Abgabelink: https://bldsg-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/olaf_schnuerer_ksbg_ch/Ep8JerGBK31LqTD328cvkBUBm8_9GnpduJiqTHn_Toiagw

fginfo.ksbg.ch an Tafel schreiben!

• Bitte prüfen:
  • Funktioniert die git-bash?
  • Funktioniert python in der git-bash? (Verlassen mit Ctrl+z+Enter)

Link zum Verzeichnis,

aus dem jede und jeder bitte sein persönliches zip-Archiv mit der Prüfung herunterlädt (in ein Verzeichnis deiner Wahl; Empfehlung: Home-Verzeichnis). Dass zip-Archiv ist passwortgeschützt. Das Passwort wird an der Prüfung bekanntgegeben.

• Bitte in einem Verzeichnis deiner Wahl entpacken (mit unzip DATEINAME).
• Dann ins neu entstandenen Prüfungsverzeichnis wechseln (mit cd VERZEICHNISNAME).
• Die Datei exam.txt anschauen (per cat exam.txt) und dortige Anweisungen befolgen.

Am Ende: Abgabe erklären (als Zip-Datei). (Abgabelink siehe oben)

Für 4fNP:

• Aufgabensammlung Python (vom Freifach Programmieren 2025)

Bitte den Link https://fginfo.ksbg.ch/ als Favoriten im Web-Browser speichern.

• 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”.

• Kommandozeile (= bash = git-bash) (und allgemeine Vorbereitungen)

• Social-Media-Daten herabladen: https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:snr:informatik:glf4-23:social-media-download

• 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

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.

• Einstieg in Simulationen mit einer Tabellenkalkulation und Beispielen in Python

• Absolute und relative Bezüge in Excel/LibreOffice (Multiplikationstabelle, Sammelalbumswahrscheinlichkeiten)

eventuell nützlich: Liste (mit Links zu Erklärungen) aller Excel-Funktionen auf englisch bzw. deutsch.

• Überbuchen von Flügen (Binomialverteilungen simulieren)

(Jede/jeder sollte für die Prüfung diese Aufgaben anschauen; sie haben etwa den Schwierigkeitsgrad der Aufgaben in der Prüfung.)

• Weitere Übungen und mögliche Prüfungsaufgaben

• Simulation der Temperaturentwicklung in einem geheizten Raum mit offenem Fenster

• Simulation einer schwingenden Saite und Trommel

• Simulationen in Python selbst programmieren (Altersvorsorge oder Sammelbilder oder Flugüberbuchungen; teils gibt es “Musterlösungen” in den entsprechenden Abschnitten)
• Robotik, https://fginfo.ksbg.ch/dokuwiki/doku.php?id=lehrkraefte:snr:informatik:glf22#robotik
• 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

Prüfungsbesprechung?

• «Backup» Ihrer Schuldaten (werden bei Austritt aus der Schule gelöscht)
• Was sind LLMs und wie funktionieren sie prinzipiell?
• So soll KI werden und so läuft es.