Das Doppelpack für die Informatik

Transkript

1 Das Doppelpack für die Informatik Einführung in die Informatik 1 (EIDI 1) Praktikum Grundlagen der Programmierung (PGdP) Prof.Dr. Anne Brüggemann-Klein Übungsleitung: Raphaela Palenta N.N.s

2 Im Kontext der Informatik Computer science is to the information revolution what mechanical engineering was to the industrial revolution. Design von Artefakten: Eingebettete Systeme (Automotive), Roboter, Steuerung von Flugzeugen Engineering / E-Technik, Mathematik Berechnungen, Algorithmen: Simulationen (Klima, Versicherungen, Epidemien), Routenberechnungen Ökonomie, Mathematik (Numerik) Interaktion Mensch / Computer Kognitionspsychologie Klammer Informatik Automatisiertes Verarbeiten von Information Zentrale Aufgabe: Umgang mit Komplexität

3 EIDI 1 und PGdP? Was ist das Konzept? Einmalige Kombination: Tandem von Grundlagen und Praxis des Programmierens [a principled approach to programming] Grundlagen der Informatik: konzeptuell, "unplugged" informatisches Denken (Computational thinking) zur Problemlösung, zum Umgang mit Komplexität wesentliches Mittel: Abstraktion (Modelle) Grundlagen des Programmierens: konzeptuell, "unplugged" mit Computern ausführbare Strategien und Verfahren zur Problemlösung: Algorithmen Organisation von Information/Daten: Datenstrukturen

4 EIDI 1 und PGdP? Was ist das Konzept? Praxis des Programmierens im Kleinen Formulierung von Problemlösungen / Algorithmen in einer Form, die Computer verstehen und ausführen können Konzepte von (objektorientierten) Programmiersprachen am Beispiel von Java: alltagstauglich und anschlussfähig (z.b. für C++, funktionale Sprachen, Excel / SQL / XSLT) umfassende Praxis: Entwurf, Kodierung, Debuggen, Testen Qualitätskriterien: Kommunikation, Einfachheit, Flexibilität (Kent Beck) und professionelle Praktiken / Patterns dafür Werkzeuge (Entwicklungsumgebung) Entwicklung eigener Handlungsfähigkeit auf den Schultern von Riesen (Prinzipien, Bibliotheken)

5 EIDI 1 und PGdP? Was ist das Konzept? Capstone-Projekt im PGdP nach Weihnachten: Spiel der Pacman-Klasse mit viel Raum für Phantasie

6 Ideale Verbindung von Grundlagen und Praxis Donald Knuth Man hat einen Algorithmus erst dann richtig verstanden, wenn man ihn implementiert hat Buchserie The Art of Computer Programming grundlegende Algorithmen in eigener Programmiersprache Vater von TeX (LaTeX), Metafont hochwertiger Computer-Satz mathematischer Texte

7 Was lerne ich? Die Themen Programmierung Ausdrücke, Variablen, einfache Datentypen, Datenformate Kontrollfluss: bedingte Anweisungen, Schleifen, Funktionen Testen, Debuggen, Clean Code Arrays Objektorientierung: Klassen, Vererbung, Interfaces, Polymorphie Java collection classes: list, stack, queue, tree, map Threads, Synchronisation Graphische Oberflächen Prinzipien / Konzepte Komposition, Evaluation, Repräsentation Algorithmen, strukturierte Programmierung, Vor- und Nachbedingungen Defensives Programmieren Speichermanagement Kapselung, Information hiding, Modellierung, Design for change Algorithmen, Wiederverwendung, Komplexität Wechselseitiger Ausschluss Eventbasiertes Programmieren

8 Was bringe ich mit? Gute Voraussetzungen Fähigkeit zu Planung und Organisation Systematisches Denken Abstraktionsfähigkeit Genauigkeit Kreativität Mathematische Kenntnisse auf Abiturniveau Lernfähigkeit und Anstrengungsbereitschaft!!! Geek Gene!!!

9 Wie lerne ich? Von Anfang an konsequent: Verständnis, Praxis, Transfer Unter Anleitung und mit Unterstützung In Selbstverantwortung

10 Aktivität: Wieviele Leute in einer Schlange? Wieviele Leute in dieser Schlange mögen Jelly-Beans? Person am Anfang der Schlange... fragt nächste Person... die fragt nächste Person... die fragt nächste Person... die fragt letzte Person... diese Person antwortet... diese Person weiß jetzt die Antwort und gibt sie zurück... diese Person weiß jetzt die Antwort und gibt sie zurück... diese Person weiß jetzt die Antwort und gibt sie zurück weiß jetzt die Antwort und gibt sie zurück Prinzipien in Aktion: Delegation, Reduktion, Rekursion

11 Aktivität: Hörsaal abzählen Zerlegung in kleinere Probleme reihenweise abzählen (können wir schon), parallelisierbar Reihen aufsummieren Map-Reduce-Methode (Big Data) Problemlösung mit Computational Thinking, unplugged

12 Was / wofür / wie lerne ich?

13 Was lerne ich? Querschnittsthemen Rechnerarchitektur, Maschinenmodelle, virtuelle Maschine Grenzen der Berechenbarkeit Begriffsnetz Problemlösestrategien (Computational Thinking) Lerntechniken, Lernstrategien Geschichte, Bräuche, Anekdotisches, Biographisches Gute Praktiken Anwendungen Code lesen und verstehen Werkzeuge (Softwareentwicklungsumgebung) Fehler als Normalfall, Quellen von Information