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100 Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten

Modul
Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten
Kompetenz
Daten für eine Auswertung aufbereiten und die Ergebnisse der Auswertung überprüfen und interpretieren.
Handlungsziele
1 Daten bzw. Datenbestand nach den für die Verarbeitung resp. Auswertung wichtigen Merkmalen hinsichtlich Struktur (Text, Datenblätter, Datenbank usw.) charakterisieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die verschiedenen Formen von Daten (numerische - Messdaten/ Klassifikationen; verbale - Texte in schriftlicher oder gesprochener Form; nonverbale - Musik, Filme, Videos) die auf einem Datenträger gespeichert werden können und kann aufzeigen, wie sich diese Daten hinsichtlich der Auswertbarkeit mit einem Computersystem verhalten.
2 Kennt die Strukturmerkmale verschiedener Informationsquellen (Textdokument, Datenblätter, Datenbanken) und kann erläutern, welche Konsequenzen sich daraus für die elektronische Auswertung dieser Datenquellen ergeben.
3 Kennt die Beziehungen zwischen Datenstrukturen (Assoziationen, Kardinalitäten) und kann an Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, welche Sachverhalte sich damit in einem Datenbestand abbilden lassen.
 
2 Daten bzw. Datenbestand nach den für die Auswertung wichtigen Merkmalen hinsichtlich Datenqualität (Vollständigkeit, Eindeutigkeit und Redundanz) charakterisieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die Merkmale eines Datenbestandes bezüglich Eindeutigkeit und Vollständigkeit der Daten (unterschiedliche Angaben zur gleichen Information, unterschiedlicher Informationsgehalt etc.) und kann erläutern, welche Konsequenzen diese Merkmale auf die Aussagekraft von Auswertungen haben können.
 
3 Aufgrund der Charakteristik eines Datenbestands die Informationen auswählen, die sich für eine bestimmte Auswertung eignen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kann die Skalentypen nominal ("alt" - "jung", "ungenügend" - "genügend" - "gut"), ordinal (Ränge, Noten etc.) und metrisch (Alter, Grösse etc.) unterscheiden und die Konsequenzen aufzeigen, die sich daraus für die Auswertungsmöglichkeiten ableiten lassen.
 
4 Unstrukturierte Daten in eine strukturierte, verarbeitbare Form bringen, um Auswertungen zu ermöglichen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kann die Skalentypen nominal ("alt" - "jung", "ungenügend" - "genügend" - "gut"), ordinal (Ränge, Noten etc.) und metrisch (Alter, Grösse etc.) unterscheiden und die Konsequenzen aufzeigen, die sich daraus für die Auswertungsmöglichkeiten ableiten lassen.
2 Kennt die Grundlagen der Mengenlehre und kann daraus die Operatoren (z.B. Aggregatfunktion zur Gruppierung von Daten) ableiten.
3 Kennt die verbreiteten Datentypen (Zahl, Zeit, Datum, Text etc.) und kann deren Grenzen hinsichtlich der Auswertbarkeit von Daten aufzeigen.
 
5 Für Daten und Zusammenhänge eine geeignete visuell erfassbare Form wählen und diese in der gewählten Form darstellen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die einfachsten statistischen Kenngrössen (Mittelwert, Minimum, Maximum) und kann aufzeigen, welche Voraussetzungen (Skalentypen, Anzahl Beobachtungen, Qualität der Daten etc.) erfüllt sein müssen, damit diese eine zuverlässige Aussage machen.
2 Kennt die einfachsten Diagrammtypen für die Darstellung von Daten und kann erläutern, bei welchen Skalentypen der Daten (metrisch-, nominal-, ordinal-skalierte) sich diese eignen.
 
6 Bedeutung und Aussagekraft der Auswertung kritisch hinterfragen und kommentieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die Notwendigkeit, Auswertungsergebnisse bezüglich ihrer Relevanz zu beurteilen und kann anhand von Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, dass Tendenzen in Auswertungsergebnissen relevant aber auch nicht relevant sein können.
2 Kennt die Notwendigkeit, Auswertungsergebnisse aufgrund unterschiedlicher Perspektiven (Arbeitnehmer - Arbeitgeber; Bürger - Staat etc.) zu beurteilen und kann anhand von Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, dass Auswertungsergebnissen je nach Perspektive, die man einnimmt, relevant aber auch nicht relevant sein können.
 
Kompetenzfeld
Data Management
Objekt
Datenbestände (Texte, Listen, einzelne Tabellen, Messreihen).
Niveau
1
Voraussetzung
keine
Anzahl Lektionen
40
Anerkennung
Eidg. Fähigkeitszeugnis
Publiziert: 12.08.2014 19:24:55
Modul
Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten
Kompetenz
Daten für eine Auswertung aufbereiten und die Ergebnisse der Auswertung überprüfen und interpretieren.
Handlungsziele
1 Daten bzw. Datenbestand nach den für die Verarbeitung resp. Auswertung wichtigen Merkmalen hinsichtlich Struktur (Text, Datenblätter, Datenbank usw.) charakterisieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die verschiedenen Formen von Daten bzw. Informationen (numerische - Messdaten/ Klassifikationen; verbale - Texte in schriftlicher oder gesprochener Form; nonverbale - Musik, Filme, Videos) die auf einem Datenträger gespeichert werden können und kann aufzeigen, wie sich diese Daten hinsichtlich der Auswertbarkeit mit einem Computersystem verhalten.
2 Kennt die Strukturmerkmale verschiedener Informationsquellen (Textdokument, Datenblätter, Datenbanken) und kann erläutern, welche Konsequenzen sich daraus für die elektronische Auswertung dieser Datenquellen ergeben.
3 Kennt die Strukturelemente von relationalen Datenbanken (Datenbanktabellen, Fremdschlüssel, Primärschlüssel, Assoziationen, Kardinalitäten) und kann an Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, welche Sachverhalte sich damit in einem Datenbestand abbilden lassen.
 
2 Daten bzw. Datenbestand nach den für die Auswertung wichtigen Merkmalen hinsichtlich Eindeutigkeit (Redundanz, Widersprüchlichkeit) charakterisieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die Merkmale eines Datenbestandes bezüglich Eindeutigkeit der Informationen (unterschiedliche Angaben zur gleichen Information, unterschiedlicher Informationsgehalt etc.) und kann erläutern, welche Konsequenzen diese Merkmale auf die Aussagekraft von Auswertungen haben können.
 
3 Aufgrund der Charakteristik eines Datenbestands die Informationen auswählen, die sich für eine bestimmte Auswertung eignen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kann die Skalentypen nominal ("alt" - "jung", "ungenügend" - "genügend" - "gut"), ordinal (Ränge, Noten etc.) und metrisch (Alter, Grösse etc.) unterscheiden und die Konsequenzen aufzeigen, die sich daraus für die Auswertungsmöglichkeiten ableiten lassen.
 
4 Ausgewählte Informationen in eine verarbeitbare Form bringen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die Möglichkeiten, die Tabellen für die Gliederung von Datenbeständen beinhalten und kann an Beispielen erläutern, welche Möglichkeiten sich aus dieser Strukturierung für die Auswertung von Daten ergeben.
2 Kennt die Grundlagen der Mengenlehre und kann die Beziehung zu den Operatoren (z.B. Aggregatfunktion zur Gruppierung von Daten) eines Abfrage-Assistenten herstellen.
3 Kennt die verbreiteten Datenformate (Währung, Zeit, Datum, Text etc.) und kann deren Grenzen hinsichtlich der Auswertbarkeit von Daten aufzeigen.
 
5 Für die verlangten Aussagen eine geeignete Form der Auswertung und der Darstellung auswählen (Liste, Tabelle, Grafik, Kennwerte) und umsetzen.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Kennt die einfachsten statistischen Kenngrössen (Mittelwert, Minimum, Maximum) und kann aufzeigen, welche Voraussetzungen (Skalentypen, Anzahl Beobachtungen, Qualität der Informationen etc.) erfüllt sein müssen, damit diese eine zuverlässige Aussage machen.
2 Kennt die einfachsten Diagrammtypen für die Darstellung von Informationen und kann erläutern, bei welchen Skalentypen der Daten (metrisch-, nominal-, ordinal-skalierte) sich diese eignen.
 
6 Bedeutung und Aussagekraft der Auswertung kritisch hinterfragen und kommentieren.
  Handlungsnotwendige Kenntnisse:
1 Weiss um die Notwendigkeit, Auswertungsergebnisse bezüglich ihrer Relevanz zu beurteilen und kann anhand von Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, dass Tendenzen in Auswertungsergebnissen relevant aber auch nicht relevant sein können.
2 Weiss um die Notwendigkeit, Auswertungsergebnisse aufgrund unterschiedlicher Perspektiven (Arbeitnehmer - Arbeitgeber; Bürger - Staat etc.) zu beurteilen und kann anhand von Beispielen aus dem Alltag aufzeigen, dass Auswertungsergebnissen je nach Perspektive, die man einnimmt, relevant aber auch nicht relevant sein können.
 
Kompetenzfeld
Data Management
Objekt
Datenbestände (Texte, Listen, einzelne Tabellen, Messreihen).
Niveau
1
Voraussetzung
keine
Anzahl Lektionen
40
Anerkennung
Eidg. Fähigkeitszeugnis
Publiziert: 08.07.2014 09:14:31
Titel LBV Modul 100-1 - 2 Elemente - Schriftliche Einzelprüfung / Schriftlicher Test, Praktische Umsetzungsarbeit
Institution Berufsbildungszentrum des Kantons Schaffhausen
Detailbeschreibung Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 50%
Richtzeit (Empfehlung) 2
Element-Beschreibung Prüfung umfasst Fragen zur Terminologie und die Anwendung von Informationen, Nachrichten und Mitteilungen.
Grundlagen über die wichtigsten Datentypen , deren Auswertbarkeit in Computersystemen müssen angewandt werden können.
Die Einzelprüfung ist in Form einer schriftlichen Einzelprüfung durchzuführen und dauert 90 Minuten (2 Lektionen).
Es sind praxisnahe und verständliche Aufgaben zu wählen, die einen weiteren Fortschritt gewähren.
Hilfsmittel Zur schriftlichen Arbeit sind nur eigenhandschriftliche Notizen im Umfang von maximal einer A4 Seite, beidseitig beschreibbar, erlaubt. Dieses Blatt ist mit den Prüfungsresultaten abzugeben.
Bewertung Bewertungsraster mit Punkten und linearen Umrechnungen in Noten nach der Formel:
Prüfungsnote= (5*erreichte Punktzahl)/max. Punktzahl +1
Note gerundet auf 0.1
Praxisbezug Es sind praxisnahe und verständnisfördernde Aufgaben zu wählen.
praxisnah = Daten aus dem Geschäftsalltag einer Firmendatenbank
verständnisfördernd = die Beispiele sollen den Bezug zum Firmenalltag verständlicher machen

Teil 2
Gewichtung 50%
Richtzeit (Empfehlung) 2
Element-Beschreibung Die Lernenden bekommen ein fertiges Datenbankmodell mit ca. 6 Tabellen, in welchen bereits Datensätze eingefügt sind. Ziel sind vorgegebene Abfragen mit Aggregatfunktionen zu erstellen. Eine anschliessende Bewertung der Aussagekraft soll vorgenommen werden. Im Weiteren muss die Datenstruktur erkannt und im ERM schriftlich festgehalten werden.
Die Prüfung dauert 90 Minuten (2 Lektionen) und die Datenbanksoftware wird vorgegeben.
Hilfsmittel Zur praktischen Arbeit sind nur eigenhandschriftliche Notizen im Umfang von maximal einer A4 Seite, beidseitig beschreibbar, erlaubt. Dieses Blatt ist mit den Prüfungsresultaten abzugeben.
Bewertung Bewertungsraster mit Punkten und linearen Umrechnungen in Noten nach der Formel:
Prüfungsnote= (5*erreichte Punktzahl)/max. Punktzahl +1
Note gerundet auf 0.1
Praxisbezug Es sind praxisnahe und verständnisfördernde Aufgaben zu wählen.
praxisnah = Daten aus dem Geschäftsalltag einer Firmendatenbank
verständnisfördernd = die Beispiele sollen den Bezug zum Firmenalltag verständlicher machen
Publiziert: 31.08.2015 16:37:10
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-2 - 3 Elemente - Praktische Umsetzungsarbeit, Praktische Umsetzungsarbeit, Praktische Umsetzungsarbeit
Institution Informatikschule Olten GmbH
Detailbeschreibung Daten für eine Auswertung aufbereiten und die Ergebnisse der Auswertung überprüfen und interpretieren
Ergänzung Korrekturen erfasst

Teil 1
Gewichtung 33%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung In dieser schriftlichen und praktischen Prüfung müssen Wissensfragen beantwortet werden.
Im praktischen Teil geht es um ein EXCEL-Dokument mit verschiedenen Datensätzen welches zuerst analysiert und anschliessend in eine verarbeitbare Form gebracht werden muss
Hilfsmittel Eine A4-Seite (Standardformat)
Computer mit Word/Excel
Bewertung Wissensfragen: 2/5 der Gesamtpunktzahl, Abzug von Punkten bei falscher Antwort (min. 0 Punkte pro Frage)
Praktische Analyse eines Ausdauertest über die vorhanden Daten zur Auswertbarkeit: 3/5 der Gesamtpunktzahl, Punkte pro erfüllten Kriterium
Praxisbezug In der Praxis geht es ja immer darum, zuerst alle möglichen und benötigten Daten zu erfassen und zu analysieren.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 2
Gewichtung 33%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung In dieser schriftlichen Prüfung müssen Wissensfragen beantwortet werden
Ein Word-Dokument mit verschiedenen Datensätzen charakterisieren und sleber Stellung dazu beziehen in Betreff auf die möglichen Auswertungen
Hilfsmittel Eine A4-Seite (Standardseite)
Computer mit Word/Excel
Bewertung Wissensfragen: 2/5 der Gesamtpunktzahl, Abzug von Punkten bei falscher Antwort (min. 0 Punkte pro Frage)
Praktische Analyse eines Erhebungsbogen über die vorhanden Daten zur Auswertbarkeit: 3/5 der Gesamtpunktzahl, Punkte pro erfüllten Kriterium
Praxisbezug In der Praxis geht es ja immer darum, zuerst alle möglichen und benötigten Daten zu erfassen und zu analysieren.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 3
Gewichtung 34%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung In dieser schriftlichen Prüfung müssen Informationen aufgearbeitet, aufbereitet und dargestellt werden damit Auswertungen hinterfragt und kommentiert werden können
Hilfsmittel Eine A4-Seite (Standardseite)
Computer mit Word/Excel
Bewertung Praktische Analyse, Korrekturen, Aufbereitung und Erstellen eines Diagrammes über vorhandene Daten: 3/5 der Gesamtpunktzahl, Punkte pro erfüllten Kriterium
Praktische Analyse, Korrekturen, Aufbereitung und Auswertung hinterfragen und kommentieren über vorhandene Daten zur Auswertbarkeit: 2/5 der Gesamtpunktzahl, Punkte pro erfüllten Kriterium
Praxisbezug In der Praxis geht es ja immer darum, zuerst alle möglichen und benötigten Daten zu erfassen und zu analysieren.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.
Publiziert: 11.11.2015 10:37:32
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-3 – 3 Elemente – Schriftliche Einzelprüfung, Praktische Umsetzungsarbeit, Schriftliche Facharbeit / Bericht
Institution EMF – Ecole des Métiers Fribourg (EMF-Informatique)
Detailbeschreibung 45% auf den theoretischen Teil 45% auf den praktischen Teil 10% auf die persönliche Dokumentation
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 45%
Richtzeit (Empfehlung) 2
Element-Beschreibung Theoretische Übungen zu
• Aufbereitung der Daten
• Verwaltung der Kardinalitäten zwischen den Daten
• Wahl des jeweils richtigen Datentyps
Hilfsmittel • Im Kurs geteilte Dokumente
• Vom Lernenden im Modulverlauf erstellte persönliche Dokumentation
Bewertung • Relevante Aufbereitung der Daten
• Kohärente Kardinalitäten zwischen den Daten
• Relevante Auswahl der Datentypen
Praxisbezug Die Übungen basieren auf konkreten praktischen Beispielen.

Teil 2
Gewichtung 45%
Richtzeit (Empfehlung) 2
Element-Beschreibung Praktische Übungen zu
• Aufbereitung von Listen und grafische Darstellung
• Darstellung einer Datenstruktur mit der richtigen Kardinalität
• Einhaltung der richtigen Datenformate
Hilfsmittel • Im Kurs geteilte Dokumente
• Vom Lernenden im Modulverlauf erstellte persönliche Dokumentation
Bewertung • Darstellung der Daten in relevanten Grafiken
• relevante Kardinalitäten zwischen den Daten
• Korrekte Datenformate
Praxisbezug Die Übungen basieren auf konkreten praktischen Beispielen.

Teil 3
Gewichtung 10%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Im Modulverlauf erstellte persönliche Dokumentation
• die alle im Modulverlauf behandelten Themen enthält
• die dokumentarische Standards respektiert (Orthografie, Sorgfalt)
Hilfsmittel • Im Kurs geteilte Dokumente
• Internet (mit Quellenangabe im Dokument)
Bewertung • die Dokumentation enthält alle im Modulverlauf behandelten Themen
• die Dokumentation respektiert dokumentarische Standards (Orthografie, Sorgfalt)
Praxisbezug Praktische Beispiele, die im Bericht veranschaulicht werden
Publiziert: 04.01.2016 12:27:10
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-4 - 3 Elemente - Schriftliche Einzelprüfung / Schriftlicher Test, Praktische Umsetzungsarbeit, Praktische Umsetzungsarbeit
Institution BZU Bildungszentrum Uster
Detailbeschreibung Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 33%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Es handelt sich um eine Multiple Choice Prüfung. Die Lernenden müssen die wichtigsten Fachbegriffe, welche in diesem
Modul verwendet werden verstehen.
Hilfsmittel Im Unterricht wird ein Wörterbuch erarbeitet, welches an der Prüfung benutzt werden darf.
Bewertung richtige und falsche Antworten
Praxisbezug In der Datenverarbeitung werden Fachbegriffe verwendet, welche verstanden werden müssen und in einen richtigen Kontext gebracht werden müssen.

Teil 2
Gewichtung 33%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Vorgegebene verschiedenartige Files müssen für den Import in eine Datenbank analysiert, angepasst und n in eine Datenbank importiert werden. Anschliessend müssen die Daten weiter aufbereitet werden.
Hilfsmittel Es handelt sich um eine Openbookprüfung.
Bewertung Bewertet werden die einzelnen Arbeitsschritte:
- Analyse und Anpassung der vorliegenden Daten
- Erfolgreiches Importieren der Daten in die Datenbank
- Korrektes Anpassen und Auswerten der Daten in der Datenbank
Praxisbezug - Austausch von Daten verschiedener Systeme
- Auswerten von Daten
- Anpassen von Daten

Teil 3
Gewichtung 34%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Das Schwergewicht der letzten LBV ist die Auswertung von Daten.
Die Abfragen sind von verschiedenem Schwierigkeitsgrad. Begonnen mit
Abfragen über eine Tabelle, meherere Tabellen bis hin zu Auswertungen mit Aggregatsfunktionen.
Hilfsmittel Openbook
Bewertung Es gibt 12 Teilaufgaben von verschiedenem Schwierigkeitsgrad. Alle Aufgaben haben dasselbe Gewicht.
Praxisbezug Das Ziel der Datenverwaltung ist im Prinzip immer die Datenauswertung.
Publiziert: 26.01.2016 13:55:41
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-5 - 5 Elemente - Lerndokumentation / Protokoll / Portfolio, Lerndokumentation / Protokoll / Portfolio, Lerndokumentation / Protokoll / Portfolio, Lerndokumentation / Protokoll / Portfolio, Lerndokumentation / Protokoll / Portfolio
Institution BBW Berufsbildungsschule Winterthur
Detailbeschreibung Beurteilung der Kompetenzen mittels eines Kompetenzrasters. Das Kompetenzraster ermöglicht es, zu jedem Zeitpunkt des Lernprozesses eine Selbst- und Fremdbeurteilung durchzuführen und dabei die bereits erreichten Kompetenzen festzuhalten, den Lernfortschritt sowie die noch nicht erreichten Kompetenzen offenzulegen. Das Kompetenzraster erlaubt es so, dem individuellen Lernen und dem Lernfortschritt einer lernenden Person Rechnung zu tragen. Der Nachweis einzelner Kompetenzen erbringt die lernende Person durch die Performanz von Lernleistungen während der ganzen Zeit des Lernprozesses. Diese Ergebnisse sind die Teile des Portfolios. Ziel ist es, am Ende des Lernprozesses, die für das Modul notwendigen Kompetenzen erlangt zu haben. Wie und zu welchem Zeitpunkt die einzelnen Kompetenzen von den Lernenden zu erreichen sind, erfolgt im Dialog mit der Lehrperson, aber eben spätestens bis zum Ende des Moduls. Natürlich können nicht alle Kompetenzen erst am Schluss erreicht und überprüft werden. Es soll den Lernenden in Absprache mit der Lehrperson aber möglich sein, die Reihenfolge festzulegen.
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 25%
Richtzeit (Empfehlung) 10
Element-Beschreibung Umgang mit Texten:
a) Die Lernenden können erläutern, welche Bedeutung Lesestrategien in Bezug auf das Auswerten von Texten haben und können Informationen aus einem Text aufarbeiten.
b) Die so gewonnen Informationen können die Lernenden ordnen und z.B. mittels eines Strukturbildes notieren und ihre Notizen Dritten erläutern.
Hilfsmittel Abgegebene Unterlagen der Lehrperson und Unterlagen der Lernenden.
Bewertung Jede Kompetenz gemäss a) und b) wird zu ca. 50% bewertet.
Praxisbezug Die Informationen aus einem Textdokument müssen erfasst, strukturiert aufgearbeitet und erläutert werden. ZBsp. Ein Kunde stellt uns ein Dokument mit einer Produkteidee mit Daten und Detailinformationen zur Verfügung.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 2
Gewichtung 25%
Richtzeit (Empfehlung) 10
Element-Beschreibung Umgang mit Tabellen:
a) Die Lernenden können die Merkmale einer Information und eines Datentyps benennen. Und sie können erläutern welcher Bezug zwischen Datentyp und Verarbeitung der Information besteht.
Die Lernenden können Begriffe wie z.B. „Elementare Datentypen“ erklären.
b) Die Lernenden können die Elemente einer Tabelle in einem Tabellenkalkulationsprogramm erläutern und die Grundfunktionen eines Tabellenkalkulationsprogramm anwenden, um Daten zu erfassen.
c) Die Lernenden können die Felder der Tabellen mit unterschiedliche Formatierungen gestalten.
d) Die Lernenden können einfache Rechenoperationen mit Feldern durchführen und einfache Datenprüfungen anwenden.
e) Die Lernenden können den Unterschied zwischen Sortieren und Filtern erläutern und mit praktischen Beispielen die Anwendung von Sortieren und Filtern verdeutlichen.
Hilfsmittel Abgegebene Unterlagen der Lehrperson und Unterlagen der Lernenden.
Bewertung Jede Kompetenz gemäss a), b), c), d) und e) wird zu ca. 20% bewertet.
Praxisbezug Vorhandene Daten müssen in einer Tabelle erfasst, verrechnet und aufbereitet werden. ZBsp Die für die unterschiedlichen Entwicklungsprojekte aufgewendeten Stunden.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 3
Gewichtung 20%
Richtzeit (Empfehlung) 8
Element-Beschreibung Umgang mit Datenbanken:
a) Die Lernenden können aufzeigen, dass die Daten in einer Datenbank in mehreren Tabellen strukturiert festgehalten werden und was der Vorteil dabei ist. Zudem können sie die Grundbegriffe aus der Datenbanktheorie erläutern.
b) Die Lernenden können erläutern, was eine Datenbankabfrage ist und Beispiele für deren Einsatz nennen. Zudem können sie eine Abfrage systematisch aufbauen. Die Lernenden können die Ausgabe der Abfrage formatieren. Und die Lernenden können die Daten in der Abfrage auf der Basis von zu den Datentypen geeigneten Kriterien filtern und dabei logische Verknüpfungen anwenden.
Hilfsmittel Abgegebene Unterlagen der Lehrperson und Unterlagen der Lernenden.
Bewertung Jede Kompetenz gemäss a) und b) wird zu ca. 50% bewertet.
Praxisbezug Daten aus Tabellen einer Datenbank müssen nach bestimmten Kriterien ausgewählt, gefiltert und ausgewertet werden. ZBsp. In einer Datenbank sind alle Supportfälle des letzten Jahres erfasst. Nun sollen diese Daten nach bestimmten Kriterien wie Häufigkeit, Dauer für Lösung usw. gefiltert und ausgewertet werden.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 4
Gewichtung 20%
Richtzeit (Empfehlung) 8
Element-Beschreibung Umgang mit Diagrammen:
a) Die Lernenden können erläutern, wieso Diagramme für die Darstellung von Daten geeignet sind und können praktische Beispiele für die Anwendung verschiedener Diagrammtypen nennen. Sie können Daten in einem Diagramm grafisch darstellen, das Diagramm beschriften und formatieren.
b) Die Lernenden können kritisch hinterfragen und aufzeigen, was eine Manipulation in Bezug auf Daten und deren Darstellung in Diagrammen bewirkt.
Sie können gezielt verschiedene Arten von Manipulationen anwenden, um eine gewünschte Aussage zu verstärken.
Hilfsmittel Abgegebene Unterlagen der Lehrperson und Unterlagen der Lernenden.
Bewertung Jede Kompetenz gemäss a) und b) wird zu ca. 50% bewertet.
Praxisbezug Vorhandene Daten müssen grafisch aufbereitet und dargestellt werden. ZBsp. Die Geschäftsleitung hat um eine grafische Übersicht aller Supportfälle im letzten Jahr gebeten.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.

Teil 5
Gewichtung 10%
Richtzeit (Empfehlung) 4
Element-Beschreibung Umgang mit Statistik:
a) Die Lernenden können erläutern, welche Bedeutung Statistik für das Aufbereitung und Auswerten von Daten hat.
Zudem können sie praktische Beispiele für die Statistiken nennen und können Grundbegriffe der Statistik erläutern und auch anwenden, sowie Aussagen der angewandten Statistik kritisch hinterfragen.
Hilfsmittel Abgegebene Unterlagen der Lehrperson und Unterlagen der Lernenden.
Bewertung Die Kompetenz wird zu 100% bewertet.
Praxisbezug Daten müssen mit Hilfe von statistischen Verfahren ausgewertet werden, damit eine Aussage zu den Daten möglich wird. zBsp. Wir haben Vergleichsdaten zu Bugs in verschiedenen Softwareprojekten erhalten und werten diese statistisch aus.
Keine zusätzlichen Informationen in beiden Bildungsplänen enthalten.
Publiziert: 12.02.2016 15:51:15
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-6 – 2 Elemente – Schriftliche Einzelprüfung, Praktische Umsetzungsarbeit
Institution CPLN Centre professionnel du Littoral neuchâtelois
Detailbeschreibung Statistische Verfahren und Hervorhebung von Daten eines bekannten Datensatzes. Analyse eines als Text dargestellten Kontexts, um daraus Daten zu extrahieren und zu strukturieren, gemäss den einzelnen Kriterien, die in der Vorgabe der Leistungsbeurteilung definiert sind.
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 35%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Analysieren einer unstrukturierten textuellen Beschreibung, um eine Datentabelle zu erstellen
Analysieren einer textuellen Beschreibung, um ein geeignetes einfaches relationales Datenmodell (3 Entitäten) (Entität-Beziehung-Kardinalität) zu erstellen.
Hilfsmittel Keine
Bewertung Erstellen einer schwach strukturierten Datentabelle: ~60%
1) Relevanz der gewählten Tabellenstruktur
2) kein Datenverlust bei der Übertragung

Erstellen eines geeigneten relationalen Datenmodells (Entität-Beziehung-Kardinalität): ~20%
1) Relevante Auswahl der Entitäten
2) Korrekte Relationen zwischen den Entitäten
3) Korrekte Kardinalitäten
3) Die Kardinalitäten entsprechen dem Kontext, der in der textuellen Beschreibung gegeben wird.

In Übereinstimmung mit den ICT-Richtlinien (Punkt 6g): Je nach Kontext der Leistungsbeurteilung überlassen wir es den Verantwortlichen der Berufsbildung, weitere Bewertungskriterien zu definieren (~20%).
Praxisbezug Die geprüften Elemente basieren auf konkreten praktischen Beispielen.

Teil 2
Gewichtung 65%
Richtzeit (Empfehlung) 3
Element-Beschreibung Anhand eines bekannten Datensatzes müssen die Lernenden spezifische Verfahren durchführen:
- Statistische Daten hervorheben (MIN, MAX, Mittelwert)
- Einen Graph erstellen, der die Daten gemäss impliziten oder/und expliziten Kriterien hervorhebt.

Anhand schwach strukturierter Datentabellen eine kohärente Implementierung in eine Datenbank vornehmen.
Anhand einer aus mehreren Tabellen bestehenden Datenbank mit Hilfe einfacher Abfragen Daten extrahieren.
Hilfsmittel Persönliche Notizen vorzugsweise in handschriftlicher Form
Bewertung Korrekte Verwendung von Aggregationsfunktionen. Die Darstellungen von Daten (z. B. in grafischer Form) respektieren die spezifischen Vorgaben ~25%

Die durch Abfragen extrahierten Daten respektieren die spezifischen Vorgaben ~25%
Die gebildeten Tabellen respektieren bewährte Standardisierungspraktiken (z. B.: Schlüssel, Wertigkeit, Benennung usw.) ~30%
In Übereinstimmung mit den Ausführungsbestimmungen zu den Leistungsbeurteilungen (Punkt 6, Abs. g): Je nach Kontext der Leistungsbeurteilung überlassen wir es den Verantwortlichen der Berufsbildung, weitere Bewertungskriterien zu definieren (~20%).
Praxisbezug Die geprüften Elemente basieren auf konkreten praktischen Beispielen.
Publiziert: 11.03.2016 14:05:13
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-7 - 2 Elemente - Schriftliche Einzelprüfung / Schriftlicher Test, Praktische Umsetzungsarbeit
Institution gibb Gewerblich-Industrielle Berufsschule Bern
Detailbeschreibung Zweiteilige LB mit einer schriftlichen Prüfung sowie einer praktischen Einzelarbeit
Ergänzung Daten für eine Auswertung aufbereiten und die Ergebnisse der Auswertung überprüfen und interpretieren.

Teil 1
Gewichtung 50%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Schriftliche Einzelprüfung mit handlungsorientierten Aufgaben zu folgenden Themen:
- Anwendung von Informationen
- Nachrichten und Mitteilungen
- Geschäftsgrafiken
- Unstrukturierte und strukturierte Daten
- Tabellen
- Datentypen
- Systemgrenzen
Es werden Abfragen über mehrere Tabellen gestellt.
Die Aufgaben werden mehrheitlich anhand eines konkreten Beispiels gestellt.
Die schriftliche Einzelarbeit kann Theoriefragen beinhalten.
Hilfsmittel Zusammenfassung von zwei A4-Seiten (1 Blatt doppelseitig, 2 Blatt einseitig), deren Umfang und Inhalt vorrangig von der Lehrperson festgelegt und kommuniziert wird.
Bewertung ca. 20% - HZ1 Datenbestand charakterisieren (Aussagen zuordnen)
ca. 10% - HZ2 Inkonsistenzen erkennen und verbessern (z.B. Wahl Datentyp, Fehlerkorrektur)
ca. 10% - HZ2 Redundanzen beseitigen
ca. 20% - HZ3 geeignete Geschäftsgrafik für Aussagekraft von Daten wählen
ca. 40% - HZ4 geeignete Datenstruktur entwickeln und die Datenqualität und Datenstruktur richtig bewerten
Praxisbezug Referenz Bipla Applikation Kompetenz C
Daten auf Konsistenz beurteilen
Daten aussagekräftig darstellen
Fehler erkennen und beheben
Daten in Tabellen überführen
Eigenschaften von strukturierten Daten
Unterschied strukturierter / unstrukturierter Datenbestände

Teil 2
Gewichtung 50%
Richtzeit (Empfehlung) 1
Element-Beschreibung Die Kandidaten/innen bekommen Tabellen und ein visualisiertes Datenmodell, in welche Datensätze importiert werden müssen. Ziel ist es, Abfragen über mehrere Tabellen zu erstellen und zu überprüfen.
Hilfsmittel Referenz aus den Schulungsunterlagen
Bewertung ca. 30% - HZ1 Daten in Tabellen importieren.
ca. 60% - HZ2/4 Abfragen erstellen und auswerten
ca.10% - HZ6 Datenauswertungen kontrollieren
Praxisbezug Referenz Bipla Applikation Kompetenz C
Strukturierte Daten aus Dateien erstellen. Importvorgang.
Daten nach Import auf Vollständigkeit und Konsistenz prüfen.
Daten abfragen, aktualisieren und ergänzen.
Datenmodell analysieren und Beziehungen zwischen strukturierten Daten erkennen und anwenden.
Publiziert: 29.03.2016 13:38:23
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Titel LBV Modul 100-8 - 1 Elemente - Fallstudie
Institution Berufsfachschule BBB Baden
Detailbeschreibung Daten charakterisieren, aufbereiten und auswerten.
Ergänzung

Teil 1
Gewichtung 100%
Richtzeit (Empfehlung) 3
Element-Beschreibung Ein gegebener Datenbestand wird hinsichtlich der vorgegebenen Analyseziele aufbereitet, ausgewertet und dargestellt.
Hilfsmittel Alle schriftlichen Unterlagen.
Bewertung Bei der Erstellung der Aufgaben sind, wenn möglich, die sechs Handlungsziele(HZ) anzuwenden. Die Bewertung der Aufgaben erfolgt je nach Leistungsbeurteilung unterschiedlich gewichtet:
HZ1: 15-30%
HZ2: 15-30%
HZ3: 0-15%
HZ4: 0-15%
HZ5: 20-40%
HZ6: 0-15%
Praxisbezug Die Daten für die Bearbeitung der Fallstudie stammen aus realen oder fiktiven Geschäftsprozessen und verdeutlichen somit das Spektrum möglicher Szenarien im Betrieb.
Publiziert: 03.06.2016 15:13:23
Ablaufdatum: Kein Ablaufdatum
Zu dieser Modulversion sind keine Leistungsbeurteilungsvorgaben vorhanden.
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