Physical Computing als Mittel der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung

Abstract

Physical-Computing-Geräten wie Robotern und Mikrocontrollern wird eine wichtige Rolle als Lernmedium für Schülerinnen und Schüler zugesprochen. Zu lernende Kontexte sind ähnlich vielfältig wie die inzwischen existierenden Geräte. Die Komplexität der Systeme ist mannigfaltig und bisherige Forschung geht zumeist von dem Gerät als Forschungsgegenstand aus. Im Rahmen dieser Dissertation wird von einem geräteunabhängigen Physical- Computing-Prozess als Problemlöseprozess ausgegangen, um ein Fundament für nachhaltige und geräteunabhängige Forschung zu schaffen sowie Physical Computing als Unterrichtsgegenstand zu beschreiben. Aufgrund von Merkmalen, wie der Arbeit mit Sensorik und Aktuatorik sowie dem iterativen Testen und Evaluieren, scheint Physical Computing Ähnlichkeiten zu dem naturwissenschaftlichen Experiment aufzuweisen. Dieser Zusammenhang und die potentiellen Auswirkungen auf die Informatikdidaktik werden in den folgenden drei Ausprägungsformen untersucht. Basierend auf Modellen aus der Literatur wird ein Modell des Physical-Computing- Prozesses abgeleitet und mithilfe empirischer Studien adaptiert. Bei dem Vergleich der Prozesse der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung und des Physical Computing können diverse Gemeinsamkeiten festgestellt werden. Insbesondere verlaufen die Prozesse parallel zueinander, was die Grundlage für einen MINT-Problemlöseprozess bildet. Bislang wurden konkrete Probleme von Schülerinnen und Schülern bei der Interaktion mit den Geräten peripher beschrieben. In dieser Arbeit wird eine Analyse von Problemursachen vorgenommen und auftretende Probleme werden kategorisiert. Probleme, die gleichzeitig mehrere Problemursachen haben, werden aufgedeckt und eine Problemtaxonomie zur Beschreibung von Problemursachen abgeleitet. Ein mehrstufiges Feedback-Modell zur Unterstützung des Problemlösens in Physical- Computing-Aktivitäten wird basierend auf der Problemtaxonomie entwickelt. Durch eine empirische Untersuchung wird es als unterstützend für den Physical-Computing-Prozess evaluiert und bildet damit ein Modell zur Entwicklung von kognitiven Tutorensystemen für Physical Computing.

Physical computing devices like robots and microcontrollers play an important role as learning devices for students. These devices as well as the learning contexts are multifaceted. The complexities of the systems are diverse and the existing research is usually concentrated on the devices. This thesis develops as a starting point a device-independent physical computing process by seeing it as problem-solving process. The goal is to construct a base for sustained and device-independent physical computing research and to describe physical computing as a school subject. The physical computing process seems to share similarities with the scientific inquiry process, because of characteristics like working with sensors and actuators and iterativ testing and evaluating. This relation and the implications on computer science education are explored in the following three facets. Based on existing literature, a model of the physical computing process is derived and supplemented by empirical data. In the comparison of the scientific inquiry and the physical computing processes substantial commonalities are identified. Hence, a base for a joint STEM problem-solving process is built. So far, concrete students’ problems during the activities with physical computing devices are described as a side product. In this thesis problem sources are uncovered and occurring problems categorized. Problems having more than one problem source are uncovered and a problem taxonomy is derived from that. Based on the problem taxonomy, a multilevel feedback model to support problem solving during physical computing activities is developed. With an empirical exploration, the taxonomy is evaluated. Results indicate that the taxonomy is supportive for achieving the physical computing process. Finally a model for a cognitive tutoring system for physical computing is outlined.