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Sortieren durch Auswählen
Intuitives Sortieren von Karten (19.03.2026)
Förderjahr 2024 / Stipendium Call #19 / ProjektID: 7223 / Projekt: Algorithmic Problem Solving in Unplugged Computer Science Outreach Activities

Sortieralgorithmen sind essenziell in der Informatik, da ständig Daten sortiert werden müssen. Manche dieser Algorithmen sind für Lernende intuitiv begreifbarer als andere – und ich versuche herauszufinden, welche das sind.

Hallo und willkommen zurück! Im ersten Durchgang meiner qualitativen Videoanalyse konnte ich feststellen, dass Kinder intuitiv vor allem Selection- und Insertion-Sort verwenden, dabei aber auch eine ganze Reihe weiterer Problemlösestrategien anwenden. In diesem Blogpost widmen wir uns den Ergebnissen dieser ersten Studie.

Die Studie

Um eine Studie wie diese vorzubereiten, braucht es eine gute Planung, um einerseits möglichst gleiche Bedingungen für alle Teilnehmenden zu schaffen und andererseits transparent darzulegen, wie geforscht wurde, um den wissenschaftlichen Standards gerecht zu werden. Dazu zählen Datenschutz und Einwilligung der Teilnehmenden, gleiche Bedingungen für alle, geeignete Analysemethoden und eine saubere Datenerhebung.

Setup:

  • 18 Gruppen zu je 4 Schüler:innen (72 Teilnehmer:innen)
  • 6 unterschiedliche Videos wurden analysiert
  • Alle Gruppen hatten die Aufgabe, einen Kartenstapel gemeinsam zu sortieren (siehe Blogpost X)
  • 2 Runden: Zwischen den Runden hatten die Gruppen Zeit, sich zu beraten, wie sie ihre Strategie im zweiten Durchgang verbessern können, um schneller zu sein
  • Teilnehmer:innen waren zwischen 11 und 13 Jahre alt

Was ist ein Selection Sort eigentlich?

Eine auf Selection Sort basierende Strategie wurde von den Teilnehmer:innen am häufigsten intuitiv verwendet. Die Idee dieses Sortieralgorithmus besteht darin, wiederholt das kleinste (oder größte) Element eines Datensatzes zu finden.

Beispiel:

„3, 5, 1“ – Hier ist „1“ das kleinste Element und wird daher an die erste Stelle des sortierten Bereichs gesetzt. Es verbleiben „3, 5“. Hier ist „3“ die kleinste Zahl und wird an die nächste Stelle gesetzt. Somit haben wir „1, 3“ bereits sortiert. „5“ ist das letzte verbleibende Element und wird entsprechend an die letzte Stelle gesetzt. Das Ergebnis ist „1, 3, 5“.

Doch wie findet man das kleinste Element eines Sets? Wir Menschen erkennen bei kleinen Mengen oft sofort das kleinste Element. Ein Computer muss dafür jedoch alle Elemente vergleichen. Daher kann dieser Vorgang bei großen Datenmengen viel Zeit in Anspruch nehmen.

Ergebnisse

  • Die Lernenden verwendeten überwiegend Selection-Sort-basierte Strategien, sowohl im ersten als auch im zweiten Durchgang. Die Sortierstrategie wurde also kaum verändert.
  • Es konnten verschiedene allgemeine Problemlösestrategien wie Trial and Error identifiziert werden.
  • Im zweiten Durchgang verbesserten sich vor allem die allgemeinen Problemlösefähigkeiten – beispielsweise wurde aus Fehlern gelernt und Kontrollmechanismen wurden eingebaut. Das zeigte sich etwa darin, dass die Kinder nach Teilschritten überprüften, ob die Karten korrekt sortiert sind.

Abbildung von Durchgang 1 und Durchgang 2 einer Gruppe, die einen Fehler korrigiert.
Links: 1. Durchgang, Rechts: 2. Durchgang - Die Strategie im zweiten Durchgang führt eine Maßnahme ein, um einen vorangegangen Fehler zu minimieren.

Vorschau auf das weitere Forschungsvorhaben

Da sich die beobachteten Sortierstrategien hauptsächlich auf zwei Algorithmen zurückführen ließen, gehen wir davon aus, dass diese besonders intuitiv sind. Um gezielt auch weitere Algorithmen zu vermitteln und in den späteren Programmierunterricht zu integrieren, planen wir im nächsten Studiendurchgang eine gezielte Unplugged-Aufgabe zwischen den Durchgängen, um zusätzliche Sortierkonzepte einzuführen.

 

Martina Landman

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Ich bin wissenschaftliche Mitarbeiterin und Doktorandin auf dem Gebiet der Informatikdidaktik an der TU Wien mit Fokus auf die Entwicklung von algorithmischen Problemlösestrategien bei Schülerinnen und Schülern während «unplugged»-Workshops. Nach mehrjähriger Lehrtätigkeit in Informatik und Mathematik zog es mich in die Forschung. An der TU Wien bin ich wesentlich an der Organisation und Leitung des «TU Wien Informatics eduLAB» beteiligt. Dort führen wir gemeinsam mit Studierenden innovative Schulworkshops mit Schulklassen der Schulstufen 2-12 durch. Diese Umgebung bietet mir ein ideales Setting zur Forschung in der Informatikdidaktik bieten, um neue Lehr- und Lernmethoden zu entwickeln, auszuprobieren, erforschen und evaluieren. Mit meiner Arbeit möchte ich die Informatikbildung, in Österreich aber auch international, bereichern und dazu beitragen, dass komplexe informatische Inhalte einfach und verständlich für Schülerinnen und Schüler, sowie der allgemeinen Bevölkerung zugänglich sind.

Skills:

Informatikdidaktik
,
CS Education Research
,
Qualitative Videoanalyse
,
Master of Education
,
CS Unplugged
,
Hobbymusikerin & Kaffeejunkie
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