Keine Kompetenz enthält diesen Suchbegriff.
Algorithmen interpretieren und entwickeln
Handlungsabläufe formulieren.
Algorithmen entwerfen und verbal darstellen.
Variable als Speicherplatz beschreiben und anwenden.
Algorithmen in einer visuellen Programmiersprache implementieren.
reale endliche Automaten analysieren, zugehörige Automatenmodelle entwerfen.
Algorithmen interpretieren und entwickeln
Algorithmen testen und weiterentwickeln.
gegebene zustandsbasierte Systeme bezüglich ihrer Praxisrelevanz sowie auch unter ethischen Aspekten diskutieren und bewerten.
Entscheidungen im Rahmen eines Problemlösungszyklus begründen.
Algorithmen interpretieren und entwickeln
Problemstellungen analysieren, in Teilprobleme zerlegen und Lösungsansätze strukturieren.
Algorithmen strukturieren.
Auswirkungen von Algorithmen auf die Lebenswelt exemplarisch erkennen sowie für die Meinungsbildung und Entscheidungsfindung nutzen.
Algorithmen interpretieren und entwickeln
einen Problemlösungszyklus reflektieren.
Algorithmen diskutieren, dokumentieren und präsentieren.
Nutzen und Gefahren von Algorithmen in ihrer eigenen Lebenswelt reflektieren.
notwendige Ressourcen von Algorithmen diskutieren.
reale Automaten beschreiben.
Algorithmen interpretieren und entwickeln
Algorithmen in der Lebenswelt in unterschiedlichen Darstellungsformen erkennen und interpretieren.
algorithmische Bausteine benennen, unter Verwendung digitaler Werkzeuge darstellen und auf Handlungsabläufe anwenden.
Automatentafel und Zustandsdiagramm endlicher Automaten interpretieren und wechselseitig übertragen 16.
Daten codieren und ihre Verarbeitung verstehen
Informationen auf Daten abbilden.
reale Rechner analysieren und ein Funktionsmodell erstellen.
Daten codieren und ihre Verarbeitung verstehen
Dateiformate benennen und analysieren sowie diesen Anwendungen zuordnen.
Lebensdauer von Daten technisch und rechtlich beurteilen.
technische Parameter von Hardwarekomponenten bewerten.
korrekte Funktionsweise von Hardwarekomponenten beurteilen.
Nachhaltigkeitsindikator eines Informatiksystems exemplarisch reflektieren.
Informatiksysteme im historischen Kontext einordnen.
logische Grundschaltungen analysieren und deren Funktionalität bewerten.
Daten codieren und ihre Verarbeitung verstehen
Zusammenhänge zwischen Daten und Information darstellen.
wesentliche Hardware-, Software- und Netzwerkkomponenten benennen sowie deren Aufgaben erläutern.
Daten codieren und ihre Verarbeitung verstehen
Informatiksysteme in ihrer Lebenswelt erkennen, benennen, unter- und Kooperieren suchen und anwenden.
Daten lokal und in Netzwerken verwalten.
Aufgaben gemeinsam innerhalb von Netzwerken bearbeiten.
grundlegende Verhaltensnormen in Netzwerken beachten.
die Funktionsweise einfacher logischer Grundschaltungen beschreiben und erklären.
Daten codieren und ihre Verarbeitung verstehen
Einheiten für die Datenmenge auf die Speicherkapazität von Datenträgern, Dateigrößen und Übertragungsvolumen anwenden.
Betriebssysteme vergleichen und Grundfunktionen erläutern 18.
Algorithmen- und Datenstrukturen implementieren und testen
Klassen, Methoden und Attribute in einer textbasierten Programmiersprache unter Verwendung der algorithmischen Grundbausteine implementieren und testen.
Instanzen von implementierten Klassen erzeugen.
Daten mittels geeigneter Datentypen abbilden und zugehörige Operationen anwenden.
zwischen einfachen und strukturierten Datentypen unterscheiden und diese anwenden.
das Variablenkonzept anwenden.
Algorithmen- und Datenstrukturen implementieren und testen
gewählte Klassenstrukturen begründen.
Testergebnisse werten und daraus Veränderungen ableiten.
Entscheidungen im Rahmen eines Problemlösungszyklus am Beispiel eines Such- und eines Sortierverfahrens begründen und in Teilen bewerten.
Algorithmen- und Datenstrukturen implementieren und testen
Klassen als Möglichkeit der Datenstrukturierung in Form von Eigenschaften nutzen.
Objekte als Instanzen einer Klasse mit konkreten Daten beschreiben.
Problemlösungsstrategien strukturieren und beschreiben.
Algorithmen- und Datenstrukturen implementieren und testen
Algorithmen sachgerecht dokumentieren und präsentieren.
einfache Formen der Fehlerbehandlung in Programmen diskutieren und nutzen.
Algorithmen- und Datenstrukturen implementieren und testen
Klasse, Objekt, Attribut und Methode mittels der Modellierungssprache UML darstellen.
Algorithmen unter Verwendung algorithmischer Grundbausteine grafisch darstellen.
Fehlermitteilungen interpretieren 20.
Technische und theoretische Grundlagen von Informatiksystemen verstehen
Regeln für einfache formale Sprachen aufstellen und diese als Akzeptor implementieren.
Worte einer formalen Sprache aus der Kenntnis ihrer Grammatik erzeugen.
Infrastruktur von Heim- bzw. Schulnetzwerken exemplarisch unter Beachtung aktueller Sicherheitsaspekte modellieren.
Heim- bzw. Schulnetzwerke simulieren.
ausgewählte Netzwerkdienste unter Nutzung zugehöriger Protokolle in einer geeigneten Umgebung einrichten und nutzen.
Technische und theoretische Grundlagen von Informatiksystemen verstehen
ein Wort aus Terminalsymbolen eines Alphabetes zu einer vorgegebenen Sprache als zugehörig erkennen oder verneinen.
die Existenz von Fehlerzuständen in Akzeptoren begründen.
die Notwendigkeit einer auf exakten Regeln basierenden Sprache, welche eindeutig maschinell ausführbar ist, begründen.
exemplarisch Grenzen automatisierter Systeme benennen und reflektieren.
die Notwendigkeit von Schutz- und Sicherheitsmaßnahmen in Netzwerken begründen und zielgerichtet anwenden.
Verhaltensweisen in Netzwerken reflektieren und Schlussfolgerungen für das eigene Handeln ableiten.
Technische und theoretische Grundlagen von Informatiksystemen verstehen
gegebene Informatiksysteme analysieren sowie Daten- und Funktionalitätsstrukturen ableiten.
zwischen natürlichen und formalen Sprachen unterscheiden.
die Funktionsweise von TCP/IP–Netzwerken exemplarisch erläutern.
TCP/IP–Netzwerke exemplarisch strukturieren und simulieren.
Dienste, zugehörige Protokolle und Ports exemplarisch erläutern.
Technische und theoretische Grundlagen von Informatiksystemen verstehen
Anwendungsfälle formaler Sprachen nennen und deren Beitrag zur und Kooperieren Kooperation erkennen.
Bedeutung der Vernetzung von digitalen Systemen sowie deren Anwendungsfälle erläutern.
Funktionalität von Diensten unter Nutzung eines Schichtenmodells exemplarisch beschreiben.
lokale und netzwerkbasierte Datenverwaltung auch unter dem Aspekt der Datensicherheit vergleichen und anwenden.
Technische und theoretische Grundlagen von Informatiksystemen verstehen
die Funktionalität von Informatiksystemen mittels geeigneter Diagramme abbilden.
die formale Sprache, die ein endlicher Automat akzeptiert, in geeigneter Form darstellen.
einfache formale Sprachen exemplarisch mittels Syntaxdiagrammen darstellen 22.
Kurs 1: Objektorientiertes Modellieren
Problemstellungen unter Verwendung von Anwendungsfalldiagrammen analysieren und dokumentieren.
objektorientierte Analysen durchführen sowie beteiligte Objekte, ihre Eigenschaften, Operationen und vorhandene Beziehungen erkennen und Klassen ableiten.
Prozesse mithilfe von Aktivitäts- oder Zustandsdiagrammen modellieren.
Klassen mit ihren Methoden in eine Programmiersprache implementieren.
Objekte erzeugen, in dynamischen Datenstrukturen verwalten, auf externen Datenträgern speichern und von diesen laden.
die Kommunikation zwischen und innerhalb von Objekten organisieren.
Module und Bibliotheken in eigene Problemlösungen integrieren.
Kurs 1: Objektorientiertes Modellieren
die gewählte Abstraktion begründen.
eigene Lösungen bewerten und weitere Arbeitsschritte ableiten.
gegebene Programme hinsichtlich ihrer Grundkonzepte analysieren.
Kurs 1: Objektorientiertes Modellieren
einen objektorientierten Entwurf erstellen.
das Geheimnisprinzip und das Vererbungskonzept von Klassen auf einfache Sachverhalte anwenden.
Probleme in Teilprobleme exemplarisch zerlegen.
Kurs 1: Objektorientiertes Modellieren
UML–Diagramme als Kommunikationsmittel in der Gruppe nutzen.
einen objektorientierten Entwurf sprachlich und fachsprachlich präzise reflektieren.
Kurs 1: Objektorientiertes Modellieren
Klassen und deren Beziehungen in UML darstellen.
Klassendefinitionen und Klassenbeschreibungen interpretieren.
Fehlermitteilungen interpretieren und unter Verwendung geeigneter Hilfesysteme Lösungsstrategien entwerfen 24.
Kurs 2: Daten erfassen, strukturieren und verarbeiten
für anwendungsrelevante Problemstellungen Entitäten, zugehörige Attribute, Relationen und Kardinalitäten ermitteln.
relationale Datenbankschemata unter Nutzung des Entity-Relationship-Modells entwerfen.
ein Entity-Relationship-Modell modifizieren.
Primär- und Sekundärschlüssel bestimmen.
relationale Datenbankschemata bis zur dritten Normalform überführen.
eine Abfragesprache anwenden.
Daten rechtskonform erfassen und verarbeiten.
Kurs 2: Daten erfassen, strukturieren und verarbeiten
Funktionen von Datenbankmanagementsystemen exemplarisch begründen.
Datenbankmodellierung und objektorientierte Modellierung auch bezüglich der Methodik und Begriffswelt vergleichen und bewerten.
die Verwendung von Datenstrukturen begründen.
Datenbankmodelle bewerten.
Schlüsselattribute bewerten.
Kurs 2: Daten erfassen, strukturieren und verarbeiten
Daten in geeigneter Form strukturieren und verwalten.
Relationen zwischen Entitäten erkennen und diese in geeigneter Form darstellen.
Kurs 2: Daten erfassen, strukturieren und verarbeiten
Entity-Relationship-Diagramme diskutieren und erstellen.
eine Datenbankmodellierung analysieren und erläutern.
die Eigenschaften eines normalisierten Datenbankschemas erläutern.
Kurs 2: Daten erfassen, strukturieren und verarbeiten
Daten in verschiedenen Formen darstellen und bestehende Formen interpretieren.
Entitäten, ihre Attribute und die Beziehungen zwischen Entitäten mit Kardinalitäten in einem Entity-Relationship-Diagramm grafisch darstellen 26.
Kurs 3: Software Engineering und Projektarbeit
selbstständig Analysen im Rahmen eines Problemlösungszyklus durchführen und daraus benötigte Objekte und Klassen ableiten.
die Implementierung der Teillösungen selbstständig oder mithilfe der Teampartner realisieren.
Teillösungen zu einer Gesamtlösung zusammenführen.
Teillösungen sowie Endprodukt verifizieren und validieren.
Kurs 3: Software Engineering und Projektarbeit
Entscheidungen im Rahmen eines Problemlösungszyklus begründen und bewerten.
dem Auftraggeber den objektorientierten Entwurf sowie die zugehörigen Spezifikationen auf Basis von Qualitätskriterien erläutern und begründen.
die Nachhaltigkeit des Softwareprojektes abschätzen und begründen.
notwendige Abstraktionen selbstständig vornehmen und begründen.
die Auswahl der genutzten Algorithmen begründen und hinsichtlich der Zielführung sowie deren Effizienz bewerten.
die Datenhaltung in vernetzten Systemen analysieren und diese unter den Gesichtspunkten des Datenschutzes sowie der Datensicherheit beurteilen.
Kurs 3: Software Engineering und Projektarbeit
ein Problem in Teilprobleme zerlegen und notwendige Schnittstellen vereinbaren.
die Teilprobleme so aufteilen, dass Synergieeffekte nutzbar werden.
Aspekte der Softwareergonomie umsetzen.
Kurs 3: Software Engineering und Projektarbeit
Projekte organisieren und bearbeiten.
geeignete Quellen zur Vorbereitung und Durchführung der Projektarbeit selbstständig auswählen und rechtskonform nutzen.
Abstimmung mit dem Auftraggeber (z. B. Lehrkraft) durchführen und daraus Zielsetzungen für das Endprodukt ableiten.
Regeln zur kooperativen Lösung von Teilproblemen, zur Festlegung von Klassen und deren Schnittstellen sowie zum Zeitmanagement diskutieren und vereinbaren.
projektbegleitend Zwischenergebnisse dokumentieren, kommunizieren und daraus Schlussfolgerungen für das weitere Vorgehen ableiten.
Kurs 3: Software Engineering und Projektarbeit
Abläufe des Software-Engineerings mittels verschiedener Diagramme veranschaulichen und interpretieren.
eine begleitende Dokumentation des Projektes in sprachlich differenzierter und grafischer Form erstellen 28.
Kurs 4: Aktuelle Entwicklungen der Informatik im gesellschaftlichen Kontext
wesentliche Aspekte von komplexen Informatikinhalten erkennen und modellieren.
Kurs 4: Aktuelle Entwicklungen der Informatik im gesellschaftlichen Kontext
Chancen, Risiken und Missbrauchsmöglichkeiten von Informatiksystemen beschreiben und bewerten.
Möglichkeiten und Grenzen in einer von Informatiksystemen dominierten Welt erkennen und bewerten.
Potenziale der Digitalisierung im Sinne der Nachhaltigkeit (z. B. Ressourcenverbrauch, Umweltschutz, soziale Auswirkungen) erkennen, bewerten und Handlungsstrategien ableiten.
Kurs 4: Aktuelle Entwicklungen der Informatik im gesellschaftlichen Kontext
gegebene Informatiksysteme aus technischer, informatischer, ökologischer und sozialer Sicht analysieren und diskutieren.
Rückschlüsse auf das eigene Verhalten beim Einsatz von Informatiksystemen ziehen.
Kurs 4: Aktuelle Entwicklungen der Informatik im gesellschaftlichen Kontext
gesellschaftliche Folgen der Einführung und Nutzung von und Kooperieren Informatiksystemen sprachlich differenziert diskutieren und Handlungsstrategien auch für lebenslanges Lernen ableiten.
Potenziale der Digitalisierung im Sinne sozialer Integration und sozialer Teilhabe erkennen, analysieren und reflektieren.
Kurs 4: Aktuelle Entwicklungen der Informatik im gesellschaftlichen Kontext
Wechselwirkungen zwischen Informatiksystemen, Individuen, Gesellschaft und Umwelt (z. B. Ressourcenverbrauch, Umweltschutz, soziale Auswirkungen) darstellen und beschreiben.
