teil genannten Eigenschaften auszuweisen, und die im unteren Teil genannten Methoden eigenverantwortlich auszuführen. Die Details dieser Ausführung bleibt die Sache des
verantwortlichen Objektes.
Das genau ist das Prinzip der „Objektkapselung“. Es wird auch als das „Geheimnisprinzip der
Objektorientierten Modellierung“ bezeichnet. Auf diese Weise können bei nachfolgenden
Wartungsarbeiten Details der Methodenausführung in den Objekten ohne Rückfrage geändert
bzw. verbessert werden – solange nur der „Arbeitsvertrag“ nach außen hin erfüllt bleibt.
In diesem Beispiel beschließt das Programmiererteam, den Zusammenhang zwischen Antriebskraft, Gewicht und Geschwindigkeit durch eine einfache analytische Formel zu modellieren. Einem Physikbuch entnimmt das Team den Sachverhalt:
F
∆v = a ⋅ ∆t = ⋅ ∆t
m
An dieser Stelle wird deutlich, dass eine zusätzliche Information in das Modell eingebracht
werden muss, nämlich die Zeit ∆t , die seit der letzten Aktualisierung der Geschwindigkeit
vergangen ist. Das Team hat nun die Design-Entscheidung zu treffen, ob:
1. Diese Zeit im Inneren des Objektes – nach außen unsichtbar – verwaltet werden soll;
dies könnte geschehen, indem das Objekt die Zeit des letzten Aufrufes in einer nach
96
Vgl.: Schmuller 2000. Seite 60.
71
außen nicht sichtbaren („privaten“) Variable speichert und die Differenz zur aktuellen
Systemzeit berechnet;
2. Oder festgelegt wird, dass dem Objekt bei jeder Anfrage von außen explizit mitgeteilt
werden muss, wie viel Zeit seit der letzten Aktualisierung als vergangen angenommen
werden soll.
Das Programmierteam entscheidet sich für die Möglichkeit (2.), weil diese flexibler ist und
zum Beispiel eine Simulation mit mehrfacher Echtzeit ermöglicht. Weiterhin soll die
Beschleunigung des Autos mit Hilfe der Gaspedalstellung gesteuert werden können. Damit ist
eine Erweiterung des „Objektvertrages“, also der Klassendefinition, notwendig geworden:
Auto
Konstante: gewicht
Konstante: antriebskraft
Variable: geschwindigkeit
(Methode:)
geschwindigkeitÄndern(Gaspedal as double, delta_t as double)
Abbildung 26: UML-Klassendiagramm „Auto“
Die Ergänzung der Methode macht deutlich, dass dem Objekt zwingend zusätzliche
Informationen übergeben werden müssen, damit es die Methode geschwindigkeitÄndern
korrekt ausführen kann. Diese Information sollen bei jedem Aufruf der Methode mit
übergeben werden. Auch das Format der Information wird an dieser Stelle durch den
Variablentyp festgelegt97.
Das Modell ist jetzt sowohl von den nach innen als auch den nach außen reichenden
Beziehungen wohldefiniert; die Objektorientierte Modellbildung ist an diesem Punkt
abgeschlossen. Nun kann mit der Objektorientierten Programmierung begonnen werden.
Realisierung der Klasse „Auto“ in Visual Basic:
Public gewicht As Double
Public antriebskraft As Double
Public geschwindigkeit As Double
Public Sub geschwindigkeitÄndern(delta_t As Double, gaspedal As Double)
geschwindigkeit=geschwindigkeit+(antriebskraft*gaspedal/gewicht)*delta_t
End Sub
97
In Visual Basic bezeichnet der Typ „double“ eine Fliesskommazahl im Wertebereich von -1,8E308 bis
-4,94E-324 für negative Werte und 4,94E-324 bis 1,8E308 für positive Werte.
72
Man erkennt die konzeptuelle Nähe zum Klassendiagramm. Im oberen Teil werden die
Konstanten und Variablen deklariert; die Kennzeichnung „Public“ besagt, dass auf diese
Variablen von außen lesend und schreibend zugegriffen werden kann. Die Methode
„geschwindigkeitÄndern“ verknüpft auf einsichtige Art die Variablen und Konstanten gemäß
dem physikalischen Zusammenhang. Die Variable „geschwindigkeit“ wird gemäß dem einfachen Euler-Verfahren bei jeder Iteration um den errechneten Geschwindigkeitszuwachs erhöht.
Der gegebene Zeitraum delta_t soll in Form einer Variable des Typs „double“ beim Aufruf an
die Methode übergeben werden; ebenso die aktuelle Gaspedalstellung, die für die Dauer der
Iteration als gegeben betrachtet werden soll. Dies wird durch die Parameter in der Klammer
der Methodendefinition festgelegt.
Bis hierhin wird die Besonderheit der Objektorientierung im Vergleich zur strukturierten
Programmierung noch nicht deutlich. Erst beim Einsatz der Klasse in einem entsprechenden
Modell wird die besondere Vorteil von Objekten, nämlich eine Einheit aus Informationen und
der mit den Informationen arbeitenden Methoden zu bilden, deutlich.
Abbildung 27: Ein mit einer objektorientierten Programmiersprache umgesetztes
Modell bildet die im Klassendiagramm festgesetzte Struktur 1:1 ab.
73
Abbildung 28: Die grafische Schnittstelle zur interaktiven Variation von
Modelleigenschaften
Objektorientierung ist ein sehr umfassendes und vielschichtiges Paradigma der modernen
Informatik. Die enorme Bandbreite der einschlägigen Forschung, Entwicklung und
Programmierpraxis kann im Rahmen dieser Arbeit nicht annähernd wiedergegeben werden;
an dieser Stelle konnten lediglich einige grundlegende Begriffe erläutert werden. Zur
Weiterführung muss auf Literatur, z.B. auf die Grundlagenwerke von Booch und Rumbaugh
verwiesen werden.
3.3.4 Zusammenfassung
Die Betrachtung der Methodiken der einzelnen Disziplinen zeigt einen interessanten
Unterschied im Grad der Reife von Methoden zur Analyse und zum Design von Systemen.
Die stärkste Entwicklung hat in den letzten Jahren sicherlich die Disziplin des
ingenieurmäßigen Entwurfs von Software, das Software - Engineering, durchgemacht.
Ward und Mellor beschreiben eine Entwicklung, die sie als den Übergang vom implementierungsdominierten zum problemdominierten Entwurf beschreiben: „es scheint einen
historischen Zyklus für viele Ingenieursdisziplinen zu geben. In der frühesten Phase des
Zyklus gibt es einfach keine adäquate Technologie, eine spezielle Art von Problem zu lösen.
(...) Die nächste Phase ist die, in der eine Technologie gerade eben imstande ist, eine Art von
Problem zu lösen. Ingenieurmäßiges Vorgehen zur Lösungsfindung ist in dieser Phase unvermeidlich implementierungsdominiert, und der Blickwinkel des Ingenieurs kann charakterisiert
werden als: Wie kann das Problem verändert werden, damit es zu einer vorhandenen Lösung
passt? Eine dritte Phase des Zyklus tritt auf, wenn die Implementierungstechnologien
mächtiger werden oder wenn alternative Technologien erfunden werden. Während dieser
Phase wächst die Kategorie der lösbaren Probleme und die Technologie wird zur Lösung des
Durchschnittsproblems mehr als angemessen. Die Vorgehensweise des Ingenieurs verschiebt
74
sich entsprechend von der implementierungsdominierten zur problemdominierten. Die letzte
Phase kann als Reifezeit der Ingenieursdisziplin bezeichnet werden.“ 98
In den 1970er Jahren war die Struktur informationstechnischer Problemlösungen noch entschieden von der Struktur und den Beschränkungen der zur Verfügung stehenden Datensysteme dominiert. Damit prägten die Gegebenheiten und Beschränkungen der Datensysteme
auch die Herangehensweise an die Lösung von Problemen; diese waren Implementationsdominiert, arbeiteten mit Begriffen wie der EVA-Metapher (Eingabe, Verarbeitung,
Ausgabe), beschäftigten sich mit Vorgaben wie der bestmöglicher Speichernutzung (was zu
Lösungen wie der Kürzung des Datumsformats auf zweistellige Jahreszahlen und damit zum
bekannten Millenium-Bug führte). Diese Methoden erschienen nicht-Informatikern nicht
zwingend logisch oder einsichtig, da sie speziell auf die Probleme und Randbedingungen der
Datenverarbeitungssysteme bezogen waren, waren die Methoden schlecht auf andere Disziplinen übertragbar.
Der schnelle technische Fortschritt in der Informationstechnik, der damit verbundene Zuwachs, Ressourcen zur Problemlösung, sowie das Zusammenspiel zwischen der Entwicklung
objektorientierter Programmierverfahren und entsprechender objektorientierter Programmiersprachen führte das Softwareengineering in den 90er Jahren in ihre Reifezeit. Die zur
Verfügung stehende Entwurfsmethodik ist völlig von der zugrunde liegenden Implementationstechnik abstrahiert und kann damit als problemdominiert bezeichnet werden, wobei
Ward und Mellor einschränken, dass auch heute noch Problemstellung implementierungsdominert bearbeitet werden.
Nach dem Zusammenschluss der drei großen Vordenker objektorientierter Entwurfstechniken
Booch, Jacobson und Rumbaugh konvergierten deren Einzelentwicklungen in ein weitgehend
einheitliches Konzept. Nach der Standardisierung durch die Object Management Group unter
der Mitwirkung von 800 Firmen und Institutionen steht dazu noch seit 1998 mit der Unified
Modeling Language UML zum ersten Mal ein umfangreicher, erprobter und weltweit
anerkannter grafischer Sprachstandard für die objektorientierte Modellierung zur Verfügung,
der über die Aufgabenstellungen des Software-Engineering hinaus auf andere Fachdisziplinen
übertragbar sein kann.
In der OOM sind die Funktionen als Bestandteil der Methoden den Objekten fest zugeordnet;
in der Systemdynamik sind die Funktionen Ausprägungen der Relationen zwischen den
Objekten. In der OOM werden die Relationen zwischen den Objekten lediglich als Nachrichten, also als Ein- und Ausgangsgröße der Objekte verstanden, auf die die Objekte geeignet
reagieren, bzw. deren Wert von den Objekten festgelegt wird. Veränderungen einer Nachricht
auf dem Weg zwischen zwei Objekten geschehen nicht. Beiden Ansätzen gemeinsam ist, dass
den Objekten spezifische Eigenschaften zugeordnet sind.
Grady Booch nennt zahlreiche Vorteile aus der Sicht der Informatik, die für eine Objektorientierte Programmierweise sprechen99: „Die objektorientierte Zerlegung schafft durch
98
Mellor 1991.
99
Booch 1994. Seite 34.
75
die Wiederverwendung gemeinsamer Mechanismen kleinere Systeme, wodurch erhebliche
Einsparungen bezüglich der verwendeten Ausdrucksmittel erzielt werden. Objektorientierte
Systeme sind außerdem leichter zu ändern und können dadurch einfacher weiterentwickelt
werden, da ihr Design auf stabilen Zwischenformen beruht. Tatsächlich reduziert die objektorientierte Zerlegung das Risiko bei der Erstellung komplexer Software-Systeme erheblich,
weil diese dahingehend entworfen werden, dass sie sich inkrementell aus kleineren Systemen,
die wir bereits getestet haben, weiterentwickeln.“
Der systemdynamische Ansatz vermeidet das Problem der Verantwortlichkeit für eine
bestimmte Operation: keines der Objekte ist für den Ausgang einer Operation verantwortlich,
da die Operation entlang der Relation zwischen den Objekten durchgeführt wird. Hierin besteht ein wesentlicher Unterschied zu den Konzepten der Objektorientierten Modellierung:
Bei der OOM muss ein bestimmtes Objekt die Verantwortung für den Ausgang einer
Operation übernehmen, was durch die Methode des verantwortungsorientierten Entwurfes
(Responsibility-Driven Design RDD) gelöst worden ist.
76
4 Entwurf eines Konzeptes zur Objektorientierten Analyse
und Modellbildung
Auf den nun folgenden Seiten möchte ich mein Konzept der Objektorientierten Analyse und
Modellbildung vorstellen. Es ist auf der Grundlage meiner Studien der Analyse- und
Modellbildungsverfahren in Technik, Naturwissenschaft und Informatik entstanden und soll,
vor dem Hintergrund wahrgenommener Stärken und Schwächen der einzelnen Systeme, eine
optimale Lösung insbesondere das Einsatzgebiet der Produktion von Lern- und Informationsmedien für die naturwissenschaftliche und technische Bildung darstellen. Es kann
aber unabhängig davon jedem in der naturwissenschaftlichen und technischen Bildung
Tätigen als Anleitung dienen, sei es bei der Sachanalyse zur Vorbereitung einer
Unterrichtsreihe, oder bei der Produktion von Modellen und Medien zusammen mit Schülern.
4.1 Visualisierung des Objektmodells mit dUML
Begleitend zur Analyse muss das Objektmodell mit einer Modellierungssprache
geeignet visualisiert werden. Dies taucht
nicht als expliziter Prozess-Schritt auf, da es
als kontinuierlicher Vorgang im Wechselspiel der beteiligten Analysten, und zwischen den Analysten und dem Domänenexperten, geschieht.
Abbildung 29: Die Konstruktion von
UML-Diagrammen.
Sie kann alleine oder in Gruppen, mit
spezieller Software oder von Hand, auf
Papier, Tafel oder Clip-Board erfolgen. Wichtig ist die Verwendung des allgemeinverständlichen, normierten Symbolsatzes.
Hierzu können auf alle Elemente der didaktischen Unified Modeling Language dUML
zurückgegriffen werden. Die dUML liefert für die Analyse einen Satz von übersichtlichen
und unmissverständlichen Symbolen zur Modellierung von Objekten und Objektbeziehungen,
von Objekteigenschaften, -methoden und -ereignissen. Dies ist insbesondere wichtig, um den
Domänenexperten schnell und ohne großen Erklärungsbedarf in die Modell-Erstellung einbeziehen zu können.
Visualisierung der Methoden
Die Aufgaben der Objekte, also das, was die Objekte tun können sollen, werden in Anlehnung
an die UML als Methoden bezeichnet. Didaktisches UML ist ein verantwortungsbasiertes
Modellierungssystem (RDD, Responsibility Driven Design).
Das hat zur Konsequenz: Besitzt ein Objekt eine Methode, so hat das Objekt auch die
Verantwortung für die korrekte und vollständige Ausführung dieser Tätigkeit im Gesamtsystem. Andere Objekte müssen Nachrichten an das Objekt senden, das über die Methode
77
verfügt, wenn die Methode zur Ausführung kommen soll. In Diagrammen wie dem Sequenzdiagramm wird das Senden einer Nachricht vom anfordernden (Client-)Objekt zum die
Methode besitzenden (Server-)Objekt als ein Pfeil bezeichnet, der vom Client zum Server
gerichtet ist.
Wenn die Aufgabe der angeforderten Methode ist, einen Wert an das Client-Objekt zurückzuliefern, so kehrt sich damit die Richtung des Informationsflusses, verglichen mit dem
System der Allgemeinen Technologie nach Ropohl und verglichen mit der VDI 2222, um.
Diese Darstellungsweise geht aber konform mit der Bezeichnungslogik von Petri-Netzen.
Methoden werden in Anlehnung an die UML klein geschrieben. Bei Begriffen, die aus
mehreren Wörtern zusammengesetzt sind, werden die dem ersten Wort folgenden Worte groß
geschrieben; auch dies konform mit der von Booch 1994 vorgeschlagenen100 und in die UML
übernommenen Notation.
Visualisierung der Ereignisse
Ereignisse werden in bisher vorhandenen Notationssprachen nicht explizit in Klassensymbolen dargestellt; weder die Entwurfsmethode nach Booch, noch nach Jacobson, noch die
UML weist Ereignisse deutlich aus. Naturgemäß enthält auch die Methode der Strukturierten
Analyse nach DeMarco und das Konzept der Allgemeinen Technologie bzw. der VDI 2222
keine Notation für Ereignisse, weil diese Konzepte keine Verbindung mit der Objektorientierten Programmierung besitzen.
Ereignisse sind aber nach meiner Auffassung dringend notwendig, um diskrete Verhaltensänderungen des Systems notieren zu können. Das System der allgemeinen Technologie ist
beispielsweise lediglich in der Lage, den stationären Betrieb eines technischen System angemessen darzustellen; unter Hinzunahme der Speicherfunktion ist allenfalls ein diskontinuierlicher Betrieb darstellbar.
Viele technische Systeme kennen aber weitere Zustände, wie den Anfahr-, den Halt-, den
Nothalt- und den Wartungsbetrieb. Der Übergang vom einen Zustand in den nächsten wird
durch von außen an das System herantretende Ereignisse (Zündschlüssel wird vom Fahrer im
Zündschloss umgedreht) oder durch im System selbst ausgelöste Ereignisse (Temperatursensor meldet Überhitzung eines Systembestandteiles) ausgelöst und bewirkt u. U. eine
komplette Änderung des Systemverhaltens, inklusive der Wirkung und Bedeutung der
Systemeigenschaften.
Bei einem physikalischen Experiment kann das Ereignis die Änderung von Systemparametern
darstellen, den Beginn oder das Ende einer Experimentsequenz, den Start einer Messung oder
eines Messwagens. Auch hier können die Ereignisse von außen, vielfach also durch den
Experimentator, ausgelöst werden, oder von innerhalb des Systems kommen, also beispielsweise von einer Messeinrichtung getriggert werden.
100
Booch 1994.
78
Symbolsystem dUML
Klassendiagramme
Klassen werden durch ein Rechteck dargestellt, das in 4 horizontale Abschnitte unterteilt
wird. Die horizontalen Abschnitte sollen folgende Informationen aufnehmen:
1. Bezeichnung der Klasse, durch Fettdruck, Schriftgröße oder Zentrierung hervorgehoben,
Anfangsbuchstabe groß.
2. Eigenschaften der Klasse. Ein Symbol vor der jeweiligen Eigenschaft zeigt an, ob die
Eigenschaft von außen beeinflusst werden kann (+), ob sie von außen wahrgenommen,
aber nicht verändert werden kann (), oder ob sie von außen weder wahrnehmbar noch
veränderbar ist und nur zu internen Zwecken verwendet wird (-).
3. Methoden der Klasse. Eine Methode beschreibt eine Tätigkeit, die von dem Objekt einer
Klasse ausgeführt werden kann. Beschreibt man ein System mit der Sprache der Objektorientierten Modellierung, so wird klar, dass dem Bezeichner einer Methode der gleiche
Stellenwert zukommt, den das Verb im normalen deutschen Satzbau hat. Während die
Bezeichner für Eigenschaften groß geschrieben werden - Größe, Gewicht, Farbe -, sollten Methoden dagegen wenigstens im Anfangsbuchstaben klein geschrieben werden senden(), erfassen(). Kompositum aus mehreren Wörtern ist möglich; üblicherweise
werden diese Wörter optisch voneinander getrennt, Eine Darstellung der Veröffentlichung
(+,-, ) ist nicht notwendig, da Methoden nicht veröffentlicht, sondern durch interne
Behandlung eintretender Ereignisse gesteuert werden sollten. Der Methode ist in einer
Klammer nachgestellt, auf welche Eigenschaft sie während der Ausführung lesend
zugreift, d.h. von welchen Eigenschaften der Ablauf der Methode abhängig ist. Greift die
Methode schreibend auf eine Eigenschaft zu, verändert sie also Eigenschaftswerte, so soll
diese Tätigkeit Teil des Methodenbezeichners sein. Beispiel:
geschwindigkeitÄndern(Zeit, Beschleunigung).
4. Ereignisse, die die Auslösung und den Ablauf von Methoden beeinflussen. In jeder
grafischen oder textuellen Beschreibung werden Ereignisse durchgängig mit einem davor
gestellten Blitz-Symbol () hervorgehoben. Tritt ein Ereignis nicht nur einfach auf,
sondern ist noch quantitativ beschreibbar, werden die genauen Werte in einer Klammer
mit übergeben. Beispiel: beschleunigungGeändert(9.81)
79
Auto
Zeit
Ort
Geschwindigkeit
+ Beschleunigung
ortÄndern(Geschwindigkeit, Zeit)
geschwindigkeitÄndern(Beschleunigung, Zeit)
beschleunigungGeändert
Abbildung 30: Beispiel für ein Klassendiagramm in der dUML
Zustände, Eigenschaften, Automaten
Im Systemdiagramm nach wurde bereits deutlich, dass ein System außer seinen Subsystemen,
den Relationen der Subsystemen untereinander und seinen Ein- und Ausgangsgrößen (mit: S
Stoff, E Energie, I Information gekennzeichnet) noch eine weitere wichtige Eigenschaft
besitzt: den internen Zustand (engl.: state). Diese internen Zustände beschreiben, präziser
ausgedrückt, den Zustand interner Stoff-, Energie- oder Informationsspeicher.
Diese internen Zustände sind vielfach von außen nicht ohne weiteres sichtbar, haben aber
einen deutlichen Einfluss auf das Systemverhalten. So wird die Funktionsfähigkeit eines
Mobiltelefons oder eines Notebooks in deutlicher Abhängigkeit vom internen Ladezustandes
seines Akkus stehen. Ist der Tank eines Autos fast leer, ist damit der Gebrauchswert des
Autos deutlich eingeschränkt, man sollte keine längeren Fahrten damit unternehmen und bei
nächster Gelegenheit eine Tankstelle ansteuern. Vielfach bleiben die internen Zustände des
Gerätes von einer Betriebsphase des Gerätes zur nächsten erhalten; wenn ein Auto mit leerem
Tank abgestellt wird, wird sich daran bis zum nächsten Start des Motors nichts
entscheidendes ändern.
In den oben genannten Beispielen können die Zustände ein Kontinuum von Werten zwischen
„voll“ und „leer“ annehmen. Es gibt aber auch, vor allem bei der Betrachtung des
Informationsumsatzes in technischen Systemen, eindeutige Zustände, die kein Kontinuum
annehmen: Eine Anlage ist entweder „an“ oder „aus“, die Speicherstelle eines Digitalrechners
entweder „voll“ oder „leer“. Aber: eine Waschmaschine kann in genau einer von mehreren
Stufen eines Waschprogramms (Vorwäsche, Kochen, Spülen, Schleudern...) sein. Ein
Autoradio kann auf eins von 20 vorprogrammierten Kanälen eingestellt sein; eine Ampel
befindet sich zu jedem definierten Zeitpunkt ihrer Betriebszeit in einem von fünf Zuständen
(Rot, rot-gelb, grün, gelb, gelb-dauerblinkend).
Solche Zustände werden als „diskrete Zustände“ bezeichnet, in englisch als „finite states“.
Die zugehörigen technischen Systeme werden im englischen als „finite state machines“ bezeichnet, im deutschen als „Automaten“, genauer als „endliche Automaten“. Eine Waschmaschine ist ein sehr gutes Beispiel für einen Automaten (sie werden dann auch in der
Werbung fachsprachlich korrekt als „Waschvollautomaten“ bezeichnet). Fast jeder Student
80
der technischen Informatik hat in seiner Grundlagenvorlesung als Standardbeispiel den
„Zigarettenautomaten“ bzw. in letzter Zeit fast nur noch den „Getränkeautomaten“ analysiert.
Im Objektorientierten Modell zählen die Zustände zu den Eigenschaften der Objekte. Sie
können öffentliche Eigenschaften sein, dann lassen sie sich von außen beobachten und
verändern (z.B.: Stellung des Drehschalters einer Waschmaschine). Oder sie sind von außen
nicht sichtbar und nur indirekt veränderbar (Münzinhalt der Wechselbox beim Getränkeautomaten); in dem Fall werden sie als private Eigenschaften bezeichnet.
Der Vorgang des Wechselns von einem Zustand in den nächsten wird als Zustandsübergang
bezeichnet. Der Auslöser für das Geschehen des Übergangs kann:
1. ein externes Ereignis sein: Ein Kunde wirft Geld in den Getränkeautomaten ein und bringt
den Automaten damit in den Zustand „Getränkeauswahl anzeigen“;
2. ein internes Ereignis sein: eine Ampel wechselt von „Grün“ auf „Gelb“, weil der interne
Taktgeber der Ampel eine definierten Anzahl von Takten fortgeschritten ist;
3. von weiteren Eigenschaften abhängig sein: je nach Anzahl der eingeworfenen Münzen
führt der Druck auf einen Auswahlknopf dazu, dass ein Getränk ausgeworfen wird, oder
nur dazu, dass eine Fehlermeldung angezeigt wird.
Automaten, die sich wie in (3.) verhalten, werden als Mealy-Automaten bezeichnet.
Demzufolge ist ein Getränkeautomat ein Mealy-Automat, eine einfache zeitgesteuerte
Verkehrsampel ohne Druckknöpfe oder Messschleifen jedoch noch nicht.
Zustandsdiagramm
In Abhängigkeit von bestimmten Eigenschaften (Zustandsvariablen) und bestimmten
Ereignissen, die in der Vergangenheit der Systemgeschichte eingetreten sein mögen, kann ein
technisches System oder ein physikalischer Prozess sich in verschiedenen Zuständen befinden, die das von außen beobachtbare Antwortverhalten des Systems bestimmen können.
Vielfach kann sich der Zustand eines Systems durch eine oder mehrere quantitative Formeln
beschreiben lassen. So ist die Klemmspannung U eines Kondensators direkt von der Ladungsmenge Q in dem Kondensator und seiner Kapazität C abhängig nach
Q
C
U=
Wobei die verbleibende Ladungsmenge Q im Kondensator durchaus von einer komplizierten
Vorgeschichte abhängig sein kann. Dennoch lässt sich das Verhalten des Systems grundsätzlich mit einer stetig differenzierbaren Funktion beschreiben.
Diese lässt sich in bewährter Art visualisieren, indem man den Zustand abhängiger und
unabhängiger Variablen und ihre Abhängigkeit voneinander in einem kartesischen Koordinatensystem aufträgt.
Bestimmte Systeme kennen aber mehrere deutlich voneinander unterscheidbare, diskrete
Zustände Z1,2,3...n. Befindet sich das System im Zustand Z1, kann seine Reaktion auf ein
81
bestimmtes Ereignis komplett anders ausfallen als es im Zustand Z2. Das Verhalten des Objektes in den Zuständen Z1 und Z2 lässt sich dabei möglicherweise mit eigenständigen, in sich
stetig differenzierbaren Funktionen beschreiben; der Übergang von einem Zustand in den
anderen erfolgt aber vielfach diskontinuierlich; diese Übergänge sind dann auch vielfach nicht
geschlossen beschreibbar.
Systeme mit diesem Verhalten werden nach Mealy „finite state Machines“101 benannt.
Beispiele für state machines sind zum Beispiel zahlreiche Messgeräte. Ein handelsübliches
Digital-Multimeter ist in der Lage, eine Vielzahl verschiedener Aufgaben zu erfüllen: das
Messen von Strömen oder Spannungen, in um Größenordnungen verschiedenen Messbereichen, die Funktionsprüfung von Leitungen, Widerständen oder Halbleiter-Bauelementen.
Die Wahl der Funktion erfolgt dabei über äußere Bedienelemente, vielfach durch einen
Drehwahlschalter. Damit wird sichtbar und plausibel dargestellt, dass das Gerät zu jedem
Zeitpunkt nur eine bestimmte Funktion, also eine bestimmte Messart in einem konkreten
Messbereich, erfüllen kann.
Abbildung 31: Beispiel für ein technisches System, das sich durch ein
Zustandsdiagramm beschreiben lässt: LCD-Digital-Multimeter ME-32 der Firma
Voltcraft mit Drehwahlschalter
In Abhängigkeit von diesem, von außen gut sichtbar gemachten, Betriebszustand des Gerätes
ändern sich zahlreiche innere Zustände des Gerätes, etwa der Innenwiderstand zwischen den
Messeingängen.
Eine Abbildung dieses Messgerätes auf ein Software-Objekt muss diesem Verhalten des RealObjektes Rechnung tragen.
101
Mellor 1991.
82
Ein anderes Beispiel für ein Messgerät als Zustandsmaschine ist das Geiger-Müller Zählrohr
zur Detektion von hochenergetischer Strahlung. Hierbei ist das Verhalten des Gerätes im
wesentlichen von der internen Zählrohrspannung abhängig.
•
Ist die Zählrohrspannung gering, so können die bei der Ionisation durch z.B. Gammaquanten freigesetzten Elektronen nicht schnell genug durch das elektrische Feld
abgezogen werden und relaxieren frühzeitig innerhalb des Gases oder durch Kontakt mit
der Außenwand, ohne ein Zählereignis herbeizuführen. Dieser Zustand wird mit
„Ladungssammlung“ bezeichnet.
•
Bei einer Zählrohrspannung in der Größenordnung bis 200 V werden die durch die
ionisierende Strahlung abgelösten Elektronen, und auch durch den gleichen Prozess entstehende Sekundärelektronen, schnell durch das elektrische Feld in Richtung des
Zählrohrfadens beschleunigt. Diese Elektronen bewirken einen schwachen Zählimpuls,
der durch eine geeignete Elektronik verstärkt werden muss. Man nennt diesen Bereich
„Ionisationskammerbereich“, weil ein analoger Vorgang in Ionisationskammernachweisgeräten geschieht.
•
Die häufigste Betriebsart des Geiger-Müller-Zählrohrs ist der „Proportionalbereich“. Je
höher die Energie der Quanten ist, desto mehr Atome werden durch primär- und
Sekundärprozesse ionisiert. Die freien Ladungsträger werden durch das innere Feld beschleunigt und können innerhalb ihrer freien Weglänge noch genug Energie sammeln, um
in weitere Ionisierungen zu bewirken. Dies äußert sich in einer gut messbaren Ladungsmenge, die den Eingang der Verstärkerschaltung erreicht; die insgesamt messbare Ladungsmenge selbst ist proportional zur Zählrohrspannung - daher die Bezeichnung „Proportionalbereich“.
•
Wird die Zählröhrspannung noch weiter erhöht, führt jedes Zählereignis durch die Vielzahl der ausgelösten und beschleunigten Elektronen zu einem Lawineneffekt. Der durch
die freien Ladungsträger vermittelte Ladungstransport hält so lange an, wie unter diesen
Umständen die Zählrohrspannung aufrecht erhalten werden kann. Dies führt zu einem
messtechnisch sehr leicht erfassbaren Einbruch der Zählrohrspannung, aus der sich auf der
anderen Seite aber keine Information über die Energie der Quanten mehr entnehmen lässt.
Sowohl im Proportionalbereich als auch im Auslösebereich ist das Zählrohr nach einem
Zählereignis durch die zahlreichen bereits vorhandenen freien Ladungsträger für einen
gerätespezifischen Zeitraum nicht mehr sensitiv für weitere Ionisierung durch eintretende
Strahlung. Im Zustandsdiagramm wird dies durch den Zustand der „Totzeit“ angedeutet.
Ist die „gas recovery“ abgeschlossen, kehrt das Gerät wieder in den Vorzustand zurück.
•
Bei einer weiteren Erhöhung der Zählrohrspannung können, vor allem durch den Spitzeneffekt in der Nähe des zentralen Drahtes im Zählrohr, so hohe Feldstärken auftreten das
die Gasatome auch ohne Strahlungseinwirkung ionisiert werden. Dieser Spannungsbereich wird im Aktivitätsdiagramm als der Zustand „Gasentladungsbereich“ bezeichnet.
Durch die permanente Ionisierung kann keine „gas recovery“ mehr geschehen, das Gerät
wechselt beim Eintreten in den Gasentladungsbereich automatisch in den Zustand
„Totzeit“ und verbleibt dort, was im dUML-Zustandsdiagramm durch den zyklischen
Übergangspfeil angedeutet wird.
83
Ladungssammlung
U > 30V
U > 200V
Ionisationskammerbereich
proportionalbereich
Zähl
ereignis
gas
recovery
OFF
U > 500V
Totzeit
gas
recovery
U > 1000V
Gasentladungs
-bereich
Zähl
ereignis
Auslösebereich
U > 1000V
Abbildung 32: Das dUML-Aktivitätsdiagramm, dargestellt für das Objekt
„Geiger-Müller-Zählrohr“.
Für das Zeichnen von Zustandsdiagrammen gelten eine Reihe von Konventionen, die in der
UML definiert worden sind.
•
Die Zustände werden durch Rechtecke dargestellt, deren Ecken gerundet sind. Damit soll
einer Verwechselung mit dem Klassensymbol vorgebeugt werden.
•
Die Übergänge eines Systems von einem Zustand in den nächsten werden als gerichtete
Pfeile (sog. „Übergangsvektoren“) dargestellt.
•
Die Ereignisse, die zum Zustandsübergang führen, werden an den korrespondierenden
Pfeil gezeichnet.
•
Jedes System muss sich vom Systemstart weg in einem definierten Zustand befinden. Um
diesen Zustand zu definieren, zeichnet man den Start durch einen schwarzen gefüllten
Kreis. Vom Startpunkt weg zeigt ein Übergangspfeil auf den ersten Zustand, den das
System vom Start weg annimmt.
•
Ebenso kann der Ausstieg aus dem Ablaufschema des Automaten durch einen schwarz
ausgefüllten Kreis dargestellt werden, der von einem nicht ausgefüllten Kreis umrandet ist
(sog. „Bullseye“).
•
Bestimmte Ereignisse führen nicht dazu, dass der Zustand gewechselt wird. Ist der Tank
eines Autos leer, kann man auch durch wiederholtes Betätigen des Anlassers nicht den
Motor starten. Dies kann angedeutet werden, indem man den Übergangsvektor wieder auf
das Ereignis selbst zurückführt.
84
Aktivitätsdiagramm
Das Aktivitätsdiagramm beschreibt die zeitliche Abfolge von Aktivitäten, wie sie im System
ausgeführt werden. In technischen Systemen folgen zahlreiche Aktivitäten einer festgelegten
Reihenfolge; z.B. das Waschprogramm einer Waschmaschine. Zahlreiche Aktivitäten werden
durch Ereignisse ausgelöst und gesteuert; zum Beispiel läuft das Notfallprogramm eines
Kernkraftwerkes automatisch dann ab, wenn bestimmte Grenzwerte überschritten werden. Die
genaue Art und Abfolge der Aktivitäten wird dann in Abhängigkeit von der Rückmeldung der
Sensoren für Behälterdruck, Kühlwasserfluss, Temperatur usw. gesteuert.
Das Aktivitätsdiagramm entspricht weitgehend dem Flussdiagramm, das zur Zeit der
prozeduralen Programmiertechnik eines der wichtigsten Hilfsmittel darstellte. Neu ist allerdings die Steuerung durch Ereignisse: In konventionellen Flussdiagrammen waren explizite
Verzweigungsstellen vorgesehen, an denen im Programmablauf der Zustand gegebener
Variablen geprüft wurde. In Abhängigkeit vom Ergebnis dieser Prüfung verzweigte das Programm in die eine oder andere Abfolge von weiterführenden Aktivitäten, die wiederum auch
die Änderung der Zustandsvariablen bewirken konnten. Dadurch konnte der Ablauf des Programms gesteuert werden: bei dem nächsten Erreichen der Programmverzweigung kann die
gleiche Abfrage der Zustandsvariablen zu einem anderen Ergebnis führen, und die
Verzweigung eine andere Abfolge von Aktivitäten bewirken.
Die Beschreibung eines Problems in Form einer sequentiellen Abfolge von Operationen wird
als „von Neumannsches Denkschema“102 bezeichnet, eine Bezeichnung, die sich vor allem auf
die von Neumann-Architektur von informationsverarbeitenden Prozessoren zurückführen
lässt.
Die Objektorientierte Programmierung zeichnet sich durch die Eigenschaft der Ereignissteuerung aus, das heißt: hier werden nicht mehr bestimmte Stellen des Ablaufes als Zeitpunkt
einer Abfrage ausgewiesen. Das System führt statt dessen zu einem gegebenen Zeitpunkt eine
Aktivität oder eine Sequenz von Aktivitäten aus. Ein eintretendes Ereignis - dies kann z.B. die
Änderung einer Zustandsvariable sein, die vom System überwacht wird - führt dazu, dass das
System aus seiner momentanen Aktivität in eine andere Aktivität, oder in eine neue Sequenz
von Aktivitäten wechselt.
Beispielsweise würde der normale Ablauf des Steuerungsprogramms eines Kraftwerkes durch
das Ereignis „Kühlwassertemperatur überschreitet kritischen Grenzwert“, zu jedem beliebigen
Zeitpunkt dazu führen, dass die normale Aktivität zu Gunsten eines Notlaufprogramms
beendet wird.
Die verschiedenen Aktivitäten eines Systems werden durch Rechtecke dargestellt, deren linke
und rechte Kante insgesamt gerundet sind. Damit wird einer Verwechselung mit den Symbolen des Zustandsdiagramms vorgebeugt, bei dem lediglich die vier Ecken gerundet sind.
Die Aktivität selbst wird in dem Aktivitätssymbol durch ein aussagekräftiges Stichwort bezeichnet.
102
Ebd. Seite 26.
85
Die Vektorpfeile zwischen den Aktivitäten markieren die Übergänge von einer Aktivität des
Systems zu einer anderen davon getrennten. Ein solcher Übergang kann
a) als Folge einer festgelegten Sequenz von Aktivitäten geschehen, das heißt, sobald eine
Aktivität abgeschlossen wurde, beginnt das System automatisch mit der nächsten.
b) Teil einer bedingten Verzweigung sein: wie bei traditionellen Flussdiagrammen hängt es
möglicherweise von dem Ergebnis der Prüfung einer Variablen ab, welche der möglichen
Folgeaktivitäten aufgenommen werden soll
c) durch ein Ereignis ausgelöst worden sein; in diesem Fall soll das Ereignis, durch einen markiert, an den Übergangsvektor gezeichnet werden.
Im Gegensatz zum Kollaborationsdiagramm ist beim Zustandsdiagramm in der Regel nicht
ersichtlich ist, von wo aus das Ereignis ausgelöst wird. Ebenso hängt bei der in b) beschriebenen bedingten Verzweigung die Auswahl der nächsten Aktivität möglicherweise auch
von den Parametern des Ereignisses ab.
Deswegen wählt man zur Beschreibung sinnvollerweise eine erweiterte Notation, bestehend
aus:
- dem Ereignis-Symbol ,
- dem Auslöser des Ereignisses, gefolgt von einem Unterstrich _ ,
- der Beschreibung des Ereignisses und
- den übergebenen Parametern in Klammern dahinter.
Beispiel für ein Ereignis, dass von einer der Benutzerschnittstellen eines Aufzugsystems (an
der Außenseite der Aufzugtür) ausgelöst wird, wenn ein Benutzer den "Abwärts"-Knopf
drückt:
Benutzerschnittstelle1_AufzugAngefordert(abwärts)
Dieser Ereignisbezeichner enthält alle Informationen die notwendig sind, um das Ereignis zu
verarbeiten und eine entsprechende Aktivität auszulösen - beispielsweise, um einen Aufzugkorb in die Etage in Bewegung zu setzen, in der die Benutzerschnittstelle mit der Nummer 1
montiert ist - und auch um weitergehende Aktionen wie die Planung einer günstigen Fahrtreihenfolge anzustellen, die möglichst viele Passagiere mit dem Fahrtwunsch "abwärts"
zusammenfasst.
Der Einstiegspunkt einer bedingten oder unbedingten Sequenz von Aktivitäten wird durch
einen schwarzen, ausgefüllten Kreis mit der Aufschrift "Start" bezeichnet.
86
Sequenzdiagramm
Ein Hauptproblem bei der Darstellung technischer Systeme mit den Flussbildern der
allgemeinen Technologie und der VDI 2222 (inkl. der Erweiterungen nach Arp) ist die mangelnde Darstellbarkeit dynamischer Vorgänge. Die Flussbilder bilden einen statischen
Zustand ab, wie er in technischen Systemen lediglich in der Gleichgewichtsphase vorzufinden
ist.
Dies führt bei Prozessgrafiken überall da zu Problemen, wo
Prozesse mit explizitem Zeitverhalten abzubilden sind. Vor
allem die zahlreichen technischen Chargenprozesse (Stahlherstellung, Legen von Betonfundamenten auf Baustellen, ...)
führen hier schnell an die Grenzen der Darstellungsmethode,
da die zu betrachtenden Stoffflüsse hier punktuell unterbrochen bzw. wie bei Betonfundamenten dauerhaft gespeichert werden.
Die VDI-Richtlinie 2222 in der Fassung von 1977 führt selbst
den Versuch einer Darstellung der Funktionsgliederung und
der verknüpften Funktionsstruktur des Chargenprozesses
"Wäsche waschen" vor103, der nach der Auffassung von
Arp104 gescheitert ist.
Bei der großen Vielzahl technischer Systeme, die auch
aufgrund ihrer wachsenden Vielseitigkeit mehrere Tätigkeiten
im zeitlichen Nacheinander durchführen können, und dabei
noch auf die Koordination und dynamische Interaktion mit
anderen Systemen angewiesen sind, erreicht eine statische
Darstellung der Flussgrößen die prinzipielle Grenze ihrer
Leistungsfähigkeit.
Objekt1
Objekt2
Aufruf Objekt 2()
Rückgabe eines
Wertes()
Zur Lösung dieses Problems bietet sich eine vereinfachte
Form des Sequenzdiagramms an, wie es in der Unified
Modeling Language definiert wird.
Abbildung 34:
Sequenzdiagramm gemäß
UML-Notation
103
Verein deutscher Ingenieure (VDI): VDI-Richtlinie 2222, Blatt 1: Konstruktionsmethodik: Konstruieren
technischer Produkte. Berlin, Köln: Beuth Verlag 1977. Bild 3.03/3.04.
104
Arp, H: Vorlesung zur allgemeinen Technologie (Didaktik der Technik IV). Gerhard-Mercator-Universität
Duisburg.
87
Das Sequenzdiagramm besitzt 2 Koordinaten mit eigenständiger Bedeutung. Auf der waagerechten Achse werden nebeneinander die an der Aktivität beteiligten Klassen als Rechtecke
gezeichnet, mit dem Klassenbezeichner innerhalb des Rechteckes. Eine erweiterte Darstellung
mit den relevanten Eigenschaften und Methoden innerhalb des Rechteckes, also in Form eines
Klassendiagramms, ist bei vorhandenem Platz möglich. Da die Objekte im Sequenzdiagramm
wechselseitig auf ihre öffentlichen Eigenschaften und Methoden zurückgreifen, ist es
natürlich wichtig, die von den Klassen jeweils definierten öffentlichen Eigenschaften und
Methoden der Objekte mit der richtigen Bezeichnung zu kennen. Somit ist eine Darstellung
der Klassendiagramme im Kopf des Sequenzdiagramms durchaus sinnvoll, wenn es nicht zu
Platzproblemen führt.
Die y-Achse ist die Zeitachse des Sequenzdiagramms; dies sollte auch entsprechend an der
Achse notiert werden. Die Zeitachse ist ordinal-, aber nicht intervallskaliert, da die einzelnen
Aktivitäten möglicherweise zu große Laufzeitunterschiede haben, um im gleichen Diagramm
noch übersichtlich dargestellt werden zu können.
Von den einzelnen Klassen laufen die sogenannten Lebenslinien als dünne gestrichelte Linien
nach unten.
Ist das technische System in Betrieb, oder findet der physikalische Vorgang statt, haben wir es
mit einer in der Zeit (im Sequenzdiagramm: nach unten) ablaufenden Interaktion verschiedener Objekte zu tun. Die Objekte, ggf. mit ihren Eigenschaften und Methoden, sind durch ihr
Klassendiagramm im Kopf des Sequenzdiagramms beschrieben. Auf den Lebenslinien der
Objekte kann nun gezeichnet werden, wann die Objekte im Betrieb aktiv sind.
Die Aktivierung eines Objektes wird angezeigt, indem im Moment der Aktivierung die
gestrichelte Lebenslinie zu einer rechteckigen, breiteren, nicht ausgefüllten Aktivierungslinie
wird.
Pumpe
-Leistungsaufnahme
-Eingangsdruck
+Ausgangsdruck
Druck_erhöhen()
Zeit
Lebenslinie
Klassendiagramm
(Langfassung)
Beginn
der
Objektaktivierung =
Start der Pumpe
Ende
der
Objektaktivierung =
Stopp der Pumpe
Aktivierungslinie
Abbildung 35: Sequenzdiagramm in dUML-Notation, mit dem Klassendiagramm in
Langfassung und einem Pfeil, der die Zeitachse markiert.
88
Die Objekte beeinflussen sich während der Systemlaufzeit gegenseitig. Teilweise
beeinflussen zwischen den Objekten ausgetauschte Stoffe, Energien oder Informationen den
Ablauf der Aktivitäten; teilweise führt der Austausch dieser Flußgrößen erst dazu, dass ein
Objekt aktiviert wird. Zum Beispiel kann die Pumpe von der Anlagensteuerung in Betrieb
gesetzt werden; dies geschieht auf Grundlage der Information eines Druckwächters am
Kessel. Der Druckwächter wiederum reagiert auf einen Druckverlust, der durch den Abfluss
des gasförmigen Stoffes aus dem Behälter an das in der Kette nachgeordnete, in regellosen
Abständen Gas verbrauchende System ausgelöst wird.
89
Bediener
+SituativerKontext
Zielvorgabe
Entscheidung(Situativer
Kontext, Zielvorgabe
Behälter
+Druck
+Gasventilstellung
GasUmsetzen ()
Verbraucher
-Gasbedarf
GasUmsetzen(Gasbedarf)
Behälter_GasVentilÖffnen
(Gasbedarf)
DruckErhöhen()
GasBereitstellen()
GasVentilÖffnen()
DruckErhöhen()
GasBereitstellen()
GasVentilÖffnen()
+gasVentilÖffnen
+GasLiefern(Gasventilstellung)
+DruckErhöhen(Pumpe_
Ausgangsdruck)
Druck<Sollwert
Ausgangsdruck
Druck<Sollwert
Ausgangsdruck
Pumpe
-Eingangsleistung
-Eingangsdruck
+Ausgangsdruck(Eingangsleistung)
Eingangsleistung
Eingangsleistung
Steuerteil
+ Sollwert
+ Maximalwert
+ Istwert
Vergleich(Sollwert, Istwert, Maximalwert)
Pumpe_EingangsstromSetzen(Vergleich)
Druck<Sollwert
Entscheidung()
Sollwert()
Vergleich()
Vergleich()
Vergleich()
90
Zeit
Es wäre denkbar, wie im unten gezeigten Beispiel, den Beginn und das Ende der Rekursion
durch die Veränderung des Ausgangsvektors zu markieren. Es wird aber durch Überlegung
deutlich, dass diese Information redundant ist. Die UML markiert das Ende der Sequenz, auf
die der Ausgangsvektor bezogen ist, durch das Ende der Aktivierungslinie. Im vorliegenden
Beispiel kann man durch geeignete Wahl des Eigenschaftsbezeichners deutlich machen, dass
die Eingangsleistung nur für die Dauer der Aktivierung der Pumpe ungleich null sein soll.
Eingangsleistung
Vergleich ()
Eingangsleistung
Abbildung 36: eine alternative Darstellungsweise, in der Beginn und Ende einer
Rekursion durch Wiederholung des Ausgangsvektors markiert wird.
Dennoch kann es aus Gründen der besseren Verständlichkeit adäquat sein, diese
Informationsredundanz einzubringen. Dies sollte die Entscheidung des Lehrers bzw.
Projektleiters oder Referenten bleiben.
Für die in dieser Arbeit verwendeten Diagramme wird die redundanzarme Darstellung in
Anlehnung an den UML-Standard beibehalten.
Vergleich: Weg-Schritt-Diagramm oder Funktionsdiagramm
Die Weg-Schritt-Diagramme105 sind in der Technologie etablierte Darstellung der Sequenz, in
der ein technischer Prozess abläuft. Der Prozess wird aus der Perspektive der beteiligten
Sensoren und Aktoren dargestellt. Sie unterscheiden sich von der Perspektive der
Objektorientierten Modellierung dahingehend, dass
•
Objekte größere zusammenhängende Einheiten darstellen, deren Subsystemgrenze
mehrere zusammenhängende Sensoren und Aktoren umfassen kann;
•
Objekte diskrete und kontinuierliche Eigenschaften, auch gemischt, besitzen können,
während Weg-Schritt-Diagramme wegen ihrer Nähe zu Zustandsdiagrammen lediglich
diskrete Eigenschaften bezeichnen können;
•
die zeitliche Abfolge in Prozessschritten geordnet ist.
105
Koch, F.; Pyzalla, G.: Einführung in die Technologie. Köln, München: Stam Verlag. 8. Auflage 1989
91
Trennung der Modelle
Ward und Mellor sprechen sich dafür aus, bei verschiedenartigen Objektrelationen getrennte
Modelle zu fertigen. Treten in einem System parallele Stoff-, Energie-, und Informationsflüsse auf, so wären getrennte Modelle zu fertigen, die jeweils nur den Fluss einer Größe
visualisieren.
Ward und Mellor verdeutlichen dies am Flussplan eines Badezimmers. Dort sind
verschiedene Einrichtungen miteinander zu verbinden, wobei die Flussgrößen Wasser und
elektrische Energie sind. „Jedoch das Zeichnen beider Systeme in ein einzelnes Diagramm
würde entweder zwei verschiedene Symbole für die zwei verschiedenen Verbindungsarten
(Elektrizität und Wasser) oder die Kennzeichnung der Verbindung (d.h. der Kanten zwischen
den Knoten des Graphen, Anm.) erfordern, um die Verbindungsart zu kennzeichnen. Das
resultierende Diagramm würde für viele, verschiedene Verbindungen schwierig zu lesen sein.
(...) Durch Darstellung der beiden Verbindungsarten in zwei Modellen wurde die gesamte
visuelle Komplexität, die ein einzelnes Modell aufweisen würde, reduziert, und es wurde die
Verwendung derselben Symbole für Wasser- und elektrische Verbindungen ermöglicht. (...)
Letztendlich wurde die Integration der beiden Modelle durch Darstellung der Wasser und
Elektrizität benötigenden Geräte in beiden Modellen erreicht. Diese kontrollierte Redundanz
macht es leicht zu erkennen, wie die beiden Modelle zur Darstellung des gesamten Systems
zusammenpassen.“
Dem gegenüber steht scheinbar der Ansatz der allgemeinen Technologie, der sich bemüht, ein
technisches System mit Hilfe der Flüsse von Stoff, Energie und Information durch das System
darzustellen.106 Hier findet man in entsprechenden Diagrammen, z.B. in der von Arp107
vorgeschlagenen Erweiterung der VDI 2222, eine überlagernde Betrachtung der Flussgrößen
S, E, I, und deren Kennzeichnung durch entsprechende Symbole.
Dies hat deutliche Vorteile: bei der Zufuhr von an Kraftstoff und Sauerstoff gebundene
Energie zu einem Fahrzeugmotor handelt es sich um einen Verbundstrom; als eine mögliche
Beschreibung der Funktion eines Motors könnte die Trennung der Energie aus dem Stoffstrom sein. Diese Sichtweise lässt sich in einem System streng nach Flussgrößen getrennter
Modelle so nicht darstellen.
106
Wolffgramm, H.: Allgemeine Techniklehre: Elemente, Strukturen und Gesetzmäßigkeiten; Einführung in die
Denk- und Arbeitsweise einer allgemeinen Techniklehre. Hildesheim: Franzbecker, 1994. Seite 70ff.
107
Arp 1991. Seiten 5-8.
92
Energie wandeln
Kraftstoff/
Luftgemisch
mech. Leistung
Abgas
Abbildung 37: Verbundströme beim Objekt „Kraftfahrzeugmotor“ im System der
allgemeinen Technologie
Auf der anderen Seite macht auch das System der Allgemeinen Technologie von der
Möglichkeit Gebrauch, für das Verständnis nicht relevante Flüsse einfach auszublenden. So
ist der Signalfluss in einem Computer nicht von seinem Energiefluss trennbar, da zur Übermittlung der Signale, zum Umladen der Kondensatoren und zum Wechseln der Spannungspegel immer noch geringe Ströme fließen müssen; sofern allerdings die logischen Funktionen
und nicht das thermische Gleichgewicht des Computers Gegenstand der Untersuchung sind,
wird man sich im Signalflussplan auf das Zeichnen des Informationsflusses beschränken.
Ich rate als Fazit dazu, die Frage nach der Trennung der Modelle nicht dogmatisch zu
entscheiden. Das ideale Modell verhält sich meiner Auffassung nach flexibel, und erlaubt den
Blick auf ein und das gleiche Modell mit verschiedenen Stufen der Komplexität. Im Idealfall
ließen sich dann auch die verschiedenen Flussgrößen einzeln oder einander überlagert im
gleichen Modell darstellen, wobei der Betrachter die gewünschte Ansicht zur Betrachtungszeit wechseln könnte.
Abweichung der dUML von der vollständigen UML
Die vollständige UML sieht vor, mehrere Klassen in einem Klassendiagramm zu zeichnen,
und die Bezüge der Klassen zueinander als sogenannte Assoziationen darzustellen. Bei
Assoziationen im Sinne der Objektorientierten Programmierung handelt es sich zum Beispiel
um die Ableitung einer spezifischen Klasse von einer allgemeinen Klasse („Generalisierung“)
oder um die Aggregation mehrerer Teile zu einer neuen Klasse. Die entstehenden Diagramme, die das System in erster Linie aus der Sicht des Informatikers beschreiben, haben
jedoch verwirrende Ähnlichkeit mit den ebenfalls sehr bedeutsamen Kollaborationsdiagrammen, die die Zusammenarbeit der einzelnen Objekte eines Systems aus systemtheoretischer Sicht beschreiben.
Aus diesem Grund wird an dieser Stelle geraten, auf die Darstellung von Assoziationen in
Klassendiagrammen bei der Arbeit mit Gruppen, die nicht mit UML vertraut sind, zu
verzichten. Die Einführung und Nutzung von Assoziationen sind bei der programmiertechnischen Umsetzung früh genug angesetzt, wenn ihre Darstellung überhaupt notwendig
sein sollte.
Kollaborationsdiagramm
Die Objekte eines Systems arbeiten zusammen, um die Funktion des Systems zu erfüllen.
Beispiel sind zum Beispiel die verschiedenen Objekte, die zusammen das System einer Ampelsteuerung bilden. Alle diese Objekte haben bestimmte Eigenschaften und Methoden, mit
93
denen sie zum Gesamtsystemverhalten beitragen, und reagieren in definierter Art auf bestimmte Ereignissen.
Die Zusammenarbeit108 zwischen den Objekten eines Systems beschreibt das Kollaborationsdiagramm. Hierbei werden die Objekte wiederum durch rechteckige Felder
dargestellt, die mit dem Namen ihrer Klasse bezeichnet sind. Die Klassendiagramme mit
ihren eingezeichneten Eigenschaften, Methoden und Ereignissen können direkt übernommen
werden. Dies ist sinnvoll, um sich bei der Modellierung des komplexen Systems über die
Eigenschaften und Methoden der Objekte bewusst zu bleiben.
Es ist jedoch genauso möglich, die Darstellung der Eigenschaften, Methoden und Ereignisse
in den 3 unteren horizontalen Abschnitten des Klassendiagramms entfallen zu lassen. Es
verbleibt dann ein Rechteck, das den Namen der Klasse enthält, zu der das Objekt gehört.
Kollaborationsdiagramme unter Wegfall der eingezeichneten Eigenschaften, Methoden
und Ereignisse entsprechen den Flussbildern, die in der Symbolsprache der allgemeinen
Technologie zur Darstellung von Symbolsystemen gewählt werden. Allerdings ist in der
Symbolsprache der allgemeinen Technologie vorgesehen, den Namen des Subsystems
(entspricht dem Bezeichner der Klasse in der dUML) ÜBER das Systemsymbol zu setzen,
und statt dessen die Hauptfunktion (!) des Subsystems in das Symbol einzusetzen. Die dUML
beschreibt alle im jeweiligen Kontext relevanten Funktionen des Objektes (und in Klammern
nachgestellt die Eigenschaften, von denen die Funktionen abhängig sind) durch die
Darstellung der Objektmethoden im dritten horizontalen Abschnitt des Klassendiagramms. In
der ausführlichen Darstellung sind die Diagramme der dUML also wesentlich präziser als die
Diagramme der AT. Sie lassen sich aber auch alternativ genauso kompakt darstellen wie die
Flußdiagramme der AT.
108
Arbeiten: lat. laborare; das Präfix „co“ deutet die Zusammenarbeit an. Man beachte, das im lateinischen
streng zwischen den Begriffen „laborare“ und „operare“ unterschieden wird; beide lassen sich im deutschen zunächst nur mit dem Begriff „Arbeiten“ übersetzen. Das Verb „operare“ wird aber in lateinischen Texten wesentlich stärker mit selbstbestimmter Arbeit assoziiert als das „laborare“, das eher Sklavenarbeit und Funktionsträgerschaft zugeordnet wird. In der derzeit aktuellen Diskussionen über „collaborative tools“ z.B. für Gruppenarbeit sollte man sich dem semantischen Unterschied zwischen funktionsgebundener „Kollaboration“ zwischen
Arbeitnehmern und ihrer selbstbestimmten „Cooperation“ stärker bewusst machen.
94
Lichtsignalanlage
Messschleife
+ AutoInSchleife
KontaktSenden()
Kontakt
Steuergerät
Phase
Zeit
Messschleife_Kontakt
Energieversorgung_Fehler
Anzeige(Steuergerät.phase)
Fehler
Energieversorgung
Strom
Spannung
Frequenz
EnergieBereitstellen()
Fehler
Abbildung 38: Beispiel eines Kollaborationsdiagrammes für das technische System
„Ampelanlage“
4.2 Objektorientierte Systemanalyse
Das auf der folgenden Seite dargestellte Vorgehensmodell ist in 4 Hauptabschnitte gegliedert,
die die Prozessschritte der objektorientierten Systemanalyse, der mediendidaktischen Konzeption, der Medien-Produktion, sowie des Einsatzes und der summativen Evaluation
abdecken. Jeder der Abschnitte ist im Flussdiagramm in einzelne Unterabschnitte gegliedert.
Die einzelnen Aufgaben der Abschnitte sind entsprechend nummeriert und werden auf den
folgenden 29 Seiten einzeln erläutert. Aufgrund der vorliegenden Erfahrungen mit dem
Vorgehensmodell kann jede Aufgabe mit Beispielen aus einer praktischen Anwendung
erläutert und belegt werden.
95
1. Objektorientierte System analyse
Bresges 25.4.2001
1.1 Beteiligte
Objekte
identifizieren
1.2 zu
Objektklass en
generalisieren
M ehrfaches Vorkom m en
ähnlicher Objekte?
JA
a) W as sind die Ein- und Ausgangsgrößen des
System s?
b) W elche Objekte agieren miteinander?
c) Durch welche Eigenschaften und Methoden werden
die Objekte gekennzeichnet?
d) W ie unterscheiden sich diese Eigenschaften und
Methoden von den vergleichbarer oder
konkurrierender System e?
e)W elche Ereignisse treten im System auf?
f) W er reagiert auf diese Ereignisse, und wie?
1.3 Objektrelationen:
Stoff-, Energie-, und
Inform ationsfluss zwischen
den Objekten analysieren
1.4.1 Objektattribute:
Typische Eigenschaften der
Objekte, ihre Ein- und
Ausgangsgrößen, und deren
W ertebereiche beschreiben
1.4.2 M ethoden:
Verhaltensm erkm ale der
Objekte beschreiben
1.4.3 Ereignisse
beschreiben, die im System
auftreten und von Objekten
verarbeitet werden
1.5 Abnahm e des System m odells durch Experten
2. M ediendidaktische Konzeption
2.1.1 Inform ationen über die
Zielgruppe und Lernziele
einholen oder antizipieren
2.1.2 Bestim m ung der Lernhaltigkeit der Objekte und ihrer
Attribute getrennt für die Zielgruppen:
SI/allgem ein SII/Fachpublikum - L/Hochschullehre
2.1.3 Zugänglichkeit und
m ediale Darstellbarkeit der
Objekte erm itteln
2.2 Casting: Auswahl der in den Kom ponenten tatsächlich
darzustellenden Objekten, Eigenschaften und Methoden
2.3 Storyboarding:Tabellarische Festlegung der zeitlichen oder logis chen Abfolge der Inform ationsverm ittlung in der
Unterrichtsreihe, dem Film , oder der Software (letztere sollte dem Lerner m ehrere alternative Lernwege erm öglichen).
2.3.1 Definition des
Funktionszieles der einzelnen
Szene/Kom ponente
2.3.2 Nennung der in der
Szene/Kom ponente
auftretenden Objekte (+
Eigenschaften und M ethoden)
2.3.3 Skizze (Sketch),
Schnappschuss oder
Funktionsm odell (Spike) der
geeigneten Visualisierung
a) W as ist das Charakteristische, Besondere und
Innovative des darzustellenden Konzeptes?
-> Zielgruppe "Kunde/Investor"
b) W elche physikalischen Prinzipien oder technischen
Methoden werden hier exem plarisch genutzt?
-> Formallernziele für die Zielgruppe "Unterricht"
c) W erden Teile der Zielgruppe m it den ausgewählten
Attributen, der Komplexität des Systems oder dem
Abstraktionsgrad der Darstellung überfordert?
-> LOM-Klassierung (S I/SII/L) für eine Skalierung der
Komplexität nutzen
2.3.4 Erstellung des
kom m entierenden
Textes
2.4 Abnahm e des Storyboards durch Experten, m it besonderem
Augenm erk auf den kom m entierenden Text
3. M edien - Produktion
3.1 Aufgabenverteilung gem äß den Neigungen und Spezialisierungen der Projektm itglieder
3.2.1 Visualisierung von Eigenschaften,
Methoden, Ereignissen und deren
Zeitverhalten m it Realfilm , Kunstfilm ,
Bildern, Anim ationen
3.3.1 Prüfung der Visualisierung auf m öglichst
intuitive Verständlichkeit m it Versuchspersonen
3.2.2 Realisierung von M ethoden zur
Abbildung des Objektverhaltens m it
objektorientierten Program m iersprachen
3.3.2 Prüfung des Sim ulationsm odells auf
realitätsnahes Verhalten durch Experten oder
durch Experim ent
3.4 Authoring: Realisierung der zeitlichen oder logischen Abfolge m it Autorenwerkzeug oder Videoschnittsystem
3.5 Endabnahm e
a) Muss dem Betrachter die interaktive Variation von
Param etern gestattet werden, um den gesam ten
Prozess abbilden zu können?
-> Objektorientierte, Programm ierwerkzeuge, z.B.
Visual Basic, Macrom edia Flash
b) Ist eine skalierbare Komplexität erforderlich?
-> LOM-Klassierung über Objektschnittstellen zur
Maskierung einzelner Details nutzen. Der Lerner soll
im Rahmen des selbstgesteuerten Lernens selbst an
einer zentralen Stelle die Kom plexität bestim m en
können.
c) 3-Dimensionales Raumverhalten der Objekte?
Vorgänge im nicht-Beobachtbaren?
-> 3D-Computergrafik, z.B. mit Cinem a 4D XL
d) Realvideoaufnahm en stellen den lebensweltlichen
Bezug her!
4. Einsatz und sum mative Evaluation
a) W elche Änderungen im Verhalten sind bei der
Zielgruppe nach dem Einsatz des Mediums zu
beobachten?
b) In welchen Merkm alen differenzieren sich die
Gruppenmitglieder von den Mitgliedern der
Vergleichsgruppe?
4. Indikatoren für Verhaltensänderungen in der Zielgruppe und in
Vergleic hsgruppen statistisch verfolgen (W ebform ular, OnlineNutzungsverfolgung oder Aktivitätskontrolle vor Ort)
Nachfolgeprojekt
96
Abschnitt 1: Objektorientierte Systemanalyse
Aufgabe 1.1: Beteiligte Objekte identifizieren
Die Identifizierung von und Zerlegung in Objekte ist der zentrale Aspekt der Objektorientierten Analyse, und unterscheidet die Objektorientierte Analyse von Vorgehensweisen
wie z.B. der strukturierten Analyse (DeMarco) oder der Systemanalyse der allgemeinen
Technologie, welche zentral nach Stoff-, Energie-, oder Informationsflüssen sucht.
Ein Domänenexperte, der ein ihm vertrautes technisches System oder einen physikalischen
Prozess schildert, wird bei seinem Vortrag die das System konstituierenden Objekte nennen,
vielfach auch zeigen können. Bei technischen Systemen handelt es sich in vielen Fällen um
sichtbare Realobjekte (Kessel, Ventile, Filter, Walzen, Heiz- oder Kühlgeräte, Partikel, ...).
Ein einfacher Ansatz im Gespräch mit
Domänenexperten ist, in den Sätzen seines
Vortrages oder seiner Antworten nach
Hauptwörtern zu suchen, die Objekte der
Anlage oder des Prozesses benennen109.
Dies kann analog bei der Analyse von
Texten geschehen. Die Dokumentationen
zahlreicher technischer Systeme enthalten
Bauteillisten, oder bereits fertige System-
Abbildung 39: Vorträge der Domänenexperten
Man sollte den Domänenexperten
zunächst die Gelegenheit geben, ihren
Bereich im freiem Vortrag darzustellen. Das Notieren der Hauptwörter,
die in diesem Vortrag benutzt werden,
gibt erste Hinweise auf die darzustellenden Objekte des Gesamtsystems.
diagramme, z.B. einen Signalflussplan110. An dieser Stelle muss daran erinnert werden, dass
„Objekt“ und „System“ bzw. „Subsystem“ aufeinander abbildbare Begriffe sind; somit kann
109
Abbot, R.J.: Program Design by informal english descriptions. Communications of the ACM 26 (1983) 882-
894. In: Rechenberg, P.; Pomberger, G.: Informatik Handbuch. München, Wien: Hanser, 2. Auflage 1999.
110
Auf diese Art entstehen sog. Software-Emulatoren, mit denen auf modernen PC die für ältere Microcomputer-
systeme wie C64 oder Atari geschriebenen Programme lauffähig gemacht werden. Hierbei wird der Signalflussplan des alten („Legacy-“) Computersystems analysiert, und jeder einzelne Microchip des Legacysystems in
ein Software-Objekt überführt, das sich genauso verhält und vom Programm aus genauso ansprechen lässt wie
der ursprüngliche Chip.
97
ein Systemdiagramm sehr einfach in ein Objektmodell überführt werden. Dieses Modell muss
dann noch um die Eigenschaften, Methoden und Ereignisse der einzelnen Objekte bereichert
werden. Da die Objektorientierte Analyse ursprünglich für die Modellierung einer komplett
funktionsfähigen Software-Repräsentation geschaffen wurde, ist sie den Bedürfnissen der
Computerprogrammierung entsprechend in den Objektdetails wesentlich präziser in der
Beschreibung als z.B. das System der allgemeinen Technologie.
Das Endprodukt der Objektorientierten Analyse, die die Schritte 1.1 bis 1.5 umfasst, ist der
Objektkatalog, eine noch ungewichtete Sammlung aller Objekte mit ihren Eigenschaften,
Methoden, Ereignissen und Relationen
Aufgabe 1.2: Zu Objektklassen generalisieren
Die Klassenbildung ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Analyse und kann bereits im
„Staatsmann“ von Plato nachvollzogen werden. Streng genommen wird bei der
Objektorientierten Modellbildung aus jedem real beobachteten Objekt eine allgemeine Klasse
generiert, aus der dann z.B. Software-Objekte abgeleitet werden können. Bei der Objektorientierten Analyse wird die Bildung von Klassen an der Stelle sinnvoll, an der offenbar mehrere,
vielleicht sogar eine Vielzahl gleichartiger Objekte zu betrachten sind. Beim Mälzprozess z.B.
die Vielzahl der Malz- und Gerstenkörner, beim Kunststoffsintern die einzelnen Partikel des Kunststoffpulvers,
bei der Filtration die einzelnen Staubteilchen.
Abbildung 40: Staubpartikel sind konkrete Objekte
mit individuell ausgeprägten Eigenschaften, die zu
einer Klasse „Staub“ generalisiert werden können.
Der hier gezeigte Staub wird der Prüfluft eines Filterprüfstandes gezielt zudosiert. Die Partikel müssen
normierten Eigenschaften entsprechen.
Bei allen Objekten sind es die gleichen Eigenschaften, die für das Gesamtsystem von
Interesse sind: z.B. die Partikelgröße, die Magnetisierbarkeit, die Energie (eines Gasteilchens). Die Werte dieser Eigenschaften streuen aber möglicherweise zwischen den einzelnen Objekten (Energieverteilung gemäß Boltzmann bei Gasteilchen bei einer bestimmten
Temperatur T).
Bei einem Auftreten dieses Musters sollte der Analyst eine die einzelnen Objekte beschreibende Klasse definieren. Dies trägt wesentlich zur Reduktion der Komplexität bei; dennoch
wird über die definierten Objekteigenschaften die Möglichkeit erhalten, die Objekte als
unterscheidbare Entitäten zu erhalten.
Aufgabe 1.3: Objektrelationen: Stoff-, Energie-, und Informationsfluss zwischen den
Objekten analysieren
Die Objektorientierte Modellbildung hat ihren Ursprung in der Informatik, wo sich der Austausch der Software-Objekte untereinander auf den Austausch von Informationen beschränkt.
Die Schnittstellen eines solchen Software-Objektes nach außen werden also durch die Art und
Weise definiert, wie das Objekt mit seiner Außenwelt Informationen austauscht.
98
Objekte, die innerhalb technischer Systeme oder naturwissenschaftlicher Prozesse zu finden
sind, tauschen mit ihrer Außenwelt nicht nur Information, sondern auch Stoff und Energie
aus. Dies machen sich auch die Analyseverfahren der allgemeinen Technologie zu nutze111.
Bei der Objektorientierten Modellbildung wird die Betrachtung der Bilanzgrößen vor allem
dazu genutzt, die Schnittstellen der Objekte mit ihrer Außenwelt zu definieren.
Darüber hinaus gibt die Analyse des Stoff-, Energie-, und Informationsflusses innerhalb eines
Systems wertvolle Strukturierungshilfe für den Aufbau der späteren Gesamtsimulation, wie er
im Abschnitt 2.3: „Storyboarding“ beschrieben wird. Vielfach sind in technischen Systemen
bestimmte Flüsse ausgezeichnet (Energiefluss in einem thermischen Kraftwerk, Luftstrom in
einem Filterprüfstand) und können als
Leitlinie für den Aufbau einer Präsentation oder einer „guided tour“ dienen.
Deswegen ist es sinnvoll, bereits die
Analyse entlang solcher maßgeblicher
Flusslinien zu gestalten.
Abbildung 41: Die Analyse des Stoff-,
Energie-, und Informationsflusses (oben)
und die Erstellung eines Modells zusammen mit den Experten (rechts) liefert
wertvolle Hinweise über den Aufbau des
Systems und seine Abgrenzung zur
Umwelt. Die Ergebnisse werden mit
UML auf einer gemeinsamen Arbeitsfläche (Tafel, Metaplan, Clipboard - oben)
visualisiert und im Protokoll festgehalten (ganz rechts).
Das Risiko, dabei nebenläufige Flüsse zu übersehen, wird wirkungsvoll durch das Prinzip der
Objektorientierung minimiert. Denn die Objektorientierung erzwingt die möglichst
vollständige Beschreibung der einzelnen Objekte und ihres Austausches mit der Umgebung.
Damit erschließen sich automatisch auch die Nebenwege, auf denen die Objekte abseits des
Hauptstromes miteinander Energie, Stoff oder Information austauschen.
111
Vgl. Ropohl 1999.
99
Aufgabe 1.4.1: Objektattribute: Typische Eigenschaften der Objekte, ihre Ein- und
Ausgangsgrößen, und deren Wertebereiche beschreiben.
Sind die Objekte, beziehungsweise die Objektklassen, identifiziert worden, so können die
Eigenschaften benannt werden, die kennzeichnend für diese Objekte sind. Typisch für die
Objektorientierte Modellbildung ist, dass jede Systemeigenschaft auf ein, und genau ein,
Objekt abgebildet wird.
Beispielsweise kann eine verfahrenstechnische Anlage einen Kessel enthalten, der eine
bestimmbare Menge Stoff bei einem bestimmbaren Druck und einer bestimmbaren
Temperatur enthält. Dann sind Stoffmenge, Druck und Temperatur Eigenschaften des
Kessels.
Abbildung 42: Wichtige Eigenschaften werden herausgearbeitet, ggf. auch mit ihren
typischen Wertebereichen
Der Wertebereich dieser Eigenschaften kann ebenfalls eingeschränkt werden, um die maximale Füllmenge oder den maximalen Druck zu bestimmen.
Bei einem verbundenen System kann der Druck des Kessels bestimmend sein für den Druck
des ganzen Verbundes; er kann also in gleicher Höhe in der abgehenden Rohrleitung gemessen. Dennoch bleibt nach den Konventionen der Objektorientierten Modellbildung die
unabhängige Variable „Druck“ einem einzelnen Objekt zugeordnet, in unserem Beispiel dem
Kessel.
Die anderen Objekte im Verbund können auf diese Eigenschaft des Kessels zurückgreifen,
um ihren eigenen Druck geeignet zu bestimmen. Innerhalb einer Rohrleitung würde demnach
der Kesseldruck, oder ein unter Einbeziehung von Rohrreibung und Druckminderern abgewandelter Kesseldruck herrschen. In der Objektorientierten Modellbildung können die
anderen Objekte des Systems den Druck des Kessels-Objektes referenzieren. Hierzu wird die
„Dot Notation“-Schreibweise verwandt: z.B.
Leitungsdruck = Druckminderungsfaktor . Kessel.Druck
Hierdurch bleibt die Eigenschaft „Druck“ dem Objekt „Kessel“ fest zugeordnet.
Eine präzise Erfassung und gelungene Zuordnung der Objekteigenschaften an dieser Stelle
erleichtert wesentlich die Arbeit der Mediengestaltung im Abschnitt 3.2.1. Hier müssen für
die jeweiligen Systemzustände geeignete Visualisierungen gefunden werden. Die Zuordnung
der Zustände zu Objekten erleichtert nach den bisherigen Erfahrungen die Arbeit erheblich, da
dann einem definierten visuellen Objekt innerhalb des Mediums eine Eigenschaft auch
100
sichtbar zugeordnet werden kann. Z.B. kann sich der Kessel je nach Temperatur geeignet
verfärben, oder sein Füllstand kann durch eine Säule angezeigt werden.
Aufgabe 1.4.2 Methoden: Verhaltensmerkmale der Objekte beschreiben
Viele (aber nicht alle) Objekte zeigen nach außen nicht nur ihre typischen Eigenschaften; sie
zeigen auch ein Verhalten. Z.B. verändern sie ihren Ort, ihren Füllstand, oder ihre
Leistungsfähigkeit mit der Zeit; oder, im Beispiel eines Kessels, verändern sie ihren Druck in
Abhängigkeit von der Temperatur.
Die gesammelten Fähigkeiten zur aktiven Veränderung werden als die Methoden des
Objektes bezeichnet. In einem einfachen Merksatz formuliert: die Eigenschaften der Objekte
definieren was sie sind; die Methoden der Objekte definieren, was sie tun. Mit Hilfe seiner
Methoden kann ein Objekt den gesamten Systemzustand aktiv beeinflussen; im Beispiel des
Kessels wirkt sich die Druckveränderung z.B. auch auf die mit dem Kessel verbundenen
Objekte aus.
An dieser Stelle wird wiederum deutlich, wie sich die Objektorientierte Modellbildung auf
das System der allgemeinen Technologie abbilden lässt: dort wurden die Methoden als
„Funktionen“ bezeichnet und ebenfalls den einzelnen Subsystemen – die den Objekten in der
Objektorientierten Modellbildung entsprechen – zugeordnet. Die Zuordnung von
Eigenschaften geschah nicht.
Man sieht aber genauso das Neue an der Objektorientierten Modellbildung -nämlich die
Kapselung von Funktionen und Daten, d.h. Methoden und Eigenschaften, in einem
abgeschlossenen Objekt. Jedes Objekt im Kontext der Objektorientierten Modellbildung ist
ein abgeschlossenes Gebilde im Sinne der Systemtheorie, da es seinen internen Zustand,
seine Eigenschaften, und seine Aktivitäten selber verwaltet.
Aufgabe 1.4.3 Ereignisse beschreiben, die im System auftreten und von Objekten
verarbeitet werden
In vielen technischen Systemen und naturwissenschaftlichen Prozessen kann es zum
Auftreten von Ereignissen kommen, die den gesamten Systemzustand oder das Verhalten einzelner Objekte dramatisch ändern. Dies können normale Benutzereingaben sein, wie zum Beispiel das Drehen eines Zündschlüssels, oder im System selbst ausgelöste Eigenschaften, wie
zum Beispiel eine Temperaturwarnung, die dazu führt, dass das System automatisch in einen
Notlaufbetrieb übergeht.
Bei der Objektorientierten Modellbildung ist jede Form aktiven Verhaltens, also auch die
Reaktion auf ein Ereignis, an mindestens ein definiertes Objekt gebunden. Das Gesamtsystem
wechselt also nicht, abstrakt formuliert, in einen anderen Zustand; vielmehr ist ein oder sind
mehrere konkrete Objekte zu identifizieren, die auf das Eintreten des beschriebenen Ereignisses warten, und auf das Eintreten des Ereignisses mit der Ausführung einer bestimmten
und vordefinierten Methode reagieren.
Das heißt, zusätzlich zu den Eigenschaften und Methoden wollen wir den Objekten auch die
Ereignisse fest zuordnen, auf die sie zu reagieren haben. Dies ist in der klassischen Objektorientierten Programmierung aus der Informatik in dieser Form nicht enthalten; und zwar mit
101
dem Hintergrund, dass ein Ereignis im Gegensatz zu einer Eigenschaft nicht genau einem und
nur einem Objekt fest zuzuordnen ist. Es macht aber in Anbetracht der gestellten Aufgabe
Sinn, den betroffenen Objekten die Ereignisse zuzuordnen, auf die sie reagieren können.
Tatsächlich müssen bei der Objektorientierten Programmierung in den einzelnen Klassen die
Ereignis-Behandlungsroutinen (Event Handler) von vorne herein vorgesehen werden; genauso
wie die Subsysteme eines technischen Systems über Sensoren oder Eingänge verfügen, mit
denen sie auf allgemeine Systemereignisse reagieren können (Not-aus Schalter im Physikraum, Notbremsanlage in der Eisenbahn, IRQ- und Resetleitung in einem Computersystem).
Aufgabe 1.5 Abnahme des Systemmodells durch Experten
Mit den weiteren Entwicklungsschritten kann erst begonnen werden, wenn sich Analysten
und Domänenexperte darauf geeinigt haben, dass
•
der Prozess hinreichend genau beschrieben worden ist;
•
die Grenze des Gesamtsystems zu seiner Umwelt an der richtigen Stelle gezogen
worden ist;
•
die Abhängigkeiten, das Zeitverhalten, und die Flussrichtungen von Stoff, Energie und
Information richtig beschrieben worden sind;
•
die Objekte richtig benannt, und ihre Eigenschaften und Methoden richtig zugeordnet
worden sind.
Abschnitt 2: Mediendidaktische Konzeption
Die folgenden Arbeitsschritte enthalten vor allem didaktische Aufgabenstellung; hier muss
der Experte zunächst nicht zu Rate gezogen werden.
Aufgabe 2.1.1 Informationen über die Zielgruppe und Lernziele einholen oder
antizipieren
Diese wichtige Frage richtet sich vor allem an den Auftraggeber. Dieser ist möglicherweise
mit dem Domänenexperten identisch, oder er ist dessen Vorgesetzter. Wen soll das Medium
informieren, in welcher Situation trifft der zu Informierende auf das Medium, und was soll
bewirkt werden?
Gleichzeitig sollte immer die Anwendbarkeit für den Bereich Schule als „unsichtbarer
Auftraggeber“ im Auge behalten werden. Hier kann man die Anforderung weitgehend durch
das Studium der Lehrpläne erhalten; dazu müssen allerdings zunächst mögliche Einsatzbereiche in den verschiedenen Jahrgangsstufen lokalisiert werden.
Bei kommerziellen Produkten kann die Orientierung an den Lehrplänen der allgemeinbildenden Schule in erster Näherung als brauchbare Richtlinie dienen, um den Gehalt
und Anspruch des Mediums in Bezug auf bestimmte außerschulische Zielgruppen anzustreben. Als Faustregel hat sich in der bisherigen Praxis bewährt:
102
•
Medien, die an ein allgemeines Publikum z.B. auf Öffentlichkeitsdarstellungen gerichtet sind, an den Richtlinien für die Sekundarstufe I zu orientieren. Diese Medien
bieten sich vor allem für Ausstellungen in Kaufhäusern, für Tage der offenen Tür, und
für ähnliche Führungen im Betrieb wie etwa Besuche von Schulen an.
•
Medien, die an ein breites Fachpublikum gerichtet sind, an den Richtlinien für die Sekundarstufe II zu orientieren. Dazu zählen Medien die für Fachmessen und für den
Launch innovativer Produkte erstellt werden. Bei diesen Medien kann ein gewisser
technischer und naturwissenschaftlicher Bildungsgrad vorausgesetzt werden; allerdings sind die Entscheider nicht notwendigerweise mit dem aktuellen Stand der
Forschung vertraut.
•
Medien, die für ein reines Fachpublikum gerichtet sind, an universitären Maßstäben zu
orientieren. Diese Medien lassen sich für die Hochschulbildung, für die Fachpräsentation auf Fachkongressen, und für innerbetriebliche Fortbildung einsetzen.
Aufgabe 2.1.2 Bestimmung der Lernhaltigkeit der Objekte und ihrer Attribute
Nachdem die Zielgruppe im Punkt 2.2.1 in Verbindung mit dem Auftraggeber definiert
worden ist, werden jetzt die aus der Analyse und Modellbildung im Abschnitt 1 ergebenden
Objekte einzeln mit den Anforderungen aus der Zielgruppenanalyse verglichen. Zahlreiche
Objekte sind zwar zum Betrieb des gesamten Systems zwingend erforderlich, bringen dem
Betrachter aber keine neue Information. Zum Beispiel ist sind zahlreiche Systeme auf die
Versorgung mit einer Vielzahl verschiedener Gleich- und Wechselspannungen angewiesen,
weshalb ein Netzteil zentraler Bestandteil dieser Systeme ist. Dennoch gibt die Betrachtung
des Netzteils in der Regel keinen zusätzlichen Aufschluss über das Ziel oder die Funktion des
Systems. Dasselbe gilt für Pumpen oder Ventilatoren zu Förderung eines Stoffflusses.
In manchen Fällen (z.B. Netzteil) wäre damit gedient, die gesamte Systemgrenze entsprechend zu bewegen, so dass das Netzteil nun außerhalb der Systemgrenze liegt. Vielfach
sind die Objekte, wie die genannten Pumpen, aber zentraler Bestandteile vieler Kreisläufe und
können nicht eliminiert werden.
Die Objektorientierte Modellbildung bietet die Möglichkeit eines besonders flexiblen Umgangs mit diesem Problem. Je nach Maßgabe der mediendidaktischen Überlegungen können
Objekte aus dem System eliminiert, aus der Systemgrenze herausbewegt oder weiterhin als
„black box“ betrachtet werden. Da die Objekte ja definitionsgemäß bereits gekapselt sind,
also qua Entstehung den „black box“ Charakter tragen, ist hierzu kein zusätzlicher Aufwand
notwendig. Es bedeutet lediglich, dass die dem Objekt zugeordneten Methoden und Eigenschaften entsprechend gekennzeichnet werden, so dass im späteren Visualisierungsprozess
ihre Visualisierung entfallen kann.
103
Aufgabe 2.1.3 Zugänglichkeit und mediale Darstellbarkeit der Objekte ermitteln
Ein weiterer Filter für die darzustellenden
Modellattribute ergibt sich aus ihrer Zugänglichkeit für den Visualisierungsprozess und aus ihrer medialen Darstellbarkeit. Sehr viele technische und naturwissenschaftliche Prozesse sind mit bloßem
Auge nicht sichtbar, und daher auch nicht
mit Realfilm-Aufnahmen darstellbar. Die
Eigenschaftswerte können z.B. auf einer
Größenskala stattfinden, die sich dem
Abbildung 43: Zahlreiche technische
Systeme, auch die sehr fortgeschrittenen, machen optisch „wenig her“ oder
geben durch Betrachtung kaum Aufschluss über ihre Funktionsweise.
Computeranimationen sind hier ein
erstklassiges Mittel: sie sind sowohl dazu geeignet, die prinzipielle Funktion
darzustellen, als auch dazu, die Faszination innovativer Technik zu vermitteln.
menschlichen Auge nicht erschließt (wie bei den meisten Objekten der Elektro- und
Informationstechnik, der Atom- und Kernphysik). Das gleiche Problem kann auch auf die
Zeitskala bezogen sein, d.h. die Vorgänge können zu schnell oder zu langsam stattfinden, um
beobachtbar zu sein.
In den genannten Fällen sind technische Möglichkeiten denkbar, die die Beobachtung mit
Realfilm dennoch möglich machen. Vergrößerungen oder Verkleinerungen können möglicherweise durch Einsatz einer geeigneten Optik erzielt werden; eine Stauchung oder Dehnung der Zeitskala ist durch „Zeitlupe“ oder „Zeitraffer“ denkbar.
Der Einsatz von Computergrafik (Computer Generated Imagery CGI) bietet noch wesentlich
weiter gehende Möglichkeiten. Neben der Darstellung von Objekten mit ihren Eigenschaften
und Methoden auf allen Zeit- und Größenskalen ist es insbesondere möglich, Abstraktionen
zu visualisieren, die an kein konkret existierendendes Objekt gebunden sind. Die Visualisierung von reinen Modellvorstellungen wie dem Bohrschen Atommodell, der Aufenthaltswahrscheinlichkeit von Elektronen in der Quantenmechanik, oder dem p-n-Übergang in
Halbleitern ist mit CGI möglich. Damit wird CGI generell zu einem Mittel der Wahl für die
Visualisierung von Modellen.
Auf der anderen Seite hat CGI eine Reihe von Nachteilen, die einen bewussten Einsatz dieses
Werkzeuges erfordern.
104
•
Zunächst ist die Produktion von möglichst exakten Abbildungen existierender
technischer Systeme deutlich aufwendiger als ein Abfilmen derselben. Bei unseren
bisherigen Projekten rechneten wir erfolgreich mit der Faustregel, dass eine Minute
CGI um den Faktor 4 teuerer ist als eine Minute Realfilm (dabei kann die Informationsdichte dieses Mediums allerdings auch wesentlich höher getrieben werden).
CGI wird damit zu „wertvollem“ Material, und die Arbeitsstunden des Computergrafikers zu einer Ressource, die man besonders planvoll und umsichtig
einsetzen muss.
•
Darüber hinaus führt der Einsatz als Mittel zur Visualisierung abstrakter
Modellvorstellung naturgemäß zu einer Darstellung, die vom Realobjekt entfremdet
ist. Dies lässt sich mit erhöhtem Aufwand beim Design der CGI ausgleichen.
Allerdings ist genau an dieser Stelle der Punkt für ein sorgsames Abwägen und optimieren
des Aufwandes erreicht.
Abbildung 44: Die mit CGI visualisierte Bewegung der Walze im Modell wird nahtlos in
die mit Realfilm aufgenommene Bewegung der Walze im realen technischen System
überblendet. Durch einen Zoom out kann man nun die Einbaulage der Walze im Gesamtsystem visualisieren.
Der Vorteil von CGI liegt in der schnellen und bedarfsangemessenen Visualisierung von
Abstraktionen, und genau dies sollte zur Schwerpunktanwendung gemacht werden. Dabei ist
es kein Nachteil, wenn die Abstraktion durch die Verwendung von Primitiven bei der
Modellierung und die Wahl einfacher Texturen und Farbgebungen als solche kenntlich
gemacht wird. Der Realfilm ist in Verbindung mit der CGI sehr gut geeignet, um die Bezüge
der abstrakt dargestellten Objekte zu den im realen technischen System vorhandenen, zu ihrer
Einbaulage und ihrer realen Erscheinung, zu verdeutlichen. Auf diese Weise kann dem
Betrachter durch das geschickte Wechselspiel zwischen abstrakter (CGI) und realer
Darstellung der Zusammenhang zwischen Grundprinzip und technischer Realisierung
vermittelt werden.
105
Aufgabe 2.2 Casting: Auswahl der in den Komponenten tatsächlich darzustellenden
Objekten, Eigenschaften und Methoden
Die bisher dargestellten Vorarbeiten dienten dazu sicherzustellen, dass die Projektgruppe für
den nun anstehenden Entscheidungsprozess über alle notwendigen Informationen verfügt. In
der nun folgenden Sitzung wird systematisch für jedes einzelne Objekt des in den Schritten
1.1 bis 1.5 erstellten Objektkataloges entschieden
•
ob es insgesamt Teil der Darstellung wird oder nicht;
•
welche seiner Eigenschaften visualisiert werden sollen, und welche in diesem
Zusammenhang keine Bedeutung haben;
•
welche seiner Methoden im Einsatz gezeigt werden;
•
ob die Reaktion des Objektes auf bestimmte Ereignisse gezeigt werden muss.
Grundlage der Entscheidung sind die in den 2.1.1 bis 2.1.3 zusammengetragenen Informationen über Zielgruppe und Lernziele, über die Lernhaltigkeit (also Zielverträglichkeit) der
einzelnen Objekte, und die Abschätzung über den Aufwand bzw. die prinzipielle Möglichkeit
der Visualisierung dieser Objekte, ihrer Eigenschaften und Methoden.
Der Schritt 2.2 wird hier explizit erwähnt, weil es im Rahmen von Ausbildungsprozessen sehr
wichtig ist, dieser zentralen Entscheidungen eine geeignete Zeit und einen geeigneten Ort im
Ablauf zuzuordnen. Erfahrene Projektgruppen werden die Entscheidung nicht mehr im Rahmen einer Klausursitzung fällen, sondern während der zurückliegenden Arbeitsschritte eine
schrittweise Elimination von Objekten parallel zur Analyse und Modellbildung vornehmen.
Aufgabenkomplex 2.3 Storyboarding
Aufgabe 2.3.1 Definition des Funktionsziels der einzelnen Szene/Komponente
Bei der Erstellung von Informations- und Unterrichtsvideos ist eine behutsame und
sorgfältige Zeitplanung dringend erforderlich. Das Ziel, das jede einzelne Szene verfolgt,
muss präzise beschrieben sein: wird hier ein neues Objekt vorgestellt? Wird eine Methode des
Objektes gezeigt? Wird eine typische Eigenschaft visualisiert?
Über das Storyboarding, d.h. die tabellarische Festlegung der zeitlichen oder logischen Abfolge der Informationsvermittlung in der Unterrichtsreihe, dem Film oder der Software, sind vor
allem zum Gegenstand Film ganze filmwissenschaftliche Bibliotheken gefüllt worden112. Die
112
Das Problem, Informationen in einer geeigneten zeitlichen Abfolge mit unterschiedlichen Graden der Akti-
vierung des Rezipienten zu vermitteln, ist darüber hinaus sehr verwandt mit den didaktisch-methodischen Entscheidungen, die Lehramtsanwärter in der zweiten Phase ihrer Ausbildung bei der Vorbereitung von Unterrichtsstunden und Unterrichtsreihen treffen müssen. Auch hier wird vielfach eine tabellarische Darstellung des geplanten Unterrichtsverlaufes gewählt, die die Ziele, Inhalten, Methoden und Medien der jeweiligen Unterrichts-
106
Dramaturgie von Filmen113 folgt im allgemeinem einem der klassischen Griechischen
Tragödie entlehnten Dreischritt aus Exposition oder „setup“ (Vorstellung der Protagonisten
und ihrer Geschichte), Konfrontation (das zu überwindende Problem oder Hindernis wird
dargestellt) und Auflösung (das Ergebnis, der Ausgang der Handlung). In groben Schritten
kann man diese Struktur, die den europäischen Wahrnehmungsgewohnheiten entspricht,
aufgreifen, wenn man den Rezipienten für die Benutzung der Lernsoftware oder die
Betrachtung eines Videos zunächst einführen und situieren will, dann problemorientiert die
eigentlichen Inhalte vermittelt und zum Schluss zu einem prüfbaren Ergebnis hinführt oder
ein solches Ergebnis darstellt.
Dieser Dreischritt gibt aber nur einen äußerst groben Rahmen für den Aufbau eines
Lehrfilmes oder eines Informationssystems vor. Durch die Objektorientierte Analyse und
Modellbildung mit Hilfe von UML ergeben sich eine ganze Reihe weiterer Strukturierungsmöglichkeiten, auf die im folgenden Abschnitt eingegangen wird.
Aufgabe 2.3.2 Nennung der in der Szene auftretenden Objekte
Bei einem guten Drehbuch werden die Akteure schrittweise mit ihren charakteristischen
Eigenschaften eingeführt, um den Zuschauer nicht zu überfordern und an den Plot zu gewöhnen. Ähnlich behutsam sollte man bei der Planung einer Sequenz vorgehen, die die
einzelnen Objekte eines komplexen Systems darstellt.
Die Objekte werden nacheinander in der Sequenz eingeführt, so dass Zeit bleibt, ihre
charakteristischen Eigenschaften zu verstehen. Anders als bei einer Unterrichtsplanung
besteht keine Möglichkeit, eine offensichtliche Überforderung des Rezipienten wahrzunehmen und mit einer Wiederholung oder einer Verzögerung des Tempos zu reagieren. Das
Storyboard muss dafür sorgen, dass genügend Zeit zur Aufnahme und Verarbeitung von Informationen besteht, bevor darauf aufbauende Informationen geliefert werden. Gegebenfalls
sollten also auch „entspannende“ Sequenzen in Form von ästhetischen Bildern der bereits
gezeigten Objekte eingefügt werden. Diese Bilder enthalten dann keine neuen Informationen
oder Objekte, aber tragen dazu bei, die Eigenschaften und Methoden der bisher gezeigten
Objekte nachhaltig im Bewusstsein der Rezipienten zu verankern.
Für die Strukturierung der Informationsinhalte können die bei der Analyse erstellten UMLDiagramme wieder von Nutzen sein. Strukturierung kann in diesem Fall bedeuten
•
den Zusammenhang der Objekte innerhalb der Struktur des Informationssystems zu
beschreiben; dabei kann es sich z.B. um die Festlegung einer Link-Struktur handeln.
Im Projekt „Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung für die Lehrerausbildung (Physik und Technik) ist die endgültige Benutzeroberfläche eine Sitemap, die
den Zusammenhang der einzelnen Komponenten in Form eines Petrinetzes beschreibt.
Das Petrinetz wiederum ist mit Hilfe der UML modelliert worden.
abschnitte kurz darstellt und im Idealfall eine präzise und gut durchdachte zeitliche Abfolge des geplanten
Unterrichtes ist.
113
Field, S. et al: Drehbuchschreiben für Fernsehen und Film. In: La Roche, W. von: Reihe List Journalistische
Praxis. München: List Verlag, 7. Auflage 2000.
107
•
die lineare Abfolge des Auftauchens der Objekte in einem Videofilm zu beschreiben –
also den „roten Faden“. Wie in Abschnitt 2.3.1 erwähnt wurde, kann auch hier die
UML wertvolle Strukturierungshilfe leisten. Dies soll im folgenden mit Hilfe einiger
Diagramme gezeigt werden:
Strukturierung mit Hilfe des Kollaborationsdiagramms
Kollaborationsdiagramme zeigen die einzelnen Klassen des Systems, mit ihren Eigenschaften
und Methoden, und die Art und Weise wie sie zusammenarbeiten (=kollaborieren), um zur
Erfüllung des Systemziels beizutragen.
Bei der Strukturierung eines Informationssystems zu dieser Anlage können die beteiligten
Objekte in einer Reihenfolge vorgestellt werden, die sich an ihrer Ordnung im Kollaborationsdiagramm orientieren. Bei einem System zum Informationsumsatz wie diesem kann es
Sinn machen, die Richtung des Informationsflusses zur Grundlage zu nehmen. Die Objekte
werden dann in der Reihenfolge vorgestellt, in der die Informationen von den Objekten
weitergeleitet werden.
Vielfach werden im Kollaborationsdiagramm zentrale Objekte sichtbar, die aufgrund ihrer
Funktion im Gesamtsystem mit den meisten anderen Objekten in Verbindung stehen. In
einem Kfz-Motor wäre es z.B. der Motorblock, der von seinen Zusatzaggregaten umgeben ist.
Wenn keine andere Reihenfolge ausgezeichnet ist, kann man von diesem zentralen Objekt
ausgehend nacheinander die notwendigen Zusatzaggregate erläutern. Bei einem interaktiven
Informationssystem zum selbstgesteuerten Lernen würde dies z.B. durch eine Linkstruktur geschehen können, oder durch ein übersichtliches Schaubild der Anlage, in dem man einzelne
Elemente durch einen Mausklick anwählen könnte. Das Schaubild der Anlage könnte
wiederum auf Grundlage des Kollaborationsdiagramms entworfen werden.
Strukturierung mit Hilfe des Sequenzdiagramms
Im UML-Sequenzdiagramm werden alle an einer Sequenz beteiligten Objekte entlang der XAchse aufgetragen. Die nach unten laufende Y-Achse bildet die Zeitachse. Führt ein Objekt
eine Methode aus, wird dies durch eine Verbreiterung seiner „Lebenslinie“ gezeichnet. Der
Austausch von Information - und in der dUML auch Stoff und Energie! - wird durch entsprechende Verbundpfeile zwischen den Lebenslinien gezeichnet.
Auf diese Weise wird deutlich, wie die Objekte während der Bearbeitung einer bestimmten
Aufgabe miteinander zusammenarbeiten, und wie sie sich durch den Austausch von Stoff,
Energie und Information gegenseitig aktivieren. Insbesondere wird das Zeitverhalten des
Gesamtsystems deutlich, wenn man das Sequenzdiagramm in seinem zeitlichem Verlauf von
(entlang der y-Achse von oben nach unten) liest.
Dieses Zeitverhalten kann ebenfalls als Grundlage für die zeitliche Reihung des Auftretens
von Objekten genommen werden. Beispielsweise kann den Entwurf eines Storyboards für
einen Videofilm sich an der Reihenfolge der Aktivierungen im Sequenzdiagramm orientieren.
Die Objekte würden bei der Ausführung einer Aufgabe in der Reihenfolge im Bild
erscheinen, in dem sie gemäß dem Sequenzdiagramm ihre Arbeit aufnehmen.
108
Strukturierung mit Hilfe des Zustandsdiagramms
Während das UML-Sequenzdiagramm das Zusammenspiel der Objekte in zeitlicher
Reihenfolge darstellt, wird mit Hilfe des UML-Zustandsdiagramms vor allem der innere Zustand eines einzelnen Objektes visualisiert114. Im einem vorhergehenden Beispiel wurde dargestellt, wie die Vorgänge in einem Geiger-Müller-Zählrohr von der Zählrohrspannung abhängen. Da sich die Verhältnisse beim Überschreiten bestimmter Grenzspannung grundlegend
ändern, kann man hier von einem „System abgeschlossener Zustände“ (finite-state-System)
sprechen und das Zustandsdiagramm anwenden.
Ein Video oder eine Lernsoftware über Aufbau und Funktionsweise des Geiger-Müller-Zählrohres würde nicht sehr viele Objekte vorstellen müssen; es müsste jedoch die Vorgänge, die
bei verschiedenen Zuständen im Zählrohr auftreten, explizit erklären. Es bietet sich an, für die
Beschreibung der Zustände eine Reihenfolge vorzusehen, die dem im Zustandsdiagramm
beschriebenen Zusammenhang der Zustände entspricht.
114
Allerdings kann auch der Zustand des Gesamtsystems, wie er sich aufgrund des Zustandes seiner einzelnen
Objekte ergibt, in einem UML-Zustandsdiagramm zusammengefasst werden.
109
Aufgabe 2.3.3
Visualisierung
Skizze,
Schnappschuss
oder
Funktionsmodell
der
geeigneten
Ein Bild sagt mehr als tausend Worte – dies gilt vor allem für Personen, die selbst mit Medien
arbeiten, und denen man eine ausgewogene Nutzung der gestalterkennenden rechten
Gehirnhälfte und der analytischen linken Gehirnhälfte unterstellen kann115. Deswegen sollte
das Storyboard, das zur Instruktion der Gruppe über die geplante Vorgehensweise informieren
soll, besonders ausgiebigen Gebrauch von Skizzen, Schnappschüssen oder Funktionsmodellen
der geeigneten Visualisierungen machen.
Abbildung
45:
„Spikes“
(Funktionsmodelle) der visuellen Darstellung zentraler
Objekte eigenen sich hervorragend als Grundlage für Gespräche mit Auftraggebern,
Experten und zukünftigen
Nutzern.
Mit Hilfe von Spikes kann das
Produkt konkretisiert und
sein Look-and-feel für alle
verbindlich definiert werden.
Erfahrungsgemäß sind die
ersten
Spikes
stets
die
Auslöser anhaltender und
auch tatsächlich produktiver
Diskussionen.
Als Skizzen eignen sich rohe, aber möglichst perspektivische Zeichnungen eine Aufnahme
oder einer zu erstellenden Computergrafik (CGI, Computer Generated Image). Sollen
Realaufnahmen einer existierenden Anlage erstellt werden, sollten schon bei der Begehung
115
McLuhan, M.; Powers, B.R.: The Global Village. Der Weg der Mediengesellschaft in das 21. Jahrhundert.
Paderborn: Jungfermann, 1995. Seite 82.
110
zahlreiche Schnappschüsse aus verschiedenen Kamerawinkeln aufgenommen werden, die
man dann leicht in ein elektronisches Storyboard integrieren kann (zu diesem Zweck eignen
sich Digitalkameras sehr gut).
Besteht das zu erstellenden Informationssystem in Teilen oder im wesentlichen aus
interaktiven grafischen Benutzerschnittstellen (GUI, Grafical User Interface), so sollte die
Form der GUI an dieser Stelle definiert werden. Mit modernen Werkzeugen des Rapid
Application Development (RAD) wie Visual Basic, Borland Jbuilder, Delphi oder Forte
(Java) ist es bereits einfacher und schneller, die GUI mit den integrierten GUI-Buildern direkt
zu erstellen, als eine Skizze von Hand zu machen.
Man kann nun auch bereits einen Schritt weiter gehen und rudimentäre Methoden
implementieren, die der Oberfläche bereits einen Eindruck der zukünftigen Funktionalität
hinzufügen. Diese Funktionsmodelle eignen sich als ideale Diskussionsgrundlage für ein
Planungsgespräch mit Auftraggebern, Beta-Testern oder zukünftigen Nutzern des Systems.
Diese Art des Projektmanagements, das zu einem hohen Anteil auf den Austausch, das
verwerfen oder schrittweise verbessern von Funktionsmodellen beruht, wird als „Xtreme Programming“ bezeichnet116. Xtreme Programming ist eine relativ neue Art des Projektmanagements und der Programmentwicklung, der mit dem derzeitigen Trend zur komponentenorientierten Software-Entwicklung erst möglich wurde.
Zur Beachtung:
Moderne Methoden des Filmschnittes versuchen den Beobachter zu aktivieren und zu
irritieren, indem sie mit seinen Sehgewohnheiten spielen und seine Wahrnehmungsfähigkeit
herausfordern. Dies kann von Fall zu Fall auch bei Lern- und Informationsvideo Sinn
machen, wenn es darum geht, Interesse zu wecken oder die veränderte Wahrnehmung eines
evtl. altbekannten Objektes durch den Rezipienten hervor zu rufen.
In Phasen der Vermittlung komplexer Informationen ist dagegen besonders vorsichtig mit der
beschränkten Aufnahmefähigkeit des Rezipienten umzugehen. Jede Ablenkung vom „roten
Faden“ der Informationsvermittlung, von dem momentan im Zentrum der Aufmerksamkeit
stehenden Objekt ist prinzipiell zu vermeiden. Damit rücken sehr alte Grundregeln der
Filmgestaltung wieder in den Vordergrund. Diese sind darauf abgestimmt, der natürlichen
menschlichen Wahrnehmung von Objektverhalten in Zeit und Raum so weit wie es das
Medium erlaubt entgegen zu kommen und so die Wahrnehmungsfähigkeit des Rezipienten so
weit wie möglich zu entlasten. Dies kommt dem Ziel der möglichsten kompakten Vermittlung
komplexer Information effizient entgegen. Die Grundregeln der Kameraführung, der
Kontinuität von filmischen Objekten und Abläufen, der Komposition des Bildaufbaus und des
umsichtigern Filmschnittes umfassend zu beschreiben würde den Rahmen dieser Arbeit bei
weitem sprengen; als einführende Grundlagenliteratur kann hier das reich bebilderte “The five
116
Beck, K.: Extreme Programming Explained: Embrace Change. Reading, MA.: Addison Wesley, 1999
111
C’s of Cinematography“ von Joseph Mascelli117 empfohlen werden, das seit mittlerweile über
35 Jahren angehende Filmemacher in ihrem Grundstudium begleitet.
Aufgabe 2.3.4 Erstellung des kommentierenden Textes
Der Text muss zeitlich sehr präzise mit dem Auftreten der Objekte synchronisiert werden.
Nach unserer Erfahrung hat sich folgende Praxis bewährt:
•
Die zu besprechenden Objekte werden kommentiert, der Text beschreibt ihre Eigenschaften und Methoden.
•
Die Texte werden in etwa 1-2-zeilige Sätze zerlegt und auf einem Prompter eingeblendet
(dieser lässt sich durch einen PC mit Microsoft Power Point, oder einfach mit einer Textverarbeitung bei stark vergrößerter Schrift realisieren).
•
Der Sprecher liest jeden Satz mindestens 3-4 nacheinander laut, deutlich und nicht zu
schnell vor. Die Sprache wird mit einem PC digital aufgezeichnet;
•
In dem digitalen Mitschnitt werden die einzelnen Takes sortiert, und die besten und
deutlichsten Aufnahmen ausgesucht. Bei 3-4 Wiederholungen eines routinierten Sprechers
muss nur in seltenen Fällen noch nachträglich noch einmal eine Aufnahme wiederholt
werden.
•
Die deutlich gesprochenen Textpassagen geben aneinandergereiht die untere Schranke der
Sequenz vor. Diese Annahme ist vor dem Hintergrund gerechtfertigt, dass ein Mensch
sehr wohl parallel ein Objekt oder eine beschriebene Eigenschaft visuell erkennen und
dabei den das gleiche Objekt beschreibenden Text verstehen kann. Gleichzeitig kann man
annehmen, dass die gesprochene Sprache nach ihrer langen Evolution in der
Geschwindigkeit ihrer Informationsvermittlung an das menschliche Auffassungsvermögen
für seriell aufeinanderfolgende Informationseinheiten angepasst ist. Vor diesem Hintergrund gibt die Zeitdauer der gesprochenen Beschreibung ein gutes Maß dafür, wie lange
das zu beschreibende Objekt im Bild zu sehen sein sollte.
Beim Authoring können diese Baustein-Sätze sehr flexibel verwendet werden, um beim
Auftreten der Objekte die richtigen Kommentare zu liefern. Je vollständiger und eigenständiger die Sätze formuliert sind, desto flexibler kann beim endgültigen Authoring noch auf
Änderungen der Reihenfolge eingegangen werden. Gegebenenfalls können in den Sätzen redundante Formulierungen eingebaut werden, wenn dadurch die Reihenfolge ihres Auftretens
flexibel gehalten werden kann. Einfach aufgebaute Sätze und sprachliche Redundanz sind bei
gesprochenen Sätzen kein Schaden für die Verständlichkeit.
117
Mascelli, J. V.: The Five C’s of Cinematography . Motion Picture Filming Techniques. Los Angeles: Silman-
James Press, 1965.
112
Nicht:
Walze
Hier findet der Übergang des Bauteils von der Virtuellen in die Reale Welt statt
Das Innere der Anlage ist mit einem feinem Kunststoffpulver gefüllt. Bei näherem Hinsehen
erkennen wir seltsame Spuren, die wie von alleine in dem Pulver entstehen.
Die Zeitrafferaufnahme macht sichtbar, dass hier eine Schnittfläche des Bauteils auf dem
Pulver entsteht.
Was das bloße Auge nicht sehen kann ist, das die Oberfläche des Pulvers durch einen Laser
aufgeschmolzen wird.
Ähnlich wie beim zeilenweisen Aufbau eines Fernsehbildes ensteht so die Schnittfläche des
Bauteils.
Ist eine Schnittfläche vollständig gesintert, wird der Bauraum um 0,1 mm abgesenkt und eine
neue Pulverschicht aufgetragen.
Diese Anlage bietet einen echten Zeitvorteil gegenüber bisherigen Modellbau-Methoden.
Der Entwurf von neuen Produkten geschieht heute überall auf der Welt mit Hilfe von
Computern
Für die Erprobung vor der Produktion möchte man aber möglichst schnell einen Prototypen
des Teils in der Hand haben.
Im Fachgebiet Fertigungstechnik der Universität Duisburg wurde dazu eine "Rapid
Prototyping" Anlage in Betrieb genommen.
Text
Auszug aus dem Storyboard für: „Lasersintern als Beispiel für ein Verfahren des Rapid Prototyping“
CAD
Maschinen,
Hände, Form
Menschen
auf Maschine, Dietger,
Andreas
Maschine,
Steuerungsrechner
, Andreas
Walze
Zoom
No. Real-Shot Computergrafik Darsteller
1
2
Prototyp
Halle Maschinenbau,
Maschine
Pulver, Spuren
Walze
Totale Maschine von Leiter
Pulver, Spuren
Walze
3
Totale mit Bildschirm
Laser
4
Detail Bauraum
Totale
Bauraum1
Totale Bauraum2
5
6
Laser, Walze
Walze
Walze
Bürste,
Perlenbildung
Pulver, Spuren
Walze Detail
Zeitraffer
Totale Bauraum4
Totale Bauraum3
14
15
Hände,
Form
Es dauert etwa einen Tag, bis dieses Modell eines Turbinenleitrades fertig gesintert ist.
113
In der Spur des Lasers sieht man für kurze Zeit das Glitzern des geschmolzenen Kunststoffes
Das gezielte Verschmelzen des Pulvers mittels Laser gibt dem Verfahren seinen Namen:
Selektives Lasersintern.
Trifft das Laserlicht auf das vorgeheizte, circa 170 Grad heisse Pulver, schmilzt der
Kunststoff und verfestigt sich an dieser Stelle.
Walze, Laser Auf diese Weise entsteht ein dreidimensionaler Kunststoffkörper - Schicht für Schicht.
7
8
9
10
11
Ästhetische
Bilder1
Ästhetische
Bilder2
Ästhetische
Bilder3
Ästhetische
Bilder4
Ästhetische
Bilder5
12
16
Auspacken
13
17
Abschnitt 3 Medien-Produktion
Aufgabe 3.1 Aufgabenverteilung gemäß den Neigungen und Spezialisierungen der
Projektmitglieder
Aufgrund der Vielzahl und Komplexität von Werkzeugen der modernen Medientechnik tritt
naturgemäß eine Spezialisierung der Mitarbeiter statt. Während alle an einem Projekt
beteiligten über grundlegende Kenntnisse der didaktisch-methodischen Aufbereitung von
Informationen und der menschlichen Wahrnehmung verfügen sollten, finden sich schnell
Personen, die Präferenzen zur Arbeit mit Werkzeugen der 3D-Modellierung (Cinema4D-XL,
3DStudioMAX, Maya, Lightwave...) oder der 2D-Modellierung (Macromedia Flash, Director,
Dynamic HTML, Visual Basic...) entwickeln. Die Arbeit mit Digital Video Equipment (DV)
und den Postproductionsystemen (Adobe Premiere, Discreet Edit, Purple, Eddy...) ist ein
weiterer Bereich für Spezialisierungen.
Die Objektorientierte Analyse und Modellbildung ist auf diese Diversifizierung der
Mitarbeiter abgestimmt. Nachdem vor dem Hintergrund der zu erfüllenden Funktionsziele die
Objekte mit ihren darzustellenden Eigenschaften und Methoden sehr genau definiert sind,
können sich die entsprechenden Spezialisten um die Visualisierung der Objekte kümmern.
Aufgrund der Vorarbeiten haben die Entwickler Informationen mit genügend Tiefe und
Präzision, um die Objekte zu visualisieren, ohne im Abschnitt 1 bei der Objektorientierten
Analyse des Systems persönlich anwesend gewesen zu sein. Auf diese Weise wird auch die
industrielle Produktion großer Lern- und Informationssysteme mit vielköpfigen Teams
möglich.
114
Aufgabe 3.2.1 Visualisierung von Eigenschaften, Methoden, Ereignissen und deren
Zeitverhalten
Die Objektorientierte Modellbildung hat die für die einzelnen Objekte charakteristischen
Eigenschaften, Methoden und Ereignisse isoliert; die mediendidaktische Konzeption eine
Bedeutungsreihenfolge erstellt.
Nun ist es Aufgabe der Medienentwickler, geeignete Visualisierungen zu finden. Neue
Medien bieten hier einen enormen Fundus an Möglichkeiten zur Visualisierung von Raumund Zeitverhalten, auf
den hier allenfalls exemplarisch eingegangen
werden kann.
Abbildung 46: Computer generierte Animationen sind ein
besonders flexibles Mittel zur
Visualisierung von Objekteigenschaften, Methoden und
Zeitverhalten. Hier wird in
Cinema4D mit abstrahierten
Elementen der Klassen „Staub“
„Gas“ und „Filterfaser“ ein
Filtervorgang visualisiert.
Die obere Abbildung links oben
zeigt die Klassenelemente, die mit Hilfe der Funktion „Partikelsystem“ statistisch in
ihren Eigenschaften variiert und vielfach kopiert werden. Die rechte Abbildung zeigt,
wie mit der Gebräuchlichen Assoziation „Rot“=“Hitze“ eine Temperaturerhöhung
visualisiert wird.
115
Zur Beachtung:
Aufgrund der völligen gestalterischen Freiheit des Computer Graphic Artist kann Kunstfilm
eine wesentlich höhere Dichte an relevanter Information pro Zeiteinheit als ein Realfilm
darstellen. Es ist prinzipiell möglich, alle relevanten Objekte eines technischen Systems in
einer einzigen Szene zu visualisieren. Dies wäre im Realfilm auch bei geschicktem Composing der Szene kaum möglich – zum Beispiel, weil einige Systemkomponenten im technischen Ablauf nicht zeitgleich im Bild sein können, oder weil sie sich gegenseitig verdecken.
CGI kann die Objekte des Systems rearrangieren, in einer anderen zeitlichen Reihenfolge
darstellen, teilweise ausblenden oder Hindernisse transparent machen. Es wird nicht zu einer
Frage der technischen Limitationen, sondern der vom Autor nach didaktisch-methodischen
Gesichtspunkten festzulegenden zeitlichen Reihenfolge, wann welches Objekt zur Darstellung
kommt. Die hohen Kosten der Erstellung von CGI, verbunden mit dem hohen Informationswert und der hohen Informationsdichte dieses Filmtyps macht es häufig sinnvoll,
diese Aufnahmen mehrfach zu wiederholen. Dem kommt entgegen, dass bei einem einmal
vorhandenen Modell inklusive zeitlichem Ablauf der Objektbewegungen sehr leicht
Änderungen vorgenommen werden können. So kann z.B. der gleiche Ablauf mehrfach mit
dem konsekutiven Ein- oder Ausblenden verschiedener Objekte dargestellt werden, oder ein
mehrfacher Wechsel der virtuellen Kameraperspektive für einen verbesserten räumlichen Eindruck sorgen. Auch wenn das die Arbeit des Grafikers wirksam entlastet, ist dennoch mit den
langen turn-around-Zeiten dieses Verfahrens zu kalkulieren, da das Rendern der Bilder je
nach Qualität eine sehr lange Rechenzeit beansprucht.
116
Aufgabe 3.2.2 Realisierung von Methoden zur Abbildung des Objektverhaltens mit
objektorientierten Programmiersprachen
An dieser Stelle erreicht die Objektorientierte Modellbildung die größte Nähe zu ihrer
ursprünglichen Verwendung in der Informatik. Wie bereits mehrfach dargestellt, ist es Ziel
der Objektorientierten Analyse, ein Objektorientiertes Modell des Systems zu erstellen, dass
so präzise ist, dass es mit darauf abgestimmten Objektorientierten Programmiersprachen wie
Visual Basic, Smalltalk, C++, Java und neuerdings Microsoft C# direkt in ein SoftwareModell überführt werden kann.
Wird mit diesem Software-Modell eine grafische Benutzeroberfläche GUI verbunden, so ist
eine lernhaltige Komponente entstanden, die in ein Informationssystem integriert werden
kann. Dies ist das Grundkonzept des vom Kompetenznetzwerk Universitätsverbund
MultiMedia NRW geförderten Modellversuches „Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung für die Lehrerausbildung (Physik und Technik)“.
Abbildung 47: Eine Lernsoftwarekomponente ist ein Software-Modell, das in seinen
Eigenschaften und Methoden dem nachgebildeten Objekt entspricht und mit einer
grafischen Benutzeroberfläche verbunden ist, die Beobachtung und Manipulation der
Eigenschaftswerte ermöglicht.
117
Aufgabe 3.3.1 Prüfung der Visualisierung auf möglichst intuitive Verständlichkeit mit
Hilfe von Versuchspersonen
Ist eine Visualisierung nicht intuitiv verständlich, kommt es zwangsläufig zu Rückfragen.
Können die Rückfragen nicht beantwortet werden – z.B. beim selbstgesteuerten Lernen – so
kann die Bedeutung der Simulation nicht erschlossen werden. Genauso schlimm ist das
Auftreten von Missverständnissen bei einer Fehldeutung der Visualisierung, oder das komplette Übersehen einer zentralen Information. Bei interaktiven Simulationen kann es vorkommen, dass die Interaktion nicht oder nicht vollständig vom Benutzer gesteuert werden
kann, weil er Schaltflächen übersieht oder die Bedeutung von Schaltflächen falsch interpretiert. Aus diesem Grund ist die formative Evaluation mit Versuchspersonen zwingender
Bestandteil der komponentenorientierten Lernsoftwareentwicklung.
Unter der formativen Evaluation versteht man jede Evaluation, deren Ergebnis unmittelbar in
eine Verbesserung des konkreten Prüfgegenstandes mündet. Die formative Evaluation von
Lernsoftwarekomponenten wird in der Universität Duisburg im Rahmen von Studentenworkshops (bei größeren Projekten), als Teil von Seminarveranstaltungen zum Einsatz neuer
Medien im Unterricht, teilweise auch mit Hilfe von Schülern bei den schulpraktischen Studien
der Lehramtsstudenten durchgeführt. Die Versuchspersonen sollten sich in jedem Fall aus der
Zielgruppe des Mediums rekrutieren. Sie sollten die Software, das Video oder die Softwarekomponenten noch nicht kennen.
Im Verlauf der formativen Evaluation wird die Versuchsperson alleine oder in Gruppen mit
maximal 3 Personen mit dem Medium konfrontiert. Ein Versuchsbetreuer - der Medienentwickler selber, oder eine von ihm eingewiesene Hilfskraft - setzt sich dazu, greift aber
nach Möglichkeit nicht ein.
Die Versuchspersonen werden angewiesen, über ihre Wahrnehmungen und über die von
ihnen geplanten Aktionen laut nachzudenken. Sie sollen beschreiben was sie sehen, wie sie es
interpretieren, wie sie es noch interpretieren könnten, und was sie jetzt zu tun wünschen.
„Interaktive Bedienbarkeit“ bedeutet, dass der Bediener bei der Bedienung der Software zum
Ziel kommen soll, wenn er nur diesen Intuitiven Wünschen folgt. Wenn es aus bestimmten
technischen oder planerischen Gründen nicht möglich ist, die Aktion von dort aus auszuführen, wo es intuitiv zu erwarten wäre, sollte wenigstens an dieser Stelle ein Vermerk zu
finden sein118.
Dass die Kontrolle der intuitiven Verständlichkeit und Bedienbarkeit durch den Softwareentwickler oder Videoproduzenten nicht durchgeführt werden kann, ist ein trivialer Sachverhalt. Aus diesem Grund ist das detaillierte Protokollieren der intuitiven Äußerungen der
Versuchspersonen, ihrer Vorstellungen und Missverständnisse dringend notwendig. Diese
118
Vergleich: Beim Entwurf von Programmen für das Betriebssystem Windows kann man einer Schaltfläche
verschiedene Zustände zuweisen: neben sichtbar, nicht sichtbar und aktiviert auch den Zustand „Inaktiv“. Die
Schaltfläche wird dann kontrastarm dargestellt, die Aufschrift wird grau und wenig auffällig. Dies zeigt einem
Benutzer an, dass die Schaltfläche sehr wohl dort liegt wo er sie (intuitiv?) vermutet hat, dass aber aus bestimmten Gründen eine Ausführung zur Zeit nicht möglich ist.
118
Protokolle müssen im Anschluss mit den Entwicklern zusammen ausgewertet werden und in
entsprechende Änderungen der Benutzerschnittstelle bzw. der Visualisierung münden.
Aufgabe 3.3.2 Prüfung des Simulationsmodells auf realitätsnahes Verhalten durch
Experten, oder durch Experiment
Die Prüfung des realitätsnahen Verhaltens durch den Abgleich mit Experimenten wird ausführlich im Kapitel „Einsatz und empirische Evaluation Objektorientierter Modellbildung im
Physikunterricht der Klasse 10“ besprochen. Dort wird am Beispiel des freien Falls dargestellt, wie eine Unterrichtsgruppe ein entsprechendes Modell erstellt, die Visualisierung
vornimmt und durch den Vergleich mit dem Verhalten realer Objekte im Experiment Schrittweise die relevanten Eigenschaften abgleicht, bis eine zufriedenstellende Übereinstimmung
des Objektverhaltens mit der Realität festgestellt werden kann.
Analog kann auch bei anderen technischen Systemen oder physikalischen Prozessen eine
experimentelle Messreihe durchgeführt werden, um das Verhalten des Modells mit dem Verhalten des realen Systems zu vergleichen. Dieses könnte sogar aufgezeichnet und dem Informationssystem zu Dokumentationszwecken beigefügt werden.
Zu Ausbildungszwecken kann es besonders interessant sein, innerhalb des Informationssystems eigene Schnittstellen zu externen Messsystemen vorzusehen. Im Rahmen des vom
Kompetenznetzwerk Universitätsverbund MultiMedia NRW geförderten Modellversuches
„Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung für die Lehrerausbildung (Physik und
Technik)“ wurden eigene Komponenten für die Integration von externer Hardware der Firma
Modul Bus zum Messen, Steuern und Regeln entwickelt. Damit ist die Konstruktion von
Laborversuchen zu Ausbildungszwecken möglich, bei denen ohne Wechsel des Mediums die
Informationssammlung, die Versuchsvorbereitung, die Durchführung und der Vergleich mit
dem Modell möglich ist.
Bei komplexen technischen Systemen ist es vielfach nicht möglich, das Systemverhalten an
einzelnen messbaren Größen zu prüfen. Hier ist das Urteil des Experten über das
erwartungsgemäße Verhalten des Systems besonders wichtig119.
119
Ein bekanntes kommerzielles Beispiel ist die Entwicklung von Flugsimulatoren, die von Piloten erprobt und
mit ihnen weiterentwickelt werden, die mit dem zu modellierenden Flugzeugtyp sehr gut vertraut sind.
119
Aufgabe 3.4 Authoring: Realisierung der zeitlichen oder logischen Abfolge mit
Autorenwerkzeugen oder Videoschnittsystemen
Auf die planerischen Schritte zur Strukturierung des Informationssystems und die Festlegung
der zeitlichen oder logischen Abfolge der Informationsvermittlung ist im Abschnitt 2.3:
„Storyboarding“ eingegangen worden. An dieser Stelle sollen nur kurz die medientechnischen
Werkzeuge zur Realisierung der Abfolge vorgestellt werden.
Abbildung 48: Digitaler Videoschnitt
Systeme für den digitalen Videoschnitt (non-linear editing, „nle-Systeme“) arbeiten in der
Regel mit mehreren Spuren, die entlang eines einheitlichen Zeitstrahls verlaufen und
verschiedene Medien (Video, Audio, Standbilder/Titel/Einblendungen) aufnehmen. Diese
Medien können digital geschnitten und beliebig arrangiert werden; Helligkeit und
Transparenz der Videodaten und der Pegel der Audiodaten können an jeder Stelle verändert
werden. Zusätzlich steht eine Vielzahl von Überblendungseffekten zur Verfügung. Das
Endprodukt ist ein linear ablaufender Film.
120
Authoring mit Hilfe von Autorensystemen (Flash, Macromedia Director)
Abbildung 49: Autorensystem „Macromedia Flash“
Autorensysteme orientieren sich vielfach an der Spur-Metapher von Schnittsystemen. In der
Abbildung sehen wir die Oberfläche von Macromedia Flash. Im oberen Teil sind die einzelnen Spuren (hier: „Ebenen“) zu sehen, die einzeln bearbeitet werden können, aber über ein
einheitliches Zeitnormal verfügen. Jede Ebene kann ein einzelnes oder eine Reihe von
Objekten erhalten. Die Objekte werden im Arbeitsbereich (unten) additiv überlagert angezeigt, werden je nach Vorgabe transparent, verschwinden oder bewegen sich.
Zusätzlich ist es möglich, den Ablauf der Animation an bestimmten Stellen anzuhalten oder in
eine Endlosschleife zu führen. Aus dieser Endlosschleife heraus kann eine Benutzereingabe,
z.B. ein Klick auf eine eingefügte Schaltfläche, ein Sprung zu einem anderen Teil der vorgegebenen Sequenz veranlassen. Das Endprodukt ist eine Sammlung linearen Filmsequenzen,
die vom Benutzer interaktiv in variabler Reihenfolge abgerufen werden kann - also eine
Mischung aus Film und interaktiver Software.
121
Authoring mit Hilfe von Programmiersprachen
Abbildung 50: Die Entwicklungsumgebung von Visual Basic
Die größte Flexibilität, aber auch den höchsten Einarbeitungsaufwand, verlangen multimediafähige Programmiersprachen von den Autoren. Mit Programmiersprachen wie Visual Basic,
Delphi, Java oder Visual C++ können beliebige Oberflächen entworfen werden, die Informationen in jedem beliebigen Zusammenhang darstellen. Dabei können Videoclips ebenso
wie Grafiken und Audiodateien wiedergegeben werden. Nahezu jede beliebige Form der
Interaktion mit dem Benutzer kann integriert werden. Ebenso kann für die Interaktion auf jede
externe Hardware zurückgegriffen werden, für die Standardschnittstellen wie RS-232 oder
USB existieren oder realisierbar sind. So ist es zum Beispiel möglich, dass die Interaktion mit
dem Benutzer über einen technischen oder naturwissenschaftlichen Versuch geschieht, der
vom Benutzer durchgeführt und vom Computersystem ausgewertet und situationsbezogen
kommentiert wird. Im Projekt „Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung für die
Lehrerausbildung (Physik/Technik)“ wurde ein entsprechender Praktikumsversuch für das
werkstofftechnische Laboratorium entwickelt.
122
Abschnitt 4: Einsatz und summative Evaluation
Aufgabe 4: Indikatoren für Verhaltensänderung in der Zielgruppe und in der
Vergleichsgruppe statistisch verfolgen (Webformular, Online-Nutzungsverfolgung oder
Aktivitätskontrolle vor Ort)
Nachdem das Medium einen gewissen Zeitraum im Einsatz gewesen ist - z.B. nach Ablauf
einer Unterrichtsreihe, in der das Medium eingesetzt wurde, oder nach Ablauf einer Messe,
auf der mit dem Video Kunden angesprochen wurden - sollte der Auftraggeber direkt oder
fernmündlich nach seiner Zufriedenheit befragt werden. Das Interview sollte vor allem die
vom Kunden wahrgenommenen Reaktionen und Lernerfolge der Rezipienten hinterfragen. Da
die Erfolgskontrolle in der Regel auch für den Kunden/Fachlehrer von Bedeutung ist, sollte er
auch schon im Vorfeld bei der Entwicklung der Fragestellung beteiligt werden. Die einzelnen
Fragen können sich entlang der im Abschnitt 2.1 definierten Ziele des Mediums, gegebenenfalls auch bis hinunter zu den im Punkt 2.3.1 entwickelten Funktionszielen der einzelnen Szenen entwickeln.
Die möglichst präzise Rückmeldung dient gezielt der Weiterentwicklung der Medienqualität
für zukünftige Projekte. Aufgrund der großen industriellen und gewerblichen Bedeutung der
Qualitätskontrolle (z.B. ISO 9000) sind bei größeren Projekten von vorne herein Mechanismen zur Qualitätskontrolle vorzusehen, die auf einen großen Kreis von Kunden/Rezipienten anwendbar sind. Zum Beispiel kann die Befragung durch eine zentrale Evaluationsstelle oder durch ein Call-Center mit Hilfe eines im Vorfeld definierten Kataloges von
Interview-Fragen vorgenommen werden. Für die Erfolgskontrolle im Zusammenhang mit
neuen Medien bieten sich aber auch eine Vielzahl innovativer Möglichkeiten an, die im
Zusammenhang mit alten Medien so nicht bestanden haben. Ein Beispiel ist die zentrale
Verfolgung der Mediennutzung durch die Rezipienten, wie sie bei jeder Form des Webbasierten Mediendistribution problemlos möglich ist, zeigt noch einmal die folgende
Abbildung.
14
Hypercard No.
12
10
8
6
4
2
0
0
2000
4000
6000
8000
Time since start (s)
123
10000
12000
14000
Ersichtlich ist, wie ein Nutzer auf dem Weg zu einer Problemlösung durch ein aus 15
Komponenten gebildetes Multimedia-Tutorial browst120.
Die Interpretation dieser Art von Protokollen ist Gegenstand laufender Forschung und kann
sicherlich nicht dem Kunden/Fachlehrer überlassen werden, zumal alleine das Erfassen und
Bereitstellen der Daten in einer grafischen Form individuelle Anpassung und die Verwendung
höherer Programmiersprachen und Datenbankzugriffskonzepten wie zum Beispiel OLAP
(Online Analytical Processing) erfordert121.
Sinnvoll ist ein Verbundkonzept, das den Kunden/Fachlehrern zusätzlich zu der Erstellung
der Medien auch das hosting, das heißt das zentrale Bevorraten der Medien auf einem geeigneten Server, abnimmt. In diesem Fall kann die Auswertung einer Vielzahl von Nutzerdaten
durch eine zentrale und qualifizierte Stelle erfolgen. Ein Konzept dieser Art wird an der
Universität Duisburg derzeit im Projekt „Mechanik und Verkehr“ umgesetzt, das im Rahmen
der Ausschreibung „Hochschulen in multimedialen Netzwerken - Neue Medien in Schulen
und Hochschulen“ vom Kompetenznetzwerk Universitätsverbund MultiMedia NRW
gefördert wird.
120
Weitere Informationen über diesen Versuch im Abschnitt: „Einsatz, Erprobung und Evaluation von
Komponentenorientierter Lernsoftware im Technikunterricht der Gymnasialen Oberstufe“
121
Empfehlenswerte Einführung: Oehler, K.: OLAP - Grundlagen, Modellierung und betriebswirtschaftliche
Lösungen. München: Hanser, 1999.
124
5 Einsatz,
praktische
Evaluation
Erprobung
und
empirische
5.1 Zur praktischen Erprobung des Konzeptes
Eine praktische Erprobung des Konzeptes der objektorientierten Modellbildung muss eine
ganze Reihe komplexer Fragen beantworten:
1. Ist die Objektorientierte Modellbildung ein praktikables Vorgehensmodell zur Erstellung multimedialer Lehr- und Informationsressourcen?
2. Ist die Objektorientierte Analyse und Modellbildung für sich genommen ein lernhaltiger Vorgang, das heißt: bilden sich bei den Akteuren der Objektorientierten
Modellbildung selbst wünschenswerte Strukturen in Form internalisierter Modelle
heraus, die als Erfüllung von Lernzielen der jeweiligen Schulform gewertet werden
können? Dies wäre eine notwendige Bedingung zur Legitimation als eine Methode im
naturwissenschaftlich-technischen Unterricht.
3. Sind die mit Hilfe des Konzeptes erstellen Lern- und Informationsressourcen im
komplexen Umfeld „Unterricht“ verwertbare Lehr/Lernhilfen?
4. Lassen sich die Werkzeuge der Objektorientierten Analyse und Modellbildung, hier
vor allem die grafische Modellierungssprache dUML, prinzipiell als Strukturierungswerkzeuge im Unterricht verwenden?
Deutlich ist, dass es sich hier um eine komplexe Fragestellung auf 4 verschiedenen Ebenen
handelt. Aufgrund der Komplexität der Fragestellung wurden die einzelnen Aspekte in 5
getrennten Erprobungsprojekten untersucht, wobei jeweils besondere Beobachtungsschwerpunkte gesetzt wurden.
Die Objektorientierte Modellbildung als Vorgehensmodell zur Erstellung multimedialer
Lehr- und Informationsressourcen wurde in der Zwischenzeit in einer Vielzahl praktischer
Projekte erfolgreich erprobt. Beispiele dafür sind:
•
Der Informationsfilm „Rapid Prototyping“, der als CD-ROM im Heft 63 der
Zeitschrift „Lehren und Lernen“ veröffentlicht wurde und als ausgesuchter
Beitrag auf dem Filmfestival 2001 der IWF Wissen und Medien in Göttingen
der Öffentlichkeit präsentiert wurde;
•
Der Informationsfilm „Prüfstand für KfZ-Innenraumfilter“, der 2001 auf der
Umwelttechnik-Fachmesse ENVITEC präsentiert wurde;
•
Einige Multimedia-Komponenten in der Wanderausstellung „Physik und
Technik elektronischen Geldes“ von Professor Dr. Gernot Born, die das
entsprechende Produkt der Bank und physikalische und technische Konzepte
125
der Informationsspeicherung Datensicherung und Informationsübertragung mit
Hands-on-Experimenten und Multimedia-Komponenten demonstriert122.
•
Der Informationsfilm „Sicherheitssysteme für die Fahrer von Gablestaplern“,
der seit 2002 in das Verlagsprogramm des Lehrmittelverlags Resch in
Gräfelfing aufgenommen wurde;
•
Das Projekt COLEEN: „Komponentenbasierte Lernsoftware für die Lehrerausbildung (Physik und Technik in den Sekundarstufen I und II sowie Lernbereich Sachunterricht Naturwissenschaften-Technik) und für die integrierten
Studiengänge Physik - Diplom I und II“. COLEEN ist ein Kooperationsprojekt
mit dem Fach Technologie und Didaktik der Technik an der Universität Essen
und wurde von 1999 bis 2001 vom Universitätsverbund MultiMedia des
Landes NRW mit 343.000 DM gefördert.
Der Informationsfilm „Prüfstand für KfZ-Innenraumfilter“ entstand im Sommersemester 2001
im Rahmen des Seminars „neue Medien im Naturwissenschaftlich-technischen Unterricht“.
Die Studenten hatten keine oder nur geringe Vorkenntnisse im Bereich der Medientechnik
oder Medienentwicklung. Dennoch konnten Sie, unter Anleitung, mit Hilfe des „allgemeinen
Vorgehensmodells zur Objektorientierten Systemanalyse und zur Objekt- und
Komponentenorientierten Produktion neuer Medien“ erfolgreich vorgehen. Die Arbeit der
Seminargruppe wurde exemplarisch dokumentiert und diente als Grundlage zur Darstellung
des allgemeinen Vorgehensmodells im letzten Kapitel.
Das Projekt COLEEN wurde 2001 erfolgreich zum Abschluss gebracht123. Am
Projektstandort Duisburg wurden die Entwicklungsaufgaben vor allem von einer größeren
Zahl studentischer Hilfskräfte getragen; zeitweise waren bis zu 16 Entwickler beschäftigt. Das
„„allgemeine Vorgehensmodell zur Objektorientierten Systemanalyse und zur Objekt- und
Komponentenorientierten Produktion neuer Medien“ entstand in diesem Projekt vor dem
Hintergrund der komplexen Anforderungen an das Projektmanagement.
Da das Projekt COLEEN Anlass zur Entwicklung und Ort der Erprobung des allgemeinen
Vorgehensmodells war, soll im direkt anschließenden ersten Teil dieses Kapitels eine
Darstellung des Projektes erfolgen.
Ob der Prozess der Objektorientierte Analyse und Modellbildung für sich genommen ein
lernhaltiger Vorgang ist, wurde in den Jahren 2000 und 2001 in einem breit angelegten
Feldversuch mit insgesamt 191 beteiligten Schülern und 8 Lehrern an 6 verschiedenen
Schulen des Landes Nordrhein-Westfalen überprüft. Obwohl es schwierig ist, im Bildungsbereich eindeutig und objektiv mit Begriffen wie „besser“ und „schlechter“ zu arbeiten,
sprechen die bisherigen Ergebnisse dafür, dass die Objektorientierte Modellbildung beim
Vermitteln physikalischer Kenntnisse den bisherigen Methoden des Physikunterrichtes
122
Born, G.: Physik und Technik elektronischen Geldes. Wanderausstellung mit Multimedia-Komponenten und
Hands-on-Experimenten. Commerzbank AG, Frankfurt, 1996.
123
http://COLEEN.uni-duisburg.de
126
mindestens gleichwertig, und in vielen Aspekten sogar deutlich überlegen ist. Insbesondere
konnte nachgewiesen werden, dass der intensive Computereinsatz beim Vorgang der
Objektorientierten Modellbildung Mädchen im Physikunterricht nicht nur nicht benachteiligt,
sondern unter Beachtung bestimmter Grundsätze sogar eine fördernde und aktivierende
Wirkung auf Mädchen hat. Planung, Verlauf und Ergebnisse der Untersuchung werden im
zweiten Teil dieses Kapitels beschrieben.
Eine der ersten mit Hilfe des Konzeptes erstellen Lern- und Informationsressourcen für
den Unterricht wurde in einem Leistungskurs des Faches Technik an der gymnasialen
Oberstufe im Verlauf einer Unterrichtsreihe zum Thema „Informationsumsatz in technischen
Systemen erprobt“. Dabei wurde ein nach dem Objektorientierten Ansatz modelliertes und
nach den Prinzipien der Komponentenorientierten Lernsoftwareentwicklung aufgebautes
Lernmodul zum Teil einer Sammlung experimentalpraktischer Versuche zum Thema „Regelungstechnik“. Die Schüler bearbeiteten die Versuche weitgehend selbstständig unter Anleitung des Lernmoduls. Das Vorgehen, Verhalten und die Kommentare und Reaktionen der
Schüler wurde im dritten Teil dieses Kapitels dokumentiert und ausgewertet.
5.2 Erster Teil: Praktische Erprobung der Objektorientierten
Modellbildung im Projekt COLEEN: „Komponentenbasierte
Lernsoftware für die Lehrerausbildung (Physik und Technik in den
Sekundarstufen I und II sowie Lernbereich Sachunterricht
Naturwissenschaften-Technik) und für die integrierten Studiengänge
Physik - Diplom I und II“
5.2.1 Problemhintergrund und Aufgabenstellung des Projektes
5.2.1.1 Mehrfache Nutzung des fachlichen Grundlagenwissens
Die beteiligten Fächer bieten die Lehramtsstudiengänge für die Sekundarstufen I und II in den
Fächern Physik und Technik, darüber hinaus an der GMU Duisburg die Vorlesungen
„Experimentalphysik I-IV“ für die Studiengänge Physik (Diplom I/II) und an der GHS Essen
Lehrveranstaltungen für das Fach „Sachkunde Naturwissenschaft-Technik“ im Lehramtsstudiengang für die Primarstufe an. Eine Reihe von Grundlagen spielen dabei in allen beteiligten Fächern eine bedeutende Rolle:
Grundlagen der Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik
Diese Grundlagen sind zum experimentell-analytischen Vorgehen bei der quantitativen
Erfassung naturwissenschaftlicher Phänomene ebenso wichtig wie für die
Überwachung, Optimierung, Steuerung und Regelung technischer Systeme zum Stoff-,
Energie- und Informationsumsatz.
127
Grundlagen der Thermodynamik
Die Thermodynamik ist ein eigenständiges Wissensgebiet in der Physik und der
Technik und Bestandteil der neuen Lehrpläne für das Fach Physik in der gymnasialen
Oberstufe. Das notwendige, komplexe Grundlagenwissen muss in der Ausbildung der
Physik- und Techniklehrer vermittelt werden. Ebenso bilden thermodynamische
Prozesse, vor allem Kreisprozesse, die Grundlage für zahlreiche technische Anlagen wie
Kraftwerke und Fahrzeugantriebe.
Grundlagen der Optik und ihre Anwendung in der Informationstechnik
Die Optik spielt im Fach Physik - sowohl in den Lehrplänen der Schule als auch in der
Fachsystematik - eine wichtige Rolle. Die Zukunftsbedeutung der Optoelektronik und
die zunehmende Verbreitung von Lichtwellenleitern in der Informations- und Kommunikationstechnik machen die Optik auch zu einer bedeutenden Grundlagenwissenschaft für technische Anwendungen.
5.2.1.2 Verbesserte Präsentation des ausgewählten Lehrstoffes im Vergleich zu
konventionellen Medien
Eine für das vorliegende Projekt wesentliche Gemeinsamkeit zwischen den genannten
Beispielen ist, dass sich die Modellvorstellungen hinter den genannten Grundlagen mit konventionellen Medien - gesprochenes Wort, Text, Zeichnungen - nur sehr schwer vermitteln
und erfassen lassen. Grund dafür sind folgende Charakteristika, die typisch sind für naturwissenschaftliche Vorgänge, technische Prozesse sowie die hieran beteiligten Systeme:
1.
Räumliche und zeitliche Ausdehnung
2.
Abhängigkeit von zahlreichen variablen Parametern
3.
Fehlende sinnliche Wahrnehmbarkeit
Den Studierenden werden beim Erfassen des in der Präsentation mit konventionellen Medien
Dargebotenen hohe Kognitionsleistungen abverlangt: Das Erfassen der räumlichen Ausdehnung eines Systems aus einer flachen Skizze setzt Fähigkeiten beim Betrachter voraus, die individuell unterschiedlich gut ausgeprägt sind. Das Zeitverhalten kann kaum durch eine einzelne statische Abbildung wiedergeben werden. Sind Vorgänge tatsächlich nicht beobachtbar,
ist auch deren Wiedergabe durch Realfilme bzw. Fotografien nicht möglich. Die - teilweise
sogar kombinierte - Variation von Parametern muss im Kopf des Lernenden geschehen. Dies
wird, nach unseren Erfahrung und in Übereinstimmung mit dem Theoriemodell von Piaget,
erst dann erfolgreich sein, wenn der Studierende bereits über eine rudimentäre Modellvorstellung, ein Präkonzept, verfügt. Dieses Präkonzept muss dann durch geistiges Variieren
der Parameter getestet und evaluiert werden, bis es sich hinreichend mit der vom Lehrenden
präsentierten Modellvorstellung deckt. Leider scheitert der Vorgang allzu häufig. Grund dafür
ist nicht nur der hohe kognitive Anspruch, den diese Vorgehensweise stellt, sondern auch die
Tatsache, dass dieser geistige Vorgang an keiner Stelle beobachtbar wird (es sei denn durch
„lautes Denken“), also auch nur sehr schwierig von den Lehrenden überprüfend begleitet und
unterstützt werden kann.
128
5.2.1.3 Probleme beim Einsatz kommerzieller Lernsoftware in fachdidaktischen
Lehrveranstaltungen
Lernen lässt sich als soziale Handlung betrachten, in deren Verlauf menschliche Individuen
einer Lerngruppe sich in aktiver Auseinandersetzung mit ihrer Umgebung Wissen und
Fähigkeiten aneignen und im kooperativen Gespräch Modellvorstellungen zur Repräsentation
der vermittelten Grundlagen generieren. Eine fachdidaktische Lehrveranstaltung dient daher
nicht nur dazu, den Lehramtsstudenten Wissen zu vermitteln, sondern muss in ihnen auch die
Fähigkeit grundlegen, die komplexen Prozesse beim Vermitteln und Verstehen dieses
Wissens im Unterrichtsgeschehen beobachten, bewerten und steuern zu können. Der Einsatz
von Lernsoftware in bestehender Form führt hier zwangsläufig zu Problemen. Bestehende
Lernsoftware zielt vielfach vor allem darauf ab, einem einzelnen Benutzer möglichst
selbstständigen Wissenserwerb zu ermöglichen. Der sich daraus ergebende Verlust der
sozialen Interaktion ist aber vor dem Hintergrund der genannten Aufgabe der Veranstaltungen
nicht tragbar. Eine kommerzielle Lernsoftware stellt dazu noch ein abgeschlossenes und
damit wenig erweiterungsfähiges und wenig transparentes Produkt dar. Vielfach ist der
Handlungsspielraum des Benutzers auch noch sehr stark eingeschränkt, sogar auf eine passive
oder nur einfach interaktive Nutzung reduziert. In fachdidaktischen Lehrveranstaltungen kann
sich der Umgang mit neuen Medien aber nicht auf diese Form der Nutzung beschränken. Es
ist dabei insbesondere die Multiplikatorwirkung der Lehrerausbildung zu beachten: Der
Lehrer wird seinen Schülern schon durch die Gestaltung seines Unterrichtes die Haltung und
Arbeitsweise weiter vermitteln, die er im Umgang mit neuen Medien an der Hochschule
erworben hat.
Ziel muss es daher sein, bei den angehenden Lehrern eine echte Handlungskompetenz im
Zusammenhang mit neuen Medien zu entwickeln. Das heißt, es muss der handelnde, kreativschaffende und problemlösende Umgang mit Lernsoftware und den Werkzeugen zu deren
Erstellung grundgelegt werden.
5.2.1.4 Einsatz in den Lehrveranstaltungen
Vorlesung
Die Komponenten lassen sich sowohl in geschlossener Lernsoftware oder Internet-Ressourcen
für das selbstgesteuerte Lernen, als auch im Demonstrationseinsatz in Vorlesungen nutzen.
Der innere Aufbau und die Funktionsweise von Messgeräten, die Struktur eines Regelkreises
und das Verhalten von Reglern und Regelstrecken lässt sich mit in der Hochschule
vorhandenen Geräten (PC/Notebook, Video-Beamer) aus den beschriebenen Gründen
wesentlich besser demonstrieren als mit konventionellen Medien. Besonderer Vorteil ist hier
wieder die interaktive Variierbarkeit von Parametern mit dem Ziel, eine vertiefte Vorstellung
von Zusammenhängen bei den Hörern zu erreichen oder auf Fragen der Hörer einzugehen.
Übung und Tutorium
Übungen und Tutorien haben das Ziel, die Inhalte der Vorlesungen zu vertiefen und die Möglichkeit zur Klärung relevanter Fragen zu geben. Dabei ist es natürlich sinnvoll, wenn die in
den Vorlesungen genutzten Medien auch in den Übungen zur Verfügung stehen. Auch aus
diesem Grund sollen die Medien zentral auf einem Server im Netz vorgehalten werden und so
bei Bedarf flexibel und lernortunabhängig genutzt werden können.
129
Praktikum
Um reflektiertes und zielbewusstes Handeln in technischen und naturwissenschaftlichen
Praktika zu ermöglichen, müssen in der Regel bestimmte Grundlagen geklärt worden sein.
Hierzu können, ähnlich wie in den Übungen, die auf dem Server oder auf PCs im Praktikumsraum vorgehaltenen Lernanwendungen genutzt werden. Durch die Interaktivität ergeben sich
bei der Vorbereitung von Versuchen jedoch noch neue Möglichkeiten: Beispielsweise können
die Softwarekomponenten, die das Verhalten von Reglern und Regelstrecken für eine Lernanwendung „Einführung in die Regelungstechnik“ simulieren sollen, auch zu einem Modell
des Laborversuches (mit den entsprechenden Kenndaten) zusammengefügt werden. Die Studenten könnten an diesem idealisierten Modell die zu beherrschenden Verfahren vorbereitend
erproben und am realen Aufbau qualifizierte Vergleiche treffen.
Seminar
In den Seminaren erfolgt die Nutzung in folgender Weise:
•
Informationsbeschaffung zu einem Thema mit Hilfe der vorhandenen Module
•
Integration der vorhandenen Komponenten in die eigene Arbeit
Beispiel: vorhandene Animationen werden in einer HTML-Darstellung zusammengefasst, in einen neuen Zusammenhang gestellt und dabei durch Erläuterungen aufgewertet.
ActiveX-Komponenten, wie z. B. die simulierten Darstellungen von Messgeräten und
elektronischen Bauelementen, werden mit einer Visual Basic Entwicklungsumgebung
zum interaktiven Modell eines bestimmten Laborversuches zusammengefügt.
•
Neue oder verbesserte Komponenten erstellen
Beispiel: Anpassung an einen neuen technischen Stand der Darstellung, hinzufügen von
mehr Interaktivität, Addition von kommentierendem Ton zu einer Animation, Programmierung einer ActiveX-Komponente, die das Verhalten eines neuartigen Bauteils darstellt
und sich in das bestehende Modell eines Laborversuches integrieren lässt.
Auf diese Weise ist die ständige Weiterentwicklung des Medienangebotes explizit gewährleistet, da beides Aufgabe und genuiner Bestandteil des Seminarkonzeptes ist. Unseres Wissens nach werden diese Einsatzperspektiven, die durch das Konzept der Synthese aus wohldokumentierten Softwarekomponenten ermöglicht werden, von keinem der bislang in diesen
Lehrgebieten existierenden Angebote ermöglicht.
5.2.2 Inhalt und Umfang der Komponentensammlungen
Komponentensammlung „Messen, Steuern, Regeln“
Grundbegriffe der Messtechnik, Sensoren und Messgeräte, Datenübertragung, Steuern von
Prozessen, Grundbegriffe der Regelungstechnik, Regelkreise, Regler, Regelstrecken.
Komponentensammlung „Grundlagen der Thermodynamik“
Grundbegriffe der Thermodynamik, Wärmelehre, Energie und Entropie, Kreisprozesse,
Hohlraumstrahlung.
Komponentensammlung „Grundlagen der optischen Nachrichtentechnik“
Reflektion, Totalreflektion, Dispersion, Absorption, Bandbreite, Übertragungsrate,
Lichtwellenleiter.
130
5.2.3 Beschreibung der Projektergebnisse: Erstellte Software
5.2.3.1 Gesamtdarstellung
Die im Projekt „Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung“ erstellten Softwarekomponenten sind in das „Component Oriented LEarning ENvironment" eingeordnet worden.
Dabei handelt es sich um ein wissensbasiertes System, das im Intranet der beteiligten Fächer
und, im begrenzten Rahmen, auch im Internet zur Verfügung steht.
Der Zugang zu den Ressourcen kann erfolgen:
1. Über eine LOM-Datenbank, in der die in COLEEN enthaltenen Informationen nach
dem Learning Object Metadata Standard des Learning Technology Standards
Comittee der IEEE (http://ltsc.ieee.org) klassiert enthalten sind und eine Metasuche
nach Stichworten vorgenommen werden kann.
2. Über eine grafische Repräsentation des Wissensnetzwerkes, mit der die Bezüge der
Komponenten untereinander dargestellt werden können.
Abbildung 51: grafische Repräsentation der Coleen-Komponenten und ihrer Relationen
auf der Webseite des COLEEN-Servers.
131
Für die Erstellung, Nutzung und Verwaltung wird die Concept Mapping Software „CMap"
des Institute for Human&Machine Cognition der University of Western Florida verwendet.
CMap kann für den Gebrauch in Forschung und Unterricht kostenlos von der Website
http://www.coginst.uwf.edu bezogen werden.
In der ROOT-Map des Netzwerkes wird die grundsätzliche Aufteilung in die Bereiche
Lichtwellenleiter, Messtechnik und Thermodynamik wiederum deutlich. Die eigentlichen Inhalte finden sich in den Tochter-Netzwerken, die den eben genannten Hauptknoten zugeordnet sind und durch einen Mausklick auf das Netzwerksymbol erreicht werden können.
Die Komponenten des Themenbereiches Messtechnik sind anhand dreier exemplarischer
Leitexperimente entwickelt worden, die jeweils den Veranstaltungen der drei Teilgebiete
Stoffumsatz (S), Energieumsatz (E) und Informationsumsatz (I) des Technikstudiums
entnommen sind.
•
Aus dem Teilgebiet „spezielle Gebiete des Informationsumsatzes“ kommt ein Versuch
zur Drehzahl, Frequenz- und Spannungsregelung eines Motor-Generator-Satzes.
•
Aus dem Teilgebiet „Stoffumsatz in technischen Systemen“ stammt ein Versuch der
Werkstoffkunde. Hier wird die Zugfestigkeit von Stählen mit Hilfe aufgebrachter
Dehnungs-Messstreifen erfasst.
•
Aus dem Teilgebiet „Energieumsatz in technischen Systemen“ stammt ein Versuch
zur Gewinnung elektrischer Energie aus Wasserkraft mit Hilfe einer Pelton-Turbine.
Dieser wurde mit Hilfe von COLEEN-Komponenten für eine ferngesteuerte Versuchsdurchführung über TCP/IP Netzwerk vorbereitet. Ein bereits erprobter Anwendungsbereich ist die Durchführung von Fernsteuerungsexperimenten zusammen mit
Schulen.
Durch die Entwicklung von Messtechnik-Komponenten entlang der exemplarischen Leitexperimente wird gewährleistet, dass die Aufgaben der Komponenten innerhalb des komplexen Messaufbaus deutlich wird. Die Komponenten im Bereich Messtechnik ergeben in der
Regel wenig Sinn, wenn sie isoliert betrachtet werden.
5.2.3.2 Der Themenbereich Messtechnik
Wie bereits geschildert, wurden die Komponenten des Themenbereiches Messtechnik entlang
dreier exemplarischer Leitexeperimente aus den Bereichen Umsatz von Stoff (S) Energie (E)
und Information (I) entwickelt. Die Concept Maps der COLEEN Datenbank geben
entsprechend direkt die Struktur der Leitexperimente wieder; gleichzeitig spiegeln sie die
Funktion der das Experiment konstituierenden Subsysteme und die Rolle der Komponenten,
die einzelne Subsysteme modellhaft repräsentieren.
Der Referent kann dadurch die Funktionsweise einzelner messtechnischer Subsysteme aus
dem Zusammenhang herausgreifen und beleuchten. Der Student kann sich zu Vorbereitung
des Experimentes mit einzelnen Messtechnischen Subsystemen vertraut machen, indem er die
entsprechende Komponente herunterlädt und betrachtet.
132
Aus dem Bereich Stoffumsatz (Werkstofftechnik) stammt ein bekanntes Experiment zur
Ermittlung des Spannungs-Dehnungs-Diagramms belasteter Metallproben. Für das COLEENProjekt wurden die nichtelektrischen Messgrößen elektronisch erfassbar gemacht; parallel
dazu wurden Repräsentationen der messtechnischen Systeme durch die entsprechenden
Komponenten erstellt.
Abbildung 52: COLEEN-Komponenten, mit denen sich ein Laborversuch zu DehnungsMess-Streifen repräsentieren lässt, und ihre Relationen.
Folgende Seite:
In gleicher Weise wurde aus dem Bereich Energieumsatz der Simulationsstand eines Wasserkraftwerkes für die computergestützte Vermessung vorbereitet. Eine Besonderheit ist, dass
dieses Experiment über eine TCP/IP Verbindung (Internet) gesteuert und vermessen werden
kann, um Schülergruppen die Teilnahme an einem Experiment über Telemetrie zu ermöglichen. Hier sind die Komponenten nicht bloße Repräsentationen, sondern aktiver Bestandteil
des Experimentes.
133
134
Aufbau
Software
Hardware
135
Abbildung 53:
Im Bereich
Informationsumsatz wurde
eine Problemstellung aus der
Regelungstechnik, die Drehzahlregelung
eines Generators, als Leitexperiment
gewählt.
Die Diagramme
zeigen neben
dem generellen
Aufbau die
Problemlösungsebenen im Hardund
Softwarebereich.
Tabelle: Komponenten des Themenbereiches „Messtechnik“
Bezeichnung
Kategorie
Technische Funktionsbeschreibung
Ausführung
Ansteuerungskomponente Interaktiv mit Hard- ActiveX
für Messinterface
und Softwareschnittstelle
Ohne dass sich der
Designer um Parameter
der Schnittstelle und
deren Initialisierung kümmern muss, kann er
durch einfache
Anweisungen auf das
Messinterface zugreifen.
Fehler werden abgefangen. Die Komponente
ist Teil der Vorleistung
des Faches Technologie
und Didaktik der Technik
an der Universität
Duisburg.
Dokumentationen zum
Einsatz des Interfaces
Dokumentation
Text
Dokumentation zum Einsatz der Ansteuerungskomponente für die Fernsteuerung und Fernmessung einer Solaranlage
(Bereich Informationsumsatz)
Plotter
Interaktiv mit Softwareschnittstelle
Eingangsgrößen: x,
y
Interner Zeitgeber
ActiveX
Komfortables Control für
(x,y) bzw (x,t) Diagramme
Aussteuerungsanzeige
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Pegel-Anzeigeinstrument
Transistor
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Simulation des Verhaltens von Transistoren in
verschiedenen Beschaltungen
136
Digital-Analog-Wandler
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Visualisierung der Funktion eines Digital-Analog-Wandlers. Das Modell kann mit starker zeitlicher Verzögerung arbeiten
OP-Verstärker
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Simulation der Funktionsweise eines Operationsverstärkers in
diversen Beschaltungen
Reihen/Parallelschaltung
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Reihen/Parallelschaltung
von Widerständen,
Messbrücken
P-Regler
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Eingangsgrößen: x,
k
Ausgangsgröße: y
Reagiert auf eine Regelabweichung x mit der
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Reagiert auf eine Regelabweichung x mit der
I-Regler
Stellgrösse
Stellgrösse
D-Regler
Interaktiv mit
ActiveX
Softwareschnittstelle
Reagiert auf eine
zeitliche Änderung der
Regelabweichung x mit
der Stellgrösse
Peltonturbine
Dokumentation
Text
Dokumentation zur
Messtechnik im Bereich
Energieumsatz am
Beispiel „Messungen an
einer Peltonturbine“
Einsatz von
Dehnungsmess-Streifen
(DMS)
Dokumentation
Text
Dokumentation zu
Messtechnik im Bereich
Stoffumsatz am Beispiel
„Aufnahme eines
Spannungs-DehnungsDiagrammes“
137
5.2.4 Themenbereich Thermodynamik
Die Inhalte des
Themenbereiches
Thermodynamik
Der Informationsbereich
„Strahlung
schwarzer
Körper“
Informationen zur
Komponente
„Wärmedurchgang
und Wärmeübergang“
138
Informationen zur
Komponente
„Prinzip des
Stirlingmotors“
Informationen zur
Komponente „Der
Wasser-DampfKreislauf thermischer
Kraftwerke“
139
Tabelle: Komponenten des Themenbereiches Thermodynamik
Bezeichnung
Kategorie
Technis Funktionsbeschreibung
che
Ausführ
ung
Thermodynamischer
Wasser-DampfKreislauf
Interaktiv mit
Softwareschnittstelle
ActiveX
Der zentrale Prozess jedes thermischen
Kraftwerkes. Mit interaktiven Parametern.
Gay-Lussac’scher
Drosselversuch
Interaktiv mit
Softwareschnittstelle
ActiveX
Das Verhalten von Gasen bei der
Entspannung nach einer Gasdrossel
wird in einer Animation dargestellt.
Wärmekraftmaschinen Interaktiv mit
Softwareschnittstelle
ActiveX
Ein interaktives Diagramm, das
verschiedene Zeitabhängige Parameter
einer Wärmekraftmaschine (Druck,
Kammervolumen) in Abhängigkeit von
verschiedenen interaktiv variierbaren
Parametern (Hubraum, Energiefluss)
darstellt.
Animationen zur
Nicht-interaktiv AVI +
Funktionsweise von
anim.
Wärmekraftmaschinen
GIF
Gibt die Funktionsweise (Raum- und
Zeitverhalten) einer Wärmekraftmaschine durch eine computergenerierte perspektivische Darstellung wieder
Wärmeleitung / k-Wert Interaktiv mit
Softwareschnittstelle
ActiveX
Beschreibt den Mechanismus der
Wärmeleitung, den Übergangswiderstand zwischen verschiedenen
Medien, und leitet den Wärmedurchgangskoeffizienten k her.
Schwarzer Strahler
Interaktiv mit
Softwareschnittstelle
ActiveX
Beschreibt die temperaturabhängige
Strahlung ideal und nicht ideal
schwarzer Körper in einem interaktiven
Diagramm
Dokumentation zum
schwarzen Strahler
Nicht-interaktiv HTML /
RTF
Wärmekraftmaschine- Interaktiv
Kältemaschine
ActiveX
Beschreibt die temperaturabhängige
Strahlung, stellt lebensweltliche
Zusammenhänge dar, und beschreibt
die historischen Zusammenhänge.
Eine interaktive Animation, die zeigt,
dass durch kleine Änderungen eine
Wärmekraftmaschine dazu gebracht
werden kann, als Kältemaschine (bzw.
Wärmepumpe) zu arbeiten.
Der Umfang des Projektes hätte es nahe gelegt, für die Entwicklungsarbeiten einen oder zwei
entsprechend qualifizierte wissenschaftlicher Mitarbeiter einzustellen. Von diesem Weg
wurde in Duisburg bewusst abgesehen.
140
Hintergrund dazu war nicht allein der wohlbekannte Mangel an qualifizierten Programmierern; bestimmend war vielmehr, dass unter den Studenten der Fächer Didaktik der
Physik und Technologie und Didaktik der Technik ein hohes Potential an Kreativität,
analytischem und synthetischem Denken und grundlegenden Programmierkenntnissen auszumachen war.
Dies führte schnell zu der Idee, statt nur einen Teil des wissenschaftlichen Personals einen
wesentlich größeren Teil der Studierenden im Rahmen des Projektes
für Arbeiten im Bereich der Softwareentwicklung zu qualifizieren.
Die Koordination der Arbeiten im
Projekt COLEEN übernahm ein
Projektmanager (Bresges), der für
die Verteilung der Aufgaben an die
studentischen Hilfskräfte, die Abstimmung der Arbeiten untereinander, die Definition der Softwareschnittstellen der Softwarekomponenten und den Ablauf der
Abbildung 54: Die Hauptlast der
formativen Evaluation in den
Programmiertätigkeit wird von Studierenden der
Seminaren und den angeschlosLehramtsstudiengänge Physik und Technik
senen Praktikumsschulen zuständig
getragen. Damit wird gezielt die Gestaltungs- und
war. Die Studierenden hatten völlig
Anwendungskompetenz im Bereich neuer
unterschiedliche EingangsvorausLernmedien gefördert.
setzungen und wurden in den ersten
Wochen in der Regel on-the-job für
ihre Aufgabe trainiert. Je nach Neigung entwickeln sie dabei Schwerpunkte im Bereich der
Modellprogrammierung, der Sachanalyse, der Bild- oder der Videoschnittbearbeitung.
Der Projektteil am Standort Duisburg wurde von einer Lenkungsgruppe, bestehend aus Herrn
Prof. Harreis, Herrn Prof. Treitz und mir geführt. Externer Kooperationspartner des Projektes
war die Willy-Brandt-Schule, Gesamtschule der Stadt Mülheim an der Ruhr (Herr Klatte) und
das Helmholtz-Gymnasium Essen (Herr Nowak). Der Einsatz und die Erprobung der
Komponenten im naturwissenschaftlichen und technischen Unterricht der Willy-BrandtSchule dient dem Nachweis der Übertragbarkeit auf den Unterricht allgemeinbildender
Schulen, wobei die Softwareumgebung der Komponenten den Unterrichtsbedingungen und
Unterrichtsvoraussetzungen angepasst werden kann. Die Ansprechpartner der angeschlossenen Schulen begleiten das Projekt gleichzeitig als Qualitätspaten.
Entwicklungsablauf einer Lernsoftwarekomponente (Duisburg)
Der Entwickler entscheidet sich für einen Gegenstand aus den oben genannten Themenbereichen und führt eine qualifizierte Sachanalyse einschließlich Literaturerhebung durch.
Er stellt vor der Lenkungsgruppe seine Auswahl dar und beleuchtet dabei die Gegenwarts-,
die Zukunfts-, und die exemplarische Bedeutung des Gegenstandes.
141
Entwickler und Lenkungsgruppe erarbeiten gemeinsam die charakteristischen Eigenschaften,
Zustände und Verhaltensweisen des physikalischen Modells und prüfen, ob diese mit den
gegebenen Werkzeugen modellierbar und intuitiv-verständlich darstellbar sind.
Der Entwickler setzt das Modell in eine Lernsoftwarekomponente um, wobei ihm größter
gestalterischer Freiraum eingeräumt wird. Lenkungsgruppe und Qualitätspate betreuen die
Entwicklung in Hinblick auf die Einsetzbarkeit in der in Schule und Hochschule gegebenen
Bedingungen.
Der Entwickler betreut seine Komponente im Rahmen ihrer Evaluationszeit. Die
Evaluationszeit beinhaltet Einsätze in Veranstaltungen der Schule, der Hochschule, und
Unterrichtsversuchen im Rahmen studentischer Schulpraktika. Von den Durchführenden wird
eine Dokumentation des Einsatzes mit eingehender Kritik des Mediums erwartet. Die Aufgabe des Entwicklers bei der Evaluation beschränkt sich auf technische Betreuung. Auf diese
Weise findet eine deutliche Trennung zwischen Entwickler und Anwender/Evaluator sowie
Rezipient statt, mit entsprechend verbesserter Objektivität des Evaluationsergebnisses.
5.2.5 Besonderheiten beim Management der Softwareentwicklung
Die Komplexität der behandelten Themen sowie der besondere Charakter objektorientierter
Softwareentwicklung in einem Team aus Programmierern mit stark heterogenen Voraussetzung, das zudem noch durch eine starke Personalfluktuation geprägt ist - die Hilfskraftsverträge im Projekt werden prinzipiell nur semesterweise geschlossen - brachte erhöhte
Ansprüche an das Projektmanagement mit sich.
Schnell wurde deutlich, dass für die Steuerung des Projektes auf etablierte Werkzeuge des
Projektmanagementes zurückgegriffen werden musste. Hierzu fiel nach einer eingehenden
Beobachtung der derzeitigen Entwicklung die Entscheidung zur Einführung der Unified
Modeling Language (UML) in die Projektarbeit. Die UML wurde im Verlaufe der Projektlaufzeit kontinuierlich an die Bedürfnisse der Lehrerausbildung angepasst und mündete damit
in der in dieser Arbeit vorgestellten didactical UML (dUML).
5.2.6 Ziele beim Einsatz komponentenorientierter Lernsoftware
Bewusst wurde darauf verzichtet, die Komponenten schon als Projektbestandteil in eine
geschlossene Anwendung, d.h. in eine fertige Lernsoftware zu überführen. Statt dessen wird
den Studierenden in Vorlesungen und Seminaren die Integration der Komponenten als
Beispiel für die zielgerichtete und reflektierte Anwendung neuer Medien vermittelt.
142
Grundlage bieten Überlegungen zum Einsatz von Unterrichtsmedien, die auf die "Berliner
Schule" von Wolfgang Otto, Wolfgang Schulz und Paul Heimann124 zurückgehen und von
Wolfgang Klafki in seinen neuen Studien zur Bildungstheorie und Didaktik125 aufgegriffen
wurden.
Bedingungsanalyse : Analyse der konkreten, sozio-kulturell vermittelten
Ausgangsbedingungen einer Lerngruppe, des Lehrenden, sowie der unterrichtsrelevanten
institutionellen Bedingungen, einschließlich möglicher oder wahrscheinlicher Schwierigkeiten.
Begründungszusammenhang
thematische
Strukturierung
Gegenwartsbedeutung
Thematische
Struktur
Zukunftsbedeutung
Teillernziele
Zugänglichkeit /
Darstellbarkeit
soz. Lernziele
Exemplarische
Bedeutung
Ausgedrückt in der
allgemeinen
Zielsetzung der
Unterrichtseinheit
Darstellungsmöglichkeiten
⇒ Mediale
Aufbereitung
Erweisbarkeit und Überprüfbarkeit
⇒ Evaluation
methodische
Strukturierung
Lehr-LernProzessstruktur
Konzept notwendiger
oder möglicher
Organisationsformen
des Lernens und
entsprechender
Lehrhilfen.
Interaktionsstruktur
und Medium sozialer
Lernprozesse
Abbildung 55: der einzubeziehende Kontext eines Medieneinsatzes (in Anlehnung an W.
Klafki).
Deutlich sichtbar ist hier, dass der Einsatz eines Mediums erst ein sehr später Schritt in einer
Kette didaktischer Entscheidungen ist, die ihrerseits erst auf der Grundlage einer eingehenden
Analyse der Lerngruppe und ihrer Ausgangsbedingungen möglich sind. Damit wird bereits
deutlich, dass die Erstellung des Konzeptes eines "neuen Mediums" wie einer Lernsoftware
fern von der angepeilten Zielgruppe eigentlich ein Kompromiss ist. Das Projekt COLEEN
stellt den Versuch dar, die finale Zusammenstellung des Lernmediums mitsamt der
Anpassung an die Lerngruppe auf die Betreuer der Lerngruppe und damit näher an den
Einsatzort zu übertragen.
Die komponentenorientierte Softwareentwicklung liefert hierbei die Möglichkeit, besonders
erfolgskritische und anspruchsvolle Aufgaben wie die eingehende Sachanalyse, die Bildung
physikalischer Modelle und die Formulierung von Abhängigkeiten unter hohem Qualitäts-
124
Heimann, P.; Otto, G.; Schulz, W.: Unterricht – Analyse und Planung, Hannover: Schroedel Schulbuchverlag,
10. Auflage 1979.
125
Klafki, W: Neue Studien zur Bildungstheorie und Didaktik. Zeitgemäße Allgemeinbildung und kritisch-
konstruktive Didaktik. Weinheim, Basel: Beltz Verlag, 5. Auflage 1996.
143
anspruch in den Fachdidaktiken der Universitäten durchzuführen. Diese Aufgabenteilung
wird unserer Meinung nach den Ansprüchen einer modernen offenen Schulbildung in
besonderem Maße gerecht.
5.2.7 Jahr 2000: Erprobung im Seminar "Neue Medien im naturwissenschaftlichen und technischen Unterricht"
Nach der Veröffentlichung einer Komponente in der Datenbank des Informationssystems soll
die Eignung der Komponente für die Bereiche
•
•
Einsetzbarkeit als Lernmittel für Studierende in Vorlesungen und Seminaren der
Hochschule und
Einsetzbarkeit als Lehrmittel im Unterricht, insbesondere für den Einsatz bei Lehramtsstudierenden während ihrer Unterrichtsversuche im Rahmen der schulpraktischen
Studien
geprüft werden. Dies erfolgt im Rahmen der gemeinsamen Veranstaltung "Neue Medien im
naturwissenschaftlichen und technischen Unterricht" der Fächer Didaktik der Physik und
Technologie und Didaktik der Technik.
144
Neue Medien im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht
Horst Harreis - Norbert Treitz - André Bresges
Seminar 2 Std. - Do, 14-16 Uhr im MG 256
13.4.2000
Gegenstand
Vorbesprechung
Einführung PowerPoint
Referent
André Bresges
20.4.2000
Modellbildung in der Physik
Prof. H. Harreis
Prof. N. Treitz
Michael Anderl
27.4.2000
Grundschaltungen der
Elektrotechnik mit BELSoft
3.5.2000
Multimedia: wo sich Technik und
(Mittwoch) Didaktik begegnen
(Uni-Colleg, empfohlen)
4.5.2000
Einführung in die
Programmiersprache Visual Basic
11.5.2000
18.5.2000
25.5.2000
1.6.2000
8.6.2000
15.6.2000
22.6.2000
29.6.2000
6.7.2000
13.7.2000
Prof. A. Hunger
Unterstützung
Marc-André Wolf
Tobias Bauer
Stefan Hoffmann
Stefan Fletcher
Markus Pötter
Christian van gen Hassend
Martin Lentz
[email protected]
Uwe Brockmann
André Bresges
André Bresges
Marc-André Wolf
Tobias Bauer
Stefan Hoffmann
Stefan Fletcher
Markus Pötter
Christian van gen Hassend
Claudia Feldhüsen Stefan Fletcher
[email protected]
Effekte beim Wärmetransport in
Materialverbünden und
Wärmetauschern
Fällt aus wegen: Workshop Universitätsverbund Multimedia,
Infos: http://www.uvm.nrw.de/
Ausgewählte Beispiele zur
Stefan Busch
Prof. H. Harreis
Modellbildung in der Biologie
Heiko Borchardt
Prof. N. Treitz
Fällt aus: Christi Himmelfahrt
Strukturierte Analyse und
Markus Rehbach
André Bresges
Beschreibung von Systemen mit der
Unified Modeling Language UML
Schaltungen mit
Dirk Buddenkotte Marc-André Wolf
Operationsverstärkern
Fällt aus: Fronleichnam
Optimierungsmöglichkeiten am
- nicht belegt André Bresges
Modell eines Kraftwerksprozesses
Martin Lentz
Fällt aus: Berufungsvortrag MG257 Frau Friedrich
Alle Studenten
Einführung in den Videoschnitt mit
André Bresges
Adobe Premiere
Stefan Hoffmann
Christian v.g. Hassend
Marc-André Wolf
145
Ziel des Seminars ist, die Entwickler der Lernsoftware mit Ihren Anwendern in Verbindung
zu bringen. Die Teilnehmer mussten zur Erlangung einer Teilnahmebescheinigung die
Anwendung einer Lernsoftwarekomponente vor der Seminargruppe präsentieren, wobei die
Präsentation unter dem Einsatz neuer Medien erfolgt. Hierzu standen den Studenten die Präsentationssoftware PowerPoint, alternativ HTML-Programmierung, ein PC und ein
Videoprojektor zu Verfügung.
Weiterhin wurde jedem Studierenden, der eine Komponente zu präsentieren hatte, der Entwickler der Komponente zur Seite gestellt. Der Entwickler sollte den Studenten:
•
•
•
bei der Installation der Software,
beim Einstieg in die Bedienung und
bei der Integration in PowerPoint
beratend zur Seite stehen. Dabei lernt der Entwickler eventuelle Probleme der Komponente
kennen, die von Benutzerseite aus deutlich werden, und kann im Rahmen der Weiterentwicklung reagieren. Die Präsentationsdateien wurden im Anschluss auf dem Internetserver
gespeichert und sind somit allgemein zugänglich. Sie sollen so ausführlich gestaltet werden,
dass sie zum Selbststudium geeignet sind.
Die Präsentation soll folgende Themen berücksichtigen:
•
•
•
Sachanalyse des Gegenstandsbereiches,
Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes der Lernsoftwarekomponte zur Vermittlung des
fachlichen Hintergrundes im Seminar am praktischen Beispiel,
Gedanken über Szenarien zum Einsatz der Lernsoftwarekomponente im Unterricht.
Im Anschluss wurde allen Teilnehmern die Möglichkeit gegeben, im Rechnerraum selbstständig mit den Komponenten zu arbeiten. Daran anschließend erfolgte eine Befragung aller
Teilnehmer, einschließlich der Vortragenden, mit der Bitte um eine Bewertung der Komponente. Teilweise wurde die Befragung schriftlich in Form eines standardisierten Fragebogens
durchgeführt.
Die Ergebnisse der Präsentation und der Befragung wurden in einer anschließenden
Mitarbeiterbesprechung aufgearbeitet. Hierbei wurde insbesondere der jeweilige Entwickler
um eine Darstellung und Bewertung seiner Wahrnehmung gebeten.
5.2.7.1 Seit 2001: geregelter Einsatz in den Lehrveranstaltungen
Seit 2001 befindet sich die COLEEN-Datenbank mit den in ihr enthaltenen Komponenten im
geregelten Einsatz. Am Beispiel der Lehrveranstaltung „Energieumsatz in technischen
Systemen I (mechanische und thermische Energie)“ soll das Einsatzmuster erläutert werden.
Die Veranstaltung „mechanische und thermische Energie“ ist im Hauptstudium des
Studienfachs Technik eingeordnet und gilt dort als wesentliche Pflichtveranstaltung. Sie bildet
eine Kombination aus Seminar- und Laborbetrieb; die Lehramtsstudenten sollen hier dazu
qualifiziert werden, komplexe technische Experimente angemessen vorzubereiten, ihren
technischen und physikalischen Hintergrund darzustellen, den Versuch mit Schülern
zusammen durchzuführen und eine korrekte Auswertung des Versuches anzuleiten.
146
Die Softwarekomponenten sind hier ideal geeignet, um die Arbeit der Gruppe zu unterstützen.
Bei der Themenvergabe werden dem Referenten nun, zusätzlich zu den experimentellen
Aufbauten, die passenden Softwarekomponenten anvertraut. Dies kann die Sammlung der
Komponenten zur Messtechnik sein, wenn er entsprechende Details seines Aufbaus erläutern
will, oder Komponenten aus dem Themenbereich Thermodynamik, die die grundlegenden
Vorgänge darstellen.
In unserem Beispiel hat der Referent sich für die Bearbeitung des Themas „Stirlingmotor“
entschieden. Das wissenschaftliche Labor verfügt über einen entsprechenden
Demonstrationsmotor der Firma Leybold; aufgrund seiner Größe ist dieses Gerät fest im
Labor aufgebaut und steht nur an dieser Stelle für Experimente zur Verfügung. Die passende
Komponente dazu ist das Software-Modell dieses Stirlingmotors, das die Variation der
gleichen Parameter wie beim Originalmodell (Temperatur, Drehzahl) und dazu noch einiger
zusätzlicher Parameter (Hubraum, Verdichtungsverhältnis) zulässt.
5.2.7.2 Erste Phase: Sachanalyse
Der Referent kann nun einen Vortrag vorbereiten, den er durch HTML oder Power-Point
unterstützt. Die Komponenten lassen sich bis jetzt problemlos sowohl in die eine als auch in
die andere Präsentationstechnik integrieren. Die meisten Referenten zentrierten ihren Vortrag
stark um die vorhandene Komponente, wobei sie den Einfluss der verschiedenen Variablen
durch Variation der Parameter in der Software erklärten. Zur Demonstration der gleichen
Inhalte am Realversuch muss regelmäßig zunächst die Sozialform aufgelöst und der Weg in
das benachbarte Labor angetreten werden; dort stehen dann wiederum nicht die gleichen
guten Präsentations- und Diskussionsmöglichkeiten zur Verfügung wie im Vortragsraum.
Die Referenten äußerten sich daher positiv darüber, dass ihnen die Softwarekomponenten
wesentlich mehr Freiheit beim Aufbau des Vortrages ermöglichen.
Abbildung 56: Ein Referent nutzt eine COLEEN-Komponente zur Unterstützung seines
Vortrages.
147
5.2.7.3 Zweite Phase: Versuchsdurchführung
Abbildung 57: Nachdem
sie durch den Vortrag
mit der enthaltenen
Komponenten instruiert
worden sind, bedienen
die Studenten gezielt den
Experimentalaufbau. In
der Mitte der beheizte
Glaszylinder des
Stirlingmotors.
Im Anschluss an den
Vortrag werden zunächst Fragen gesammelt. In der Regel wechselt die Lerngruppe nun ins
benachbarte Labor, wo der Referent die am Experimentalaufbau durchzuführenden Schritte
und die erforderlichen Messpunkte zeigt. In der folgenden Experimentalphase ist der Referent
angehalten, sich zurückzuziehen und die Qualität seiner Instruktion anhand der Aktionen
seiner Studenten zu beurteilen. Im späteren Berufsalltag wird er auf ähnliche Weise die
Experimente seiner Schüler leiten und beaufsichtigen.
5.2.7.4 Dritte Phase: Auswertung
Im Anschluss an die Aufnahme der Messwerte begibt sich die Lerngruppe wieder zurück ins
Plenum, wo gemeinsam die Auswertung der Messreihen stattfindet. Bei der Auswertung der
gemessenen Werte wird vielfach noch einmal auf die Softwarekomponenten zurückgegriffen,
weil zahlreiche Fragen - erwartungsgemäß - erst bei der Arbeit am konkreten Gegenstand auftreten. Vielfach dient die Komponente auch dazu, die Plausibilität der gemessenen Werte erst
einmal zu prüfen. Hier ist es umso besser, je umfangreicher und vollständiger das Modell gestaltet wurde. Mit vollständigen Modellen, die gegebenenfalls auch die Kombination „unsinniger“ Werte ermöglicht, lassen sich auch „was-wäre-wenn-Fragen“ am Modell diskutieren.
148
5.2.7.5 Vierte Phase: Nachbereitung
Die Studentinnen und Studenten müssen zusätzlich zum Vortrag und zur
Versuchsdurchführung eine geeignete Darstellung des Sachverhaltes zusammen mit den
Messwerten und der Auswertung abgeben. Im Jahr 2001 konnte diese zum ersten mal durch
eine elektronische, zum selbstgesteuerten Lernen geeignete Darstellung im geeigneten Format
ersetzt werden.
Abbildung 58: Der
Dozent greift an dieser
Stelle ein, um mit Hilfe
der Computersimulation
noch einmal das
Zusammenwirken von
Hubraum, Verdichtung
und Wirkungsgrad zu
erläutern.
Abbildung 59: Im
Anschluss an seinen
Vortrag hat der Referent
eine schriftliche
Ausarbeitung
abzuliefern. Wird diese
im HTML-Format
erstellt, kann er auf alle
Komponenten zugreifen
und diese als interaktive
Elemente in seine
Ausarbeitung einbinden.
Die Ausarbeitung wird
mit in die COLEENDatenbank integriert.
149
Hierzu wurde von den Studentinnen und Studenten im Regelfall der PowerPoint oder HTMLVortrag entsprechend erweitert, wobei die Komponente an ihrem Platz blieb. Damit entsteht
langfristig um jede Komponente herum eine Sammlung von Ressourcen, die die Komponenten und ihre fachwissenschaftliche Einordnungen aus verschiedenen Perspektiven beleuchten.
5.3 Zweiter Teil: Schulversuch „Objektorientierter Modellbildung im
Physikunterricht“
5.3.1 Planung des Schulversuches
5.3.1.1 Theoretische Grundlagen / Untersuchungsmodell
Ob der Prozess der Objektorientierten Modellbildung selbst ein lernhaltiger Vorgang ist, und
wie sich beim Vorgang der Objektorientierten Modellbildung kognitive Strukturen bei den
Durchführenden (und nicht bei den Rezipienten einer daraus entstehenden Lernsoftware)
ausprägen, wurde in der wissenschaftlichen Literatur bis jetzt noch nicht als eigener Schwerpunkt empirisch untersucht. Catherine Bishop-Clark hat aber 1995 eine Meta-Erhebung über
zwischen 1960 und 1995 durchgeführte Untersuchungen veröffentlicht126, die den Zusammenhang zwischen der kognitiven Struktur eines Menschen und seinen internen Vorgängen bei
der Modellbildung und Problemlösung im Zusammenhang mit Programmieraufgaben zum
Thema hatten. Zahlreiche Studien nutzen die zur Untersuchung und Förderung des Problemlösungsverhaltens bei Jugendlichen von Prof. Seymour Papert entwickelte Programmiersprache LOGO, die jedoch noch nicht dem Objektparadigma entspricht. Neben den gefundenen starken Unterschieden der persönlichen Lern- und Leistungsfähigkeit bei den untersuchten Personengruppen betont Bishop-Clark eine Reihe von Unterschieden der persönlichen
und kognitiven Strukturen. Typische Gegensatzpaare sind demnach:
„Analytisches Vorgehen“ gegenüber „holistisches Vorgehen“
Analytisch vorgehende Programmierer nutzen gerne strukturierte Vorgehensmodelle, wie das
in der vorliegenden Arbeit dargestellte, um ihre Entscheidungen zu treffen und die
Komplexität einer neuen Problemstellung auf eine Reihe lösbarer Teilprobleme
zurückzuführen. Holistische Programmierer verlassen sich stärker auf ihre Intuition und
Kreativität im Umgang mit Problemen. Vielfach finden gerade diese Personen neuartige
Zugänge zu Problemlösungen. In einer Reihe von Studien127 128 129 130 wurde versucht, ein
126
Bishop-Clark, C.: Cognitive Style, Personality, and Computer Programming. In: Computers in Human
Behavior, Vol. 11, No. 2. USA: Elsevier Science Ltd., 1995. Seite 241ff.
127
Bradley, C.: The relationship between student’s information processing styles and LOGO programming. In:
Journal of Educational Computing Research 1, 1985. Seiten 427-433.
128
Cheney, P.: Cognitive style und student programming ability: An investigation. In: AEDS Journal 13, 1980.
Seite 285-291.
129
Webb, N.: Microcomputer learning in small groups: Cognitive requirements and group process. In: Journal of
educational Psychology 76, 1984. Seite 1076.
150
Zusammenhang zwischen dem kognitiven Stil und dem Grad der Problemlösungskompetenz
empirisch zu ermitteln. Während die Studien von Webb keinen signifikanten Vorteil für einen
der kognitiven Stile ausmachen konnte, fand Bradley ebenso deutliche Vorteile für den
holistischen Stil wie Cheney für den analytischen Stil. Es kann also aus den empirischen
Studien kein eindeutiges Urteil über das pro und contra der kognitiven Stile gefällt werden.
„Abhängigkeit“ gegenüber „Unabhängigkeit“ zum betrachteten Problemfeld
Programmierer mit einer gewissen Unabhängigkeit zum Problemfeld tendieren eher dazu, das
entweder faktisch oder in ihrer Wahrnehmung unstrukturierte Problemfeld selbst mit einer unabhängigen Struktur zu Versehen. Feld-Abhängige Programmierer dagegen lassen sich in
starkem Maße vom Problemfeld beeindrucken, sie „denken sich in das Problem hinein“ und
übernehmen die Struktur des Problemfeldes in ihr eigenes Problemhandeln.
Eine Reihe von Studien beobachteten, ob Schüler bei der Lösung von Problemen mit Hilfe der
Programmiersprache LOGO beginnen, einen höheren Grad an Abhängigkeit zum gegebenen
Problemfeld oder genereller eine stärkere Tendenz zur Unabhängigkeit von Problemfeldern
entwickeln. Mehr131 oder weniger132 deutlich stellte sich heraus, dass Erfahrungen im Umgang mit LOGO zu einem höheren Grad an Unabhängigkeit von Problemfeldern führt.
„Impulsivität“ gegenüber „Reflektivität“
Bei Untersuchungen zur Ausprägung einer Persönlichkeit innerhalb dieses Gegensatzpaares
wird unterschieden, wie die Personen in Situationen mit zahlreichen Handlungsalternativen
vorgehen. Während impulsive Menschen dazu neigen, sich schnell für eine naheliegende
Handlungsalternative zu entscheiden und die damit verbundene Handlung unverzüglich
durchführen, verwenden reflektive Menschen einen erhöhten Zeitanteil damit die Konsequenzen der verschiedenen Handlungsalternativen zu durchdenken und abzuwägen. Die
Fähigkeit, Konsequenzen einer antizipierten Handlung abzuschätzen und so zur Grundlage eigener Planung zu machen, ist aber eng mit der inneren Modellbildung verknüpft.
Die verschiedenen Studien133 134 135 136 zeigen sehr deutlich, dass mit der Erfahrung als Programmierer der Grad des reflektiven und abschätzenden Verhaltens zunimmt und der Grad
130
Webb, N.: Cognitive Requirements of learning computer programming in group and individual settings.
AEDS Journal 18 (3). Seite 183-193.
131
Cathcart, W.: Effects of LOGO instruction on cognitive style. In: Journal of Educational Computing Research
6, 1990. Seite 242.
132
Mohamed, M.: The effects of learning LOGO computer language upon higher cognitive processes and the
analytic/global cognitive styles of elementary school students. Doktorarbeit an der Universität Pittsburgh. In:
University of Ohio (Hrsg.): Dissertation Abstracts International.
133
Alspaugh, C.: Identification of some components of computer programming aptitude. In: Journal of Research
in Mathematics Education 3. Seite 89 ff.
134
VanMerrienboer, J.: Relationship between cognitive learning style and achievement in an introductory
computer programming course. In: Journal of Research on Computing in Education 29, 1988. Seite 181ff.
151
des impulsiven Verhaltens abnimmt. Ließe sich diese Verhaltensänderung nicht nur im
engeren Kontext von Informatik und Programmierung nachweisen, sondern auf das generelle
Problemlösungsverhalten z.B. im Physik- oder Technikunterricht übertragen, so wäre das
nicht ohne Konsequenzen für die Fachdidaktiken technischer und naturwissenschaftlicher
Fächer. Das Vermitteln von Programmierkenntnissen zur Stärkung der Modellbildungskompetenz könnte sich in einer wissenszentrierten Gesellschaft mit komplexen Strukturen
sogar zu einer wichtigen Maßnahme zur Persönlichkeitsbildung, und damit zur einer zentralen
Aufgabe allgemeinbildender Schulen entwickeln.
„Konvergentes“ gegenüber „divergentes“ Denken
Konvergentes Denken folgt dem Bemühen, zu einer (und genau einer) Lösung zu kommen.
Divergentes Denken wird von verschiedenen Autoren mit kreativem Denken gleichgesetzt137.
Hierbei ist das gegebene Problem Auslöser eines Denkprozesses, der in verschiedene Richtungen geht und zu einer Reihe unterschiedlicher Lösungen führt, aus denen in einem nachfolgenden Vorgang dann realisierbare Lösungswege ausgewählt und unbrauchbare eliminiert
werden können138.
Untersuchungen fanden mehr oder weniger deutlich eine positive Korrelation zwischen dem
Grad der Programmiererfahrung und dem Anteil divergenten Denkens. Die Verallgemeinerbarkeit dieser Ergebnisse wird von einigen Autoren aber als eingeschränkt angesehen139,
da die einschlägigen Studien ausschließlich mit LOGO durchgeführt wurden.
Die oben angeführten Unterschiede der kognitiven Strukturen machen es schwierig, ein einheitliches Modell für die internen Vorgänge von Jugendlichen oder Erwachsenen beim Lösen
von Programmierproblemen zu finden.
135
Cathcart 1990. Seite 231ff.
136
Clements, D.; Gullo, D.: Effects of computer programming on young children’s cognition. In: Journal of
Educational Psychology 76. 1051ff.
137
Mayer, R.: Thinking, problem solving, cognition. New York: W. H. Freeman and Company, 1983.
138
Vgl. Ausführung zum “Brainstorming“ in VDI 19226.
139
Bishop-Clark 1995. Seite 247.
152
Die externen und beobachtbaren Handlungen bei Programmiertätigkeiten lassen sich dagegen
in der Regel in ein Phasenschema einordnen. In der Literatur gebräuchlich140 ist eine
Aufteilung des Programmierprozesses in die Stufen:
1. Problemrepräsentation
2. Design des Softwaresystems
3. Erstellung des Quelltextes
4. Prüfung und Fehlersuche (sogenanntes „Debuggen“)
Diese Aufteilung ist offensichtlich unabhängig von den Persönlichkeitsmerkmalen des Programmierers. Eine gewisse Ähnlichkeit zur bereits beschriebenen „vollständigen Handlung“
besteht in der Antizipation der Handlung (Problemrepräsentation), der Planung und der an die
Durchführung anschließenden Reflektion (Prüfung und Fehlersuche)141. Man könnte daher
auch die Programmiertätigkeit als eine vollständige Handlung beschreiben.
5.3.1.2 Geplante Versuchsdurchführung
An die Unterrichtsreihe zur Objektorientierten Modellbildung im Physikunterricht werden
folgende Ansprüche gestellt:
•
Das methodische Vorgehen in der Unterrichtsreihe soll den wesentlichen Eckpunkten
der objektorientierten Modellbildung folgen:
1. Objektorientierte Analyse eines vorhandenen Systems
2. Mediendidaktische Konzeption
3. Medien-Produktion
4. Einsatz und Überprüfung
140
•
Konsequenterweise soll am Ende der Unterrichtsreihe ein Produkt stehen, hier in
Form eines an der Realität geprüften Software-Modells der gleichförmigen und beschleunigten Bewegung von Gegenständen im Schwerefeld der Erde.
•
Die Unterrichtsreihe soll konform zu den Richtlinien der betreffenden Schulstufe sein.
Pennington, N.: Cognitive Components of expertise in computer programming: A review of the literature.
Tech. Rep. No. 46: University of Michigan Center for Cognitive Science, Ann Arbor, MI 1982.
141
Wobei die Fehlersuche beim Programmieren wie in keinem anderen Handwerk ein integraler Bestandteil des
Produktionsprozesses ist, wie jeder, der ein wenig Programmiererfahrung hat bestätigen wird.
153
•
Der Kenntnisstand der vermittelten physikalischen Inhalte soll bei den Schülern der
Versuchsgruppen mindestens vergleichbar mit dem Kenntnisstand der Vergleichsgruppen sein.
•
Der Bezug zum realen Experiment und zur gegenständlichen Bedeutung der Attribute
des Software-Modells muss zu jedem Zeitpunkt erhalten bleiben. Auf keinen Fall darf
ein Software-Modell von den Schülern als Träger der „absoluten Wahrheit“ interpretiert werden. Im Gegensatz sollen die Schüler dazu angehalten werden, SoftwareModelle kritisch zu hinterfragen und Modellvorstellungen generell als mit Grenzen
behaftet wahrzunehmen.
Zeitliche Planung des Unterrichtsversuches:
Herbst 2000:
• Pilot-Unterrichtsreihe in der Laborgruppe
• Regelunterricht in den Vergleichsgruppen
• explorative vergleichende Untersuchung
Winter 2001:
• Auswertung der vergleichenden Untersuchung
• Identifikation typischer Merkmale des Unterrichtes mit Objektorientierter
• Modellbildung
• Versuch der Deutung mit Hilfe von Interviews in der Laborgruppe
Frühjahr 2001:
• Planung des Feldversuches auf der Grundlage der gefundenen Ergebnisse
Beginn der Sommerferien:
• Kick-off-Meeting mit den am Feldversuch teilnehmenden Lehrern
• Austeilen der Versuchsunterlagen und der Lehrermedien
Herbst/Winter 2001:
• Feldversuch mit Hospitationen durch Versuchsbetreuer
Frühjahr 2002:
• Auswertung des Feldversuches
Sommer 2002:
• Projektabschlussmeeting mit den beteiligten Lehrern, Präsentation der Ergebnisse
5.3.1.3 Bedingungsanalyse: Labor-Lerngruppe
Bei der im Pilot-Projekt Lerngruppe handelt es sich um 24 Schülerinnen und Schüler der
Jahrgangsstufe 10. Sie bilden zusammen einen Erweiterungskurs Physik; das heißt, die
Schüler haben sich in der Jahrgangsstufe 8 durch mindestens befriedigende Leistungen in
154
Physik für die Teilnahme an diesem Kurs qualifiziert, und den Kurs dazu als ihren
Erweiterungskurs (im Gegensatz zum Grundkurs) gewählt. 142
Zusammen mit ihren Kursleistungen in den nicht-naturwissenschaftlichen Fachgebieten gibt
die Teilnahme am Physik E-Kurs den Schülern die Möglichkeit, sich für den Zugang zur
gymnasialen Oberstufe zu qualifizieren, d.h. den Abschluss FOR(Q), FachOberschulReife
(Qualifiziert), zu erhalten.
Es ist daher mit einer Lernmotivation zu rechnen, die über der des normalen Pflichtkurses (GKurs) Physik in der gleichen Jahrgangsstufe liegt. Gleichzeitig kann man aufgrund der
Lernvorgeschichte der Schüler, die schließlich zur Qualifikation für den E-Kurs geführt hat,
mit etwas besser ausgeprägtem mathematischen Verständnis und besser verankertem
physikalischen Vorwissen aus der Jahrgangsstufe 8 rechnen.
Diese Unterschiede sind aber gradueller Art; im übrigen muss man mit der für Gesamtschulen
typischen hohen Heterogenität der Lerngruppe rechnen. Dies macht eine anspruchsvolle
Binnendifferenzierung notwendig.
5.3.1.4 Bedingungsanalyse: Vergleichsgruppe
Bei der Vergleichsgruppe handelt es sich ebenfalls um zwei E-Kurse der gleichen
Gesamtschule mit insgesamt 28 Schülern. Die beiden Kurslehrer führen ihren Unterricht
parallel zum Unterricht der Labor-Lerngruppe durch. Sie richten sich dabei weitgehend nach
dem Lehrbuch (Cornelsen CVK Physik für die Jahrgangsstufe 9/10). Der Unterricht der
beiden Lehrer ist reich an physikalischen Experimenten.
Für die Lerngruppe der beiden E-Kurse gilt im übrigen das für die Labor-Lerngruppe bereits
gesagte.
5.3.1.5 Bedingungsanalyse: Feldversuchsgruppen
Im Feldversuch sollten die bei der Laboruntersuchung gewonnenen Erkenntnisse mit einer
größeren Stichprobe von Schülern und einer Bandbreite von Schulformen und Jahrgangsstufen überprüft und untermauert werden. In einem derart breit angelegten Feldversuch lassen
sich naturgemäß, im Vergleich zu den Labor- und Vergleichsgruppen, wesentlich weniger
Einflussfaktoren kontrollieren. Daher sollen im folgenden lediglich die grundlegenden
Sozialdaten dargestellt werden.
142
Ministerium für Schule, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen (Hrsg.): Bereinigte
Amtliche Sammlung der Schulvorschriften des Landes Nordrhein-Westfalen, Ausgabe 2001/02, Frechen:
Verlagsgesellschaft Ritterbach, 2001. Teil III: Rechtsverordnungen/Erlasse: Kapitel 13: Ordnung der
Ausbildungsgänge in der Sekundarstufe I, 6. Abschnitt: Besondere Bestimmungen für die Gesamtschule, § 19
Unterrichtsorganisation, Wahlpflichtunterricht, Fachleistungsdifferenzierung; VV zu § 19: 19.2.1.
155
Es handelt sich um insgesamt 149 Schülerinnen und Schüler aus den Schulformen
•
Realschule (19)
•
Gesamtschule (69)
•
und Gymnasium (71).
Dabei waren
•
43 Schüler aus der Jahrgangsstufe 11 (23 Gesamtschule, 20 Gymnasium)
•
und die übrigen 106 aus der Jahrgangsstufe 10 (19 Realschule, 46 Gesamtschule, 51
Gymnasium).
Das Durchschnittsalter betrug 16,02 Jahre (-1/+2) bei einer Standardabweichung von 0,83
Jahren.
Geschlechterverteilung: in den Lerngruppen des Feldversuches befanden sich 70 Mädchen
und 79 Jungen. Die Geschlechterverteilung ist damit erfreulich ausgeglichen; dies ist vor
allem ein Verdienst der gewählten Jahrgangsstufen. Unter den 6 verschiedenen Lehrkräften
im Feldversuch waren 2 Frauen.
Mathematische Leistungen: von den 149 Schülerinnen und Schülern haben 101 entweder an
einem Mathematik-Erweiterungskurs einer Gesamtschule oder am Mathematikunterricht in
der Mittelstufe eines Gymnasium teilgenommen. 48 Teilnehmer haben an einem MathematikGrundkurs der Gesamtschule oder einem Mathematikkurs der Realschule teilgenommen. Die
behandelten Inhalte in den verschiedenen Schulstufen sind unterschiedlich, so dass der Kenntnisstand der Schüler nicht direkt vergleichbar ist. Jedoch lässt sich mit dieser Klassierung eine
grobe Gruppierung der Schüler in 2 mathematische Leistungsniveaus vornehmen, von denen
das obere Leistungsniveau mit 101 Schülern deutlich stärker besetzt ist.
5.3.1.6 Einordnung in den Rahmenlehrplan der Laborversuchsschule
Für die E- und G-Kurse Physik hat die Fachkonferenz Physik Kurssequenzen vorgeschlagen,
die eine gute Koordination unter den die Kurse unterrichtenden Fachlehrern gewährleisten
sollen.
Die Kurssequenzen sind inhaltliche Ausfüllungen der für die Jahrgangsstufe gegebenen Richtlinien des Lernbereichs Naturwissenschaften.
Inhalte der Jahrgangsstufen (sog. Abteilung) 5/6 sind demnach:
Temperatur und Wärme
Der elektrische Strom und seine Wirkung
Einführung in den Kraft- und Arbeitsbegriff
156
Inhalte der Abteilung 7/8 sind:
Licht und Schatten
Reflexion und Brechung des Lichtes
Größen und Gesetze des elektrischen Stromkreises
Inhalte der Abteilung 9/10 sind:
Kraft, Arbeit, Energie, Leistung
Strom, Magnetfeld, Bewegung
Die Inhalte, die im Rahmen des Modellversuches vermittelt werden, lassen sich an der
Gesamtschule im Inhaltsbereich „Kraft, Arbeit, Energie, Leistung“ verorten.
5.3.1.7 Sachanalyse
Bei der Behandlung des Gegenstandes „Bewegung von Körpern“ wurden nach Abstimmung
mit den Richtlinien und dem schulinternen Curriculum, unter Betrachtung der Lerngruppe,
und mit Blick auf die Weiterentwicklung der E-Kurs-Teilnehmer mit Blickrichtung auf die
gymnasiale Oberstufe folgende Ziele formuliert:
Eigenschaften Ort und Zeit
•
Die Gruppe soll die Bewegung eines Körpers als eine von der Zeit abhängige
Veränderung des Ortes x(t) verstehen. Als ausreichendes Kennzeichen für ein Verständnis
gilt, wenn die Teilnehmer selbstständig die geradlinig gleichförmige Bewegung eines
Objektes auf dem Bildschirm programmieren können, dazu das Signal eines Zeittaktgenerators nutzen können, und den Zusammenhang zwischen dem zeitlichen Abstand der
∆t der Taktschritte, der Distanz ∆s der Wegschritte und der Geschwindigkeit v erklären
können.
•
Die Gruppe soll verstehen, dass sich eine beliebige Bewegung in 2 Dimensionen durch
eine Überlagerung der Bewegung entlang der 2 die Ebene aufspannenden Einheitsvektoren beschreiben lässt. Als ausreichendes Kennzeichen für ein Verständnis gilt, wenn die
Teilnehmer selbstständig nicht-triviale Bewegungen eines Objektes in 2 Dimensionen programmieren können, und dazu die Eigenschaften „x-Position“ und „y-Position“ des Objektes geeignet beeinflussen.
Um den Bezug zur Physik des realen Geschehens herstellen und absichern zu können, sollen
die Schüler auf der Grundlage der mit dem Simulationsmodell gewonnenen Erkenntnisse
einen Versuch zur Messung der Geschwindigkeit realer Objekte selbstständig planen, durchführen, auswerten und interpretieren.
Eigenschaften Geschwindigkeit und Beschleunigung
•
Die Gruppe soll die Geschwindigkeit als eine Eigenschaft des Objektes verstehen, die den
Ort des Objektes in x- und y-Richtung beeinflusst. Sie soll damit auch verstehen, dass
sich bei einem realen physikalischen Objekt der Ort des Objektes nicht beliebig, im Sinne
eines Sprungs, verändern lässt, sondern dass dies eines Translationsprozesses bedarf.
157
•
Die Gruppe soll verstehen, dass auch die Geschwindigkeit eines Objektes sich nicht
sprunghaft und beliebig ändern lässt, sondern dass die Geschwindigkeit eine Eigenschaft
des Objektes ist, die durch die Beschleunigung des Objektes variiert wird. Als ausreichendes Kennzeichen für ein Verständnis gilt, wenn die Teilnehmer die Objektattribute
Beschleunigung und Geschwindigkeit in geeigneter Weise miteinander verknüpfen, indem
sie das Signal eines Zeittakt-Generators nutzen und den Zusammenhang zwischen dem
zeitlichen Abstand der ∆t der Taktschritte, der Änderung ∆v der Geschwindigkeit, und der
Beschleunigung a korrekt anwenden und erklären können.
Um den Bezug zur Physik des realen Geschehens herstellen und absichern zu können, sollen
die Schüler auf der Grundlage der mit dem Simulationsmodell gewonnenen Erkenntnisse
einen Versuch zur Messung der Bewegung realer Objekte selbstständig planen, durchführen, auswerten und interpretieren. Sie sollen die gewonnenen Erkenntnisse in den
Bezug zur Software-Simulation stellen und die in der Realität gewonnenen Messwerte zur
Verbesserung des Software-Modells, d.h. zur weiteren Annäherung des Modells an die
Realität, nutzen.
5.3.2 Durchführung der Pilot-Unterrichtsreihe in der Laborgruppe
5.3.2.1 Analyse eines existierenden Modells
Nach einer Bestimmung des Begriffes „Dynamik“ als einen Teilgebiet der Physik, das die
Lehre von der Bewegung von Objekten unter dem Einfluss von Kräften darstellt, wurde der
Gruppe die Aufgabe gegeben, das Bewegungsprofil besonderer Software-Objekte zu erfassen.
Es handelte sich hierbei um die computergrafische Darstellung von „Moorhühnern“ als Bestandteil eines zu diesem Zeitpunkt äußerst populären, zu Werbezwecken frei verteilten
Computerspiels. Die Moorhühner steigen hierbei regellos vom Boden auf und fliegen entlang
typischer Bahnen, bis sie entweder von sich aus im Gelände niedergehen, oder vom Spieler
mit einem Flintenschuss getroffen werden.
Die Schüler analysierten in Kleingruppen zu 3 Personen das typische Bewegungsprofil. Im
Anschluss wurde im Plenum an der Tafel eine konsensuelle Darstellung erarbeitet und
schriftlich fixiert.
Die Schüler entnahmen aus der Analyse folgende Zustände des Flugprofils:
1) Das Huhn gewinnt mühsam an Höhe.
Hier wurde in der Diskussion vom Lehrer die Vorstellung der „Mühsamkeit“ provoziert.
Eine weitere Erkundung kann untersuchen, weshalb der Aufstieg „mühsam“ wirkt, und so
die Begriffe Arbeit, Energie, Leistung, Gewicht zur Diskussion bringen.
2) In einer Übergangsphase beschleunigt das Huhn, um geradeaus zu fliegen.
Den Schülern ist ein bogenförmiger Übergang von schräg dargestellten Steigflug in den
mit höherer Vorwärtsgeschwindigkeit erfolgenden Geradeausflug aufgefallen; dies haben
sie auch übereinstimmend skizziert. Eine weitere Erkundung kann die genaue Form des
Übergangs bestimmen; plausibel ist eine gleichmäßig beschleunigte Bewegung, die dem
mit konstanter Steiggeschwindigkeit erfolgendem Steigflug überlagert ist. Dies würde in
158
der räumlichen 2D-Darstellung eine liegende Parabel ergeben, was sich sehr gut mit der
Skizze der Schüler deckt.
3) Das Huhn bewegt sich geradlinig und gleichförmig.
Dieser Abschnitt des Fluges ist besonders einfach und wird sicherlich als erstes programmiertechnisch realisiert sein. Hier lassen sich einfache Weg-Zeit-Gesetze unter Einsatz des Timer-Controls schnell modellieren; von dieser Bewegung ausgehend kann die
Bewegung der Software-Objekte schnell auf 2 Raumachsen erweitert werden.
4) Bei einem Abschuss fällt das Huhn sofort senkrecht nach unten.
Eine den Regeln der Physik völlig wiedersprechende Darstellung: obwohl das Huhn in
der Darstellung von der Seite getroffen wird, so dass durch die Waffenwirkung kein
Impuls entgegengesetzt zur Flugrichtung zu erwarten ist, stellt das Huhn in der
Darstellung durch die Spielesoftware sofort die Vorwärtsbewegung ein und fällt, sich
rückwärts überschlagend, senkrecht herunter. Dieser Punkt ist diskutiert worden und wurde von den Schülern kontrovers betrachtet; einige Schüler wollten die Darstellung mit der
verwandten Darstellung von Comicfiguren legitimieren, die in Trickfilmen auch häufiger
über den Abgrund hinwegrennen, dann erst nach einer Weile den Abgrund unter ihren
Füssen bemerken und dann senkrecht herunterfallen.
Im weiteren Verlauf der Unterrichtsreihe bietet es sich an, dieses Phänomen mit realen
Objekten aus der Physiksammlung, z.B. der Maschine für den schrägen Wurf, präzise zu
untersuchen. Dies sollte zu einer Kritik der durch den Programmierer von „Moorhuhn“
gewählten Darstellung führen, die in einer alternativen, näher an die physikalische
Realität angepassten Darstellung mündet.
5) Bei der normalen Landung gleitet es auf einer Schräge nach unten.
Wird das Moorhuhn im Flug nicht beschossen, so steigt es nach einer zufallsbestimmten
Flugzeit annähernd im 45° Winkel zu Erde ab. Dabei ändert es die Vorwärtsgeschwindigkeit nicht, es wird lediglich eine konstante Abwärtskomponente überlagert.
Hier ist eventuell ein Vergleich mit dem Geschwindigkeitsverlauf auf der schiefen Ebene
von Interesse.
6) Manchmal wird die Vorwärtsbewegung des Huhns von einer Rotationsbewegung
überlagert.
Beispiele: Abschuss, Windmühle
Einige Schüler wollten beobachtet haben, dass das Huhn nach einem Treffer erst steigt,
und dann fällt. Eine genauere Beobachtung durch die Gesamtgruppe mit dem Videoprojektor während einer Spielrunde ergab, dass das Huhn sich durch den Treffer nach
hinten überschlägt, wobei der Kopf kurzzeitig über die Flugbahn aufsteigt. Die Schüler
beobachteten weiterhin, dass der „Bauch“ (näherungsweise der Schwerpunkt) des Huhns
dabei seine Höhe nicht ändert.
Es ergibt sich daraus an dieser Stelle die Möglichkeit, die Überlagerung translatorischer
und rotatorischer Bewegungen zu diskutieren und darzustellen.
159
Abbildung 60: Analyse eines existierenden Software-Modells (Auszug aus einem
Schülerheft)
160
5.3.2.2 Einführung in die Objektorientierte Programmierung
Die Schüler erhalten nun eine Einführung in die Objekt-Orientierte Programmierung OOP.
Hierbei wurde den Schülern kurz die Leistungsfähigkeit der Programmiersprache Visual
Basic demonstriert. Zwei Schüler, die aus dem Wahlpflichtkurs „Informationsumsetzende
Maschinen“ bereits mit Visual Basic vertraut sind, programmierten in etwa 3 Minuten ohne
Vorbereitung ein Moorhuhn, das bei Druck auf eine Schaltfläche sprunghafte Bewegungen
über den Bildschirm ausführt. Die anderen Schüler konnten das Vorgehen über einen VideoProjektor verfolgen.
Im Anschluss wurde die Bedeutung der Begriffe „Objekt“, „Eigenschaft“, „Methode“,
„Ereignis“ im Unterrichtsgespräch an lebensweltlichen Beispielen erarbeitet:
•
Objekte können Gegenstände oder Personen sein
•
Diese Objekte haben bestimmte Eigenschaften: Personen haben z.B. unterschiedliche
Haarfarben. Manche Eigenschaften können von außen geändert werden (einen Stuhl kann
man anders anstreichen), manche Eigenschaften kann das Objekt nur selbst ändern (eine
Person kann in einer hohen oder tiefen Stimmlage sprechen), manche Eigenschaften
(Rasse, Geschlecht) lassen sich in der Regel gar nicht ändern.
•
Objekte können bestimmte Tätigkeiten ausführen oder Aufgaben erfüllen - wie Menschen.
Nach welcher Methode sie diese Tätigkeit ausfüllen, muss ihnen aber erst noch beigebracht werden.
•
Ereignisse treten plötzlich ein, aber man ist meistens darauf vorbereitet. Wenn z.B. das
Telefon schellt, dann kennt man meistens eine Methode, das Gespräch auch entgegen zu
nehmen.
Nun wurde versucht, die definierten Begriffe auf die Verhältnisse auf dem Bildschirm zu
übertragen. Hierbei beteiligten sich glücklicherweise nicht nur die erfahrenen Schüler, auch
den Novizen gelang der Umgang mit den Analogien.
•
Frage: Welche Objekte sind hier von Bedeutung? Antwort: Command-Buttons, ein grafisches Element (Kreis) auf dem Bildschirm
•
F: Welche Eigenschaften des Objektes sind im Eigenschaftsfenster sichtbar? A: Z. B. den
Radius, die Farbe, den Abstand des Kreises von der oberen und der linken Ecke des
Fensters.
•
F: Wie kann man sie beeinflussen? A: Zur Entwurfszeit direkt im Eigenschaftsfenster, zur
Laufzeit, indem man die „dot notation“ (Objektname.Eigenschaft = neuer Wert) benutzt.
•
F: Was ist das Ereignis? A: Der Mausklick des Benutzers auf einen der CommandButtons.
•
F: Welche Methode soll daraufhin ausgeführt werden? A: In den Event-Handler des
Command-Buttons wird eine Anweisung in „dot notation“ eingetragen, die Top- und LeftEigenschaften des Kreises geeignet zu verändern.
161
Die Erkenntnisse über das Prinzip der Objektorientierten Programmierungen wurden im
Tafelbild festgehalten.
Abbildung 61: Einführung in die objektorientierte Programmierung (Auszug aus einem
Schülerheft)
5.3.2.3 Geradlinig gleichförmige Bewegung: Parametervariation mit dem SoftwareModell
Für die Einführung in die Objektorientierte Programmierung hatte eine Gruppe von Schülern,
die hierzu Vorkenntnisse aus dem Wahlpflicht-Kurs „Informationsumsetzende Maschinen“
einsetzen konnten, die Erstellung eines Programms zur geradlinig gleichförmigen Bewegung
des Moorhuhns über den Bildschirm demonstriert.
Die Funktionsweise des Programms wurde an der Tafel mit dem Satz beschrieben:
„Der Timer-Baustein von Visual Basic versetzt in zeitlichen Intervall-Abständen t das
Moorhuhn immer um eine bestimmte Strecke S“
162
Darauf aufbauend wurden folgende Fragen formuliert:
1) Was passiert wenn man die Intervall-Abstände verkürzt?
2) Was passiert wenn man die Strecke S vergrößert?
Die Schüler erhielten nun die Aufgabe, in Kleingruppen von 3-4 Personen
•
das Programm der WP-Schüler nachzuprogrammieren - hierbei wurden sie von diesen
Schülern unterstützt, die jeweils als Tutoren den Kleingruppen zugeordnet waren,
•
durch Variation der Parameter t und S ihres Programms Antworten auf die oben beschriebenen Fragen zu erhalten.
Aus den von den Kleingruppen gelieferten und im Plenum diskutierten Antworten ergab sich
folgendes, an der Tafel fixierte Ergebnis:
Zu 1) Wenn das zeitliche Intervall t verkürzt wird, bewegt sich das Moorhuhn
schneller.
Denn: Das Moorhuhn braucht weniger Zeit t, um die gleiche Strecke S
zurück zu legen.
Wenn das zeitliche Intervall t verlängert wird, bewegt sich das
Moorhuhn langsamer, da das Moorhuhn mehr Zeit t braucht, um die
gleiche Strecke S zurückzulegen.
Zu 2) Wenn die Strecke S vergrößert wird, bewegt sich das Moorhuhn in der
gleichen Zeit t um eine größere Strecke S und wird dadurch schneller.
Wird die Strecke S verkürzt, und das Intervall t bleibt gleich, wird das
Moorhuhn langsamer.
5.3.2.4 Abgleich des Software-Modells zur gleichförmig geradlinigen Bewegung mit der
Realität durch physikalische Experimente
Durch die Auseinandersetzung mit dem Software-Objekt „Moorhuhn“ sind folgende Begriffe
bei der Lerngruppe eingeführt worden:
1) „Zurückgelegte Strecke“ s
2) „Verstrichene Zeit“ t
3) „Geschwindigkeit“ v
Es soll nun überprüft werden, inwieweit die in der Modellwelt der Software-Simulation
gefundenen einfachen Zusammenhänge der Realität entsprechen, und wie dieses Verhalten
realer Objekte sich durch die Messmethoden der Physik überprüfen und quantifizieren lässt.
Die Versuche sollten durch die Mitglieder der Lerngruppe geplant, konzipiert und durchgeführt werden. Die Ergebnisse sollen von ihnen ausgewertet und mit den in der Modellwelt
der Software gefundenen Ergebnissen verglichen werden.
163
Bei der Planung der Experimente sollten die Schüler existierende Fachliteratur zur Grundlage
nehmen. Eine Betrachtung der Aussagen des Schulbuches143 führte darauf, dass der in der
Modellwelt gefundene Sachverhalt sich in der Fachliteratur wiederfindet, und mit folgenden
Aussagen quantitativ beschrieben werden kann:
Geschwindigkeit = v =
S
t
Nun sollten Experimentiermöglichkeiten mit Realobjekten gefunden werden, die diese quantitative Aussage bestätigen können. Einige Hinweise über etablierte Messverfahren lieferten
wiederum die Physikbücher; ein gemeinsamer Rundgang durch die Physiksammlung ergab
weitere Ideen.
Nach Sichtung der zur Verfügung stehenden Möglichkeiten (siehe Abbildung) wählten die
Schüler zwei Experimente aus:
1) Reibungsarmer Rollenwagen; Stoppuhrmessung
Hauptbestandteil des Versuches ist ein kleiner Wagen in massiver Bauweise, der auf 3
Metallscheiben mit 13 cm Durchmesser und 2 mm Dicke rollt. Die Räder sind mit Kugellagern ABEC 5 ausgestattet. Auf glatten Untergrund können Reibungsverluste dadurch sehr
gering gehalten werden.
Die Schüler schlugen vor, mit einem Maßband eine längere Strecke S abzumessen und mit
einer Stoppuhr die Zeit zum Durchfahren der Strecke zu messen.
Die Idee wurde durch den Lehrer dazu ergänzt, dass die Schüler sich in mehreren gleichen
Abständen - gewählt wurden 2 m - aufstellen. Es wurde jeweils mit den in den Armbanduhren
der Schüler integrierten Stoppuhren die Zeit vom Start des Wagens (durch den in der Abbildung knienden Schüler) bis zur Vorbeifahrt an der ausgestreckten Fußspitze gemessen. Das
von der Lerngruppe erstellte Konzept sieht vor, die Zeitabschnitte tn für das Durchfahren der
Abschnitte von jeweils 2 m dann jeweils durch Differenzbildung zu ermitteln.
143
Dorn, F.: Physik. Hannover: Schroedel, 1983.
164
Abbildung 62: Stoppuhrmessung. Man beachte die Aufstellung der Schüler (links) an
Messpunkten in Abständen von 2 m. Hiermit wird bewußt eine Analogie zur der
diskreten Verschiebung des Objektes auf dem Bildschirm hergestellt.
2) Schienengebundener Wagen mit elektrisch zeitgetakteter Messvorrichtung
Auf einer Metallschiene gleitet reibungsarm ein Metallwagen - im Bild rot zu sehen - auf
Rollenlagern. Während der Bewegung - im Bild von links nach rechts - zieht er einen Streifen
Cadmiumpapier durch eine zeitgetaktete Messvorrichtung. Die Zeit-Weg-Registrierung
funktioniert dergestalt, dass in einem einstellbaren Zeitintervall von t = 100 ms oder t = 20 ms
durch einen Induktionsstoß kurzzeitig eine elektrische Spannung zwischen zwei Kontakten
angelegt wird. Das Cadmiumpapier gleitet während der Messfahrt zwischen den beiden
Kontakten und verfärbt sich durch den Spannungsstoß punktuell schwarz. So erhält man eine
Reihe regelmäßiger Markierungen auf dem Cadmiumpapier. Die Abstände zwischen den
Markierungen stellen den Weg dar, den der Wagen in dem Zeitintervall zwischen den beiden
Spannungsstößen zurückgelegt hat.
165
Abbildung 63: Messung am schienengebunden Wagen mit elektrisch zeitgetakteter
Messvorrichtung
Die beiden Experimente unterscheiden sich qualitativ:
Zu 1): das Experiment mit dem Rollwagen und der Stoppuhrmessung, das von der Schülergruppe auf dem Gang vor dem Unterrichtsraum durchgeführt wird, ist gekennzeichnet durch:
•
eine feste Strecke S = 2 m zwischen den Messpunkten als unabhängige Variable,
•
das zeitliche Intervall t für die Zeit, die der Wagen zum Zurücklegen der Strecke S
braucht, als Messgröße.
Zu 2): das Experiment mit dem schienengebundenen Wagen mit elektrisch zeitgetakteter
Messvorrichtung ist gekennzeichnet durch:
•
eine festes zeitliches Intervall t = 100 ms zwischen den Messpunkten als unabhängige
Variable
•
die Strecke S, die der Wagen innerhalb des zeitlichen Intervalls t zurücklegt, als
Messgröße.
Dies ist von besonderer Bedeutung für das Übertragen der Modellattribute in die Simulationswelt. Die bisher den Schülern bekannten Programmversion ist gekennzeichnet durch:
•
Ein fest vorzugebenes zeitliches Intervall t zwischen den Aktivitäten des Timer-Objektes
als unabhängige Variable;
166
•
Ein fest vorzugebende Strecke S, die das Objekt zwischen zwei Aktivitäten des TimerObjektes zurücklegt, als weitere unabhängige Variable;
•
Der resultierende Geschwindigkeit v als abhängige Variable.
Die quantitative Auswertung der zwei Messreihen führte zu nachvollziehbaren Ergebnissen.
Interpretation der Ergebnisse durch die Schüler:
Den Schülern fiel auf, das die Zeiten, die beim Zurücklegen der gleichmäßigen 2 m-Abstände
durch den Rollenwagen verstrichen, nicht konstant blieben. Im Gegensatz zu der Bewegung
des Objektes auf dem Bildschirm, so folgerten Sie, bleibt hier die Geschwindigkeit v offenbar
nicht konstant.
Ebenso fielen den Schülern beim schienengebundenen Wagen Veränderungen der Abstände
zwischen jeweils zwei Messpunkten auf, obwohl die zeitlichen Intervalle t zwischen dem
Setzen zweier Messpunkte konstant bleiben. Dies konnten die Schüler unter Einsatz der
Geschwindigkeitsgleichung mit einer Änderung der Geschwindigkeit v während des
Abrollens erklären - natürlich vor allem hervorgerufen durch die nicht eliminierte Neigung
der Schiene. Auch hier wurde der Gegensatz zur Simulation auf dem Bildschirm deutlich.
Nach der quantitativen Auswertung der Experimente waren die qualitativen Unterschiede der
zwei Experimente und der Modellwelt zueinander wesentlicher Gegenstand der Diskussion
mit der Lerngruppe. Der Weg zur mathematischen Beschreibung der drei unterschiedlichen
Situationen führte schließlich über das Umstellen der Geschwindigkeitsgleichung.
Die Gleichung in der Form
v=
s
t
beschreibt die Verhältnisse in der simulierten Modellwelt mit zwei unabhängigen Variablen s,
t und der sich daraus ergebenden Geschwindigkeit v auf dem Bildschirm.
Die Gleichung in der Form
t=
s
v
beschreibt die Verhältnisse bei der Messung des Rollenwagens mit einfachen Stoppuhren.
Dabei entspricht die Strecke s zwischen jeweils zwei Punkten der Messtrecke, die sich aus der
Aufstellung der Schüler ergibt, der Strecke s, die das Objekt regelmäßig in der simulierten
Modellwelt zurücklegt. Aus diesem Grund wurde die Aufstellung der Schüler auch - zunächst
ohne weitere Erläuterung - den Schülern so vorgeschlagen. Nach der Diskussion konnten die
Schüler erklären, dass die punktuelle Messung der Bewegung des Wagens an diskreten Orten,
wie sie durch die Schüler erfolgte, vergleichbar ist mit der punktuellen Darstellung der
Bewegung des Objektes zu diskreten Orten, wie es auf dem Bildschirm durch das Simulationsprogramm geschieht.
167
Die Gleichung in der Form
s = v ⋅t
beschreibt die Verhältnisse bei der Messung am schienengebundenen Wagen mit elektrisch
zeitgetakteter Messvorrichtung.
Dabei entspricht das zeitliche Intervall t jeweils dem Intervall zwischen zwei Aktivitäten des
Timer-Objektes, das für die Bewegung des Objektes auf dem Bildschirm um jeweils die
Strecke s sorgt. Nach der Diskussion konnten die Schüler erklären, dass die punktuelle
Messung der Bewegung des Wagens zu diskreten Zeiten, wie sie durch die elektrisch
zeitgetaktete Messvorrichtung erfolgt, vergleichbar ist mit der punktuellen Darstellung der
Bewegung des Objektes zu diskreten Zeiten, wie es auf dem Bildschirm durch das
Simulationsprogramm geschieht.
5.3.2.5 Formulierung der Klassendiagramme
Nachdem durch die Herbstferien und die Projektwoche der Schule nahezu 4 Wochen verstrichen waren, waren die Erinnerungen der Schüler an den Aufbau und die Funktionsweise
des Simulationsprogramms nur noch verschwommen. Aufbau und Funktion mussten sollten
also im Plenum noch einmal diskutiert werden, um wieder allgemein Klarheit zu schaffen.
Hierzu bietet sich der Einsatz eines dUML-Diagramms an.
Die Erstellung des UML-Klassendiagramms geschah unter der umgangssprachlich
formulierten Fragestellung:
•
Welche Objekte spielen in der Software eine wesentliche Rolle?
•
Welche Eigenschaften sind wichtig, um diese Objekte zu beschreiben?
•
Was muss das Programm machen? (=> Methoden)
•
Welche Ereignisse können passieren?
Das erstellte dUML-Klassendiagramm hatte die folgende Form. Hier können die Schüler
eindeutig und übersichtlich ablesen:
welche Methoden in einem Modell qualitativ enthalten sein muss, das die Bewegung eines
Moorhuhns – also allgemein eines Körpers im Schwerefeld der Erde – darstellen soll.
welche Variablen (x(t), v(t), a(t) quantitativ zu bestimmen sind, um die Bewegungen des
Körpers der beobachteten Realität anzupassen.
168
Moorhuhn
- Ort
- Geschwindigkeit
+ Beschleunigung
OrtÄndern(Geschwindigkeit)
GeschwindigkeitÄndern(Beschleunigung)
Huhn_start
Huhn_Absturz
Abbildung 64: dUML-Klassendiagramm für „Moorhuhn“-Objekte
Daneben zeigt das dUML noch die Ereignisse „Start“ und „Absturz“, die verschiedene Phasen
der Bewegung des Körpers markieren. In den markierten Phasen liegen auch unterschiedliche
Bewegungszustände vor - eine gleichförmig geradlinige in der Phase nach dem Start, und eine
beschleunigte Bewegung im Schwerefeld der Erde nach dem Absturz. Dies muss durch unterschiedliche Zustände des Modells dargestellt werden. Es ergibt sich folgender Zustandsgraph:
Huhn_Start
Geradlinig
gleichförmige
Bewegung
Huhn_Absturz
Beschleunigte
Bewegung
Abbildung 65: dUML-Zustandsgraph
5.3.2.6 Die beschleunigte Bewegung / der waagerechte Wurf
Aufbauend auf dem in der Unterrichtssequenz „Die gleichförmig geradlinige Bewegung“
erarbeiteten Erkenntnissen und dem dort erstellten Software-Modell, in dem diese Erkenntnisse Entsprechung finden, sollte nun ein mit der Realität abgeglichenes Modell des waagerechten Wurfs erstellt werden.
Für die Schüler geht es dabei um die Darstellung der „Abschuss“-Sequenz, die im Vorfeld bei
dem kommerziellen Computerspiel „Moorhuhn“ analysiert und als unreal erkannt worden ist.
Mit dieser Unterrichtssequenz sind folgende Lernziele verbunden:
•
Die Schüler sollen die allgemeine Bewegung auf dem Bildschirm als Überlagerung
einer Bewegung in den x- und den y-Achsen des Bildschirmes verstehen.
•
Die Schüler sollen die Analogie bilden können, dass sich auch reale Bewegungen in
der Ebene als Überlagerung von Bewegungen entlang zweier Koordinaten darstellen
lassen.
•
Die Schüler sollen die Beschleunigung als eine zeitabhängige Änderung der
Geschwindigkeit verstehen
169
5.3.2.7 Parametervariation mit dem Software-Modell
Das von den Schülern dargestellte Software-Modell hatte zuletzt die Form:
Quellcode 1
Private sub Uhr_Timer()
Moorhuhn.left = Moorhuhn.left + 300
Moorhuhn.top = Moorhuhn.top -500
End sub
Die Schüler bekamen die Aufgabe, durch Variation des Parameters y folgende Fragen zu
beantworten:
•
Wie fliegt das Huhn wenn der Parameter 0 ist?
•
Wie fliegt das Huhn wenn der Parameter 5 ist?
•
Wie fliegt das Huhn wenn der Parameter größer ist?
•
Wie fliegt das Huhn wenn der Parameter kleiner ist?
•
Welche Flugbahn entspricht am ehesten der Realität?
Die Schüler bekamen im Anschluss die folgenden beiden Beispielprogramme zur Verfügung
gestellt:
Quellcode 2. Eine Fallbewegung mit einer Geschwindigkeit in y -Richtung von
(y=10Einheiten/Takt=const):
Dim y As Integer
Private Sub Form_Load()
y = 10
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
y = y + 0
Moorhuhn.Top = Moorhuhn.Top + y
If Moorhuhn.Top > 8400 Then
y = 0
Moorhuhn.Height = 100
Timer1.Enabled = False
End If
End Sub
170
Quellcode 3. Eine Fallbewegung mit einer Geschwindigkeit in y –Richtung, die zunächst
y=0 Einheiten/Takt beträgt, und dann pro Takt um 9 Einheiten erhöht wird:
Dim y As Integer
Private Sub Form_Load()
y = 0
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
y = y + 9
Moorhuhn.Top = Moorhuhn.Top + y
If Moorhuhn.Top > 8400 Then
y = 0
Moorhuhn.Height = 100
Timer1.Enabled = False
End If
End Sub
171
Die grafische Darstellung des fallenden Körpers hatte in beiden Fällen die gleiche Form:
Der fallende
Körper ist dem
Grafikobjekt
aus
„Moorhuhn“
entlehnt
Fallrichtung
Abbildung 66: grafische Oberfläche der Software-Simulation
172
Das zu beobachtende Grafik-Objekt, das den fallenden Körper darstellen sollte, war aus Konsistenzgründen wiederum das Symbol eines Moorhuhns. Schließlich dient die gesamte Unterrichtsreihe ja dem Projektziel, eine Moorhuhn-Software mit möglichst realitätsgetreuer Darstellung der Flug- und Fallbewegungen zu erstellen, und die Realitätstreue durch möglichst
gut mit der Simulation vergleichbare Experimente zu gewährleisten.
Die beiden Programme, ihr Quellcode und ihr grafischer Ablauf wurde den Schülern mit Hilfe
eines Videoprojektors demonstriert.
Abbildung 67: Suche nach der Struktur und den Unterschieden der beiden
Beispielprogramme.
Die Struktur des Programms konnte von den Schülerinnen und Schülern sofort erkannt und
erklärt werden, da bei der Erstellung der kurzen Prozedur darauf geachtet wurde, die Ähnlichkeit mit der Vorgängerversion so groß wie möglich zu halten. Hinzu kommt, dass durch die
Beschränkung der Bewegung auf eine Dimension (y-Richtung) die Komplexität der Software
nochmals reduziert wurde. Die Schüler erkannten schnell, dass die zuerst kaum wahrnehmbare und dann immer schneller werdende Fallbewegung mit der Iteration der Variable y
um jeweils den konstanten Wert 9 zusammenhängt, und dass diese Iteration der grundlegende
Unterschied zwischen Quellcode 2 und 3 ist.
Weiterhin wurde die Bewegung des Grafik-Objektes, wie sie durch Quellcode 2 bewirkt wird,
von einem großen Teil der Schüler als eine unnatürlich wirkende Bewegung bezeichnet.
Allerdings war sich nicht jeder Schüler sicher, insbesondere nicht, ob die von Quellcode 3 bewirkte Bewegung wesentlich natürlicher ist.
173
Selbst unter der Annahme, Quellcode 3 enthielte die korrekte Methode zur Darstellung der
natürlichen Bewegung, muss der Wert noch bestimmt werden, um den sich die Geschwindigkeit des in der y-Richtung des Bildschirm bewegenden Bildes pro Zeittakt erhöht werden
soll.
5.3.2.8 Abgleich des
Experimente
Software-Modells
mit
der
Realität
durch
physikalische
Der Wert 9, um den im Beispiel iteriert wird, wurde den Schülern gegenüber neutral als „der
Parameter“ bezeichnet. Tatsächlich verbirgt sich dahinter eine Beschleunigung der Bewegung
des Gegenstandes über den Bildschirm. Im Falle einer in y-Richtung des Bildschirmes wirkenden Bewegung kann man davon sprechen, das der Parameter die Fallbeschleunigung des
Software-Objektes im virtuellen Raum der Software-Simulation darstellt.
In einem Unterrichtsgespräch mit den Schülern war schnell allgemeiner Konsens, dass die Bestimmung des Parameters in Form einer „Frage an die Natur“ geschehen soll. Die Antwort auf
diese Frage wurde als notwendig verstanden, um eine möglichst gute Abbildung der Realität
im Software-Modell zu erreichen. Die Bestimmung des Parameters wurde nun der Schülergruppe zur Aufgabe gemacht.
Um alle Schüler zu beteiligen und für die Untersuchung möglichst genau die in der Gruppe
vorhandenen Problemlösungsstrategien erfassen zu können, wurde ein Arbeitsblatt erstellt,
das von jedem Schüler zu bearbeiten und unter seinem eigenem Namen abzugeben ist.
Auf dem Arbeitsblatt ist im rechten Bereich eine Abbildung der Schule, die mit einer Digitalkamera aus einer gut geeigneten Beobachtungsposition auf dem Schulhof geschossen wurde.
Markante Elemente der Fassade, wie die zur Wegbestimmung hilfreichen Fensterbänke, sind
auf der Abbildung gut zu erkennen.
Die Schüler wurden auf dem Arbeitsblatt schriftlich aufgefordert einen Versuch zu entwerfen,
mit dem die Eigenschaften des bereits erstellte Software-Objektes an der realen Bewegung
eines frei fallenden Objektes überprüft werden können. Diese allgemeine Zielsetzung wurde
durch eine differenzierte Fragestellung ergänzt:
a) entsprechen die Bewegungen des Software-Objektes (=„Moorhuhn“) überhaupt der
Bewegung eines fallenden Gegenstandes?
b) wie muss man die Parameter des Programms anpassen, damit das Software-Objekt auf
dem Bildschirm möglichst gleich schnell wie der Gegenstand fällt?
In dem Fragenteil b) war wiederum eine Referenz auf den Parameter enthalten, den die Schüler als elementaren Programmbestandteil der Simulation kannten, und mit deren Bedeutung
sie gut vertraut waren. Einige Testfragen im Vorbereitungsgepräch mit den Schülern stellten
sicher, dass den Schülern die Identität des auf dem Blatt referenzierten Parameters mit dem
Software-Bestandteil klar war.
174
Es wurde weiterhin auf dem Blatt vermerkt, dass auf eine Reihe von Materialien zurückgegriffen werden konnte. Im Einzelnen waren dies:
•
verschiedene Wurfkörper – Tennisbälle und Ballons, die mit Wasser gefüllt werden
können,
•
eine 25 m lange, schwere Fallschnur,
•
ein Zollstock,
•
Stoppuhren,
•
eine digitale Videokamera.
Der Umgang mit der digitalen Videokamera wurde den Schülern in einer kurzen Präsentation
demonstriert. Wichtige Details der Videokamera sind die Möglichkeit zum bildgenauen Vorlauf, Einzelbildschaltung, und ein in die digitalen Videodaten eingeprägter SMPTE-Zeitcode.
Der SMPTE-Zeitcode ist in der Videoproduktion sehr geläufig und hat das Format
„Minute:Sekunde:Einzelbild“. Da die Kamera 25 Einzelbilder pro Sekunde aufnimmt, erhält
man eine zeitliche Auflösung von 1/25 Sekunde, also von 40ms. Beispielsweise bedeutet
„1:20:16“, dass das entsprechende Bild 1 Minute, 20 Sekunden und 16 Einzelbilder nach dem
Start der Aufnahme erfasst wurde, also nach 80,64 Sekunden. Der SMPTE-Zeitcode wird auf
Wunsch im Display der Kamera deutlich angezeigt und bleibt auch bei der digitalen Bildverarbeitung im Rechner erhalten.
Die Auswahl der Materialien und die Aufnahme der Schule legte den Schülern einen Fallversuch aus dem Fenster der Schule sehr nah. Nicht vorher geklärt wurde jedoch, wie ein solcher
Versuch ablaufen könnte.
Die Schüler bekamen nun 45 Minuten Zeit, um den Ablauf des Versuches zu beschreiben.
Der Aufbau des Arbeitsblattes schrieb vor, die Ablaufbeschreibung in die Phasen
•
Versuchsvorbereitung,
•
Versuchsdurchführung und
•
Versuchsauswertung
zu trennen und die in jedem Abschnitt notwendigen Aktivitäten getrennt zu beschreiben.
Weiterhin wurde gefordert, dass eine Skizze der Vorgehensweise erstellt wird.
175
Abbildung 68: Planung des Realexperimentes zum Abgleich des Modells als
Schüleraufgabe.
176
Die Schüler wurden über die von ihnen präferierte Sozialform (Einzelarbeit, Partnerarbeit,
Gruppenarbeit) befragt. Ihr Wunsch, den gesamten Vorgang im Unterrichtsgespräch zu bearbeiten, wurde abgelehnt: Dadurch würden sich die Leistungen der einzelnen Schüler nicht
ausreichend differenziert betrachten lassen. Diese Diskussion schloss mit dem Kompromiss,
das jeweils zwei Schüler in Partnerarbeit zusammen arbeiten sollten, aber jeweils ein eigenes
mit dem Schülernamen versehenes Arbeitsblatt abgegeben werden muss. Die Zuordnung der
Partnergruppen für die anschließende Auswertung kann zuverlässig aus dem Sitzplan entnommen werden.
Auswertung der Schülerarbeit
Beschriebenes
Vorgehen zur
Vermessung
des freien
Falls
Anzahl
der
Nennungen
Mittlere
Punktzahl
des Testergebniss
es
Mittlere Zeugnisnote der Schüler
dieser Gruppe
über 2 Halbjahre
Mittlere mündliche Note
der Schüler dieser Gruppe im Versuchsquartal
(in Klammern:
(in Klammern: äquivalente
äquivalente Punkte der
Punkte der gymnasialen
gymnasialen Oberstufe)
Oberstufe)
Aufzeichnung 8
auf Video und 5 w
Vermessung
3m
der
Einzelbilder
11
gut (11,19)
gut (11,13)
Messung mit 6
Stoppuhren
4w
und
2m
Messposten
12,5
gut (10,71)
gut (10,6)
Beides
13
sehr gut (13)
sehr gut (13)
2
1w
1m
Die von den Schülern skizzierten Vorschläge zur Vermessung des Freifall-Versuches wurden
zur Auswertung in sinnvolle Gruppen klassiert. Dabei wurde deutlich, dass sich alle
Vorschläge eindeutig in zwei Gruppen einordnen lassen.
Bei den Vorschlägen zur Messung mit Stoppuhren und Messposten handelt es sich um sehr
gut bis ausreichend ausgeführte Transferleistungen aus den Schülerversuchen zur Messung
der geradlinig gleichförmigen Bewegung, die mit der gleichen Methode durchgeführt wurden.
(Rollwagen im Flur, Messposten). Bei den Vorschlägen zur Aufzeichnung auf Video handelt
es sich um eine Bandbreite von kreativen Ideen, die die demonstrierten Fähigkeiten der Kamera ausnutzen und zur messtechnischen Erfassung der Fallbewegung umsetzen. Wie man
sieht, hat die Demonstration der Möglichkeiten der Videokamera einen Grossteil der Schüler
dazu inspiriert, auf dieser Grundlage ein eigenständiges Messverfahren zu entwickeln. Immerhin zwei Schüler schilderten beide Wege: zusätzlich zur Videoaufzeichnung sollten sich noch
177
Messposten an den Fenstern befinden, die mit ihren Stoppuhren unabhängig von der
Videoaufzeichnung Daten erfassen. Im diese beiden Schüler gehören zu den Leistungsträgern
des Kurses. Sie machten im Gespräch ihre Auffassung deutlich, dass die bei den Versuchen
zur gleichförmig geradlinigen Bewegung mit der Stoppuhr-Methode auf eine einsichtige Art
und Weise brauchbare Daten gewonnen wurden. Sie sahen daher keinen Grund, auf dieses in
ihrer Sicht „bewährte“ Messverfahren zu verzichten. Auf der anderen Seite versprachen sie
sich von dem Einsatz der Videokamera auch Vorteile insbesondere der erhöhten Genauigkeit,
denn so genau wie die Kamera „könnte ja kein Mensch auf die Stoppuhr drücken“.
Die Verteilung auf die Vorschlagsgruppen lässt keine geschlechtsspezifische Verteilung
erkennen. Tendenziell gehören die Schüler, die einen Versuchsgang mit Einsatz der Videokamera geplant haben, eher zu den kreativen Schülern mit hoher mündlicher Beteiligung.
Dies wird an der etwas höheren Durchschnittsnote in dieser Gruppe für die mündlichen Leistungen in diesem Quartal deutlich. Die Gruppe, die etwas konservativ das bei der Messung
der gleichförmig gradlinigen Bewegung angewandten Verfahrens mit Stoppuhren und Messposten auf den Versuch zum freien Fall übertragen hat, besteht eher aus Mitgliedern, die sich
auch sonst im Unterrichtsgeschehen vorsichtig zurückhalten. Dafür sind ihre Beschreibungen
sorgfältig ausgearbeitet und sehr umfassend, was sich in den sehr guten Ergebnissen der
schriftlichen Übung auch wiederfindet. Bemerkenswert ist, dass diese Gruppe innerhalb des
Messprozesses eine reichhaltige Anzahl an Variationen beschreibt. Mal soll der freie Fall im
Treppenhaus der Schule mit Messposten auf den Treppenabsätzen durchgeführt werden, mal
aus den Außenfenstern heraus mit Messposten in den einzelnen Etagen. Verschiedene Verfahren wurden zur Bestimmung der Fallhöhe genannt: Metermaß, Wollfaden, oder eine
Einsichtnahme in den Gebäudeplan. An mehren Stellen wurde der Vorschlag geäußert, Fallproben mit unterschiedlichen Gewichten zu wählen und diese Gewichte ebenfalls zu bestimmen und zu protokollieren. 5 Schüler machten sich Gedanken über das sicherheitsgerechte
Vorgehen und planten ein, dass der Aufschlagbereich der Fallprobe durch einige Schüler
weiträumig abgesichert werden sollte, damit keine Gefährdung Dritter eintreten kann.
5.3.2.9 Durchführung des Versuches
Entsprechend den schriftlich ausgearbeiteten Vorschlägen der Schüler wurde zunächst die
Höhe der 3. Etage des Gebäudes über dem Schulhof durch Lotung ermittelt. Die Lotung geschah mit einem hinreichend schweren Kabel, das keine Schlaufenbildung aufwies. Auf dem
Schulhof wurde die Lotung durch einige Schüler überwacht. Erreichte das frei hängende Kabel-Ende die Höhe einer Fensterbank, wurde dies durch Zuruf bekannt gemacht; die Schüler
am Fenster der 3. Etage machten dann eine entsprechende Markierung auf dem Kabel. So
konnte nicht nur die gesamte Fallstrecke vermessen werden, sondern es konnten auch die
Längen der durch die Fensterbänke markierten Streckenabschnitte einzeln bestimmt werden.
Die schwarzen Fensterbänke heben sich im Video deutlich von den hellen Fassadenelementen
ab und sind daher sehr gut als Referenzpunkte geeignet.
Beim eigentlichen Fallversuch wurden 3 Tennisbälle aus dem Fenster des 3. Stockes geworfen; die Würfe wurden aus verschiedenen Perspektiven gefilmt. Die signalgelben Tennisbälle waren bei jeder Perspektive gut sichtbar; bei den ersten Aufnahmen konnte der filmende
Schüler jedoch den Impuls nicht unterdrücken, die Kamera dem bewegten Objekt nachzuführen, was die Aufnahmen ungeeignet machte.
178
Die anderen Schüler versuchten vom Schulhof aus, mit verschiedenen Stoppuhren die
Zwischenzeiten beim Vorbeiflug an den Fensterbänken zu stoppen. Die Schüler äußerten
jedoch von sich aus den Vorschlag, diese Werte wegen offensichtlicher Ungenauigkeit der
Messung zu verwerfen.
5.3.2.10 Auswertung des Versuches
Die von der Kamera digital erfassten Videodaten wurden über den IEEE1394 Ausgang der
Kamera („Firewire“ oder, Sony-Produktbezeichnung, „i.Link“), digital in einen Videoschnittrechner übertragen, wo sie mit der Software „Adobe Premiere“ betrachtet und digital weiterverarbeitet werden können. Durch kontinuierliche digitale Bearbeitung bleibt der eingeprägte
SMPTE-Zeitcode der Aufnahme erhalten, so dass auch nach mehrfacher Übertragung und
Wechsel des Trägermediums keine Verzerrungen des zeitlichen Ablaufes eintreten können.
Die Erfassung und Übertragung auf PC dient in diesem Projekt nur der besseren Archivierung
und der besseren Präsentation; die verwendete Kamera konnte nach der Aufnahme wieder anders genutzt werden. In der Software „Adobe Premiere“ wird der SMPTE-Zeitcode unterhalb
des Monitorfensters eingeblendet (in der Abbildung mit einem Pfeil markiert). Mit Hilfe einer
Videoprojektion durch einen Datenprojektor wurde diese Funktion zur Auswertung des
Experimentes mit den Schülern genutzt.
179
Abbildung 69: Die Aufzeichnung des fallenden Balles (Kreis) in der VideoschnittSoftware. Pfeil: der SMPTE-Zeitcode des Einzelbildes.
Zur quantitativen Auswertung des aufgezeichneten Versuches wurde die grafische Oberfläche
des Softwaremodells vom Lehrer modifiziert.
180
Abbildung 70: Vom Lehrer modifizierte Oberfläche mit „Stoppuhr“ in der Höhe jedes
Fensterbrettes.
Hinzugefügt wurden 4 einzeln angesteuerte Text-Boxen, die sich jeweils auf der Höhe der
Fensterbretter befinden, die als Referenzmarken genau vermessen sind. Eine entsprechende
Veränderung des Programmcodes bewirkt:
•
Dass in dem Moment, wo der freie Fall des Moorhuhns gestartet wird, Sekundenzähler
in allen Textboxen zu zählen beginnen;
•
Dass in dem Moment, wenn das Moorhuhn ein Fensterbrett auf gleicher Höhe passiert,
der Zähler in der entsprechenden Textbox anhält und die in diesem Moment aktuelle
Zeit bis anzeigt, bis der Programmlauf beendet wird.
In der oben abgebildeten Kopie des Bildschirminhaltes zeigt eine entsprechende Momentaufnahme. Zu diesem Zeitpunkt sind die oberen drei der vier Zähler bereits angehalten
worden; die Textboxen zeigen die entsprechenden Zwischenzeiten. Die oberste Textbox ist
dem obersten Fensterbrett zugeordnet; sie zeigt korrekt den Wert 0.00 s, denn das oberste
Fensterbrett ist der Startpunkt. Die Zuordnung eines eigenen Zählers zu diesem Fensterbrett
erfolgte aus mediendidaktischen Überlegungen, um diesem Element der Abbildung für alle
181
Betrachter sichtbar und eindeutig sowohl den zeitlichen als auch den räumlichen Nullpunkt
des Fallversuches zuzuordnen.
Der Zähler in der untersten Textbox zählt in diesem Moment noch; er stoppt in dem Moment,
in dem das Moorhuhn in der Höhe der Textbox auf dem Schulhof aufschlagen wird. (Bei der
dargestellten Simulation nach 1.60s).
Die dazu vom Lehrer in Abwesenheit der Schüler durchgeführten Änderungen der SoftwareSimulation sind moderat und wurden in der entsprechenden Unterrichtsstunde zunächst präsentiert und diskutiert, bis von einem gesicherten Verständnis bei den Schülern ausgegangen
werden konnte:
In das Unterprogramm „Schritt“, das von einem Timer-Baustein mit internem Zeittakt alle 40
ms aufgerufen wird und für die Verschiebung des Moorhuhns auf dem Bildschirm sorgt, ist
ein zusätzlicher Aufruf „Messposten“ eingefügt worden.
Private Sub Schritt()
y = y + 6.85
T = T + Timer1.Interval
Moorhuhn.Top = Moorhuhn.Top + y
Messposten
End Sub
Das Unterprogramm „Messposten” prüft bei Aufruf die momentane Position der Oberkante
des Moorhuhn-Objektes und setzt mit Hilfe einer Case-Anweisung die Variable n entsprechend des Ausgangs der Prüfung auf einen Wert zwischen 0 und 4. Anschliessend sorgt
eine For-Next-Anweisung für eine Aktualisierung der 4 Zähler mit der aktuellen Systemzeit
seit dem Start der Simulation; von der Aktualisierung werden jedoch, bedingt durch die spezielle Struktur der For-Next-Anweisung, diejenigen Textboxen ausgeschlossen, deren Index
kleiner als der aktuelle Wert der Variablen n ist – d. h., die vom Moorhuhn bereits passiert
worden sind.
Private Sub Messposten()
Select Case Int(Moorhuhn.Top)
Case 0 To 4559
n = 1
Case 4560 To 6479
n = 2
Case 6480 To 8279
n = 3
Case 8280 To 10000
n = 4
y = 0
Timer1.Enabled = False
End Select
For i = n To 3
Text1(i).Text = T / 1000
Next i
End Sub
182
Damit soll so gut wie möglich die Funktion einer gedachten Objektklasse „Messposten“ bei
diesem Versuch modelliert werden. Die Objekte dieser Klasse haben als Attribute eine laufende Stoppuhr, verfolgen die Position des Zielobjektes und vergleichen diese mit ihrer eigenen
Position. Ist das Zielobjekt auf der gleichen Höhe, hält jedes Objekt die eigene Stoppuhr an.
Mit dieser Konstruktion wurde die Arbeitsweise, die schon bei der Messung der gleichförmig
geradlinigen Bewegung angewandt worden ist, auf eine für die Schüler einsichtige Weise
modelliert und in das Software-Modell des Fallversuches integriert.
Die Schüler konnten nun in dem weiter oben abgebildeten Premiere (Videoschnitt)
Arbeitsplätzen aus dem SMPTE-Zeitcode die Zeiten entnehmen, an denen die realen
Tennisbälle die Fensterbretter des Schulgebäudes passierten. Anschließend, oder parallel
dazu, konnten die Schüler in dem in der folgenden Abbildung gezeigten Visual Basic
Arbeitsplatz den Parameter im Unterprogramm „Schritt“ variieren, bis die Zähler in der
Softwaresimulation sich optimal an die Zeiten aus dem SMPTE-Zeitcode annähern144.
144
Solche Maßnahmen mit dem Ziel, die Bewegung eines realen Objektes zu erfassen, um die Bewegung eines
computergenerierten Objektes daran anzunähern, werden in der Medienproduktion als “Motion Capturing” bezeichnet und sind mittlerweile weitgehend automatisiert. Beispielsweise können mit Motion Capturing die Bewegungen realer Schauspieler aufgezeichnet werden, indem eine spezielle Software die Bewegungen von Messpunkten an den Gelenken aus mehreren Kameraperspektiven erfasst und automatisch die Trajektorien ermittelt.
Diese werden vielfach im Format MIDI gespeichert - das gleiche Format dient auch der datenreduzierten
Speicherung von Musikstücken und der Steuerung von Synthesizern durch Computer. Anschließend können die
Daten auf beliebige virtuelle Objekte, z.B. computergenerierte Monster oder Kampfroboter, oder gar auf die
Modelle längst verstorbener Schauspieler übertragen werden.
183
Abbildung 71: Die Arbeitsumgebung der Schüler bei der Anpassung der Simulation an
die real gemessenen Werte.
Etage
Strecke
Realfilm
Parameter = Parameter
6,0
= 6,5
Parameter = Parameter
= 7,0
6,85
2.
5,28 m
0,92 s
0,96
0,92
0,92
0,88
1.
9,22 m
1,28 s
1,4
1,32
1,28
1,28
Hof
12,46 m
1,64 s
1,68
1,64
1,6
1,56
Tabelle 1: Quantitative Auswertung: Vergleich zwischen den Zeiten für Realfilm und
Softwaremodell
Eine Einstellung des Parameters auf den Wert 6,85 liefert eine gute Annäherung an die
Realität. Auch bei optimaler Anpassung aller Zwischenzeiten liegt der letzte Wert in der Simulation (1,60s) noch etwas niedriger als in der Realität (1,64s). Dies kann mit dem Einsetzen
des Luftwiderstandes erklärt werden, der im letzten Abschnitt des Falles natürlich stärker
wirkt als vorher, und in der Simulation nicht enthalten ist. Dieser Umstand wurde in der Gruppe diskutiert und führte zu der Entscheidung, die Simulation mit dem Parameter 6,85 als die
184
Simulation mit der größten Realitätsnähe zu betrachten, da sie über den größeren Teil des
Prozesses die realitätsnahesten Werte ergibt. Dies ist gleichbedeutend mit der Entscheidung,
den Einfluss des Luftwiderstandes so weit wie möglich vernachlässigen zu wollen.
Bei der Auswertung musste nun lediglich die Einheit des Parameters in das Maßsystem überführt werden, das in der Realität Verwendung findet. Die Programmierumgebung von Visual
Basic arbeitet mit einer abstrakten Maßeinheit, die auf den sichtbaren Bildschirmbereich bezogen ist, aber von der gewählten Bildschirmauflösung unabhängig ist. Den Schülern gegenüber wurde die eingängige Bezeichnung „Pixel“ für diese Maßeinheit gewählt, obwohl Pixel
sich eigentlich auf die physikalische Auflösung des Bildschirms/der Grafikkarte beziehen. Bei
den Realaufnahmen wurden die Fensterbretter als Referenzpunkte gewählt; der Abstand der
Referenzpunkte zum Boden ist in der Einheit „Meter“ vermessen worden. Bei der in die Softwaresimulation eingearbeiteten Digitalaufnahme des Gebäudes konnte der Abstand der Referenzpunkte vom Boden durch einfaches Verschieben eines beliebigen Grafik-Objektes in
der Maßeinheit der Programmierumgebung ermittelt werden. Es ergab sich ein Umrechnungsfaktor von 453 „Pixeln“ auf dem Bildschirm pro tatsächlich zurückgelegten Meter
im realen Experiment, oder umgekehrt entsprechen 2,2 mm in der Realität 1 „Pixel“ auf dem
Bildschirm. Die gesamte Fallstrecke umfasste 12,46 m oder 5640 „Pixel“.
Für die Umrechnung des Zeitmassstabes musste lediglich berücksichtigt werden, dass die
Kamera im SMPTE-System mit 25 Einzelbildern pro Sekunde arbeitet. Die
Softwaresimulation verschiebt das Grafik-Objekt auf dem Bildschirm um den Faktor y bei
jedem Aufruf des Unterprogramms „Schritt“, wobei der Wert für y bei jedem Aufruf um den
zu wählenden Parameter, letztlich also um den Wert 6,85 Pixel/Aufruf, erhöht wird. Das
Unterprogramm wird durch den Timer alle 40 ms aufgerufen, also ebenfalls 25 mal pro
Sekunde145. Mit dem Umrechnungsfaktor 1 Pixel = 2,2 mm ergibt sich für die gemessene
Beschleunigung:
g=
6,85 Pixel ⋅ 2,2
(40ms )2
mm
Pixel =9418,75 mm =9,42 m
s2
s2
Das ist eine mit lediglich 4 % zufriedenstellend geringe Abweichung vom Literaturwert für
g=9,81m/s2. Das Verfahren erfüllt also auch die an einen Unterrichtsversuch im Physikunterricht zu stellenden Ansprüche an die Messgenauigkeit. Eine Fehlerdiskussion wurde mit
den Schülern durchgeführt; die Schüler nannten als mögliche Fehlerquellen Messungenauigkeit und systematische Fehler wie die Luftreibung, hielten aber auch einen ortsbedingten
Fehler für möglich: einige Schüler hatten aus dem Physikbuch entnommen, das der exakte
Wert für g je nach Lage auf der Erdkugel in tatsächlich in der ersten Nachkommastelle
(Äquator: 9,78ms-2, Nordpol: 9,83ms-2) schwanken würde.
145
Dieses Intervall ist mehr oder weniger willkürlich gewählt worden.
185
5.3.3 Planung der begleitenden Untersuchung
Für eine bessere Vergleichbarkeit wurde die aufgewendete Zeit für dieses Unterrichtsreihe auf
die gleiche Zeit beschränkt, die auch für die Unterrichtsreihen der Vergleichsgruppen anfiel.
Der Aufwand für die Programmierung des Computermodells in differentiellen Schritten ging
auf Kosten des Lösens von Übungsaufgaben mit Hilfe von Formeln, d.h. geschlossenen Lösungen. Daher ist auf der Negativseite zunächst zu vermuten, dass die Schüler der Probandengruppe:
•
geringeren Zugang zu den die Vorgänge beschreibenden geschlossenen Formeln haben,
•
weniger motiviert sind, geschlossene Formeln zur Lösung eines gegebenen Problems
einzusetzen.
Die Untersuchung soll vor allem erheben, wie deutlich die Unterschiede ausfallen. Dies liefert
die Grundlage für eine Diskussion, inwieweit die Vorteile des differentiellen computergestützten und projektorientierten Zugangs (u.a. Kreativität, Problemlösefähigkeit, IT- und Medienkompetenz, Teamfähigkeit...) vor dem Hintergrund einer möglicherweise geringer ausgebildeten Fachrechenfähigkeit der Schüler zu rechtfertigen ist.
Im Zusammenhang mit Physikunterricht wird vielfach kolportiert, er „wäre einfach nichts für
Mädchen“. Empirische Studien146 und Erfahrung mit nicht-koedukativen Physik- und Technikunterricht wie etwa der „Sommer-Universität für Frauen“ an der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg wiedersprechen dieser einfachen These, und deuten ein komplexeres Problemfeld an, dass das Rollenverhalten junger Männer und Frauen mit einbezieht. Ähnliche
Vorurteile bestehen gegen „Mädchen und Computer“. Daher ist ein weiterer, wichtiger Untersuchungsaspekt: wird durch das Konzept der Unterrichtsreihe eine Personengruppe bevorzugt
oder benachteiligt? Die Ergebnisse und Aussagen der Schüler werden entsprechend differenziert betrachtet, Asymmetrien mit Hilfe von Gruppengesprächen analysiert.
Der Einsatz von Computern und Multimedia im Physikunterricht wird vor dem Hintergrund
der aktuellen Mediendidaktischen Diskussion zunächst als „Gut an sich“ betrachtet; das Projektorientierte Vorgehen und der Vollzug einer vollständigen Lernhandlung innerhalb der Unterrichtsreihe – mit der Softwaresimulation als „Produkt“, das durch den physikalischen und
messenden Vergleich mit der Realität geprüft und bewertet wird – leitet sich aus den
Betrachtungen der Abschnitte 1 und 2 her. Welche Vorteile sich, objektiv messbar, für die
Schüler der Lerngruppe ergeben, soll unvoreingenommen durch die explorative Datenerhebung mit einer Bandbreite von Testfragen bestimmt werden.
146
Harreis, H.; Riede, H.M.; Sieger, H.; Treitz, N.: Empirische Untersuchungen über Erfahrungen und
Meinungen von Lehrkräften, Schülerinnen und Schülern zum Computer und seiner Nutzung im Unterricht, 1989.
186
5.3.3.1 Statistische Maße
Bei der Auswertung der Datenbasis werden folgende Maße ermittelt:
Univariate Statistik:
Mittelwertsmaße
Verbreitete Mittelwertsmaße sind der häufigste Wert einer Verteilung (Modus), der Wert,
der von genauso vielen anderen Werten der Verteilung über- wie unterschritten wird
(Median) und das arithmetische Mittel. Das arithmetische Mittel ist die Summe aller
Messwerte, geteilt durch ihre Anzahl. Es setzt metrische Daten voraus. In dieser
Auswertung wird das arithmetische Mittel überall dort erhoben werden, wo die Schüler
eine Aussage wie z.B. „ich möchte mehr mit dem Physikbuch arbeiten“ auf einer Skala
von –3 bis +3 bewerten.
Streuungsmaße
Streuungsmaße geben Aufschluss über den Grad der Homogenität oder Heterogenität der
Werte innerhalb der Verteilung. Das gebräuchlichste Streuungsmaß ist die Standardabweichung S. Bei vielen Streuungsmaßen wird das bereits erhobene Arithmetische Mittel
als Bezugspunkt genommen und in irgendeiner Form die Summe der Abweichungen vom
Mittelwert gebildet. Die Variation ist die Summe der quadrierten Abweichungen vom
Mittelwert, die auch Fehlerquadrate genannt werden. Die Minimierung der Variation ist
die Grundlage vieler numerischer Regressionsverfahren. Einsichtigerweise steigt die
Variation mit der Größe der Stichprobe, weil jeder vom Mittelwert verschiedene Wert der
Verteilung die Variation erhöht. Um zwei verschieden große Verteilungen vergleichen zu
können, wird die Variation häufig normiert, also durch die Stichprobengröße N dividiert,
und heißt dann Varianz.
Das entstehende Maß hat, bedingt durch die Quadrierung der Abweichungen vom
Mittelwert, eine andere Dimension als die Werte der zugrundeliegenden Verteilung.
Deswegen wird üblicherweise die Wurzel der Varianz verwendet; dies ist die Standardabweichung S. Bei dieser Erhebung wird die Standardabweichung als Maß der Heterogenität verwendet. In einigen Fällen wird zusätzlich die Variation, als der Standardabweichung vor der Normierung zugrunde liegender Wert, angegeben.
Ermittlung der Werte aus der Datenbasis
Das Datenbank-Objekt mit dem Namen „parser” nimmt die Anfrage nach einem Feld (z.B.
Akzeptanz von Computern) und eventuell festgelegte Einschränkungen (z.B. nur Werte für
Datensätze mit Geschlecht = „f“) entgegen und formuliert daraus eine SQL-Abfrage an die
eigentliche Datenbank. Die Datenbank gibt einen „Record“ zurück, die alle Werte die zur
Anfrage passen enthält. Diese Werte werden in einem ersten Durchgang aufsummiert, bis das
Ende des Records erreicht ist. Einige If...then... Anweisungen dienen dazu, ungültige Werte
vor der Summierung zu eliminieren. Eine Zählvariable, die mit jedem gültigen gezählten Wert
inkrementiert wird, liefert die Anzahl der aufsummierten Werte. Summe und Anzahl ergeben
den Mittelwert.
187
Im zweiten Durchgang werden mit der Anweisung
Do While Not Daten.EOF
Summe = Summe + (Daten(Spalte) - Mittelw) ^ 2
Daten.MoveNext
Loop
Die quadratischen Abweichungen vom Mittelwert aufsummiert. Nach Ende des Durchlaufes
enthält die Variable Summe bereits die Variation, die direkt an die aufrufende Funktion
übergeben werden kann. Im Anschluss wird mit Hilfe der bereits ermittelten Anzahl N die
Standardabweichung errechnet und übergeben.
5.3.3.2 Planung des Vorgehens
Die Evaluation geschieht in einem 3-stufigen Erhebungsverfahren.
Erste Stufe: Explorative Datenerhebung
Zunächst wird in beiden Gruppen mit einem standardisierten Fragebogen eine explorative
Datenerhebung unternommen. Ziel ist die Prüfung einer Reihe von Indikatoren:
Motivations-Indikatoren
Bereitschaft der Lerngruppe, physikalische Phänomene im Alltag mit naturwissenschaftlichen Herangehensweisen zu hinterfragen
Bereitschaft der Lerngruppe, mit Computern umzugehen
Bereitschaft der Lerngruppe, systematische Problemlösungswege zu verfolgen
Bereitschaft der Lerngruppe, sich durch naturwissenschaftliche Fachliteratur zu informieren.
Verständnis-Indikatoren
Können die Begriffe Geschwindigkeit und Beschleunigung korrekt wiedergegeben und
trennscharf voneinander abgegrenzt werden?
Welche Werkzeuge zur Lösung eines affinen Problems sind bekannt, welche werden
bevorzugt?
Die Ergebnisse der Erhebung werden möglichst schnell einer Sichtung unterzogen. Dabei
werden die Ergebnisse der Probandengruppe mit dem Ergebnissen der zwei Vergleichsgruppen verglichen.
188
Zweite Stufe: Gruppeninterview
Dies dient als Grundlage zur Planung der zweiten Stufe, des Gruppeninterviews, das in der
Folgewoche mit den beteiligten Schülern durchgeführt wird. Diese werden zu ihren Aussagen
befragt, und es werden mit diesen zusammen mögliche Begründungen gesucht.
Dritte Stufe: Feldversuch
Nachdem auf diese Weise charakteristische Effekte des Unterrichts mit der Methode der
objektorientierten Modellbildung explorativ erhoben und mögliche Zusammenhänge dieser
Effekte durch das Gruppengespräch gefunden wurden, ging es beim Feldversuch um die
empirische Bestätigung des gefundenen mit einer möglichst großen Stichprobe von Schülern.
5.3.4 Durchführung der begleitenden Untersuchung
Für die erste Erhebungsstufe, die explorative Erhebung, wird eine breite Auswahl von Fragestellungen in der Gruppe untersucht:
1. und 6. Akzeptanz des vermittelten Inhalte und der verwendeten Methoden (kurz- und
langfristig)
2. Assoziationstest – Fachsprachenbeherrschung
3. Problemlösefähigkeit
4. Unterschiede der lebensweltlichen Wahrnehmung
5. Unterschiede der analytische Wahrnehmung
Zusätzlich wurden Sozialdaten erhoben, die eine eindeutige Zuordnung der Befragten zu dem
von ihnen gehörten Kurs (nach dem Kurslehrer), ihrem Alter, und ihren mathematischen
Grundkenntnissen (Grundkurs oder Erweiterungskurs) ermöglicht. Allen Teilnehmern wurde
die Möglichkeit gegeben, ihren Fragebogen zu anonymisieren, indem sie statt ihres Realnamens einen Decknamen eingeben konnten. Die Abgabe der Fragebögen geschah an eine
Vertrauensperson (Kurslehrer bei den Vergleichgruppen, Klassensprecherin bei der
Versuchsgruppe), die eine Vergleichsliste mit eindeutiger Zuordnung von Fragebogen zu befragter Person führt, falls Rückfragen gestellt werden müssen.
Auf die Angabe von Namen bzw. Decknamen konnte jedoch nicht völlig verzichtet werden.
Gewünscht war, dass die Schüler Aussagen formulierten, zu denen sie persönlich stehen konnten, und die sie auch im folgenden Gruppengespräch bekräftigen bzw. erläutern konnten.
Altersstufenspezifisch wäre damit zu rechnen, dass die Schüler einer Jahrgangsstufe 10 im
Schutz der Anonymität missbräuchliche bzw. unsinnige Angaben tätigen würden. Die Anonymisierung durch eine zwischengeschaltete Vertrauensperson hilft hier, Missbrauch verhindern und gleichzeitig die Anonymität der Befragten schützen zu können.
Die zweite Erhebungsstufe fand in Form eines gelenkten Gespräches mit der Gesamtgruppe
statt. Bei der Auswertung der Fragebögen wurden eine Reihe von Auffälligkeiten deutlich,
189
mit der sich die Versuchsgruppe von den Vergleichsgruppen abhob. Zu deren Erklärung wurden im Verlauf der Auswertung der Fragebögen eine Reihe von Hypothesen formuliert. Diese
Hypothesen sollten durch das eine Woche später stattfindende Gruppengespräches verifiziert
oder falsifiziert werden. Das Gespräch wurde auf Band aufgezeichnet und im Anschluss ausgewertet.
Der Feldversuch mit 149 beteiligten Schülern diente vor allem dazu, die gefundenen Effekte
empirisch zu untermauern. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Gruppen und unter Rücksichtnahme auf die gegebenen Randbedingungen – also vor allem dem engen Zeitplan des besuchten Unterrichtes – wurde das Gruppengespräch hierbei nicht wiederholt.
Da die Tagesordnungspunkte des Gruppengespräches sich direkt auf die entsprechenden Fragestellungen des Erhebungsbogens abbilden lassen, werden bei der folgenden Darstellung die
Ergebnisse des Gruppengespräches unmittelbarer auf die entsprechende Frage des Bogens folgend dargestellt. Damit lässt sich der Zusammenhang zwischen explorativer Datenerhebung,
Auswertung, Hypothesenformulierung und Hypothesenprüfung im Gruppengespräch am besten wiedergeben. Im Anschluss wird auf das Ergebnis des Feldversuches Bezug genommen.
5.3.4.1 Frage 1: Akzeptanz (kurzfristig) des erlebten Unterrichtes und seiner Inhalte.
Zum Bereich Akzeptanz wurde auf dem Fragebogen eine Liste mit 5 verschiedenen Aussagen
angeboten, die angekreuzt werden konnten. Mehrfachaussagen waren explizit möglich.
Frage 1:
Du hast in den letzten Wochen intensiv mit dem Thema „Geschwindigkeit und Beschleunigung“ beschäftigt.
Kreuze bitte die für Dich zutreffende Aussage an:
Ich werde jetzt häufiger über Geschwindigkeit und Beschleunigung im Alltag nachdenken
Ich fand es ganz interessant
Es war für mich Unterricht wie jeder andere auch
Ich habe mich nicht gerne damit beschäftigt
Ich will nichts mehr davon hören
Die inneren drei Antwortmöglichkeiten enthalten drei Aussagen zum Grad des Interesses, das
der jeweilige Unterricht in seinem Verlauf hervorgerufen hat:
• Der Unterricht wurde als interessant empfunden (+1 Punkt)
• Es wurde als Unterricht wie jeder andere auch empfunden (0 Punkte)
• Der Schüler hat sich nur ungern mit dem Unterricht beschäftigt (-1 Punkt)
190
Von diesen drei Aussagen lässt sich nur jeweils eine widerspruchsfrei ankreuzen. Damit
erfüllt der innere Teil dieser Fragestellung die Funktion einer ordinalskalierten Skala.
Am äußeren Ende der Skala befinden sich jedoch Aussagen, die vom Schüler auch zusätzlich,
bzw. als Ergänzung zu den bereits getroffenen Aussagen angekreuzt werden können. Diese
betreffen die langfristige Wirkung des Unterrichtes auf die Akzeptanz des vermittelten
Wissens beim Schüler:
•
Ich werde jetzt häufiger über Geschwindigkeit und Beschleunigung im Alltag
nachdenken.
oder
•
Ich will nichts mehr davon hören.
Die langfristigen Auswirkungen von Unterricht sind für die Erhebung natürlich von besonderer Bedeutung. Aus diesem Grund wurde einer zur langfristigen Wirkung getroffenen Aussage die Wichtigkeit +2 Punkte (ich werde jetzt häufiger darüber nachdenken) oder –2 Punkte
(ich will nichts mehr davon hören) zugewiesen. Diese Punkte addieren sich zu den einfach
gewerteten Aussagen, so dass als maximale Punktwerte für die Antworten des 1. Frageteils
(+3) bzw. (-3) Punkte in Frage kommen; es ergibt sich insgesamt eine siebenstufige
ordinalskalierte Skala mit eindeutigem Mittelpunkt bei 0 (Unentschieden).
5.3.4.1.1 Ergebnisse
Gruppe
Mittelw.
Variation
S
Grafischer Vergleich
Laborgruppe
0,94
30,9
1,44
Feldversuch
0,89
149
1,01
Vergleichsgruppen
0,36
22,4
0,91
Wie ersichtlich, sind die Werte für kurz- und langfristiges Interesse an den Inhalten des
Kurses bei den Versuchsgruppen insgesamt deutlich höher als bei den Vergleichsgruppen. Die
hohe Standardabweichung verrät aber auch, das die Urteile breit gestreut sind. An dieser
Stelle ist es sinnvoll, die Gruppen auf eine innere Polarisierung hin zu überprüfen: Gibt es
innerhalb der Gruppen Untergruppen, die sich jeweils in ihrem Urteil deutlich unterscheiden,
und lassen sich diese Untergruppen noch an anderen Merkmalen voneinander unterscheiden?
191
Von besonderer Brisanz ist hierbei die Frage: Führt das Kurskonzept, das ja besonders intensiv auf den konstruktiven Einsatz von Computern beruht, zu einem erhöhten Interesse bei Jungen und einem korrespondierenden Desinteresse bei Mädchen?
Zur Beantwortung dieser Frage sollen die Antworten der Schüler der Laborgruppe daher zunächst nach Geschlechtern getrennt ausgewertet werden.
5.3.4.1.2 Ergebnisse: nur Laborgruppe
Geschlecht Mittelw.
Variation S
Weiblich
(F)
0,7
26,1
1,7
Männlich
(M)
1,3
3,3
0,82
Grafischer Vergleich
Wie man sieht, ist das Interesse sowohl der Jungen als auch der Mädchen an den Inhalten des
Kurses im Mittelwert recht gut. Die Differenz von 0,6 Punkten zwischen den Gruppen ist
schon aufgrund der Wertestreuung nicht signifikant hoch. Formal kann man also nicht davon
sprechen, dass Mädchen im allgemeinen von einem Kurskonzept mit dem Ansatz Objektorientierter Modellbildung unter konstruktiven Einsatz von Computern und neuen Medien
abgestoßen würden.
Auffällig ist jedoch die mehr als doppelt so hohe Standardabweichung der Antworten der
Mädchengruppe, verglichen mit den Antworten der Jungengruppe. Die insgesamt hohe
Standardabweichung der Antworten der Versuchsgruppe im Vergleich zu den Vergleichsgruppen wird also fast ausschließlich von den Antworten der Mädchen hervorgerufen! Hier
dürften noch grundlegendere Ursachen als die Kursinhalte selbst eine Rolle spielen.
192
Vergleich der Mittelwerte und Standardabweichungen (nur F =
Versuchsgruppe und Vergleichsgruppen:
Gruppe
Mittelw. Variation S
Laborgruppe
(N=10)
0,7
26,1
1,7
Feldversuch
(N=70)
0,89
87,2
1,12
Vergleichsgruppen
(N=17)
0,47
8,23
0,72
Mädchen) zwischen
Grafischer Vergleich MÄDCHEN
Die Standardabweichung der Antworten der Mädchen der Versuchsgruppen deutlich über der
Standardabweichung der Antworten der Mädchen der Vergleichsgruppe. Diese Form des
computerunterstützten Unterrichtes scheint also zu einer ungewöhnlichen Polarisierung der
Mädchen zu führen. Am ausgeprägtesten ist die Polarisierung unter den Mädchen, die unter
den stark kontrollierten Bedingungen der Laborgruppe gelernt haben. Bei den 70 Mädchen,
die am Feldversuch teilgenommen haben, tritt diese Polarisierung nicht mehr so scharf zum
Vorschein. Wir gehen davon aus, dass hier die zahllosen nicht zu kontrollierenden Vorbedingungen und Randbedingungen an den unterschiedlichen Schulen für die teilweise Verdeckung eines in der Laborgruppe deutlich zutage getretenen Effektes sorgt.
5.3.4.1.3 Hypothesenformulierung
Denkbar sind Ursachen im grundlegenden Rollenverständnis der Mädchen im Umgang mit
Computern und naturwissenschaftlichen Inhalten. Die Hypothese ist, dass Mädchen in ihrem
Umgang mit Computern innerfamiliär noch mit einem differenzierten Rollenverständnis aufwachsen. Hier könnte in der Gruppe der Mädchen eine Zweiteilung herrschen zwischen
denen, denen in ihrem häuslichen Frauenverständnis bereits eine umfassende „computer
literacy“ zugestanden wird, und solchen, die mit der konventionellen Vorstellung von Computern als Männerdomäne aufgewachsen sind.
5.3.4.1.4 Gruppengespräch
Die entsprechende Fragengruppe eruierte die Art der häusliche Verwendung von Computern
in der Gruppe der Mädchen. Bei der Beantwortung der Fragen wurden keine Wortmeldungen
abgewartet, sondern es wurden gezielt einzelne Mädchen der Gruppe angesprochen. Damit
sollte eine einigermaßen repräsentative Auswahl erzwungen werden; im anderen Fall wäre es
denkbar gewesen, dass sich nur die selbstbewussten Mädchen zu Wort gemeldet und ihren
Umgang mit Computern geschildert hätten, der in diesem Fall wahrscheinlich von genau
diesem hohen Selbstbewusstsein geprägt ist.
193
Die Antworten haben die Hypothese zum Teil bestätigt. Die selbstbewussten und im Kursverlauf positiv auffallenden jungen Frauen gaben an, zu Hause einen eigenen Computer zu
besitzen und zu verwenden. Auch die Mädchen, die sich im Unterricht bislang sehr zurückhaltend verhalten haben, gaben aber an, zu Hause über einen Computer zu verfügen. Die
Möglichkeit des Zugriffes auf einen privaten PC ist also kein trennendes Merkmal innerhalb
der Gruppe.
Eine präzisere Nachfrage ergab jedoch, dass zahlreiche Mädchen sich zu Hause einen Computer „mit ihren Brüdern teilen“. Auf die weitere Nachfrage, wer diesen Computer häufiger
benutzt, kam zögerlich die Antwort, dass der Bruder den Computer deutlich häufiger nutzen
würde.
5.3.4.1.5 Interpretation
Die Hypothese scheint sich damit zu bestätigen; es bleibt jedoch noch Raum zu einer Spekulation bis weit in den privaten Bereich der Lebenswelt junger Schülerinnen, die nicht Gegenstand dieser Arbeit sein kann. Denkbar ist jedoch, dass bei den Schülerinnen im privat-häuslichen Bereich ein Effekt auftritt, der ähnlich auch in zurückliegenden Untersuchungen zur
Koedukation im naturwissenschaftlich-technischen Unterricht beobachtet worden ist: Dort
beobachtete man in homogenen Mädchengruppen einen selbstbewussten Umgang bei Gruppenarbeit mit physikalischen Experimenten und eine faire Rollenverteilung. Im koedukativen
Unterricht dagegen halten sich die Mädchen stärker zurück und suchen möglichst passive
Rollen wie die der Protokollantin147 148.
Werden die Erkenntnisse aus der zitierten Erhebung auf den auf den vorliegenden Fall angewandt, so könnte man für die Nutzung von Rechnern im häuslichen Bereich folgendes Szenario annehmen: Sind die Schülerinnen Einzelkinder, oder gibt es in dem Haushalt nur
Mädchen, geschieht eine selbstbewusste Nutzung des Rechners. Wird der Rechner mit männlichen Geschwistern geteilt, treten die Mädchen im ersten Zweifelsfall eher von ihrem Anspruch zurück. Rechner der Klasse „Personal Computer“ sind, wie der Name bereits andeutet,
durch zahlreiche Maßnahmen für einen bestimmten Benutzer zu personifizieren. Persönliche
Bildschirmhintergründe, Bildschirmmotive, Softwareinstallationen und -deinstallationen und
eine in weiten Teilen auf einen bestimmten Nutzer angepasste Benutzerführung machen den
Rechner für eine zweite Person nur noch erschwert bedienbar. Die zweite Person findet sich
auf dem „fremden“ Rechner nicht so einfach zurecht wie der Erstbenutzer und bekommt
durch die Anpassungen ständig das Gefühl vermittelt, sich auf fremden Territorium zu
bewegen. So kann es auf Dauer zu einer „schleichenden Inbesitznahme“ des Computers durch
den Bruder kommen.
In Familien mit traditionellem Verständnis der Geschlechterrolle ist dieses Szenario wahrscheinlicher als in Haushalten mit ausgeprägtem Bildungsdenken. So könnte es auch im Zeit-
147
Harreis 1989.
148
Beinke, L.; Habel, K.M.; Harreis, H.; Richter, H.; Sieger, H.: Förderung naturwissenschaftlich-technischer
Bildung für Mädchen in der Realschule in Nordrhein-Westfalen. Gießen/Münster/Duisburg/Essen: Verlag
Polytechnik/Arbeitslehre, 1991.
194
alter einer schichtenübergreifenden allgemeinen Verfügbarkeit von Computern zu einer Benachteiligung von Mädchen unterer Schichten beim Umgang mit Computern kommen. Die
damit verbunden Unsicherheiten könnten eine Erklärung für die vorgefundene Streuung der
Computerakzeptanz bei den Mädchen der Versuchsgruppe darstellen.
5.3.4.1.6 Feldversuch
Um diesen Faktor im Feldversuch einschätzen zu können, wurde in den beim Feldversuch
verwendeten Fragebögen eine zusätzliche Frage nach dem privaten Zugriff auf einen Personal
Computer gestellt. Das nach Geschlechtern differenzierte Ergebnis:
Auswertung Frage 7: Nutzungsmöglichkeiten für Rechner im privaten Umfeld
Mädchen
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Jungen
Vor dem oben dargestellten Problem erscheint es zunächst beruhigend, dass immerhin etwa
die Hälfte der Schüler im privaten Umfeld Zugriffsmöglichkeiten auf einen eigenen PC hat.
Besonders günstig ist, dass sogar mehr als die Hälfte der Schülerinnen einen eigenen PC hat,
der nicht mit Geschwistern geteilt zu werden teilen braucht. Dass die Verteilung asymmetrisch ist erstaunt zunächst. Eine mögliche Erklärung wäre, dass die Eltern schon aufgrund
beobachteter Auseinandersetzungen um den Computer entschieden haben, ihrer Tochter einen
eigenen PC zu beschaffen.
195
5.3.4.2 Frage 6: Akzeptanz der verwendeten Medien
Frage 6
Demnächst werdet Ihr in der Physik mit einem neuen Thema beginnen. Auf welche Weise würdest Du Dich gerne mit
diesem Thema beschäftigen?
Kreuze mehr rechts an, wenn Du der Aussage zustimmst, kreuze mehr links an, wenn Du der Aussage nicht zustimmst.
Frage 6a: Ich würde gerne mit dem Computer arbeiten
Nein, bloß nicht !
Ja, sehr gerne!
Frage 6b: Ich würde gerne mit dem Physikbuch arbeiten
Nein, bloß nicht !
Ja, sehr gerne!
Frage 6c: Ich würde gerne mit Experimenten arbeiten
Nein, bloß nicht !
Ja, sehr gerne!
Der Frageteil 6 ist thematisch stark verwandt mit dem Frageteil 1. hier sollen die Schüler
nochmals mit Hilfe einer Ordinalskala differenziert zu den im einzelnen verwendeten Medien
der Unterrichtsreihe Stellung nehmen.
Obwohl Frageteil 6 prinzipiell eine Differenzierung des Frageteil 1 darstellt, wurde dieser Teil
auf dem Fragebogen nicht in räumlicher Nähe zum Teil 1 angeordnet. Dies hat zwei Gründe:
149
•
Während der Frageteil 1 den Fragebogen eröffnet, indem er eine auf die
Vergangenheit des Kurses gerichtete Frage stellt, ist der Frageteil 6 auf die Zukunft
einer nun anstehenden Unterrichtsreihe gerichtet;
•
Vorliegende Erfahrungen149 führen zur Vermutung, dass die befragten Personen bei
einer zu großen Anhäufung von Ordinalskalen mit nachlassender Konzentration reagieren. Dabei sinkt nach unserer Beobachtung die Bearbeitungszeit pro Frage deutlich,
die Antworten der untereinander liegenden Skalen tendieren dazu, geometrische
Muster anzunehmen. Bei Schülern der Jahrgangsstufe 10 ist aufgrund der altersspezifisch geringen Konzentrationsfähigkeit durch ein abwechselungsreiches Fragebogendesign verstärkt auf diesen Effekt Rücksicht zu nehmen.
Bresges, A.; Hunger, A.; Schwarz, F.; Werner, S.: Einführung neuer Medien in die Hochschulausbildung:
sozialkognitive Aspekte der Software-Evaluation. In: Scheuermann, F. (Hrsg.): „Campus 2000: Lernen in neuen
Organisationsformen (Tagungsband)“ Seite 347-354. Münster: Waxmann, 2000
196
Bei den hier dargestellten Grafiken wird die Streuung der Werte, mit der Standardabweichung
als Maß, in beide Richtungen vom Mittelwert der Antworten als blau schraffierte Fläche angedeutet. Bei einer Normalverteilung enthält diese Fläche 63% aller Antworten. Dabei habe ich
mich dazu entschieden, mit der angedeuteten Streuung innerhalb des Wertebereiches der Antworten zu bleiben. Da keine Antworten X aus der Menge { X <(-3) Λ X > 3 } möglich waren,
macht es auch keinen Sinn, eine Streuung in diesen Wertebereich hinein anzudeuten.
5.3.4.2.1 Ergebnisse Frage 6a
Frage 6a:
Akzeptanz
Computer
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Grafischer Vergleich
1,81
46,4
1,76
1,84
449,4
1,75
2,07
67,8
1,59
Die Antworten auf Frage 6a spiegeln exakt die in Frage 1 gefundene geschlechtsspezifische
Problemstellung. Der Wunsch aller Jungen, Computer in Zukunft bzw. weiterhin im Physikunterricht einzusetzen, ist deutlich; die Streuung der Antworten innerhalb der Jungen der
Laborgruppe könnte geringer nicht sein.
197
Grafischer Vergleich
JUNGEN
Frage 6a
(nur
Jungen):
Akzeptanz
Computer
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
3
0
0
2,49
95,7
1,11
2,82
1,6
0,40
Auch in den Gruppen der Mädchen ist der Wunsch nach Einsatz von Computern vorhanden.
Dies betrifft sowohl die Mädchen der Versuchsgruppen, als auch die der Vergleichsgruppen.
Jedoch differenziert sich das Antwortverhalten der Mädchen generell wesentlich stärker aus.
Wir finden bei Einzelbetrachtung der Fragebögen zahlreiche Mädchen, die den Wunsch nach
Einsatz von Computern sehr deutlich äußern (+3), Mädchen, die sich zurückhaltend äussern
(+1) und Mädchen, die den Einsatz von Computern doch eher ablehnen (-1, -2). Im Mittelwert
also ein positives Votum für Computer, aber eindeutig eine Frage, an der sich bei allen
Mädchen die Geister scheiden.
Frage 6a
(nur
Mädchen):
Akzeptanz
Computer
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Mittelw.
Grafischer
MÄDCHEN
1,1
32,9
1,91
1,1
282,3
2,04
1,59
56,1
1,87
Vergleich
Die Mittelwerte der Antworten zu 6a für alle Gruppen ohne Differenzierung der Geschlechter
ist eine Aussage mit geringem Wert. Da die Antworten der Mädchengruppen und die Ant198
worten der Jungengruppen jeweils in der gleichen Größenordnung liegen, wird die Höhe des
Mittelwertes nur von der jeweiligen Verteilung der Geschlechter in der Gruppe bestimmt! Bei
getrenntgeschlechtlicher Auswertung ist sichtbar, dass die Akzeptanz von Computern bei den
Mädchen der Versuchsgruppen insgesamt zwar vorhanden, aber tendenziell etwas niedriger
ist als die der Mädchen der Vergleichsgruppen. Diese Tendenz wäre zwar Angesichts der sehr
hohen Wertestreuung zu vernachlässigen, soll aber dennoch im Rahmen des Gruppengesprächs beleuchtet werden.
5.3.4.2.2 Hypothesenformulierung
An der Willy-Brandt-Schule Mülheim werden seit 5 Jahren intensiv Computer auch außerhalb
des Informatikunterrichtes im Unterricht eingesetzt. Das Medienkonzept der Willy-BrandtSchule sieht den Einsatz des Computer vor:
•
als Lehr/Lernmedium im Fachunterricht unter Einsatz multimedialer Lern- und
Präsentationssoftware, in Verbindung mit Videoprojektoren oder im Gruppenlernen
vor PC,
•
als Arbeitsmittel im Informatikunterricht, wo vor allem der Einsatz von OfficeSoftware für kaufmännische Anwendungen erlernt wird,
•
als System des Informationsumsatzes im Technikunterricht, wo Aufbau und
Vernetzung von PC Gegenstand von Kursen des Wahlpflichtbereiches sind,
•
als Zugang zum Internet.
Weiterhin kennen die Schüler PC als Spiel- und Unterhaltungsgerät aus dem privaten Bereich.
Ich gehe davon aus, dass die oben genannten Anwendungsgebiete das Bild der befragten
Schüler im Lauf ihrer 4-jährigen Schulzeit an der Willy-Brandt-Schule nachhaltig geprägt hat.
Allein auf die Versuchsgruppe bezogen gehe ich davon aus, dass die intensive und konzentrierte Arbeit mit Computer an physikalischen Inhalten den Schülern ein neuartiges Bild des
Computers als Arbeitsmittel zur Objektorientierten Modellierung vermittelt hat. Die Hypothese ist, dass die Schüler der Versuchsgruppe ein differenzierteres Bild vom Computer im
Physikunterricht gewonnen haben und dieses Bild nutzen, um sich bei der Beantwortung der
Frage 6a eine Vorstellung des Computereinsatzes in der kommenden Unterrichtsreihe
machen. Diese Vorstellung muss sich zwangsläufig von der Vorstellung der Schüler der Vergleichsgruppen unterscheiden, die den PC-Einsatz allein mit dem typischen Medienkonzept
der Willy-Brandt-Schule und dem privaten/spielerischen Einsatz in Verbindung bringen, und
äußert sich in einer insgesamt positiven, aber dennoch etwas vorsichtigeren Einstellung. Wie
ist diese differenzierte Vorstellung?
5.3.4.2.3 Gruppengespräch
Die entsprechende Fragengruppe versuchte, das differenzierte Bild der Schülerinnen und
Schüler vom Einsatz des Computer im zukünftigen Physikunterricht getrennt nach wahrgenommenen Vorteilen und wahrgenommenen Nachteilen/Risiken zu erfragen.
199
Zusammenfassung der Antworten:
Vorteile:
1. Nicht so starr wie das Vorgehen nach Lehrbuch
2. Das Erlebnis, durch das „direkt selber programmieren“ die physikalischen Vorgänge
handelnd erfahren zu können, ist „angenehm“
3. „Man kann es sich so viel besser vorstellen als im Physikbuch“
Nachteile:
4. Die Schüler äußerten sehr schnell die Wahrnehmung, dass eine Ungerechtigkeit im
Unterricht entsteht zwischen den Schülern mit gut fundierten Computerkenntnissen
und hervorragendem Zugriff auf private Computer und den Schülern, denen diese
Voraussetzungen fehlen.
Jedoch (Gegenstimme einer Schülerin):
5. Es (der Umgang mit Computern) sei von Anfang an gut erklärt worden
An dieser Stelle geschah eine Rückfrage zu dem in der Unterrichtsreihe verwendeten
Tutorensystem durch den Befrager.
6. Die Schüler bestätigten, dass durch das Tutorensystem eine umfassende Betreuung
gewährleistet werden konnte, so dass jeder in den Unterricht einbezogen blieb.
5.3.4.2.4 Interpretation
Die Äußerungen der Schüler liefern stimmige Erklärung der differenzierten Haltung der
Versuchsgruppe, die sich dazu sehr gut mit den Ergebnissen der Befragung zu Frageteil 1
deckt.
Die Schüler konnten im Verlauf der Unterrichtsreihe eine Reihe von Eigenarten computerunterstützten Unterrichtes wie seine Offenheit, seine Handlungs- und Produktorientierung
erfahren und dies als attraktive Form des Lernens wahrnehmen. Auf der anderen Seite
konnten sie erleben, das der konstruktive und handlungsorientierte Umgang mit Computern
allen Schülern nicht nur ein hohes Maß an persönlichem Einsatz abverlangt, sondern auch,
dass durch die bei den Schülern unterschiedlich vorhandenen Computerkenntnisse von vorne
herein unterschiedliche Startpositionen der Schüler entstanden. Das Tutorensystem sorgte vor
allem dafür, dass in den Phasen intensiver Computernutzung kein Schüler ohne Computerkenntnisse vom Unterrichtsverlauf „abgehängt“ wurde. Es brachte aber mit sich, dass sich die
Schüler selbst in die Rollen des Belehrenden bzw. des Belehrten einordnen mussten.
Vergleichbares konnten die Schüler der Vergleichsgruppen nicht wahrnehmen. Dies wird
auch noch durch das Medienkonzept der Schule unterstützt; werden hier nämlich Computer
eingesetzt, so wird die Rolle der Informationsquelle hier vom Computer (und nicht von einem
200
Mitschüler) eingenommen – was, im starken Gegensatz zum Einsatz von Computern zur
Objektorientierten Modellierung, eher für Angleichung innerhalb der Schülergruppe sorgt.
Der Schüler muss nun, wenn er sich im Frageteil 2 für die Auswahl der Medien der zukünftigen Unterrichtsreihe (implizit damit für das zukünftige Vorgehen) entscheidet, seine eigene
Rolle in dieser Unterrichtsreihe antizipieren. Die Mädchen der Versuchsgruppe urteilten hier
aufgrund der im Zusammenhang mit Frageteil 1 diskutierten Problemlage vorsichtiger.
Und doch äußern sich auch die Mädchen der Versuchsgruppe eindeutig positiv zur Nutzung
von Computern, obwohl sie nun über das genannte Problembewusstsein und die entsprechend
differenzierte Wahrnehmung verfügen! Dies wäre wahrscheinlich ohne das eingeführte Tutorensystem und ohne die sorgfältiger Beobachtung dieser Gruppe nicht geschehen. Eine Beobachtung über einen längeren Zeitraum als den zur Verfügung stehenden könnte klären, ob das
Selbstbewusstsein der jungen Mädchen mit häufigerem Erleben ihrer eigenen Handlungsfähigkeit im Umgang mit Computern steigt. Das würde sich in einer günstigeren Antizipation
ihrer Rolle in zukünftigen Unterrichtsreihen und damit in einer noch deutlich größeren und
weniger breit gestreuten Akzeptanz des Computers als Arbeitsmittel äußern.
5.3.4.2.5 Ergebnisse Frage 6b
Frage
6b Mittelw.
(alle):
Akzeptanz
Physikbuch
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Grafischer Vergleich
-1,31
87,4
2,41
-1,56
392,5
1,63
-1,68
42,1
1,25
Im Gegensatz zu dem eindeutig positiven Votum für Computer im Unterricht neigen alle
befragten Schülerinnen und Schüler dazu, den Einsatz von Physikbüchern abzulehnen. Dabei
äußern die Jungen eine etwas stärkere Abneigung gegen Bücher als die Mädchen. Auffällig ist
wiederum das punktuelle Auftreten einer starken Streuung der Antworten aus der
Laborgruppe (Standardabweichung: S = 2,41 gegenüber S = 1,35 bei den Vergleichsgruppen). Das Auftreten der Streuung ist diesmal nicht geschlechtsspezifisch.
201
Frage 6b (nur
Jungen):
Akzeptanz
Physikbuch
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Mittelw.
Grafischer Vergleich
JUNGEN
-1,83
20,8
2,04
-1,61
180,8
1,52
-2,18
5,6
0,75
Betrachtet man die Antworten nach Gruppen und Geschlechtern getrennt, wird das starke
Abweichen der Versuchsgruppe gegenüber den Vergleichsgruppen besonders deutlich: wo
sich z.B. die Meinung der Jungen der Vergleichsgruppen deutlich ausprägt (starke Abneigung
mit M= –2,5 bzw. –2,1; Standardabweichung dabei lediglich S = 0,7-0,8) ist die Aussage der
Jungen der Vergleichsgruppe mit M = –1,83 moderater; insbesondere ist das Meinungsbild im
Vergleich mit S = 2,04 wirklich außerordentlich stark gestreut.
Frage 6b
(nur
Mädchen):
Akzeptanz
Physikbuch
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Grafischer Vergleich
MÄDCHEN
-1
64
2,67
-1,51
211,2
1,76
-1,35
31,9
1,41
Bei den Mädchen ist die Streuung mit S = 2,67 nochmals deutlich höher (nahezu 45% des
Wertebereiches), jedoch ist die Streuung auch in etwas schwächerer Form bei den Mädchen
der Vergleichsgruppe vorhanden. Auch im Feldversuch mit 149 Teilnehmern ließ sich die
Diversifikation der Meinungen nicht in der gleichen Stärke reproduzieren, obwohl die
Tendenz in die gleiche Richtung weist.
202
5.3.4.2.6 Hypothesenbildung
Eine starke Streuung haben wir bereits im Zusammenhang mit den Frageteilen 1 und 6a als
einen Indikator für eine differenzierte Wahrnehmung und Meinung innerhalb der Versuchsgruppe gedeutet, die aus der intensiven und computerunterstützten Auseinandersetzung mit
dem Gegenstand nach dem Verfahren der objektorientierten Modellbildung erwachsen ist.
Diese differenzierte Wahrnehmung der Rolle von Physikbüchern ist eine wertvolle Information zur Beurteilung des Konzeptes der Objektorientierten Modellbildung und soll deshalb
im Gruppengespräch hinterfragt werden.
5.3.4.2.7 Gruppengespräch
Frage 1: Ihr habt in der zurückliegenden Unterrichtsreihe multimedial gelernt, also unter
Zugriff auf viele verschiedene Informationsquellen. Wäre es manchmal nicht besser und
bequemer gewesen, wenn Ihr nur das Buch als Informationsquelle gehabt hättet, und alles was
ihr wissen müsst wäre zwischen den Seiten x und y zu finden gewesen?
Antwort:
1. Es hat uns etwas mehr angereizt, mit Computern UND Experimenten zu arbeiten, weil
wir (in Physik) das erste Fach sind, was so arbeitet. Bücher haben wir ja in anderen
Fächern auch.
Frage 2: Der andere Kurs hat mehr mit dem Buch gearbeitet und ist genau so wie ihr darüber
befragt worden, ob sie in Zukunft gerne mit Buch, gerne mit Experimenten und gerne mit dem
Computer arbeiten würden. Während Ihr angegeben habt, dass Ihr mit dem Buch keine Probleme habt, aber lieber mit Computer und Experimenten arbeiten wolltet, haben die anderen
Kurse das Buch rundheraus abgelehnt. Sie wollten es ganz einfach nicht mehr benutzen. Habt
Ihr dafür eine Erklärung?
Antworten:
2. Im Buch kann man mal etwas nachschlagen.
3. Für einige Sachen braucht man das Buch.
4. Zum Nachschlagen ist das Buch in Ordnung, aber nicht zum „was neues Lernen“!
(Aussage wurde stark betont vorgetragen).
5. Das Buch ist eine Hilfe, aber: es ist eine „eingestaubte Hilfe“.
6. Im Buch versteht man vieles nicht sofort (Beispiel aus der Chemie wird genannt).
Wenn man das mit einem Experiment verbindet, versteht man es viel besser und dann
kann man es hinterher im Buch immer wieder nachlesen.
7. Wir haben mit dem Buch gar nicht so viel gearbeitet. Wir können daher nicht erklären,
was die anderen Schüler für Probleme mit diesem Buch haben, denn wir kennen es
kaum.
203
5.3.4.2.8 Interpretation
Aussage 1 beschreibt einen bekannten Effekt: neuartiges Vorgehen erzeugt immer zunächst
ein mehr an Aufmerksamkeit, und damit ein besseres Einprägen und einen besseren Lernerfolg - ohne das damit erwiesen ist, dass das beschriebene Vorgehen dadurch tatsächlich
besser als das alte ist. Elton Mayo ist bereits 1933 bei systematischen Veränderungen der
Arbeitsumgebung im Rahmen einer wissenschaftlichen Studie aufgefallen, dass sowohl jede
eingeführte Veränderung als auch deren Zurücknahme zu einer kurzfristigen Verbesserung
der Produktivität führte. Dieser Effekt wird seitdem als „Hawthorne-Effekt“ bezeichnet, da
die betroffenen Arbeiter in den Hawthorne-Elektrowerken in Chicago waren150. Interessant ist
an Antwort 1, dass der Effekt den Schülern der Versuchsgruppe selbst aufgefallen ist.
Die Antworten 2-7 liefern eine stimmige Erklärung für die wenig ausgeprägte Abneigung der
Schüler gegen physikalische Lehrbücher (im Vergleich zu den Schülern der Vergleichsgruppen). Das handlungsorientierte Konzept der objektorientierten Modellierung brachte die
Schüler dazu, das Lehrbuch als wichtige unterstützende Informationsquelle zu schätzen (und
genau so wurde es im Verlauf der Unterrichtsreihe auch positioniert). Der dennoch geäußerte
Wunsch, Physikbücher nicht in hohem Maß in der zukünftigen Unterrichtsreihe zu nutzen, resultiert offenbar aus Erfahrungen der Schüler in anderen Unterrichtsreihen, in denen der
Lehrer das Schulbuch (die „verstaubte Hilfe“) als zentrales Lehrmedium positioniert hat.
Diese in der Lerngruppe vorhandene und stark negativ bewertete Erfahrung (Vgl. den mit
Verve vorgetragenen Ausbruch des Schülers in Antwort 6) führt bei allen Schülern zu den
Ressentiments gegen Lehrbücher. Diese sind bei der Versuchsgruppe nach Ablauf der Unterrichtsreihe offenbar etwas in den Hintergrund getreten, beeinflussen aber noch mehr oder
weniger das Denken der Schüler. Diese Individuell prägende Vorerfahrung ist dann wohl
auch die Erklärung für die starke (und nicht geschlechtsspezifische) Streuung der Antworten
der Versuchsgruppe zu Frageteil 6b.
150
Mietzel, G.: Wege in die Psychologie. Stuttgart: Klett-Cotta, 9. Auflage 1998. Seite 54.
204
5.3.4.2.9 Ergebnisse Frage 6c
Frage
6c
(alle):
Akzeptanz
Experimente
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Grafischer Vergleich
1,69
23,43
1,25
2,28
153,6
1,02
2,14
23,44
0,93
Die Akzeptanz von Experimenten im Physikunterricht ist bei allen Gruppen gleichermaßen
hoch. Dies ist für Unterrichtspraktiker keine Überraschung. Ziel guter Unterrichtspraxis im
Fach Physik war aber stets eine sinnvolle Einbindung von Experimenten in den Unterricht,
um ihre Lernhaltigkeit voll zu nutzen.
Die einzige Auffälligkeit ergibt sich aus den Antworten der Laborgruppe. Auch diese Gruppe
wünscht sich in Zukunft das Arbeiten mit Experimenten, jedoch ist dieses Votum bei allen anderen Gruppen extremer ausgeprägt. Aus dem Gespräch mit der Laborgruppe gaben sich
keine erklärenden Hinweise, so dass nur unklare Vermutungen geäußert werden könnten wovon wir allerdings hier Abstand nehmen wollen, zumal sich im Feldversuch bei der großen
Versuchsgruppe keine Wiederholung dieses Effektes zeigte.
205
Grafischer Vergleich
MÄDCHEN
Frage 6c
(nur
Mädchen):
Akzeptanz
Experimente
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
1,5
20,5
1,51
2,20
89,1
1,15
2,00
18
1,06
Frage 6c
(nur
Jungen):
Akzeptanz
Experimente
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
Grafischer Vergleich
JUNGEN
2
2
0,63
2,34
63,7
0,90
2,36
4,54
0,67
Positiv festhalten lässt sich aufgrund dieser Ergebnisse, dass der Zugang zur Physik mit Hilfe
der objektorientierten Modellbildung nicht zu einem Zurückdrängen des Interesse am
klassischen Experiment führt.
5.3.4.3 Frage 2: Begriffsassoziation und Problemhandeln
Im Fragenteil 2 wurden den Schülern einige Begriffe genannt, die in der Unterrichtsreihe zur
Einführung in die Mechanik thematisiert wurden. Der Assoziationstest ermöglicht den
Schülern, auf eine offene Fragestellung hin ihre Assoziationen mit den Begriffen zu
beschreiben. Von Interesse ist hierbei, wie hoch der Anteil der Schüler ist, die in der
206
Lebenswelt definierte, umgangssprachlichen Begriffe (Geschwindigkeit, Beschleunigung)
nun auch mit ihrer physikalischen Definition verbinden und sie fachsprachlich korrekt
beschreiben können.
Frage 2:
Was verbindest Du mit dem Begriff „Geschwindigkeit“? Beschreibe!
5.3.4.3.1 Auswertung Frage 2a: Assoziationen mit dem Begriff „Geschwindigkeit“
Mädchen
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
207
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Mädchen
Jungen
Jungen
Bei der Vergleichsgruppe dominiert statt einer Antwort mit Formeln die Assoziation mit
schnellen Gegenständen wie Autos und Flugzeugen die Antworten sowohl von Mädchen als
auch von Jungen; hier ist keine Asymmetrie zwischen den Geschlechtern erkennbar. Diese
208
naive Assoziation ist aber ein Zeichen dafür, dass das fachliche Wissen des Physikunterrichtes
noch nicht sehr tief in die Wahrnehmung der betreffenden Schüler eingedrungen ist. Diese
und eine Reihe anderer naiver Antworten kennzeichnet die Größe der Gruppe von Schülern
innerhalb der Versuchs- und Vergleichsgruppen, bei denen die Wahrnehmungen vor allem
noch vom Alltagsverständnis und den Gegenständen des Alltages geprägt ist.
Auch unter den Schülern, die an der Unterrichtsreihe zur Objektorientierten Modellbildung im
Physikunterricht teilgenommen haben, finden sich naive Antworten. Diese äußern sich
weniger häufig durch die Assoziation mit schnellen Gegenständen; dafür ziehen sich hier
signifikant häufig Schüler regelrecht aus der Affäre, indem sie auf den Begriff „Geschwindigkeit“ einfach mit einem synonymen Begriff wie dem Wort „Schnelligkeit“ antworten. Auch
dies zählt als naive Antwort mit den oben genannten Schlussfolgerungen.
Erfreulich viele Teilnehmer sowohl des Feldversuches (26%) als auch des konventionellen
Unterrichtes in der Vergleichsgruppe (21%) bemühen sich, durch eine anschauliche Erklärung
das hinter dem Geschwindigkeitsbegriff verborgene Konzept darzulegen. Dieser Versuch
wird als „anschauliche halbquantitative Erklärung“ bezeichnet, wenn er zwar ein „je-destoVerhältnis“ beschreibt, aber dabei keine Formel bemüht. Die quantitativen und die halbquantitativen Antworten bilden zusammen die Gruppe der wünschenswerten Antworten auf die
Frage 2a.
Insbesondere die Schüler der Vergleichsgruppe antworteten auf die Frage nach dem Begriff
Geschwindigkeit mit der offenbar auswendig gelernten Definition der konstanten Geschwindigkeit. In der Vergleichsgruppe sind es immerhin 42% der Mädchen, allerdings nur 18% der
Jungen. Dies könnte auf eine Taktik der Mädchen im konventionellen Unterricht Hinweisen,
sich durch das Auswendiglernen von Begriffen durch den Unterricht und über die Klausur zu
retten. Bei den Teilnehmern des Unterrichtsversuchs trat dieses Verhalten kaum auf; bei den
vorgekommenen Antworten dieser Art (6% in der Laborgruppe, 11% im Feldversuch) ist
keine nennenswerte Asymmetrie zwischen Jungen und Mädchen erkennbar. Möglicherweise
bietet die Struktur der Unterrichtsreihe, die stärker auf die Ausprägung von Vorstellungsmodellen als auf das Bilden von Begriffen orientiert ist, auch weniger Ansatzpunkte für
diese Taktik.
Bei allen Gruppen ungefähr gleich häufig kam die Nennung von Einheiten der Geschwindigkeit (km/h bzw. m/s) vor. Im Feldversuch wurde hier kein geschlechtsspezifischer Unterschied deutlich, wobei Labor- und Vergleichsgruppen noch deutlich Asymmetrie - mit unterschiedlichem Vorzeichen - zeigten.
Die übrigen Klassen von möglichen Antworten sind marginal besetzt. Die Angaben von Beispielrechnungen, die im Rahmen des Laborversuches noch als erfreuliche Ergebnisse notiert
werden konnten, haben sich im Feldversuch leider nicht wiederholt. Zum Glück auch nicht
wiederholt hat sich die Antwort einer Schülerin der Vergleichsgruppe, die einen „Mengenbegriff“ zur Geschwindigkeit äußerte: „Es gibt eine Menge davon auf der Autobahn“.
209
Im direkten Vergleich wird eine unterschiedliche Ausprägung zwischen Laborgruppe und
Vergleichsgruppe deutlich. Besonders markant – und erfreulich – ist, dass insgesamt 31% der
Schüler der Laborgruppe zur Beantwortung der Frage „was verbindest Du mit ‚Geschwindigkeit’“ den formelmäßigen Zusammenhang nennt. Dieses Verhalten ist bei den Jungen der
Laborgruppe besonders deutlich ausgeprägt (50%), bei den Mädchen sind es lediglich 20%.
Im Vergleich dazu hat kein einziges Mitglied der beiden Vergleichskurse einen Versuch unternommen, den Begriff „Geschwindigkeit“ mit Hilfe einer Formel zu erläutern. Der Feldversuch mit 149 Beteiligten bestätigt die Beobachtung in der Laborgruppe; hier enthalten 38%
der Antworten aller Schüler die Formel. Die Asymmetrie zwischen den Geschlechtern wird
im Feldversuch nicht bestätigt.
Einheit
Jungen
nicht genannt
genannt
Laborgruppe
Formelmäßiger Zusammenhang
Mädchen
Jungen
Mädchen
Cramer’s V 0,31
Cramer’s V 0,45
nicht genannt
Genannt
Abbildung 72: Vergleich der Bevorzugten Assoziationen in der Laborgruppe und im
Feldversuch
Feldversuch
Formelmäßiger Zusammenhang
Einheit
Mädchen
Jungen
Mädchen
Jungen
Cramer’s V 0,02
Cramer’s V 0,06
210
5.3.4.3.2 Auswertung Frage 2b: Assoziation mit dem Begriff „Beschleunigung“
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
211
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Das Spektrum der Antworten auf die Frage 2b: „Was verbindest Du mit dem Begriff ‚Beschleunigung’?“ sind wenig signifikante Unterschiede zwischen den Gruppen erkennbar. Dass
innerhalb der Laborgruppe, vor allem durch 33 % der Jungen, eine naiv-lebensweltliche Verbindung mit schnellen Fahrzeugen gezogen wurde enttäuschte zunächst. Im Feldversuch trat
diese Antwort allerdings nicht häufiger auf als in der Vergleichsgruppe.
Bei allen 3 Gruppen war die Beschreibung „Beschleunigung ist wenn ein Gegenstand schneller wird“ in irgendeiner Form dominierend (jeweils über die Hälfte der Beteiligten antworteten auf diese Weise). Ebenfalls bei allen Gruppen von 20-25 % der Schüler genannt
wurde die Beschreibung, dass Beschleunigung die Zunahme von Geschwindigkeit sei. In der
Vergleichsgruppe gaben 25 % dieser Schüler eine Antwort, die auf das Vorhandensein einer
quantitativen Vorstellung der Art „Beschleunigung = Geschwindigkeitsänderung pro Zeit“
schließen lassen; explizit in Form einer Formel beschrieben hat dies jedoch kein einziges Mitglied der Vergleichsgruppe. Dies geschah aber signifikant häufiger durch die Schülerinnen
der Laborgruppe (20 % der Schülerinnen) und durch 20 % der Schülerinnen und Schüler des
Feldversuches. Hier sind es vor allem die Mädchen (24 %), die sich durch Angabe des
formelmäßigen Zusammenhanges vor den Jungen (16 %) hervortun.
212
Es ist auch hier nicht zu erkennen, dass die Mädchen durch die stark am Computer
ausgerichtete Struktur der Unterrichtsreihe eine Benachteiligung erfahren haben.
Nicht-Besitzer
nicht genannt
genannt
Mädchen
Laborversuch
A als formelmäßiger Zusammenhang
Jungen
Computerbesitzer
Cramer’s V 0,29
Cramer’s V 0,18
Abbildung 73: Im Laborversuch waren es vor allem die Mädchen, die durch Angabe
formelmäßiger Zusammenhänge positiv auffielen (linkes Diagramm). Computerbesitzer
waren hier nicht im Vorteil (rechtes Diagramm).
Mit einem Cramer’s V Test wurde untersucht, ob sich die Gruppe der Computerbesitzer durch
eine erhöhte Häufigkeit der Nennung des formelmäßigen Zusammenhangs ausweist – oder
mit anderen Worten, ob das Fehlen der Zugriffsmöglichkeit auf einen eigenen PC sich an
dieser Stelle als nachteilig erweist. Dies bestätigte sich nicht; während in der Feldversuchsgruppe der Zusammenhang mit Cramer’s V = 0,1 völlig marginal ausgeprägt war, weist der
Zusammenhang in der Laborgruppe sogar in die entgegengesetzte Richtung. Allerdings macht
ein Blick in die Grafik die Korrelation von Cramer’s V = 0,18 sofort als „Rundungsgewinn“
deutlich: aus den Randverteilungen errechnet sich eine erwartete Häufung von 0,4 Computerbesitzern, die einen Formelzusammenhang für a nennen sollten. Dies ist natürlich nicht
möglich, da die Häufung nur reale Werte annehmen kann.
Bedingt durch den Fallversuch aus dem Gebäudefenster als zentrale Methode zur
Untersuchung der beschleunigten Bewegung assoziieren 25 % der Laborgruppe und noch
14% der Feldversuchsgruppe Beschleunigung mit dem „freien Fall“. Dies trat bei der
Vergleichsgruppe nur marginal auf. Statt dessen antworteten 45 % der Jungen und noch 18 %
der Mädchen in der Vergleichsgruppe in der Form „Beschleunigung ist 0 auf 100 in X Sekunden“. Die Wahl der Einheiten deutet darauf hin, dass dies eine lebensweltliche Assoziation ist,
die schon vor dem Physikunterricht manifestiert war.
213
5.3.4.3.3 Auswertung Frage 2c: Vergleich der Begriffe Geschwindigkeit und Beschleunigung
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Die Bitte 2c: „Beschreibe den Unterschied zwischen Geschwindigkeit und Beschleunigung“
ist eigentlich als eine Antwortalternative zu den vorhergehenden Fragen 2a und 2b zu
verstehen. Sie soll denjenigen Schülerinnen und Schülern, die mit den offenen
Assoziationsfragen zur Geschwindigkeit und Beschleunigung nichts anfangen konnten, die
Möglichkeit geben, durch den Vergleich der beiden Begriffe eine präzisierte Antwort zu
geben.
214
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Die präzisere Fragestellung bringt ein verringertes Spektrum möglicher Antworten mit sich.
Die Diagramme der verschiedenen Gruppen sehen sich entsprechend ähnlich. Das ist zunächst
ein Argument dafür, freie Assoziationsfragen mit offenen Fragestellungen wie in den Fragen
2a und 2b zu verwenden, wenn man nach Indizien für die Modelle sucht, die von den Schülern nach Abschluss der Unterrichtsreihe intern verwendet und präferiert werden. Stellt man
präzisere Fragen mit quantitativem Hintergrund, fokussiert man damit die Antworten der
Schüler stärker auf den Kontext des Physikunterrichtes, da dort (und für viele Schüler nur
dort) eine qualitative und quantitative Diskussion der Begriffe stattfindet. Sinn einer Wirksamkeitsstudie im Bereich allgemeinbildender Schulen kann es aber nicht allein sein, eine auf
den Kontext des Physikunterrichtes beschränkte Wirkung des Unterrichtes zu erheben151; es
muss hinterfragt werden, in welcher Weise sich die alltäglichen physikalischen Modellvorstellungen und ihre Anwendungen im Alltag nach einer Unterrichtsreihe im Physikunterricht geändert haben.
Die soeben skizzierten Theorie der Kontextänderung durch Fragestellung erklärt, warum nun
in allen Gruppen der überwältigende Teil der Antworten sich auf eine verbale physikalische
Definition stützt, nämlich der Definition der konstanten Bewegung. 56 % der Antworten aus
der Laborgruppe, 46% der Antworten aus der Vergleichsgruppe und ebenfalls 46 % der
Antworten aus den Klassen des Feldversuches stützten sich in irgendeiner Form auf diese
Definition und argumentierten, dass bei Geschwindigkeit diese Definition
151
•
erfüllt ist,
•
prinzipiell erfüllt sein könnte oder
•
zur korrekten Messung erfüllt sein müsste,
Non vita sed scholae discimus. Seneca: Epistula morales 106,12. Rom, ca. 65 n. Chr.
215
während die Definition auf eine beschleunigte Bewegung auf gar keinen Fall zutreffen
könnte. Da Geschwindigkeit aber eine Messgröße ist, die auch auf eine beschleunigte
Bewegung festgestellt werden kann, führt die Trennung der Begriffe mit Hilfe der Definition
der konstanten Bewegung von vorne herein in eine geistige Sackgasse! Diese Antwort ist auf
keinen Fall befriedigend und deutet eher darauf hin, dass hier Begriffe und Definitionen nicht
sinnvoll genutzt werden, sondern von den Schülern je nach dem Kontext aufgerufen werden,
innerhalb dessen sie ursprünglich vermittelt wurden. Diese Reaktion ist nicht spezifisch für
eine Gruppe wie der Vergleich zwischen den Ergebnisse des Feldversuches und der Vergleichsgruppe zeigt.
Die übrigen und eher wünschenswerten Antworten sind im wesentlichen Verlagerungen der
Antworten, die für die Fragen 2a und 2b erwartet wurden. 10 %-11 % der Schülerinnen der
Laborgruppe und der Vergleichsgruppe versuchten spätestens an dieser Stelle eine halbquantitative Beschreibung der Begriffe Geschwindigkeit und Beschleunigung; im Feldversuch
waren es sogar 18 %. Ebenfalls 10 % der Schülerinnen der Laborgruppe nannten erst an
dieser Stelle die Formeln, die Geschwindigkeit und Beschleunigung eines Objektes beschreiben, und verglichen diese152. Immerhin 15 % der Antworten im Feldversuch erklärten richtig,
dass sich durch die Beschleunigung die Geschwindigkeit eines Objektes ändern würde.
5.3.4.3.4 Zusammenfassung des Fragenteils 2
Zusammenfassend wird auch bei dieser Fragestellung nicht deutlich, dass die Schüler, die an
der Unterrichtsreihe zur Objektorientierten Modellbildung teilgenommen haben, durch den
erhöhten Anteil von Arbeit am Computer ein Defizit im physikalischen Verständnis davon getragen hätten. Statt dessen sind die Antworten der Mädchen hier sogar tendenziell von höherer
Qualität - betrachtet man z. B. den höheren Anteil an quantitativen Formulierungen als Antwort auf Frage 2b und die Nennung der Einheiten für v in Frage 2a.
Viele Schüler haben die Möglichkeit genutzt, den Begriff zunächst naiv - umgangssprachlich
zu beschreiben, und dann mit den im Physikunterricht gelernten Begriffen näher auszuführen
- insgesamt ein lobenswertes Vorgehen. Ein rein naives Beschreiben wäre ein Zeichen dafür,
dass die Schüler auch nach Ablauf des Kurses zur Mechanik nicht gewillt oder in der Lage
sind, den Begriff „Geschwindigkeit“ mit physikalischem Fachwissen zu verbinden.
Auf der anderen Seite ist auch eine rein fachsprachliche Besetzung des Begriffes bei den
Schülern nicht problemfrei. „Der Physikunterricht in der Sekundarstufe I vermittelt wichtige
grundlegende Kenntnisse und Qualifikationen, indem er Einsichten in Naturvorgänge eröffnet
und für ein besseres Verständnis unserer natürlichen und technischen Umwelt sorgt.“153, so
fassen die Richtlinien für das Fach Physik in der gymnasialen Oberstufe die Aufgabe des
Physikunterrichtes in der Sekundarstufe I kompakt zusammen. Das heißt, im Physikunterricht
152
Nur die Schüler die erstmals bei 2c quantitative oder halbquantitative Antworten gaben. Die Wiederholung
von bereits zu 2a oder 2b gelieferten Formeln führte zu einem Eintrag bei „Wiederholung gegebener Antworten“
153
Ministerium für Schule und Weiterbildung, Wissenschaft und Forschung des Landes Nordrhein-Westfalen
(Hrsg.): Richtlinien und Lehrpläne für die Sekundarstufe II - Gymnasium/Gesamtschule in Nordrhein-Westfalen.
Fach Physik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1999.
216
der Sekundarstufe I erworbene Kenntnisse dürfen nicht unverbunden im Kopf des Schülers
verankert sein - der Schüler soll auch den Zusammenhang mit lebensweltlicher Wahrnehmung
verstanden haben und wiedergeben können.
Wie differenziert sich die Versuchsgruppe nun vor dem Hintergrund der Vergleichsgruppen
aus? Besonders positiv fällt auf, dass lediglich aus dieser Gruppe Schüler direkt quantitative
Zusammenhänge, Formeln, korrekt mit dem Begriff der Geschwindigkeit verbunden haben.
Dies erstaunt um so mehr, als das dass (Auswendig)lernen von Formeln beileibe nicht Gegenstand der Unterrichtsreihe gewesen ist.
5.3.4.3.5 Gruppengespräch
Im Gruppengespräch mit den Schülern der Laborgruppe sollten Ursachen für das beobachtete
Antwortverhalten der Schüler gesucht werden. Im Zusammenhang mit Fragenteil 2 interessierte vor allem, warum so viele Schüler die Angabe des quantitativen Zusammenhangs
s=vt als Assoziation mit dem Begriff der Geschwindigkeit verbunden haben, obwohl der
Umgang mit dieser Formel nicht durch das in anderen Unterrichtsreihen übliche Fachrechnen
geübt worden ist.
Die Schüler antworteten, die Formel sei ja „ganz am Anfang“ der Unterrichtsreihe benutzt
worden. Auf die Entgegnung des Gesprächsleiters, bei anderen Kursen sei die Formel durchgängig benutzt worden, aber es hätte trotzdem nicht ein einziger Schüler der anderen Gruppen
die Formel als Antwort auf Frage 2a genannt, konnten die Schüler lediglich ihre Verwunderung darüber zum Ausdruck bringen.
5.3.4.3.6 Interpretation
Die Schüler der Versuchsgruppe verbinden den Begriff der Geschwindigkeit in zufriedenstellendem Masse mit elaboriertem Wissen aus der Unterrichtsreihe. Sie haben den Begriff
der Geschwindigkeit in ausreichendem Maße in Zusammenhang mit quantitativen und zielorientierten Problemstellungen kennen gelernt, und können auch noch gute Bezüge zur Lebenswelt darstellen (vgl. die geringe Anzahl an rein fachlich und nicht lebensweltlich orientierten Assoziationen).
Auf der anderen Seite ist in der Unterrichtsreihe weniger Wert auf fachsprachlich formulierte
Merksätze gelegt worden, die den Schülern anderer Unterrichtsreihe eine wesentliche Hilfe
zum Memorieren grundlegender Sachverhalte sind. Dies könnte in Zukunft sicherlich noch
verstärkter erfolgen.
217
5.3.4.4 Frage 3: Problemlösungsdenken in Zusammenhang mit dem Geschwindigkeitsbegriff
Im Frageteil 3 wurde den Schülern zur Aufgabe gestellt, ihre Vorgehensweise bei der Lösung
eines mit der bisherigen Unterrichtsreihe verbundenen Problems - dem Aufnehmen und Verarbeiten von Geschwindigkeitswerten eines Fahrradfahrers - zu beschreiben. Die Schüler wurden dazu geführt, in einem dreistufigen Verfahren vorzugehen:
1. Brainstorming: Vorschläge zur Messung der Geschwindigkeit sammeln
2. Lösungsentwicklung: aus den genannten Vorschlägen einen geeigneten Auswählen
und das genaue Vorgehen zur Geschwindigkeitsmessung entwickeln und beschreiben,
3. Einen quantitativen Ansatz zur Vorausberechnung der gefahrenen Strecke schildern.
Frage 3:
3a. Ein Fahrradfahrer fährt über den Schulhof. Nenne alle Methoden, die Dir einfallen, seine Geschwindigkeit zu
bestimmen:
1. ____________________________
2. ____________________________
3. ____________________________
4. ____________________________
5. ____________________________
6. ____________________________
7. ____________________________
8. ____________________________
3b. Greife Dir Deine Lieblings-Methode von den oben genannten heraus, und beschreibe sie näher.
3c. Nachdem Du die Geschwindigkeit des Radfahrers bestimmt hast, könntest Du vorhersagen, wo der Radfahrer nach
einer bestimmten Zeit angekommen ist. Wie würdest Du das machen?
218
5.3.4.4.1 Ergebnisse
Bei der Auswertung der Ergebnisse zur Frage 3a wurde die absolute Anzahl der gemachten
Vorschläge ebenso ermittelt wie die Anzahl der Vorschläge pro Kopf. Diese wurden nach Geschlechtern getrennt erfasst, um hier geschlechtsspezifischen Unterschieden auf die Spur zu
kommen.
Weiterhin war vom Interesse, wie viele voneinander unabhängige Vorschläge gemacht
wurden. In manchen Fällen versuchten Schüler, den gleichen Messvorgang in verschiedenen
Abwandlungen zu beschreiben. Das könnte ein Hinweis darauf sein, dass die Schüler sich
selbst mangelnder Ideen bewusst sind und dies vertuschen wollen.
5.3.4.4.2 Auswertung Frage 3a: Bestimmung der Geschwindigkeit eines Radfahrers
(Lösungsansätze)
Frage 3a:
Sammeln von
Vorschlägen
Gesamt
Anzahl
Vorschl.
Nur Mädchen
Nur Jungen
Pro
Davon
Davon
Pro
Davon
Davon
Kopf
qualifiziert
unab-
Kopf
qualifiziert
Eigenständige
hängige
Laborgruppe
16 Befragte
60
3,7
67%
96%
3,83
91%
86%
Feldversuch
149 Befragte
498
3,54
82%
99%
3,16
86%
96%
49
1,47
92%
78%
2,18
96%
96%
Vergleichsgruppe
28 Befragte
4,5
4
3,5
3
Gesamt
2,5
Mädchen
2
Jungen
1,5
1
0,5
0
Laborgruppe
Feldversuch
V-gruppe
Abbildung 74: Anzahl genannter Lösungen zum Messen von Geschwindigkeit
219
Das hervorragende Verhalten beim Lösen des gestellten Problems ist die hervorstechendste
Eigenschaft der Versuchsgruppen, sowohl im Laborversuch als auch unter den 149 Schülern
des Feldversuches. Jeder der Schülerinnen und Schüler konnte 3-4 verschiedene praktikable
Vorschläge einbringen. Befriedigend ist auch, dass der Anteil der qualifizierten Vorschläge
sehr hoch ist - das heißt, es wurden kaum unpraktikable Vorschläge gemacht. Auch der Anteil
der unabhängigen Vorschläge ist hoch: es wurden also nicht mehrere äquivalente Varianten
eines Messverfahrens genannt, um die Anzahl der Einträge in die Vorschlagsliste künstlich zu
erhöhen.
5.3.4.4.3 Auswertung Frage 3b: Tatsächlich gewählte Lösung zur Messung einer
Geschwindigkeit
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
220
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
221
Bei der Auswahl und Beschreibung eines geeigneten Vorschlages wurde im Rahmen der
Auswertung vor allem darauf geachtet, welcher Vorschlag tatsächlich näher ausgearbeitet und
beschrieben wurde. Zahlreiche Vorschläge betreffen den Einsatz komplexer technischer
Systeme, deren exakte Funktionsweise nicht annähernd zum Gegenstand des Physikunterrichts gemacht werden konnte - beispielsweise die Radarfalle der Polizei, aber auch das
Tachometer des Autos. Diese Geräte haben zwar eine große Bedeutung in der Lebenswelt der
Schüler, der Messvorgang erschließt sich den Schülern aber beim derzeitige Stand des
Wissens nicht. Da die Aufgabenstellung aber nach der Durchführung des Messvorganges
fragt, ist es ein Malus, wenn der Schüler z.B. mit „ich würde ein Radargerät nehmen“ antwortet. Da der Schüler keine Informationen über den Ablauf des Messvorganges bei diesem Gerät
besitzt, muss seine Beschreibung naturgemäß sehr lapidar aussehen. Wir gehen davon aus,
dass Schüler mit einem durch den Physikunterricht vertieften Verständnis dazu neigen den
Messvorgang zu beschreiben, den sie am besten verstanden haben - im positive Fall sind das
die eingehend besprochen Messungen mit abgemessenen Versuchsstrecken und Zeitmessung
der Zwischenzeiten, oder Versuche mit Nutzung der Videokamera.
Wie man hier sieht, beschreiben die Schüler der Versuchsgruppe schwerpunktmäßig die
Messvorgänge, die sie verstehen und beschreiben können. 25 % der Schüler der Versuchsgruppe entscheiden sich dafür, die Messung mit der Kamera zu beschreiben - eine gute Möglichkeit, die den Schülern der Vergleichsgruppen natürlich nicht offen steht. Die mit Abstand
häufigste Wahl ist bei allen Gruppen das Messen mit der Stoppuhr entlang einer abgemessenen Versuchsstrecke. Die Häufigkeit dieser Antwort ist bei Schülerinnen und Schülern,
die am Unterrichtsversuch in der Laborgruppe oder im Feldversuch teilgenommen haben,
etwas höher als in der Vergleichsgruppe. In der Vergleichsgruppe lassen viele Schüler es mit
dem einfachen Vorschlag bewenden, auf den Tacho zu sehen (18 % der Nennungen).
Der Anteil der Schülerinnen und Schüler, die diesen Vorschlag machen, im Feldversuch zwar
auch bei etwa 15 % (bei den Jungen alleine mit 32 % noch deutlich häufiger), aber bei der
Auswertung der Fragebögen wurde deutlich, dass dieser Vorschlag in der Regel noch durch
einen anderen ergänzt wurde. Kein Schüler der Laborgruppe äußerte den Vorschlag, den
Tacho zu benutzen.
Die Antworten wurden bei der Auswertung auch danach bewertet, ob sie praktikabel waren
oder nicht. Natürlich muss der Vorschlag, einen Tacho zu benutzen, als praktikabel gesehen
werden - auch wenn er vielleicht nicht die Intention des Lehrers trifft. Das erklärt teilweise,
warum 85 % der Vorschläge der Vergleichsgruppe als praktikabel gewertet werden müssen.
Wie aus dem Diagramm ersichtlich, neigten die Jungen in allen Gruppen eher dazu, den
einfachen Weg zu gehen und auf den „Tacho zu schauen“ Aber auch die Schülerinnen und
Schüler, die einen Vorschlag zur Nutzung einer Kamera oder des Stoppuhr/Messband Verfahrens machten, konnten in allen Gruppen in der Regel eine praktikable Beschreibung vorweisen.
Der Cramer’s V Test zeigt, das der Rückgriff auf den trivialen Weg „ich würde einfach den
Tacho ablesen“ leider vor allem Männersache ist (linkes Diagramm). Die Mädchen, die an der
Unterrichtsreihe teilgenommen haben, sind statt dessen signifikant häufiger dabei, die anspruchsvollere Variante der Messung mit Stoppuhr und Maßband zu beschreiben (rechtes
Diagramm). Die Vermutung liegt nahe, dass die Mädchen intuitiv erfassen, dass die triviale
Lösung nicht das ist, was im Rahmen des Fragebogens von ihnen erwartet wurde.
222
Feldversuch
Wahl: Zeit/Weg Messung
Mädchen
Nicht gewählt
gewählt
Wahl: „Tacho ablesen“
Mädchen
Mädchen
Cramer’s V 0,19
Cramer’s V 0,22
Abbildung 75: Jungen tendieren stärker zur einfachen Antwort „ich würde den Tacho
ablesen“ (linkes Diagramm), Mädchen neigen zur anspruchsvolleren Darstellung einer
Methode die die Messung von Zeit und Weg beinhaltet.
Positiv wirkt bei den Versuchsgruppen, dass etwa 20 % der Schülerinnen und Schüler ihren
Vorschlag zur Geschwindigkeitsmessung durch Angabe der entsprechenden Formel präzisierten. Dies wurde bei den Versuchsgruppen von Jungen und Mädchen etwa gleich häufig
vorgenommen, während es in der Vergleichsgruppe von den Mädchen völlig vermieden wurde. Einige wenige Schülerinnen und Schüler aller Gruppen gaben eine Beispielrechnung an.
5.3.4.4.4 Auswertung Frage 3c: Vorhersage der gefahrenen Strecke (Lösungsansätze)
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
223
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
In Frage 3c wurden die Schüler gefragt, auf welche Weise sie mit Hilfe der in Frage 3b
bestimmten Geschwindigkeit bei gegebener Zeit die gefahrene Strecke des Radfahrers bestimmen würden. Dabei stießen insbesondere die Schülerinnen der Vergleichsgruppe auf Schwierigkeiten. Wie sich im Diagramm ablesen lässt, hat keine einzige Schülerin der Vergleichsgruppe eine praktikable Berechnung aufgestellt. Bei den Versuchsgruppen nannten immerhin 27,5 % aller Teilnehmer154 eine praktikable Berechnung, wobei, positiverweise, keine
Unterschiede bei getrennter Betrachtung der Geschlechter deutlich werden.
Auch wenn nur die Ansätze betrachtet werden ist der Unterschied zwischen der
Vergleichsgruppe und den Versuchsgruppen deutlich; das Engagement bei dieser Aufgabe ist
bei den Versuchsgruppen insgesamt deutlich höher, die Verteilung insbesondere im Feldversuch symmetrischer. Im Mittel wählten nur 7 % der Mitglieder der Vergleichsgruppe einen
Formelansatz zur Problemlösung; im Feldversuch waren es im Mittel 41 %. Bei den Mädchen
wurde in Laborgruppe und Feldversuch eine Präferenz deutlich, den Weg der Messung mit
Hilfe einer Beispielrechnung darzustellen (linkes Diagramm). Die analytische Beschreibung
unter Zuhilfenahme von Formel geschah bei beiden Geschlechtern gleich häufig (rechtes
Diagramm)
154
Damit ist allerdings nicht gesagt, dass bei einer konkreten Aufgabenstellung nicht wesentlich mehr
Mitglieder von Versuchsgruppe und Vergleichsgruppen eine entsprechende Aufgabe korrekt lösen würden.
224
Feldversuch
Formelansatz
Mädchen
Jungen
Cramer’s V 0,28
Cramer’s V 0,09
nicht vorhanden
vorhanden
Beispielrechnung
Mädchen
Jungen
Abbildung 76: Das linke Diagramm zeigt die Neigung der Mädchen, die Bestimmung
der gefahrenen Strecke anhand einer Beispielrechnung zu erklären. Formelansätze
finden sich dagegen bei beiden Geschlechtern gleichermaßen (rechts).
5.3.4.5 Frage 4: Bisher stattgefundene Übertragungen des Unterrichtswissens in die
Lebenswelt
Frageteil 4 sollte prüfen, ob die Inhalte des Physikkurses bereits zu einer veränderten
Wahrnehmung der Schüler in ihrer gegenwärtigen Lebenswelt geführt hat. Von einer offenen
Fragestellung angeregt, sollten die Schüler darüber nachdenken, wann sie das letzte Mal dem
Kursthema „Geschwindigkeit“ im Alltag begegnet sind.
Frage 4:
4.
Wann hast Du das letzte mal etwas mit dem Problem der Geschwindigkeit zu tun gehabt? Hast Du Dich dabei an
die Inhalte des Physikkurses erinnert? Was hast Du dabei gedacht?
225
5.3.4.5.1 Ergebnisse
Frage 4:
stattgefundene Übertragungen des
Unterrichtswissens in die Lebenswelt
(Anteil der Schüler mit der betreffenden
Nennung / Mehrfachnennung möglich /
Prozentsummen können über 100% sein)
Keine Erinnerung / Keine Angabe
Erinnerung im Zusammenhang mit Straßenverkehr
Assoziation mit dem eigenen Verkehrsmittel
(Fahrrad, Mofa usw.)
Assoziation mit Computer
Allgemeine Bekundung von Interesse
Laborgruppe
Feldversuch
Vergleichsgruppen
37%
29%
50%
32%
29%
36%
6%
28%
0%
6%
3%
0%
19%
8%
14%
Wenig zufriedenstellend ist, dass 37 % der Schüler der Laborgruppe und immer noch 29 %
der Vergleichsgruppe angeben, sich im Alltag bis jetzt nicht an Inhalte des Physikkurses
erinnert worden zu sein155. Fast alle genannten Assoziationen im Alltag bezogen sich auf das
Thema Straßenverkehr, oder standen im Zusammenhang mit Fahrzeugen der Schüler
(Fahrräder, Mofa, Fahrschulauto). Dies unterstützt massiv solche Ansätze der Fachdidaktik,
die den Straßenverkehr als besonders geeigneten lebensweltlichen Zugang zur Mechanik
auffassen. Generell scheint es nach den vorliegenden Erkenntnissen ratsam, zukünftige
Unterrichtsreihen zur Mechanik und die Problemstellungen der enthaltenen Experimente noch
eher als bisher schon am lebensweltlichen Gegenstand des Straßenverkehrs und seiner
Verkehrsmittel auszurichten. Dies ist jedoch kein Wiederspruch gegen das Konzept der
Objektorientierten Modellierung im Physikunterricht; es führt aber zu deutlichen
Konsequenzen hinsichtlich der Auswahl der zur Validierung der Simulation auszuwählenden
Experimente.
155
Die grafische Darstellung täuscht einen wesentlich höheren mittleren Anteil in der Laborgruppe vor, weil die
Jungen sich zwar sehr stark in diese Richtung äußern, aber weniger zahlreich sind als die Mädchen.
226
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Im übrigen unterscheiden sich die Gruppen in der Beantwortung der Frage 4 nicht wesentlich.
Die Unterscheidung, ob die Schüler ein Verkehrsmittel oder den Straßenverkehr an sich mit
dem Thema in Verbindung bringen, ist nur schwach aussagekräftig. Eine Assoziation mit dem
Computer, z.B. im Zusammenhang mit Computerspielen, wurde kaum genannt. Das beruhigt
227
insofern, als dass die Übertragung des Software-Modells von Geschwindigkeit und Beschleunigung aus dem Computer in die Realwelt von den Schülern offenbar vorgenommen wird.
Auf der anderen Seite lässt sich so natürlich kein verstärktes Interesse an der Programmierung
mechanischer Modelle nachweisen. Der Anteil der mit „keine Assoziation“ antwortenden
Schüler ist bei allen Gruppen unangenehm hoch, wenn auch in den Versuchsgruppen noch geringer als in den Vergleichsgruppen. Eine stichprobenhafte Durchsicht der entsprechenden
Bögen fördert an dieser Stelle vielfach trotzige Antworten zu Tage. In andere Bögen, im Feldversuch vor allem denen der Mädchen, findet sich an dieser Stelle direkt im Anschluss an das
„keine Erinnerung“ häufig (20 % Laborgruppe, 11 % Feldversuch) die nett gemeinte Aussage,
es sei trotzdem „sehr interessant“ gewesen.
Nichtbesitzer
Assoziation
Keine Assoziation
Mädchen
Feldversuch
Lebensweltliche Assoziation
Jungen
PC-Besitzer
Cramer’s V 0,28
Cramer’s V 0,14
Abbildung 77:Die Antwort „habe mich privat nicht an den Physikunterricht erinnert“
wird vor allem von Jungen geliefert. Der private Besitz eines eigenen Computers spielt
keine Rolle.
Der Cramer’s V Test zeigt, dass die Häufigkeit einer fehlenden Antwort oder der Antwort
„habe mich nicht an Physik erinnert“ deutlich mit dem Geschlecht korreliert (Cramer’s V =
0,28 bei der großen Stichprobe der Vergleichsgruppe). Es sind vor allem die Jungen, die keine
lebensweltliche Anbindung der im Physikunterricht vermittelten Inhalte zu nennen wussten
(linkes Diagramm). Mit einem weiteren Korrelationstest sollte geprüft werden, ob vielleicht
nur diejenigen eine Assoziation zu nennen wussten, die zu Hause Zugriff auf einen eigenen
PC haben und damit die Computersimulationen zu Hause eher nachvollziehen konnten. Diese
Korrelation ergibt sich allerdings nicht; mit Cramer’s V = 0,14 zeigt die Korrelation schwach
in die entgegengesetzte Richtung (rechtes Diagramm).
228
Nicht assoziiert
Assoziiert
Feldversuch
Assoziation mit Strassenverkehr
Mädchen
Jungen
Cramer’s V 0,17
Abbildung 78:Vor allem Mädchen fallen als Assoziationen am ehesten Ereignisse des
Straßenverkehrs ein.
Interessant ist eine besondere Korrelation zwischen dem Geschlecht und der Tendenz, bei der
Frage nach Erlebnissen im Kontext mit „Geschwindigkeiten“ Erlebnisse aus dem Straßenverkehr zu benennen. Dies geschieht über Erwartung häufig durch Mädchen (Cramer’s V 0,17).
In den Fragebögen wird „Geschwindigkeit“ dazu vielfach als etwas bezeichnet, von dem für
die Mädchen eine Bedrohung für Leib und Leben ausgeht.
In Verbindung mit den generell guten Bewertungen in den Akzeptanzfragen 1 und 6 kann das
Ergebnis der Frage 4 für jeden dritten Schüler so zusammengefasst werden: es war ganz nett
und interessant, aber eine Hilfe für mein tägliches Leben finde ich darin nicht.
5.3.4.6 Frage 5: Analyse eines Bewegungsprofils
Der Frageteil 5 stellte den Schülern zur Aufgabe, anhand der gezeichneten Flugbahn zweier
Körper zu entscheiden, welcher Körper sich mit der höheren Beschleunigung bewegt. Die
gezeichnete Bewegung entspricht der Seitenansicht des waagerechten Wurfes eines Körpers.
Der untere der gezeichneten Körper hat jedoch eine höhere gedachte Fallbeschleunigung als
der obere, und deshalb eine weniger stark geöffnete Flugparabel. Vor dem Beginn des
Parabelfluges ist eine Strecke gezeichnet, die beide Köper im parallel und mit der gleichen
Geschwindigkeit zurücklegen. Dies wird im beschreibenden Text auch so erklärt. Damit lässt
sich hinreichend erkennen und begründen, dass die beiden Körper sich mit der gleichen
Geschwindigkeit in x-Richtung bewegen, das also der Öffnungswinkel der Parabel nur mit der
Beschleunigung in y-Richtung zusammen hängen kann.
229
Die Schüler hatten die Möglichkeit, das eingezeichnete Koordinatensystem zu nutzen, um ihre
Aussage zeichnerisch zu begründen. Die Aufpunkte der Grafiken, die die fallenden Körper
repräsentierten, wurden der Eindeutigkeit wegen hervorgehoben.
Bei den dargestellten Körpern handelte es sich wieder um die bekannten Moorhühner. Die
Entscheidung für diese Darstellung fiel nach einigem Abwägen. Entscheidend war letztendlich, das die Moorhühner, aufgrund der hohen Popularität des originalen Spieles „Moorhuhnjagd“ der Phenomedia AG, sowohl bei den Schülern der Versuchsgruppe als auch bei
den Schülern der Vergleichsgruppen gleich bekannt ist.
Von der Versuchsgruppe wird allerdings nach Absolvieren des Kurses eine andere Betrachtung der auf dem Bildschirm dargestellten Bewegung erwartet, als von den Vergleichsgruppen. Diese andersartige Betrachtung dieser und ähnlicher Bewegungen zu erfassen und
zu bewerten ist letztlich Ziel der Erhebung.
Frage 5:
5. Zwei Moorhühner bewegen sich auf dem Bildschirm mit gleicher Geschwindigkeit nach rechts. Plötzlich - ab der Stelle A
- beschleunigen beide nach unten, und folgen der gezeigten Flugbahn.
X
A
A
Y
Welches Huhn beschleunigt schneller, das obere oder das untere? Begründe!
230
5.3.4.6.1 Auswertung
Frage 5 enthält eine offene Fragestellung. Bei der Auswertung wurden die Schülerantworten
in Klassen von solchen Antworten geordnet, die jeweils den gleichen Lösungsansatz der
Schüler vermuten lassen.
Zu den gebildeten Klassen im Einzelnen:
Argumentation über das Verhältnis von Zeit zur zurückgelegten Strecke
Beispielantwort: „Das untere Moorhuhn beschleunigt schneller, weil es in der selben
Zeit eine längere Strecke zurücklegt“
1 2
at und muss daher als korrekt
2
angesehen werden. Die Gleichung ist im Unterricht thematisiert worden, jedoch nicht
sehr ausgiebig. Sehr wahrscheinlich ist jedoch, dass die Schüler die mit dem Geschwindigkeitsbegriff verbundene Beziehung „je größer die Strecke desto höher die
Geschwindigkeit“ in naiver Weiser auf den Beschleunigungsbegriff übertragen.
Diese Antwort entspricht dem Ansatz s =
Argumentation über den „Parameter“
Beispielantwort: „Das untere Moorhuhn beschleunigt schneller, weil der Parameter
größer eingestellt ist.“
Diese Antwort erstaunt zunächst; in der Tat aber ist in der Softwaresimulation das Inkrement der Geschwindigkeit pro Zeit zunächst abstrakt als „der Parameter“ bezeichnet worden. Bei der Suche der Schüler nach dem physikalischen Analogon wurden die Schüler dann zur realweltlichen Beschleunigung geführt.
Dort, wo Schüler mit dem „Parameter“ ihre Argumentation führen, zeigen sie deutlich, dass sie sich geistig gerade in der Modellwelt der Simulation befinden und von
dort aus argumentieren. Das ist an sich nicht schlecht; es muss jedoch im Nachtrag
im Rahmen des Gruppengespräches geklärt werden, ob die Schüler die im Unterricht
grundgelegte Verbindung zwischen der Variable in der Simulation und der realen
Beschleunigung ausreichend verinnerlicht haben.
Argumentation über den Neigungswinkel der Flugbahn
Beispielantwort: „Das obere Moorhuhn beschleunigt schneller, weil es einen kleineren Neigungswinkel hat“
Auch diese Antwort wirkt zunächst erstaunlich, zumal sie zu dem Schluss führt, dass
das obere Moorhuhn mit der weiter geöffneten Parabel der schneller beschleunigende
Gegenstand ist.
Auf Nachfrage ergab sich, dass die betroffenen Schüler offenbar die Angabe der
Wirkrichtung der Beschleunigung auf dem Arbeitsblatt nicht richtig erfasst haben.
Die Schüler verbanden mit „Beschleunigung“ intuitiv ein Beschleunigen nach vorn,
231
also in x-Richtung. Übernimmt man diese Ansicht, so wäre die Parabel mit der
größeren Öffnung, also die obere, tatsächlich die mit der größeren Beschleunigung.
Argumentation über die Bahnkrümmung
Beispielantworten: „Das untere Moorhuhn beschleunigt schneller, weil es eine kleinere (stärkere) Kurve macht.“ oder „...weil es sehr schnell die Flugbahn verändert.“
Diese Antwort ist sehr nahe an der idealerweise geforderten Argumentation mit der
Öffnung der Parabel. Physikalisch richtig ist auch, dass ein kleinerer Krümmungsradius einer beliebigen Kurve bei einer gegebenen Geschwindigkeit immer mit einer
höheren Beschleunigung des der Kurve folgenden Körpers verbunden ist. Die Wurfparabel ist lediglich die einzige Kurve, in der diese Beschleunigung immer entlang
der gleichen Achse (nach unten) weist. Wir gehen davon aus, dass bei den Antworten
das richtige gemeint war, wenn auch kein Schüler die Kurve tatsächlich als Parabel
erkannt hat.
Argumentation über Bogenlänge
Beispielantwort: „Das untere, weil es einen kleineren Bogen fallen muss. Das obere
muss ja noch den ganzen Weg drum rum machen.“
Diese Antwort zeigt ein mangelndes Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen Abläufe.
Nach der Klassierung wurden die Häufigkeiten der Antworten in den verschiedenen Klassen
gezählt, getrennt nach Kursen und Geschlechtern. Damit bildeten sich 6 Untergruppen. Nun
wurde die Häufigkeit für das Auftreten einer bestimmten Antwort in der jeweiligen Untergruppe ermittelt. Die Aufteilung in 6 Untergruppen wurde hierbei nach einigen Versuchen gewählt, weil sie besonders aufschlussreiche Ergebnisse liefert - wie im Anschluss ersichtlich
werden soll.
Da die Antwort einiger Schüler mehr als eine Begründung erhielt, kann die Summe der
Häufigkeiten für alle Antworten in einer Gruppe deutlich über 100 % liegen. In der
Versuchsgruppe begründeten z.B. alle Jungen (100 %) ihre Antwort mit dem „Parameter“;
einer zusätzlich auch noch mit dem Neigungswinkel der Bahn (17 %), wodurch sich für beide
Antworten zusammen eine Häufigkeit von 117 % ergibt.
Umgekehrt haben sich in vielen Gruppen auch Teilnehmer gänzlich jeder Antwort enthalten.
Damit kann die Häufigkeit für alle denkbaren Antworten in einer Untergruppe insgesamt auch
unter 100 % liegen.
232
Häufung Laborgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Vergleichsgruppe auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
Häufung Feldversuch auf 100 normiert
Mädchen
Jungen
In der Laborgruppe stürzten sich die Jungen nahezu auf den Ansatz, die Unterschiede der in
der Skizze dargestellten Bewegung mit dem „Parameter“ zu erklären, der in der Simulationswelt zur Anpassung der Simulation an die physikalisch messbare Realität diente. Dabei handelt es sich zweifellos um einen quantitativen Ansatz zu Lösung des Problems, und einige
Jungen gaben auch tatsächlich Schätzungen ab, welche Zahlenwerte für den Parameter zum
Verlauf der gezeigten Flugbahnen führen würde. Von den Mädchen wurde dieser Ansatz nur
wenig genutzt, und in diesen Fällen auch nur ergänzend (Mehrfachantworten waren erlaubt!).
Statt dessen nutzten 70 % der Mädchen der Versuchsgruppe den quantitativen Ansatz über
Zeit/Strecke - signifikant mehr als irgendeine Untergruppe der Vergleichsgruppen.
233
Diese geschlechtsspezifische Polarisierung durch das Kurskonzept in der Laborgruppe ist im
Feldversuch nicht im gleichen Umfang bestätigt worden. Sichtbar ist im Feldversuch eine
besondere Präferenz der Mädchen, aus der Form der Bahn (d.h. aus der Öffnung der Parabel)
auf die Höhe der Beschleunigung zu schließen (linkes Diagramm). Dies könnte ein Hinweis
darauf sein, dass Mädchen Diagramme und Bewegungen tendenziell eher holistisch und
formwahrnehmend als detailbezogen-analytisch betrachten.
Feldversuch
Weg(Zeit) Beschleunigung
Mädchen
Cramer’s V 0,19
Cramer’s V 0,06
nicht genannt
genannt
Bahnform Beschleunigung
Mädchen
Mädchen
Abbildung 79: Die Mädchen zeigen eine Präferenz, aus der Form der Kurve auf die
Beschleunigung zu schließen (linkes Diagramm). Der Schluss vom Weg auf die
Beschleunigung ist in der Häufigkeit dagegen nicht mit einem Geschlecht korreliert.
Würde sich dies als eine generelle Tendenz erweisen, wäre der Physikunterricht gezwungen,
bei der Arbeit mit Diagrammen stärker auf dieses Geschlechtsspezifikum einzugehen.
Die am häufigsten vorgefundene und stärker analytische Wahrnehmung, aus dem Diagramm
den von den Hühnern zurückgelegten Weg zu ermitteln und zu vergleichen (entsprechend
1
s = at 2 ) wird von beiden Geschlechtern gleich häufig beschritten (rechtes Diagramm)
2
Insgesamt ist die Vielfalt und die absolute Anzahl physikalisch gehaltvoller Antworten, die
die Versuchsgruppen geliefert haben, größer als bei den Vergleichsgruppen.
5.3.4.6.2 Hypothesenformulierung
Vor dem Gespräch mit den Schülern bleibt es eine Vermutung, ob die Schüler, die die Flugbahn des Körpers mit dem beschriebenen „Parameter“ in Verbindung bringen, damit auch die
Verbindung zur physikalischen Realität eingesehen haben. Wir unterstellen, dass den Schülern nach Ablauf der Unterrichtsreihe den deutlich betonten Zusammenhang zwischen der
physikalisch messbaren Beschleunigung und dem zur Anpassung der Simulation verwendeten
Parameter bei der Formulierung der Antwort als Selbstverständlichkeit verstanden haben und
234
deswegen keine weitere Erläuterung ausführten. Dies muss aber in einem protokollierten
Gespräch mit den Mitgliedern der Versuchsgruppe auch so abgesichert werden.
Weiterhin ist auffällig, dass beide Geschlechter auf völlig unterschiedliche Art von der
Unterrichtsreihe profitiert zu haben scheinen. Die Jungen sind durch ihre intrinsische Motivation stark auf den Einsatz des Computers fixiert. Die Frage ist: was bedeuten ihnen dabei
die physikalischen Hintergründe und die durchgeführten Experimente?
Auf der anderen Seite haben den Ergebnissen der Befragung zu Folge auch die Mädchen stark
von der in der vorliegenden Form durchgeführten Unterrichtsreihe profitiert. Sie haben deutlich mehr physikalisch sinnvolle Antworten liefern können als die Mädchen der Vergleichsgruppen. Die Antworten auf die offenen Fragestellung sind aber fast ausnahmslos auf
die real beobachtbare Physik bezogen, und kaum auf die Computersimulation. Dennoch haben
die Mädchen in ihren Antworten auf die Frage 6a sehr wohl den Wunsch geäußert, Computer
weiterhin im Unterricht einzusetzen. Hier ist die Frage: was bedeutet den Mädchen die Arbeit
mit dem Computer? Wie haben die Mädchen von dessen Einsatz profitiert?
5.3.4.6.3 Gruppengespräch
Das Gruppengespräch befragte zunächst gezielt die Untergruppe der Mädchen: Wie hat ihnen
die Arbeit mit dem Computer gefallen? Welche Vorteile sehen sie beim Einsatz des
Computers?
Die Mädchen äußerten, man könnte „es sich so viel besser vorstellen“. Bei der Nachfrage,
welchen Vergleichsmaßstab die Mädchen dafür ansetzten, wurden vor allem die Lehrbücher
genannt. Generell scheinen die Mädchen vor allem die Visualisierungsmöglichkeiten des
Computers beim Umgang mit schwer vorstellbaren oder schwer beobachtbaren Vorgängen zu
schätzen. Dies würde bedeuten, dass die Mädchen nicht unmittelbar Wert auf ein handlungsorientiertes Umgehen mit dem Computer, und eigenes Programmieren legen würden.
Die an die Untergruppe der Jungen gerichtete Frage richtete sich auf den Wert der
physikalischen Experimente für ihre Arbeit. Wenn den Jungen primär am Programmieren im
Physikunterricht gelegen wäre, müsste die direkte Auseinandersetzung mit realen Physikexperimenten für sie nebensächlich und möglicherweise sogar überflüssig erscheinen.
Das wurde von den Jungen jedoch heftig bestritten.
„Was man lernt muss man auch umsetzen können“, war der erste Einwand, und: „Experimente machen die Sache erst interessant“. In einer etwas zusammenhängenderen Rede stellte ein
Schüler dar, das sie die Simulation zwar gerne programmiert hätten, aber doch nur durch die
Experimente beweisen konnten, dass die Simulationen auch „echt“ waren.
Ein anderer Schüler verwies auf den „Parameter“ und auch auf die entsprechende Variable,
die bei der Behandlung der gleichförmigen Bewegung genutzt wurde: „Man müsste sich dafür
ja sonst Zahlen ausdenken“. Der Abgleich mit der physikalischen Realität verhindert also im
Auge der Schüler, dass die Simulation willkürlich erscheint.
235
5.3.5 Zusammenfassung
Die begleitende Untersuchung zum Einsatz Objektorientierter Modellbildung im
Physikunterricht sollte vor allem belegen, dass die Objektorientierte Modellbildung als Unterrichtsmethode einem konventionellen Schema von Physikunterricht mindestens gleichwertig
ist, und die besondere konzeptuelle Überlegenheit in den Bereichen „Mädchenförderung“ und
„Problemlösendes Denken und Handeln“ zeigen.
Es sollte abgeschätzt werden, inwieweit der Zeitaufwand für die Einführung des Computers
als Werkzeug zur Modellbildung die Aufmerksamkeit der Schüler auf den physikalischen
Hintergrund raubt. Gleichzeitig sollte sorgfältig geprüft werden, ob der massive Einsatz von
Computern und die Programmierung von Software-Modellen physikalischer Vorgänge zu
einer Benachteilung von Mädchen im Physikunterricht führt.
Im Ergebnis kann mit ausreichender Sicherheit festgehalten werden, dass die Teilnehmer der
Unterrichtsreihe zur objektorientierten Modellbildung keine Nachteile davongetragen haben.
Dafür spricht sowohl die subjektive Einschätzung der Schüler, gemessen an den guten
Akzeptanzwerten der Fragen 1 und 6, als auch die objektive Wertung durch die Testfragen 3
(Messung und Berechnung von Geschwindigkeiten) und 5 (Bewertung einer beschleunigten
Bewegung in zwei Ebenen). Die Modellvorstellungen der Schüler, gemessen an den
Assoziationstests in Frage 2 und 4, sind auf ähnlichem Niveau ausgeprägt.
Folgende Vorteile des Vorgehens mit Hilfe der Objektorientierten Modellbildung wurden
sichtbar und lassen sich durch die Untersuchung belegen:
1. Die Teilnehmer am Unterrichtsversuch schätzen den quantitativen Umgang mit Physik
höher als die Teilnehmer der Vergleichsgruppe.
2. Sie nutzen wesentlich eher Formeln zur Beschreibung von Zusammenhängen, und zur
Lösung von Problemen (Fragen 2 und 3).
3. Sie lehnen den Umgang mit Physikbüchern nicht kategorisch ab wie die Mitglieder
der Vergleichsgruppe, sondern schätzen sie als unterstützende - aber auf keinen Fall
als einzige - Informationsquelle (Gruppengespräch zu Frage 6b).
4. Die Teilnehmer der Versuchsgruppen zeigen sich kreativ und engagiert:
a. sie haben wesentlich mehr verschiedene Vorschläge zur Bestimmung der
Geschwindigkeit von Objekten als die Vergleichsgruppe,
b. können ihre Vorschläge praktikabel beschreiben und
c. selbstständig und korrekt durchführen (sie Skizze des Unterrichtsversuches in
der Laborgruppe).
5. Erfreulich gut ließ sich die Sorge um die eventuelle Benachteiligung von Mädchen im
stark computergestützen Physikunterricht wiederlegen. Die Mädchen der Laborgruppe
und des Feldversuches zeigen ihren eigenen Stil, indem sie lieber mit verbalen Definitionen und Beispielrechnungen als mit geschlossenen Formeln arbeiten, und kommen
236
damit zu absolut vergleichbaren Ergebnissen. Darüber hinaus zeigen sie sich als
aufmerksame Beobachter und geschickte Experimentatoren. Bei der Begleitung des
Unterrichtes in den Feldversuchen konnte beobachtet werden, dass die Kamera ebenso
häufig von Mädchen wie von Jungen bedient wurde; zwar haben diese Mädchen
streng genommen damit wieder die Funktion einer Protokollantin, aber da die aufzeichnende Kamera gleichzeitig Messinstrument ist muss man es dennoch als eine
wesentliche Aufwertung betrachten.
Es kann nicht bestritten werden, dass auch in den Lerngruppen des Unterrichtsversuches
zwischen den Geschlechtern eine Rollenverteilung beobachtet werden konnte. Diese äußerte
sich hierbei jedoch so, dass die Jungen sich vor allem durch ihre Fähigkeiten im Umgang mit
Computern hervortaten. Dort wo die Mädchen eigenen Gruppen zugeordnet wurden, denen
jeweils ein PC zu Verfügung stand, konnte aber beobachtet werden, dass unter einer
konkreten Zielvorgabe das zielgerichtete und problemorientierte Vorgehen der Mädchen dem
spielerisch-leichten Umgang der Jungen in Nichts nachstand. Bei der Durchführung der
Experimente profitieren die Mädchen sogar davon, dass die Jungen in dieser Unterrichtsreihe
eher den Computer als ihre Domäne sehen, und so den Mädchen mehr Freiraum bei den
physikalischen Experimenten lassen.
5.4 Dritter
Teil:
Einsatz,
Erprobung
und
Evaluation
von
Komponentenorientierter Lernsoftware im Technikunterricht der
Gymnasialen Oberstufe
5.4.1 Über das Unterrichtsthema
Als beispielhaften Gegenstand wurde ein Ausschnitt aus der Regelungstechnik gebildet, und
zwar die Drehzahlregelung eines Motor-Generator-Satzes mit stetigen Reglern. Die
Unterrichtsreihe soll einen einführenden Charakter haben und die Schüler mit gängigen
Begriffen, Methoden und Problemstellungen der Regelungstechnik vertraut machen.
Ein Thema aus dem Gebiet der Regelungstechnik bietet sich, neben der guten Integration in
den Themenkatalog des Technikunterrichtes der gymnasialen Oberstufe, durchaus auch mit
Blick auf aktuelle Bezüge an. Die Regelungstechnik ist schon eine recht traditionsreiche
Wissenschaft. Vorläufer regelungstechnischer Anordnungen sind bereits aus der Antike und
von Leornardo da Vinci überliefert worden; als Begründer der modernen Regelungstechnik
gilt James Watt, und zwar ebenfalls mit einer Drehzahlregelung: er verwendete ein Fliehkraftpendel zur last- und dampfdruckunabhängigen Drehzahlregelung seiner Dampfmaschinen156. In allen Ingenieurwissenschaften, der Verfahrenstechnik, vermehrt auch in der
Biologie und den systemtheoretisch orientierten Sozialwissenschaften stellt die Regelungstechnik eine Grunddisziplin dar.
Dennoch ist sie gerade zur Zeit hochaktuell: Grund dafür ist die zunehmende Miniaturisierung
leistungsfähiger Computer und deren Integration in immer mehr stationäre und mobile
156
Leonard, W.: Regelungstechnik. In: Forschung in der Bundesrepublik Deutschland. Beispiele, Kritik,
Anregungen. Im Auftrag der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) von Christoph Schneider (Hrsg.):
Weinheim, Deerfield Beach, Florida, Basel: Verlag Chemie, 1983. Seite 757.
237
technische Systeme. Derzeit bekanntestes Beispiel ist die neue „elchsichere“ A-Klasse der
Daimler-Benz AG, bei der eine fahrdynamische Regelung, das „Elektronische Stabilitäts
Programm“ ESP, unter Nutzung einer Vielzahl von in modernen Fahrzeugen ohnehin
vorhandener Sensoren (ABS, Lenkwinkel, Längs- und Querbeschleunigung, Fahrzeuggeschwindigkeit, Betriebszustand des Motors...) ständig die Fahrzeugstabilität überwacht und
die erkannten Risikofaktoren durch kontrollierten Eingriff in das Motormanagement und die
Bremsen der einzelnen Räder entgegenwirkt.
Ein vergleichbarer Umbruch findet in der Luft- und Raumfahrttechnik statt. Wir finden dort
vermehrt Luftfahrzeuge, deren Lagestabilität nicht mehr wie gehabt durch aerodynamische
Maßnahmen gewährleistet wird, sondern nur noch durch eine computergestützte Fluglageregelung. Insbesondere moderne Militärflugzeuge wie der „Eurofighter“ gelten als aerodynamisch so instabil (und damit aber auch wendig), dass sie alleine vom Piloten nicht mehr
beherrscht werden können. Hier muss die beschränkte Reaktionszeit des Menschen massiv
durch die hohe Informationsverarbeitungskapazität moderner Computer unterstützt werden.
Deren steigende Leistungsfähigkeit und moderne numerische Verfahren machen auch komplexe Systeme mit nichtlinearem Verhalten beherrschbar. Der Wegfall der Flächen zur aerodynamischen Stabilisierung senkt Gewicht und Treibstoffverbrauch in so hohem Maße, dass
alleine aus wirtschaftlichen Gesichtspunkten heraus sich diese Technologie bald auch in der
Zivilluftfahrt durchsetzen wird.
Somit ist die Regelungstechnik ein aktuelles Beispiel dafür, wie sich mit modernen Systemen
der Informationsverarbeitung traditionelle technische und physikalische Grenzen überwinden
oder zumindest immer weiter hinausschieben lassen.
5.4.2 Evaluation zur Verbesserung des Lernverhaltens
Ein wesentliches Merkmal des selbstgesteuerten Lernens ist, dass der Lernprozess nicht mehr
vom Lehrer, sondern vom Lernenden selbst organisiert wird. Während der Nutzen dieses
Konzeptes in der Erwachsenenbildung unumstritten ist157, müssen im allgemeinbildenden
Unterricht einige Probleme gelöst werden:
Schulkinder verfügen im allgemeinen noch nicht über die gleichen metakognitiven Kompetenzen wie Erwachsene mit abgeschlossener Schulbildung. Effektive Lernstrategien und die
Fähigkeiten zur Selbstbeobachtung und -steuerung beim Lernprozess müssen in ihnen erst
noch angelegt werden.
Um diese metakognitiven Kompetenzen zu erlangen, sind die Schüler daher auf eine Beobachtung und Bewertung ihrer Lernstrategien angewiesen. In dem Maß, in dem sich der
Lehrer aus dem unmittelbaren Lernprozess herausnimmt, verliert er aber die Möglichkeit, die
Lernstrategien seiner Schüler kritisch zu betrachten.
Diese Problemstellung wird bereits bei der traditionellen Einzel- oder Gruppenarbeit mit Arbeitsblättern erreicht. Die Kapazität des einzelnen Lehrers reicht in der Regeln nicht aus, um
157
Zimmer, G.: Mit Multimedia vom Fernunterricht zum offenen Fernlernen. In: Issing, L. J.; Klimsa, P. (Hrsg.):
Information und Lernen mit Multimedia. Weinheim: Psychologie Verlags Union, 2. Auflage 1997. Seite 342.
238
den Weg der Informationsaufnahme bei allen seinen Lerngruppen beobachten zu können.
Einige einfache Versuche, die ich mit Teilnehmern eines Lehrerausbildungsseminars durchführte, machten dies bereits deutlich158.
Aber auch mit einer verstärkten Betreuung ließe sich das Problem nicht aufheben. Die bloße
Anwesenheit des Lehrers führt in der Regel schon zu einer Änderung der Lernstrategie, so
dass in diesem Fall das Prinzip der Selbststeuerung teilweise wieder aufgehoben würde. Will
man selbstgesteuertes Lernen in einem realitätsnahen Kontext ermöglichen, ohne auf die Betreuungsfunktion zu verzichten, benötigt man eine Überwachung der Lernstrategie, die folgende Randbedingungen erfüllt:
•
Sie darf den Schüler nicht ablenken.
•
Sie muss ständig aufzeichnen, um anstatt von Stichproben ein Gesamtbild des Lernvorgangs zeichnen zu können.
•
Sie muss schnell reagieren können.
•
Sie muss große Informationsmengen aufnehmen, speichern und bei Bedarf übersichtlich darstellen können.
Alle oben genannten Funktionen werden sehr gut von Computern erfüllt. Wo also Informationen mit multimedialen Lernprogrammen vermittelt werden, liegt es nahe, mit dem gleichen Computer auch die verwendete Strategie der Informationsaufnahme aufzuzeichnen.
An dieser Stelle sei jedoch ausdrücklich auf die Bildschirmarbeitsverordung (BildschArbV)
hingewiesen. Der Anhang zur BildschArbV §4 besagt in Ziffer 22 (Arbeitsumgebung) im
Wortlaut: „Ohne Wissen der Benutzer dürfen durch die Software keine qualitativen oder
quantitativen Kontrollen erfolgen.“ In jedem Fall also sind die Schüler über die Aufzeichnung
ihrer Aktionen zu informieren. Darüber hinaus möchte ich dringend betonen, dass sich die
Aufzeichnungen in keiner Weise für eine Leistungsbewertung einsetzen lassen:
Es besteht zunächst kein Zusammenhang zwischen einer verfolgten Lernstrategie und einer
Unterrichtsleistung. Bewertet werden können nur die Arbeitsergebnisse, die nach der mehr
oder weniger erfolgreichen Anwendung einer Lernstrategie entstehen.
Der derzeitige Wissenstand erlaubt es noch nicht, Lernstrategien zuverlässig zu identifizieren.
Die Benotung der Lernstrategie rückt das Lernen mit Multimedia-Software in eine völlig
veränderte Perspektive. Insbesondere kann man in diesem Fall nicht mehr von selbstgesteuertem Lernen sprechen, da die Bewertungskriterien von außen festgesetzt werden.
158
Einigen Gruppen von Lehramtsanwärtern nicht-technischer Fächer wurde die Aufgabe gestellt, mittels auf
Arbeitsblättern dargebotener Informationen aus einfachen Bauteilen eine Schrittmotorsteuerung zu realisieren.
Dabei hatte ein Gruppenmitglied die Aufgabe, den Weg der Informationsaufnahme (aus Arbeitsblatt, Diskussion
mit Betreuer, Versuch-und-Irrtum, Vorwissen...) festzuhalten. Damit sollte die Gruppe anschließend ein
Flussdiagramm ihrer Lernstrategie erstellen. Dies führte zu erstaunlich komplexen Strukturen, die in der
normalen Gruppenarbeit ohne den eigenen Beobachter in der Regel nicht wahrgenommen werden.
239
Das Lernmodul „Drehzahlregelung eines Gleichstrommotors“ benutzt SQL-Anweisungen, um
in einer Access-Datenbank den Zugriff auf die 15 Informationskarten mit Zeitpunkt und
Dauer für jede einzelne Gruppe festzuhalten. Darüber hinaus wird protokolliert, wann die
Leitfragen zu den einzelnen Kapiteln beantwortet wurden, und welche Punktzahl dabei erzielt
wurde.
Die Lerngruppen melden sich aus diesem Grund mit Namen und Passwort am Lernprogramm
an. Die Datenbanken können mit Standardsoftware (zum Beispiel MS Office Professional)
gelesen und dargestellt werden. Lesebeispiele finden sich im Abschnitt „Analyse der ZugriffsStatistiken“ des Kapitels „Reflexion“.
5.4.3 Multimedia und Projektmethode
Besonderes Gewicht und langfristigen Nutzen hat ein Lernmodul zum Einsatz im technischnaturwissenschaftlichen Unterricht vor allem dann, wenn es sich gewinnbringend zur
Unterstützung von Projektarbeit einsetzen lässt. Hier hat das Lernmodul vor allem dort
Vorteile, wo zur Lösung eines technischen Teilproblems Sachinformationen vermittelt
werden müssen, was ansonsten eine Unterbrechung der Projektarbeit zugunsten eines
Lehrgangs / Frontalunterrichtes zu Folge hätte.
---------
Konventionelle
Medien
---------
Computer als
Informationsmedium
Internet, CD-ROM...
Montage/
Demontage
technischer
Systeme
Kritische
Betrachtung
Andere
Lerngruppe
Computer als
Gestaltungsmedium
Animationen, HTML...
Lerngruppe
Naturwissenschaftliches
Experiment
(Induktionsprinzip f.
Zündanlage)
Computer als
Kommunikationsmedium
eMail, News, Telematik und
Telemetrie
Lehrkraft
Abbildung 80: Die denkbaren Einsatzfelder von multimediafähigen Computern im
offenen projektartigen Unterricht.
240
Die Abbildung 80 zeigt das denkbare Einsatzfeld von multimediafähigen PC bei Unterrichtsprojekten und anderen offenen Unterrichtsformen. Kennzeichnend ist, dass eine Schülergruppe im Mittelpunkt steht, die in konstruktiver Arbeit ein (Projekt-)ziel verfolgt und dabei
Wissen und Anregungen aus diversen konventionellen und neuen Informationsquellen bezieht
und einsetzt.
Die Lehrkraft tritt nur als eine aus dem Kanon der Informationsquellen in Erscheinung; freilich ist diese „Informationsquelle“ deswegen bemerkenswert, weil sie im Normalfall über
größere Flexibilität verfügt und natürlich in ihrer beobachtenden und betreuenden Position
noch eine gewisse Autorität und Verbindlichkeit einbringen kann. Im Idealfall ist dies aber
vielleicht gar nicht nötig.
Nachteil der Informationsquelle „Lehrkraft“ ist stets, dass sie nur eine eingeschränkte Verfügbarkeit hat: bei der Betreuung mehrerer Lerngruppen muss sich die Lehrkraft stark aufteilen.
Ebenso eingeschränkt sind die Medien, über die die Lehrkraft „naturgegeben“ verfügt, wenn
sie Informationen vermitteln soll: Sprache, Schrift und Gestik kommen bei der Vermittlung
naturwissenschaftlicher und technischer Prozesse mit ihrem zumeist ausgeprägten Raum- und
Zeitverhalten schnell an ihre Grenzen. Hier ist der Lehrer besser beraten, auf Medien wie
Filme, Modelle und bewegte Grafiken zurückzugreifen.
Nachteilig ist bis jetzt, dass diese Medien meist nicht bei der Betreuung von Gruppenarbeit
zur Verfügung stehen! Schnell einen Lehrfilm auszuwählen, der wahrscheinlich noch gespult
werden muss, ist ein Weg, den kaum ein Lehrer bei der Betreuung von Gruppenarbeit wählen
wird - von der Störung der Arbeit anderer Gruppen ganz abgesehen. Auch Modelle sind nicht
beliebig verfügbar.
Zur Lösung beider Probleme - der eingeschränkten Verfügbarkeit des Lehrers in seiner Funktion als Betreuer und der eingeschränkten Verfügbarkeit aussagekräftiger Medien zur rechten
Zeit am rechten Ort - ist der Einsatz von multimediafähigen PC ein wichtiger Ansatz. Die
schon länger bekannten Vorteile multimedialer Wissensvermittlung sollten dabei natürlich
ebenfalls genutzt werden. Multimodale Informationscodierung über Bilder, Texte, Grafiken
und Filme ermöglicht dem Lernenden eine Informationsaufnahme über die ihm adäquaten
Informationskanäle. Lernschwierigkeiten, die sich aus der mangelhaften Ausprägung des vom
Lehrer präferierten Informationskanals (Text oder Sprache oder Bilder) beim Lernenden
entwickeln können, werden so vom Ansatz her umgangen. Im konventionellen bzw.
Frontalunterricht wird es eher zur Verwirrung führen, wenn der Lehrer sich bemüht, ein und
den gleichen Sachverhalt auf viele verschiedene Arten und Weisen darzustellen, um die
gleiche Multicodierung zu erzielen. Bei dem Multimedia-Lernmodul zur Drehzahlregelung
eines Motor-Generator-Satzes werden zusammengehörige Wissensgebiete mit ihren verschiedenen medialen Darstellungen auf einzelnen Hypercards zusammengefasst. Es wird sich
zeigen, ob die Schüler dieses als alternatives Angebot auffassen, oder als Überangebot mit
mehr verwirrenden Folgen.
Das Lernmodul kann in diesem Fall der gesamten Unterrichtsgruppe oder einer mit dem entsprechenden Problem betrauten Teilgruppe ermöglichen, sich selbstgesteuert das notwendige
Fachwissen anzueignen. Dies kann sogar zeitlich und räumlich vom restlichen Unterrichtsgeschehen getrennt, also besonders flexibel, erfolgen.
241
Im diesem Fall ist die betrachtete Reihe eingebunden in ein jahrgangsübergreifendes Projekt
zum Thema Energieversorgung. Nachdem der scheidende Abiturjahrgang ’98 in der
Jahrgangsstufe 13.1 ein Netzplanmodell des Stadtteils Mülheim-Styrum erstellt hat, soll diese
Unterrichtsgruppe bei Erreichen der 13.1 eine frequenz- und drehzahlstabilisierte Spannungsversorgung dieses Netzplanmodells realisieren. Die Betrachtung des kompletten Projektes
sprengt allerdings den Rahmen dieser Arbeit.
Didaktische Literatur zu diesem Problemkreis findet man leider noch recht selten. Wenn man
an den Einsatz von Multimedia-PC in Unterrichtssituationen denkt, liegt zunächst die Erinnerung an die programmierte Unterweisung der 60er und 70er Jahre nicht fern. Der wesentliche
Unterschied liegt darin, dass dabei das Wissen als „durch Lehrende transportierte externe
Information begriffen wird“, die aus Gründen der Fairness, der Qualitätssicherung usw.
dringend zu objektivieren sind. Automatisch steht damit der Prozess der Informationsvermittlung im Vordergrund. Dieser objektivistischen Sicht steht die Konzeption dieser
Unterrichtsreihe und des Multimedia-Lernmoduls entgegen, die sich eindeutig an konstruktivistischen Positionen orientieren. Hierbei dient das Multimedia-Lernmodul als „cognitive
tool“159, als Werkzeug für einen Lernenden, um sich in einer Lernumgebung mit möglichst
vielen Wegen und Hilfen eine Vorstellung vom Wissensgebiet zu schaffen. Hier stehen für
die wissenschaftliche Beobachtung eindeutig die Prozesse der Informationssuche im
Vordergrund.160
Vertiefende Literatur zu diesem Thema findet sich in allgemeinen Didaktik kaum. Die
Diskussion wird vor allem von Mediendidaktikern getragen; ein großer Teil des theoretischen
Hintergrundes stützt sich dabei auf Erkenntnisse der pädagogischen Psychologie.
5.4.4 Planung der Unterrichtsreihe
5.4.4.1 Der Kontext der Unterrichtsreihe
Das Thema des Kurshalbjahres 12.2 ist im Technikunterricht an der Willy-Brandt-Schule der
„Informationsumsatz in technischen Systemen“. Dies wurde bis zum Beginn der Reihe an verschiedenen Gegenständen der Digitaltechnik bearbeitet, von einfachen logischen Verknüpfungselementen über Zählerschaltungen bis zum Schieberegister. Den Übergang zum aktuellen Thema bildete eine kurze Reihe über die Wandlung analoger in digitale Signale und umgekehrt. Dabei kam schon von einem Schüler die Idee, dass man durch einen D/A Wandler
mit einem Computer einen Motor steuern könnte. Der Übergang zum Themengebiet Messen,
Steuern und Regeln war daher einfach zu vollziehen.
159
Der Begriff "cognitive tool" wurde geprägt von Jonassen. Vgl.: Kommers, P.A.M.; Jonassen, D.H.; Mayes,
J.T.: Cognitive Tools for learning. Berlin, Heidelberg, New York: Springer, 1991.
160
Vgl. Klimsa, P.: Multimedia aus psychologischer und didaktischer Sicht. In: Ludwig J. Issing/Paul Klimsa
(Hrsg.): Information und Lernen mit Multimedia. Weinheim: Psychologie Verlags Union, 2. Auflage 1997. Seite
16f.
242
Diese Unterrichtsreihe wird den Kurs in der 12.2 abschließen. In der 13.1 wird die Gruppe das
Thema „Verbund technischer Systeme“ im Rahmen des Projektes „Netzplanmodell des
Stadtteils Mülheim-Styrum“ bearbeiten, dass - wie oben beschrieben - über die Kraftwerksmodelle, die auch in dieser Unterrichtsreihe verwendet werden, mit einer stabilisierten Spannung versorgt werden soll, wobei die Kenntnisse und Entwicklungen dieses Kurses zur Anwendung kommen sollen.
5.4.4.2 Die Lerngruppe
Bei der Lerngruppe handelt es sich um 3 Schülerinnen und 8 Schüler eines Technik-Leistungskurses der Jahrgangsstufe 12. Das Leistungsvermögen innerhalb des Kurses ist sehr breit
gestreut. Dirk und Matthias sind durch ihre Auffassungsgabe den anderen Schülern meist so
weit voraus, dass sie bei Gruppenarbeitsphasen freiwillig Tutorentätigkeiten übernehmen.
Dies wird von mir ausdrücklich gefördert, zumal ich mich mehrfach davon überzeugen konnte, dass die anderen Schüler dadurch nicht in den Hintergrund gedrängt werden. Insgesamt
arbeiten die meisten Schüler sehr selbständig und engagiert; sie stellen viele weiterführenden
Fragen, die ihr Interesse an zahlreichen Themen bekunden. Sabine und Ayhan dagegen haben
in der letzten Klausur sehr schlecht abgeschnitten und sind frustriert. Ich konnte typische
Symptome von Misserfolgsmotivation161 beobachten: die beiden Schüler geben bei der Lösung von Problemen viel zu schnell auf - auch im Vergleich zu Mitschülern, die von mir als
ähnlich leistungsschwach eingeschätzt werden. Sie versuchen aber auch nicht mehr aktiv,
Defizite auszugleichen. Bei der Gruppenarbeit an Computern saßen beide von Anfang an in
betont ungünstigem Winkel und zu großer Entfernung vom Monitor, und nahmen sich stark
aus der Gruppenarbeit heraus. Anschließend rechtfertigten sie ihre schlechte Kenntnis über
den Stand der Gruppenarbeit damit, sie hätten dem Arbeiten der anderen nicht folgen können,
weil es ihnen zu kompliziert erschien, und sie nichts gesehen hätten.
Da es sich bei der Lerngruppe um einen Leistungskurs der Jahrgangsstufe 12 handelt, strebe
ich ein möglich selbständiges Arbeiten der Schüler mit einem hohen Grad an Eigenverantwortung an.
Dazu gehört:
161
•
Dass die Schüler sich alle notwendigen fachlichen Informationen durch selbstgesteuertes Lernen aneignen. Hierzu steht ihnen das Multimedia-Lernmodul während
der gesamten Kurssequenz zur freien Verfügung.
•
Dass alle Ergebnissicherungen nicht vom Lehrer an der Tafel durchgeführt wird. Die
Verschriftlichung der Stundenergebnisse soll ja von den Schülern in Form ihrer Protokolle erfolgen. Dazu sollen die Schüler gezielt das Anfertigen ausreichender Notizen
sowohl über die aus dem Lernmodul entnommenen Informationen, über die Versuche
selbst, als auch über die Unterrichtsgespräche üben.
Weiner, B.: Motivationspsychologie. Weinheim: Psychologische Verlags Union 1994.
243
5.4.4.3 Der Schwerpunkt der Arbeit unter fachlichen Aspekten
Thema der Unterrichtsreihe ist eine Einführung in die Regelungstechnik am Beispiel der
Drehzahlregelung eines Motor-Generator-Satzes.
Regelung ist definiert als „ein Vorgang, bei dem eine Größe, die zu regelnde Größe
(Regelgröße) fortlaufend erfasst, mit einer anderen Größe, der Führungsgröße, verglichen und
abhängig vom Ergebnis dieses Vergleichs im Sinne einer Angleichung an die Führungsgröße
beeinflusst wird. Der sich dabei ergebende Wirkungsablauf findet in einem geschlossenen
Kreis, dem Regelkreis, statt.“162
Anstelle des Begriffes „Führungsgröße“ ist vielfach der Begriff „Sollwert“ geläufiger. Beide
Begriffe sind in der DIN jedoch klar definiert: während mit „Sollwert“ ein konstanter Wert
verbunden ist, der im Verlauf der Regelungsaufgabe als nicht veränderlich betrachtet werden
kann, implementiert „Führungsgröße“ einen sich zeitlich ändernden Wert. Dies kann das gewünschte Temperaturprofil einer Gebäudeheizung während des Tagesablaufes sein (Nachtabsenkung eingeschlossen), oder sogar ein sinusförmiges Eingangssignal, dem die Regelstrecke
zu folgen hat. „Führungsgröße“ markiert demzufolge den Oberbegriff und sollte vorrangig
verwendet werden.
Aufgabe einer Unterrichtsreihe muss sein, die verschiedenen Komponenten eines Regelkreises im Sinne einer Systemanalyse aufzuzeigen, ihr Verhalten zu charakterisieren, die Bestimmungen zentraler Begriffe vorzunehmen und grundlegende Effekte zu demonstrieren, die
beim Zusammenwirken der einzelnen Teile auftreten.
5.4.4.4 Systemanalyse
Die systematische Analyse der Funktionsstruktur eines Regelkreises geschieht normalerweise
durch seinen Signalflussplan. Dabei werden die einzelnen Komponenten des Regelkreises, die
in diesem Kontext als Übertragungsglieder bezeichnet werden, durch Funktionsblöcke symbolisiert. Wesentlich ist die Kennzeichnung der Eingangssignale und Ausgangssignale an den
Funktionsblöcken. Vielfach wird zusätzlich die Übertragungsfunktion, die den Zusammenhang zwischen Ein- und Ausgangssignal bei einem Übertragungsglied bezeichnet, in den
Funktionsblock gezeichnet. Das kann in Form einer mathematischen Gleichung, zum Beispiel
des Frequenzgangs oder in Form einer Übertragungskennlinie geschehen.
Die Wirkungszusammenhänge zwischen den einzelnen Systemkomponenten werden analog
zum Vorgehen in der allgemeinen Technologie durch Wirkungslinien dargestellt. Ein Regelkreis ist, in Abgrenzung zu einer Steuerung, dadurch gekennzeichnet, dass diese Wirkungslinien zusammen mit den Funktionsblöcken einen geschlossenen Wirkungsweg bilden. Dabei
findet eine Rückkopplung statt: Um eine der Definition einer Regelung entsprechende
Angleichung der Regelgröße an die Führungsgröße zu erreichen, wirkt des Ausgangssignal
eines Gliedes im schwächenden Sinne auf den Eingang eines anderen Gliedes zurück. Man
162
DIN 19226: Regelungstechnik und Steuerungstechnik. Begriffe und Benennungen. Berlin, Köln: Beuth, 1968.
Seite 3.
244
spricht hier auch von einer Gegenkopplung, in Abgrenzung von einer Mitkopplung, bei der
das Ausgangssignal im verstärkenden Sinne zurückwirkt. Unter ungünstigen Umständen kann
es im Zusammenwirken der einzelnen Glieder eines Reglers dennoch zur Mitkopplung kommen, was in der Regel zu einer Instabilität des Reglers, zu Schwingungen usw. führen kann.
5.4.4.5 Begriffsbestimmungen
Die beiden wesentlichen Glieder eines Regelkreises sind die Regelstrecke und die Regeleinrichtung. Die Regelstrecke ist nach DIN „derjenige Teil des Wirkungsweges, welcher den
aufgabengemäß zu beeinflussenden Bereich der Anlage darstellt.“163 Im Gegensatz dazu bildet die Regeleinrichtung eine Ansammlung von Geräten, „die unmittelbar für die aufgabengemäße Beeinflussung der Strecke benötigt werden“. Die Aufgabe der Regeleinrichtung sind
in jedem Fall das Erfassen der Regelgröße (Formelzeichen: x), der Vergleich mit der Führungsgröße (Formelzeichen: w), und das Bilden einer Stellgröße (Formelzeichen: y). Die Führungsgröße w ist in der Definition des Begriffs der Regelung definiert worden (siehe Beginn
dieses Abschnittes). x und y sind die die Regeleinrichtung und die Regelstrecke verbindenden
Größen. Hier ist bei der Vermittlung äußerste Umsicht geboten: x ist die Eingangsgröße der
Regeleinrichtung, aber die Ausgangsgröße der Regelstrecke. Umgekehrt ist y die Ausgangsgröße der Regelstrecke, aber die Eingangsgröße der Regeleinrichtung. Dadurch wird die eben
beschriebene Gegenkopplung gewährleistet.
Vielfach werden die Begriffe „Regeleinrichtung“ und „Regler“ nicht klar voneinander
abgegrenzt. Als Regler darf der signifikante Teil einer kompletten Regeleinrichtung bezeichnet werden, der den Vergleicher für den Vergleich von Istwert und Führungsgröße enthält164.
Er muss nach DIN dann aber noch mindestens ein weiteres wesentliches Bauglied, zum Beispiel einen Verstärker oder Zeitglieder, enthalten, weil man ihn ansonsten einfach als Vergleicher bezeichnen könnte.
Der Begriff der Regelgröße benötigt in unterrichtsmethodischer Hinsicht eine genauere Betrachtung. Nach DIN ist die Regelgröße „die Größe in der Regelstrecke, die zum Zwecke des
Regelns erfasst und der Regeleinrichtung zugeführt wird.“165 Im konkreten Beispiel ist das die
Tachospannung des Tachogenerators, die durch den AD-Wandler des Rechners erfasst und in
den von den Schülern verfassten Programmen ausgewertet wird. Die aufgabengemäß zu
regelnde Größe ist jedoch die Drehzahl des Gleichstromgenerators, die mit der Tachospannung natürlich verknüpft ist.
Die DIN 19226 führt aus diesem Grund den Begriff der Aufgabengröße ein: „Die
Aufgabengröße xa ist eine Größe der Aufgabenstellung. Sie muss mit der Regelgröße
163
Ebd., Seite 13.
164
Ebd., Seite 16.
165
Ebd., Seite 19.
245
wirkungsmäßig verknüpft sein, braucht aber nicht unbedingt dem Regelkreis anzugehören.
Die Regelgröße ist dagegen immer eine Größe des Regelkreises.“166
Als Beispiel werden Fälle aufgeführt, in der die Aufgabengröße nicht direkt erfassbar ist
(Zusammensetzung eines Gemisches), sondern aus verschiedenen physikalischen und
chemischen Eigenschaften ermittelt werden muss.
Ein weiterer wichtiger Begriff ist die Störgröße. Als Störgrößen definiert die DIN „alle von
außen wirkenden Größen, soweit sie die beabsichtigte Beeinflussung in einer Steuerung oder
Regelung beeinträchtigen.“167 Ohne Störgrößen wäre es bei stationären Prozessen nicht
notwendig, Regelungen vorzusehen. Bei der Drehzahlregelung des Motor-Generator-Satzes
gehen Störungen vornehmlich von Lastschwankungen am Ausgang des Generators aus.
5.4.4.6 Das Verhalten von Gliedern eines Regelkreises (open-loop-Betrachtung).
Das Zeitverhalten eines Gliedes gibt an, in welcher Weise das Ausgangssignal einem veränderlichen Eingangssignal folgt. Zur Synthese und Analyse eines Regelkreises ist es von
zentraler Bedeutung, das Zeitverhalten der den Regelkreis bildenden Glieder zu kennen. Man
betrachtet hierbei das „open loop“ Verhalten der Glieder, d. h. ohne Einbindung in einen Regelkreis.
Hierbei wird das Ausgangssignal y eines Gliedes in Abhängigkeit von der Zeit in einem y(t)
Diagramm aufgezeichnet. Zeichnet man in das gleiche Diagramm, oder mit gleicher Skalierung unmittelbar dazu, das Eingangssignal x des Gliedes zu jeweils gleichen Zeitpunkten,
so erkennt man das Übergangsverhalten des Gliedes.
Zur Bestimmung des Übergangsverhaltens verwendet man üblicherweise bestimmte Formen
des Eingangssignals. Es sind dies: Flanke, Peak und Rampe. Die zugeordneten Diagramme
(siehe Abbildung 81) werden als Sprungantwort (auf eine positive Flanke), Impulsantwort
(auf einen Nadelpeak) und Anstiegsantwort (auf eine Rampenfunktion) bezeichnet.
166
Ebd.
167
Ebd., Seite 14.
246
Abbildung 81: Charakteristische Übergangsvorgänge zur Kennzeichnung des
Zeitverhaltens168
Welche Eingangssignale zur Identifizierung des Gliedes gewählt werden, hängt nicht zuletzt
vom erwarteten späteren Einsatz ab. Am häufigsten findet man eine Charakterisierung durch
die Sprungantwort (oder Störsprungantwort). Damit lassen sich z. B. die Verhältnisse bei
einem plötzlichen Wechsel der Störgröße darstellen (siehe unten).
Bei einem P-Glied ist die Ausgangsgröße durch einen Proportionalitätsfaktor fest mit der
Eingangsgröße verknüpft, bei einem I-Glied mit dem Integral der Eingangsgröße über die
Zeit, bei einem D-Glied mit der 1. zeitlichen Ableitung der Eingangsgröße. Ein Totzeitglied
(Tt-Glied) bildet das Eingangssignal zeitverzögert auf den Ausgang ab.
Entsprechend stellen sich die y(t) Graphen dieser Glieder nach einem Störsprung im
Diagramm dar und ermöglichen eine eindeutige Kategorisierung. Natürlich können Glieder
auch ein kombiniertes Verhalten zeigen (PTt-Glieder, PD-Glieder...).
168
Ebd., Seite 11.
247
x
Störsprung
y
t
Störsprungantwort eines
Gliedes mit P-Verhalten
y
t
Störsprungantwort eines
Gliedes mit I-Verhalten
y
t
Störsprungantwort eines
Gliedes mit D-Verhalten
y
t
Störsprungantwort eines
Gliedes mit Tt-Verhalten
t
y
Störsprungantwort eines
Gliedes mit PT1-Verhalten
Von besonderer Bedeutung sind
Glieder mit kombinierten PT1-Veralten. Dieses Verhalten findet man
bei vielen realen Bauelementen der
Technik, beispielsweise bei RC-Gliedern (der Kondensator lädt sich
durch R verzögert auf), Kombinationen von Federn und Dämpfern,
und - wie im vorliegenden Fall - bei
Gleichstrom-Motoren, die sich nach
Erhöhung der Betriebsspannung auf
eine neue Drehzahl einstellen. Bei
dieser Drehzahl sind im Motor die
elektrischen Größen (Betriebsspannung, induzierte Gegenspannung,
Impedanz) und die mechanischen
Größen (Drehmoment, Lastmoment,
Reibung) miteinander im Gleichgewicht (⇒ P-Verhalten). Das Einstellen des Gleichgewichtes wird allerdings, vornehmlich durch die Trägheit der rotierenden Massen,
verzögert (⇒ T-Verhalten).
Abbildung 82: Störsprungantworten
verschiedener Glieder
Während sich unter Vernachlässigung der Masseträgheit ein typisches P-Verhalten einstellen
würde, dass sich beschreiben lässt durch:
y = KP ⋅ x
dy
(entspricht beim
dt
Gleichstrommotor der Winkelbeschleunigung) proportionaler Term in der beschreibenden
Gleichung auf, die damit von einer Proportional- zu einer Differentialgleichung wird:
Taucht das Trägheitsmoment als weiterer, zur Änderung der Stellgröße
T⋅
dy
+ y = KP ⋅ x
dt
Glieder dieser Art können also durch eine inhomogene Differentialgleichung 1. Ordnung
beschrieben werden. Sie werden deshalb auch als Verzögerungsglieder 1. Ordnung bezeichnet. T ist bis jetzt nur eine noch zu bestimmende Konstante.
Zur Lösung dieser Gleichung bietet sich der Seperationsansatz an. Durch Trennung der
Variablen erhält man:
248
1
1
dy = − dt
y − KP x
T
Die Integration beider Seiten ergibt:
Y
∫
0
t
1
1
dy = − ∫ dt
y − KP x
T 0
⇔ ln(Y − K P x) − ln(− K P x) = −
t
T
Nun lassen sich beide Seiten der Gleichung in exponentieller Form darstellen:
⇔ e
ln(Y − K P x ) − ln( − K P x )
=e
−
t
T
Die linke Seite der Gleichung lässt sich durch Anwendung der Rechenregeln für Logarithmusfunktionen stark vereinfachen, und wir erhalten:
t
−
Y − KPx
⇔
=e T
− KPx
⇔ Y = K P x(1 − e
−
t
T
)
Ein PT1 – Glied reagiert daher auf einen Störsprung bei t=0 mit einem Anstieg des Ausgangssignals (beginnend mit dem Anfangswert Y=0, denn e0 = 1). Der Anstieg folgt dabei einer
umgekehrten Exponentialfunktion (≈ e-t ).
Der Anstieg wird mit zunehmendem t schwächer und nähert sich einem Grenzwert an. Für
große Zeiten t → ∞ geht die Exponentialfunktion gegen 0, als Grenzwert bleibt dann K P ⋅ x ,
also ein Wert, der erwartungsgemäß proportional zur Eingangsgröße ist.
5.4.4.7 Effekte, die im geschlossenen Regelkreis auftreten können (closed-loop-Betrachtung)
Bei den Vorversuchen fiel die relativ gute Regelbarkeit der Strecke auf. Bei nicht zu hoher
Last am Ausgang des Generators konnte der einfache P-Regler die Störung nach einiger Zeit
bis auf eine deutliche bleibende Regelabweichung ausregeln. Auch wenn dieses Verhalten
nicht ideal ist, eignet es sich doch gut dazu, die Begriffe der Ausregelzeit (Zeit, bis die Regelgröße nach Aufschaltung eines Störsprungs in wieder in einen vorgegebenen Toleranzbereich
eintritt) und der bleibenden Regelabweichung zu verdeutlichen.
Viel mehr ist von einer einfachen P-Regelung an einer PT1-Strecke auch nicht zu erwarten, da
weder beim Regler noch bei der Regelstrecke ein I-Anteil zu finden ist, der die Regelgröße in
endlicher Zeit auf den Sollwert führen könnte. Daher bleibt als bestimmender Faktor nur noch
249
die Proportionalität übrig, d.h. die Regelstrecke wird sich im Gleichgewicht immer auf eine
Regelabweichung einstellen, die proportional zur aufgeschalteten Störgröße ist.
Instabilitäten können bei Verwendung von D- und I- Regelanteilen leicht auftreten. Hier wird
sich wahrscheinlich gute Gelegenheit bieten, den notwendigen Kompromiss zwischen
Präzision, kurzer Ausregelzeit und Stabilität darzustellen.
5.4.4.8 Strukturierung der Unterrichtsreihe und des Lernmoduls
5.4.4.8.1 Strukturprinzip
Wie schon betont wurde, soll das Multimedia-Lernmodul einzelnen Schülern oder einer
Projektgruppe ermöglichen, sich im selbstgesteuerten Lernen für die Projektarbeit relevante
Kenntnisse und Fähigkeiten anzueignen.
In der vorliegenden Reihe wird als bevorzugte Sozialform die Gruppenarbeit gewählt,
unterbrochen von Gesprächsrunden zum Austausch und zur Sicherung der in der
Gruppenarbeit gewonnenen Erkenntnisse.
Man kann die Konzeption dieser Unterrichtsreihe in der Terminologie von Frey als
„projektartiges Lernen“ bezeichnen169. Die Unterrichtsreihe selbst ist für sich kein Projekt,
aber Teil eines solchen (siehe hierzu die Abschnitte „Multimedia und Projektmethode“ und
„Der Kontext der Unterrichtsreihe“); die Gruppen sollen auch so arbeiten, wie ich es mir bei
einer vom Lernmodul unterstützten Projektarbeit vorstelle, wobei es normalerweise nicht
zwingend ist, dass sich alle Gruppen parallel mit dem Lernmodul befassen.
Beim selbstgesteuerten Lernen bestimmt der Lerner in gewissen Grenzen Tempo und Vorgehensweise selbst. Dies erschwert die Einteilung der Struktur der Unterrichtsreihe in ein
Stundenraster. Aus diesem Grund wurde anstatt einer Aufteilung in Unterrichtsstunden eine
Phasenstruktur der Unterrichtsreihe gewählt. Für die Diskussion der Reihe lässt sich im Anschluss das Verhalten der Schüler während der einzelnen Phasen betrachten. Zusätzlich wurde
notiert, in welchen Zeitabschnitten die Phasen von den Gruppen ungefähr bewältigt wurden.
Der Verlauf der Unterrichtsreihe ist dem Ablauf eines typischen technischen
Konstruktionsprozesses angenähert. Nach Pahl und Beitz bedeutet „Konstruieren“:
„Eine Ingenieurtätigkeit, die praktisch alle Gebiete des menschlichen Lebens berührt, sich der
Gesetze und Erkenntnisse der Naturwissenschaft bedient, zusätzlich auf spezielles
Erfahrungswissen aufbaut und die Voraussetzung zur stofflichen Verwirklichung von
Lösungsideen schafft.“170
169
Frey, K.: Die Projektmethode - Der Weg zum bildenden Tun. Weinheim, Basel: Beltz Verlag, 7. Auflage
1996. Seite 15.
170
Pahl, G.; Beitz, W.: Konstruktionslehre. Methoden und Anwendung. Berlin: Springer, 4. neubearb. Auflage
1997. Seite 1.
250
Nach Pahl und Beitz umfasst ein technischer Konstruktionsprozess folgende Stufen:171
1. Klärung der Aufgabenstellung.
2. Verständnis der notwendigen Grundlagen.
3. Suche nach Standards und existierenden Lösungen.
4. Realisierung einer eigenen Problemlösung.
5. Kostenrechnung.
6. Praktische Erprobung.
Ich habe mich dazu entschieden, sowohl in der Ablaufplanung der Unterrichtsreihe als auch
bei der Strukturierung der Informationseinheiten des Multimedia-Lernmoduls diesen Stufenprozess aufzugreifen. Ich weiche an folgenden Stellen davon ab:
Kostenrechnung. Die Kostenaufstellung ist ein wesentlicher Bestandteil eines technischen
Entwicklungsprozesses. Auch im Technikunterricht allgemeinbildender Schulen ist dieser
Punkt relevant; schließlich wird Technik definiert als „Zielorientierte Veränderung der Umwelt (...) unter konkreten wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Bedingungen; dabei ist es
ihre Aufgabe, eine Optimierung zwischen dem technisch Machbaren, dem wirtschaftlich
vertretbaren und dem gesellschaftlich Wünschbaren anzustreben.“172 Im konkreten Beispiel
bietet es sich aber nicht an, die Kostenrechnung vorwegzunehmen, da sich die Kosten nicht
richtig einschätzen lassen: schließlich kostet es auf den ersten Blick nicht mehr, mit der gleichen Hard- und Software einen PID-Regler zu programmieren, als einen reinen P-Regler. Den
Schülern dürfte jedoch der erhöhte Aufwand auffallen, der zur Optimierung eines PID-Reglers in Hinblick auf Regelgenauigkeit und schnelles Einregeln notwendig wird. Somit lässt
sich die wirtschaftliche Optimierung besser im Nachhinein mit den Personalkosten als
Schwerpunkt diskutieren.
Dokumentation. Die Erstellung der Produktdokumentation ist traditionsgemäß eine der besonders ungeliebten Pflichten eines Konstrukteurs. Trotzdem ist eine gute Produktdokumentation unabdingbar, nicht nur als Bedienungsanleitung, sondern auch, um das Arbeitsergebnis später weiterentwickeln zu können oder durch andere Entwickler nutzbar zu
machen.
Auch aus diesem Grund wurde die Erstellung einer Projektdokumentation in Form von Versuchsprotokollen als Gruppenarbeit an das Ende der Unterrichtsreihe gestellt. Diese
171
Pahl, G.; Beitz, W.: Engineering Design (English Edition). Berlin: Springer, 1984. Entnommen und übersetzt
aus einer Adaption an das Vorgehen bei Entwicklungen in der Elektrotechnik aus: Culverhouse, P. F.; Ball, L.;
Burton, C.J.: DESMATE: A tool for tracking engineering design in action. In: Design Studies Vol. 13 No 1,
January 1992. Butterworth-Heinemann Ltd., 1992.
172
Kultusministerium Nordrhein-Westfalen (Hrsg.): Richtlinien für die gymnasiale Oberstufe in Nordrhein-
Westfalen: Technik. Frechen: Ritterbach Verlag, 1981. Seite 28.
251
Protokolle dienen gleichzeitig als die wesentliche Verschriftlichung dessen, was im Verlauf
der Unterrichtsreihe vermittelt wurde.
5.4.4.8.2 Klärung der Aufgabenstellung
Lernziele
Die Schüler sollen:
Mit den Zielen und Aufgaben der Unterrichtsreihe vertraut sein.
Dazu sollen sie:
•
Mit den zu verwendenden Geräten bekannt sein.
•
Wissen, dass sie mit Einsatz von Computern eine technische Lösung entwickeln
sollen, die unter wechselnden Lasten die Drehzahl eines Motor-Generator-Satzes
möglichst konstant halten soll.
•
Die Unterrichtsreihe in den Kontext dessen, was bisher thematisiert wurde, und was in
der Jahrgangsstufe 13.1 folgen wird, einordnen können.
•
Die Klausurrelevanz der Unterrichtsreihe einschätzen können.
•
Sich in Arbeitsgruppen organisieren.
Unterstützung durch das Lernmodul
Das Lernmodul stellt auf einer einführenden Karte das Ziel der Gruppenarbeit dar.
5.4.4.8.3 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Elektrotechnik
Lernziele
Die Schüler sollen:
Die grundlegende Funktionsweise der elektrotechnischen Anlagen verstehen, die in den
praktischen Versuchen eingesetzt werden.
Dazu sollen sie:
•
Die Lorentzkraft als das physikalische Wirkprinzip kennen lernen, auf dem sowohl die
Funktionsweise eines Generators als auch die Funktionsweise eines Elektromotors
beruht.
•
Die Wirkung eines Magnetfeldes auf eine sich bewegende elektrische Ladung beschreiben können.
•
Das Maß der Ablenkung der Ladungen von der geradlinigen Bewegung mit der Stärke
des Magnetfeldes in Verbindung bringen können.
252
•
Den prinzipiellen Aufbau eines Gleichstrom-Motors beschreiben können.
•
Den prinzipiellen Aufbau eines Gleichstrom-Generatos beschreiben können.
•
Die Wirkung des durch die Feldwicklungen erzeugten Magnetfeldes auf die in den
Ankerwicklungen frei beweglichen Elektronen - am modellhaften Beispiel einer Leiterschlaufe zwischen den Polen eines Hufeisenmagneten - diskutieren können.
•
Damit sowohl die Funktionsweise eines Generators als auch die Funktionsweise eines
Elektromotors in Worten wiedergeben und an einer 3D-Computeranimation beschreiben können
•
Die Wirkung des Kommutators benennen und seine Funktionsweise mit Hilfe der 3DComputeranimation beschreiben können.
Unterstützung durch das Lernmodul
Das Lernmodul unterstützt die Schüler in dieser Phase
1. Durch Texte und 3D-Computeranimationen auf den Hyperkarten Lorentzkraft,
Motor und Generator im Teilgebiet Elektrotechnik des Navigationsbaums.
2. Durch Leitfragen, die nach dem Wahrnehmen der Informationsdarbietung oder währenddessen bearbeitet werden können. Die Leitfragen finden sich im Menü „Leitfragen“ unter dem Titel „Motor/Generator“. Sie haben hier die Form eines Lückentextes.
5.4.4.8.4 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Regelungstechnik
Lernziele
Die Schüler sollen:
sich systematisch, das heißt mit Mitteln der allgemeinen Technologie, an Probleme der Regelungstechnik annähern, diese Probleme zielgerichtet bearbeiten und gefundene Lösungen optimieren können.
Dazu sollen sie:
•
Den prinzipiellen Aufbau eines Regelkreises beschreiben können.
•
Die Begriffe Regelkreis, Regelstrecke, Regler, Messgeber, Messgröße, Regelgröße,
Führungsgröße, Stellgröße, Regelabweichung, Kenngröße nennen, ihre Bedeutung
wiedergeben und an einer beliebigen Regelstrecke korrekt zuordnen können.
•
Das charakteristische Verhalten von I-Strecken und PT1-Strecken kennen lernen.
•
Das charakteristische Verhalten und die Kenngleichung von I-Reglern, P- und DReglern kennen lernen.
253
Unterstützung durch das Lernmodul
Das Lernmodul unterstützt die Schüler in dieser Phase:
1. Durch informierende Texte und Diagramme zum Aufbau von Regelkreisen und zur
Bezeichnung der relevanten Größen.
2. Durch anschauliche bewegte Darstellungen des Verhaltens von beispielhaften PT1 und I-Strecken.
3. Durch korrespondierendes Plotten von Störsprung und Störsprungantwort in x(t)- und
y(t)-Diagrammen.
4. Durch interaktive Versuche mit funktionsfähigen P-, I- und D-Reglern, wobei die von
den Schülern eingegebenen Regelabweichungen direkt und sichtbar in die entsprechenden Kenngleichungen eingesetzt und die Reaktion des Reglers in y(t)-Diagrammen
dargestellt werden.
5. Durch Leitfragen, die nach dem Wahrnehmen der Informationsdarbietung oder
währenddessen bearbeitet werden können. Die Leitfragen finden sich im Menü „Leitfragen“ unter dem Titel „Regelkreis“. Hier haben die Schüler die Aufgabe, symbolische Darstellungen von Motor, Steuerungs-PC und Tachogenerator per Drag & Drop
so zu arrangieren, dass die korrekte Struktur des bei den weiteren Versuchen zu realisierenden Regelkreises sichtbar wird. Darüber hinaus ist die Darstellung mit korrekten Begriffen zu versehen, die aus Listen mit alternativen Begriffen zu wählen sind.
5.4.4.8.5 Realisierung der hardwareseitigen Voraussetzungen
Lernziele
Die Schüler sollen:
Die mess- und steuerungstechnischen Probleme bei der Integration einer gegebenen
Regelstrecke in eine computergestützte Regelung lösen können.
Dazu sollen sie:
•
An einer gegebenen Regelstrecke (hier: ein Motor-Generator-Satz) mögliche
Schnittstellen zur Erfassung der Messgröße identifizieren.
•
Den funktionellen Zusammenhang zwischen der Messgröße (hier: Tachospannnung)
und der Regelgröße (hier: Drehzahl von Motor und Generator) beschreiben und für die
Erfassung der Regelgröße nutzen können.
•
Die Notwendigkeit einer Leistungsverstärkung für die Steuerung des Gleichstrommotors mittels des D/A Wandlers begründen können.
•
Eine Leistungsverstärkung des Ausgangssignals des D/A Wandlers mit Komponenten
des ESTU-Systems realisieren können.
254
•
Durch Messung der Störsprungantwort mit einfachen Messgeräten eine Einstufung der
Regelstrecke nach P-, PT1- oder I-Verhalten treffen.
Unterstützung durch das Lernmodul
Das Lernmodul unterstützt die Schüler in dieser Phase:
1. Durch Diagramme, Texte und bewegte Darstellungen zur Transistortechnik. Beim
Entwurf wurde davon ausgegangen, dass die Schüler schon über Grundlagen der
Transistortechnik verfügen, wie sie im Technikunterricht der Jahrgangsstufe 8
vermittelt werden, und dass diese Kenntnisse lediglich aufgefrischt werden müssen.
Das Lernmodul bietet grundlegende Informationen über Schaltungen mit Transistoren,
ein interaktives Diagramm zur Spannungsverteilung im Kollektor-Emitter-Kreis bei
einer Reihenschaltung mit (konstantem) Lastwiderstand und Informationen zur Lage
der Anschlüsse beim konkret verwendeten Transistortyp PTY55 auf der ESTU-Platine
1505.
2. Durch einen Text mit Skizze und bewegter Darstellung, die die Lage der Anschlüsse
bei der von mir gefertigten Interfacekarte zum DA/AD Wandler RTX-03A der Firma
Conrad Electronic darstellen.
5.4.4.8.6 Realisierung der softwareseitigen Voraussetzungen
Lernziele
Die mess- und steuerungstechnischen Probleme bei der Ansteuerung einer gegebenen Regelstrecke mit AD/DA Wandlerkarten durch den Einsatz höherer Programmiersprachen lösen
können.
Dazu sollen sie:
•
Externe Objekte, die die Funktionen der AD/DA-Wandler-Karte in der Programmierumgebung zur Verfügung stellen, in ihr Softwareprojekt einbinden.
•
Die Objektschnittstellen zielgerichtet einsetzen können.
•
Ihrem Projekt Benutzersteuerelemente hinzufügen, mit denen die Steuerung des
Gleichstrom-Motors zur Laufzeit, also zum Beispiel durch Schieberegler, erfolgen
kann.
•
Eine Zeitsteuerung entwickeln, die in regelmäßigen Abständen Messwerte vom Eingang 1 des AD-Wandlers erfasst und auf dem Bildschirm darstellt.
Unterstützung durch das Lernmodul
Das Lernmodul unterstützt die Schüler in dieser Phase:
1. Durch Darstellungen der grafischen Repräsentationen der Objekte und Steuerelemente, die für das Projekt benutzt werden sollten
255
2. Durch ausführlichen beschreibenden Text mit Programmbeispielen zum Herauskopieren über die Zwischenablage.
3. Durch einen Assistenten, das sogenannte „Helferlein“. Dieses Objekt setzt sich bei Integration in ein Softwareprojekt in die Kommunikation zwischen dem Programm der
Schüler und dem AD/DA-Wandler. Es stellt die ausgetauschten Werte so dar, wie sie
tatsächlich vom AD/DA Wandler gesendet und empfangen werden. Die Schüler
können so überprüfen, ob ihr Programm die richtigen Werte von den Schiebereglern
(und später von den P-, I-, D-Reglern) übermittelt, und die gemessenen Werte von
ihrem Programm korrekt angezeigt werden. Weiterhin werden alle Werte vom
„Helferlein“ auf Gültigkeit überprüft; zu hohe oder negative Werte werden ebenso abgefangen wie ein zu häufiges Abfragen (etwa bei Verzicht auf eine Verzögerung zwischen den Abfragen), das den internen Puffer des TCP/IP Stack zum Überlauf bringen
kann. Alle abgefangenen Werte werden lediglich in den gültigen Bereich hinein
korrigiert („Sättigung“), wobei eine ausführliche Meldung mit Hinweisen zur Problembehebung erfolgt. Das Programm der Schüler läuft dabei weiter. Auf diese Weise
will ich vor allem die Frustrationsmomente beim „Absturz“ der von den Schülern
geschriebenen Programme vermeiden, vor allem aus der Erfahrung heraus, dass Schüler erst am Ende der Stunde zum ersten Mal zum Speichern ihrer Programme neigen.
5.4.4.8.7 Einsatz, Erprobung und Optimierung verschiedener Reglertypen
Ein wichtiges Ziel des Technikunterrichts ist die Schüler in die Lage zu versetzen aus einer
Reihe von gegebenen Möglichkeiten die für das gegebene Einsatzziel geeignete Lösung
auszuwählen und zu optimieren.
5.4.4.8.8 Gemeinsame Erstellung der Projektdokumentation
Ein weiteres Ziel des Technikunterrichtes ist, die Schüler in die Lage zu versetzten,
begründete Entscheidungen für eine Lösung zu treffen und (z. B. einem Kunden oder
Auftraggeber gegenüber) entsprechend zu dokumentieren.
5.4.4.8.9 Die Rolle der Gesprächsrunden am Ende von Gruppenarbeitsphasen.
Karl Frey nennt in seinem Buch „Die Projektmethode“ ein typisches Merkmal für Lernen
nach der Projektmethode:173
„Die Teilnehmer an einem Projekt informieren sich gegenseitig in gewissen Abständen. Die
gegenseitige Information bezieht sich auf Aktivitäten, Arbeitsbedingungen und eventuell auf ergebnisse.“
Auch wenn die Unterrichtsreihe kein echtes Projekt im Sinne der Definition bei Frey darstellt,
möchte ich dennoch dieses Merkmal projektartigen Lernens nutzen. Das Arbeitsergebnis der
173
Frey 1996. Seite 16.
256
Unterrichtsreihe sollen ausführliche Protokolle der 3 Arbeitsgruppen über alle 6 Versuche
sein.
Bestandteil der Protokolle soll eine Darstellung des theoretischen Hintergrundes sein. Die
Schüler wurden in der ersten Stunde der Reihe über diese Anforderung informiert; es war allerdings zu diesem Zeitpunkt nicht möglich, weitergehende Fragen zu klären, da die Schüler
ja mit den Versuchen noch nicht vertraut waren.
Aus diesem Grund wurde die Gruppenarbeit durch regelmäßige Gesprächsrunden im Plenum
zu unterbrochen.
Diese Gesprächsrunden dienen:
1. Dem Erfahrungsaustausch der Gruppen.
2. Der Rückmeldung zum Lehrer über die Qualität der einzelnen Medien.
3. Dem Abgleich des Wissenstandes der einzelnen Gruppen.
4. Der Suche nach einem Konsens über die für das Protokoll relevanten Erkenntnisse.
5. Der Klärung von Fragen der Schüler zu meinen Anforderungen an die Protokolle in
Bezug auf den konkret durchgeführten Versuch.
5.4.5 Durchführung der Unterrichtsreihe
5.4.5.1 Einstieg und Klärung der Aufgabenstellung
1. Stunde
Die Unterrichtsreihe begann mit einem kurzen Rundgang durch den Kursraum, wobei den
Schülern die Geräte gezeigt wurden, mit denen sie die nächsten Stunden arbeiten sollen. Die
meisten Geräte sind ihnen vom Sehen bekannt - ein Motor-Generator-Satz stand seit längerem
für meine persönliche Vorbereitung auf dem Tisch bei den Rechnern, und wurde schon
mehrfach von den Schülern interessiert begutachtet. Mit weiteren wichtigen Geräten, wie
Netzteil, Multimeter und ESTU-System, und den Visual Basic PC haben die Schüler schon
gearbeitet. Dennoch wurden ihnen die Standorte aller sinnvoll verwendbaren Geräte noch
einmal vor Augen führen. Im Anschluss daran, zurück im Plenum, wurde das Blatt „Hinweise
zur Erstellung der Versuchsprotokolle“ (siehe Anlage) ausgeteilt. Eine zusätzlich aufgelegte
Folie diente im folgenden dazu, den jeweils aktuellen Diskussionspunkt zu markieren.
Dabei wurde folgendes betont:
•
Das Erstellen der Protokolle ist ein wesentlicher Teil der Arbeit in der folgenden Unterrichtsreihe und das eigentliche Arbeitsergebnis der einzelnen Gruppen. Demzufolge
wird der Qualität der Protokolle ein hohes Gewicht bei der Bewertung der Gruppenleistung eingeräumt.
257
•
Die Protokolle sind die wesentliche Verschriftlichung dessen, was während der Unterrichtsreihe an Kenntnissen vermittelt und an Erkenntnissen gefunden wurde. Insbesondere sind sie das wesentliche Hilfsmittel zur Vorbereitung der Klausuren. Demzufolge muss auf Vollständigkeit der Informationen und auf korrekt verwendete
Fachbegriffe geachtet werden.
•
Die Protokolle als Arbeitsergebnis sind kein Selbstzweck, sondern werden im weiteren
Verlauf des Kurses dringend benötigt. In der Jahrgangsstufe 13.1 sollen die Schüler in
der Lage sein, mit Hilfe ihrer in eben diesen Protokollen festgehaltenen Erfahrungen
in sehr kurzer Zeit einen drehzahlstabilisierten Generatorprüfstand aufzubauen. Darauf
aufbauen sollen sie später ein Netzplanmodel von Mülheim-Styrum lastunabhängig
frequenz- und spannungsstabil mit elektrischer Energie versorgen.
•
Das Anfertigen der Protokolle ist Teil der Gruppenarbeit und soll daher auch in den
Gruppen während der Unterrichtszeit erfolgen. Dabei sollen sich die Gruppen koordinieren können, so dass die Gruppen individuelle Schwerpunkte ihrer Arbeit betonen
können. Während der gesamten Laufzeit der Unterrichtsreihe, also auch beim Fertigen
der Protokolle, steht den Schülern das Lernmodul zum Nachschlagen zur Verfügung.
In der Diskussion wurde deutlich, dass die Schüler bis zu diesem Punkt keine Fragen zur
Aufgabenstellung haben; die Anforderungen erscheinen ihnen klar, soweit sie das bis dahin
beurteilen konnten. Dies wurde aber gleichzeitig - verständlicherweise - als großer Kritikpunkt geäußert: Die Schüler fühlten sich sehr ungewiss dessen, was auf sie zukommt. Inwieweit sie die an sie gestellten Anforderungen überhaupt erfüllen können, muss ihnen noch
völlig unklar erscheinen. Mit den im ersten Teil des Informationsblatt genannten Titeln der 6
Versuche, die sie durchführen sollen, können sie bei ihrem derzeitigen Kenntnisstand definitiv
noch nichts anfangen.
Das einzige, was die Schüler bereits einschätzen können, ist, dass die vor ihnen liegende
Unterrichtsreihe für sie persönlich arbeitsintensiv wird. Dies, verbunden mit der oben genannten Ungewissheit, erzeugt in ihnen ein entsprechendes Maß an Skepsis. Diese Skepsis
wird von den Schülern Sabine, Ayhan und Markus auch umgehend geäußert.
Sie wurden allerdings - bemerkenswerterweise von ihren Mitschülern, hier vor allem von den
Leistungsträgern Matthias und Dirk - etwas damit beruhigt, dass sie ja die genannten Begriffe
noch gar nicht kennen können, und die Begriffe und Probleme erst während der Versuchsreihe kennen lernen werden.
Zu ihrem ersten Eindruck von der vor ihnen liegenden Unterrichtsreihe gezielt befragt,
äußerten fast alle Schüler vor allem echte Neugier auf das, was auf sie zukommt. Dies gilt
nicht nur für die echten Leistungsträger, auch die Schüler des Mittelfelds, beispielsweise
Patricia, äußerten sich gezielt in diese Richtung. Die Leistungsträger wirkten allerdings besonders gespannt auf die noch unbekannten Problemstellungen und wirkten insgesamt sehr
angetan von der Aussicht, diese unter Zuhilfenahme der Computer lösen zu können.
Die Schüler wurden ebenfalls nach ihrer Einstellung zu den Protokollen befragt. Wie sich
zeigte, sahen alle befragten Schüler durchaus den Sinn der Protokolle.
258
Die Schüler entschieden, 2 Gruppen mit 4 Personen und eine Gruppe mit 3 Personen zu
bilden. Dies wurde von den Schülern als Optimum angesehen zwischen
•
der für die Protokolle aufzuwendenden Arbeit und
•
dem noch bequem machbaren Arbeiten vor dem Bildschirm mit der Gruppe.
5.4.5.2 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Elektrotechnik
2.-3. Stunde
Den Schülern wurde sofort zu Stundenbeginn die Anweisung gegeben, sich in den Gruppen
zusammenzufinden, das Lernprogramm zu starten und sich unter einem von ihnen erdachten
eindeutigen Gruppen-Namen in das Lernprogramm einzuloggen. Die Schüler verteilten sich
entsprechend auf die Rechner. Sabine und Ayhan, die beiden misserfolgsmotivierten Schüler,
verteilten sich auf verschiedene Gruppen. Ayhan und Stefan haben sich in eine Gruppe mit
den Leistungsträgern Dirk und Matthias zusammengefunden, die bereits in die Aufgabenstellung vertieft waren und darüber debattierten, inwieweit diese Aufgabenstellung wohl in
Bezug zu dem Experimentiermaterial steht. Die Gruppe hat sich selbst den Gruppen-Namen
„Elite“ gegeben.
Sabine hatte in ihrer Gruppe direkt die Funktion der Protokollantin übernommen, und zwar
offensichtlich freiwillig. Mit in der Gruppe befand sich die als ruhig und aufmerksam bekannte Patricia und die beiden guten Schüler Thomas und Patrick; Thomas hat die Gruppe unter
dem Namen „Platoon“ in das System eingewählt. Diese Gruppe hat noch nicht von sich aus
damit begonnen, das Lernprogramm zu erkunden, sondern saß ruhig am Bildschirmarbeitsplatz und wartete auf weitere Anweisungen. Dieser Verhaltensunterschied zur Gruppe
„Elite“ sollte sich als typisch erweisen und den weiteren Verlauf der Unterrichtsreihe in
Bezug auf
•
Ausmaß der Lehrerbetreuung,
•
Gruppenprozesse sowie
•
Grad des selbstständigen Arbeitens
nachhaltig bestimmen.
Die dritte Gruppe, bestehend aus York, Matthias und Nurgul, hat sich selbst interessanterweise den Gruppen-Namen „Schlecht“ gegeben. Vom Verhalten in Unterrichtsgesprächen
konnten von York und Matthias gute mündliche Mitarbeit bei befriedigender Beitragsqualität
erwartet werden, während die türkische Schülerin Nurgul bei Programmierübungen sehr guten
Überblick bewies. Diese Gruppe hatte der Aufgabenstellung nur kurze Beachtung geschenkt
und blätterte bereits im Leitfragenkatalog.
Die Zugriffe der Schüler auf das Informationsangebot werden in Verbindung mit GruppenName, Uhrzeit und Betrachtungsdauer in einer SQL-Datenbank gespeichert; siehe hierzu die
Diagramme im Abschnitt „Analyse der Zugriffs-Statistiken“. Eine Analyse der Zugriffe für
diesen Abschnitt zeigt bei allen Gruppen ein sehr ähnliches Bild. Die Gruppen arbeiten sich
259
der Reihe nach langsam durch die Karten des Informationsangebotes und verbringen mit jeder
Karte in etwa gleich viel Zeit. Dabei variiert die Geschwindigkeit von Gruppe zu Gruppe
erheblich, wie aus der Steigung des Graphen im Zugriffsdiagramm unmittelbar deutlich wird;
die Gruppe „Elite“ bewältigte die gesamte Phase zur Vermittlung in fast der Hälfte der Zeit
der Gruppe „Schlecht“. Trotz bekundetem Interesse an den Grundlagen war bei dieser Gruppe
der Wunsch überwiegend, möglichst schnell zu praktischen Versuchen mit den Geräten zu
kommen, was ja damit auch gelungen ist.
Für den Betrachter im Klassenzimmer herrschte das Bild eines sehr ruhigen und konzentrierten Arbeitens mit den Medien. Die Animationen wurden von den Schülern mehrfach eingehend betrachtet, wobei sie bei den folgenden Durchläufen zunehmend versuchten, die Kommentare neben den Animationen mit den dargestellten Elementen in Beziehung zu setzen.
Dies geschah durch Zeigen und durch leise Kommentare „jetzt kommt die Ablenkung...“.
Der Beobachtung nach widmeten sich alle Gruppen vor allem den Animationen mit ihren
begleitenden Kommentaren. Die Begleittexte, die den Interessierten ergänzende und vertiefende Informationen zum Beispiel zur vektoriellen Berechnung der Lorentzkraft anboten,
wurden zwar wahrgenommen, aber auch nach Aussage der Schüler nicht zu Ende gelesen.
Dies betrifft aber ausschließlich die längeren Texte, die über einen Rollbalken zum Weiterblättern verfügen. Dieses Phänomen ist von Informationsangeboten im WWW bekannt und
gut abgesichert; nur in 10 % aller Fälle etwa werden Rollbalken auf Internetseiten zum
Weiterblättern benutzt. Dies lässt sich vor dem Hintergrund verstehen, dass das Lesen von
Texten von Computerbildschirmen deutlich schwerer ist als von Papier. Hier wäre es alternativ sinnvoll gewesen, ergänzende Informationen in Papierform zur Verfügung zu stellen.
In der Gruppe „Platoon“ zeigte sich Sabine unter dem „Schock des ersten Eindruckes“, als sie
Verkündete, dass sie „das nicht alles Verstehen“ werde. Ihr Hauptproblem ist dabei aber nicht
der Anspruch, sondern die schiere Menge an Information, die ja gerade durch die karteikastenartige Anordnung im Lernmodul bereits abschätzbar wird.
Fortgeschrittene Lernprogramme blenden aus genau diesem Grund die Teile des Informationsangebotes aus, die zu Beginn auf keinen Fall für den Lernprozess relevant werden
können. Hier wären dies die für höhere Stufen des Konstruktionsprozesses notwendigen
Informationen, etwa zur Programmiertechnik und zu konkreten Fragen der Hardware.
Aus folgenden Gründen wurde gegen dieses Design entschieden:
•
Es tritt in realen Lernsituationen häufig ein, dass aus einem Überangebot von Informationen aus Literatur, Internet oder anderen Medien relevante Information gefiltert
werden muss.
•
Das Untersuchungsinteresse liegt eben darin, in einer kontrollierten Situation (persönlich bekannte Schüler, definiertes, eingegrenztes Informationsangebot, detailliertes
Protokoll über die Mediennutzung) die Lernstrategien und -probleme beim Umgang
mit einem etwas umfassenderen mehrgliedrigen Informationsangebot zu studieren, um
gewonnene Erkenntnisse auf schwerer beherrschbare Lernsituationen wie zum
Beispiel „Lernen im Internet“ zu übertragen.
260
Durch ein kurzes Gespräch konnte Sabine dazu motiviert werden, sich wieder dem Informationsangebot zuzuwenden. Wichtig war für sie zu hören, dass die enthaltenen Informationen primär für die Gruppenarbeit notwendig sind und jederzeit nachgeschlagen werden
können. So musste sie daran erinnert werden, dass die Inhalte der Klausur auf den Ergebnissen der Gruppenarbeit - ersichtlich an der Verschriftlichung - beruhen, und nicht einfach dem
Lernmodul entnommen werden.
5.4.5.3 Vermittlung notwendiger Grundlagen der Regelungstechnik
Es fiel auf, dass alle Schüler der einzelnen Gruppen die kurzen Texte dieses Informationsteils
wesentlich aufmerksamer lasen. Dies manifestiert sich auch in der hohen Verweilzeit bei den
entsprechenden Hyperkarten. Seinen Grund hat dies offenbar bei den Erfahrungen, die die
Schüler bei der Bearbeitung der Leitfragen zum Teilgebiet Elektrotechnik gemacht haben. Bei
der Diskussion der Gruppenmitglieder untereinander über die Informationen auf der Hyperkarte hörte man wörtlich den Satz: „Guck mal, das kommt bestimmt gleich als Frage!“. Die
Schüler haben dort offenbar schon aus der Betonung innerhalb des Textes wahrgenommen,
welche Passagen besonders relevant sind.
Die Schüler gingen sehr effizient und engagiert an die Bearbeitung des Fragenkataloges. Auch
hier wurden aber die längeren Texte offenbar nicht zu Ende gelesen; bei der Gruppe
„Platoon“ resultierte dies in zwei Fehlern bei der Bearbeitung des Lernmoduls. Nachdem die
Hilfe des Lehrers angefordert wurde, stellte sich die Vorkenntnis von Patricia als „Fehlerquelle“ heraus: aus dem Biologieunterricht kannte sie bereits den Begriff des Sollwertes. Im
Verlauf der Unterrichtsreihe soll jedoch der Begriff der - zeitlich änderbaren - Führungsgröße
gebraucht werden, da bei den praktischen Versuchen verschiedene Sollwerte über Schieberegler vorgegeben werden können.
Das Lernmodul hatte schon von sich aus den Hinweis gegeben, den längeren Text der entsprechenden Informationskarte nochmals genau zu lesen. Dieser Hinweis wurde nachdrücklich verstärkt. Die Schüler glaubten dem Lehrer offenbar mehr als dem Lernprogramm
alleine, und machten sich mit sichtbarem Ehrgeiz daran, anhand des Textes die Leitfragen
noch einmal zu bearbeiten. Als sie danach tatsächlich 100 % der Punktzahl erreichten, gaben
sie sich zufrieden.
Bei der Darstellung der Reglertypen hatte eine Gruppe Schwierigkeiten zu erkennen, welches
der übereinanderstehenden Koordinatensysteme die Regelabweichung und welches die Reaktion des Reglers darstellte. Bei etwas genauerem Hinsehen wäre die Frage überflüssig gewesen, da dies auf der Informationskarte beschriftet war.
Das einzige Verständnisproblem im Zusammenhang mit P-Reglern trat bei Sabine auf, die
nicht verstehen konnte, warum die Regelabweichung negativ und die Reaktion des Reglers
dementsprechend entgegenläufig ist. Hier war kein Eingriff von Lehrerseite notwendig,
Patrick und Thomas konnten nach kurzem Studium der Information direkt eine fundierte
Erläuterung mit einem anderen Beispiel bringen: „Stell dir vor, du wolltest einen Herd auf
einer bestimmten Temperatur halten - wenn er zuviel Temperatur hat, muss er weniger Strom
kriegen, richtig?“
261
Etwas häufiger traten Verständnisprobleme im Zusammenhang mit I- und D-Reglern auf. Bei
der Darstellung der I-Regler wurde ich gebeten, den Zusammenhang zwischen der Stellgröße
und der Fläche unterhalb der Kurve („welcher Fläche?“) noch einmal darzustellen, was anhand der bewegten Grafiken im Lernmodul schnell und problemlos gelang. Die weiteren
Fragen betrafen nicht das Grundprinzip des Verhaltens, den Sinn der diversen Reglertypen,
denn der P-Regler alleine erschien den Schülern schon völlig auszureichen. Diese Fragen
stellten allerdings einen Vorausgriff dar und sollten erst am praktischen Beispiel geklärt
werden.
Wirklich auffällig war das große, fast schon verbissene Engagement der Schüler, die an
diesem Tag das Zeichen zur 5-Minuten-Pause einfach überhört hatten (was ziemlich selten
vorkommt).
Nachdem sichtbar war, dass alle Gruppen die Erarbeitung der Grundlagen abgeschlossen
hatten - die Gruppe „Elite“ war schon in die Realisierung der hardwareseitigen Voraussetzungen vertieft - nutzte ich die letzten 10 Minuten der Doppelstunde für eine Diskussion,
die vor allem mir ein Feedback liefern sollte.
Ich stellte den Schülern die Frage, welche der Darstellungen ihnen besonders informativ und
verständlich erschienen, und mit welchen Teilen sie besondere Probleme hatten.
•
Sehr gut haben den Schülern die Filme gefallen; die Schüler hatten den Eindruck, dass
die Filme außergewöhnlich viel Information transportieren würden. Dafür sei der
Schnitt ein wenig hektisch.
•
Es sei sehr schwierig, von den Fragen auf die richtigen Stellen im Text zu schließen.
•
Es war noch nicht deutlich, wozu die dargestellten Gleichungen der Regler dienen
sollten. Nicht jeder hat wahrgenommen, dass die Werte über die Schieberegler in die
Gleichung „eingesetzt“ wurden.
•
Die Analogien wurden auf breiter Front gelobt. Die Beispiele wurden als „große
Hilfe“ bezeichnet, und waren für die Schüler offenbar der wesentliche Schlüssel zum
Verständnis der Vorgänge.
5.4.5.4 Realisierung der hardwareseitigen Voraussetzungen
3.-4. Stunde, bei einigen Gruppen noch 5. Stunde.
Die Gruppen starteten beim Betreten des Unterrichtsraumes selbstständig die
Bildschirmgeräte und begannen mit der Arbeit an diesem Kapitel. Beim Zeichen zum Stundenbeginn waren bereits alle Gruppen mit der Aufgabe beschäftigt, unter Zuhilfenahme der
Informationen aus dem Lernmodul den Motor-Generator-Satz in Betrieb zu nehmen. Eingriffe
von meiner Seite waren zunächst nicht nötig; wie sich aber zeigte, bezogen alle 3 Gruppen
ihre Messgröße - die Tachospannung - nicht, wie von mir vorgesehen, aus dem aus dem Ausgang des Tachogenerators. Statt dessen schlossen sie, nach gründlicher Prüfung mit Multimetern, den Messeingang an den Gleichstrom-Ausgang der Erregermaschine an. Dies ist
262
unkritisch, da die Spannung der Erregermaschine unterhalb der maximalen 8.5V
Eingangsspannung bleibt.
Abbildung 83: Typischer Schüleraufbau. Auf dem Bildschirm bereits die von der
Gruppe „Schlecht“ entwickelte Steuerungssoftware.
Da es sich in beiden Fällen um einfache Gleichstromgeneratoren handelt, ist der funktionelle
Zusammenhang der gleiche. Didaktische Bedenken bestehen gegen diese Vorgehensweise der
Schüler daher nicht.
Ausschlaggebend für die Entscheidung, diese Idee der Schüler zu unterstützen, sind die folgenden von den Schülern gemachten Beobachtungen:
•
Die Tachospannung am Ausgang der Erregermaschine beträgt bei gleicher Drehzahl
etwa das 4-fache der Spannung am Tachogenerator.
•
Die Auflösung ist bei der Drehzahlmessung über die Erregermaschine wesentlich
besser.
Bei der Drehzahlmessung über den Tachogenerator werden bei den meisten Motor-GeneratorSätzen periodische Schwankungen der Tachospannung bei gleichbleibender Drehzahl des
Generators auffällig. Diese lassen sich eventuell durch verschlissene Schleifkohlen erklären.
Bei der Drehzahlmessung über die Erregermaschine fehlen diese Schwankungen, das Signal
erscheint bei Auftragung über der Zeit stabil.
Probleme können bei einer späteren Nutzung der Drehzahlregelung für einen Generatorprüfstand dann entstehen, wenn mit Eigenerregung gefahren wird. Der Ausgang der Erregermaschine wird sich dann kaum noch als Messgeber eignen, weil die wechselnde Impedanz
des mit angeschlossenen Generators für unkalkulierbare Effekte sorgen dürfte.
Beim - durchaus häufigeren - Arbeiten mit Fremderregung, wie auch während dieser Unterrichtsreihe, stellen sich diese Probleme nicht.
Für Versuche mit Eigenerregung wird sich sicherlich eine Lösung gefunden (wie die Reparatur der Tachogeneratoren mit anschließender Umskalierung des Verhältnisses zwischen
Mess- und Regelgröße). Das grundsätzliche Funktionsprinzip ist den Schülern in jedem Fall
klar, wovon ich mich bei Gesprächen mit den Gruppen überzeugen konnte.
263
Zur Realisierung der Leistungsverstärkung benutzten die Gruppen zunächst die auf der Karte
„Transistor“ gegebenen Informationen. Diese sind zwar zur Lösung des Problems ausreichend, aber sehr komprimiert gehalten, da ich bei der Planung davon ausgegangen war, dass
die Schüler mit den Grundlagen der Transistortechnik - wenigstens, aus der Jahrgangsstufe 8,
mit der Beschaltung - vertraut sind. Wie sich heraus stellte, war die Vorkenntnis der Schüler
in dieser Hinsicht jedoch gleich Null. Dennoch gelangten die Gruppen zu einer fast korrekten
Schaltung; es fehlte lediglich ein geschlossener Basiskreis. Dieser ist im Schaltplan auf der
Karte „Transistor“ eingezeichnet, wurde von den Schülern aber nicht erkannt.
Nachdem ich bei allen Gruppen eine Verbindung vom Emitter des Leistungstransistors zum
0V-Potential der ESTU-Karte gelegt habe, ließen sich die Motoren sofort über die
Transistoren steuern. Die Schüler der einzelnen Gruppen konnten anschließend auf dem
Schaltplan im Lernmodul bezeichnen, welche Verbindung von mir hinzugefügt wurde. Warum diese Verbindung notwendig ist, konnten sie darüber hinaus aber nicht erklären.
Ich habe das Problem daher in der Gesprächsrunde am Abschluss dieser Doppelstunde zur
Sprache kommen lassen. Die Schüler waren problemlos in der Lage, den von ihnen vorher
gewählten Entwurf und den Entwurf mit meiner Änderung an der Tafel zu skizzieren und zu
vergleichen. Etwas zögerlich kam dann die Erkenntnis, dass die im Lernmodul gezeichnete
Verbindung zurück zum Nullpotential des D/A-Wandlers tatsächlich notwendig ist, um zu
einem geschlossenen Basiskreis zu kommen.
Im folgenden sollten die Schüler für das Protokoll beschreiben, was sie in dieser Doppelstunde geleistet haben. Weiterhin sollten die einzelnen Gruppen ihre Einschätzung mitteilen,
welchem Typ die Regelstrecke angehörte, und diese Einschätzung begründen (dies war Teil
der vom Lernmodul genannten Aufgabenstellung).
Zwei Gruppen haben aufgrund des Verhaltens des Gleichstrommotors bei sprunghafter Erhöhung der Betriebsspannung darauf geschlossen, dass es sich bei der Regelstrecke um eine
PT1 – Regelstrecke handelt. Eine einzelne Gruppe hat zwar das gleiche Verhalten registriert,
würde dieses Verhalten aber eher einer I-Regelstrecke zuschreiben. Es entstand eine kurze
Diskussion, die fruchtlos bleiben musste, weil beide Gruppen der Meinung waren, ihre Entscheidung auf der Grundlage gesicherten Wissens getroffen zu haben. Ich hielt mich aus der
Diskussion völlig heraus. Nachdem die Diskussion sich festgefahren hatte, wurde das
Lernmodul als „Schiedsrichter“ bemüht. Ein kurzer Blick auf die relevante Karte überzeugte
alle, dass es sich nur um eine PT1-Regelstrecke handeln konnte.
Ich bat den Schüler Thomas, jetzt noch einmal für alle die Charakteristika des Verhaltens von
PT1 - Regelstrecken darzustellen. Mit einer hervorragenden Tafelskizze und einer verständlichen Erklärung stellte er am Beispiel eines Backofens nicht nur die Störsprungantwort beim
Aufheizen dar, sondern auch noch die korrespondierende Kurve bei der Abkühlung. Dieser
Sachverhalt schien anschließend von allen gut verstanden. Ich habe diese Darstellung in der
264
Klausur noch einmal abgefragt, und sie wurde von fast allen Schülern gut bis brauchbar
wiedergegeben.174
Eine weitere Diskussion ergab sich nach meiner Frage, wo denn nun bei dem Gleichstrommotor Regelgröße und Stellgröße gefunden werden. Die Definitionen aus dem Lernmodul
standen bei den Schülern zur Verfügung und konnten abgerufen werden; echte Klärung brachte ein Beispiel von Thomas, das einen Vergleich zum Automotor in einem Auto mit Geschwindigkeitsregler bemühte. Ayhan folgerte richtig, dass „wir dann ja noch gar nicht geregelt, sondern nur gesteuert hätten“. Mit diesem Missverständnis schien auch jedes andere Verständnisproblem aus der Welt geräumt.
Ein anderes Missverständnis wurde in der Diskussion noch schneller entdeckt und beseitigt:
die Gruppe „Schlecht“ hatte in diesem Versuch mit dem Begriff „Stellgröße“ die „Stellung“
des Spannungsreglers am Netzteil verbunden. Dies ist zwar bei näherer Überlegung nicht
ganz falsch, macht aber beim konkreten Problem wenig Sinn. Die Frage, warum denn der
Leistungstransistor überhaupt eingesetzt werden muss, wurde aus der Gruppe sofort mit der
viel zu geringen Leistungsabgabe der AD/DA-Wandler-Karte begründet. Dies hätte der
Fragende natürlich auch aus der Beschreibung im Lernmodul entnehmen können.
Bei der Arbeit mit den Schülern hat mich durchweg die sachkundige, engagierte und von der
breiten Mehrzahl der Schüler getragene Diskussion begeistert. Alle wichtigen Begriffe und
Sachverhalte standen zur Verfügung. Die Diskussion konnte somit ihrer Aufgabe, Missverständnisse und Verständnisprobleme auszuräumen, mit hervorragender Effizienz gerecht werden. Man kann an diesem Stundenprotokoll womöglich ablesen, wie zügig die relevanten Diskussionspunkte abgearbeitet werden konnten, wobei ich außer der Diskussionslenkung und
der Fragestellung nicht viel beitragen musste.
5.4.5.5 Realisierung der softwareseitigen Voraussetzungen
Ab 5. Stunde
Hier war ein starker Eingriff von meiner Seite notwendig. Wie auch im Abschnitt „Analyse
der Zugriffs-Statistiken“ nachgewiesen wird, bestand offensichtlich eine Hemmschwelle
seitens der Schüler der Gruppen „Platoon“ und „Schlecht“, den Übergang von der geführten
Lernumgebung in die komplexe Programmierumgebung von Visual Basic zu vollziehen. Die
Gruppe „Elite“ war zu diesem Zeitpunkt allerdings schon in die Programmierung vertieft.
In der Zugriffstatistik erkennt man zu diesem Zeitpunkt bei den anderen Gruppen die von mir
so bezeichneten „Seekstrings“, mit denen die Gruppen hektisch in der Reihenfolge der Karten
das Informationsangebot nach Hilfe absuchen (zum Beispiel Pfeil Nr. 5 bei der Gruppe
„Platoon“). Die weiteren Hinweise beziehen sich aber durchweg auf die Visual Basic Programmierumgebung, und machen nur in Zusammenhang mit dieser Sinn.
174
Unstimmigkeiten betrafen vor allem die Form des Graphen im nicht stetig differenzierbaren Bereich zum
Zeitpunkt des Störsprunges.
265
Ich entschloss mich, einzugreifen: Ich stellte in einer Ansprache unmissverständlich klar, dass
nun mit der Programmierung begonnen werden muss. Ich wies darauf hin, dass ein Leistungskurs über ein bestimmtes Anspruchsniveau verfügt, dem die Schüler sich nun stellen müssten.
Dieses Anspruchsniveau würde sich im allgemeinen im Grad der Mathematisierung manifestieren. Im vorliegenden Fall hätten sie die Möglichkeit, diese Mathematisierung mit Hilfe
des Computers zu bewältigen, und diese Möglichkeit sollten sie nun nutzen.
Wesentlich wichtiger war allerdings für die Schüler zu hören, dass sie das Lernmodul nicht zu
verlassen brauchten, sondern dass es nur in den Hintergrund des Betriebssystems gelegt werden sollte. Ich zeigte den Schülern, wie man es durch die Alt+Tab Tastenkombination wieder
in den Vordergrund holen kann, um Hinweise daraus zu beziehen.
Weiterhin demonstrierte ich den Ableger des Lernmoduls, das „Helferlein“, das die Arbeit der
Gruppen in der Entwicklungsumgebung von Visual Basic unterstützen soll. Die Gruppen
kamen danach zügig zum Erfolg, wobei sich die Schüler der verschiedenen Gruppen
gegenseitig unterstützten: wenn der Debugger von Visual Basic zum Beispiel auf einen Programmierfehler in einer bestimmten Programmzeile verwies, wurde diese Zeile mit der Nachbargruppe verglichen. Da es sich vor allem um kleinere Syntaxfehler handelte, habe ich dieses
Vorgehen befürwortet, um schnell zum Ziel zu kommen; durch Verständnisfragen an die
Gruppenteilnehmer konnte ich ausschließen, das die Schüler ganze Programmteile voneinander abgeschrieben haben. Dazu hatten die Schüler auch gar kein Bedürfnis, denn sie
wollten tatsächlich ihren jeweils eigenen Lösungsweg verwirklichen. Entsprechend individuell wirken auch ihre Programme.
Interessanterweise verzichtete die Gruppe „Elite“ völlig auf den Einsatz des „Helferlein“.
Diese Gruppe hatte sich vorgenommen, die Programmierung des AD/DA Wandlers „mit
Bordmitteln“, also ohne die Kontrolle durch Assistenten, in den Griff zu bekommen.
Dies schafften sie auch recht schnell. Im Folgenden machten sie sich daran, die Leistungsgrenze des Messaufbaus, der wie beschrieben vor allem durch die maximal möglichen
Zugriffe auf den TCP/IP Stack pro Sekunde definiert wird, selbst auszuloten. Dies brachte
ihnen einige Abstürze ein, die sonst vom „Helferlein“ abgefangen worden wären. Da die
Grenzen im „Helferlein“ aber von mir recht konservativ definiert worden sind, und die Schüler selbst an dem Rechner saßen, der über das AD/DA Wandler Interface verfügt, erhielten sie
im Endeffekt einen leistungsfähigeren Aufbau, was sich hinterher tatsächlich in der Qualität
der Regelung bei hoher Motorleistung bemerkbar machte.
Auch auf der Hardwareseite gab sich die Gruppe „Elite“ nicht mit dem zufrieden, was bereits
vorhanden war. Besonders störte sie, dass der Motor zwar eine Nennstromaufnahme von 6 A
bei 24 V Betriebsspannung hatte, der Leistungstransistor aber bei einem maximalen IB
1.18mA gerade 2.6A ICE passieren ließ und dabei schon recht warm wurde.
266
Als Lösung erweiterte die Gruppe
„Elite“ die Schaltung eigenständig
auf eine Parallelschaltung von
insgesamt 4 Leistungstransistoren.
Da das Netzteil hierbei seine
Belastungsgrenze erreichte, wurde
von ihnen parallel noch ein zweites
Netzteil
dazugeschaltet.
Für
Versuche unter Last bezogen die
Schüler die Erregerspannung dann
aus einem dritten Netzteil. Die
nebenstehende Abbildung zeigt den
endgültigen Aufbau der Gruppe
„Elite“. Man vergleiche mit der
Darstellung des Standardaufbaus im
vorherigen Abschnitt. Bei allem hat
die Gruppe zwar regelmäßig um
Erlaubnis, aber nie um Betreuung
nachgesucht. Die Leistung der
Schüler erfolgte tatsächlich eigenständig, mit Unterstützung des
Lernmoduls.
Abbildung 84: Modifizierter
Aufbau der Gruppe „Elite“
5.4.5.6 Einsatz, Erprobung und Optimierung verschiedener Reglertypen
Nachdem sowohl das Lesen des Istwertes als auch das Setzen des Stellwertes von den
Schülern beherrscht wurde, gab es recht wenig Probleme, den Schülern zu vermitteln, wie ein
P-Regler durch eine Softwarelösung zu realisieren ist. Auffällig war dennoch, dass die
Schüler zuwenig Selbstvertrauen besaßen, um die Programmierung gemäß den Anweisungen
des Lernmoduls einfach mal zu versuchen. Selbst die Gruppe „Elite“ forderte hier eine Betreuung an, die aber, wie bei allen anderen Gruppen, sehr kurz gehalten werden konnte, da
alle notwendigen Informationen bereits vorlagen.
Meine - bei allen Gruppen gleiche - Hilfestellung war der Rat, die auf der Karte „Die
Arbeitsweise eines P-Reglers“ dargestellte Gleichung zunächst auf Papier zu schreiben, und
dann sukzessive für die genannten Variablen die Programmbefehle einzusetzen, mit denen
man die entsprechenden Werte erhält (Wandler1.Eingabe(1), um den Istwert einzulesen, Slider1.Value, um den Sollwert einzulesen...). Vor Beginn der Unterrichtsreihe, als Einstieg in die Programmierung mit Visual Basic, hatten sie bereits eine Formelsammlung programmiert, die eingegebene Werte gemäß programmierter Funktionen umwandelt und ausgibt.
267
Mit diesem Vorwissen verbunden reichte der von mir gegebene Impuls bei allen Gruppen, um
bei mindestens einem Gruppenmitglied sofort eine Initiative auszulösen. Im Anschluss daran
programmierten die Gruppen weitgehend selbstständig die P-Regler. Bei der Gruppe
„Schlecht“ war es zusätzlich notwendig, den Hinweis zu geben, dass man ein Timer-Control
für ein regelmäßiges Einlesen und verarbeiten des Istwertes benutzen kann. Die anderen
Gruppen hatten das Timer-Control ja bereits in ihre Programme integriert.
Die realisierten P-Regler funktionierten erwartungsgemäß noch nicht sehr zufriedenstellend.
Eine Kombination aus P-Regler und P-Regelstrecke ist zwar stabil, die stationäre Genauigkeit
ist jedoch nicht ausreichend: Bei nahezu jedem Betriebszustand tritt eine große bleibende
Regelabweichung auf, die der Regler nicht mehr ausgleichen kann.
Dies fiel bei den hier realisierten Regelstrecken deutlich auf: Der Istwert erreichte bei einer
Kenngröße KP des Reglers von (-1) im allgemeinen nicht mehr als 60-70 % des Sollwertes.
Bei kleineren KP wurde die Regelung, bedingt durch eine geringe Totzeit bei der Übertragung
der Messdaten durch das Netzwerk, sogar instabil. Dieses Verhalten wurde von mir mit den
einzelnen Gruppen qualitativ diskutiert; durch Variation von KP und Vergleich mit der Station, die direkt an den AD/DA Wandler angeschlossen war, konnte phänomenologisch gezeigt
werden, dass dieses Verhalten von KP und von der durch das Netz bestimmten Verzögerung
abhängig ist.
Die Gruppe „Platoon“ kam schnell zur Idee, die Gleichung
∆Y = K P ⋅ X W
Um eine konstante „Startspannung“ U0 zu ergänzen:
∆Y = K P ⋅ X W + U 0
Dieser Weg, der unter gewissen Randbedingungen durchaus eine Optimierung darstellt, ist
natürlich problematisch und wird deshalb in der Regelungstechnik meines Wissens nach vermieden. Er führt nur zu einer Verringerung der bleibenden Regelabweichung, wenn der Sollwert von vorneherein feststeht; dann kann man solange durch „Variation der Startspannung
optimieren“, bis die Regelabweichung verschwindet. Bei einer Änderung des Sollwertes, d. h.
einer variablen Führungsgröße, taucht aber sofort wieder eine Regelabweichung auf.
Dies wurde den Schülern aber bei der weiteren Erprobung ihres Reglers ohne mein Zutun
klar. In der Diskussion konnten wir festhalten, das diese „Optimierung“ nur im Bereich um
einen bestimmten Sollwert herum brauchbar ist, und dass für jeden neuen Sollwert eine erneute Optimierung notwendig ist, was insgesamt wenig befriedigend ist. Daraus konnte direkt abgeleitet werden, dass ein P-Regler alleine nicht für alle Zwecke ausreicht.
Die weitere Planung war nun, dass die Schüler die bekannten Reglertypen zu PI-, PD-, und
PID-Reglern kombinieren, um aus den spezifischen Eigenschaften der Reglertypen einen optimierten Regler zu realisieren. Ich hatte den Schülern offengestellt, mit einem PI- oder einem
PD-Regler fortzufahren. Alle Gruppen entschieden sich, zunächst einen PD-Regler zu programmieren. Mögliche Gründe dafür:
268
•
Die Schüler haben bis jetzt die Versuche in einer vorgegebenen Reihenfolge
abgearbeitet. Dies war nicht anders möglich, da die verschiedenen Stufen der Realisierung aufeinander aufbauen (Hardwareseite, Softwareseite...). Auch wenn das Multimedia-Lernmodul nun anzeigt, dass von nun an alle Versuche in beliebiger Reihenfolge bearbeitet werden können, bleiben die Schüler gewohnheitsgemäß bei der Reihenfolge, in der die Versuche im Auswahlmenü auftauchen.
•
Das Funktionsprinzip des P-Reglers erscheint ihnen einleuchtender, beziehungsweise
die Darstellung der Funktionsweise im Lernmodul spricht sie mehr an.
•
Die Schüler verbinden mit dem Integralbegriff unangenehme Erinnerungen an ihren
Mathematikunterricht.
Nachdem die erste Gruppe sich dazu entschieden hat, mit dem Integralregler fortzufahren,
wollten die anderen Gruppen nachziehen.
Der letzte Grund ließe sich ausschalten, indem man die Arbeit der Gruppen stärker voneinander trennt. In der Tat war immer wieder zu beobachten, dass sich die Schüler bei anderen
Gruppen über den Fortschritt ihrer Arbeit orientieren und unterschiedliche Lösungen verglichen wurden. Andererseits will ich genau dieses Verhalten eben nicht unterbinden. Im
Gegenteil wurden Sabine und Patricia aus der Gruppe „Platoon“, die am Ende den anderen
Gruppen um einen Versuch voraus war, zum Austausch zu den anderen Gruppen geschickt,
um diese bei der Programmierung des PD-Reglers zu unterstützen.
5.4.5.7 Gemeinsame Erstellung der Projektdokumentation
Eine ursprüngliche Planung von mir sah vor, dass alle Gruppen zunächst getrennt ein
vollständiges Versuchsprotokoll mit ausführlichem Theorieteil anfertigen, diese Protokolle
dann kopiert in der Gruppe zur Diskussion kommen und ggf. Neufassungen erstellt werden.
Mit Hinblick auf den frühen Klausurtermin und zahlreiche Unterrichtsausfälle habe ich beschlossen, diesen Zyklus zu verkürzen. Die Schüler sollten nun eine Doppelstunde darauf
verwenden, alle ihrer Meinung nach (klausur-) relevanten Grundlagen der Elektro- und Regelungstechnik zunächst handschriftlich zusammenzustellen. Dazu benutzten sie neben dem
Lernmodul auch zahlreiche Aufzeichnungen aus ihrer Versuchsphase.
In der anschließenden Doppelstunde - es stellte sich kurzfristig heraus, dass eine weitere
Doppelstunde wegen mündlicher Abiturprüfungen ausfallen sollte, so dass diese Doppelstunde die letzte vor der Klausur war - wurden diese Gruppenergebnisse in einer Plenumssitzung zu einer einheitlichen Darstellung der Grundlagen zusammengefügt. Während dieser
Sitzung wurde, womöglich auch angesichts der anstehenden Klausur, mit erstaunlicher
Effizienz gearbeitet. Innerhalb kurzer Zeit konnten die Struktur eines Regelkreises mit allen
wesentlichen Größen, die Merkmale von PT1- und I-Regelstrecken und die Charakteristika
von P-, I- und D-Reglern festgehalten werden. Dabei wurde intensiver Gebrauch von
Diagrammen gemacht, die insbesondere die Sprungantworten der beteiligten Glieder darstellten und erklärten. Noch offene Verständnisfragen konnten die Schüler innerhalb der
Gruppe selbst beantworten. Mein Eingreifen konnte sich darauf beschränken, Gliederungsvorschläge zu machen und schärfere Definitionen für bestimmte klausurrelevante
Begriffe (Regelgröße, Regelabweichung, I-/ D-Verhalten) einzufordern.
269
Zwischendurch ereignete sich eine interessante und von den Schülern fundiert getragene
Diskussion darüber, wie viele - und welche - Reglertypen bei Menschen vorkämen. Schon alleine am rein motorischen Verhalten des Menschen, also ohne biologische und psychologische Vorgänge, konnten alle Reglertypen festgemacht werden. Dabei ergab sich die bisher
an keiner Stelle thematisierte Zweipunktregelung zwanglos am Beispiel eines Betrunkenen,
der versucht, eine Straße entlangzugehen, ohne in einen der Straßengräben zu fallen.
5.4.6 Analyse der Zugriffs-Statistiken
Die Protokollfunktion des Lernmoduls ermöglicht es, über der Zeitachse aufzutragen, zu
welchem Zeitpunkt (gemessen vom ersten Anmelden der Gruppe an das Lernmodul, Pausen
zwischen den Programmstarts nicht mitgezählt) die Gruppe eine bestimmte Karte betrachtet
hat. Durch Vergleich mit Tabelle 2 wird deutlich, mit welchen Inhalten sich die Gruppen zu
einem bestimmten Zeitpunkt auseinandergesetzt haben.
Ich möchte am Beispiel der Gruppe mit dem (selbstgewählten) Namen „Platoon“ vermitteln,
wie die Diagramme zu lesen sind, und wie sie sich interpretieren lassen. Anschließend sollen
vergleichend die Zugriffstatistiken der anderen Gruppen betrachtet werden. Hier zeigen sich
zum Teil deutliche Unterschiede.
Lfd. Nr. Inhalt
0 Aufgabenstellung
1 Lorentzkraft
2 Generatorprinzip
3 Motorprinzip
4 Regelkreis
5 I-Strecke
6 PT1-Strecke
7 P-Regler
8 I-Regler
9 D-Regler
10 Objektzugriff
11 Num.
Differentiation
12 Num. Integration
13 Interface
14 Transistor
Tabelle 2: Die laufenden Nummern der einzelnen Informationskarten im Lernmodul.
5.4.6.1 Gruppe „Platoon“
Die Gruppe „Platoon“ bestand aus 2 Jungen und 2 Mädchen. Sabine, die von mir als misserfolgsmotiviert eingeschätzt wird (siehe meine Darstellung der Lerngruppe), hat sich in diese
Gruppe eingeordnet.
Die Gruppe wies von allen die stärkste Lehrerzentrierung auf; ich wurde von dieser Gruppe
am häufigsten um Betreuung gebeten. Nach abgeschlossenen Teilaufgaben forderte die Gruppe stets umgehend eine Bewertung von mir; viele Hinweise über Fehler im Programm, z. B.
270
falsch gesetzte Zeilenumbrüche, zu einfache bzw. einfach zu umgehende Abfragen erreichten
mich aus dieser Gruppe. Tauchte ein Problem auf, tendierte diese Gruppe stark dazu, erst um
Betreuung zu bitten, anstatt sofort selbst nach einer eigenen Problemlösung zu suchen.
3
5
14
6
2
12
4
Karte Nr.
10
1
8
6
4
2
0
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
Zeit
Abbildung 85: Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Platoon“
Die Abbildung zeigt die Zugriffstatistik dieser Gruppe. Zum Vergleich stellt die Tabelle 3 die
Zeitpunkte dar, an denen die Gruppe „Platoon“ jeweils einen der 3 Sätze mit Leitfragen beantwortet hat.
Zugriffszeit
200
483
702
1114
1142
2611
2642
Aufgabe Punktzahl
1
1
2
2
2
3
3
135
105
150
180
180
90
120
Tabelle 3: Bearbeitung der Leitfragen durch die Gruppe „Platoon“
Man sieht bei der Gruppe „Platoon“ einen gleichmäßigen Anstieg der Kurve währen der
ersten 3000 Sekunden. Das bedeutet, dass die Karten weitgehend der Reihe nach betrachtet
wurden, und etwa gleichermaßen Aufmerksamkeit erhielten. In den gleichen Zeitraum fällt
die Bearbeitung der Leitfragen. Man sieht, wie während der Beantwortung des 2. und des 3.
Satzes (markiert durch die Pfeile 1 und 2) in den betreffenden Informationskarten zurückgeblättert wurde.
Dies ist ein Zeichen dafür, dass die Gruppe „Platoon“ die Fragen wirklich als Leitlinie für die
Bearbeitung der im Lernmodul vermittelten Grundlagen benutzt hat. Insgesamt hat die Gruppe „Platoon“ am meisten Sorgfalt auf die Beantwortung der Leitfragen verwendet. In der
271
Tabelle 3 ist ersichtlich, dass die Gruppe die Fragen anschließend jeweils ein zweites Mal
beantwortet hat - bei den Fragen zum Motor- /Generatorprinzip (1. Satz) zum Ausprobieren,
bei den Fragen zum Regelkreis und zu den Reglertypen (2. und 3. Satz) aber eindeutig, um
eine höhere Punktzahl zu erreichen. Dies, obwohl ich deutlich gemacht habe, dass die
Beantwortung der Leitfragen in keinem Bezug zur Note stehen kann.
Nachdem die Grundlagen mit den Leitfragen erarbeitet wurden, benutzten die Schüler etwa
über eine Viertelstunde (≈ 1000 Sekunden) die Karte Nummer 14 (Pfeil 3), in der Funktion
und Beschaltung des Leistungstransistors erklärt wird. In diesem Zeitraum bearbeiteten sie
meiner Beobachtung nach den Versuch 1, „Realisierung einer Schaltung zur manuellen
Steuerung“, dessen wesentlicher Bestandteil die korrekte Verwendung eben dieses Leistungstransistors ist.
Zum Abschluss des Versuchs 1 sollen die Schüler entscheiden, ob es sich bei dem Gleichstrommotor um eine Regelstrecke mit P- oder mit I-Verhalten handelt. Wie man sieht, haben
sich die Schüler eingehend mit den Karten 5 und 6 (PT1-Strecke, I-Strecke) auseinandergesetzt, auch vergleichend zwischen beiden Karten gewechselt (Pfeil 4), um zur einer
Entscheidung zu kommen. Wie die Protokollsoftware vermerkt hat, war die Antwort auf
Anhieb richtig, es wurde also wahrscheinlich nicht geraten.
Im Anschluss daran begannen die Schüler mit den Vorbereitungen, um die Regelstrecke mit
dem Computer zu verbinden. Sie studierten zunächst die Informationen auf Karte 10. Karte 10
beschäftigt sich vornehmlich mit der softwareseitigen Ansteuerung der Schnittstelle, also des
AD/DA-Wandlers. Da der AD/DA-Wandler aber zu diesem Zeitpunkt noch gar nicht in die
Schaltung integriert war, entstand offensichtlich einiges an Verwirrung. Die Zugriffsstatistik
zeigt ein schnelles Hin- und Herwechseln durch das Informationsangebot auf der Suche nach
Hinweisen zur Lösung des Problems (Pfeil 5). An dieser Stelle wurde ich zur Hilfe gerufen.
Ich wies auf Karte 13 hin, auf der die korrekte Beschaltung des Interfaces vermittelt wird.
Wahrscheinlich erwarteten die Schüler weiterhin einen einigermaßen linearen Ablauf des
Informationsangebotes. Die Karte 13 steht relativ weit hinten; möglicherweise hatte diese
konkrete Gruppe nicht die Idee, dort zu suchen. Es wäre zu überlegen, ob man die Reihenfolge, in der die Karten im Navigationsbaum angeordnet sind, wieder stärker an die Abfolge
der Aufgaben annähert. Andererseits sollen die Schüler ja gerade lernen, wichtige Informationen aus einer breit gestreuten Wissensbasis auszufiltern.
Möglicherweise war die Karte 13 aber auch nicht deutlich genug gekennzeichnet, oder der
Bezug zu der zur Verfügung stehenden Hardware wurde nicht sofort klar (die Schnittstellenkarte zum ESTU-System ist bei der Laborbegehung in der 1. Stunde der Reihe allen gezeigt worden). Eine realitätsnähere, weniger schematische Darstellung der Karte, wie
vielleicht eine eingescannte Fotografie, wäre hier vielleicht hilfreich.
In der Folge sieht man, dass Karte 13 zur Problemlösung stark frequentiert wird. Sie ist
sowohl für die hardwareseitige Anbindung des PC an die Regelstrecke, als auch für die
softwareseitige Ansteuerung des DA/AD-Wandler wichtig.
Darüber hinaus sieht man, dass die Gruppe versucht, die Informationen dieser Karte mit den
Informationen der niedrigeren Karten, auf denen u. a. das Motor- / Generatorprinzip erklärt
272
wird, in Beziehung zu setzten! Die Gruppe versucht anscheinend, zur korrekten Beschaltung
und Programmierung des AD/DA-Wandlers Informationen über die Messgröße und die
Stellgröße der Regelstrecke zu erhalten. Darüber hinaus wird bei mehreren Gelegenheiten ein
erneuter Blick auf die Aufgabenstellung geworfen. Culverhouse, Ball und Burton bezeichnen
dieses Verhalten als typisch für ein fortgeschrittenes Problemlösungsverhalten bei Ingenieuren. Personen, die zum erstem Mal mit technischen Problemlösungen konfrontiert
werden, neigen danach mehr dazu, die Aufgabenstellung aus dem Blick zu verlieren175.
Im Anschluss (Pfeil 6) vertieft sich die Gruppe in die programmiertechnische Realisierung
der Regler. Entsprechend erkennt man, dass die Informationen der Karten 7, 8, 9 (P- I- und DRegler) nun am stärksten frequentiert werden. Diese Aufgabe wird weitgehend in der
Entwicklungsumgebung der Programmiersprache Visual Basic abgewickelt; sie erfordert
vorwiegend kombinatorische Leistungen der Schüler und zahlreiche sogenannte „Debugzyklen“ aus Programmerstellung, Testdurchlauf, Fehlerdiagnose und Verbesserung. Man sieht
in Folge, dass die Frequenz der Zugriffe auf das Lernmodul geringer wird. Die Schüler haben
erkannt, dass sie sich die Lösung des Problems selber erarbeiten müssen, und greifen nur
gezielt auf bestimmte Schlüsselinformationen zu. Meiner Beobachtung nach wurden vor
allem die Gleichungen der Regler häufig betrachtet, und Erklärungen für das Verhalten der
von den Schülern programmierten Regler durch den Vergleich zu den im Lernmodul dargestellten gesucht.
Die Abbildung 3 zeigt, welche Zeit lang (in Sekunden) die einzelnen Karten insgesamt zur
Anzeige gekommen sind. Eine besonders lange gesamte Betrachtungszeit kann darauf
hindeuten, dass eine Karte für die Schüler bei der Bearbeitung der Aufgaben von besonderem
Nutzen waren. Es kann aber genauso gut bedeuten, dass bei der Darstellung der Informationen
auf der Karte ein Verständnisproblem aufgetaucht ist, dass die Schüler gezwungen hat, sich
besonders lange mit dieser speziellen Karte auseinander zu setzen.
Leider lässt sich nicht feststellen, ob die Karten wirklich betrachtet wurden, oder ob sie, z. B.
während der Programmierung in Visual Basic, nur im Hintergrund standen.
Bei der Gruppe „Platoon“ ist das sicherlich an einer Stelle der Fall: nachdem die Gruppe die
Informationen zu P-, I-, und D-Reglern betrachtet hat, begann sie mit der programmiertechnischen Umsetzung in Visual Basic. Wie der Vergleich mit Abbildung 86 zeigt, war die
Darstellung des D-Reglers die letzte angezeigte Karte. Die Zeit für diese Karte lief weiter,
obwohl das Lernprogramm innerhalb der Windows-Bildschirmanzeige von der Visual BasicEntwicklungsumgebung verdeckt wurde.
Die Karte, die die Aufgabenstellung beschreibt, enthält relativ viel Text und wurde meiner
Beobachtung nach auch aufmerksam gelesen. Zusätzlich kehrte die Gruppe, wie auch aus
Abbildung 86 ersichtlich, recht häufig zu dieser Karte zurück. Die Karte blieb dann ebenfalls
im Hintergrund.
175
Culverhouse 1992. Seite 67.
273
Zeitanteile der einzelnen Karten (s)
Lo
re
Au
fga
be
ns
tel
lun
g
ntz
Ge
kr a
ne
rat
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eg
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Tr
an
sis
tor
5000
4500
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Abbildung 86: Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Platoon“
Die Werte der restlichen Karten wirken plausibel. Die Karten zu den Grundlagen der
Elektrotechnik sind wohl auch wegen der computergenerierten 3D-Animationen eingehend
betrachtet worden. Die Karte mit der Struktur des Regelkreises wurde sehr häufig als Diskussionsgrundlage benutzt und war dann längere zeit im Vordergrund. Das Informationsmaterial zum Objektzugriff enthält viel Text und ist, insbesondere am Bildschirm,
schwierig zu lesen; von den Schülern erreichten mit dazu einige berechtigte Beschwerden.
Die Karte mit den Informationen über die Leistungsverstärkung mittels Transistoren wurde
benötigt, während die Schüler die Motorsteuerung realisierten.
Wie man sieht, ist eine Interpretation der Zeitanteile der einzelnen Karten nicht unkritisch.
Solange jedoch der Unterricht nicht durch zuviel Leerlauf beherrscht wird, kann man in guter
Näherung davon ausgehen, dass sich sie Schüler gerade mit einem Problem auseinandersetzen, dass einen Bezug zu der zuletzt angezeigten Karte hat.
Fasst man daher die einzelnen Karten zu thematisch verwandten Kapiteln zusammen - hier
bietet sich die Gliederung an, die auch schon in der Navigationsleiste des Lernmoduls verfolgt
wird - so ist die Verteilung der Zeitanteile auf die einzelnen Kapitel (Abbildung 87) ein
brauchbares Maß dafür, mit welchen Themen sich die Gruppe schwerpunktmäßig auseinandergesetzt hat.
274
Zeitanteile in den einzelnen Kapiteln
Hardware
Aufgabenstellung
Programmiertechnik
Elektrotechnik
Regelungstechnik
Abbildung 87: Aufenthaltsdauer der Gruppe „Platoon“ in den einzelnen Kapiteln.
Wie im Abschnitt „Strukturierung der Unterrichtsreihe und des Lernmoduls“ dargestellt
wurde, orientiert sich die Struktur des Lernmoduls in gewissen Grenzen an den Stufen eines
technischen Entwicklungsprozesses nach Pahl und Beitz. Entsprechend lassen sich die
einzelnen Kapitel einordnen:
Kapitel
Stufe
Aufgabenstellung
Klärung der Aufgabenstellung
Elektrotechnische Grundlagen
Verständnis der notwendigen Grundlagen
Regelungstechnische Grundlagen
Programmiertechnik
Suche nach Standards und existierenden Lösungen
Hardware
Praktische Erprobung
Wie sich zeigt, hat sich die Gruppe „Platoon“ bei ihrer Arbeit schwerpunktmäßig - sei es beim
selbstgesteuerten Lernen mit dem Multimedia-Lernmodul, sei es bei der handlungsorientierten Erarbeitung mit der Hardware des ESTU-Systems - mit den Grundlagen der Regelungstechnik auseinandergesetzt. Obwohl die Darstellung der Informationen in der
Wissensbasis es genauso erlauben würden, das Multimedia-Lernmodul im Physikunterricht
einzusetzen, ist hier durch die Art der praktischen Aufgabenstellung, der Zielsetzung und
der Führung durch die Wissensbasis gelungen, dem Thema der Unterrichtsreihe:
„Einführung in die Regelungstechnik am Beispiel Drehzahlregelung eines Motor-GeneratorSatzes“ gerecht zu werden.
275
5.4.6.2 Gruppe „Elite“
Die Gruppe mit dem selbstgewählten Namen „Elite“ bestand zunächst aus 4 Jungen. Ein
Gruppenteilnehmer verließ aber zwischenzeitlich die Oberstufe, um eine Berufsausbildung
anzutreten. Ayhan, einer der als misserfolgsmotiviert beschriebenen Schüler, hat sich dieser
Gruppe zugeordnet und wurde dort gut integriert.
Die Gruppe „Elite“ fiel durch ihr besonders selbstständiges Arbeiten auf. Zum einen wurde
ich während der gesamten Reihe lediglich zweimal um Betreuung ersucht. Zum anderen widmete die Gruppe sich Problemen, die weit über die Aufgabenstellung und das erwartete Maß
an eigener Leistung hinaus gingen.
Zum Zeitpunkt des Abschlusses dieser Arbeit studieren zwei Mitglieder der Gruppe erfolgreich Elektrotechnik an der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg.
1
14
2
12
3
Karte Nr.
10
8
6
4
2
0
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
Zeit
Abbildung 88:Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Elite“
Im direkten Vergleich mit der Gruppe „Platoon“ fällt auf, dass das Lernmaterial anhand der
Leitfragen in einem wesentlich höheren Tempo durchgearbeitet wurde. Insgesamt wurden für
den ersten Durchgang nur 28 anstatt 43 Minuten benötigt (65 %). Nach dem erstem Durchgang entschied sich diese Gruppe aus Ehrgeiz noch zu einem zweiten, um auf maximale
Punktzahl zu kommen.
Der Anstieg der Kurve in der Zugriffstatistik fällt entsprechend steiler aus als bei der Gruppe
„Platoon“.
276
Zugriffszeit
346
1560
1722
2021
2158
Aufgabe
Punktzahl
1
2
3
2
3
120
120
75
180
120
Tabelle 4: Bearbeitung der Leitfragen durch die Gruppe „Elite“
Das wirklich herausragende Merkmal der Zugriffstatistik von „Elite“ ist das von mir als clustering bezeichnete Auftreten einer Mehrzahl von Zugriffen, die in einem eng umgrenzten
zeitlichen und thematischen Raum stattfinden. (Ovale 1, 2 und 3). Sie unterscheiden sich
deutlich von den seekstrings, die für die eher ziellose Informationssuche zum Beispiel der
Gruppe „Schlecht“ kennzeichnend ist.
Das Auftreten dieser cluster fällt zeitlich zusammen mit herausragenden Gruppenleistungen.
Cluster 1 kennzeichnet Zugriffe, die eng auf das Gebiet „Hardware“ beschränkt sich. Zeitgleich hat sich die Gruppe hervorgetan, indem sie eigenständig durch Einsatz von 4 parallel
geschalteten Leistungstransistoren und 2 Netzteilen eine wesentliche Leistungssteigerung des
Aufbaus erwirkt hat.
Man beobachtet eine ebenso konsequente und konzentrierte Informationssuche im Bereich der
Programmiertechnik (Cluster 2). Zeitgleich baute die Gruppe sehr schnell und ebenfalls von
mir unbetreut eine leistungsfähige und individuell designte Benutzeroberfläche für die Ansteuerung des AD/DA-Wandlers auf, wobei sie anstatt des „Helferlein“-Assistenten als einzige Gruppe direkt auf das AD/DA-Wandler-Steuerobjekt zugriff.
Der Cluster 3 markiert eng die Informationskarten zu den P-, I- und D-Reglertypen. Auch hier
wird gezielt nach Information in einem sinnvollen umgrenzten Bereich gesucht. Unterbrochen
werden die Cluster durch regelmäßige Kontrolle der Aufgabenstellung. Nach Culverhouse ist
dieser ständige Abgleich des entstehenden Produktes mit dem Anforderungsprofil ein Kennzeichen für Ingenieure mit fortgeschrittenen konstruktiven Fähigkeiten.
Meiner Meinung nach wird in diesen Diagrammen eine im Vergleich zu anderen Gruppen
höhere Medienkompetenz der Gruppe „Elite“ deutlich sichtbar.
277
Zeitanteile der einzelnen Karten (s)
6000
5000
4000
3000
2000
1000
g
kra
ft
lun
Ge
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era
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0
Abbildung 89:Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Elite“
Den gleichen Hintergrund hat die unvernünftig hohe Anzeigezeit der Informationskarte zur PRegelstrecke. Nachdem die Gruppen - relativ zeitgleich - die Steuerungsschaltung realisiert
und ihre Einstufung der Regelstrecke nach P- oder I-Verhalten getroffen haben, habe ich eine
Gruppensitzung einberufen, in der Ablauf und Ergebnisse dieses Versuchs besprochen und
diskutiert wurden. Auch dabei wurde die Zeit für die zuletzt betrachtete Karte weiter gezählt.
Zeitanteile in den einzelnen Kapiteln
Hardware
Programmiertechnik
Aufgabenstellung
Elektrotechnik
Regelungstechnik
Abbildung 90:Aufenthaltsdauer der Gruppe „Elite“ in den einzelnen Kapiteln
278
5.4.6.3 Gruppe „Schlecht“
14
12
Karte Nr.
10
8
6
4
2
0
0
5000
10000
15000
20000
25000
Zeit
Abbildung 91:Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Schlecht“
Zugriffszeit
33
108
206
256
288
Aufgabe
Punktzahl
2
1
3
3
3
150
120
30
90
120
Tabelle 5: Bearbeitung der Leitfragen durch die Gruppe „Schlecht“
279
Zeitanteile der einzelnen Karten (s)
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
Au
fga
be
ns
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lun
Lo
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m.
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Int
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Tr
an
sis
tor
0
Abbildung 92: Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Schlecht“
Zeitanteile in den einzelnen Kapiteln
Hardware
Aufgabenstellung
Programmiertechnik
Elektrotechnik
Regelungstechnik
Abbildung 93: Aufenthaltsdauer der Gruppe „Schlecht“ in den einzelnen Kapiteln
280
5.4.7 Die Klausur vom 9.6.1998
Problemstellung: In einer Verfahrenstechnischen Anlage wird ein
Reaktionsofen aufgestellt, dessen Temperatur durch einen Ölbrenner
konstant gehalten werden soll.
Aufgabe 1: Regelkreise.
Zeichne den Signalflussplan eines Regelkreises, der diese Regelungsaufgabe übernehmen
kann. Beschrifte die Funktionsblöcke, und trage alle wichtigen Größen mit ihrer physikalischen und regelungstechnischen Bezeichnung ein!
Aufgabe 2: Regelstrecken.
Der Ofen verfügt nur über eine beschränkte Wärmeisolierung. Wie wird er sich bei einer
plötzlichen Änderung der Wärmezufuhr verhalten - wie eine P-Regelstrecke oder wie eine IRegelstrecke? Begründe Deine Entscheidung! Skizziere dazu auch den zeitlichen Verlauf von
Sprung und Sprungantwort.
Aufgabe 3: Regler.
Der große Ofen reagiert sehr träge auf Einflüsse von außen (Änderung der Umgebungstemperatur usw.). Für den verfahrenstechnischen Prozess ist es jedoch sehr wichtig, eine bestimmte Temperatur möglichst genau einzuhalten. Der Verfahrensingenieur muss sich jetzt
gut überlegen, welchen Regler (oder welche Kombination von Reglern) er einsetzen soll.
Charakterisiere für jeden Reglertyp (P-, I-, D-Regler) einzeln, ob sein Einsatz
•
•
•
notwendig,
sinnvoll oder
überflüssig ist!
Begründe jeweils Deine Entscheidung! Welchen Regler/Welche Reglerkombination würdest
Du wählen?
Aufgabe 4: Programmierung von Reglern.
Bei der Programmierung des PD-Reglers wurde ein Programm entwickelt und erprobt (steht
dir während der Klausur zur Verfügung!). Es hat jedoch einen Nachteil: es wird nur ermittelt,
ob seit der letzten Messung einer Änderung der Regelgröße (x-z) stattgefunden hat. Eine
Regelabweichung kann aber auch entstehen, wenn jemand plötzlich den Sollwert ändert!
Wandle das Programm so ab, dass der D-Anteil des PD-Reglers auch auf eine solche Änderung
reagiert, also tatsächlich einer plötzlichen Änderung der Regelabweichung entgegenwirkt.
Erstelle mit Hilfe der aus dem Lernmodul entnommenen Informationen das Programm für
einen Integral-Regler („I-Regler“). Erstelle zunächst den Programmablaufplan, dann das
eigentliche Programm. Ein Vergleich mit Aufgabenteil a) ist sicher hilfreich.
281
Numerische Integration mit der Rechteckregel
Der Computer weiß auch nicht, wie man die Stammfunktion einer Funktion f(t) ermittelt. Aber
eigentlich ist das bestimmte Integral einer Funktion f(t) ja nur die Fläche zwischen der
Funktion und der x-Achse. Und an die kann man auch einfacher herankommen.
Betrachte die Grafik rechts: Man kann die
Fläche unter der Kurve einfach in viele
Rechtecke zerlegen. Alle Rechtecke haben
schon mal die gleiche Breite dt auf der tAchse. Die Höhe wechselt allerdings, je
nachdem, wie groß der Funktionswert f(t) an
dieser Stelle gerade ist (Punkte). Aber den
kann der Computer ja einfach durch Einsetzen ausrechnen.
Wenn man einen Integralregler programmieren will, ist das Einsetzen noch nicht
einmal nötig. Denn die Kurve wird dann nicht von irgendeiner Funktion, sondern von den
Messwerten des A/D-Wandlers bestimmt. Es reicht also, wenn das Programm in regelmäßigen
zeitlichen Abständen dt einen Messwert vom A/D-Wandler erfasst. Das kann man zum
Beispiel von einem „Timer Control“ erledigen lassen, dass auf ein „Intervall“ der Länge dt
eingestellt ist. Die Breite des Rechteckes auf der t-Achse ist dann eben dt, die Höhe wird
durch den Messwert vorgegeben. Normalerweise addiert man anschließend alle errechneten
Flächen zusammen. Bei einem I-Regler will man aber ständig auf dem laufenden sein, wie
groß die Fläche der Kurve gerade ist. Am besten deklariert man dazu eine Variable - nennen
wir sie mal I - und addiert das Ergebnis der jeweils letzten Rechnung immer wieder zu dieser
Variablen dazu, so dass sie praktisch „ständig mitwächst“. Das geht bei Visual Basic mit der für einen Mathematiklehrer völlig illegal aussehenden - Zuweisung:
I = I + neuer Wert
Was für I herauskommt, ist schon fast der Stellwert des I-Reglers. Probier es einfach mal aus.
Zeichne dazu zunächst ein Flussdiagramm, das den in diesem Text beschriebenen Ablauf
wiedergibt.
282
5.4.8 Reflexion des Einsatzes der Komponentenorientierten Lernsoftware im
Technikunterricht
Als wesentlicher Kritikpunkt ist deutlich geworden, dass die längeren Texte des Lernmoduls,
die wesentliche Hinweise insbesondere zur Programmiertechnik enthalten, bei einigen
Gruppen kaum Beachtung gefunden haben. Es war bei jeder einzelnen Gruppe notwendig, die
Schüler durch gezielte Aufforderung zum Lesen des entsprechenden Textes zu bringen. Zum
Teil gaben die Schüler (zu recht) vor, dass das Lesen eines längeren Textes vom Bildschirm
sehr anstrengend wäre. Zum Teil ist aber auch zu befürchten, dass die Schüler durch die vergleichsweise höhere Attraktivität der bewegten Darstellungen dazu bewogen wurden, Hinweise zur Lösung eher dort als im Text zu suchen.
Es wäre nun ein denkbarer Weg, nach Möglichkeit alle textlichen Darstellungen durch
grafische Darstellungen, womöglich durch Animationen o.a. zu ersetzen. Dies geschieht in
vergleichbarer Form im Lernprogramm zu Microsoft Word 5.0: Bei der Arbeit mit Texten
fügt hier der Computer Zeichenweise den Text auf dem Bildschirm ein; besonders relevante
Stellen werden durch Pfeile markiert und kommentiert.
Es wäre also möglich, bei der Beschreibung von Programmieranweisungen und von Beispielprogrammen ähnlich zu verfahren. Neben dem hohen Aufwand bei längeren Texten und
einem sicherlich zu erwartenden Abnutzungseffekt hat dies auch Nachteile für den Schüler:
auf diese Art würde er durch die Computertechnik sogar beim Lesen, eigentlich einer Urform
des selbstgesteuerten Lernens, in eine passive Rolle gebracht; er muss sich bei Tempo und
Reihenfolge seines Lesens der Vorgabe des Computers unterwerfen.
Darüber hinaus muss man sich fragen, ob man die Texte eigentlich ersetzen will; schließlich
findet sich der absolute Großteil des menschlichen Wissens in Schriftform gespeichert. Die
Fähigkeit zur Aufnahme komplexer Informationen aus - auch längerem - Schriftgut ist ein
wesentlicher Teil der Studierfähigkeit. Weiterhin bezeichnet der Begriff Multimedia „die
Integration von Text, Graphik, Pixelbildern, Video und Audio“176. Damit verbietet es sich
nicht automatisch, längere Texte in Multimedia-Lernumgebungen zu integrieren.
Der hier gegangene Weg ist daher meiner Meinung nach zu rechtfertigen. Es konnte gezeigt
werden, dass die Schüler aus dem multimedial codierten Informationsangebot alle wichtigen
Grundlagen der Regelungstechnik, deren Vermittlung das Ziel der Unterrichtsreihe war,
entnehmen konnten. Dies zeigt sich vor allem an der auffällig guten Beteiligung an den
Diskussionen mit der hohen Qualität der Beiträge; es zeigt sich weiterhin am guten
Abschneiden der Lerngruppe in der Klausur.
Weiterhin weist die Analyse der Zugriffs-Statistiken auf eine Überforderung der Schüler an
einer bestimmten Stelle hin. Während das Vorgehen der Gruppen bei der Beantwortung der
Leitfragen äußerst planmäßig wirkt, setzen bei der Suche nach Informationen zur Durchführung der Versuche bei 2 von 3 Gruppen heftige Suchstrings ein, die sich quer durch das
176
Hornung, C.: PC-basierte Multimedia-Systeme. In: Glowalla, U.; Engelmann, E.; Rossbach, G. (Hrsg.):
Multimedia '94. Grundlagen und Praxis. Berlin: Springer, 1994. Seite 2.
283
Informationsangebot ziehen. Das deutet darauf hin, dass die Schüler noch Schwierigkeiten
haben, gezielt die für sie notwendigen Informationen zu finden.
Bei der am stärksten betroffenen Gruppe „Schlecht“ lässt sich das Problem aber auf die nachlässige Bearbeitung der Leitfragen zurückführen, die ja primär dazu dienen, die Schüler mit
der Struktur des Informationsangebotes vertraut zu machen. Im Sinne einer Schadensbegrenzung hätte sich hier eine von mir bei der Planung verworfene Idee als Problemlösung
heraus stellen können, nämlich bei den Aufgabenstellungen zu den Versuchen gleich ein
Verzeichnis der bei diesem konkreten Versuch hilfreichen Informationskarten beizufügen.
Auf der anderen Seite wäre es in diesem Fall nicht möglich gewesen, die mangelhafte
Kenntnis der Informationsstruktur der Gruppe aufzudecken. Bei der Gruppe „Platoon“ reichte
ja der aus diesem Grund gegebene Hinweis, doch auch mal die längeren Texte der Karten zu
lesen, aus; die Zugriffsstatistik weist von da an bereits einen wesentlich planvolleres Vorgehen auf.
Im Rückblick empfinde ich es sehr positiv, dass ich mich, nachdem mich das Lernprogramm
von der Aufgabe der Wissensvermittlung entlastet hat, der Beobachtung der einzelnen
Gruppen widmen konnte. Damit war es mir in der Phase „Vermittlung notwendiger
Grundlagen der Elektrotechnik“ leicht möglich, Sabines Lernblockade durch ihr Verhalten
wahrzunehmen, und ich konnte mir die Zeit nehmen, sie durch ein kurzes Gespräch gezielt zu
unterstützen.
Als negativ habe ich es empfunden, dass es mir diese Form des selbstgesteuerten Lernens
erschwert, noch während der Unterrichtszeit gezielte Betonung auf einzelne Punkte des Lernstoffes zu setzten. Ich habe es mir punktuell gewünscht, dass ich die vektorielle Berechnung
der Lorentzkraft doch etwas auffälliger untergebracht hätte, da diese Passage des begleitenden
Textes, wie erwähnt, kaum wahrgenommen wurde. Diese Betonung hätte aber unbedingt
schon bei der Gestaltung des Informationsangebotes erfolgen müssen! Bei frontalem Unterricht kann ich leicht während meiner Ausführung besonders auf Punkte hinweisen, die mir in
gerade diesem Moment wichtig erscheinen. Einen Videofilm kann ich anhalten, zurückspulen
und auf bestimmte Passagen besonders Hinweisen, wenn sie mir gerade auffallen. Bei einem
Arbeits- oder Informationsblatt, dass allen in einheitlicher Form vorliegt, kann ich ebenfalls
leicht auf Textpassagen verweisen.
Um das gleiche im vorliegenden Fall zu erreichen, hätte ich:
1. Das selbstgesteuerte Lernen aller Gruppen unterbrechen müssen.
2. Den Gruppen auf komplizierte Weise beschreiben müssen, an welcher Stelle im
Lernmodul die Information zu finden ist, die ich näher betonen möchte.
3. Denjenigen, die noch gar nicht zu dieser Stelle vorgedrungen sind, kurz aufreißen
müssen, worum es hier überhaupt geht, damit sie meine Betonung überhaupt
einordnen können.
4. In Summe hätte dies eine so empfindliche Störung des selbstgesteuerten Lernens
bedeutet, dass ich davon abgesehen habe. Als Alternative kann man natürlich jeder
einzelne Gruppe, während sie sich gerade mit der entsprechenden Karte des
284
Lernmoduls auseinandersetzt, einen kurzen Hinweis auf die interessanten Passagen
geben.
Sehr positiv an der Form der Informationsdarstellung ist, dass für eine Diskussion stets alle
nötigen Medien zur Verfügung stehen. Ich kann bei der Betreuung der Gruppen mit einem
Mausklick auf Informationen einer zurückliegenden Lerneinheit zugreifen; alle notwendigen
Darstellungsmittel, Skizzen und bewegte Grafiken sind sofort zur Hand und können eingesetzt werden. Hätte ich einen Videofilm benutzt, hätte ich diesen einlegen und spulen müssen;
hätte ich Demonstrationsexperimente benutzt, hätte ich diese schnell wieder aufbauen müssen, um den gleichen Effekt zu erreichen. In der Regel muss man sich aber darauf beschränken, an den Film / das Experiment zu erinnern.
5.5 Vierter Teil: Einsatz Objektorientierter Modellbildung bei der
Analyse technischer Systeme im Technikunterricht der Jahrgangsstufe
10
5.5.1 Die Problemstellung:
•
Modellierung eines nichtvernetzten Ampelsystems mit Hilfe des dUML-Zustandsdiagramms;
•
Darstellung der des technischen Systems „vernetzte Ampelanlage“ mit Hilfe eines
dUML-Zustandsdiagramms;
•
Analyse eines vorhandenen technischen Systems: (Chat-Programm) mit Hilfe eines
dUML-Aktivitätsdiagramms zum Erkennen vorhandener Problemlösungen.
Nachdem das Verhalten einer Verkehrsampel mit Hilfe des Zustandsdiagramms erfolgreich
modelliert und in eine Simulationssoftware mit grafischer Oberfläche überführt werden
konnte, wurde als nächstes Problem die Kommunikation der Ampeln untereinander behandelt.
Hierzu musste zunächst die Übertragung kleiner Datenpakete über das TCP/IP Netzwerk, mit
dem die Computer untereinander verbunden sind, thematisiert werden.
Als exemplarisches Beispiel wurde mit den Schülern ein Chat-Programm nachprogrammiert,
das in einem einschlägigen Lehrbuch177 zu Visual Basic gegeben war. Textnachrichten, die in
die Textbox des Chatprogramms eingegeben werden, tauchen mit geringer Verzögerung auf
der Oberfläche eines anderen Rechners im Netzwerk auf, wenn dort das gleiche Programm
läuft.
177
Doberenz 1999. Seite 1051.
285
Anschließend wurden die Symbole des Aktivitätsdiagramms (Aktivität, Übergang, Ereignis,
Programmstart und Programmende) eingeführt. Damit wurde mit der Gruppe gemeinsam die
folgende, noch unvollständige Darstellung des Verhaltens des Chat-Programms an der Tafel
zusammengestellt:
Auf Ereignis
warten
Knopf gedrückt
Abbildung 94: dUMLAktivitätsdiagramm zur
systematischen Analyse des
Chat-Programms
(unvollständig).
Aufschrift des
Knopfes prüfen
"disconnect"
Verbindung
trennen
"connect"
IP-Nummer des
Zielrechners aus
Textbox lesen und
an Winsock-Objekt
(TCP/IP-Stack)
übermitteln
ENDE
Die Arbeitsweise des Programms ist damit aber noch nicht vollständig beschrieben. Das
Programm enthält als weitere Programmbestandteile noch Funktionen zum Senden von Textnachrichten und Routinen zur Fehlerbehandlung. Die Schüler sollten nun in Gruppenarbeit
den weiteren Programmtext überprüfen, weitere Aktivitäten identifizieren und geeignet in das
bereits vorhandene Aktivitätsdiagramm einfügen.
START
Auf Ereignis
warten
Knopf gedrückt
Aufschrift des
Knopfes prüfen
Verbindung
trennen
"connect"
Text wird
geändert
Nachricht
übermitteln
"disconnect"
IP-Nummer des
Zielrechners aus
Textbox lesen und an
Winsock-Objekt
(TCP/IP-Stack)
übermitteln
ENDE
Fehler tritt auf
Fehler
überprüfen
Abbildung 95: dUML-Aktivitätsdiagramm zur systematischen Analyse des ChatProgramms (vervollständigt).
286
Ein Vorschlag der Schüler hatte die in der Abbildung wiedergegebene Form. Bemerkenswert
ist zunächst der Übergang, der von den Schülern von der Aktivität „Verbindung abbauen“
wieder zur Aktivität „auf Ereignis warten“ zurückführt. Die Schüler haben richtig erkannt,
dass das Programm beim Abbau der ersten Verbindung nicht den Programmlauf einstellt; statt
dessen kehrt das Programm in den Wartezustand zurück, von wo es auf eine Benutzeranforderung hin wieder eine Verbindung aufbauen kann. Allerdings muss bei einer bedingten
Verzweigung zwingend eine Angabe gemacht werden, in welchem Fall welcher Übergang
erfolgt. Generell macht es an dieser Stelle mehr Sinn, den direkten Übergang zum
Programmabschluss zu verwerfen und statt dessen nur noch den direkten Übergang vom
Abbau der Verbindung in den Wartezustand zu zeichnen.
Das Diagramm wurde in der Gruppe diskutiert; generell wurde zunächst bemängelt, dass
durch die Fehlerbehandlung eine Vielzahl neuer Übergänge - von jeder anderen Aktivität zur
Fehlerprüfung, und von da ggf. zur Fehlerbehandlung zum Diagramm kommen würde. Dadurch wirke das Diagramm nun sehr unübersichtlich.
Durch ein fragend-entwickelndes Unterrichtsgespräch wurde nun die Qualität der „Aktivität“
„Fehler tritt auf“ in Frage gestellt, die ja das Ziel der zahlreichen Übergänge darstellt. Nach
einer kurzen Prüfung der Bedeutung der verschiedenen Symbole des Aktivitätsdiagramms
wurde klar, dass „Fehler tritt auf“ keine Aktivität ist, sondern ein Ereignis - das Symbol wurde also in falschem Zusammenhang gebraucht.
Das Symbol und alle darauf verweisenden Übergänge wurden nun aus dem Tafelbild gelöscht, und es wurde zur Aufgabe gegeben, das Auftreten eines Fehlers nun wirklich als
Ereignis zu integrieren und auch entsprechend zu behandeln.
Sehr schnell konnte dann an der Tafel ein korrigiertes Diagramm gefertigt werden:
START
Auf Ereignis
warten
Knopf gedrückt
Aufschrift des
Knopfes prüfen
Winsock Fehler(Fehlercode)
Verbindung
trennen
"connect"
Text wird
geändert
Nachricht übermitteln
"disconnect"
IP-Nummer des
Zielrechners aus
Textbox lesen und an
Winsock-Objekt
(TCP/IP-Stack)
übermitteln
Fehler prüfen
Abbildung 96: Während des Unterrichtsgesprächs
korrigiertes Diagramm.
Benutzer
informieren
287
In der Lerngruppe war schnell Einigkeit, dass diese Darstellung wesentlich übersichtlicher ist,
ohne an Inhalt zu verlieren. Es ist für die Anwendung nicht notwendig, den Zustand vor dem
Eintreten eines Fehlers (die pre-condition) zu kennen, da der Auslöser des Fehler-Ereignisses
bekannt ist178 - nämlich der Winsock (Windows Socket), also die Softwarekomponente, die
die Verbindung vom Programm zum TCP/IP Stack herstellt. Mit der Verschlankung des Diagramms zeigte sich der Lerngruppe anschaulich der Vorteil der ereignisgesteuerten Programmierung vor der prozeduralen Programmierung. Nun konnte das Programm realisiert und
überprüft werden.
Abbildung 97: Die Oberfläche des von den Schülern programmierten AmpelSteuerungs-Programmes. Über den TCP/IP Stack wird dem benachbarten Rechner
gemeldet, wenn das Auto den Ampelbereich verlässt. Mit mehreren Rechnern in einer
linearen Kette wurde eine zyklische Randbedingung hergestellt, die eine einfache
Verkehrssimulation inclusive „grüner Welle“ ermöglicht.
178
Der Window Socket übergibt bei Auftreten eines Fehlers der aufrufenden Methode einen Fehlercode, der
detaillierte Angaben über die Art des Fehlers enthält.
288
5.6 Fünfter Teil: Vorschlag zum Einsatz Objektorientierter Modellierung
für eine Unterrichtsreihe zur „Systemanalyse menschlichen Handelns“
in der Sozialwissenschaft oder zur „Operations Research“ in der
Wirtschaftswissenschaft
5.6.1 Operations Research: Begriff und Herkunft
Operations Research (OR) ist primär ein Kind des zweiten Weltkrieges. Von den alliierten
Truppen wurde Operations Research dort unter anderem eingesetzt:
•
Zur Ermittlung der optimalen Größe für N Geleitzüge aus n Schiffen, der zur
Sicherung gegen U-Boote von m Zerstörern begleitet werden musste. Feste
Randbedingungen sind die Anzahl M der insgesamt in der Flotte zur Verfügung
stehenden Zerstörer und die geschätzte Anzahl X der auf See befindlichen deutschen
U-Boote, deren genaue Position jedoch unbekannt ist,
•
zur systematischen Analyse der deutschen Luftangriffe auf England mit dem Ziel der
Optimierung der Einsatzgruppengröße bei den amerikanischen und englischen
Luftangriffen auf Deutschland,
•
bei der Lösung zahlreicher logistischen Probleme der in dieser Form und
Größenordnung neuartigen globalen Kriegsführung der Alliierten.
Nach dem 2. Weltkrieg verlagerten sich die Schwerpunkte der OR-Anwendungen deutlich
von militärischen auf wirtschaftliche Probleme. Operations Research wird heute definiert als
die „modellgestützte Vorbereitung von Entscheidungen zur Gestaltung und Steuerung soziotechnischer Systeme“179 oder als ein „auf praktische Anwendung mathematischer Methoden
ausgerichteter Wissenszweig“, der sich „mit der Problemanalyse und Vorbereitung optimaler
Entscheidungen in Organisationen befasst.“ Dabei sei OR geprägt durch die „Zusammenarbeit
von Mathematik, Wirtschaftswissenschaft und Informatik“180.
5.6.2 Nichtlineare Optimierung in der Operations Research
Nichtlineare Optimierungsmodelle (NLO-Modelle) stellen die allgemeinste Klasse von
Problemen des OR dar.
Die bessere mathematische Erfassbarkeit linearer Zusammenhänge und die Existenz von
allgemeinen Algorithmen zu deren Lösung (z.B. dem Simplex-Algorithmus) bringt es mit
179
Müller-Merbach, H.: Operations Research. Methoden und Modelle der Optimalplanung, München 1989.
Zitiert nach: Ellinger, Th.; Beuermann, G.; Leisten, R.: Operations Research - Eine Einführung. Heidelberg:
Springer, 4. überarb. Auflage 1998, Seite 2.
180
OR News, Mitgliederzeitschrift der Gesellschaft für Operations Research (GOR) e.V., März 1998. Zitiert
nach: Ellinger, Th.; Beuermann, G.; Leisten, R.: Operations Research - Eine Einführung. Heidelberg: Springer,
4. überarb. Auflage 1998. Seite 2.
289
sich, dass den meisten in der Fachliteratur diskutierten Problemstellungen lineare Zusammenhänge zugrunde gelegt werden. Zur Lösung von Problemen mit nichtlinearem
Hintergrund existieren keine solchen allgemeinen Algorithmen181. Tatsächlich werden in der
Wirtschaftswissenschaft, genauso wie in der Physik, jedoch zahlreiche Probleme von nichtlinearen Zusammenhängen bestimmt.
Die Existenz von leistungsfähigen Desktop-Computern macht es heute möglich, statt einer
geschlossenen Lösung eine iterative Simulation als Ansatz zu wählen. Eine Simulation mit
einfachem Aufbau und bewusst gering gehaltenem mathematischen Hintergrund kann problemlos im wirtschaftswissenschaftlichen Unterricht der Jahrgangsstufe 10 oder der gymnasialen Oberstufe thematisiert werden und stellt dennoch die Lösung eines anspruchsvollen
Problems der OR dar.
5.6.3 Skizze einer möglichen Unterrichtsreihe
Der Ablauf der Unterrichtsreihe soll, auf einer angemessenen Ebene, dem Ablauf der
Objektorientierten Modellbildung entsprechen. Daher:
1. Wird zunächst eine objektorientierte Analyse eines vorfindbaren Systems vorgenommen.
2. Von der Lerngruppe ein in der Komplexität reduziertes Objektorientiertes Modell des
Systems konzipiert.
3. Mit Werkzeugen zur Objektorientierten Programmierung wird das Objektmodell in eine
Software-Simulation überführt.
4. Das Verhalten der Software-Simulation wird mit in der Realität erhobenen Werten verglichen und damit zunehmend besser an die Realität angepasst.
5.6.3.1 Analyse
Exemplarisch soll hier ein nichtlineares Optimierungsmodell dargestellt werden, das den
Absatz von Mobilfunktelefonen eines derzeit besonders modischen Typs (Nokia 6210) beschreibt. Betrachtet wird das Kaufverhalten einer geschlossenen Gruppe von Benutzern, in
diesem Fall einer Schulklasse. Dadurch wird der Vergleich mit dem realen Kaufverhalten
einer realen Personengruppe möglich - also z.B. der Schulklasse, in der die Unterrichtsreihe
stattfindet.
181
Vgl.: Ellinger, Th.; Beuermann, G.; Leisten, R.: Operations Research - Eine Einführung. Heidelberg: Sprin-
ger, 4. überarb. Auflage 1998. Seite 185.
290
5.6.3.2 Konzeption des Objektmodells
Durch Variation verschiedener Parameter - Produktpreis, „Begehrlichkeit“ des Produktes,
durchschnittliches Taschengeld der Schüler - ist es möglich, das Software-Modell weitgehend
an das reale Kaufverhalten der Schüler anzupassen.
Eine besonders interessante sozialwissenschaftliche Komponente erhält das Modell, wenn
man durch das Hinzufügen eines „Sozialneid“-Faktors eine Kopplung zwischen den einzelnen
Mitgliedern der Schulklasse herstellt. Im hier betrachteten Modell wird die „Begehrlichkeit“
eines bestimmten Handy-Modells für alle Schüler der Klasse erhöht, wenn ein Mitschüler der
Klasse ein Handy dieses Modells erstanden hat. Voraussetzung, dafür ist, dass der „Sozialneid“-Parameter“ eine von 0 verschiedene Einstellung erhält. Je nach Stärke des „Sozialneid“-Parameters treten explosionsartige Erhöhungen des Handy-Absatzes in der simulierten
Schulklasse auf. Damit wird das Modell auch für den Einsatz im sozialwissenschaftlichen
Unterricht brauchbar und erklärt dort Phänomene wie:
•
die bekannte „Frühjahrsmode“, und andere Modeerscheinungen,
•
die Existenz von Lifestyle-Produkten,
•
sozialpsychologische Probleme wie z.B. den Gruppenzwang.
Gruppenzwang, hier in seiner Ausprägung als Konsumzwang, ist für Jugendliche immer ein
ernstzunehmendes Problem gewesen, das bis zum psychischen Komplex oder bis zur Angst
vor sozialer Ausgrenzung führen kann. Auf der anderen Seite zeigt die Simulation, welch ein
mächtiger Wirtschaftsfaktor der Sozialneid darstellt. Die Auseinandersetzung mit dieser Simulation könnte, im Unterricht geeignet eingesetzt, das Bewusstsein von Jugendlichen dafür
schärfen, wie gut Konzerne das Spiel mit Mode, Image und Neid zur Verbesserung ihrer
Absatzlage zu nutzen verstehen.
5.6.3.3 Der Aufbau der Software-Simulation
Der Markt für Mobilfunkgeräte, so wie er in der Simulation dargestellt wurde, besteht aus 3
Klassen von Objekten und den daraus abgeleiteten Instanzen:
•
Der Klasse „Firma“. Die Firmen stellen die Geräte her und liefern sie an den Handel.
Gleichzeitig richten die Firmen regelmäßig Werbung für ihr Produkt an die Kunden.
In der Simulation existiert derzeit nur eine Firma, die mit dem Namen „Nokia“
bezeichnet wurde. Es liegt also ein Monopol vor.
•
Der Klasse „Handel“. Die Kunden beziehen die Geräte aus dem Handel. In der Simulation führt der Handel gleichzeitig Buch über die bisher verkauften Geräte, und tätigt
in regelmäßigen Abständen Umfragen, die das bei den Kunden vorhandene Kaufpotential erheben. In der Simulation ist der Handel die zentrale Instanz, die den Takt
für die übrigen Ereignisse eines Produktionsmonates vorgibt
•
Die Klasse „Kunde“. Von der Klasse „Kunde“ können nach Maßgabe des Benutzers
der Simulation bis zu 500 Objektinstanzen abgeleitet werden. Die Objekte werden bei
291
der Instantiierung mit fortlaufenden Nummern (1-500) versehen. Das Objekt Kunde(0)
dient als Vorlage auf der grafischen Benutzerschnittstelle und tritt nicht als sichtbares
Objekt in Erscheinung.
Ein Kunde reagiert auf die Werbung durch die Firma:
•
Mit dem Kauf eines Gerätes, wenn die Kunden:
o über einen ausreichenden Bedarf und
o über ausreichende Geldmittel verfügen.
•
Mit dem Ansparen ihres Taschengeldes, wenn sie:
o ausreichenden Bedarf haben, aber
o nicht über ausreichende Geldmittel verfügen.
•
Gar nicht, das heißt: sie verbleiben in einem Wartezustand, wenn sie:
o keinen ausreichenden Bedarf haben.
Das Maß für den Bedarf einer Person am Besitz eines Mobiltelefons wird in der Einheit DM
gemessen. Es ist ein Maß dafür, wie viel die Person für die Nutzung eines Mobilfunkgerätes
zu zahlen bereit ist: Hat eine Person einen Bedarf von bis zu 700 DM an der Benutzung eines
Mobilfunkgerätes, wird sie ein für 580 DM angebotenes Mobilfunkgerät kaufen, wenn keine
anderen Gründe dagegen sprechen. Widersprechende Gründe wäre der Mangel an Ressourcen
(Geld), oder die Existenz von günstigeren Anbietern. Die Existenz von günstigeren Anbietern
wird in der Simulation durch die Annahme eines Monopolmarktes ausgeschaltet; die Existenz
der Ressource ist ein wichtiger Teil der Simulation, da auch in der realen Schulklasse die
Höhe der i. d. R. von den Eltern zur Verfügung stehenden Ressource nicht nur stark das Kaufverhalten beeinflusst, sondern auch insgesamt ein Sozialfaktor von durchgreifender Bedeutung ist182.
Im Ausgangszustand der Simulation wird der Bedarf der Mitglieder durch einen Zufallsgenerator auf einen Wert zwischen 0 DM und 1000 DM eingestellt. Das Bedürfnis ist gleichverteilt; bei einem angenommenen Preis von 500 DM (entspricht einem Markengerät zuzüglich der monatlichen Festkosten bei einer Vertragslaufzeit von 2 Jahren) und einer genügend
großen Anzahl von Schülern hätte die Hälfte der Schüler der Klasse Bedarf an einem Gerät,
die andere Hälfte nicht. Der Zeitpunkt zum Kauf eines Gerätes ist dann nur davon abhängig,
ob der Schüler bereits über genügend Ressourcen zum Kauf eines Gerätes verfügt oder erst
Taschengeld ansparen muss.
Das Taschengeld, das den Schülern innerhalb eines Monates zugewiesen wird, wird ebenfalls
beim Start der Simulation mit Hilfe eines Zufallsgenerators gleichverteilt und für die Dauer
der Simulation zugewiesen.
182
In meinen Schulklassen an der Willy-Brandt-Schule wurde bei stichprobenhafter Befragung deutlich, dass
eine Vielzahl der Schüler im erschreckend hohen Umfang Nebentätigkeiten ausführen, um trotz geringer von
elterlicher Seite zur Verfügung stehender Ressourcen im Konsumverhalten „mithalten“ zu können. Die Befragung geschah vor dem Hintergrund, dass Schüler als Grund für nicht gemachte Hausaufgaben Terminschwierigkeiten angaben, die nachweislich durch ihre zahlreichen Jobs entstanden sind. Einige Fachlehrer der
Gesamtschule nehmen daher von Hausaufgaben Abstand, weil dies ihrer Auffassung nach sozial schwächere
Schüler benachteiligt, die die Gelegenheit zum Anfertigen der Hausaufgaben nicht im gleichen Maß wie die
Kinder reicher Eltern finden und demzufolge im Unterricht abfallen würden.
292
Bei Vernachlässigung des Neideffektes - der Parameter „Sozialneid“ verbleibt auf 0 - werden
die Schüler, die effektiv Bedarf an einem Gerät haben:
1. sofort ein Gerät kaufen oder
2. anfangen, ihr Taschengeld anzusparen, und dann sobald wie möglich zum Kauf schreiten.
Schüler, die keinen effektiven Bedarf an einem Gerät spüren, werden nicht kaufen und auch
nicht dafür ansparen. Die Anzahl der verkauften Geräte ist somit lediglich von dem zu Beginn
der Simulation eingestellten Bedarf (und dem Gerätepreis) abhängig. Früher oder später ist
der Markt gesättigt, d. h. nachdem der Bedarf dieser Schüler gedeckt ist, ließen sich nur über
eine Preissenkung neue Käufer erschließen.
Abbildung 98: Die Simulation bei ihrem Start. Jedes Kästchen symbolisiert einen
Schüler, mit seinem Ersparten (linke Zahl) und seinem, in DM ausgedrückten, Bedarf
an einem Mobilfunkgerät. Die Schüler haben vom Zufallsgenerator ein Startgeld
zwischen 0 DM und 186 DM zugewiesen bekommen. Stark unterschiedlich ist der bei
den Schülern vorhandene Bedarf an einem Mobilfunkgerät. Dieser Startwert wurde
ebenfalls vom Zufallsgenerator gewählt.
293
Abbildung 99: Das Ende dieser Simulation im Zeitraum Z11. Mittlerweile haben sich 10
der 32 Schüler nach einer Periode des Sparens ein Mobilfunkgerät gekauft (blaue
Kästchen). Ihr Bedarf ist gedeckt (0 DM), ihr Konto entsprechend leer. Die übrigen 22
Schüler haben gar nicht zu sparen begonnen und werden im Verlauf dieser Simulation
auch nicht kaufen, denn ihr Bedarf – der Preis, den sie zu zahlen bereit sind – liegt
unterhalb des von der Firma vorgesehenen Marktpreises. Die Firma ist also gezwungen,
den Preis zu senken, wenn sie weitere Käufergruppen erschließen will.
294
Abbildung 100: Der Simulationsverlauf nach Einführung des „Sozialneid“-Parameters.
Bei der Anwendung des Parameters wird von folgender Annahme ausgegangen:
Kauft ein Schüler der Gruppe ein Gerät, wird dies von seinen Mitschülern
wahrgenommen. Dies erhöht bei den Mitschülern die „Begehrlichkeit“ des Gerätes:
sie währen jetzt eher bereit, auch ein solches Gerät zu beschaffen. Der Bedarf der
Schüler, ausgedrückt in der Einheit DM, steigt in irgendeiner Form.
In oben gezeigten Simulationslauf wurde als einfachster Ansatz der Bedarf jedes einzelnen
Schülers um einen festen Beitrag erhöht. Ab einer bestimmten Höhe des einstellbaren Betrages werden nach mehr oder weniger langer Zeit (dies hängt von der Höhe des Betrages ab)
alle Schüler erreicht. Der simulierte Neid, bzw. das Gefühl, eine Entwicklung zu verpassen,
sorgt ab einem gewissen Schwellwert des Sozialneid-Parameters dafür, dass nach einer Weile
alle Schüler einen Bedarf empfinden, der den Kaufpreis eines Gerätes überschreitet (hellrote
Kästchen). Jetzt hängt es nur noch von dem (ebenfalls durch einen Zufallsgenerator
bestimmten) Taschengeld der Schüler hab, wann ihr Gespartes ebenfalls den Kaufpreis eines
Gerätes übertrifft und der Kauf stattfinden kann (die Grüne Markierung des Kästchens deutet
an, dass hier ein Kauf unmittelbar bevorsteht und in der nächsten Runde statt finden wird.
In der Simulation sich die Verkäufe auch im 46. Produktionsmonat noch nicht zum Stillstand
gekommen. Bis auf 3 Ausnahmen hat sich die gesamte Schulklasse mittlerweile ein Mobilfunkgerät gekauft. Der Bedarf der 3 verbliebenen Schüler ist mittlerweile, bedingt durch ihren
295
Sozialneid - denn sie sind mittlerweile die einzigen ohne Mobilfunk - sehr hoch geworden. Ihr
fehlendes Ersparte, bedingt durch ihr vergleichsweise geringes Taschengeld, hindert sie aber
daran, ein Gerät auf dem normalen Weg zu kaufen.
Hier wird unmittelbar der soziale Sprengstoff der Situation sichtbar: Geld steht nicht zur Verfügung; aber die Schüler wären bereit, einen hohen Preis für das Statussymbol zu bezahlen.
Wie hoch muss jetzt die Schwelle sein, die die Schüler noch von einem Diebstahl trennt? Wie
hoch ist jetzt das Risiko, dass in dieser Klasse 3 junge Menschen straffällig werden?
5.6.3.4 Erprobung und Abgleich mit der Realität
Eine Schulklasse mit 20-30 Mitgliedern bietet ausreichende Möglichkeit für eine Reihe empirischer in-situ-Erhebung.
Das Beispielprogramm zeichnet die insgesamt verkauften Geräte in einem Y(t)-Diagramm
auf. Wie man sieht, entspricht die Kurve mit aktiviertem Sozialneid-Parameter in ihrem
Verlauf einer Sigmoid-Funktion, mit den 3 Phasen
•
Markteinführung - Anlaufzeit ohne starke Verkäufe,
•
verkaufsstarker Zeitraum – der „Durchbruch auf dem Markt“,
•
und Marktsättigung.
Es ist denkbar, in der Lerngruppe mit einer internen Umfrage den Verlauf der
Markeinführung eines vergleichbaren Trendproduktes183 zu bestimmen, und mit dem Verlauf
der Kurve zu vergleichen. Dabei können, ohne Indiskretionen von den Schülern zu verlangen
(z.B. über die Höhe des Taschengeldes bei jedem einzelnen) die wesentlichen Eckpunkte der
drei Phasen bestimmt werden – nämlich die tatsächlich verfügbaren Geräte.
Die Sozialparameter in der Software - Taschengeld, Taschengeldstreuung und Sozialneid können in der Folge von den Schülern variiert werden, bis das Software-Modell in seinem
Verhalten dem realen Verlauf in zufriedenstellender Weise entspricht. Im Anschluss ist reichlich Gelegenheit zur Diskussion gegeben.
Auch das zugrundeliegende Modell kann an einigen Punkten modifiziert werden. Insbesondere sind mehrere Variationen sind denkbar, wie der Faktor Sozialneid zu einer Veränderung der persönlichen Bedarfswahrnehmung führen kann:
1. Der Kauf eines Gerätes steigert den Bedarf aller Schüler der Klasse um einen
bestimmten Betrag.
Vorteil: besonders einfach zu realisieren
Nachteil: bei einer großen Gruppe steigt der Bedarf der einzelnen Schüler nach einigen
Käufen auf unrealistisch hohe Werte
183
Es muss kein Mobilfunkgerät sein, es kann sich z.B. auch um eine neue Spielkonsole handeln
296
2. Es wird ein unterschiedlich hoher Zusammenhalt der Schüler untereinander unterstellt.
Kauft ein Schüler, der ein enger Freund ist, so steigert das den Bedarf stärker als wenn
ein Mitschüler kauft, zu dem kein enges Verhältnis besteht.
Vorteil: liefert für eine große Gruppe von Schülern wahrscheinlich realistischere
Ergebnisse.
Nachteil: es muss ein Faktor „Nähe“ eingeführt werden, der sich nur sehr schwierig
und nur mit bedenklichen184 demoskopischen Untersuchungen in der Klasse erheben
ließe. Weiterhin müsste für diesen Faktor eine Funktion Bedarfssteigerung = f(Kauf,
Nähe) entwickelt und angepasst werden. Aufgrund der zahlreichen Variablen wird die
Präzision des Instrumentes für große Gruppen damit wahrscheinlich nur scheinbar
erhöht.
3. Die ersten Käufe, die von Mitschülern getätigt werden, beeinflussen das
Kaufverhalten der Schüler in anderer Form als Käufe im Mittelfeld oder am Ende der
Produktionszeit. So könnte das erste Gerät seiner Art von den Mitschülern noch als
Exot betrachtet werden, während der Kauf des bereits „modisch“ gewordenen Gerätes
durch einen Bekannten bei den Mitschülern einen erheblich höheren Anpassungsdruck
erzeugt.
Vorteil: etwas einfacher anzupassen, da sowohl der Bedarf der Schüler an einem
bestimmten Gerät innerhalb eines abgrenzbaren Zeitraums als auch die Anzahl der
Käufe in diesem Zeitraum durch Längsschnittanalyse zu erheben ist.
Nachteil: es sind nach wie vor mehrere Variablen zu betrachten, bei denen nicht klar
ist, ob sie entkoppelt werden können.
4. Die Steigerung des Kaufbedarfes, der bei den Mitschülern durch einen Kaufvorgang
ausgelöst wird, ist nicht von der Zeit unabhängig. So könnte der Neideffekt einige Zeit
nach dem Kauf verblassen, während der effektive Bedarf eines Schülers aus unveränderlicheren Randbedingungen (Notwendigkeit der Erreichbarkeit, Wunsch nach
mehr Mobilität) gespeist wird.
Vorteil: eine weitere realistische Annahme zur Erhöhung der Abbildungsgenauigkeit
des Modells.
Nachteil: Bei dem real beobachtbaren Vorgang handelt es sich möglicherweise
lediglich um eine Abwandlung des unter 3. diskutieren Effektes der zeit- und modeabhängigen Wahrnehmung. Möglicherweise haben alle bisher im Bekanntenkreis getätigten Käufe eines Gerätes eine geringere Bedeutung, wenn das Gerät beginnt allmählich selbstverständlich zu werden bzw. aus der Mode zu kommen. Es müsste daher
untersucht werden, ob eine Funktion der Dimension: gesamte Steigerung des Bedarfes
= f(gesamt getätigte Käufe, Zeit) insgesamt einfacher ist und genauere Ergebnisse
liefert.
5. Jede denkbare Kombination der zwischen 1-4 beschriebenen Variationen.
184
Prof. Brunner rät in seinen Vorlesungen an der Gerhard-Mercator-Universität Duisburg von „Beliebtheits-
untersuchungen“ (die in den 70er Jahren häufig in Form von Soziogrammen durchgeführt wurden) ab, da sie
nach seinen Erfahrungen für erhebliche und nachhaltige Störungen des Klassenklimas sorgen. Sie stellen damit
insbesondere einen so starken Eingriff des Experimentators in den Beobachtungsgegenstand dar, dass sie vom
Sinn her zweifelhaft erscheinen müssen.
297
6 Zusammenfassung und Ausblick
Die hier vorgestellte Methode der Objektorientierten Modellbildung soll als ein
allgemeingültiger Weg zur Wahrnehmung und Strukturierung von Vorgängen und
Zusammenhängen und den sie konstituierenden Elementen verstanden werden. Sie wurde mit
besonderem Hinblick auf die Produktion von Lern- und Informationsmedien und speziell
Software-Simulationen für die technische und naturwissenschaftliche Bildung entworfen, soll
aber genauso als Methode zur Einführung von Jugendlichen in die grundlegenden
Zusammenhänge physikalischer und technischer Systeme und Prozesse dienen können. Diese
Doppelfunktion begründet sich aus meiner Überzeugung, dass die Erstellung von SoftwareModellen dieser Vorgänge und Systeme selbst bereits ein bildungshaltiger Akt ist, in dem die
Jugendlichen in einer gemeinsamen und produktorientierten Handlungen Modellvorstellungen
ihrer Umwelt – im konstruktivistischen Sinne - erarbeiten und im Vergleich mit der Realität
durch technische und physikalische Experimente quantitativ und qualitativ prüfen, optimieren
und verifizieren können. Der Beschreibung und Überprüfung dieses Ansatzes ist diese Arbeit
gewidmet.
Die hier nur kurz skizzierte Zielsetzung der Arbeit, nämlich der Entwurf und Erprobung der
Objektorientierten Modellbildung als Konzept für den Physik- und Technikunterricht und für
die Produktion von Lern- und Informationsmedien für die naturwissenschaftliche und
technische Bildung, ist in Kapitel 1 der Arbeit näher beschrieben worden. Die Planungsphase
umfasste die in Kapitel 2 unternommene Analyse des Begriffes „Modellbildung“ aus
wissenschaftstheoretischer Sicht, die vor allem aus dem Studium der Quellen Möller, Harreis,
Popper, Grüner, Vester und Ward/Mellor schöpfte. Nach dieser Grundlegung wurde im
Kapitel 3 eine vertiefte Studie der Konzepte und Methoden zur Modellbildung und
Modellerstellung in den Bezugswissenschaften Physik, Technologie und Informatik
angestrengt. Wichtige Quellen für diese Studie waren Schriften von Goldkuhle, Harreis,
Treitz, Schecker, Meadows, Forrester, Heuer, Bader, Sanfleber, Arp, Beckmann, Haupt,
Sauer, Schmayl, Wilkening, Aebli, Dewey, Ropohl, Goorhuis, Rechenberg, Pomberger,
Booch, Rumbaugh, Jacobson, Ward, Mellor, Brösser, Siedersleben, Yourdon, DeMarco, Beer,
Wirfs-Brock und die Richtlinien der zugeordneten Fächer der gymnasialen Oberstufe.
Im Ergebnis wurde in allen drei Bezugswissenschaften Modellbildung als zentrale Methode
•
•
•
zum wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn,
zur Vorhersage von Handlungsschritten und Prozessergebnissen,
und als wichtiger Teil von Lehr/Lernprozessen identifiziert.
Der Bedeutung der Modellbildung entsprechend haben alle drei Bezugswissenschaften ein
eigenes Spektrum an Methoden, mit denen die Bildung von Modellen unterstützt wird. Dazu
zählen:
a) Methoden zum Sammeln von Informationen,
b) Methoden zum systematischen Strukturieren von Informationen durch die eigentliche
Modellbildung, und
c) Methoden der symbolischen Kommunikation, die sowohl während des
Modellbildungsprozesses als auch im Anschluss zur Präsentation der Ergebnisse
genutzt werden.
298
Im Vergleich wurden spezifische
Bezugswissenschaften deutlich.
Unterschiede
im
Methodenspektrum
der
1. Die Physik stützt sich gemäß ihres Anspruches in hohem Maß auf quantitativbeschreibende, analytische Modelle. Demzufolge besteht ein hoher Reifegrad an
mathematischen Modellen und Modellierungswerkzeugen, verbunden mit
entsprechenden grafischen Darstellungsverfahren. Eng damit verbunden ist eine
ausgeprägte Kompetenz bei der Erstellung von Software-Modellen zur
computergestützten Simulation naturwissenschaftlicher Prozesse. Hierbei wurde
jedoch das Fehlen einheitlicher Standards deutlich, die die Kommunikation von
Wissenschaftlern unterschiedlicher Ausrichtungen unterstützen könnten. Der für diese
Arbeit besonders interessante Bereich der grafischen Darstellung von
Wirkungszusammenhängen kennt eine Fülle verschiedener Darstellungsvarianten, von
denen das Forrester-Schema der Modellierungssysteme STELLA und Dynasys und die
davon
deutlich
unterschiedliche
Symbolsprache
des
Programmpaktes
PAKMA/VisEdit im Kapitel 3 exemplarisch beschrieben und verglichen wurden.
2. Demgegenüber sind in der Technikwissenschaft verbindliche Normen der technischen
Kommunikation zu finden, die den Austausch von Modellen und Modellvorstellungen
über die Grenzen der Ingenieurdisziplinen ermöglichen sowie Missverständnisse und
ihre gefährlichen Folgen verhindern helfen. Ebenso existieren gut dokumentierte
systematische Methoden zur Sammlung und Strukturierung von Wissen und zur
Bildung und grafischen Repräsentation von Modellen, wie zum Beispiel:
a) die Norm VDI 2222 (Konstruktionsmethodik) des Vereins Deutscher Ingenieure,
b) das System der allgemeinen Technologie oder Techniklehre von Autoren wie
Beckmann, Ropohl, Arp oder Wolffgramm
c) das vor allem auf Lehr/Lernhandlungen bezogene Konzept der vollständigen
Handlung, die im Prinzip ebenfalls die konsequente Anwendung
konstruktionsmethodischer Ansätze darstellt.
Bei näherer Betrachtung können die hier aufgezählten Methoden jedoch nicht
verbergen, dass ihre Ursprünge in den siebziger Jahren oder noch weiter zurück liegen.
3. Die Informatik nutzte in den siebziger Jahren ähnliche Konzepte der Modellbildung
und Modellerstellung. Im direkten Vergleich wird aber deutlich, dass diese Konzepte
hier in der Zwischenzeit eine besonders starke Weiterentwicklung erfahren haben.
Dies ging einher mit einem deutlichen Wechsel der grundsätzlichen Ausrichtung hin
zum sogenannten Objektparadigma – eine Entwicklung, die in den Natur- und
Technikwissenschaften nicht in dieser Deutlichkeit sichtbar ist. Inwieweit diese
heutzutage ebenfalls sehr stark vom Einsatz von Softwaretechnologie geprägten
Wissenschaften den gleichen Paradigmenwechsel nachvollziehen können oder sollen,
ist eine der wesentlichen Fragen, die diese Arbeit aufwirft.
Für die letztgenannte Frage bedeutsam ist die ebenfalls im Kapitel 3 beschriebene, von der
Informatik betriebene Entwicklung hin zu einer „Unified Modeling Language“ UML. Beim
299
Besuch von Fachtagungen und Workshops, z.B. denen des Universitätsverbundes Multi
Media des Landes NRW, wird dem Betrachter deutlich, dass UML derzeit Einzug in die
Projekte verschiedener Ingenieurwissenschaften hält. Erwartungsgemäß geschieht dieser
Einzug zunächst vornehmlich im Rahmen der Entwicklung der nötigen Software z. B. zur
Prozessleittechnik. Da damit UML bereits eine hohe Verbreitung in allen
technikwissenschaftlichen Disziplinen erreicht, erscheint es sinnvoll und zwangsläufig, dass
UML früher oder später auch für nicht-softwarebezogene Probleme genutzt werden wird und
dadurch den Status einer „lingua franca“ der Modellierung erreicht.
Das die Planungsphase bestimmende Studium des Modellbildungsbegriffes und der bereits
bekannten Modellbildungsmethoden legte die Entscheidung für ein eigenständiges Konzept
zur Systemanalyse und Modellbildung nahe, dass den folgenden Anforderungen entsprechen
sollte:
1. Sowohl die Analyse als auch die Modellbildung sollen nach dem aus der Informatik
entlehnten Objektparadigma erfolgen.
2. Analyse und Modellbildung sollen durch die Unified Modelling Language unterstützt
und für das Lernen und Arbeiten in Gruppen kommunizierbar gemacht werden. Dafür
musste eine gegenüber dem Originalentwurf vereinfachte Version von UML
entwickelt werden, die den Einsatz des Konzeptes im Unterricht der Sekundarstufen I
und II praktikabel macht.
3. Das Konzept soll sich direkt sowohl für die technische wie auch für die
naturwissenschaftliche Bildung eignen. Eine mögliche Implikation ist die Nutzung des
Konzeptes als gemeinsames Gerüst für den fächerverbindenden Unterricht.
4. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf der Einsetzbarkeit des Konzeptes im Rahmen der
Produktion von Lern- und Informationsmedien - einem nach meiner Auffassung
besonders wichtigen Kompetenzfeld der Fachdidaktiken. Hierdurch wollte ich
Verbesserungen bei einigen in der Medienproduktion besonders drängenden
Problemen erreichen:
a) Die Behebung von Kommunikationsschwierigkeiten zwischen Medienproduzenten und Fachexperten bei der Sachanalyse und der Auftragsgestaltung,
b) Strukturierung der Informationsmenge und Identifizierung zentraler Inhalte,
c) Erstellung einer klaren und präzisen Modellvorstellung zur möglichst frühzeitigen
Abnahme durch den Auftraggeber/Fachexperten und als Grundlage der
gemeinsamen Arbeit,
d) die effiziente Herstellung einer Dokumentation und
e) ein für alle Beteiligten transparenter Workflow in der Produktion.
Der Entwurf des Konzeptes geschah im zeitlichen und praktischen Zusammenhang mit der
tatsächlichen Produktion von Lern- und Informationsmedien. Die Methode der formativen
Evaluation wurde genutzt, um die Nutzbarkeit des Konzeptes bei der Produktion von Lern300
und Informationsmedien zu kontrollieren. So wurden die Erfahrungen aus dem ersten Einsatz
des Konzeptes direkt ausgewertet und zur Verbesserung des Konzeptes genutzt. Das Konzept
selbst wurde im Kapitel 4 am beispielhaften Einsatz bei der Produktion des Informationsfilms
„Prüfstand für Kfz-Innenraumfilter“ (für das Fachgebiet Verfahrenstechnik der Universität
Duisburg) dargestellt.
Zu den weiteren Projekten, die zur Entwicklung des Konzeptes genutzt und in denen das
Konzept erfolgreich eingesetzt wurde, gehören:
•
Das vom Universitätsverbund MultiMedia (UVM) des Landes NRW geförderte
Projekt „Komponentenorientierte Lernsoftwareentwicklung“
•
Der Informationsfilm „Rapid Prototyping“ für das Fachgebiet Fertigungstechnik der
Universität Duisburg;
•
Der Informationsfilm „Sicherheitssysteme für die Fahrer von Gabelstaplern“ für das
Ingenieurbüro Weiner&Schröter.
Im Kapitel 5 wurde der Einsatz des Konzeptes, die Projektstruktur und das Projektergebnis im
UVM-Projektes
„Komponentenorientierte
Lernsoftwareentwicklung“
exemplarisch
dargestellt.
Die Eignung des Konzeptes der Objektorientierten Modellbildung für den Einsatz im
Physikunterricht wurde ebenfalls im Kapitel 5 mit Hilfe einer umfangreichen empirischen
Studie nachgewiesen. Dabei wurde die klassische Abfolge im Physikunterricht „Beobachtung
von Experimenten und Ableitung einer erklärenden Theorie“ mit Hilfe des Konzeptes
erfolgreich ersetzt durch die Abfolge „Phänomenologische Beobachtung, Objektorientierte
Modellbildung am PC und quantitative Präzisierung durch Experimente“. Da die
Theoriebildung – in Form der Modellbildung – somit vor dem Experiment erfolgen konnte,
kann man von einem theoriegeleiteten und computerunterstützten Vorgehen der Schüler im
Rahmen eines projektorientierten, problemlösenden Unterrichtes sprechen. Lernen wird hier
wieder zu einem geistigen Abenteuer, bei dem das Gelernte als ein Produkt eigenen Schaffens
verstanden wird. Mit dem durchgehenden Paradigma des finalen Handelns wurde auch eine
stärkere Nähe zum Technikunterricht hergestellt, zumal die Objektorientierte Modellbildung
durchgängig in eine vollständige Lernhandlung (mit dem Objektmodell als erweisbares und
überprüfbares Produkt) eingebettet war .
Besonders hervorzuhebende Ergebnisse der empirischen Untersuchung sind:
•
die sehr ausgewogene und erfreulich gute Beteiligung der Gruppe der Mädchen am
Unterrichtsgeschehen und an der experimentellen Arbeit,
•
der sinnvolle und ungezwungene Umgang mit Formeln bei der Problemlösung,
•
der ebenso ungezwungene Umgang mit Büchern, die als Hilfsmittel für die
Projektarbeit verstanden wurden.
Ebenfalls im Kapitel 5 wurde der Nachweis erbracht, dass sich mit dem Prinzip der
Objektorientierten Modellbildung erstellte komponentenorientierte Lernsoftware erfolgreich
301
in eine Unterrichtsreihe des Technikunterrichtes integrieren lässt und mit den Konzepten des
Technikunterrichtes harmoniert. Im gleichen Kapitel wurde auch ein typisches Beispiel für
den Einsatz im Technikunterricht der Jahrgangsstufe 10 beschrieben. Die Skizze einer
möglichen Unterrichtsreihe im sozial- oder wirtschaftswissenschaftlichen Unterricht zeigte
die prinzipielle Übertragbarkeit des Konzeptes der Objektorientierten Modellbildung auch auf
nicht naturwissenschaftlich-technische Unterrichtsfächer.
Damit konnte die Überprüfung der Leistungsfähigkeit des Konzeptes anhand der in der
Planungsphase formulierten Kriterien mit positivem Ergebnis abgeschlossen werden.
Ausblick
Im Verlauf der Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich aus einer sehr grundsätzlichen
Weltbetrachtungsweise, wie es die Objektorientierung darstellt, ein funktionsfähiges Denkund Handlungsschema ableiten lässt, das tatsächlich in der Praxis zu nachweisbaren
Verbesserungen führt. Aus der Sicht des Praktikers muss sich diese Arbeit allerdings auch
einer Reihe anders gearteter Bewertungsfragen stellen:
„Lohnt sich der Aufwand?“ „Muss ich mich auf diese neue Art zu Denken einlassen?“ Und:
„Komme ich damit schneller und/oder besser zum Ziel als mit der Art und Weise, die ich
bisher immer verwandt habe?“
Als Antwort ergibt sich aus meiner Sicht:
„ Ja“ für denjenigen, der mit der Ausbildung von Lehrpersonal in der 1. oder 2. Phase der
staatlichen Lehrerausbildung oder im Bereich der betrieblichen Aus- und Weiterbildung
zu tun hat. Objektorientierte Modellbildung ist eine Methode, um die Welt zu sehen und
seine Sicht der Welt zu vermitteln. Sowohl aus der konstruktivistischen Sicht („wie
kann man sich gemeinsam mit anderen Lernenden in einer koordinieren Anstrengung
eine Modellvorstellung schaffen?“) als auch aus instruktionalistischer Sicht („wie
erklärt man, wie man ‚erklären’ kann?“) bietet die objektorientierte Modellbildung nun
einen validierten Modus operandi.
„Ja“ für den Entwickler oder Projektleiter, der mit der Produktion von Lern- und
Informationsmedien betraut ist. Die derzeit übliche Ausbildung in den Medienberufen
bereitet aufgrund des fehlenden allgemein-technologischen Hintergrundes kaum auf die
Anforderung vor, gemeinsam mit Spezialisten die visuelle Repräsentation komplexer
technischer Systeme oder naturwissenschaftlicher Prozesse zu planen und zu
entwickeln. Kommunikationsprobleme zwischen Medienentwicklern und Kunden
führen am Projekt-Ende zur Unzufriedenheit auf beiden Seiten. Objektorientierte
Modellbildung ist auf die Anforderungen von Medienentwicklern zugeschnitten und
gründet dabei auf etablierten Standards wie Objektorientierung und der Unified
Modeling Language UML. Damit bietet sich Objektorientierte Modellbildung als
Vorgehensmodell an, das eine Grundlage für gemeinsame fachübergreifende Arbeit im
Bereich der Medienentwicklung bietet.
„Ja“ für alle, die Schülern in der allgemeinen Bildung aufwuchsfähige methodische
Grundlagen für das Leben in einer Medien- und Informationsgesellschaft vermitteln
wollen. Wie das Spektrum an Gebieten zeigt, in denen in dieser Arbeit die
302
Konzepterprobung stattfand, ist Objektorientierte Modellbildung weder an bestimmte
Fächer noch an bestimmte Gegenstände gebunden. Es handelt sich um ein betont
allgemein gehaltenes Konzept, das aus praktischen Erfordernissen entstanden ist. Dabei
bildet die Anwendung des Konzeptes selbst eine Lernhandlung, die Aufschluss auf die
Denkweise gibt, die heutzutage den Aufbau unserer Informationsgesellschaft bestimmt.
Objektorientierte Modellbildung und dUML bietet sich daher als zukunftsorientierte
Alternative zur gängigen Praxis an, Schülerinnen und Schüler immer wieder neu in die
Arbeit mit grundverschiedenen, spezialisierten und nur in bestimmten
fachwissenschaftlichen Bereichen etablierten Modellierungssystemen einzuweisen.
Dem geneigten Leser wünsche ich, dass er selbst Informationen und Anregungen für seine
Arbeit aus dieser Schrift entnehmen konnte.
303
7 Quellenverzeichnis
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8 Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Bezug von Begriffen der Modell- und der Realitätsebene zueinander ........................... 12
Abbildung 2: Symbole für Veränderungsraten in STELLA (Schecker 1998)....................................... 28
Abbildung 3: Abkühlung einer Flüssigkeit (Goldkuhle 1997) .............................................................. 29
Abbildung 4: DYNASIS-Modell des Duffing-Oszillators (Goldkuhle 1997) ....................................... 30
Abbildung 5: Bifilares Pendel über zwei Magneten („Duffing-Oszillator“) ......................................... 30
Abbildung 6: Objektdialogfeld von DYNASYS ................................................................................... 31
Abbildung 7: s(t), a(t) Diagramme des Duffing-Oszillators, erstellt mit DYNASYS........................... 32
Abbildung 8: (s,v)-Phasendiagramm des Duffing-Oszillators (DYNASYS) ........................................ 32
Abbildung 9: Zusammenfassung der grafischen Symbole des Forrester-Schemas ............................... 33
Abbildung 10: das dynamische Systemmodell eines Federpendels ...................................................... 34
Abbildung 11: Dialogfeld zum numerischen Verfahren (DYNASYS) ................................................. 36
Abbildung 12: Summe aus systematischem und numerischem Fehler.................................................. 42
Abbildung 13: Die vollständige Handlung ............................................................................................ 45
Abbildung 14: Der Lebenslauf eines technischen Systems ................................................................... 47
Abbildung 15: Montage eines Schutzgitters als typischer Lernauftrag ................................................. 48
Abbildung 16: Zusammenbauzeichnung des Geländerfußes................................................................. 49
Abbildung 17: Die Arbeitsablaufplanung der Schüler........................................................................... 50
Abbildung 18: Das fertige Produkt nach dem letzten Arbeits-.............................................................. 51
Abbildung 19: Ein Petri-Netz zur Darstellung des Zusammenhangs verschiedener Begriffe............... 52
Abbildung 20: Systemdiagramm nach Ropohl ...................................................................................... 53
Abbildung 21: Struktogramm-Darstellung eines Programmes zur Arbeitszeitberechnung................... 59
Abbildung 22: Programmablaufplan eines Programmes zur Berechnung von linearem Wachstum .... 59
Abbildung 23: Datenflussdiagramm zum Vorgang „Kredit vergeben“................................................ 64
Abbildung 24: Datenfluss im Teilprozess „Kreditrahmen feststellen“.................................................. 65
Abbildung 25: UML-Klassendiagramm ................................................................................................ 71
Abbildung 26: UML-Klassendiagramm „Auto“.................................................................................... 72
Abbildung 27: Ein mit einer objektorientierten Programmiersprache umgesetztes Modell bildet
die im Klassendiagramm festgesetzte Struktur 1:1 ab. ................................................................. 73
Abbildung 28: Die grafische Schnittstelle zur interaktiven Variation von Modelleigenschaften ......... 74
Abbildung 29: Die Konstruktion von UML-Diagrammen .................................................................... 77
Abbildung 30: Beispiel für ein Klassendiagramm in der dUML........................................................... 80
Abbildung 31: Beispiel für ein technisches System, das sich durch ein Zustandsdiagramm
beschreiben lässt: LCD-Digital-Multimeter ME-32 der Firma Voltcraft mit Drehwahlschalter .. 82
Abbildung 32: Das dUML-Aktivitätsdiagramm, dargestellt für das Objekt ......................................... 84
Abbildung 33: Sequenzdiagramm gemäß UML-Notation..................................................................... 87
Abbildung 34: Sequenzdiagramm in dUML-Notation, mit dem Klassendiagramm in Langfassung
und einem Pfeil, der die Zeitachse markiert.................................................................................. 88
311
Abbildung 35: eine alternative Darstellungsweise, in der Beginn und Ende einer Rekursion durch
Wiederholung des Ausgangsvektors markiert wird. ..................................................................... 91
Abbildung 36: Verbundströme beim Objekt „Kraftfahrzeugmotor“ im System der allgemeinen
Technologie................................................................................................................................... 93
Abbildung 37: Beispiel eines Kollaborationsdiagrammes für das technische System „Ampelanlage“ 95
Abbildung 38: Vorträge der Domänenexperten..................................................................................... 97
Abbildung 39: Staubpartikel sind konkrete Objekte mit individuell ausgeprägten Eigenschaften,
die zu einer Klasse „Staub“ generalisiert werden können. ........................................................... 98
Abbildung 40: Die Analyse des Stoff-, Energie-, und Informationsflusses (oben) und die Erstellung
eines Modells zusammen mit den Experten (rechts) liefert wertvolle Hinweise über den
Aufbau des Systems und seine Abgrenzung zur Umwelt. ............................................................ 99
Abbildung 41: Wichtige Eigenschaften werden herausgearbeitet, ggf. auch mit ihren typischen
Wertebereichen ........................................................................................................................... 100
Abbildung 42: Zahlreiche technische Systeme, auch die sehr fortgeschrittenen, machen optisch
„wenig her“ oder geben durch Betrachtung kaum Aufschluss über ihre Funktionsweise. ......... 104
Abbildung 43: Die mit CGI visualisierte Bewegung der Walze im Modell wird nahtlos in die mit
Realfilm aufgenommene Bewegung der Walze im realen technischen System überblendet. .... 105
Abbildung 44: „Spikes“ (Funktionsmodelle) der visuellen Darstellung zentraler Objekte eigenen
sich hervorragend als Grundlage für Gespräche mit Auftraggebern, Experten und
zukünftigen Nutzern.................................................................................................................... 110
Abbildung 45: Computer generierte Animationen sind ein besonders flexibles Mittel zur
Visualisierung von Objekteigenschaften, Methoden und Zeitverhalten. Hier wird in
Cinema4D mit abstrahierten Elementen der Klassen „Staub“ „Gas“ und „Filterfaser“ ein
Filtervorgang visualisiert. ........................................................................................................... 115
Abbildung 46: Eine Lernsoftwarekomponente ist ein Software-Modell, das in seinen
Eigenschaften und Methoden dem nachgebildeten Objekt entspricht und mit einer
grafischen Benutzeroberfläche verbunden ist, die Beobachtung und Manipulation der
Eigenschaftswerte ermöglicht. .................................................................................................... 117
Abbildung 47: Digitaler Videoschnitt.................................................................................................. 120
Abbildung 48: Autorensystem „Macromedia Flash“........................................................................... 121
Abbildung 49: Die Entwicklungsumgebung von Visual Basic ........................................................... 122
Abbildung 50: grafische Repräsentation der Coleen-Komponenten und ihrer Relationen auf der
Webseite des COLEEN-Servers. ................................................................................................ 131
Abbildung 51: COLEEN-Komponenten, mit denen sich ein Laborversuch zu Dehnungs-MessStreifen repräsentieren lässt, und ihre Relationen....................................................................... 133
Abbildung 52: Im Bereich Informationsumsatz wurde eine Problemstellung aus der Regelungstechnik,
die Drehzahlregelung eines Generators, als Leitexperiment gewählt. ........................................ 135
Abbildung 53: Die Hauptlast der Programmiertätigkeit wird von Studierenden der
Lehramtsstudiengänge Physik und Technik getragen. Damit wird gezielt die Gestaltungsund Anwendungskompetenz im Bereich neuer Lernmedien gefördert....................................... 141
Abbildung 54: der einzubeziehende Kontext eines Medieneinsatzes (in Anlehnung an Klafki). ....... 143
Abbildung 55: Ein Referent nutzt eine COLEEN-Komponente zur Unterstützung seines Vortrages. 147
312
Abbildung 56: Nachdem sie durch den Vortrag mit der enthaltenen Komponenten instruiert
worden sind, bedienen die Studenten gezielt den Experimentalaufbau. In der Mitte der
beheizte Glaszylinder des Stirlingmotors. .................................................................................. 148
Abbildung 57:Der Dozent greift an dieser Stelle ein, um mit Hilfe der Computersimulation noch
einmal das Zusammenwirken von Hubraum, Verdichtung und Wirkungsgrad zu erläutern...... 149
Abbildung 58: Im Anschluss an seinen Vortrag hat der Referent eine schriftliche Ausarbeitung
abzuliefern. Wird diese im HTML-Format erstellt, kann er auf alle Komponenten zugreifen
und diese als interaktive Elemente in seine Ausarbeitung einbinden. Die Ausarbeitung wird
mit in die COLEEN-Datenbank integriert. ................................................................................. 149
Abbildung 59: Analyse eines existierenden Software-Modells (Auszug aus Schülerheft) ................. 160
Abbildung 60: Einführung in die objektorientierte Programmierung (Auszug aus Schülerheft) ........ 162
Abbildung 61: Stoppuhrmessung. Man beachte die Aufstellung der Schüler an Messpunkten in
Abständen von 2 m. Hiermit wird bewußt eine Analogie zur der diskreten Verschiebung
des Objektes auf dem Bildschirm hergestellt.............................................................................. 165
Abbildung 62: Messung am schienengebunden Wagen mit elektrisch zeitgetakteter Messvorrichtung166
Abbildung 63: dUML-Klassendiagramm für „Moorhuhn“-Objekte ................................................... 169
Abbildung 64: dUML-Zustandsgraph ................................................................................................. 169
Abbildung 65: grafische Oberfläche der Software-Simulation ........................................................... 172
Abbildung 66: Suche nach der Struktur und den Unterschieden der beiden Beispielprogramme....... 173
Abbildung 67: Planung des Realexperimentes zum Abgleich des Modells als Schüleraufgabe. ........ 176
Abbildung 68: Die Aufzeichnung des fallenden Balles (Kreis) in der Videoschnitt-Software ........... 180
Abbildung 69: Vom Lehrer modifizierte Oberfläche mit „Stoppuhr“ in der Höhe jedes Fensterbrettes.......................................................................................................................................... 181
Abbildung 70: Die Arbeitsumgebung der Schüler bei der Anpassung der Simulation an die real
gemessenen Werte. ..................................................................................................................... 184
Abbildung 71: Vergleich der Bevorzugten Assoziationen in der Laborgruppe und im Feldversuch.. 210
Abbildung 72: Im Laborversuch waren es vor allem die Mädchen, die durch Angabe formelmäßiger Zusammenhänge positiv auffielen. Computerbesitzer waren hier nicht im Vorteil ..... 213
Abbildung 73: Anzahl genannter Lösungen zum Messen von Geschwindigkeit ................................ 219
Abbildung 74: Jungen tendieren stärker zur einfachen Antwort „ich würde den Tacho ablesen“
(linkes Diagramm), Mädchen neigen zur anspruchsvolleren Darstellung einer Methode die die
Messung von Zeit und Weg beinhaltet........................................................................................ 223
Abbildung 75: Das linke Diagramm zeigt die Neigung der Mädchen, die Bestimmung der
gefahrenen Strecke anhand einer Beispielrechnung zu erklären. Formelansätze finden sich
dagegen bei beiden Geschlechtern gleichermaßen (rechts). ....................................................... 225
Abbildung 76:Die Antwort „habe mich privat nicht an den Physikunterricht erinnert“ wird vor
allem von Jungen geliefert. Der private Besitz eines eigenen Computers spielt keine Rolle. .... 228
Abbildung 77:Vor allem Mädchen fallen als Assoziationen am ehesten Ereignisse des
Straßenverkehrs ein..................................................................................................................... 229
Abbildung 78: Die Mädchen zeigen eine Präferenz, aus der Form der Kurve auf die Beschleunigung zu schließen. Der Schluss vom Weg auf die Beschleunigung ist in der Häufigkeit
dagegen nicht mit einem Geschlecht korreliert........................................................................... 234
313
Abbildung 79: Die denkbaren Einsatzfelder von multimediafähigen Computern im offenen
projektartigen Unterricht............................................................................................................. 240
Abbildung 80: Charakteristische Übergangsvorgänge zur Kennzeichnung des Zeitverhaltens .......... 247
Abbildung 81: Störsprungantworten verschiedener Glieder................................................................ 248
Abbildung 82: Typischer Schüleraufbau. Auf dem Bildschirm bereits die von der Gruppe
„Schlecht“ entwickelte Steuerungssoftware. .............................................................................. 263
Abbildung 83: Modifizierter Aufbau der Gruppe „Elite“.................................................................... 267
Abbildung 84: Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Platoon“ ........................... 271
Abbildung 85: Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Platoon“ ............................................. 274
Abbildung 86: Aufenthaltsdauer der Gruppe „Platoon“ in den einzelnen Kapiteln. ........................... 275
Abbildung 87:Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Elite“................................. 276
Abbildung 88:Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Elite“ ................................................... 278
Abbildung 89:Aufenthaltsdauer der Gruppe „Elite“ in den einzelnen Kapiteln.................................. 278
Abbildung 90:Zugriffe auf das Informationsmaterial durch die Gruppe „Schlecht“........................... 279
Abbildung 91: Nutzungsdauer der Karten durch die Gruppe „Schlecht“............................................ 280
Abbildung 92: Aufenthaltsdauer der Gruppe „Schlecht“ in den einzelnen Kapiteln .......................... 280
Abbildung 93: dUML-Aktivitätsdiagramm zur systematischen Analyse des Chat-Programms
(unvollständig). ........................................................................................................................... 286
Abbildung 94: dUML-Aktivitätsdiagramm zur systematischen Analyse des Chat-Programms
(vervollständigt).......................................................................................................................... 286
Abbildung 95: Während des Unterrichtsgesprächs korrigiertes Diagramm. ....................................... 287
Abbildung 96: Die Oberfläche des von den Schülern programmierten Ampel-SteuerungsProgrammes ................................................................................................................................ 288
Abbildung 97: Die Simulation bei ihrem Start. Jedes Kästchen symbolisiert einen Schüler, mit
seinem Ersparten und seinem, in DM ausgedrückten, Bedarf an einem Mobilfunkgerät........... 293
Abbildung 98: Das Ende dieser Simulation im Zeitraum Z11. Mittlerweile haben sich 10 der 32
Schüler nach einer Periode des Sparens ein Mobilfunkgerät gekauft......................................... 294
Abbildung 99: Der Simulationsverlauf nach Einführung des „Sozialneid“-Parameters. .................... 295
314
Lebenslauf
Persönliche Daten
Name André Bresges
Anschrift Dellplatz 7 / 526, 47051 Duisburg
Telefon dienstlich (0203) 379-3036
Privat (0177) 2737437
E-Mail [email protected]
Geburtsort/Datum Wesel am Niederrhein / 15.4.1971
Lehr/Lernphasen
1981-1990 Gymnasium Voerde. Abschluss Abitur mit den Leistungskursen
Physik und Deutsch sowie den Fächern Mathematik und
Erdkunde.
1990-1991 Grundwehrdienst an Bord des Schnellbootes S-62 FALKE.
Ausbildung und Einsatz im seemännischen und technischen
Bereich.
1991-1996 Studium der Fächer Physik und Technik an der GerhardMercator-Universität Duisburg. Abschluss 1996 mit dem I.
Staatsexamen.
1997-1999 Vorbereitungsdienst für das Lehramt in den Sekundarstufen I und
II, Studienseminar Essen. Abschluss 1999 mit dem II.
Staatsexamen.
Seit 1999 Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Gerhard-MercatorUniversität Duisburg mit dem Ziel einer Promotion zum Doktor
der Pädagogik. Dabei ½ Stellenanteil im Fach „Didaktik der
Physik“ und ½ Stellenanteil im Fach „Technologie und Didaktik
der Technik“.
Nebentätigkeiten
1993-2000 Freier Mitarbeiter an der Volkshochschule Wesel (4
Stunden/Woche). Kurse zu Betriebssystemen und
Anwendersoftware.
1993-1995 Aufbau und Installation von PC und Netzwerken; Schulung,
Beratung und Verkauf im EDV-Einzelhandel.
1996-1997 Aufbau der Internetpräsenz des Faches Technologie und Didaktik
der Technik an der Universität Duisburg.
1999-2002 Lehrauftrag (4 Stunden/Woche) an der Willy-BrandtGesamtschule Mülheim in den Fächern Physik und Informatik.
315
Verein Deutscher Ingenieure
Mitgliedschaften VDI
IBTW Verein zur Förderung der Berufsbildung in Technik und
Wirtschaft
B.A.G BundesArbeitsGemeinschaft für Berufsbildung in der
Fachrichtung Elektrotechnik-Informatik e.V.
TUF
Technik Unterricht Forum, Verband der NRWTechniklehrer
DUG Duisburger Universitäts-Gesellschaft
Gutachtertätigkeiten Gutachter des European Academic Software Award EASA
André Bresges
316
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