Information und Wissen

Einleitung

Herzlich willkommen zu Deinem aiMOOC zum Thema Information und Wissen mit besonderem Fokus auf die Nutzung des iPads in der Schule. In der heutigen digitalen Welt sind Informationen überall verfügbar – doch wie wird aus einer Information eigentlich Wissen? Und wie kann das iPad Dir helfen, Informationen besser zu verarbeiten, zu bewerten und anzuwenden? In diesem MOOC lernst Du den Unterschied zwischen Daten, Information und Wissen, reflektierst Deinen Umgang mit digitalen Medien und bekommst praktische Aufgaben zur Nutzung des iPads für den Lernprozess.

Was ist Information?

Von Daten zu Informationen

Daten sind zunächst nur rohe Zeichen, Zahlen oder Fakten. Erst durch Kontext und Bedeutung werden sie zu Informationen.

Daten: rohe, nicht interpretierte Zeichen oder Fakten
Information: interpretierte Daten mit Bedeutung
Wissen: vernetzte und verstandene Informationen

Ein Beispiel: Die Zahl „42“ ist ein Datum. Wenn Du erfährst, dass 42 die Antwort auf eine Frage ist, ergibt sich ein Zusammenhang – das ist dann eine Information.

Digitale Informationen verstehen

Im Internet findest Du unzählige Informationen. Doch nicht alles ist richtig oder wichtig. Hier lernst Du, wie Du Informationen richtig recherchierst, bewertest und verarbeitest.

Wissen aufbauen mit dem iPad

Das iPad als Lernwerkzeug

Das iPad kann mehr als nur Apps starten – es ist ein digitales Werkzeug, das Dir hilft, Wissen zu organisieren, darzustellen und zu vertiefen. Hier sind einige wichtige Funktionen:

Notizen-App: strukturierte Mitschriften
Pages und Keynote: Präsentationen und Texte gestalten
Mindmap-Tools: Informationen visuell vernetzen
Internetrecherche: gezielte Informationssuche
Multimedia: Videos, Fotos und Audio für das Lernen nutzen

Von der Information zum Wissen: Dein Lernprozess

Du lernst am besten, wenn Du Informationen aktiv verarbeitest:

Stelle Fragen zu dem, was Du liest
Erstelle eigene Zusammenfassungen
Diskutiere in Gruppen über Inhalte
Nutze das iPad, um eigene Erklärvideos zu erstellen

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist der Unterschied zwischen Daten und Informationen? (Daten werden erst durch Kontext zu Informationen) (!Informationen sind immer falsch) (!Daten enthalten Meinungen) (!Daten sind nur auf Papier sinnvoll)

Wozu dient die Notizen-App auf dem iPad? (Für strukturierte Mitschriften und Gedanken) (!Zum Computerspielen) (!Nur für Lehrer) (!Zum Downloaden von Spielen)

Was ist eine Mindmap? (Ein Werkzeug zur visuellen Vernetzung von Informationen) (!Ein digitales Tagebuch) (!Eine Textverarbeitung) (!Eine Audioaufnahme)

Was hilft bei der Quellenbewertung? (Quellenkritische Fragen wie "Wer hat das geschrieben?") (!Wenn es viele Likes gibt) (!Ein modernes Design der Website) (!Eine .com-Endung)

Was bedeutet Informationskompetenz? (Den sicheren und bewussten Umgang mit Informationen) (!Immer das Erste aus Google nehmen) (!Jede Information glauben) (!Keine Technik nutzen)

Wie kann das iPad beim Lernen helfen? (Durch kreative Tools zur Darstellung von Inhalten) (!Als Spielkonsole im Unterricht) (!Nur zum Chatten) (!Indem es Hausaufgaben abschreibt)

Was ist ein Beispiel für Wissen? (Ein Konzept verstehen und erklären können) (!Ein Wikipedia-Artikel) (!Ein Zahlencode) (!Ein YouTube-Video ohne Erklärung)

Was ist bei Internetrecherche wichtig? (Quellen zu überprüfen und zu vergleichen) (!Nur bei TikTok zu suchen) (!Texte kopieren) (!Keine Fragen stellen)

Wie entsteht Wissen? (Durch aktives Verarbeiten und Verstehen von Informationen) (!Durchs Durchlesen von Überschriften) (!Durch passives Zuhören) (!Durch bloßes Wiederholen)

Was bedeutet „Fake News“? (Gezielt verbreitete falsche Informationen) (!Wahre Nachrichten aus alten Medien) (!Artikel in einer Fremdsprache) (!Informationen aus Lexika)

Memory

Daten	Rohe, uninterpretierte Fakten
Information	Daten mit Bedeutung
Wissen	Verstandene, vernetzte Information
Mindmap	Visualisierung von Zusammenhängen
Quellenbewertung	Prüfen der Herkunft von Informationen

Kreuzworträtsel

Information	Wie nennt man interpretierte Daten mit Bedeutung?
Mindmap	Wie heißt die Methode, mit der man Gedanken visuell vernetzt?
Quellen	Was muss man bei der Recherche immer prüfen?
Lernen	Wie heißt der Prozess vom Wissenserwerb?
Tablet	Anderes Wort für iPad?
Wissen	Was entsteht durch verstandene Information?

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

Mindmap erstellen: Erstelle eine Mindmap zum Thema „Unterschied zwischen Daten, Information und Wissen“.
iPad-Einsatz dokumentieren: Halte mit Screenshots fest, wie Du das iPad in der Schule nutzt.
Wissensposter gestalten: Gestalte ein digitales Poster mit den wichtigsten Begriffen.

Standard

Fake News analysieren: Suche online nach einem Beispiel für Fake News und erkläre, woran man es erkennt.
Quellenbewertung durchführen: Vergleiche zwei Quellen zu einem Thema und bewerte ihre Qualität.
Erklärvideo erstellen: Erstelle mit dem iPad ein Erklärvideo zum Thema „Von der Information zum Wissen“.

Schwer

Lernprozess reflektieren: Beschreibe Deinen Lernprozess mit digitalen Medien in einem Erfahrungsbericht.
iPad-Projekt: Entwickle ein eigenes Lernprojekt zum Thema Information & Wissen mit dem iPad.
Interview durchführen: Führe ein Interview mit einer Lehrkraft zum Thema "Digitale Medien im Unterricht" und dokumentiere die Ergebnisse.

Lernkontrolle

Unterschied erkennen: Erkläre den Unterschied zwischen Information und Wissen an einem konkreten Beispiel.
iPad nutzen: Beschreibe, wie das iPad Dir hilft, Informationen besser zu verarbeiten.
Fake News erkennen: Analysiere einen Beitrag auf Social Media und bewerte seine Glaubwürdigkeit.
Mindmap reflektieren: Warum helfen Mindmaps beim Lernen und wie nutzt Du sie am besten?
Informationsfluss erklären: Beschreibe den Weg vom Datum zur Information bis zum Wissen in einem Schaubild.

OERs zum Thema

Links

Information und Wissen

Information und Wissen

Einleitung

Dieser aiMOOC führt Dich in die zentralen Unterschiede und Zusammenhänge von Information und Wissen ein – von der Informationstheorie nach Claude Shannon über die DIKW-Pyramide bis zu implizitem und explizitem Wissen sowie dem SECI-Modell der Wissensspirale. Du lernst, wie aus Daten durch Kontext Information wird, wie daraus anwendungsfähiges Wissen entsteht – und wie KI-Tools (z. B. Large Language Models) diese Prozesse heute unterstützen. Der Kurs ist für Schule, Ausbildung und Studium konzipiert und verbindet fundierten Input mit interaktiven Aufgaben, Medien und Reflexion. Nutze die Links und Medienquellen, um Dich zu vertiefen. (Vgl. u. a. zu Begriffsgrundlagen: Wikipedia-Artikel Information und Wissen.) :contentReference[oaicite:0]{index=0}

Grundbegriffe: Daten – Information – Wissen – Weisheit

Daten sind ungeordnete, kontextlose Zeichenfolgen oder Messwerte. Erst durch Kontext und Interpretation werden daraus Informationen – sie reduzieren Ungewissheit. Wissen entsteht, wenn Informationen in ein begründetes, handlungsrelevantes Verständnis eingebettet werden; als kulturell geteilte Ressource kann Wissen individuell und kollektiv vorliegen. Die oft genutzte DIKW-Pyramide ordnet diese Ebenen als Daten → Information → Wissen → Weisheit. In der Praxis werden die Ebenen zyklisch verknüpft (z. B. durch Modellbildung, Feedback und Anwendung). :contentReference[oaicite:1]{index=1}

Informationstheorie nach Shannon

Die moderne Informationstheorie beschreibt Information u. a. durch den Begriff der Entropie (mittlerer Informationsgehalt). Kommunikationsprozesse werden im Sender–Kanal–Empfänger-Modell analysiert; zentrale Fragestellungen sind Kanalkapazität, Rauschen und Codierung. Shannons Arbeiten („A Mathematical Theory of Communication“, 1948) legen bis heute Grundlagen für Datenkompression und zuverlässige Übertragung. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

Explizites vs. implizites Wissen

Explizites Wissen ist sprachlich oder formalisiert dokumentiert (z. B. Handbücher, Formeln). Implizites Wissen (tacit knowledge, nach Michael Polanyi) ist in Handlungen, Routinen und Erfahrungen „verkörpert“ und schwer zu verbalisieren (z. B. Fahrradfahren, professionelles Urteilsvermögen). Beide Wissensformen sind komplementär und müssen in Bildung und Organisationen gezielt verbunden werden. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

Wissensentstehung in Organisationen: SECI und Ba

Das SECI-Modell (Socialization–Externalization–Combination–Internalization) beschreibt die Wissensspirale: Implizites Wissen wird sozialisiert, in Artefakte externalisiert, mit anderem Wissen kombiniert und schließlich wieder internalisiert. Ba bezeichnet förderliche (physische, virtuelle, soziale) Kontexte der Wissensschaffung. Für Unterricht und Projekte kannst Du SECI nutzen, um Gruppenarbeiten und Dokumentation zu strukturieren. :contentReference[oaicite:4]{index=4}

Datei:SECI-Modell.jpg

KI im Kontext von Information & Wissen

Aktuelle KI-Systeme (z. B. große Sprachmodelle) können

Informationssuche unterstützen (Zusammenfassen, Strukturieren, kritische Quellenprüfung bleibt nötig).
Wissensmanagement erleichtern (Erstellen von FAQ, Wissensdatenbanken; Transformation zwischen expliziten Formaten).
Lernen personalisieren (Übungsaufgaben, adaptive Erklärungen).

Grenzen: Halluzinationen, fehlende Quellen, Bias. Daher gilt: Quellen prüfen, Domain-Wissen einbringen, Ergebnisse validieren und datenschutzkonform arbeiten. (Begriffe und Modelle zu Information/Wissen wie oben belegt; KI-Hinweise knüpfen an diese Grundlagen an.) :contentReference[oaicite:5]{index=5}

Praxisbeispiel: Von Daten zu Wissen mit DIKW

Beispiel Schulprojekt „Schulweg-Sicherheit“:

Daten erheben (Zählungen, GPS-Punkte, Fotos).
Informationen bilden (Heatmap der Gefahrenstellen, Uhrzeiten mit hoher Dichte).
Wissen entwickeln (Muster erkennen: z. B. Engstellen vor Supermarkt; Maßnahmen ableiten).
Weisheit anwenden (regelhafte Entscheidungsleitlinien für sichere Routen, Kommunikation an Gemeinde). (DIKW-Rahmen s. oben.) :contentReference[oaicite:6]{index=6}

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was unterscheidet Daten von Informationen am treffendsten? (Informationen sind kontextualisierte Daten, die Ungewissheit verringern.) (!Daten sind immer wahr.) (!Informationen sind nur Zahlenwerte.) (!Daten und Informationen sind identisch.)

Wofür steht die Abkürzung DIKW? (Data, Information, Knowledge, Wisdom.) (!Data, Insight, Knowledge, Work.) (!Design, Information, Know-how, Workflow.) (!Database, Interface, Kernel, Window.)

Was misst die Entropie in der Informationstheorie? (Den mittleren Informationsgehalt einer Quelle.) (!Die Übertragungsgeschwindigkeit eines Kanals.) (!Die Genauigkeit eines Sensors.) (!Die Rechenleistung eines Computers.)

Welche Aussage zu implizitem Wissen ist korrekt? (Es ist handlungsgebunden und schwer zu verbalisieren.) (!Es ist stets schriftlich dokumentiert.) (!Es besteht nur aus Zahlen und Formeln.) (!Es ist identisch mit Daten.)

Welche Phase gehört nicht zum SECI-Modell? (Evaluation.) (!Sozialisierung.) (!Externalisierung.) (!Internalisierung.)

Welche Rolle spielt Rauschen im Shannon-Modell? (Es stört den Kanal und kann die Dekodierung erschweren.) (!Es erhöht die Kanalkapazität.) (!Es ist nur bei analogen Signalen relevant.) (!Es betrifft ausschließlich den Sender.)

Was beschreibt der Begriff Ba nach Nonaka? (Sozialer/kontextueller Raum, der Wissensschaffung ermöglicht.) (!Ein Maß für Informationsdichte.) (!Ein Algorithmus zur Datenkompression.) (!Eine Datenbankabfrage.)

Was kennzeichnet explizites Wissen? (Es ist formalisiert und durch Zeichen/Sprache vermittelbar.) (!Es ist ausschließlich intuitiv.) (!Es kann nur durch Beobachtung gelernt werden.) (!Es ist nicht dokumentierbar.)

Wie unterstützt KI beim Wissensmanagement am sinnvollsten? (Durch Strukturieren, Zusammenfassen und Konvertieren expliziten Wissens mit Quellenprüfung.) (!Durch automatische Erzeugung von unumstößlichen Wahrheiten.) (!Durch Ersetzen aller Lernprozesse.) (!Durch Ignorieren von Bias.)

Welche Abfolge beschreibt die DIKW-Logik korrekt? (Daten → Information → Wissen → Weisheit.) (!Weisheit → Wissen → Information → Daten.) (!Information → Daten → Weisheit → Wissen.) (!Wissen → Daten → Information → Weisheit.)

Memory

Erstelle passende Paare:

DIKW	Daten–Information–Wissen–Weisheit
Entropie	Maß für Informationsgehalt
SECI	Wissensspirale in Organisationen
Implizit	Schwer verbalisierbares Können
Explizit	Dokumentiertes Regelwissen

Drag and Drop

Ordne zu (Begriff → Beschreibung):

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Daten	Rohwerte ohne Kontext
Information	Daten + Kontext/Interpretation
Wissen	Begründetes, handlungsrelevantes Verständnis
Explizit	Formal dokumentiert
Implizit	Erfahrungsgebundenes Können

Kreuzworträtsel

entropie	Maß des Informationsgehalts nach Shannon?
wissenspyramide	Modell mit den Ebenen von Daten bis Weisheit?
polanyi	Philosoph hinter dem Begriff des impliziten Wissens?
nonaka	Mitautor der Wissensspirale SECI?
weaver	Mitautor des Sender-Empfänger-Modells mit Shannon?
kanalkapazitaet	Obergrenze der zuverlässigen Übertragungsrate?

LearningApps

Lückentext