Von Datenmanagement zu Data Literacy: Informatikdidaktische Aufarbeitung des Gegenstandsbereichs Daten für den allgemeinbildenden Schulunterricht

Die Thematisierung von Daten in der Informatik befindet sich seit über einem Jahrzehnt in einem Wandel, der nicht nur technische Neuerungen nach sich zieht, sondern auch eine umfassende Neubetrachtung der Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten verursachte und zur Bildung eines neuen umfassenden Fachgebiets Datenmanagement führte. Die Ausmaße dieser Entwicklung zeigen sich an der zunehmenden Verarbeitung komplexer Daten (Big Data), neuen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung und -analyse (z. B. Datenstromsysteme, Data Mining) und nicht zuletzt an der Entstehung einer eigenen Data Science. Neben fachlichen Veränderungen unterliegt aber auch die gesellschaftliche Bedeutung von Daten einem Wandel: Daten stellen nicht mehr nur ein wichtiges und innovatives Thema der Informatik, sondern das zentrale Fundament der digitalen Gesellschaft dar. Auch der Informatikunterricht konzentriert sich seit Jahren eher auf tradierte Aspekte des Fachgebiets, wie Datenbanken und Datenmodellierung, während neuere Themen allenfalls als Unterrichtskontext aufgegriffen werden. Um eine aqäquate Grundlage für den Unterricht zu diesen Themen zu schaffen, die langlebigen Aspekte der fachlichen Entwicklungen zu identifizieren und somit einen zukunftssicheren Informatikunterricht zu ermöglichen, ist eine umfassende informatikdidaktische Aufarbeitung essenziell. Somit eröffnet sich durch diese Veränderungen deutliches Potenzial, nicht nur für die Informatikdidaktik, sondern auch für die Unterrichtspraxis. In dieser Arbeit wird daher der Gegenstandsbereich Daten und insbesondere das Fachgebiet Datenmanagement aus informatikdidaktischer Sicht umfassend aufgearbeitet, mit dem Ziel ein Fundament für die weitere Forschung und die Unterrichtspraxis zu schaffen. Dazu wird das Modell der Didaktischen Rekonstruktion als Forschungsrahmen eingesetzt und das Fachgebiet aus den Perspektiven Fach, Lehrer, Schüler und Gesellschaft untersucht. Als eines der zentralen Ergebnisse wird, basierend auf einem empirisch geprägten Ansatz, ein Modell der Schlüsselkonzepte des Datenmanagements entwickelt. Um den Bogen zu allgemeinbildenden Datenkompetenzen im Sinne einer Data Literacy zu spannen, entsteht außerdem ein Data-Literacy-Kompetenzmodell, das auf Grundlagen des Datenmanagements und der Data Science fundiert wird. Um die praktische Relevanz der Ergebnisse der Arbeit zu unterstreichen, wird auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse die Umsetzung von Datenmanagement im Informatikunterricht skizziert. Dazu werden zwei Unterrichtswerkzeuge sowie eine Unterrichtssequenz entwickelt und erprobt. Diese Arbeit schafft somit nicht nur eine Orientierung und Basis für die weitere Forschung im Kontext Daten, sondern sorgt durch die fachliche Klärung des Fachgebiets Datenmanagement auch dafür, dass dessen Kernaspekte greifbarer und klarer erkennbar werden. Sie zeigt exemplarisch, dass auch moderne und komplex erscheinende Themen des Datenmanagements unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden Konzepte für den Unterricht geeignet aufbereitet werden können und betont die Relevanz dieser Themen, die in einer digitalen Gesellschaft und im Sinne der Schaffung einer Data Literacy zukünftig einen größeren Stellenwert im Informatikunterricht erlangen müssen

Semantische Informationsintegration - Konzeption eines auf Beschreibungslogiken basierenden Integrationssystems für die Produktentwicklung

Aufgrund der Notwendigkeit, unkontrolliert aufkommende Datenfluten zu beherrschen sowie der steigenden Produktkomplexität resultiert der Handlungsbedarf, skalierbare Informationsintegrationslösungen zu finden, die einen effizienten und kontextbezogenen Zugriff auf Wissen unterstützen. Einsatz eines semantischen Integrationskonzepts in der Produktentwicklung erweitert den Wissensbeschaffungsraum des Ingenieurs enorm und ermöglicht die Interoperabilität heterogener Informationssysteme

Strategische Unternehmensprozeßgestaltung mit der Methode des Target Prozessing

Eine Reaktion auf die derzeitigen Tendenzen eines sich rasant verschärfenden globalen Wettbewerbs, ist -zumindest bei führenden Unternehmen- die Überprüfung ihres betrieblichen Handelns auf Effektivität und Effizienz. Dabei werden die funktionale Aufbau- und tayloristisch geprägte Ablauforganisation durch prozessuale Strukturen ersetzt. Der Vorteil einer Prozeßorientierung ist in der Kundenorientierung, der Transparenz der Abläufe und in der Nahtstellenreduktion zu sehen. Ziel dieser Arbeit ist es, ein ganzheitliches, flexibles und strategisch ausgerichtetes Verfahrensmodell zu entwickeln, das eine umfassende Prozeßverbesserung des Unternehmens unter besonderer Berücksichtigung des Unternehmensumfelds ermöglicht. Hierzu sind drei Bausteine entwickelt worden. Baustein eins dient der strategischen Früherkennung. Die Zielsetzung ist die periodische Beobachtung des Unternehmensumfeldes, um potentielle Risiken und Chancen für das Unternehmen zu ermitteln und abzuleiten, die die Vitalität beeinflussen können. Das Unternehmen wird in die Lage versetzt,am Markt agieren zu können und nicht durch eine indirekte Fremdsteuerung, die aus der Unternehmensumwelt resultiert,reagieren zu müssen. Hierzu werden mit Hilfe eines Unternehmensradars die direkten Konkurrenten, aber auch branchenfremde Unternehmen, die allerdings ähnliche Strukturen aufweisen, kontinuierlich analysiert. Das Target Processing bildet inhaltlich den Baustein zwei. Die Kernidee des Target Processing ist die gedankliche Reduzierung eines real betrieblichen in sequentieller Form vorliegenden Prozesses auf eine vektorielle Größe. Die Summe der Einzelvektoren wird durch eine Vektorresultierende des realen Prozesses repräsentiert. Das Ziel des Target Processing ist es, das aus dem Baustein eins generierte und über die Unternehmensumwelt verifizierte Verbesserungsziel den abstrahierten Einzelprozessen bzw. der Prozeßresultierenden des eigenen Unternehmens gegenüberzustellen. Das Target Processing ist in fünf Module unterteilt, die durch analoge Werkzeuge ergänzt werden. Die Werkzeuge stellen zudem eine Methodik für die eigentliche Prozeßverbesserung zur Verfügung. So werden dem Anwender sieben methodische Prinzipien, abgeleitet aus geometrischen Grundprinzipien, angeboten, um die Prozeßverbesserung des identifizierten, defizitären Prozesses durchzuführen. Die Methoden sind anwendungsindividuell zu spezifizieren. Baustein drei beschreibt ein Zielsystem, mit dem die aus dem Baustein zwei abgeleiteten Zielvorgaben der Einzelprozesse kontinuierlich überprüft werden. Dabei werden die gewonnenen Erkenntnisse des Bausteines zwei operationalisiert und in der Form präzisiert, daß jeder Mitarbeiter des zu verbessernden Bereiches seine Ziele kennt. Damit sind die eingeleiteten Verbesserungsmaßnahmen meßbar; eine Korrekturoder eine Intensivierung der Maßnahmen ist möglich. Durch die prototypische Anwendung des Target Processing auf ein Beispiel aus der Automobilindustrie konnten die Praxistauglichkeit und die Funktionalität validiert werden