Video19. Februar 2025von ‎ Dr. Raphael Fehrmann und Dominik MayLaufzeit: 18 Minuten

Heureka! Wie kleine Roboter die Problemlösekompetenz von Schüler:innen individuell fördern können

Wenn Schüler:innen lernen, komplexe Aufgaben zu analysieren und zu lösen, legt dies eine solide Basis für die Zukunft. Dr. Raphael Fehrmann und Dominik May nutzen kleine Roboter, um Problemlösekompetenz in der Grundschule zu fördern. In zwei Videos erklären sie, was Computational Thinking ist, und zeigen, wie sie die Roboter in heterogenen Unterrichtssettings einsetzen.

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Bei der ersten Begegnung mit dem niedlichen Lernroboter Ozobot denken Grundschüler:innen wohl kaum an so komplizierte Dinge wie die Wirkung von Algorithmen. Doch im Umgang mit den Mini-Robotern geschieht genau das fast nebenbei: Sie erlangen ein erstes Verständnis für computergesteuerte Prozesse.

Im Video „Computational Thinking (er)leben“ erklären der Grundschullehrer Dominik May und der Erziehungswissenschaftler Raphael Fehrmann, warum es wichtig ist, dass Schüler:innen ab der Grundschule die Wirkung von Algorithmen bewusst wahrnehmen und reflektieren. Zudem geben sie Einblicke in das Computational Thinking, eine spezielle Herangehensweise zur Beschreibung und Lösung von Problemen.

Die praktische Umsetzung in der Schule zeigt das Video „Bildungsrobotik im Unterricht“: Hier wird erklärt, wie Computational Thinking mit Hilfe von Bildungsrobotik gefördert werden kann. Der kleine Lernroboter Ozobot wird vorgestellt und die Autoren geben Einblicke in den praktischen Einsatz im Unterricht. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des Ozobot gelegt, die individuelles Lernen in heterogenen Settings ermöglichen.

Computational Thinking (er)leben

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Bildungsrobotik im Unterricht

Vertiefung

In diesem Bereich finden Sie Literatur, Materialien und Links, um sich noch weiter mit dem Thema zu beschäftigen, und die Quellenangaben für den Beitrag.

Links und Materialien
- Forschungsprojekt „Lernroboter im Unterricht“: Unterrichtsmaterialien und Seminarkonzepte für die Hochschule
- Website von Raphael Fehrmann mit weiterführenden Tipps
Literatur aus dem Video „Computational Thinking (er)leben“
- Aho, A. V. (2012). Computation and computational thinking. The Computer Journal, 55(7), 832–835. https://doi.org/10.1093/comjnl/bxs074
  
  Bollin, A. (2016). COOLeInformatik. OCG Journal, 02, 28. https://www.aau.at/wp-content/uploads/2018/05/2016-OCGa-Bollin.pdf.
  
  Denning, P. J. (2017). Remaining trouble spots with computational thinking. Communications of the ACM, 60(6), 33–39. https://doi.org/10.1145/2998438
  
  Fehrmann, R. & Zeinz, H. (2023). Computational Thinking vermitteln – Wie Problemlösekompetenz als Bestandteil digitaler Souveränität erworben werden kann. In de Witt, C., Gloerfeld, C. Wrede, S. E. (Hrsg.), Künstliche Intelligenz in der Bildung (S. 175–196). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-40079-8_9
  
  Fehrmann, R. (2024a). Professionelle digitale Kompetenz bei Lehramtsstudierenden fördern! Wie kann Computational Thinking durch den Einsatz von Bildungsrobotik in der Hochschullehre vermittelt werden? Wissenschaftliche Schriften der Universität Münster VI, Band 26. tredition. https://doi.org/10.17879/37908713757
  
  Fehrmann, R. (2024b). Künstliche Intelligenz im Unterricht. Zur Förderung von Zukunftskompetenzen durch Einsatz von Lernrobotern. Schulverwaltung: Fachzeitschrift für Schulentwicklung und Schulmanagement. Nordrhein-Westfalen, 2024(05), 138–142.
  
  Fehrmann R., Baalmann A., Grosse A. & Herrmann L. (2024). Mit dem Ozobot zur Schule – Der Einsatz von Bildungsrobotik für Problemlösen und kritisches Denken. Schulmagazin 5-10, 3, 36–42.
  
  Flanagan, T., Wong, G., & Kushnir, T. (2023). The minds of machines: Children’s beliefs about the experiences, thoughts, and morals of familiar interactive technologies. Developmental Psychology, 59(6), 1017–1031. https://doi.org/10.1037/dev0001524
  
  May, D., Grosser, S. & Fehrmann, R. (2022). Coding und Robotik als Elemente einer zukunftsorientierten digitalen Bildung – Wie der Einsatz von Lernrobotern im Unterricht dazu beitragen kann, ein Verständnis für die Funktionsweise und ein Bewusstsein für die Wirkung von Algorithmen anzuregen. In J. Hugo, R. Fehrmann, S. Ud-Din & J. Scharfenberg (Hrsg.), Digitalisierungen in Schule und Bildung als gesamtgesellschaftliche Herausforderung – Perspektiven zwischen Wissenschaft, Praxis und Recht (S. 167–180). Waxmann.
  
  Siller, F. (2020). Der digitale Kompass – Kinder und Algorithmen in Onlinemedien. In F. von Gross & R. Röllecke (Hrsg.), Familienkultur smart und digital – Ergebnisse, Konzepte und Strategien der Medienpädagogik (S. 31–39). kopaed.
  
  Wing, J. M. (2006). Computational Thinking – It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Communication of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215
  
  Yadav, A., Gretter, S., Good, J. & McLean, T. (2017). Computational thinking in teacher education. In P. Rich & C.B. Hodges (Hrsg.), Emerging research, practice, and policy on computational thinking (S. 205–220). Springer.g
Literatur aus dem Video „Bildungsrobotik im Unterricht“
- Fehrmann, R. (2024a). Professionelle digitale Kompetenz bei Lehramtsstudierenden fördern! Wie kann Computational Thinking durch den Einsatz von Bildungsrobotik in der Hochschullehre vermittelt werden? Wissenschaftliche Schriften der Universität Münster VI, Band 26. tredition. https://doi.org/10.17879/37908713757
  
  Fehrmann, R. (2024b). Künstliche Intelligenz im Unterricht. Zur Förderung von Zukunftskompetenzen durch Einsatz von Lernrobotern. Schulverwaltung: Fachzeitschrift für Schulentwicklung und Schulmanagement. Nordrhein-Westfalen, 2024(05), 138–142.
  
  Knight, V. F., Wright, J. & DeFreese, A. (2019). Teaching Robotics Coding to a Student with ASD and Severe Problem Behavior. Journal of Autism and Developmental Disorders, 49(6), 2632–2636. https://doi.org/10.1007/s10803-019-03888-3
  
  Tengler, K. (2020). Klein, kreativ, Ozobot – Förderung von Kreativität und informatischem Denken durch spielerisches Programmieren. Open Online Journal for Research and Education, 1–13. https://www.researchgate.net/publication/346419560.
  
  Tengler, K., Sabitzer, B. & Kastner-Hauler, O. (2020). First programming with ozobots – a creative approach to early computer science in primary schools. INTED2020 Proceedings, 5156–5162.
  
  Wing, J. M. (2006). Computational Thinking – It represents a universally applicable attitude and skill set everyone, not just computer scientists, would be eager to learn and use. Communication of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

‎ Dr. Raphael Fehrmann

Raphael Fehrmann ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Erziehungswissenschaft der Universität Münster. Er erforscht, wie Aktivitäten der Maker Education (Coding und Programmierung, Produktion von Erklärvideos, E-Books oder Podcasts usw.) dazu beitragen können, Zukunftskompetenzen bei Grundschüler:innen zu fördern, und wie Lehrkräfte im Rahmen von Fortbildungen dazu befähigt werden können, digitale Kompetenz zielgerichtet zu vermitteln.

www.uni-muenster.de/EW/personen/fehrmann.shtml

Dominik May

Dominik May ist Lehrkraft an der Kardinal-von-Galen-Schule Werne. Als Digitalisierungsbeauftragter wirkt er an schulischen Entwicklungsprozessen zur Gestaltung und Entwicklung des Lernens und Lehrens in der digitalen Welt mit.