Computational Thinking is the thought processes involved in formulating problems and their solutions so that the solutions are represented in a form that can be effectively carried out by an nformation-processing agent. [...]

Informally, computational thinking describes the mental activity in formulating a problem to admit a computational solution. The solution can be carried out by a human or machine, or more generally, by combinations of humans and machines.

Psychologie; Lehrerfortbildung; Medienkompetenz; Konstrukt; Kompetenzen; Thinking!Computational;

{Wing2010ComputationalTW} 'Jeannette M. Wing' (2010) : Computational Thinking: What and Why?

Computational thinking is the new literacy of the 21st Century. It enables you to bend computation to your needs. Why should everyone learn a little computational thinking? [...]:

Computational thinking for everyone means being able to [ [Understand what aspects of a problem are amenable to computation] [Evaluate the match between computational tools and techniques and a problem] [Understand the limitations and power of computational tools and techniques] [Apply or adapt a computational tool or technique to a new use] [Recognize an opportunity to use computation in a new way] [Apply computational strategies such divide and conquer in any domain] ] Computational thinking for scientists, engineers, and other professionals further means being able to [ [Apply new computational methods to their problems] [Reformulate problems to be amenable to computational strategies] [Discover new “science” through analysis of large data] [Ask new questions that were not thought of or dared to ask because of scale, easily addressed computationally] [Explain problems and solutions in computational terms] ]

Psychologie; Lehrerfortbildung; Medienkompetenz; Konstrukt; Kompetenzen; Thinking!Computational;

{Wing2010ComputationalTW} 'Jeannette M. Wing' (2010) : Computational Thinking: What and Why?

*cite{Shute2017CT} definieren ihr Modell des Computational Thinking als strukturelle Grundlage um Probleme effektiv und effizient, mit oder ohne des Einsatzes von Computern so zu lösen, dass diese Lösung in verschiedenen Kontexten wiederverwendet werden kann. Dazu sei es wichtig, systematisch an die Problemlösung heranzugehen, indem im Schritt Problemzerlegung das komplexe Problem in kleinere Teilprobleme zerlegt würde. Die kleineren Teilprobleme müssten dann mit systematischen Problemlösungsprozessen gelöst werden. Eine iterative systematische Fehlersuche sorge dann dafür, dass die Teilprobleme effizient gelöst werden. Abstraktion finde dann die Muster in dem Problem und der Lösung und befähige dann zur Generalisierung der Lösung für ähnliche Probleme. Schlussendlich erlaube der Schritt Algorithmisierung die Entwicklung von wiederverwendbaren Werkzeugen und Methoden um ähnliche Probleme zu lösen.

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{Shute2017CT} 'Valerie J. Shute and Chen Sun and Jodi Asbell-Clarke' (2017) : Demystifying computational thinking

Concerning students’ technology acceptance [...] we found that students in both groups perceived technology usefulness positively. The comparison of the two groups shows that the ratings for perceived usefulness of the experimental group students are significantly higher, while there are no statistically significant differences between the perceived ease of use of the two groups. This finding implies that students who learned with the adaptive educational game believed in the potential of the adaptive educational game for enhancing their CT knowledge.

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{Hooshyar2021Gaming} 'Danial Hooshyar and Margus Pedaste and Yeongwook Yang and Liina Malva and Gwo-Jen Hwang and Minhong Wang and Heuiseok Lim and Dejan Delev' (2021) : From Gaming to Computational Thinking: An Adaptive Educational Computer Game-Based Learning Approach

*cite{Hooshyar2021Gaming} zeigen in ihrer Studie zu game-basiertem CT, dass ihr Game AutoThinking signifikant das CT-Wissen ihrer Schüler verbessert hat. Dies betraf ihre Fähigkeiten und ihr konzeptuelles Wissen. Dabei fanden sie heraus, dass das Game die Schüler vor allem dadurch adaptiv unterstütze, dass es verschiedene Feedback-Typen anbietet. Die Autoren gehen weiterhin davon aus, dass gerade das adaptive Feedback der Grund dafür sei, dass die Schüler eine höhere Lernbeibehaltung, Motivation und Lernerfolg zeigten. Auch das Lerninteresse der Schüler, die das Game nutzten, war signifikant höher gegenüber der Gruppe mit traditionellen Lern-Ansätzen.

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{Hooshyar2021Gaming} 'Danial Hooshyar and Margus Pedaste and Yeongwook Yang and Liina Malva and Gwo-Jen Hwang and Minhong Wang and Heuiseok Lim and Dejan Delev' (2021) : From Gaming to Computational Thinking: An Adaptive Educational Computer Game-Based Learning Approach