Datenstrukturen

Worum geht es?

Informatik ist die Wissenschaft der automatisierten und strukturierten Informationsverarbeitung. Die Darstellung von Informationen in einer maschinenlesbaren Form ist damit eine wichtige Grundlage. Jedes Jahr wächst die weltweite Datenmenge rasant an. Immer mehr Menschen und Geräte liefern täglich Daten, die von Algorithmen verarbeitet und ausgewertet werden können. Was sind eigentlich Daten und was sind strukturierte Daten?

Was lernen Sie?

• Sie kennen die Bedeutung von Daten, strukturierten Daten und Metadaten
• Sie können ein Bild mit einem eigenen Datenformat codieren und speichern
• Sie haben eine Vorstellung von Big Data und die damit verbundenen Potentiale und Risiken

Was haben Sie bereits zum Thema Daten gemacht?

Aufgrund der Umstellung auf Fernlehre ist unser Semesterprogramm thematisch etwas durcheinander geraten. Gewisse interaktive Elemente des Themas "Daten" haben wir kurz vor der Umstellung noch im Präsenzunterricht gemacht. Andere haben sie bereits in früheren Selbststudienblöcken gemacht

• Digitalisierung mit 0 und 1
  Fensterbilder digitalisieren
• Symbole codieren
• Geheimschriften

Während Sie somit grundlegenden Prinzipen von digitalen Daten bereits begegnet sind, geht es in diesem Themenblock um die beiden darauf aufbauenden Bereiche strukturierte Daten und big data

Thema 1: Strukturierte Daten

Eines der grossen Themenfelder der Informatik (auch im Lehrplan 21) sind Daten und Datenstrukturen. Dabei geht es um die Frage, wie Daten mit dem Computer gespeichert und so strukturiert werden können, dass sie (möglichst effizient) vom Computer verarbeitet werden können. Sie haben bereits in früheren Veranstaltungen gesehen, wie man Zahlen, Text und Bilder mit 0en und 1en darstellen kann.

Auf diesem Grundprinzip aufbauend haben wir uns in der Präsenzveranstaltung überlegt, wie man nun ein farbiges Bild speichern kann (Eine Folge von 0 und 1, bei der am Anfang die Bildbreite des Zettelbildes als achtstellige Binärzahl angegeben wird und danach die Farbinformationen der Pixel als zweistellige Binärzahlen folgen). Dies ist ein Beispiel einer Datenstruktur. Unter Strukturierte Daten erklären wir, was strukturierte Daten ausmacht.

1. Schauen Sie sich die Folien unter Strukturierte Daten an.
2. Notieren Sie zwei weitere Beispiele aus dem Alltag, wo sie häufig strukturierten Daten mit Eigenschaft-Wertpaaren begegnen.
3. Probieren Sie eine App zur Aufzeichnung von Sensordaten auf ihrem eigenen Smartphone aus (z.B. Science Journal https://sciencejournal.withgoogle.com/ )

Thema 2: Big Data

Werden sehr schnell sehr viele Daten generiert, die sich nicht mehr mit klassischen Verfahren zur Sichtung und Auswertung eignen, da es einfach zu viele sind, um diese einzeln anzuschauen, sprechen wir von Big Data. Unter Big Data finden Sie dazu weitere Informationen.

1. Schauen Sie sich das Video mit den Folien auf der Seite Big Data an.
2. Schauen Sie sich auch das Negativ-Beispiel aus China im Video unter: Social Credit System an.

Thema 3: Hinweise zum Urheberrecht im Semesterprojekt

In der Schule verwendet man für digitale Lernprodukte häufig Bilder, Töne und Texte aus dem Internet. Ein wichtiges Thema ist dabei, das Urheberrecht zu beachten und nur jene Materialien zu verwenden, die dies auch explizit erlauben. Sie haben bereits in der Blockwoche Mediendidaktik gelernt, dass das beliebte “ich nenne ja meine Quelle, woher das Foto stammt, indem ich die URL angebe” nicht hinreichend ist.

Als zukünftige Lehrpersonen kommt Ihnen eine besonders wichtige Vorbildrolle zu. Aus diesem Grund legen wir auch im Semesterprojekt Wert auf die Einhaltung des Urheberrechts - Ihr Projekt ist ja schliesslich auf der Scratch-Webseite auch im Internet frei zugänglich.

In Moodle (und aus Urheberrechtsgründen nur im geschützten Moodle) finden Sie deshalb nochmals einige Folien zum Thema Urheberrecht speziell zu Ihrem Semesterprojekt.

Alle Aufträge direkt in Moodle

Ursprünglich geplanter Ablauf vor der Umstellung auf Fernlehre

Zeit1	Zeit2	Dauer	Beschreibung	Sozialform	Hilfsmittel
08:15	10:10	5	Was sind Daten?	Plenum	Lehrplan	edit
08:20	10:15	20	Digitalisierung mit 0 und 1 Fensterbilder digitalisieren	Plenum Gruppenarbeit	Scratch-Programm	edit
08:40	10:35	5	Symbole codieren	Plenum	-	edit
08:45	10:40	5	Geheimschriften	Einzelarbeit	Broschüre	edit
08:50	10:45	5	Pause			edit
08:55	10:50	10	Übung zu strukturierten Daten	Einzelarbeit	-	edit
09:05	11:00	10	Maschinenlesbare Daten und Metadaten	Plenum	-	edit
09:15	11:10	5	Übung zu Dateiendungen	Einzelarbeit	-	edit
09:20	11:15	5	Daten selbst sammeln und auswerten Das Smartphone als Messinstrument	Plenum	-	edit
09:25	11:20	10	BigData, Beispiel Facebook	Plenum	-	edit
09:35	11:30	15	Voratsdatenspeicherung, Beispiel China	Plenum	SRF Video	edit
09:50	11:45	Ende				edit