Unterrichtsbaustein · Detail

Der Auto-Bot

Der Baustein führt in algorithmische Entscheidungsprozesse mittels if-else-Strukturen ein. Die Lernenden modellieren autonomes Verhalten durch wiederholte Zustandsprüfungen in einer Schleife.

Zeit 30 min

Format rpgDungeon

Sprache Python 2 (CE)

Aufgaben 1

Einführung (Originalauszug)

Willkommen im Schatten-Archiv der digitalen Akademie. Alles ist dunkel – nur ein kleiner Wartungsroboter (Robi) steht noch im Keller. Am Ende des Labyrinths wartet der goldene Master-Reset-Schalter.

Didaktische Einordnung

Fachliche Zielsetzung

Im Mittelpunkt steht die Entwicklung eines einfachen Entscheidungsalgorithmus zur autonomen Navigation in einer strukturierten Umgebung. Die Lernenden nutzen boolesche Prüfungen zur Kollisionsabfrage, um Bewegungsentscheidungen zu treffen. Dabei wird ein Entscheidungsbaum modelliert, der alternative Handlungsoptionen bei blockierten Wegen berücksichtigt.

Die Implementierung erfolgt über verschachtelte if-else-Strukturen in Kombination mit einer Schleife zur wiederholten Ausführung des Entscheidungsprozesses. Dadurch wird die Verbindung zwischen einem abstrakten Entscheidungsmodell und seiner konkreten algorithmischen Umsetzung erfahrbar.

Kompetenzentwicklung

Modellieren eines Entscheidungsprozesses zur Wegfindung
Anwenden von if-else-Strukturen zur Steuerung von Programmabläufen
Nutzung boolescher Rückgabewerte zur Umgebungsprüfung
Wiederholung von Entscheidungslogiken mittels Schleifen
Strukturieren von Handlungsalternativen bei Kollisionen
Algorithmisches Planen von Bewegungsabläufen in Rasterumgebungen
Umsetzung eines autonomen Verhaltensmusters im Programmcode

Didaktischer Mehrwert im Unterricht

Schrittweise Einführung in verschachtelte Entscheidungsstrukturen
Förderung systematischen Problemlösens durch Entscheidungsbäume
Klare Trennung von Zustandsprüfung und Handlung
Transparente Zielorientierung durch definierten Start- und Zielpunkt
Differenzierung über Erweiterung der Entscheidungsregeln möglich

Ablauf der Unterrichtseinheit

Finde den Reset

Es wird ein Autopilot-Algorithmus implementiert, der Hindernisse erkennt und entsprechend reagiert. Auf Basis von Kollisionsabfragen werden Bewegungs- und Drehentscheidungen getroffen und in einer Schleife wiederholt, um das Ziel im Labyrinth zu erreichen.

Didaktischer Schwerpunkt: Verschachtelte Entscheidungslogik
Typische Herausforderung: Korrekte Strukturierung der if-else-Abfragen

Arbeitsauftrag (Auszug)

Programmieren Sie einen Autopiloten zur sicheren Navigation durch das Labyrinth.
Nutzen Sie hat_kollision() zur Erkennung von Hindernissen.
Erstellen Sie einen Entscheidungsbaum mit if / else.
Wiederholen Sie die Schritte in einer Schleife, um das Ziel zu erreichen.

Beispiel (Ausschnitt)

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for i in range(schritte):
    if not hat_kollision():
        bewegen()
    else:
        rechts_drehen()

Dieses Fragment verdeutlicht die grundlegende Verbindung aus Zustandsprüfung und daraus abgeleiteter Handlung im Entscheidungsalgorithmus.

Hinweise für die Unterrichtspraxis

Einsetzbar als ca. 30-minütige Vertiefung zu Kontrollstrukturen.
Differenzierung über zusätzliche Entscheidungsregeln möglich.
Ergebnissicherung durch Visualisierung des Entscheidungsbaums.
Erweiterbar um alternative Navigationsstrategien.
Anknüpfung an Themen wie Schleifen, Logik und Algorithmik.

Dieser Baustein verbindet Entscheidungsmodelle mit ihrer schrittweisen Umsetzung in einem autonomen Navigationsalgorithmus.

Die klare Aufgabenstruktur unterstützt die Unterrichtsorganisation und erleichtert die Sicherung von Lösungsstrategien. Differenzierung ist über zusätzliche Entscheidungsregeln möglich.

Fordern Sie einen Demo-Zugang an und erproben Sie den Baustein im eigenen Kurskontext zur Einführung in algorithmische Wegfindung.

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