{"id":79929,"date":"2026-03-11T06:36:45","date_gmt":"2026-03-11T06:36:45","guid":{"rendered":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/?page_id=79929"},"modified":"2026-03-18T06:41:06","modified_gmt":"2026-03-18T06:41:06","slug":"ars-docendi-oopm","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/ars-docendi-oopm\/","title":{"rendered":"Ars Docendi: OOPM"},"content":{"rendered":"\n
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Projektseite: OOPM<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Thomas<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Thomas Mandl<\/h1>\n\n\n\n

Materialien zur Ars Docendi Einreichung 2026<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Kurzzusammenfassung<\/a><\/div>\n\n\n\n
Appindex<\/a><\/div>\n\n\n\n
\u00fcbungsaufgaben<\/a><\/div>\n\n\n\n
beispielhaftes code-review<\/a><\/div>\n\n\n\n
beurteilung<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Kurzzusammenfassung<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Die Einreichung pr\u00e4sentiert ein innovatives Lehrkonzept f\u00fcr eine Programmier-Einf\u00fchrungslehrveranstaltung, das die Leistungs\u00fcberpr\u00fcfung im Zeitalter generativer KI \u00fcberdenkt. Angesichts hoher Durchfallquoten und der Problematik asynchroner Abgaben wurde die Lehrveranstaltung von einer rein produktorientierten Bewertung auf eine prozessbegleitende, diskursive Beurteilung umgestellt.<\/p>\n\n\n\n

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Kern des Konzepts ist die Ableitung von kleinteiligen, sogenannten Micro-Lernergebnissen<\/strong> und deren \u00dcberpr\u00fcfung in synchronen Code-Reviews<\/strong>: Studierende pr\u00e4sentieren vorbereitete L\u00f6sungen (bei deren Erstellung KI-Tools explizit erlaubt sind), m\u00fcssen diese jedoch live adaptieren und erweitern, um so ihre Umsetzungskompetenz zu demonstrieren. Ausschlie\u00dflich die im Code-Review nachgewiesene Transferleistung wird bewertet.<\/p>\n\n\n\n

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Dieser Ansatz gew\u00e4hrleistet die Authentizit\u00e4t der Eigenleistung, da Kompetenzen unmittelbar verifiziert werden. Zugleich f\u00f6rdert das Modell durch \u201eMust-Have\u201c-Kriterien und individuelle \u201eScore Cards\u201c<\/strong> ein kontinuierliches Lernen sowie die studentische Eigenverantwortung. Der Austausch im Rahmen der Code-Reviews erm\u00f6glicht zudem ein pr\u00e4zises Feedforward f\u00fcr individuelle Lernpfade. Das Konzept von kleinteiligen Lernergebnissen, die in synchronen fachlichen Dialogen \u00fcberpr\u00fcft werden, kann ein taugliches Format sein, um in Zeiten generativer KI ein kontinuierliches Lernen entlang individueller Lernpfade mit mehr Eigenverantwortung f\u00fcr den Lernprozess zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Appendix<\/h2>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Micro-Lernergebnisse<\/h3>\n\n\n\n

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In einem ersten Schritt wurden aus den Lernergebnissen (LEOs) der Lehrveranstaltung 60 kleinere Micro-Lernergebnisse (MLEOs) abgeleitet.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Eine<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 1<\/strong>: Tabellarische Darstellung aller Micro-Lernergebnisse (MLEO) inkl. Beschreibung und Zuordnung zu den Lernergebnissen (LEO). \u201cMust-Have\u201d MLEOs sind mit einem Diamanten (\u25c7) markiert. Dieses Dokument steht den Studierenden zur Vorbereitung zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Ein<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 2<\/strong>: Graphische Darstellung eines einzelnen MLEOs mit Identifikation (hier: 00_02), Kurzname (hier: STRING_REPRESENTATION) und Beschreibung (hier: \u201ccreate a String representation of an object with a method\u201d). Die starke Umrandung zeigt an, dass es sich um ein \u201cMust-Have\u201d handelt. Die Zahl 1 (ohne Klammern) gibt die zugeh\u00f6rige Kurswoche bzw. Lektion an. Der Wert in eckigen Klammern gibt Auskunft \u00fcber Abh\u00e4ngigkeiten (Erl\u00e4uterung siehe n\u00e4chste Abbildung).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Flussdiagramm<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 3<\/strong>: Ausschnitt der MLEO-Landkarte. Die Knoten (Rechtecke) repr\u00e4sentieren MLEOs, die Farbe kodiert die Zuordnung zu LEOs. Die gerichteten Kanten (Pfeile) stellen die Abh\u00e4ngigkeitsbeziehung dar. In Pfeilrichtung wird die Relation zwischen zwei MLEOs als \u201cben\u00f6tigt\u201d oder \u201cumschlie\u00dft\u201d gelesen, also z.B. \u201cMLEO CUSTOM_CONSTRUCTOR umschlie\u00dft MLEO STANDARD_CONSTRUCTOR\u201d. Praktisch bedeutet dies: wenn das MLEO CUSTOM_CONSTRUCTOR im Rahmen eines Code-Reviews mit zumindest \u201cpartially reached\u201d bewertet wurde, wird das umschlossene MLEO STANDARD_CONSTRUCTOR ebenfalls mit \u201cpartially reached\u201d bewertet. Die Relation ist transitiv, das bedeutet, dass sie auf weitere MLEOs \u00fcbertragen wird. Wird beispielsweise das MLEO DEEP_COPY mit zumindest \u201cpartially reached\u201d bewertet werden alle <\/strong>durch Pfeile erreichbare, also umschlossene MLEOS (SHALLOW_COPY, CONSTRUCTOR_CALL, CUSTOM_CONSTRUCTOR, STANDARD_CONSTRUCTOR) mit \u201cpartially reached\u201d bewertet. Die Zahl in eckigen Klammern in der rechten oberen Ecke der Rechtecke gibt an wie viele MLEOs mit Erreichen dieses MLEOs insgesamt bewertet werden. Ein Asterisk (*) kennzeichnet Must-Haves, die nicht \u00fcber Abh\u00e4ngigkeiten erreicht werden k\u00f6nnen. Dies ist f\u00fcr Studierende als Hilfestellung f\u00fcr die Vorbereitung auf Code-Reviews gedacht.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
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\"Flussdiagramm<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 4<\/strong>: Vollst\u00e4ndige MLEO-Landkarte.<\/a> Dieses Dokument gibt einen \u00dcberblick \u00fcber Inhalte und inhaltliche Struktur der LV und kann zur Ermittlung eines individuellen Lernpfades sowie zur Vorbereitung auf Code-Reviews dienen. Es steht den Studierenden zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u00dcbungsaufgben<\/h2>\n\n\n\n

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Die \u00dcbungsaufgaben sind aufbauend und in Phasen (jeweils eine Woche) und Levels unterteilt. In jeder Phase gibt es drei Level. In Level 1 ist die Angabe detailliert spezifiziert. So werden Schnittstelle, Verhalten, Fehlerbehandlung meist auf Methodenebene vollst\u00e4ndig beschrieben und vorgegeben. Dadurch werden Programmier-Techniken ge\u00fcbt.
In Levels 2 und 3 werden die Angaben immer offener formuliert. Dadurch sollen die Studierenden die erworbenen Programmiertechniken auf neue Problemstellungen eigenst\u00e4ndig anwenden.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Die Angaben werden als Text \u00fcber ein git-Repository zur Verf\u00fcgung gestellt:<\/p>\n\n\n\n

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\"Screenshot<\/div>\n\n\n\n

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Abb. 5<\/strong>: Die Abbildung illustriert die Strukturierung des Beispiels \u201cWorkout\u201d in Phasen und Level.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Screenshot<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Screenshot<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 6<\/strong>: Ausschnitt einer detaillierten Level-1 Angabe als Javadoc. Das Klassendesign ist vorgegeben (oben), in der Spezifikation auf Methodenebene (unten) wird deutlich beschrieben, wie <\/strong>eine Aufgabe gel\u00f6st werden soll.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Ein<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Screenshot<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 7<\/strong>: Ausschnitt einer Level-2 Angabe. In Form eines Klassendiagramms (oben) werden nur mehr bestimmte Teile der L\u00f6sung vorgegeben. Die zus\u00e4tzliche textuelle Beschreibung (unten) erl\u00e4utert nur noch, was <\/strong>die einzelnen Code-Teile tun sollen, nicht mehr wie<\/strong>.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Ein<\/div>\n\n\n\n

Abb. 8<\/strong>: Ausschnitt einer Level-3 Angabe. Es werden lediglich Anforderungen genannt, die beschreiben, was <\/strong>die L\u00f6sung leisten soll. Die Art der Umsetzung ist frei.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Beispielhaftes Code-Review<\/h2>\n\n\n\n

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Zun\u00e4chst pr\u00e4sentieren die Studierenden ihre Level-1 L\u00f6sung. Darauf aufbauend werden zus\u00e4tzliche Aufgaben gestellt:<\/p>\n\n\n\n

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Aufgabe:<\/strong> Customer sollen verwaltet werden. Customer m\u00fcssen beim Registrieren, Namen, Adresse und Telefonnummer angeben. W\u00e4hle passende Datentypen.<\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch:<\/strong> Wieso hast du diese Datentypen gew\u00e4hlt? Weshalb hast du diese Zugriffrechte gew\u00e4hlt? Welche Fehlerf\u00e4lle hast du ber\u00fccksichtigt? Wie w\u00fcrdest du testen? Skizziere Tester-Code!<\/p>\n\n\n\n

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Aufgabe:<\/strong> Customer werden beim Registrieren mit einer ID versehen, diese ist aufsteigend und einzigartig.<\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch: <\/strong>Was bedeutet static? Wie kann die ID unver\u00e4nderbar erstellt werden? Welche Code-Teile haben Zugriff? Was passiert nach Programmneustart?<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Aufgabe:<\/strong> F\u00fchre eine neue Klasse ein, um die Klassen Trainer und Customer zu vereinfachen.<\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch: <\/strong>Was bedeutet abstract? Wieso bietet es sich in diesem Beispiel an? Was sind die Vor- und Nachteile? Auf welche Teile der Basisklasse haben die abgeleiteten Klassen Zugriff? Wie kann im Code auf Elemente der Basisklasse zugegriffen werden?<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

Aufgabe:<\/strong> Trainer k\u00f6nnen viele Todos haben und ein Todo kann mehreren Trainern zugeordnet sein, bilde diese Logik im Klassendiagramm und im Code ab.<\/p>\n\n\n\n

Im Gespr\u00e4ch: <\/strong>Wie nennt sich diese Verbindung? Was muss man hier insbesondere beachten? Mit welchen Datenstrukturen hast du das umgesetzt?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Eine<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 9:<\/strong> Score Card f\u00fcr Code-Reviews. Studierende k\u00f6nnen ihren Lernfortschritt MLEO darstellen und eintragen, welche MLEOs sie im kommenden Code-Review unter Beweis stellen k\u00f6nnen. Wenn gew\u00fcnscht, k\u00f6nnen Lektor:innen MLEOs zus\u00e4tzlich auf der Score Card best\u00e4tigen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Beurteilung<\/h2>\n\n\n\n

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Die Bewertung pro MLEO erfolgt auf der 3-teiligen Skala
(not reached | partially reached | reached ). Diese wird im Kurs definiert:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Screenshot<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Die Beurteilungskriterien f\u00fcr die Hauptartefakte (Code, Diagramme) werden ebenso definiert:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Eine<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Die Berechnung der Gesamtnote auf der 5-teiligen Schulnotenskala:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Screenshot<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\u201cCurrent assignment\u201d bezieht sich in der Praxis auf das vorbereitete MLEO.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Beurteilungsansicht Studierende<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Im Moodle-Kurs sehen Studierende den aktuellen Beurteilungsstand nach LEOs gruppiert auf MLEO-Ebene:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Ein<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 10<\/strong>: In obiger Abbildung fehlt in LEO_02 ein \u201cMust-Have\u201d MLEO (EXTEND_CLASSES), weswegen das \u00fcbergeordnete LEO_02 mit 0% bewertet wird.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Eine<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Abb. 11<\/strong>: In diesem Beispiel sind alle MLEOs zumindest mit \u201cpartially reached\u201d bewertet.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"ppma_author":[2370],"class_list":["post-79929","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":{"featured_image":"","ignore_cache":false,"extra_search_terms":false,"search_term_blacklist":false,"exclude_from_search":false,"template":"","override_header":false,"override_footer":false},"yoast_head":"\nArs Docendi: OOPM | FH Technikum Wien<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Materialien zur Ars Docendi Einreichung 2026 Die Einreichung pr\u00e4sentiert ein innovatives Lehrkonzept f\u00fcr eine\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/content.technikum-wien.at\/ars-docendi-oopm\/\" \/>\n<meta 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