Informatik, Schuljahr 2024/25, 2. Semester, 4. Klassen
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Prüfungen
- erste Märzwoche (= Woche vor BU) bzw. Woche nach BU: Kommandozeile (git-bash)
- erste/zweite Maiwoche: Simulationen in Excel (oder Python)
Genauere Hinweise zum Prüfungsstoff der ersten Prüfung finden Sie auf der Unterseite “Kommandozeile/git-bash”.
Woche 1, 2, 3
- Kommandozeile (= bash = git-bash) (und allgemeine Vorbereitungen)
Hausaufgabe auf Woche 4
- Social-Media-Daten herabladen: https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:snr:informatik:glf4-23:social-media-download
Woche 4
- Einige Informationen zu Textdateien und insbesondere JSON- und cvs-Dateien: https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:start#datenformate
- Social-Media-Daten analysieren: https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:analyze
Simulationen
Wer mag, kann alle Aufgaben in Excel (oder einem vergleichbaren Tabellenverarbeitungsprogramm) lösen.
Es gibt diverse Videoerklärungen zu den Aufgaben. Wem der Schwierigkeitsgrad zu tief ist, kann diese so weit wie sinnvoll möglich ignorieren.
Wer ein mathematisch-naturwissenschaftliches oder ingenieurwissenschaftliches Fach oder Informatik studieren möchte, sollte versuchen, alle Simulationen auch in Python (oder einer anderen Programmiersprache) zu programmieren.
Woche 1
Woche 2
- Absolute und relative Bezüge in Excel/LibreOffice (Multiplikationstabelle, Sammelalbumswahrscheinlichkeiten)
Woche 3
eventuell nützlich: Liste (mit Links zu Erklärungen) aller Excel-Funktionen auf englisch bzw. deutsch.
Woche 4
(Jede/jeder sollte für die Prüfung diese Aufgaben anschauen; sie haben etwa den Schwierigkeitsgrad der Aufgaben in der Prüfung.)
Wärmeleitungsgleichung (Woche 5, nur NP-Klassen)
Wellengleichung (Woche 6, nur NP-Klassen)
Optionen für Schnelle
- Simulationen in Python selbst programmieren (Altersvorsorge oder Sammelbilder oder Flugüberbuchungen; teils gibt es “Musterlösungen” in den entsprechenden Abschnitten)
- elegentes Arbeiten mit Listen in Python: List comprehension (z.B. Statistiken zu Goethes Faust), https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:snr:informatik:fachdidaktik:list-comprehension
- Neuronale Netze
- “next word prediction” als grobe Idee: https://www.maschinennah.de/ki-buch/, dort “Texte bauen mit Markov”
- (habe auch eigenen Text)
- wie man ein neuronales Netz in Python programmieren kann (fast ohne Bibliotheken): https://www.youtube.com/watch?v=pauPCy_s0Ok
Letzte Doppellektion
Prüfungsbesprechung?
- «Backup» Ihrer Schuldaten (werden bei Austritt aus der Schule gelöscht)