Lehrplan PLUS

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Informatik 9

gültig ab Schuljahr 2021/22

Inf9 Lernbereich 1: Funktionen und Datenflüsse, Tabellenkalkulationsprogramm (ca. 14 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • abstrahieren Daten verarbeitende Prozesse mit mehreren Eingaben und einer Ausgabe zu Funktionen.
  • modellieren die durch Funktionen ausgelösten Datenflüsse mithilfe von Datenflussdiagrammen.
  • entwickeln neue Funktionen durch Verkettung gegebener Funktionen. Sie wenden damit ein grundlegendes Konzept der funktionalen Modellierung an.
  • setzen zur automatisierten Datenverarbeitung Datenflussdiagramme und Funktionen in Formeln eines Tabellenkalkulationssystems um und überprüfen durch geeignete Eingaben Modell und Umsetzung.
  • lösen praxisnahe Aufgabenstellungen, beispielsweise aus dem kaufmännischen Bereich oder der Mathematik, sachgerecht durch Anwendung der funktionalen Sichtweise, realisieren ihre Lösung mit einem Tabellenkalkulationsprogramm und bewerten deren Qualität. Dabei nutzen sie grundlegende Möglichkeiten eines Tabellenkalkulationsprogramms, u. a. sinnvolle Nutzung von Adressierung und passende Gestaltung.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Tabellenkalkulationsprogramm: Tabellenblatt, Zelle, Formel, Funktion (auch vordefinierte Funktion), Zellbezug (relative und absolute Adressierung)
  • Datenflussdiagramm: Repräsentation einer Funktion, Datenfluss, Ein- und Ausgabe, Verteiler
  • Funktion: Interpretation als Daten verarbeitender Prozess, vordefinierte Funktionen (u. a. bedingte Funktion), Verkettung von Funktionen, Parameter
  • Fachbegriffe: Formel, Zellbezug (relativ, absolut), Funktion, Datenflussdiagramm, Verteiler

Inf9 Lernbereich 2: Grundlagen der Datenmodellierung und relationaler Datenbanksysteme (ca. 10 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • analysieren Datenbestände einfacher Beispiele aus der Praxis (z. B. Mitgliederverzeichnis) und modellieren diese objektorientiert.
  • überführen objektorientierte Datenmodelle in entsprechende Tabellenschemata und setzen diese in einem Datenbanksystem um.
  • konzipieren geeignete SQL-Abfragen, um zielgerichtet Informationen aus einer Datenbanktabelle zu gewinnen.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • objektorientiertes Datenmodell: Objekt, Klasse, Attribut
  • relationales Modell: Tabellenschema, Primärschlüssel, Datentyp
  • relationales Datenbanksystem: Datenbank, Datenbankmanagementsystem, Tabelle, Datensatz
  • Abfrage: Interpretation als Funktion, Ergebnistabelle als Ergebnis einer Abfrage
  • Abfragesprache am Beispiel von SQL: select, from, where; Verknüpfung von Bedingungen
  • Fachbegriffe: (relationales) Datenbanksystem, (relationale) Datenbank, Datenbankmanagementsystem, Tabellenschema, Datentyp, Datensatz, Abfrage, Primärschlüssel, Ergebnistabelle

Inf9 Lernbereich 3: Grundlagen der objektorientierten Modellierung und Programmierung (ca. 26 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • analysieren Objekte aus ihrer Erfahrungswelt (z. B. Fahrzeuge, Personen) hinsichtlich ihrer Eigenschaften (Attribute) und Fähigkeiten (Methoden) und abstrahieren sie zu Klassen. Sie stellen Objekte und Klassen als Grundlage einer möglichen Implementierung grafisch dar.
  • deklarieren eine Klasse sowie die zugehörigen Attribute und Methoden in einer objektorientierten Programmiersprache.
  • verwenden bei der Implementierung Wertzuweisungen, um Attributwerte zu ändern, und interpretieren diese als Zustandsänderung des zugehörigen Objekts.
  • formulieren unter Verwendung der Kontrollstrukturen Algorithmen zu geeigneten Problemstellungen, u. a. durch grafische Darstellungen.
  • implementieren Methoden auf der Grundlage gegebener Algorithmen objektorientiert, wobei sie sich des Unterschiedes zwischen Methodendefinition und Methodenaufruf bewusst sind. Dabei nutzen sie ggf. auch Methoden anderer Klassen.
  • analysieren, interpretieren und modifizieren Algorithmen, wodurch sie die Fähigkeit erlangen, fremde Programme flexibel einzusetzen und kritisch zu bewerten.
  • modellieren durch Klassendiagramme einfache Generalisierungshierarchien zu geeigneten Strukturen aus ihrer Erfahrungswelt.
  • implementieren mithilfe einer objektorientierten Sprache einfache Generalisierungshierarchien; dabei nutzen sie das Konzept der Vererbung sowie die Möglichkeit, Methoden zu überschreiben.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • objektorientierte Konzepte, u. a. Objekt, Klasse, Attribut, Attributwert, Methode
  • Variablenkonzept; Arten von Variablen: Parameter, lokale Variable und Attribute; Übergabewert
  • Wertzuweisung zur Änderung von Variablenwerten
  • Methoden: Methodenkopf, Methodenrumpf, Methodendefinition, Methodenaufruf, Übergabewert, Rückgabewert; Konstruktor als spezielle Methode; Standardmethoden zum Geben und Setzen von Attributwerten
  • Algorithmus: Strukturelemente, grafische Darstellung, Pseudocode
  • Datentypen: ganze Zahlen, Gleitkommazahlen, Wahrheitswerte, Zeichen, Zeichenketten
  • Generalisierung und Spezialisierung: Ober- und Unterklasse, Vererbung von Attributen und Methoden an Unterklassen, Überschreiben von Methoden
  • Fachbegriffe: Parameter, Übergabewert, Rückgabewert, lokale Variable, Wertzuweisung, Konstruktor, Methodenkopf, Methodenrumpf, Vererbung, Generalisierung, Spezialisierung, Oberklasse, Unterklasse

Inf9 Lernbereich 4: Datenschutz (ca. 6 Std.)
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Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

  • bewerten Regelungen zum Datenschutz im Spannungsfeld zwischen den Persönlichkeitsrechten des Einzelnen und wirtschaftlichen sowie öffentlichen Interessen, beispielsweise bei der Fahndung nach Straftätern.
  • nutzen das Internet verantwortungsvoll unter Berücksichtigung ihrer Kenntnisse über Möglichkeiten und Risiken dieses Mediums und reflektieren dabei, wodurch der Schutz persönlicher Daten erhöht und die Gefahr des Missbrauchs minimiert werden kann. Insbesondere wägen sie kriteriengeleitet ihren Umgang mit datenbankgestützten Diensten und Portalen ab. In diesem Kontext reflektieren sie den Einfluss digitaler Medien (z. B. Messenger-Dienste, soziale Netzwerke) auf sich und die Gesellschaft (Medienwirkung).
  • bewerten Chancen und Risiken der automatisierten Analyse von großen Datenbeständen (Data-Mining), auch im Hinblick auf gesellschaftliche Auswirkungen.
Inhalte zu den Kompetenzen:
  • Datenschutzgesetze: Zweck, Grundsätze (z. B. Verbotsprinzip mit Erlaubnisvorbehalt), Rechte von Betroffenen
  • Datenschutz: Schutz personenbezogener Daten (insbesondere im Kontext der Mehrbenutzerproblematik bei Datenbanken), Datenmissbrauch, z. B. Identitätsdiebstahl
  • Fachbegriffe: Datenschutz, Data-Mining