Informatik d indd

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Das Gleiche gilt für den Algorithmenentwurf. Ohne die Fähigkeit, effiziente 
Lösungsverfahren für berechnungsaufwendige Aufgaben zu entwickeln, sind viele 
Forschungsvorhaben in den Naturwissenschaften wie beispielsweise das Genom­
projekt, aber auch viele Projekte in anderen Wissenschaften nicht umsetzbar.
Vertiefte Gesellschaftsreife
«… gelangen zu jener persönlichen Reife […], die sie auf anspruchsvolle 
Aufgaben in der Gesellschaft vorbereiten …» 
(MAR Art. 5)
.
These:
 Der konstruktive modellorientierte Lösungsansatz der Informatik ist ein 
wertvolles Schulungsinstrument und gleichzeitig unentbehrlich für die Bewältigung 
vieler Aufgaben in der modernen Gesellschaft.
Begründung:
 Die moderne Welt stellt komplexe Probleme. Deren Lösung erfor­
dert Modellbildung und Modellanalyse im weitesten Sinne. Eine Schulung dieser 
Kompetenz am Modellfall der Lösung von Problemen der Informationsverarbeitung 
ist ausserordentlich nützlich. Dabei können spezifische Fähigkeiten gefördert wer­
den wie kaum in einem anderen Bereich: Dazu gehören exakte Problemformulie­
rung, eindeutige Beschreibung der Lösungsweges, Fehlersuche und Validierung der 
Lösungen und der verwendeten Methoden, Dokumentation der Lösung sowie Team­
arbeit. 
Da die Informatik eine Leitwissenschaft ist, kommt dazu, dass die Lösung vieler 
Aufgaben gerade auch den Einsatz der Informatik erfordert oder dass sogar die 
Lösung ein Informationssystem ist. 
Die Bildungsziele

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Im Folgenden wird eine Reihe von Themen der Informatik kurz vorgestellt, die als 
Elemente einer Bildung in Informatik von Bedeutung sind. Dies geschieht zunächst 
ohne Bezug zu den Bildungszielen, die in den vorangehenden Kapiteln erläutert 
wurden. Anschliessend werden diese Elemente mit den Bildungszielen verknüpft. 
Die erläuterten Themenbereiche legen jedoch noch bei Weitem keine exakt um­
schriebenen Lehrinhalte und Lehrpläne fest. 
1 
Algorithmen und Daten
In der Datenverarbeitung geht es um die Berechnung (Erzeugung) von neuem Wis­
sen aus den vorhandenen Daten als Informationsquellen. Das erste Ziel hier ist, die 
Problemlösungsfähigkeit zu fördern, indem man Algorithmen als automatisierbare 
Lösungsmethoden erforscht, entwickelt und bezüglich Effizienz analysiert.
Zweitens geht es um die sehr praktische Frage der Implementierung der Algo­
rithmen, das heisst der Beschreibung von Rechenabläufen in Programmiersprachen 
und die Darstellung der benötigten Daten in geeigneten Strukturen. Im Vorder­
grund steht nicht das Erlernen einer bestimmten Programmiersprache. Das ist nur 
Mittel zum Zweck. Das Ziel hier ist der Erwerb und die Förderung einer Problem­
lösungsfähigkeit und der Kenntnis einschlägiger und grundlegender Techniken der 
exakten Beschreibung von Rechenabläufen und Datenstrukturen und der dazu not­
wendigen Elemente formaler Sprachen.
2 
Künstliche und natürliche Sprachen
Die Kommunikation mit den Computern geschieht auf allen Ebenen, nicht nur für 
die Programmierung, mithilfe von künstlichen formalen Sprachen. Damit wird eine 
neue Facette von Sprache als Kommunikationsmittel sichtbar, die sich von natürli­
3.3
  Elemente einer 
 Informatikbildung
70
Die Bildungsziele

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71
chen Sprachen klar abhebt. Die Grammatik (Syntax) und die Bedeutung (Semantik) 
der künstlichen Sprache sind eindeutig und ohne Ausnahmen festgelegt und erlau­
ben damit eine präzise Kommunikation in einem begrenzten Diskursgebiet. Dem­
gegenüber sind sowohl Syntax und Semantik von natürlichen Sprachen weit weni­
ger eindeutig festgelegt und darüber hinaus einem stetigen, schnellen Wandel 
unterworfen. Sie dienen einem praktisch uneingeschränkten Diskursfeld. Die Kor­
rektheit der Syntax einer künstlichen Sprache kann automatisch geprüft werden, 
was bei einer natürlichen Sprache weit schwieriger ist. Umgekehrt können Gram­
matiken künstlicher Sprachen als Modelle natürlicher Sprachen dienen. In einer 
Welt mit maschinellen Akteuren ist ein Verständnis künstlicher Sprachen unab­
dingbar.
3 
Grenzen der Automatisierbarkeit,
 Berechnungskomplexität
Die Lösung von Problemen der Informationsverarbeitung unterliegt Gesetzen, die 
man als Naturgesetze bezeichnen kann. Zuerst muss man feststellen, dass nicht 
alle gegebenen Aufgabenstellungen mit automatischen Verfahren lösbar sind. Die 
Informatik klassifiziert die Probleme in algorithmisch lösbare und algorithmisch 
unlösbare Probleme und erforscht damit die Grenzen der Automatisierung. Für die 
algorithmisch lösbaren Aufgaben existieren quantitative Gesetze, die besagen, wie 
viel Rechnerarbeit ihre Lösung erfordert. Nicht selten übersteigt der notwendige 
Arbeitsaufwand die physikalischen Möglichkeiten unseres Universums. Dies gilt für 
viele in der Praxis der Wissenschaft, der Technik und der Wirtschaft gestellten 
Probleme. In solchen Fällen stellt sich die Frage, welcher Teil der gewünschten 
 Informationen mit vertretbarem Aufwand aus den Daten herausziehbar ist. Die 
 Erkenntnis der beschränkten Macht der Computer verändert vollständig die Ein­
stellung zu Rechenprozessen. Die Verbesserung der Effizienz von Algorithmen ist 
wesentlich, weil die Reduzierung des Arbeitsaufwandes nicht durch den Einsatz 
von immer schnelleren Rechneranlagen erreicht werden und damit auch nicht 
durch den technologischen Fortschritt allein erfolgen kann.
4 
Information, Codierung und sichere Kommunikation
Eine Information ist eine mindestens partielle Antwort auf eine Frage. Für die 
Speicherung oder Übertragung muss sie in Daten umgewandelt werden, sei dies für 
die maschinelle oder die menschliche Verarbeitung. Dies geschieht sowohl durch 
Die Bildungsziele

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