Lernressourcen Abstraktion und Modellierung – digibasics
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Lernressourcen Abstraktion und Modellierung

Modelle

Modelle gibt es in ganz unterschiedlichen Formen. Es gibt Modellflugzeuge, Wettermodelle, Flugsimulatoren, Modelle von Softwarefunktionen und noch vieles mehr. Alle haben etwas gemeinsam: Sie vereinfachen eine reale Situation oder machen diese leichter (be-)greifbar. Die Organe eines menschlichen Körpers werden häufig als physisches (materielles) Modell zum Anfassen bereitgestellt. Ein Organ oder Molekül können aber auch mit Hilfe von Virtual oder Augmented Reality-Technologie als 3D-Modell umgesetzt werden. So ist das Organ oder Molekül zwar nicht mehr physisch greifbar, aber möglicherweise leichter zu verstehen. Stellt man sich ein Atom lediglich anhand von kleinen Kugeln vor, ist das hingegen ein ideelles (gedankliches) Modell. In der Informatik werden Modelle vor allem zur Simulation von Ereignissen und zur vereinfachten Darstellung von komplexen Zusammenhängen genutzt.

Damit solche Modelle gut verständlich sind, hat man sich auf bestimmte Regeln und Konventionen geeinigt. Ein solche Sammlung an Regeln ist die UML, die Unified Modeling Language, die häufig zur Beschreibung von Softwareprozessen genutzt wird. Die UML umfasst sehr viele verschiedene Modellarten, hier ein Beispiel für das Aktivitätsdiagramm zu einem Quiz:

Eine detaillierte Bildbeschreibung des Modells folgt nach der Abbildung.
UML-Aktivitätsdiagramm «Quiz»

Wenn du mehr zu UML wissen möchtest, findest du Informationen auf der Webseite des UML-Konsortiums.

Simulationen

Wie bei einem Modell, werden auch in einer Simulation Teile der Wirklichkeit abgebildet. Eine Simulation ist quasi ein Modell, das zeigt, wie sich ein Szenario, ein System oder ein Prozess unter bestimmten Bedingungen verändert oder beeinflussen lässt.

Ein Beispiel für eine Simulation ist ein Wettermodell. Dabei werden Messwerte einzelner Wetterstationen genutzt, um eine Vorhersage für das Wetter zu treffen. Im Vergleich zu allen beteiligten Atomen und ihrer Bewegung ist das eine starke Vereinfachung. Die Messwerte sind für ein Wettermodell sehr wichtig und falsche Messwerte können zu einer fehlerhaften Vorhersage führen. Auch für andere Modelle ist die Qualität der verwendeten Daten entscheidend.

Diese Messwerte müssen für eine Wettervorhersage verarbeitet werden. Dazu werden heute rechenstarke Computer verwendet. Entscheidend ist, dass diese Berechnungen von Menschen gelesen und verstanden werden können. Selbst mit den besten Messwerten und einem Supercomputer kann keine gute Wettervorhersage erstellt werden, wenn ein ungeeigneter Algorithmus verwendet wird.

Für ein solches Modell sind also die eingegebenen Daten (Messwerte), die Leistung des Computers und die Programmierung des Modells wichtig. Nur mit allen drei Teilbereichen funktioniert die Simulation.

Simulationen sind meist nur für ihren speziellen Anwendungsfall nutzbar. Ein Wettermodell kann nicht eingesetzt werden, um zu berechnen, wie sich die Fuchspopulation verändern wird. Dazu ist ein neues Modell notwendig.

Entity-Relationship-Modell (ERM)

Ein in der Informatik oft genutztes Modell ist das Entity-Relationship-Modell, das Beziehungen vereinfacht darstellt. Dabei geht es darum, zu erkennen, in welchem Zusammenhang (Relationship) verschiedene Objekte oder Personen (Entity) stehen. Ein sehr einfaches ERM könnte so beschrieben werden:

Eine Mutter kann mehrere Kinder haben. Ein Kind hat meistens eine Mutter. Die Mutter und die Kinder haben Eigenschaften. Beide haben zum Beispiel einen Namen und ein Geburtsdatum.

Das Diagramm des oben beschriebenen ERMs kann folgendermassen aussehen:

Abgebildet ist ein Entity-Relationship-Modell. Eine detaillierte Bildbeschreibung befindet sich unter der Grafik.
Entity-Relationship-Modell «Mutter-hat-Kind»
Detaillierte Beschreibung zum ER-Modell «Mutter-hat-Kind»

Links ein blaues Rechteck mit der Beschriftung «Mutter». Unter dem Rechteck jeweils verbunden mit einer Linie ein Oval mit der Beschriftung «Name» und «Alter». Das Rechteck mit «Mutter» ist mit einer Linie mit einem blauen Rechteck mit der Beschriftung «Kind» verbunden. Auf der Linie hat es einen Rhombus mit der Beschriftung «hat». Neben dem Rechteck «Mutter» über der Linie steht eine 1. Neben dem Rechteck «Mutter» über der Linie steht eine 1. Neben dem Rechteck «Mutter» über der Linie steht eine «1». Neben dem Rechteck «Kind» über der Linie steht «n». Das Rechteck «Kind» ist mit je einer Linie mit zwei orangen Ovalen mit der Beschriftung «Name» und «Alter» verbunden.

Was bedeuten die einzelnen Felder?

  • Rechtecke sind Entitäten (Entity), also Personen oder Objekte.
  • Rauten sind Beziehungen (Relationship).
  • Die «1» bei der Mutter bedeutet, dass jeweils eine Mutter gemeint ist.
  • Das «n» beim Kind bedeutet, dass jeweils mehrere Kinder gemeint sind. Wenn auf einer Seite bereits ein «n» verwendet wird, kann auf der anderen Seite auch ein «m» genutzt werden.
  • Ovale sind Eigenschaften.

Dieses ERM mit einer einzigen Beziehung ist einfach zu verstehen. In der Praxis sind ERMs meistens deutlich komplexer und haben viele Entitäten mit mehreren Beziehungen. In der Informatik ist ein ERM zum Beispiel nützlich, wenn eine Datenbank erstellt werden muss. In Schulen werden zum Beispiel Datenbanken verwendet, um die Daten von Schülerinnen und Schülern, Lehrpersonen, Noten und weitere Daten zu speichern und zu verwalten. Wenn klar ist, dass eine Lehrperson nicht alle Fächer unterrichtet, braucht sie keinen Zugriff auf die anderen Fächer. Genauso wenig muss sie Zugriff auf Klassen haben, die sie nicht unterrichtet. Diese Beziehungen können mit einem ERM deutlich und verständlich dargestellt werden.

Wie sieht nun ein etwas komplexeres ER-Modell aus? Schau dir das Video an: