Ende September haben wir computor öffentlich gestartet. Die mit Unterstützung von netidee und der Internet Stiftung entwickelte Lernplattform steht damit auch Interessierten außerhalb der TU Graz offen. Zum Einstieg gibt es drei Python-Kurse, eine VS-Code-Umgebung zum Üben, automatische Tests und unsere KI-Assistenz Lena.

Drei Kurse, 70 Übungen

Im Juli haben wir beschrieben, wie rund 70 Übungen aus der TU-Graz-Lehrveranstaltung „Programmieren in der Physik“ überarbeitet und in drei Schwierigkeitsstufen eingeteilt werden. Daraus sind jetzt drei eigenständige Kurse mit insgesamt 70 Übungen auf Deutsch und Englisch geworden.

• Beginner: 21 Übungen zur Programmierumgebung, Konsole, grundlegenden Python-Syntax, zu Funktionen, Skripten und Indizierung.
• Intermediate: 31 Übungen zu Kontrollstrukturen, logischen Operatoren und der Auswertung von Messdaten aus Laborübungen.
• Advanced: 18 Übungen zum selbstständigen Bearbeiten physikalischer und mathematischer Probleme, darunter Gleichungssysteme, Kurvendiskussionen und Differentialgleichungen sowie Grundlagen der objektorientierten Programmierung.

Die Kursmaterialien lassen sich unter computor.at/learn ohne Anmeldung lesen. Nach der Anmeldung können Lernende an Kursen teilnehmen, ihren Fortschritt speichern, offizielle Tests ausführen, Aufgaben abgeben und Lena um Hilfe bitten.

Üben in VS Code

Angemeldete Lernende können eine bereitgestellte VS-Code-Umgebung direkt im Browser öffnen und ohne lokale Softwareinstallation beginnen, solange ein Arbeitsplatz verfügbar ist. Alternativ lassen sich die Übungen in einer lokalen VS-Code-Installation mit der computor-Erweiterung oder in einem eigenen GitHub Codespace bearbeiten. Ein Codespace nutzt das Kontingent des eigenen GitHub-Kontos.

Von der Aufgabe zur Rückmeldung

Am Anfang steht die Wahl des passenden Kurses. Lernende öffnen eine Übung, lesen die Aufgabenstellung und schreiben ihren Code in die vorbereiteten Dateien. Sie führen das Programm aus, sehen sich die Ausgabe an und starten anschließend die Tests. Die Rückmeldung zeigt, welche erwarteten Ergebnisse das Programm bereits liefert und wo es noch Abweichungen gibt.

Wer nicht weiterkommt, kann Lena fragen. Sie arbeitet mit dem ausgewählten Kontext, etwa der Frage, dem Aufgabentext und dem relevanten Code. Ihre Antworten sollen mit Erklärungen, Fragen und Hinweisen beim selbstständigen Weiterdenken helfen. Lena läuft auf einer von der TU Graz betriebenen KI-Infrastruktur. Ein eigener Zugang zu einem kommerziellen KI-Anbieter ist dafür nicht nötig.

Bestandene Tests zeigen, dass ein Programm die erwarteten Ergebnisse liefert. Ob Lernende ihren Lösungsweg verstanden haben, beurteilen weiterhin menschliche Tutor:innen und Lehrende. Sie bleiben in Lehrveranstaltungen für Betreuung und Bewertung verantwortlich. computor bietet ihnen Ansichten zur Verwaltung von Aufgaben und Abgaben sowie zum Lernfortschritt.

Offen zum Weiterverwenden

Die Software wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht, die Kurstexte stehen zusätzlich unter CC BY 4.0 zur Verfügung. Die Kurse liegen im Repository data-science-python, der Quellcode der Plattform auf github.com/computor-org. Schulen, Hochschulen und Unternehmen können die Inhalte an ihre Lehre anpassen und eine eigene computor-Instanz betreiben.

Erste Rückmeldungen haben bereits zu Verbesserungen geführt: Browser-Arbeitsplätze öffnen den ausgewählten Kurs, Aufgabenbeschreibungen und Formeln werden zuverlässiger dargestellt, und Lenas Antworten sind leichter lesbar formatiert. Wir freuen uns über weitere Erfahrungen von Lernenden und Lehrenden. Probiert einen Kurs aus und berichtet in unserem Feedback-Tracker, was euch geholfen hat und wo ihr hängen geblieben seid.