Schlagworte
Informatik
Digitale Kunst
Kunsterziehung
Zitationsvorschlag
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Copyright (c) 2019 Susanne Grabowski, Frieder Nake
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Abstract
Die algorithmische Revolution hat bewirkt, dass heute viele Menschen einen leistungsstarken Computer bei sich tragen und zu Hause weitere stehen haben. Diese Computer sind mit dem Internet zu einem populären Medium verwachsen. Mit der Umwälzung der technischen Grundlagen aller Kultur geht einher eine neue Art des Denkens: Das algorithmische Denken. Nur wenige sind sich bewusst, dass diese Art des Denkens ein Denken auf das Berechenbare, auf die Maschine hin ist – und somit ein Denken der Verengung. Der Fähigkeit des Menschen zur immer fortgesetzten Interpretation setzt die Maschinenwelt die Notwendigkeit der einzigen Determination entgegen. In diesem Widerspruch bewegt sich aktuelle Kultur. In der Kunst begegnet verengende Algorithmik erweiternder Ästhetik. In der über fünfzig Jahre alten algorithmischen Kunst treffen sich beide. Darin sehen wir Chancen für Bildungsprozesse. Was sollen junge Menschen über Wirkungen ihrer Art des Kommunizierens wissen? Wie können sie verstehen, dass das, was sie ständig tun, nur funktioniert, weil Algorithmen und Datenstrukturen es bewirken? Wie können sie zur semiotischen Schicht der Wirklichkeit gelangen, die der Simulation und Vorbereitung physischer Wirklichkeit dient? Immer schon gehören Simulation und Automatisierung zu den Aufgaben der Informatik, Algorithmen und Datenstrukturen sind ihre Mittel. Immer schon gehören inhaltliche Gestaltung und instrumentelle Anwendung zu den Aufgaben von Medienbildung. Was davon muss heute in allgemeine Bildung eingehen und wie? Diese Frage beschäftigt uns im Zuge der aktuellen Einführung von Informatik bereits in der Grundschule. Dieser Essay befasst sich mit dem «algorithmischen Denken», das für das Verständnis der digitalen Technik grundlegend ist. Wir diskutieren dabei die Eignung von Werken aus der algorithmischen Kunst. An Beispielen zeigen wir, wie algorithmisches Denken beim Betrachten von Kunst gelernt werden, und welche Rolle algorithmische Kunst dabei spielen kann. Wir bewegen uns auf der Ebene fachlicher Kompetenzen. Dabei wird deutlich, dass wir für Bildung das Fach hinter uns lassen müssen.
Literatur
Bandura, Albert. 1994. Lernen am Modell. Ansätze zu einer sozial-kognitiven Lerntheorie. Stuttgart: Klett-Verlag.
Bill, Max. 2009. «Ausdehnung von Gelb». In Konkret: die Sammlung Heinz und Anette Teufel im Kunstmuseum Stuttgart, herausgegeben von Simone Schimpf und Kunstmuseum Stuttgart. Bd. 1. Bestandskatalog / Kunstmuseum Stuttgart, S. 75. Ostfildern: Hatje Cantz-Verlag.
Dewey, John. 2000. Demokratie und Erziehung. Eine Einleitung in die philosophische Pädagogik. Hrsg. von Jürgen Oelkers. Weinheim, Basel: Beltz (Amerikanische Originalausgabe 1916).
Grabowski, Susanne. 2006. «ZeichenRaum: digitale Medien in Studienumgebungen am Beispiel der Computerkunst». Dissertation, Bremen: Universität Bremen. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:46-diss000108784.
K–12 Computer Science Framework. 2016. https://k12cs.org/wp-content/uploads/2016/09/
K%E2%80%9312-Computer-Science-Framework.pdf.
Kant, Immanuel. 1966. «Beantwortung der Frage: Was ist Aufklärung?» Werke, Bd. VI, 51-61. Darmstadt: Wiss. Buchgesellschaft.
Klee, Paul. 1992. «Architektur aus Variationen (1927)». In Computer und Kunst. Programmierte Gestaltung: Wurzeln und Tendenzen neuer Ästhetiken, herausgegeben von Erwin Steller. S. 328. Mannheim, Leipzig, Wien, Zürich: BI Wissenschaftsverlag.
Molnar, Vera. 196 carrés. 1979. Fotografie mit Genehmigung der Kunsthalle Bremen 2016.
Molnar, Vera. 2006. «Structures de quadrilatères (Viereckstrukturen), 1986». In monotonie, symetrie, surprise, herausgegeben von Wulf Herzogenrath, und Barbara Nierhoff. Ausstellungskatalog Kunsthalle Bremen.
Nake, Frieder, und Susanne Grabowski. 2001. «Human–Computer Interaction Viewed as Pseudo-Communication». Knowledge-Based Systems 14 (8): 441–47. https://doi.org/10.1016/S0950-7051(01)00140-X.
Nake, Frieder. 2001. «Das algorithmische Zeichen». In Informatik 2001: Wirtschaft und Wissenschaft in der Network Economy – Visionen und Wirklichkeit, Tagungsband der GI/OCG-Jahrestagung, herausgegeben von Kurt Bauknecht, Wilfried Brauer, und Thomas A. Mück, 2:736–42. Schriftenreihe der Österreichischen Computer-Gesellschaft 157. Konstanz: UVK.
Nake, Frieder, und Susanne Grabowski. 2005. «Zwei Weisen, das Computerbild zu betrachten». In HyperKult II. Zur Ortsbestimmung analoger und digitaler Medien, herausgegeben von Martin Warnke, Wolfgang Coy, und Georg Christoph Tholen. Bielefeld: transcript Verlag. https://doi.org/10.14361/9783839402740-005.
Nake, Frieder. 2009. «The Semiotic Engine: Notes on the History of Algorithmic Images in Europe». Art Journal 68 (1): 76–89. https://doi.org/10.1080/00043249.2009.10791337.
Nees, Georg. 1965. «Andreaskreuz». In 1965. rot 19. Computer Grafik, herausgegeben von Max Bense und Elisabeth Walter, S. 9. Stuttgart. Druck Hansjörg Mayer.
Noll, A. Michael. 1966. «Human or machine: A subjective comparison of Piet Mondrian's ‹Composition with Lines› (1917) and a computer-generated picture». The Psychological Record, vol. 16 (1): 1-10. https://doi.org/10.1007/BF03393635.
Mondrian, Piet. 1992. «Pier and Ocean. Komposition mit Linien (1917)». Computer und Kunst. Programmierte Gestaltung: Wurzeln und Tendenzen neuer Ästhetiken, herausgegeben von Erwin Steller. S. 325 f. Mannheim, Leipzig, Wien, Zürich: BI Wissenschaftsverlag.
Reas, Casey, und Ben Fry. 2016. Processing. A programming handbook for visual designers and artists. Cambridge, MA: MIT Press. 2nd ed.
Repenning, Alexander. 1991. «Creating user interfaces with Agentsheets». In [Proceedings] 1991 Symposium on Applied Computing, 190–96. Kansas City, MO, USA: IEEE Comput. Soc. Press. https://doi.org/10.1109/SOAC.1991.143873.
Repenning, Alexander. 1993. «Agentsheets: A Tool for Building Domain-Oriented Dynamic, Visual Environments». Dissertation, Boulder, CO: University of Colorado. https://www.cs.colorado.edu/~ralex/papers/PDF/Repenning-PhD.pdf.
Repenning, Alexander. 2015. Computational Thinking in der Lehrerbildung. Zürich: Schriftenreihe der Hasler Stiftung. http://www.fit-in-it.ch/sites/default/files/downloads/schrift_repenning-1411-gzd_deutsch_0.pdf.
Research Committee. 2011. Seven Big Ideas of Computer Science. Seattle: University of Washington https://csprinciples.cs.washington.edu/sevenbigideas.html
Schelhowe, Heidi. 1997. Das Medium aus der Maschine. Frankfurt a.M.: Campus.
Steller, Erwin. 1992. Computer und Kunst. Programmierte Gestaltung: Wurzeln und Tendenzen neuer Ästhetiken. S. 328. Mannheim, Leipzig, Wien, Zürich: BI Wissenschaftsverlag.
Turing, Alan Mathison. 1937. «On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem». Proceedings of the London Mathematical Society s2-42 (1): 230–65. https://doi.org/10.1112/plms/s2-42.1.230.
von Hentig, Hartmut. 1985. Die Menschen stärken, die Sachen klären. Ein Plädoyer für die Wiederherstellung der Aufklärung. Stuttgart: Reclam.
Wehrli, Ursus. 2002. Kunst aufräumen. S. 4–5. Zürich: Kein & Aber.
Weizenbaum, Joseph. 1978: Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft. Frankfurt a.M.: Suhrkamp (Originalausgabe 1976).
Wilkens, Ulrike. 2000. Das allmählichen Verschwinden der informationstechnischen Grundbildung. Zum Verhältnis von Informatik und Allgemeinbildung. Herzogenrath: Shaker Verlag.
Wing, Jeannette M. 2006. «Computational Thinking». Communications of the ACM 49 (3): 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215.
Zitzler, Eckart. 2017. Dem Computer ins Hirn geschaut. Informatik entdecken, verstehen und querdenken. Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53666-7.