Informatik 7: Algorithmen entwerfen implementieren testen

← Zurück zur 7. Klasse

Worum geht es? Die Beschäftigung mit Algorithmen wird besonders tragfähig, wenn Problemverständnis, formale Darstellung, Umsetzung und Testen als zusammenhängender Entwicklungsprozess betrachtet werden, statt sie als voneinander getrennte Einzelschritte oder bloße Syntaxübungen zu behandeln.

Lernziele

Nach diesem Kapitel kannst du:

• Probleme, zerlegen.
• Muster, erkennen.
• Algorithmen, entwerfen.
• Regeln, formulieren.
• Abläufe, ordnen.
• Pseudocode, schreiben.
• Flussdiagramme, lesen.
• Lösungen, implementieren.
• Tests, planen.
• Fehler, finden.
• Ergebnisse, prüfen.
• Varianten, vergleichen.

Anschluss an die 6. Klasse

Zum Abschluss führst du algorithmisches Arbeiten erneut zusammen: Problem verstehen, Algorithmus entwerfen, formal darstellen, implementieren, testen, debuggen und verschiedene Lösungswege bewerten.

Lerninhalte

Kompaktüberblick

Teilbereich	Kerngedanke
Algorithmusbegriff und grundlegende Eigenschaften	Ein klarer Algorithmusbegriff erleichtert jede weitere Arbeit, weil Entwurf, Darstellung und Test nur dann sinnvoll gelingen, wenn Eindeutigkeit, Endlichkeit und nachvollziehbare Reihenfolge der Anweisungen als zentrale Merkmale …
Vom Problem zum Algorithmus	Ein tragfähiger Entwurf beginnt nicht mit fertigem Code, sondern mit der Zerlegung eines Problems, dem Erkennen wiederkehrender Muster und der Auswahl wesentlicher Informationen, damit eine Aufgabe überhaupt in algorithmische …
Algorithmen formal darstellen	Formale Darstellungen sind besonders wichtig, weil sie Gedanken ordnen, Missverständnisse reduzieren und einen Zwischenschritt zwischen Idee und Programm schaffen, an dem Abläufe geprüft, erklärt und gemeinsam weiterentwickelt …
Algorithmen implementieren	Die Implementierung wird dann verständlich, wenn Schülerinnen und Schüler erkennen, dass Code nicht bei null entsteht, sondern eine bereits durchdachte Schrittfolge in eine ausführbare Form überträgt und dabei Entscheidungen, …
Algorithmen testen und debuggen	Testen gehört zum Kern algorithmischer Arbeit, weil ein scheinbar plausibler Ablauf erst dann als tragfähig gelten kann, wenn er mit passenden Eingaben überprüft, auf Fehler untersucht und bei Bedarf systematisch verbessert wurde.
Vielfältige Algorithmusarten an Beispielen erläutern	Ein breites Verständnis wächst dann, wenn nicht nur ein einzelner Algorithmus betrachtet wird, sondern unterschiedliche Aufgabenarten wie Suchen, Sortieren, Vergleichen, Filtern oder Entscheiden als algorithmisch formulierbare …
Vom Konkreten zum Abstrakten arbeiten	Ein besonders lernwirksamer Zugang entsteht, wenn konkrete Handlungen zuerst körperlich, bildlich oder sprachlich ausgeführt und erst danach in abstrakte algorithmische Formen übersetzt werden, weil so die Logik eines Verfahrens …

Merke: Algorithmen müssen eindeutig, endlich, ausführbar und überprüfbar sein - und gute Lösungen werden durch Tests und Vergleiche verbessert.

Algorithmusbegriff und grundlegende Eigenschaften

Ein klarer Algorithmusbegriff erleichtert jede weitere Arbeit, weil Entwurf, Darstellung und Test nur dann sinnvoll gelingen, wenn Eindeutigkeit, Endlichkeit und nachvollziehbare Reihenfolge der Anweisungen als zentrale Merkmale verstanden werden.

Ein Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsanleitung zur Lösung eines Problems oder zum Erreichen eines Ziels. Zugleich wird betont, dass ein Algorithmus nicht an eine einzige Darstellungsform gebunden ist, sondern in natürlicher Sprache, Pseudocode, Flussdiagrammen oder Programmiersprachen beschrieben werden kann.

Alltagsbeispiele machen diese Eigenschaften gut sichtbar. Ein Kochrezept, eine Bauanleitung oder die Suche nach der größten Zahl in einer Liste folgen einer geordneten Schrittfolge. Wird ein Schritt ausgelassen, vertauscht oder unklar formuliert, kann das Ergebnis falsch oder nicht reproduzierbar werden. Gerade deshalb sind präzise Anweisungen ein Kern informatischer Problemlösung.

Beispiele:

Rezept, Bauanleitung

Liste, Maximum

Spielregel, Ablauf

Eindeutigkeit, Endlichkeit

Reihenfolge, Ziel

Regel, Lösung

Vom Problem zum Algorithmus

Ein tragfähiger Entwurf beginnt nicht mit fertigem Code, sondern mit der Zerlegung eines Problems, dem Erkennen wiederkehrender Muster und der Auswahl wesentlicher Informationen, damit eine Aufgabe überhaupt in algorithmische Schritte überführt werden kann.

Die Materialien zur dritten Klasse beschreiben Computational Thinking ausdrücklich mit Zerlegung, Mustererkennung, Abstraktion und algorithmischem Denken. CS Unplugged und Code.org stellen dieselben Denkwerkzeuge als zentrale Schritte heraus, um Probleme so zu formulieren, dass Lösungen systematisch beschrieben und später ausgeführt werden können.

Bei einer Aufgabe wie „den größten Wert in einer Liste finden“ wird das Problem in wiederholte Vergleiche zerlegt. Bei einer Sortieraufgabe werden einzelne Vertauschungen oder Einfüge-Schritte erkannt. Bei einer Schulanwendung wie Anwesenheit erfassen werden wesentliche Angaben wie Name, Status und Zeit ausgewählt, während irrelevante Details weggelassen werden. So entsteht aus einer unübersichtlichen Situation ein bearbeitbarer Lösungsweg.

Beispiele:

Zerlegung, Muster

Abstraktion, Auswahl

Vergleich, Wiederholung

Liste, Sortierung

Suche, Entscheidung

Problem, Lösung

Algorithmen formal darstellen

Formale Darstellungen sind besonders wichtig, weil sie Gedanken ordnen, Missverständnisse reduzieren und einen Zwischenschritt zwischen Idee und Programm schaffen, an dem Abläufe geprüft, erklärt und gemeinsam weiterentwickelt werden können.

Als geeignete Hilfen werden dort unter anderem Pseudocode und Flussdiagramme genannt.

Gerade diese Formen helfen, Struktur und Logik sichtbar zu machen, bevor Syntaxprobleme hinzukommen.

Pseudocode eignet sich besonders, um Bedingungen, Wiederholungen und Schrittfolgen in sprachähnlicher Form festzuhalten. Flussdiagramme zeigen Start, Entscheidungen, Schleifen und Endpunkte visuell. Für einfache Algorithmen kann auch eine nummerierte Schrittfolge genügen.

Beispiele:

Pseudocode, Flussdiagramm

Schrittfolge, Tabelle

Bedingung, Schleife

Sortierung, Vergleich

Start, Ende

Darstellung, Logik

Orientierung auf einen Blick

Als Nächstes	Kurz erklärt
Algorithmen implementieren	Die Implementierung wird dann verständlich, wenn Schülerinnen und Schüler erkennen, dass Code nicht bei null entsteht, sondern eine bereits durchdachte Schrittfolge in eine ausführbare Form überträgt und dabei Entscheidungen, …
Algorithmen testen und debuggen	Testen gehört zum Kern algorithmischer Arbeit, weil ein scheinbar plausibler Ablauf erst dann als tragfähig gelten kann, wenn er mit passenden Eingaben überprüft, auf Fehler untersucht und bei Bedarf systematisch verbessert wurde.

Merke: Die Implementierung wird dann verständlich, wenn Schülerinnen und Schüler erkennen, dass Code nicht bei null entsteht, sondern eine bereits durchdachte Schrittfolge in eine ausführbare Form überträgt …

Algorithmen implementieren

Die Implementierung wird dann verständlich, wenn Schülerinnen und Schüler erkennen, dass Code nicht bei null entsteht, sondern eine bereits durchdachte Schrittfolge in eine ausführbare Form überträgt und dabei Entscheidungen, Wiederholungen und Datenzugriffe konkretisiert.

Die Materialien betonen, dass Schülerinnen und Schüler ihre entwickelten Algorithmen in Umgebungen wie Scratch, Python oder ähnlichen Werkzeugen umsetzen und dabei lernen sollen, wie Code die geplanten Schritte tatsächlich ausführt. Damit ist Implementierung kein bloßes Abschreiben, sondern die Übertragung eines Modells in eine lauffähige Programmlogik.

Ein Algorithmus zum größten Listenelement lässt sich zum Beispiel mit einer Schleife und einer Vergleichsvariable umsetzen. Ein Sortieralgorithmus wird mit wiederholten Vergleichen und Verschiebungen implementiert. Ein Spiel oder Quiz nutzt Bedingungen, Punktevariablen und Ereignisse. Dabei zeigt sich oft, ob ein zuvor gut formulierter Pseudocode wirklich vollständig war oder ob noch Sonderfälle ergänzt werden müssen.

Beispiele:

Scratch, Python

Schleife, Variable

Vergleich, Bedingung

Spiel, Quiz

Liste, Sortierung

Code, Umsetzung

Algorithmen testen und debuggen

Testen gehört zum Kern algorithmischer Arbeit, weil ein scheinbar plausibler Ablauf erst dann als tragfähig gelten kann, wenn er mit passenden Eingaben überprüft, auf Fehler untersucht und bei Bedarf systematisch verbessert wurde.

Die Materialien zur dritten Klasse beschreiben ausdrücklich, dass Schülerinnen und Schüler die Wirksamkeit ihrer Lösungen bewerten, Programme testen und auf Basis von Tests und Feedback verbessern sollen. Die Python-Dokumentation ergänzt dazu, dass das unittest-Modul Werkzeuge zum Konstruieren und Ausführen von Tests bereitstellt, während doctest dokumentierte Beispiele automatisch überprüfbar macht.

Für den Unterricht sind verschiedene Testarten wichtig: Normfälle, Randfälle und Fehlfälle. Ein Suchalgorithmus sollte nicht nur mit normalen Listen, sondern auch mit leeren Listen oder Listen mit gleichen Werten geprüft werden. Ein Sortieralgorithmus sollte auf bereits sortierte, rückwärts sortierte und gemischte Daten angewendet werden. Debugging bedeutet dabei, Fehlerquellen schrittweise einzugrenzen und zu prüfen, ob Problem im Entwurf, in der Darstellung oder in der Implementierung liegt.

Beispiele:

Normfall, Randfall

Fehlfall, Testfall

Debugging, Korrektur

Leere Liste, Duplikat

Sortiert, unsortiert

Prüfung, Verbesserung

Zweiter Zwischenüberblick

Vertiefung	Wichtig dabei
Vielfältige Algorithmusarten an Beispielen erläutern	Ein breites Verständnis wächst dann, wenn nicht nur ein einzelner Algorithmus betrachtet wird, sondern unterschiedliche Aufgabenarten wie Suchen, Sortieren, Vergleichen, Filtern oder Entscheiden als algorithmisch formulierbare …
Vom Konkreten zum Abstrakten arbeiten	Ein besonders lernwirksamer Zugang entsteht, wenn konkrete Handlungen zuerst körperlich, bildlich oder sprachlich ausgeführt und erst danach in abstrakte algorithmische Formen übersetzt werden, weil so die Logik eines Verfahrens …

Merke: Die einzelnen Teilaspekte gehören zusammen und sollten an konkreten Beispielen miteinander verknüpft werden.

Vielfältige Algorithmusarten an Beispielen erläutern

Ein breites Verständnis wächst dann, wenn nicht nur ein einzelner Algorithmus betrachtet wird, sondern unterschiedliche Aufgabenarten wie Suchen, Sortieren, Vergleichen, Filtern oder Entscheiden als algorithmisch formulierbare Problembereiche erkannt werden.

Daraus wird sichtbar, dass Algorithmen nicht nur in der Softwareentwicklung vorkommen, sondern allgemeine Muster systematischer Problemlösung darstellen.

Suchen bedeutet etwa, das größte Element oder einen passenden Eintrag zu finden. Sortieren ordnet Daten nach Regeln. Filtern wählt passende Elemente aus. Prüfen entscheidet, ob eine Bedingung erfüllt ist. Steuern beschreibt Abläufe in Geräten, Spielen oder Sensoranwendungen. Gerade die Vielfalt dieser Beispiele hilft, den Algorithmusbegriff nicht zu eng auf Mathematik oder reine Programmiersyntax zu reduzieren.

Beispiele:

Suchen, Sortieren

Filtern, Prüfen

Vergleichen, Steuern

Insertion Sort, Maximum

Rezept, Spielregel

Liste, Sensor

Vom Konkreten zum Abstrakten arbeiten

Ein besonders lernwirksamer Zugang entsteht, wenn konkrete Handlungen zuerst körperlich, bildlich oder sprachlich ausgeführt und erst danach in abstrakte algorithmische Formen übersetzt werden, weil so die Logik eines Verfahrens vor der Syntax sichtbar wird.

Ebenso zeigen Materialien aus der ersten Klasse praktische Übungen wie Papierflieger oder Sandwich-Anleitungen, um Algorithmen zuerst handelnd und erst später formal zu erfassen. CS Unplugged arbeitet genau mit diesem Prinzip des informatischen Lernens ohne unmittelbaren Programmeinstieg.

Didaktisch bedeutet das: Ein Algorithmus kann zuerst nachgespielt, gezeichnet, diskutiert und verbessert werden. Erst danach wird er als Pseudocode oder Programm umgesetzt.

Beispiele:

Karten, Zahlenblätter

Bewegung, Simulation

Papierflieger, Sandwich

Handeln, Zeichnen

Pseudocode, Programm

Konkret, abstrakt

Kurz zusammengefasst

Kernkompetenz	Das bedeutet konkret
Probleme, zerlegen	Probleme, zerlegen
Muster, erkennen	Muster, erkennen
Algorithmen, entwerfen	Algorithmen, entwerfen
Regeln, formulieren	Regeln, formulieren
Abläufe, ordnen	Abläufe, ordnen
Pseudocode, schreiben	Pseudocode, schreiben
Flussdiagramme, lesen	Flussdiagramme, lesen
Lösungen, implementieren	Lösungen, implementieren

Merke: Die wichtigsten Zusammenhänge solltest du nicht nur wiedergeben, sondern an neuen Beispielen erklären, anwenden und begründet beurteilen können.

Weiterführende Links

• Python
• W3Schools Python
• CS Unplugged

Passende LearningSnacks

• Algorithmus
• Python 3 - Kontrollstrukturen I

Übungen

Die Aufgaben setzen die Inhalte praktisch um. Der konkrete Auftrag ist bei jeder Aufgabe ausdrücklich unter Arbeitsauftrag: gekennzeichnet.

Einen Alltagsalgorithmus vom Handeln zum Pseudocode entwickeln

Ein besonders hoher Lerneffekt entsteht, wenn ein vertrauter Ablauf zuerst praktisch durchgeführt und anschließend in eine eindeutige formale Darstellung überführt wird, weil dadurch die Beziehung zwischen Handlung, Sprache und Algorithmus klar nachvollziehbar wird.

Arbeitsauftrag:

• Alltag, Handlung • Schritte, Reihenfolge • Pseudocode, Präzision • Ausführung, Prüfung • Eindeutigkeit, Kontrolle • Reflexion, Verbesserung

Suchalgorithmen an Listen entwerfen und vergleichen

Algorithmisches Denken wird besonders gut aufgebaut, wenn verschiedene Wege zur Lösung derselben Suchaufgabe entwickelt und verglichen werden, weil dadurch Effizienz, Klarheit und Passung eines Verfahrens sichtbar und begründbar werden.

Arbeitsauftrag:

• Liste, Suche • Maximum, Eintrag • Strategie, Vergleich • Schritte, Aufwand • Entwurf, Algorithmus • Urteil, Begründung

Sortieralgorithmen handelnd und formal darstellen

Sortierverfahren werden besonders verständlich, wenn Lernende die einzelnen Vergleiche und Umordnungen selbst ausführen, weil dadurch die Logik von Wiederholung, Entscheidung und schrittweisem Verbessern unmittelbar erfahrbar wird.

Arbeitsauftrag:

• Karten, Reihenfolge • Vergleich, Vertauschung • Einfügen, Sortierung • Flussdiagramm, Pseudocode • Testliste, Prüfung • Ablauf, Erklärung

Entscheidungsalgorithmen mit Bedingungen entwickeln

Ein tieferes Verständnis für Verzweigungen entsteht, wenn Probleme mit mehreren möglichen Wegen bearbeitet werden, weil dann deutlich wird, wie Bedingungen Entscheidungen steuern und verschiedene Ausgaben oder Handlungen auslösen.

Arbeitsauftrag:

• Bedingung, Entscheidung • Fall, Alternative • Eingang, Ausgabe • Wenn-Dann, Struktur • Blockcode, Umsetzung • Test, Korrektur

Wiederholungen in Algorithmen erkennen und nutzen

Schleifen werden besonders tragfähig verstanden, wenn Lernende erleben, wie unnötig lang ein Algorithmus ohne Wiederholung würde und wie sehr Wiederholungsstrukturen Abläufe vereinfachen, verkürzen und übersichtlicher machen.

Arbeitsauftrag:

• Wiederholung, Schleife • Prüfung, Zählen • Liste, Durchlauf • Kürzung, Klarheit • Variante, Vergleich • Struktur, Nutzen

Einen Algorithmus aus einem Flussdiagramm implementieren

Der Übergang von formaler Darstellung zu lauffähigem Programm erzeugt besonders starke Lernwirkungen, weil dabei sichtbar wird, wie Entscheidungen, Abläufe und Wiederholungen aus einem Diagramm in konkrete Befehle übertragen werden.

Arbeitsauftrag:

• Flussdiagramm, Start • Entscheidung, Schleife • Ausgabe, Ablauf • Blockcode, Textcode • Übertragung, Vergleich • Logik, Kontrolle

Testfälle für Algorithmen gezielt planen

Testkompetenz entsteht besonders gut, wenn Schülerinnen und Schüler nicht erst nach Fehlern suchen, sondern vorab überlegen, mit welchen Eingaben ein Algorithmus sinnvoll geprüft werden sollte und welche Sonderfälle kritisch sein könnten.

Arbeitsauftrag:

• Testfall, Erwartung • Normfall, Randfall • Fehlfall, Prüfung • Ergebnis, Vergleich • Dokumentation, Analyse • Testplan, Qualität

Fehlerhafte Algorithmen debuggen und verbessern

Ein besonders nachhaltiger Lerneffekt entsteht, wenn fehlerhafte Lösungswege analysiert und korrigiert werden müssen, weil dadurch typische Schwächen in Reihenfolge, Bedingungen oder Wiederholungen besser verstanden und dauerhaft vermieden werden.

Arbeitsauftrag:

• Fehlalgorithmus, Analyse • Bedingung, Fehler • Schleife, Abbruch • Schritt, Lücke • Korrektur, Erklärung • Debugging, Reflexion

Einen eigenen Algorithmus für ein kleines Projekt entwickeln

Algorithmen werden besonders sicher beherrscht, wenn sie nicht nur vorgegeben, sondern für ein selbst gewähltes Mini-Problem entworfen, formal dargestellt, implementiert und getestet werden müssen.

Arbeitsauftrag:

• Mini-Projekt, Problem • Entwurf, Darstellung • Pseudocode, Diagramm • Umsetzung, Test • Verbesserung, Dokumentation • Projekt, Präsentation

Algorithmen vergleichen und begründet bewerten

Reflektiertes Verstehen entsteht besonders dann, wenn mehrere Algorithmen für ähnliche Aufgaben gegenübergestellt werden, weil dabei nicht nur Funktionieren, sondern auch Klarheit, Aufwand und Eignung für verschiedene Situationen beurteilt werden.

Arbeitsauftrag:

• Vergleich, Verfahren • Suche, Sortierung • Klarheit, Aufwand • Eignung, Testbarkeit • Urteil, Begründung

Kompetenzcheck

Überprüfe am Ende selbst:

Ich kann …	Ja	Noch üben
probleme, zerlegen.	☐	☐
muster, erkennen.	☐	☐
algorithmen, entwerfen.	☐	☐
regeln, formulieren.	☐	☐
abläufe, ordnen.	☐	☐
pseudocode, schreiben.	☐	☐
flussdiagramme, lesen.	☐	☐
lösungen, implementieren.	☐	☐
tests, planen.	☐	☐
fehler, finden.	☐	☐
ergebnisse, prüfen.	☐	☐
varianten, vergleichen.	☐	☐