Gestern wurde die aktuelle PISA-Studie veröffentlicht mit trüben Aussichten für die Zukunft der jungen Menschen. Vor allem erschreckend angesichts einer KI-dominierten Welt: Die jungen Menschen wissen nicht, warum sie sich mit Mathematik beschäftigen sollen. Das ist ein hausgemachtes Problem: Die Mathe-Didaktik trägt daran eine nicht unerhebliche Schuld.
Im Dezember 2022 (!) hatte ich für einen Mathe-Prof zur Verdeutlichung unseres deutschen MINT-Mathe-Problems eine umfangreiche “Beweiskette” in einem Wiki informell angelegt, was aus meiner bescheidenen Sicht derzeit schief läuft. Ich wollte diese Arbeit die ganze Zeit angepasst veröffentlichen, aber in diesem Jahr rann mir die Zeit davon. Nun also habe ich den Text ohne große Anpassungen hierher kopiert. Vielleicht gehe ich später nochmals an den Artikel ran und schaue nach dem ganz aktuellen Stand der Dinge.
Der Inhalt im Überblick
MINT-Fachkräftebedarf
Wie groß ist der Bedarf?
Die Studie „MINT-Herbstreport“ zeigt, dass die Arbeitskräftelücke im MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) trotz Ukraine-Krieg und der damit verbundenen konjunkturellen Abkühlung auf hohem Niveau bleibt. Die MINT-Lücke erreicht im Oktober 2022 mit insgesamt rund 326.100 einen der höchsten Werte für den Monat Oktober. Engpässe sind in den IT-Berufen und Berufen der Energie- und Elektrotechnik zuletzt stark gestiegen. Im Baubereich nehmen Engpässe wieder leicht ab. MINT ist zur Erreichung von Erfolgen in Transformationsprozessen zentral und sichert die Zukunftsfähigkeit unseres Landes.
Nationales MINT-Forum
Grafisch stellt sich der MINT-Bedarf wie in der nachfolgenden Abbildung dar.

Auf der rechten Seite erkennt man schnell die Corona-Delle und anschließend den Anstieg des erhöhten Bedarfs an ausgewiesenen Expert*innen (dunkelblau) aufgrund des beschleunigten Transformationbedarfs. Aber auch an Fachkräften (beige) mangelt es sehr, wobei hier noch im traditionellen Sinne auf die Abschlüsse geschaut wird, was sich gerade in diesen Sektoren zunehmend auflöst.
Informatik ist mehr als IT
Wir haben einen Innovationsstau und angesichts der Klimakrise einen unglaublichen Druck, in den nächsten 3 bis 5 Jahren die Zügel rumzureißen und technologisch neue Wege zu gehen.
Dies ist wichtig, sich vor Augen zu führen: Es geht bei MINT nicht nur um die Entwicklung datengetriebener, neuer Geschäftsmodelle, sondern vor allem auch um die Entwicklung neuer, sinnvoller, klimafreundlicher Technologien und Produkte.

Was zu tun ist
Bei der Vorstellung des MINT-Herbstreports 2022 identifizierte man drei Strategien, um den Bedarf zu decken:
- Kurzfristig: Schnelle Integration ausländischer Fachkräfte
- Mittelfristig: Weiterbildung für alle Erwerbstätigen
- Langfristig: Bessere Ausbildung der Schüler*innen
Mit Blick auf die Mathematik sind hier v.a. die Aus- und Weiterbildung zu diskutieren. Es besteht aktuell ein mindestens zweigleisiger Handlungsbedarf, um der Dringlichkeit des Problems Genüge zu tun.

Das Informatikstudium attraktiver und für mehr Menschen durchlässig machen.

Mehr Interesse an datenbasierten Weiterbildungen schaffen und dafür eine attraktive Mathe-Auffrischung ermöglichen.
Das Problem in der Informatik
Entwicklung der Studierendenzahlen
In den klassischen MINT-Fächern sinkt die Anzahl der Studierenden kontinuierlich leicht ab, derweil der entsprechende Frauenanteil daran etwas zugenommen hat.
Die Zahlen in dieser Sammlung unterscheiden sich radikal von mir hier genutzten offiziellen Zahlen. Habe eine Anfrage an das Stat. Bundesamt gestellt, um die Unterschiede zu verstehen.
Man hat mir zügig weitergeholfen:
Wir haben uns mit unseren Expertinnen und Experten aus dem Bereich Bildung ausgetauscht und unterstützen Sie gerne in Ihrer Recherche zum Thema Studierende nach Studienfächern.
In der Tabelle auf Destatis.de werden die Studienbereiche ausgewiesen, in der Tabelle auf Genesis-Online die Studienfächer. Da die Studienbereiche sich aus mehreren Studienfächern zusammensetzen, ergeben sich jeweils auch andere Werte.
Antwort des Statistischen Bundesamtes (Destatis) – VIELEN DANK!
Entwicklung der Erstsemesterzahlen
Trotz des hohen Bedarfs und der guten Jobaussichten boomen die Erstsemesterzahlen im MINT-Sektor leider nicht …

Etwa 50 Prozent der MINT-Studienanfängerinnen und -anfänger entscheiden sich für die Aufnahme eines ingenieurwissenschaftlichen Studiengangs. Dieser Anteil nimmt jedoch seit 2015 stetig ab. Auf der Beliebtheitsskala der MINT-Studienfächer folgen die Naturwissenschaften und die Informatik mit jeweils rund 20 Prozent und die Mathematik mit zehn Prozent der MINT-Studierenden im ersten Semester.
MINT-Nachwuchsbarometer 2022 von acatech
Insgesamt ist im Wintersemester 2022/2023 ein (weiterer) Rücklauf der Gesamtzahl sämtlicher Studierender zu verzeichnen.
Jedoch haben sich wieder mehr Studierende in Informatik und Maschinenbau eingetragen als zuvor. Insofern ist dieser Trend der immer niedrigeren Erstsemesterzahlen offenbar gestoppt.

Wintersemester 2022/2023: Erstmals seit 15 Jahren weniger Studierende als im Vorjahr
Entwicklung der Abbrecherquoten
Gleichwohl wächst die Abbruch- und Wechselquote in MINT-Studiengängen kontinuierlich an.

“Die Wechsel- und Abbruchquote in den MINT-Fächern ist im Jahr 2020 mit rund 53 Prozent, laut IW Köln, so hoch wie nie zuvor. Das DZHW berechnet 2020 eine etwas geringere Quote in Mathematik/Naturwissenschaften (43 Prozent) und in den Ingenieurwissenschaften (35 Prozent) im universitären Bachelorstudium. Die Gründe für den Abbruch eines MINT-Studiengangs sind vielfältig, hauptsächlich lassen sich jedoch zwei Faktoren ausmachen: Einerseits liegen die Interessen der Studierenden und die tatsächlichen Studieninhalte zu weit auseinander, andererseits bringen die Studienanfängerinnen und -anfänger keine ausreichenden Voraussetzungen für ein erfolgreiches MINT-Studium mit. Hier führen vor allem die unzureichenden mathematischen Kompetenzen der Studierenden zum Scheitern des Studiums. Viele MINT-Studiengänge haben keine Zulassungsbeschränkungen, sodass auch Abiturientinnen und Abiturienten mit erheblichen MINT-Defiziten ein Studium aufnehmen können. Für die kommenden Jahre ist eine weiter steigende Wechsel- und Abbruchquote wahrscheinlich, da Universitäten und Hochschulen ihre Prüfungsregelungen pandemiebedingt eher großzügiger gehandhabt haben und vermutlich mehr Studierende nicht prüfungsaktiv sind.
Um die hohe Wechsel- und Abbruchquote in den MINT-Fächern von Studienbeginn an zu senken, können Zulassungsbeschränkungen oder Eignungsfeststellungsverfahren helfen. Zudem ist es wichtig, die Studienberatung an den Hochschulen und vor der Aufnahme des Studiums zu intensivieren. Dies hilft Interessierten dabei, ein Fach zu finden, dessen Inhalte besser zu ihren individuellen Interessen passen. Mit sogenannten Self Assessments bieten Hochschulen Interessierten die Möglichkeit, sich über Studieninhalte zu informieren und ihr eigenes Kompetenzprofil mit den für die jeweiligen Fächer erforderlichen Kompetenzen abzugleichen. Außerdem unterstützen zusätzliche Angebote wie Brücken- oder Vorkurse die Studierenden zu Studienbeginn. Die Erstsemester lernen die fachlichen Voraussetzungen für ein erfolgreiches MINT-Studium kennen und können ihre Defizite vor allem im mathematischen Bereich ausgleichen. Zudem sollten Universitäten und Hochschulen ihre Didaktikkonzepte prüfen und weiterentwickeln – Unterstützung können sie dabei zum Beispiel von der im Jahr 2020 gemeinsam von Bund und Ländern etablierten Stiftung „Innovation in der Hochschullehre“ erhalten.”
MINT-Nachwuchsbarometer 2022 von acatech
ZWISCHENFAZIT: Das Problem ist grundsätzlich erkannt, dass auch die Didaktik entwickelt werden muss …
Mathematik neu denken?
Warum brechen so viele Studierende ab?
Der Handelsblatt-Artikel fasst die Ergebnisse des MINT-Nachwuchsbarometers 2022 von acatech gut zusammen und hat offensichtlich noch einige O-Töne der Studienautoren eingefangen.

MINT-Studie : Jeder zweite MINT-Student bricht ab – Deutschland geht der Tech-Nachwuchs aus
WICHTIGE AUSZÜGE AUS DEM ARTIKEL
Um einem noch größeren Fachkräftemangel vorzubeugen, fordern die Autoren [ des MINT-Nachwuchsbarometers 2022 von acatech] nun Gegenmaßnahmen. Die Hochschulen müssten das Dauerproblem lösen, dass Studierende oft an Mathe scheitern. „Wir brauchen dringend Mathe-Eingangstests an den Hochschulen und obligatorische Brückenkurse für die, die Defizite haben“, sagte Köller. Bisher seien die Kurse freiwillig „und werden oft nicht von denen genutzt, die sie bräuchten“.
Künftige Ingenieure und Naturwissenschaftlerinnen sollen laut Köller eigene Mathekurse bekommen, wie das etwa in BWL oder Soziologie üblich ist. „Es kann nicht sein, dass sie mit den Mathematik-Studenten zusammensitzen und frustriert werden. Wir können es uns nicht leisten, dass wir jeden zweiten MINT-Studenten verlieren“, mahnt er. (…)
Mittelfristig droht die Pandemie das Nachwuchsproblem im MINT-Bereich noch zu verschärfen: (…)
Doch er ist skeptisch, dass die Lücken ausgeglichen werden können: „Leider sträuben sich viele Länder, genau zu diagnostizieren, welche Schüler die Sonderförderung, die der Bund mit zwei Milliarden Euro finanziert, brauchen.“ Zu befürchten sei, dass „uns viele durch die Lappen gehen, die die Hilfe benötigen“.
Im Fokus stehen hier etwa Kinder von Zugewanderten und solche, die hier geboren sind und deren Eltern eine Migrationsgeschichte haben. Diese bekämen beispielsweise wegen sprachlicher Probleme zu Hause weniger Hilfe – und hätten auch in Mathematik in der 5. Klasse einen Leistungsnachteil von zwei Schuljahren im Vergleich zu Kindern ohne Migrationsgeschichte, heißt es in dem Bericht. Daran ändere sich bis zur 12. Klasse auch wenig.“
Barbara Gillmann (28.04.2022 im Handelsblatt, Artikel s.o.)
Okay, die Didaktik als Problem ist erkannt …
Könnte man meinen, aber was ist das genaue Problem?
Nachdem ich eher am Rande verfolge, was rund um die Stanford-Mathe-Professorin Jo Boaler geschah und geschieht angesichts des neuen kalifornischen Mathe-Curriculums, handelt es sich hier um ein systemisches Problem.
- Mathe wird zu abstrakt gelehrt
- Jungs werden dadurch bevorzugt
- Mädchen und Menschen mit Migrationserfahrung bleiben zurück
- Es gibt Wege, das Matheverständnis in der Bevölkerung grundlegend zu heben, wenn man denn wollte …
Hier einige meiner diesbezüglich relevanten Artikel:

Jede*r kann ALLES lernen, so Jo Boaler

Der MINT-Fachkräftemangel ist hausgemacht

Erbitterter Kulturkampf in der Mathematik
Schließlich die Frage: Wieviel Mathe benötigt eigentlich MINT?
Okay, M(athe) sollte schon wirklich in die Tiefe der Mathe-Welten eindringen, aber für welche beruflichen Aufgaben im MINT-Sektor benötigt man was genau mehr als die Grundrechenarten?
Wie kam es überhaupt zur Dominanz von Mathe in der Computerindustrie?
Coy legt das in diesem Artikel schön aus (ich kenne seine Argumentation aus einem Vortrag aus dem Jahre 2017):
- Die Computerindustrie kam in den 1970er Jahren auf.
- Es gab zu viele Mathe-Studierende und man wusste nicht wohin damit.
- Also dockte man die Informatik an der Mathematik an.
- Und seitdem schlagen wir uns mit dem Problem herum.
Hier zitiere ich jetzt recht umfangreich zentrale Stellen aus dem lesenswerten Artikel von Coy …

- Wie ist Informatik definiert worden?
- Ist die Informatik eine Wissenschaft geworden?
- Wie soll Informatik künftig an der Universität gelehrt werden?
2.1 Die Gründung der Informatik erfolgte nicht grundlos!
(…) Der wachsende Bedarf an hochqualifizierten Analytikern und Programmierern kann nicht übersehen werden; ihre Ausbildung, aber auch die Einordnung in die üblichen Gehaltsskalen verursacht einiges Kopfzerbrechen.
Auch in der Bundesrepublik wird wie in den USA, England oder Frankreich eine mittelfristige Lösung in einer akademischen Ausbildung für die DV-Fachkräfte gesehen. Neben dem sich entfaltenden Feld der Datenverarbeitung soll eine dazu passende akademische Disziplin aufgebaut werden. (…)
Mit dem 1969 aufgelegten Überregionalen Forschungsprogramm ÜRF, Teil des Datenverarbeitungs-Förderprogramms, werden für den Zeitraum von 1970 bis 1978 insgesamt 50 universitäre Arbeitsgruppen im Gebiet Informatik eingerichtet. Damit ist die westdeutsche Informatik formal etabliert.
Ob die Bedürfnisse ihrer Propagandisten in Industrie und öffentlicher Verwaltung damit erfüllt sind, muß angesichts der Tatsache, daß knapp die Hälfte (5 von 12) der Studiengänge Informatik des ÜRF in gemeinsamen Fachbereichen oder Fakultäten mit der Mathematik eingerichtet wurden, bezweifelt werden. Volker Claus kann 1978 dann auch wenig überraschend feststellen: „Eine scharfe Trennlinie kann man jedoch nicht ziehen: Mathematik und Informatik verwenden wechselweise Methoden von einander.” Über die Richtung dieser „Wechselwirkung” jedoch gibt es zumindest in den Siebzigern keine Illusionen: Die Mathematik kommt gut ohne Informatik aus, die nun konstituierte akademische Informatik braucht dagegen die Mathematik and baut auf ihr auf.
Fünf weitere, ebenfalls im Rahmen des ÜRF gegründete Studiengänge, die anders heißen, zeigen andere Optionen: Wirtschaftsinformatik, Ingenieurinformatik, Datentechnik, ein „Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren” und Kybernetik. Diese werden in wenigen Jahren von der Hauptströmung marginalisiert oder in diese integriert. Eine Ausnahme bildet einzig die Wirtschaftsinformatik.
Im Kern ist die Informatik aus dem Geist und mit Personal und Absolventen der Angewandten und manchmal auch der Reinen Mathematik gegründet worden. Die praktische Datenverarbeitung in Handel, Industrie, Banken, Versicherungen und öffentlicher Verwaltung hat so mit der akademischen Informatik nur sehr bedingt eine wissenschaftliche Fundierung gefunden.
Der Name INFORMATIK-WERK der SEL hat anscheinend keinen bleibenden Eindruck in den Ministerien, Akademien und Universitäten hinterlassen. Das Werk wurde später geschlossen. Der akademische Gebrauch des Wortes geht nach Auskunft französischer Lexika auf Philippe Dreyfus zurück, der 1962 den Namen Informatique als Kunstwort aus den Worten Information und Automatique oder Electronique wendete. Von da aus regte er offensichtlich die Phantasie an und ging in nahezu alle europäischen Sprachen ein. Nachdem er sich in der Presse bis zur Le Monde festsetzte, wurde er 1967 durch die Académie Française einer Definition unterworfen:
“Science du traitement rationnel, notamment par machines automatiques, de l’information considerée comme le support des connaissances humaines et des com- munications dans les domaines technique, économique et sociale.”
(Coy übersetzt es nicht – ich nehme es Euch ab: “Wissenschaft von der rationellen Verarbeitung von Informationen, insbesondere durch automatische Maschinen, die als Träger menschlichen Wissens und der Kommunikation in den Bereichen Technik, Wirtschaft und Gesellschaft betrachtet werden.”)
Mit dieser Definition wird bereits vor ihrer Institutionalisierung unterstellt, Informatik sei eine Wissenschaft. Als Gegenstandsbereich wird ihr die rationelle Verarbeitung von Informationen zugewiesen, insbesondere wenn dies mit automatisch arbeitenden Maschinen geschieht. Diese Wissenschaft soll menschliches Wissen und Kommunikation unterstützen. Fabrikautomation, damals ja noch als Detroit Automation eher eine Variante der Regel- und Steuerungstechnik, ist die anklingende Leitidee, aber auch Kommunikation und technische, ökonomische und gesellschaftliche Anwendungen. Die gerätefixierte amerikanische Sprechweise Computer Science wäre überwunden, sofern diese Definition ausgeschöpft würde. (…)
2.2 Namen sind Schall und Rauch: Wie die Informatik zu ihrem Namen kam
Im Deutschen setzt sich das französische Wort schnell fest, die umfassende Definition wird dagegen zugunsten einer amerikanischen Interpretation weitgehend ignoriert. Vor allem die automatisch arbeitenden Maschinen werden als Kern der Definition der Informatik betrachtet, sie bleibt damit Computer Science oder Computer Engineering. Weder die Probleme und Folgen der rationalen Verarbeitung, also die Rationalisierung, noch die Kommunikationsaspekte werden im neuen Ausbildungsgang thematisiert. Und es interessieren praktisch allein die technischen Probleme und ihre theoretisch-mathematischen Grundlagen, kaum dagegen die ökonomischen und gesellschaftlichen Wirkungen.
Während die Académie-Definition sowohl den Bereich, der in den USA Computer Science genannt wird, wie den Bereich der Information Science abdeckt und den Aspekt Computer Engineering eher am Rande anspricht, beschreibt Informatik in der bundesdeutschen universitären Praxis faktisch ein Amalgam aus Computer Science und Computer Engineering unter weitgehender Ignoranz der Auswirkungen und Anwendungen. (…)
(Coy arbeitet dann die parallele Herleitung der Informatik in der DDR aus, deren Genese in der BRD allerdings nicht verfolgt wurde.)Wir haben also zum Ende der sechziger Jahre mindestens drei unteschiedliche Informatik-Definitionen, nämlich die weit auseinanderliegenden französischen udn sowjetischen Definitionen, und dazwischen die bundesdeutsche universitäre Praxis, die formal an die französische angelehnt, faktisch weitgehend an der US-amerikanischen Variante von Computer Science und Computer Engineering orientiert ist. (…)
Formale Definitionen spielen also nur eine sehr geringe Rolle zur Binnenregulierung des neuen Faches. Diese geschieht viel stärker über Stellenzuweisungen, Berufungen, Forschungsvorhaben, Lehrpläne und nach der Aufnahme des Lehrbetriebs an der TU München, der TU Karlsruhe und anderen, durch die ersten Lehrbücher und durch Fachzeitschriften.
Das 1970 geschriebene, durch Jahrzehnte erfolgreiche, erste deutschsprachige Informatiklehrbuch von Friedrich L. Bauer und Gerhard Goos beginnt mit dem Satz: “Informatik ist die deutsche Bezeichnung für Computer Science.” Im Inhaltsverzeichnis kommt das Wort Informatik allerdings nicht vor; im Text wird es nirgends erläutert. Dies scheint auch gar nicht nötig, denn was Informatik ist, bestimmen Informatiker in ihrer alltäglichen universitären Praxis. Und diese sucht in der angedachten Ausprägung als mathematisch-technisch orientierte Wissenschaft gerade keine begriffliche Klarheit für ihre Grundlegung. Gefragt ist statt dessen syntaktische und logische Präzision beim Programmieren und beim Schaltungsentwurf. (…)
2.3 Die universitäre Informatik ist zufälliger, aber wissenschaftspolitisch gewollte Auswahl und Abgrenzung
Allen Definitionen der neuen Wissenschaft der Informatik gemeinsam ist, daß sie sich von anderen Formierungsansätzen absetzen: Von der Kybernetik, von der Semiotik, von der Automatisierungstechnik, von der Numerik und der Instrumentellen Mathematik, der Formalen Logik und der Berechenbarkeitstheorie, von der Betrieblichen Datenverarbeitung, vom Operation Research, der Systemtheorie, der Informationstheorie, der Kodierungstheorie, der Kryptografie, der Spieltheorie, von der Halbleitertechnik und der Mikroelektronik, von der Speichertechnik, aber auch von der Prozeßautomatisierung, der Nachrichtentechnik oder der Bionik. Diese alle spielten im Selbstverständnis der Informatik keine oder nur eine untergeordnete Rolle – vielleicht mit Ausnahme der Formalen Logik. Die Definition des Faches besteht vor allem aus der Ausgrenzung der anderen. Gemeinsam ist ihren Betreibern nur der wissensschaftspolitische Wunsch nach möglichst großer Unabhängigkeit und Eigenständigkeit zwischen den Fakultäten, aus denen sie kommen und in denen sie keine hinreichenden Entfaltungs- und Kooperationsmöglichkeiten sehen.
Man kann einer neuen Disziplin kaum vorwerfen, daß sie Auswahl und Abgren zung betreibt. Das liegt im Charakter ihrer Konstituierung. Was man freilich bemän geln muß, ist, daß die Auswahl und Abgrenzung vor allem aus hochschul- und wissenschaftspolitischen Motiven erfolgte, ohne Rücksicht auf inhaltliche Anforde rungen, wenn diese von außen gestellt werden. Bedürfnisse von Wirtschaft und öffentlicher Verwaltung wurden wenig, eigentlich nicht beachtet, wodurch die akademische Informatik sofort in eine Absatzkrise für ihre Produkte, nämlich Studenten, kam. In dieser Krise sprangen erst die Fachhochschulen, dann die Bindestrich-Informatiken, allen voran die Wirtschaftsinformatik, ein, indem sie praxisnähere Ausbildungen anboten.
Für die wissenschaftliche Informatik entstand eine Anwendungslücke, die in den folgenden Jahren gelegentlich erkannt, aber nur sehr langsam abgebaut wurde und die bis heute fortbesteht. Der Bedarf an wissenschaftlich geschultem Personal überdeckte freilich für lange Jahre diese innere Schwäche der universitären Informatik, so daß trotz immer wiederkehrender industrieller Einwände und Ermahnungen kein wesentlicher Anpassungsdruck entstand. Die Definition der Disziplin erfolgte durch die akademische Praxis, die Praxis der Forschung und der Lehre an den Universitäten, also durch Vorlesungen, Abschlußarbeiten, Lehrbücher, Fachzeitschriften, Workshops und Konferenzen. Nur gelegentlich, vor allem über gemeinsame Drittmittelvorhaben oder die (seltene) Berufung von Berufspraktikern, wurden Fragestellungen der außeruniversitären Datenverarbeitung wahrgenommen. Von außen entstand daher der Eindruck, die Informatikausbildung sei vor allem Theorie, wo es sich vor allem um akademische Praxis handelt. (…)
Noch 1989 klingt diese keineswegs auf Deutschland beschränkte willentliche Abgrenzungsentscheidung nach, wenn Edsger Dijkstra Computer Science als Very Large Scale Application of Logic interpretieren möchte und eine Brandmauer zieht zwischen einem formal zu behandelnden Korrektheitsproblem „Wie wird die Korrektheit von Programmen gesichert?” und einem Pleasantness Problem, nämlich der Anpassung der programmierten Maschinen an ihr gesellschaftliches Umfeld und ihre Nutzung. Als Kern der Informatik sieht er das Korrektheitsproblem; nur am Rande steht das Pleasantness Problem – die saloppe Frage: „Wie bereitet man die Programme nett für die Anwender auf?” Nun entspricht dies keineswegs dem relativen Aufwand bei der Softwareerstellung, bei der der zweite Aspekt immer bedeutender wird. (…)
Die universitäre Informatik hat sich zum Ende ihrer Aufbauphase um 1980 von der Angewandten Informatik getrennt. (…)
Neben diesen wissenschaftspolitischen Determinanten der Gründung wirken historisch zufällige Momente. Dazu gehört die geistig-philosophische Landschaft, in der die Informatik gegründet wird. Diese wird mehr oder minder unbewußt widergespiegelt. Zwei geistige Felder lassen sich in der Informatik leicht wiederfinden: Einmal die Kybernetik, also die Vorstellung einer einheitlichen mathematischen Beschreibung der Steuerung und Regelung in Lebewesen und Maschinen und zum anderen Strukturalismus und die Systemtheorie. (…)
In der Folge entstehen in der Informatik methodische Lücken, wo ein anderes Theorieverständnis als das mathematische oder formallogische angemessen wäre. Dies wird nur durch Anstrengungen Einzelner, die aus anderen Zusammenhängen kommen, sichtbar und gelegentlich auch bearbeitet. Eine gemeinsame Aufarbeitung dieser Methodenlücke ist nicht erkennbar – und schon gar nicht durch curriculare Integration anderer Methoden. (…)
Immer wiederkehrend wird die Informatik den Ingenieurwissenschaften zugeordnet, (…)
Andererseits wird die Verwandtschaft zur Mathematik und der Formalen Logik betont, (…)
Eine abweichende Einordnung nehmen Informatikerinnen und Informatiker ein, die sich an den skandinavischen Schulen oder am kalifornischen Ansatz von Terry Winograd und Fernando Flores orientieren oder die von den gesellschaftlichen Auswirkungen und Folgen der Informatik ausgehen: (…)
Auch andere Anknüpfungen jenseits der engen Technikwissenschaften wurden versucht. So die Verbindung zur Architektur (…)
Schließlich läßt sich in den letzten Jahren eine Gruppe identifizieren, die Verwandtschaften zur Philosophie aufspüren: (…)
Allen Klassifikations- und Definitionsversuchen steht die einfache Tatsache entgegen, daß die Disziplin vor allem durch ihre eigene akademische Praxis definiert wird, also der Praxis der Lehrveranstaltungen, der Lehrbücher, der Prüfungsarbeiten, der akademischen Forschung, der Konferenzen und Workshops, der Fachbücher und Fachzeitschriften. Daraus erklärt sich der extern häufig geäußerte Vorwurf, universitäre Informatik sei bloße Theorie. Tatsächlich wird in der akademischen Informatik so gut wie keine explizite Theoriebildung vorgenommen, die über den mathematisch logisch Ansatz der Theoretischen Informatik hinausginge. Der weitaus größte Teil der akademischen Informatik betreibt sehr wohl eine eigenständige Praxis, die sich freilich auf akademische Forschung konzentriert und sich von der Praxis der Datenverarbeitung in den Betrieben, Büros und Verwaltungen deutlich absetzt. (…)
2.4. Die Gründung der Informatik erfolgte mit den notwendigen Voraussetzungen, aber erst einmal ohne hinreichende Inhalte
Hätten die Fächer Mathematik oder Elektrotechnik großzügigere Nebenfachregelungen geduldet, die Informatik hätte nicht als eigenständiges Lehrfach gegründet werden müssen. (…)
Die in der Kerninformatik ausgeblendeten Wirtschaftswissenschaften wurden konsequenterweise als Nebenfach angeboten, freilich ohne dies besonders zu propagieren; sie stehen gleichberechtigt neben Mathematik, Elektrotechnik, Verfahrenstechnik, Biologie, Linguistik und Physik. (…)
2.5 Anspruch und Einlösung: Produktivität und Künstliche Intelligenz
Die Informatik leidet gemeinsam mit der ganzen Computerindustrie unter habituel ler Selbstüberschätzung: Daß die Computertechnik die Welt verändert und schon verändert hat, ist wohl unstrittig. Ein exklusives Recht auf Täterschaft ist allerdings stark übertrieben. Viele Kräfte trieben die technische Veränderung der Welt voran, und nicht alle Änderungen sind technischer Natur oder auch nur technisch bedingt. (…)
Die wissenschaftliche Informatik zeigt eine pathetische Selbsteinschätzung, wenn sie sich als Grundlagenwissenschaft einstuft, aber konkrete Anwendungsbedürfnisse nicht hinreichend analysiert, versteht und ihre Lösungsansätze nicht umsetzen hilft. (…)
3.1. Informatik ist eine technische Wissenschaft geworden, aber die Anwendungslücke besteht weiterhin
Informatik ist durch ihre wissenschaftspolitische Einordnung und Entfaltung zur Technikwissenschaft geworden. In den Kanon des klassischen Selbstverständnisses der Ingenieure ist sie schwer einzuordnen: Die Anwendungslücke oder das von Dijkstra erkannte Pleasantness Problem als Aufgabe der Informatik lastet zu sehr auf ihren Schultern. Informatik kann deshalb als eine Technikwissenschaft neuen Typs gesehen werden – vielleicht ähnlich der Produktionswissenschaft. (…)
Dabei steht sich die Informatik mit ihrer falschen Bescheidenheit eines veralteten Automatisierungsdogmas selbst im Wege. Zu lange hat sie den Traum der Vollautomatisierung, der Beseitigung des Störfaktors Mensch geträumt. Automatische Datenverarbeitung, papierloses Büro, menschenleere Fabrik, Künstliche Intelligenz, intelligente Agenten sind Restbestände dieses Denkens, nur ansatzweise ersetzt oder ergänzt durch Begriffe wie Werkzeug oder Assistent.
Die Anwendungslücke besteht weiter. Sie hat sich im Laufe der Jahrzehnte als dop- pelte Lücke erwiesen, nämlich einmal zwischen der akademischen Informatik und der Informatikindustrie, aber vielleicht noch tiefer als Lücke zwischen Informatikfirmen und ihren Anwendern, Kunden und Nutzern. (…)
In ihren Erkenntniszielen geht die Informatik, so wie sie geworden ist, über die Ingenieurwissenschaften hinaus. Es geht ihr nicht nur um die Bereitstellung und Anwendung besserer Technik. (…)
Der Export theoretisch-instrumenteller Strukturen unterscheidet die Informatik von herkömmlichen Ingenieurwissenschaften. Anderseits besitzt sie zweifellos einen technischen Kern: Sie kann mit Recht als Technikwissenschaft bezeichnet werden.
3.2 Computernetze sind Medien, die Informatik ist zu einer Wissenstechnik geworden!
(…) Durch die Nutzung der Computer und ihrer Programme als interaktive Instrumente, die zugleich als Kommunikations- und als Verbreitungsmedien erscheinen, verschieben sich die Vorstellungen von ihrer Funktion ebenso wie die an sie gestellten Anforderungen. Für ihre Bedeutung ist nicht mehr der Aspekt der automatischen Datenverarbeitung bestimmend, sondern ihre Vermittlungsfunktion bei der Verbreitung und der Aneignung von “Wissen aller Arten, in jeder Menge und Güte”.
4.3. Informatik wird eine wichtige Rolle in der Informationsgesellschaft spielen – wenn sie sich dieser Herausforderung stellt!
(…) So dauerte es bis in die Neunziger, ehe die Informatik darauf aufmerksam wurde, welch prominenter Platz ihr in der postindustriellen Gesellschaft, der Informationsgesellschaft eingeräumt werden könnte, wenn sie ihre Positionen überdenkt und diesen einnehmen möchte. (…)
Ein Bereich der globalen Vernetzung bietet sich allerdings stärker als alle anderen als Gegenstand der Informatikforschung an, nämlich die Verwaltung. Archivierung und Präsentation der vernetzten, digital aufbereiteten, multimedialen Wissensbestände. (…)
Den theoretischen Hintergrund schließlich bildet die Entfaltung einer neuen globalen Wissensordnung, die neben der Wirtschafts-, Rechts- und der politischen Ordnung die globale Informationsgesellschaft des neuen Jahrhunderts prägen wird. Um diese zu verstehen wird die Disziplin nun endlich ihre Hausaufgaben machen und ihre theoretische Fundierung ausloten müssen. Die Informatik muß sich ihrer historischen, politischen und kulturellen Dimensionen bewußt werden. Hier demonstriert eine wenig bescheidene Wissenschaft eine falsche Bescheidenheit.
Michel Foucault hat in einem seiner letzten Interviews die Frage aufgeworfen: Kennen Sie den Unterschied zwischen wahrer Wissenschaft und Pseudowissen- schaft? Wahre Wissenschaft nimmt ihre eigene Geschichte zur Kenntnis.” In dieser pointierten Ordnung des Wissens, ist die Informatik noch eine Pseudowissenschaft. Besser sollten wir sie eine Prä-Wissenschaft nennen, die endlich dann zur Wissenschaft wird, wenn sie sich ihrer historischen Rolle bewußt wird. Dann wird die Informatik, nach einer Bemerkung Heinz Zemaneks, mehr als Technik, so wie sie mehr als Mathematik ist”, und dann schlägt sie vielleicht “eine Brücke zwischen Natur- und Geisteswissenschaften.”
Wolfgang Coy (2004): Was ist Informatik?
Als offene Frage bleibt im Raum stehen: Wieviel Mathe wird für welche Aufgaben im MINT-Sektor tatsächlich benötigt?
Neue Didaktik für angewandtes Mathe
Es ist an der Zeit, dass MINT-Fakultäten die Zusammenarbeit zwischen den Disziplinen in den Vordergrund stellen, um den Mathematikunterricht von einem Ausschlussverfahren in ein fruchtbares Terrain für die Heranbildung einer vielfältigen Generation von MINT-Forschern und -Fachleuten zu verwandeln. (…)
Doch scheinen Mathematikabteilungen ohne gemeinsam berufene Professoren weniger an evidenzbasierten Beiträgen aus anderen Disziplinen zur Verbesserung der Effektivität des Mathematikunterrichts interessiert zu sein – oder sich sogar der bisherigen Erfolge bewusst zu sein. Bei der Hinwendung zu mehr praktischen Anwendungen der Infinitesimalrechnung fehlt eine wichtige akademische Bestätigung: die Veröffentlichung in weit verbreiteten Fachzeitschriften, wenn der Erfolg der Kurse überhaupt wissenschaftlich untersucht wird. (…)
Das Erlernen von Mathematik ist für alle MINT-Fächer von grundlegender Bedeutung, aber auch das Gegenteil scheint der Fall zu sein: Die MINT-Fächer können von zentraler Bedeutung sein, wenn es darum geht, das Erlernen von Mathematik für mehr Studierende effektiv zu gestalten. Die Einbeziehung anderer MINT-Disziplinen in die Neugestaltung des Mathematikunterrichts ist ein wichtiger Weg, um sicherzustellen, dass dieser Unterricht ansprechende und integrative Einstiegsmöglichkeiten in die MINT-Fächer bietet.
Scientific American

To Keep Students in STEM fields, Let’s Weed Out the Weed-Out Math Classes
New Math Framework California
Kalifornien versucht über eine Reform des Mathe-Curriculums mehr Personen zu gewinnen, die in MINT-Fächern eine Karriere angehen können. Die Diskussionen verlaufen hitzig – und das ist milde ausgedrückt.
Alle 8 Jahre überprüft Kalifornien sein Mathe-Curriculum. Bei der aktuellen Anpassung schlagen die Wellen hoch. Gute Zusammenfassung des Diskurses hier:

Understanding the debate behind California’s new math framework
Diskussionen, die dem zugrunde liegen
Jo Boaler sagt, alle Menschen können Mathe lernen – früher oder später. Es läge an der Didaktik und der Ermutigung der Menschen, dass sie nicht an sich selbst glauben – und sie zeigt viele Beispiele auf, wie es besser geht.
Das widerspricht natürlich der bisherigen Sichtweise, dass es eines bestimmten mathematischen Genies bedürfe, um Mathe beherrschen und lieben zu lernen. Ich denke, es kommt auch nicht darauf an, dass alle dieselben Talente haben zur Entfaltung. Es braucht auch nur eine kleine Anzahl an Mathematiker*innen, die die Forschung weiter treiben. Aber für die essenziellen Grundlagen in den MINT-Bereichen braucht es nur bestimmte Voraussetzungen, die sehr, sehr viele lernen könnten – auch im höheren Alter noch.

Are All Brains Good at Math?
Aktueller Stand (Dezember 2023)
Seit meiner Zusammenstellung aus dem Dezember 2022 ist einiges geschehen. Mangels Zeitkontingent habe ich kurzerhand Google Bard gebeten, mir den aktuellen Stand mitzuteilen:
Das California Math Framework (CMF) wurde am 20. Juli 2023 vom California State Board of Education (SBE) verabschiedet. Es ist ein richtungsweisendes Dokument, das den Mathematikunterricht in kalifornischen öffentlichen Schulen für die Klassenstufen K-12 leiten soll.
Das CMF hat zwei Hauptziele:
- Alle Schüler sollen tiefgreifendes und relevantes mathematisches Wissen erwerben.
- Alle Schüler sollen die Fähigkeiten entwickeln, Mathematik zur Lösung von Problemen in der realen Welt zu verwenden.
Um diese Ziele zu erreichen, konzentriert sich das CMF auf folgende Bereiche:
- Realitätsbezug: Mathematik soll in den Kontext der realen Welt eingebettet werden, damit Schüler sehen, wie sie Mathematik in ihrem Alltag verwenden können.
- Förderung der kritischen Denkfähigkeit: Schüler sollen lernen, mathematische Probleme zu analysieren und zu lösen, indem sie kritisches Denken und Problemlösungsstrategien anwenden.
- Förderung der Zusammenarbeit: Schüler sollen lernen, zusammenzuarbeiten, um mathematische Probleme zu lösen.
Das CMF ist ein umfassendes und ehrgeiziges Dokument, das die Art und Weise, wie Mathematik in kalifornischen öffentlichen Schulen unterrichtet wird, grundlegend verändern wird.
Die Umsetzung des CMF wird in den nächsten Jahren erfolgen. Die kalifornische Bildungsbehörde wird den Schulen Ressourcen und Unterstützung zur Verfügung stellen, um das Framework umzusetzen.
Es gibt einige Bedenken hinsichtlich der Umsetzung des CMF. Einige Kritiker befürchten, dass das Framework zu komplex und schwierig ist, um von allen Schülern bewältigt zu werden. Andere Kritiker befürchten, dass das Framework zu viel Wert auf kritisches Denken und Problemlösungsstrategien legt und zu wenig auf die Vermittlung von grundlegenden mathematischen Kenntnissen.
Es bleibt abzuwarten, wie sich das CMF in der Praxis bewährt. Es ist jedoch klar, dass das Framework ein bedeutender Meilenstein in der Geschichte des Mathematikunterrichts in Kalifornien ist.
Google Bard Antwort
Fazit: Neue Ansätze sollten her.
Offensichtlich will mir erscheinen, dass Mathe das entscheidende Schlüsselloch ist, durch das mehr Menschen durchrutschen müssen, um in MINT eine berufliche Karriere zu starten. Der Bedarf ist riesig und muss möglichst umgehend gedeckt werden.
Die bisherige Mathe-Didaktik schreckt hingegen zu viele Menschen ab, ihren Kopf dahingehend anzustrengen, datenbasierte Modelle zu bedienen oder gar entwickeln zu können. Von KI ganz zu schweigen, wenngleich ChatGPT etc. zeigen, dass die Anwendungen wirklich usabler werden, wenn man sie gut bedienen, z.B. gute Fragen-Kaskaden entwickeln kann.
Was wir also bräuchten, sind drei verschiedene Pfade, um mehr Mathebegeisterung in die Bevölkerung zu bekommen:
- Natürlich werden auch zukünftig bestausgebildete Mathematiker*innen benötigt, die hochabstrakt denken und die Mathematik weiter entwickeln können. Warum aber weniger Frauen oder Migranten den Pfad durchlaufen, hängt an sozio-kulturellen Faktoren, die bislang nicht berücksichtigt werden. Hier mit dem Growth Mindset und anderen didaktischen Modellen zu arbeiten, scheint mir sinnvoll zu sein. => Mit dem kalifornischen Ansatz müsste man sich näher beschäftigen, aber v.a. auch interdisziplinär. Mathematiker*innen als solche sind zu voreingenommen.
- Für viele Erwachsene ist das Mathe-Kind bereits in den Brunnen gefallen. Wenn wir hier allerdings ansetzen wollen, um mehr Menschen für die offenen IT-Stellen zu begeistern, dann müssen wir ganz neue Wege gehen. Jo Boaler sagte einst (ich finde die Stelle nicht mehr trotz mehrstündiger Recherchen), für 80 % der Data Science-Arbeiten reiche die Mathematik der 8. Klasse. Das haben ja nun alle irgendwann durchlaufen. Man müsste das Relevanteste attraktiv aufbereiten für die Auffrischung der Bevölkerung – und vielleicht gleich in einem neuen Mindset und mit einer modernen Didaktik. Nur sind 3-jährige Forschungsarbeiten hier wenig hilfreich. Es muss umgehend agil umsetzbar sein!
- Aufbauend auf dieser Basis-Mathe-Data-Science-Schiene sollte dann überlegt werden, wie wir Interessierte, die ihren Sinn für Mathe (wieder) gefunden haben, ggf. weiterbilden können für “höhere” MINT-Fähigkeiten, damit sie voranschreiten können, auch wenn sie vielleicht nicht mehr allerbeste Exzellenz ausprägen können.
