Lehrplan PLUS

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Wirtschaftsinformatik 11 (WWG)

gültig ab Schuljahr 2023/24

Hinweis: In der Wissenschaftswoche erarbeiten die Schülerinnen und Schüler im zeitlichen Umfang einer Woche fachspezifische Zugänge zu einem fächerübergreifenden Rahmenthema, insbesondere in Vorbereitung auf das Wissenschaftspropädeutische Seminar.

WIn11 Lernbereich 1: Verbesserung von Geschäftsprozessen (ca. 16 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • identifizieren Schwachstellen in überschaubaren Geschäftsprozessen und beurteilen deren Auswirkungen im Hinblick auf Qualität, Zeit und Kosten. Dabei nutzen sie statische und dynamische Modellierungskonzepte.
  • beurteilen in konkreten Anforderungssituationen die Eignung der verschiedenen Modellierungskonzepte.
  • entwickeln Vorschläge zur Verbesserung von Geschäftsprozessen. Dabei nutzen sie ggf. geeignete Modellierungsverfahren.
  • schätzen an Fallbeispielen Chancen und Risiken von Ansätzen zur Verbesserung von Geschäftsprozessen ein. Dabei berücksichtigen sie die Kriterien Qualität, Zeit und Kosten.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Schwachstellen in Geschäftsprozessen: informationstechnologische und organisatorische Brüche sowie Verschwendung durch z. B. Doppelarbeiten, Wartezeiten
  • Anforderungen an Geschäftsprozesse, z. B. ressourcensparend, kundennah
  • Modellierungskonzepte: eEPK als statisches Verfahren und z. B. Petri-Netze als dynamisches Verfahren
  • Aspekte bei der Beurteilung von Modellierungskonzepten, z. B. Darstellung des zeitlichen Ablaufs sowie der räumlichen Anordnung, Berücksichtigung unterschiedlicher Sichten (z. B. Organisationssicht, Datensicht)
  • Ansätze zur Verbesserung von Geschäftsprozessen: Weglassen bzw. Hinzufügen von Prozessschritten, Veränderung der Reihenfolge bzw. Parallelisierung von Prozessschritten, Zusammenfassen von Aufgaben, betriebswirtschaftliche Konzepte (z. B. Outsourcing, Poka Yoke)

WIn11 2.1 Konzeptioneller Entwurf einer Datenbank (ca. 14 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • entwickeln für konkrete Problemstellungen objektorientierte semantische Modelle. Dabei analysieren sie die jeweilige Problemstellung im Hinblick auf die Anforderungen an das Datenbanksystem.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Beispiele für den Einsatz von Datenbanken im Alltag
  • objektorientiertes Modell: Objekt (Entität), Klasse, Attribut, Attributwert, Beziehungen zwischen Objekten und zwischen Klassen
  • semantisches Modell: Klasse, Beziehung, Kardinalität, Assoziationsklasse
  • Weiterentwicklung von semantischen Modellen, u. a. Beseitigung von Redundanzen, Vermeidung von Inkonsistenzen

WIn11 2.2 Relationale Datenbanksysteme (ca. 12 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • erstellen ausgehend vom semantischen Modell das logische Modell für eine relationale Datenbank.
  • setzen das logische Modell mithilfe eines Datenbankmanagementsystems um.
  • füllen unter Beachtung der referenziellen Integrität die Tabellen der Datenbank durch Eintragung oder Import der Daten.
  • werten mithilfe von SQL-Abfragen die Datenbestände einer Datenbank im Hinblick auf vorgegebene Fragestellungen aus.
  • verhalten sich vorausschauend im Umgang mit persönlichen Daten vor dem Hintergrund von Speicherung, Kombination und Auswertung von Daten in Datenbanksystemen.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Objekte, Klassen und Beziehungen im logischen Modell einer Datenbank: Tabelle, Primärschlüssel, Fremdschlüssel
  • relationales Datenbanksystem: Datensatz, Tabelle, Datentypen, Wertebereich, Auto Increment (Primärschlüssel)
  • Einfügen, Ändern, Löschen von Datensätzen in einer bestehenden Datenbank
  • referenzielle Integrität
  • Auswahlabfragen aus einer Tabelle, Abfragen über mehrere Tabellen durch Verknüpfung der Tabellen (Join), insbesondere in onlinebasierten Datenbanksystemen
  • kommerzielle Nutzung von Informationen aus Datenbanken, z. B. Erstellung von Kundenprofilen und personalisierten Kaufempfehlungen

WIn11 Lernbereich 3: Künstliche Intelligenz (ca. 12 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • analysieren an Alltagsbeispielen die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) im Hinblick auf Grundideen von Verfahren sowie Grenzen der KI.
  • wenden einen Algorithmus zum maschinellen Lernen an konkreten Beispielen an.
  • analysieren den Einfluss von Trainingsdaten und Parametern auf die Zuverlässigkeit der Ergebnisse eines Verfahrens maschinellen Lernens.
  • simulieren ein künstliches Neuron (Perzeptron).
  • nehmen zu bestehenden und vorstellbaren Einsatzmöglichkeiten von KI aus unterschiedlichen Perspektiven Stellung. Dabei berücksichtigen sie vor allem wirtschaftliche, rechtliche und ethische Aspekte.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Ansätze zur Definition von KI
  • Grundideen von Verfahren der Künstlichen Intelligenz: u. a. maschinelles Lernen
  • exemplarischer Algorithmus zum maschinellen Lernen: k-nächste-Nachbarn-Algorithmus oder Entscheidungsbaum-Algorithmus
  • Trainingsdaten, Testdaten
  • Perzeptron: prinzipielle Funktionsweise, Delta-Lernregel
  • künstliche neuronale Netze: grundsätzlicher Aufbau, einfaches Perzeptron als einfachstes künstliches neuronales Netz
  • aktuelle und vorstellbare Einsatzmöglichkeiten von KI

WIn11 4.1 Verbesserung von Geschäftsprozessen (Vertiefung)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • vertiefen ihre Kompetenzen aus dem Lernbereich „11.1 Verbesserung von Geschäftsprozessen“ anhand der folgenden Inhalte.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • weitere Modellierungsmethoden, z. B. BPMN, SOM
  • revolutionärer (z. B. Business Process Reengineering) und evolutionärer Wandel (z. B. kontinuierlicher Verbesserungsprozess)
  • Qualitätsmanagement: Ziele, Möglichkeiten, Fallbeispiele
  • Lean Management
  • Change Management

WIn11 4.2 Datenbanksysteme (Vertiefung)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • definieren und erstellen für ein Datenbanksystem Benutzergruppen mit spezifischen Rechten und Sichten.
  • wählen Programme zur Auswertung von Daten bedarfsgerecht aus.
  • vertiefen ihre Kompetenzen aus dem Lernbereich „11.2 Datenbanksysteme“.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Rechte und Sichten (Views) von Benutzergruppen
  • Erstellung von Sichten
  • Kriterien bedarfsgerechter Programmauswahl zur Datenauswertung, z. B. Visualisierungsmöglichkeiten, Mehrbenutzermöglichkeit, benötigte Einarbeitungszeit, Kosten
  • Methoden der Tabellenkalkulation zur Auswertung von Informationen, z. B. bedingte Zellformatierung, Auto-Filter
  • aktuelle Trends in der Entwicklung von Datenbanksystemen

WIn11 4.3 Künstliche Intelligenz (Vertiefung)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • vertiefen ihre Kompetenzen aus dem Lernbereich „11.3 Künstliche Intelligenz“ anhand der folgenden Inhalte.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • weitere Algorithmen zum maschinellen Lernen, z. B. k-nächste-Nachbarn-Algorithmus, Entscheidungsbaum-Algorithmus, k-means-Algorithmus

WIn11 4.4 Projekt
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • führen ein Projekt zu einer ausgewählten Themenstellung durch.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Geschäftsprozessanalyse und Prozessdokumentation, z. B. an der eigenen Schule oder bei einem Partnerunternehmen
  • Modellierung und Implementierung eines Datenbanksystems zur Unterstützung von z. B. Schulbibliothek, Betriebspraktikum, Online-Shop
  • Anwendung von Tabellenkalkulation, z. B. Erstellen eines Notenbogens für die Oberstufe, Verwendung von Pivot-Tabellen
  • textuelle oder visuelle Programmierung, z. B. im Bereich der KI
  • Anwendung der Szenariotechnik: Zukunftsszenarien zu Entwicklungen der Informations- und Kommunikationstechnik und deren betriebswirtschaftlichen, gesellschaftlichen und rechtlichen Auswirkungen
  • Durchführung von Planspielen
  • Teilnahme an Wettbewerben
  • Erstellen von Blogs, Websites, Podcasts, Erklärvideos zu wirtschaftsinformatischen Themen
  • Planung und Durchführung eines Experteninterviews zu wirtschaftsinformatischen Inhalten, ggf. im Rahmen einer Videokonferenz