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Programmieren mit Variablen Funktionen und Datenstrukturen

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Einleitung

Du entwickelst einen modularen technischen Prüfrechner: ein lokales Python-Programm, das ausschließlich erfundene Messwerte eines ungefährlichen Lehrbauteils prüft. Du erhältst zu jeder Entscheidung einen Status und eine begründende Erklärung. Das Programm steuert keine reale Maschine und darf keine Sicherheits- oder Qualitätsfreigabe erzeugen.

Zielgruppe: Auszubildende im 1. oder 2. Ausbildungsjahr. Voraussetzung: Grundverständnis für Dateien und technische Einheiten; Programmiererfahrung wird nicht vorausgesetzt. Für alle Übungen genügen ein frei verfügbarer lokaler Python-Interpreter (ab Python 3.10), ein Texteditor und Papier; ein kostenpflichtiges KI-Konto oder Internet ist nicht nötig.

Aktivierung des Vorwissens: Öffne die bestehende MOOCwiki-Grundlage, falls sie bei dir verfügbar ist, und erkläre kurz, was eine Datei, eine Eingabe, eine Ausgabe und eine Maßeinheit sind. Die Seite war beim Recherchezugriff nicht abrufbar; ihr genauer Inhalt ist daher nicht überprüft und wird hier nicht behauptet. Anschließend gehst du einen Schritt weiter: von einfachen Werten zu Kontrollstrukturen, Funktionen, Datenstrukturen und nachprüfbarer Programmlogik.

Lernziele: Du wählst passende Datentypen, setzt if/elif/else und for gezielt ein, teilst Programme in Funktionen auf und weist drei verbindliche Prüffälle nach: Normalwert 10.0 mm, unterer Grenzwert 9.5 mm und leere Eingabe. Du kannst einen zusätzlichen Fehlerfall fachlich erklären. Deine Entscheidungen folgen einer deterministischen Regel: Gleiche Eingaben liefern bei unveränderten Grenzen stets das gleiche Ergebnis. Unsere Modellgrenzen sind didaktisch erfunden und keine technischen Normwerte.

Variablen und Datenstrukturen

Benannte Werte und Typen

Eine Variable ist ein Name, der auf einen gespeicherten Wert verweist. Die Zuweisung sollwert = 10.0 verbindet den Namen mit der Zahl. Ein Datentyp beschreibt, welche Art von Daten vorliegt. In Python heißen wichtige Typen int (ganze Zahl), float (Gleitkommazahl), str (Text), bool (Wahrheitswert) und NoneType für einen fehlenden Wert None. Null ist dagegen eine vorhandene Zahl, nicht automatisch ein leerer Messwert.

Eine technische Zahl braucht eine festgelegte Einheit. Alle synthetischen Beispiele verwenden mm. Eine Eingabe als Text "10.0" wird erst nach bewusster Umwandlung zu einer Zahl. Python führt diese Umwandlung nicht für beliebige Zeichenketten stillschweigend durch.

Bildtext: Schematische Zuordnung zwischen Variablenname und Wert; die Commons-Grafik illustriert ein anderes Sprachbeispiel als Python. Ohne Bild: Stelle dir eine beschriftete Schublade für einen Wert vor.

Liste und Dictionary

Eine Liste enthält Werte in einer festen Reihenfolge, die mit Index 0 beginnt. Ein Dictionary weist Schlüsseln jeweils einen Wert zu. Dadurch kannst du erst mehrere synthetische Eingaben verwalten und danach pro Eingabe ein strukturiertes Prüfergebnis ausgeben.

werte = [10.0, 9.5, "", 10.6]
grenzen = {"unten": 9.5, "oben": 10.5}
print(werte[0])
print(grenzen["oben"])

Verständnisfrage: Warum steht ein leerer String in der Liste? Weil gerade auch der Fehlerfall reproduzierbar getestet werden muss. Er darf nicht aus der Liste entfernt oder wie ein gemessener Nullwert behandelt werden.

Bildalternative: Mehrere Elemente sind in einer Folge angeordnet; ein Index bezeichnet ihre Position. Die Datei ist englisch beschriftet.

Video zur Wiederholung

Deutschsprachiges Python-Tutorial, Programmieren Starten (2021). Gemäß Videobeschreibung: Variablen ab 41:40, Bedingungen ab 1:41:44, Listen ab 2:15:04, Funktionen ab 2:38:42. Offline: sämtliche Begriffe und Beispiele stehen im Lerntext; aktuelle Videowiedergabe ist nicht garantiert.

Kontrollstrukturen: verständliche Entscheidungen

Sequenz, Auswahl und Schleife

Kontrollstrukturen legen fest, welche Programmschritte wann ausgeführt werden. Sequenz bedeutet nacheinander. if führt Anweisungen nur aus, wenn eine Bedingung wahr ist. elif prüft eine weitere Bedingung; else übernimmt den restlichen Fall. for verarbeitet nacheinander Einträge einer Liste. while läuft, solange eine Bedingung erfüllt ist; dabei muss ein sinnvoller Abbruch möglich sein.

Bei einer synthetischen Prüfung gilt: untere Grenze 9.5 mm, obere Grenze 10.5 mm, beide einschließlich. Somit sind 10.0 (Normalwert) und 9.5 (Grenzwert) zulässig; 10.6 liegt außerhalb. Eine fehlende Eingabe kann nicht durch einen Vergleich von Messzahlen bewertet werden.

Für einen bereits geprüften Zahlenwert genügt:

if 9.5 <= wert <= 10.5:
    print("IM_BEREICH")
else:
    print("AUSSERHALB")

Fachlicher Hinweis: Das ist nur die Kernentscheidung. Ein leerer Text oder "abc" muss vorher abgefangen werden. Die Grenze ist eingeschlossen, weil <= verwendet wird. Wer versehentlich das Vergleichszeichen durch < ersetzt, verändert die Bedeutung des Programms.

Bildalternative: Von einer Startmarke verläuft der Ablauf zu einer Entscheidungsraute, teilt sich in zwei Wege und wird anschließend zusammengeführt. Das allgemeine Diagramm ist keine reale Maschinensteuerung.

Kontrollfluss Schritt für Schritt lesen

Prüfe die Reihenfolge: Eingabe ansehen, fehlenden Wert unterscheiden, Text in Zahl umwandeln, endlichen Zahlenwert prüfen, Grenzen vergleichen, Status begründen. Schreibe für die drei Eingaben 10.0, 9.5 und "" jeweils auf, welcher Zweig erreicht wird. Ein Schleifendurchlauf ändert dabei nur den aktuell betrachteten Listeneintrag, nicht automatisch die Regelgrenzen.

werte = [10.0, 9.5, None]
for wert in werte:
    print("Jetzt:", repr(wert))

Anspruchsvolle Vertiefung: Begründe, warum eine for-Schleife für eine vorliegende Liste übersichtlicher ist als eine while-Schleife mit von Hand verwaltetem Zähler und Abbruchbedingung.

Animation als Vergleich, nicht als Python-Ausführungsansicht: Schritt für Schritt wird ein DRAKON-Diagramm hervorgehoben. Auf Commons können große Vorschaubilder statisch sein. Ohne Animation: Markiere Start, Prüfung, Abzweig und Ende nacheinander auf Papier.

Funktionen als Module

Parameter und Rückgabe

Eine Funktion fasst eine Aufgabe unter einem Namen zusammen. def definiert sie. Parameter stehen für die Eingaben; return liefert ein Ergebnis zurück. Durch Modularisierung werden Eingabeprüfung, Grenzvergleich, Anzeige und Tests separat verständlich und wartbar.

def im_bereich(wert, untergrenze, obergrenze):
    return untergrenze <= wert <= obergrenze

print(im_bereich(10.0, 9.5, 10.5))

Grenze des Beispiels: Die Funktion setzt bereits einen gültigen Zahlenwert sowie korrekte, geordnete Grenzen voraus. Mit unzulässiger Eingabe oder vertauschten Grenzen ist der Funktionsvertrag verletzt. Im fertigen Lernprodukt ist die Eingabeprüfung deshalb ein eigenes Modul.

Strukturierte Ergebnisse und nachvollziehbarer Grund

Ein Funktionsvertrag legt fest, was hineingegeben werden darf und was zurückkommt. Unser Prüfkern gibt ein Dictionary mit den Schlüsseln status, wert und grund zurück. Das Ergebnis besteht nicht nur aus „bestanden“ oder „nicht bestanden“, sondern nennt einen überprüfbaren Grund.

Das hilft später beim Testen: Erwartung und tatsächlicher Status werden verglichen. Die Kernlogik ist deterministisch, weil keine Zufallsentscheidung und kein generatives Sprachmodell die Grenzen oder Bewertungen verändern. Trotzdem kann eine Regel falsch gewählt sein; Reproduzierbarkeit beweist allein noch keine fachliche Richtigkeit.

Zweites Lernvideo

Deutschsprachiger Python-Kurs, Fabian Rappert / Data Science Institute (2024); Datensatz mit Kapiteln zu Bedingungen ab 1:15:40, Listen ab 1:33:53, Dictionaries ab 2:52:00 und Funktionen ab 3:10:26. Die Video-Metadaten waren verfügbar, die Wiedergabeseite beim erneuten Abruf nicht erreichbar. Die Anleitung unten ist vollständig ohne Video bearbeitbar.

Praxisprojekt: modularer technischer Prüfrechner

Synthetischer Modellfall

Das fiktive Lehrbauteil hat eine festgelegte Modelllänge von 10.0 mm. Für die reine Unterrichtssimulation akzeptieren wir Werte von 9.5 bis 10.5 mm einschließlich der Grenzen. Es werden keine Sensordaten gelesen und weder reale Prüfmittel noch industrielle Steuerungen angesprochen.

Eingabe	Erwarteter Status	Begründung
10.0	IM_BEREICH	Normalwert liegt innerhalb der Grenzen
9.5	IM_BEREICH	Unterer Grenzwert ist eingeschlossen
10.5	IM_BEREICH	Oberer Grenzwert ist eingeschlossen
10.6	AUSSERHALB	Obergrenze überschritten
""	FEHLT	Es ist kein Messwert vorhanden
"abc"	UNGUELTIG	Text ist keine umwandelbare Zahl

Geführter Auftrag: Formuliere zuerst Soll-Ergebnisse für Normalwert, Grenzwert und leere Eingabe. Führe anschließend den Code aus und kennzeichne die entscheidende Codezeile zu jeder Ausgabe.

Quelltext lokal ausführen

Speichere alle folgenden Zeilen unter dem Dateinamen pruefrechner.py. Die eingerückten Zeilen bilden Python-Blöcke. Starte im Dateiverzeichnis den Befehl python pruefrechner.py oder python3 pruefrechner.py.

import math

UNTERGRENZE = 9.5
OBERGRENZE = 10.5

def normalisieren(roher_wert):
    """Prueft fehlende, ungueltige und endliche Werte."""
    if roher_wert is None or roher_wert == "":
        return None, "FEHLT"
    if isinstance(roher_wert, bool):
        return None, "UNGUELTIG"
    try:
        zahl = float(roher_wert)
    except (TypeError, ValueError, OverflowError):
        return None, "UNGUELTIG"
    if not math.isfinite(zahl):
        return None, "UNGUELTIG"
    return zahl, "OK"

def pruefen(roher_wert):
    zahl, eingabe = normalisieren(roher_wert)
    if eingabe == "FEHLT":
        return {"status": "FEHLT", "wert": None,
                "grund": "Kein Messwert angegeben."}
    if eingabe == "UNGUELTIG":
        return {"status": "UNGUELTIG", "wert": None,
                "grund": "Keine gueltige endliche Zahl."}
    if UNTERGRENZE <= zahl <= OBERGRENZE:
        return {"status": "IM_BEREICH", "wert": zahl,
                "grund": "Innerhalb beider Grenzen einschliesslich Rand."}
    return {"status": "AUSSERHALB", "wert": zahl,
            "grund": "Ausserhalb des vorgegebenen Modellbereichs."}

def anzeigen(ergebnis):
    print(ergebnis["status"] + ": " + ergebnis["grund"])

def hauptprogramm():
    messwerte = [10.0, 9.5, 10.5, 10.6, "", "abc", None]
    for eintrag in messwerte:
        print("Eingabe:", repr(eintrag))
        anzeigen(pruefen(eintrag))

if __name__ == "__main__":
    hauptprogramm()

So arbeitet das Programm: normalisieren erkennt fehlende Daten, prüft die Umwandlung und verwirft auch NaN und Unendlich. pruefen erzeugt den fachlichen Status und eine Begründung. anzeigen ist ausschließlich für die Ausgabe zuständig. hauptprogramm iteriert mit einer for-Schleife durch synthetische Beispiele. Der abschließende Namensvergleich verhindert, dass die Beispielausgaben schon beim Import als Modul gestartet werden.

Wichtige Präzision: True wird ausdrücklich als bool verworfen; Python behandelt bool sonst in manchen Zahlenkontexten wie eine Zahl. "10,0" mit Komma gilt in diesem bewusst klar definierten Eingabevertrag als ungültig; als Dezimaltrennzeichen wird der Punkt verwendet. Keine Eingabe führt zu einer realen Freigabe.

Drei Pflichtprüfungen erklären

Normalwert: Eingabe 10.0 → IM_BEREICH. Beide Vergleiche treffen zu. Grenzwert: Eingabe 9.5 → IM_BEREICH. Das Zeichen <= umfasst auch die untere Grenze. Leerer Wert: Eingabe "" → FEHLT. Der Wert wird vor der Zahlenkonvertierung abgefangen und nicht als Nullzahl beurteilt.

Zusatztests: 10.5 → IM_BEREICH; 10.6 → AUSSERHALB; "abc" → UNGUELTIG; float("nan") → UNGUELTIG. Fehler gezielt finden: Wenn du <= testweise zu < veränderst, wird 9.5 falsch als AUSSERHALB eingestuft. Der genaue Fehler liegt in der Ausschließung des Grenzwerts. Stelle anschließend das Original wieder her.

Testen, Transfer und Zukunftsbezug

Automatisierte Lernkontrollen im Programm

Lege im selben Verzeichnis test_pruefrechner.py an. Die Tests nutzen nur die lokale Python-Standardbibliothek und kontrollieren unter anderem die drei Pflichtfälle. assert schlägt fehl, wenn die angegebene Aussage falsch ist.

from pruefrechner import pruefen

def test_normalwert():
    assert pruefen(10.0)["status"] == "IM_BEREICH"

def test_grenzwert():
    assert pruefen(9.5)["status"] == "IM_BEREICH"
    assert pruefen(10.5)["status"] == "IM_BEREICH"

def test_leer():
    assert pruefen("")["status"] == "FEHLT"
    assert pruefen(None)["status"] == "FEHLT"

def test_fehler():
    assert pruefen("abc")["status"] == "UNGUELTIG"
    assert pruefen(10.6)["status"] == "AUSSERHALB"

test_normalwert()
test_grenzwert()
test_leer()
test_fehler()
print("Alle definierten Tests erfolgreich.")

Starte python test_pruefrechner.py. Dokumentiere Soll, Ist, angewendete Regel und Codeversion. Ein bestandener Test bedeutet nur, dass dieser Testfall korrekt war, nicht dass das Programm unter allen Umständen korrekt ist. Ein Regressionstest prüft, ob spätere Änderungen zuvor getestete Eigenschaften beibehalten.

Deterministische Kernlogik erklären

Die Regeln sind explizit und fest: Vorverarbeitung, Endlichkeitsprüfung, Grenzvergleich und Statusbegründung. Dieselbe Eingabe führt unter demselben Regelstand zum gleichen Ergebnis. Du kannst jeden Zweig erklären, ohne eine KI-Aussage zu übernehmen. Sogenannte erklärbare KI ist ein weiter gefasstes Forschungsfeld; hier betrachten wir zunächst eine vollständig regelbasierte, nachvollziehbare Entscheidung und behaupten gerade nicht, dass der Code ein lernendes KI-Modell sei.

Eine falsche Spezifikation bleibt gefährlich, auch wenn der Code wiederholbar arbeitet. Prüfe deshalb Regelquelle, Versionsstand und Testabdeckung getrennt. Das NIST-Dokument zur generativen KI dient nur als übergeordneter Rechercheeinstieg zu Risiken; die MCP-Sicherheitsempfehlungen sind erst bei einer späteren, nicht hier verwendeten Agenten-/Netzwerkanbindung einschlägig.

Grenze der Anwendung: Nur Simulation und synthetische Beispiele. Weder Maschinensteuerung noch echte Messprüfung, Sicherheitserlaubnis oder Zertifizierung. Dies ist ein unabhängiges Bildungsangebot ohne offizielle Liebherr- oder IHK-Zertifizierung.

Eigenständiger Transfer und Differenzierung

Hilfe: Gehe mit drei Werten vor, drucke jedes Dictionary aus und markiere status und grund. Standard: Schreibe die Funktion serie_pruefen(messwerte), die für jede Eingabe ein Ergebnis sammelt. Vertiefung: Mache Grenzen zu Parametern, prüfe ihre Reihenfolge und dokumentiere den neuen Regelstand. Erkläre, wie sich ein geänderter Vergleich auf vorhandene Tests auswirkt.

Optionales Audio: – kurze mechanische Tastaturanschläge (kein Lehrinhalt, nur akustischer Kontext). Textalternative: „mehrere hörbare Tastenanschläge“. Für den Kurs ist Ton nicht erforderlich.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Prüfe dein Wissen

Beantworte zehn Fragen. Nach der interaktiven Auswertung kannst du zu jeder Aufgabe anhand der Modellregeln begründen, warum die getroffene Entscheidung stimmt oder berichtigt werden muss. Die Lösungen werden nicht als vorangestellte Erklärung angezeigt.

Was ist eine Variable in Python? (Ein Name der mit einem Wert verbunden ist) (!Eine reale Maschinensteuerung) (!Eine fest vorgegebene Millimetereinheit) (!Ein automatisch erstelltes Diagramm)

Welche Struktur speichert mehrere Werte in Reihenfolge? (Eine Liste) (!Ein einzelner Wahrheitswert) (!Ein Dateikommentar) (!Ein Funktionsname ohne Werte)

Wozu dient eine if Anweisung? (Zur Auswahl eines Codezweigs anhand einer Bedingung) (!Zur Kalibrierung einer Messmaschine) (!Zur automatischen Erzeugung eines Videos) (!Zum Verbot jeder anderen Funktion)

Welche Rolle hat return in einer Funktion? (Es liefert ein Ergebnis an die aufrufende Stelle) (!Es startet die Messmaschine) (!Es verschluesselt automatisch alle Listen) (!Es aendert die Maßeinheit jeder Eingabe)

Wie bewertet das Modell genau 9.5 mm? (Als im Bereich weil die Untergrenze eingeschlossen ist) (!Als fehlenden Wert) (!Als nicht endliche Zahl) (!Als Messwert oberhalb der Obergrenze)

Was geschieht beim leeren Eingabetext? (Er erhaelt den Status FEHLT) (!Er wird als Normalwert freigegeben) (!Er wird ungeprueft in Null umgewandelt) (!Er setzt automatisch eine neue Toleranz)

Wozu dient die for Schleife in unserem Beispiel? (Sie verarbeitet die Eintraege einer Liste nacheinander) (!Sie steuert ein reales Messgeraet) (!Sie ersetzt jede Funktionsdefinition) (!Sie garantiert industrielle Produktfreigabe)

Was bedeutet deterministische Prueflogik? (Gleiche Eingaben und Regeln ergeben gleiche Resultate) (!Jeder Lauf waehlt neue zufaellige Grenzwerte) (!Die Tests werden automatisch ueberfluessig) (!Eine Sprach KI legt verdeckt den Status fest)

Warum prueft math.isfinite eine Zahl? (Um NaN und unendliche Zahlen abzuweisen) (!Um ein Bild automatisch zu speichern) (!Um jede Zahl zu einer ganzen Zahl zu machen) (!Um die Messwerte aus dem Internet abzurufen)

Welche Aussage ist fachlich korrekt? (Der Prüfrechner bleibt eine simulierte Lernanwendung) (!Der Prüfrechner ist eine offizielle IHK Zertifizierung) (!Der Prüfrechner darf Sicherheitssignale freigeben) (!Der Prüfrechner beweist jede industrielle Normkonformitaet)

Memory: Begriffe und Bedeutungen

Ordne die sechs eindeutig zusammengehörigen Begriffspaare zu.

Variable	Benennung fuer einen gespeicherten Wert
Liste	Geordnete Abfolge von Eintraegen
Dictionary	Zuordnung zwischen Schluessel und Wert
Parameter	Eingabestelle einer Funktion
Rueckgabe	Ergebnis das an den Aufrufer gelangt
Bedingung	Aussage die wahr oder falsch sein kann

Drag-and-Drop: Bausteine erkennen

Ordne jede Funktion im Arbeitsablauf dem passenden Begriff zu.

Passender Begriff	Funktion im Programm
Normalisierung	Fehlende und ungueltige Eingaben unterscheiden
Grenzvergleich	Zugehoerigkeit zum vorgegebenen Zahlenbereich pruefen
Ergebnisdictionary	Status Wert und Begründung zusammen aufbewahren
For Schleife	Elemente einer Messreihe nacheinander bearbeiten
Regressionstest	Alte Erwartungen nach Aenderungen erneut pruefen

Kreuzworträtsel

Jede Lösung ist ein einzelnes Fachwort.

Variable	Wie heißt ein benannter Verweis auf einen Wert?
Funktion	Wie heißt ein wiederverwendbarer benannter Codebaustein?
Schleife	Wie heißt die wiederholende Kontrollstruktur?
Liste	Wie heißt die geordnete Datenstruktur mit Indizes?
Grenzwert	Wie heißt ein definierter Rand eines zulaessigen Bereichs?
Parameter	Wie heißt eine benannte Eingabestelle einer Funktion?

LearningApps

Die Einbettung ist eine thematische LearningApps-Suchseite, keine als verfügbar bestätigte Einzelaktivität. Offline-Alternative: Beschrifte fünf Karteikarten mit den Begriffen der Zuordnung und ordne passende Definitionen auf weiteren Karten zu.

Lückentext

Der Name fuer einen zugeordneten Wert heißt

.

Mehrere geordnete Werte bilden eine

.

Ein wiederverwendbarer Baustein heißt

.

Eine Auswahl im Programm nutzt eine

.

Ein wiederholter Ablauf heißt

.

Mit

wird das Ergebnis einer Funktion zurückgegeben.

Eine nicht angegebene Messung erhält den Status

.

Die Zahl oberhalb der Obergrenze bekommt den Status

.

Einheitliche Regeln erlauben eine

Entscheidung.

Ein wiederholter Test nach einer Änderung heißt

.

Offene Aufgaben

Leicht

Variablen: Notiere drei selbst erfundene Zahlen mit verständlichen Variablennamen und den richtigen Einheiten.
Messreihe: Erstelle die Liste mit 10.0, 9.5 und fehlendem Wert; bestimme die Indizes und erläutere den leeren Eintrag.
Programmablaufplan: Zeichne von Hand einen Entscheidungsweg mit Eingabeprüfung, Vergleich und Ausgabe.
Vorhersage: Notiere ohne Programmausführung die erwarteten Status für Normalwert, Grenzwert und leeren Wert.

Standard

Code ausführen: Schreibe den geführten Prüfrechner in eine lokale Datei und kennzeichne jede Funktionsaufgabe.
Testprotokoll: Führe die drei Pflichtfälle aus; protokolliere Soll, Ist und die entscheidende Regel.
Fehleranalyse: Prüfe "abc", beschreibe den konkreten Ausnahmezweig und begründe, warum keine Bereichsfreigabe möglich ist.
Serienverarbeitung: Programmiere serie_pruefen für eine Liste synthetischer Eingaben mit einer Ergebnissammlung.

Schwer

Grenzfehler: Ändere <= versuchsweise zu <, weise den dadurch entstehenden Fehler mit einem Test nach und stelle die korrekte Fassung wieder her.
Parameter: Ersetze feste Modellgrenzen durch geprüfte Funktionsparameter und teste vertauschte Grenzen.
Eingabeklassen: Teste None, leeren Text, "abc", NaN, Unendlich und bool; begründe unterschiedliche Fehlerklassen.
Versionsbericht: Entwirf für eine andere ungefährliche Simulation einen Prüfrechner v1.1 mit Regeländerung, begründeter Testmatrix und Änderungshistorie.

Lernkontrolle

Entscheidungsfolge: Begründe Schritt für Schritt, weshalb 9.5 im Modell IM_BEREICH ergibt.
Fehlende Eingaben: Erläutere, warum der leere String vor der Zahlenkonvertierung erkannt werden muss und nicht als Nullwert gelten darf.
Testmatrix: Stelle erwartete und beobachtete Ergebnisse für 10.0, 9.5 und "" gegenüber; erkläre eventuelle Unterschiede.
Funktionsschnittstellen: Zeige den Nutzen der Trennung zwischen normalisieren, pruefen und anzeigen an einem konkreten Änderungswunsch.
Grenzen der Erklärbarkeit: Beurteile, ob wiederholbare Ausgaben auch die sachliche Richtigkeit einer fehlerhaften Grenzregel beweisen.
Transfer: Skizziere die Verarbeitung von zehn synthetischen Werten mit Liste, for-Schleife und Dictionary-Ausgabe.

Lernnachweis

Reiche einen lokal ausführbaren Ordner mit pruefrechner.py und test_pruefrechner.py sowie eine kurze Dokumentation ein. Prüfkriterien:

Begriffe: Du erklärst Variable, Datentyp, Liste, Dictionary, Bedingung, Schleife und Funktion in eigenen Worten.
Lernprodukt: Die Prüflogik besteht aus getrennten, verständlich benannten Funktionen und enthält nachvollziehbare Statusbegründungen.
Drei Pflichtfälle: Normalwert 10.0, Grenzwert 9.5 und leere Eingabe "" sind mit Soll, Ist und Regelgrund protokolliert.
Fehlerbegründung: Du beschreibst einen bewusst provozierten Fehler, den betroffenen Codezweig und die Korrektur.
Transfer: Eine zusätzliche synthetische Messreihe oder eine kontrollierte Grenzparametrisierung wird mit Tests nachvollzogen.
Reflexion: Du begrenzt die Aussagekraft des Modells auf Simulation, Erklärbarkeit der Regeln und den festgelegten Versionsstand.

Hinweis zur Bewertung: Dies ist ein unabhängiger Unterrichts-Lernnachweis, keine industrielle Prüfbescheinigung und keine offizielle Liebherr- oder IHK-Zertifizierung.

OER und Wikipedia

Quellenstand: Recherche 22.10.2026. Ausführung empfohlen mit lokalem Python 3.10 oder neuer; die Python-3-Onlinedokumentation ist dynamisch und kann sich nach dem Erhebungsstand ändern. Die 9.5/10.5-mm-Regel wurde ausschließlich für diese Unterrichtssimulation festgelegt.

Offizielle Python-Dokumentation, Control Flow Tools – if, for und Funktionen, englisch.
Offizielle Python-Dokumentation, Data Structures – Listen und Dictionaries, englisch.
Offizielle Python-Dokumentation, math.isfinite – Prüfung endlicher Zahlen.
Wikipedia: Kontrollstruktur – deutschsprachige ergänzende Übersicht.
Wikipedia: Funktion – weiterführende Grundbegriffe.
NIST AI 600-1, Generative AI Profile, Juli 2024 – Primärquelle zum Risikomanagement generativer KI, nicht technische Norm des Prüfrechners.
MCP Security Best Practices, Dokumentationspfad 2026-07-28 – Sicherheitsprinzipien für spätere Werkzeuganbindungen; dieser Kurs braucht keine Netzwerkverbindung.
Vorhandene MOOCwiki-Grundlage – gewünschter Anschluss; die Seite konnte über den Recherchezugang nicht eingesehen werden.

Geprüfte Commons-Dateiseiten und Herkunft:

Datei	Originalseite	Urheber	Lizenz
File:CPT-programming-variable.svg	Quelle	Pluke	CC0 1.0
File:Google Python Class Lecture1-2 Pic1.jpg	Quelle	Nick Parlante	CC BY 2.5
File:Flowchart de.svg	Quelle	Erik Streb	CC BY-SA 3.0
File:DRAKON algorithm animation.gif	Quelle	Oleg Garipov	CC BY-SA 4.0
File:IBM M2 sound.ogg	Quelle	Anonimski	CC0 1.0

YouTube-Videos: Python Tutorial Deutsch – Programmieren Starten, 2021 und Python Tutorial Deutsch – Fabian Rappert, 2024. Sie werden verlinkt/eingebettet und nicht unter einer behaupteten OER-Lizenz vervielfältigt; Rechte liegen bei den jeweiligen Herausgebern. Videometadaten und Themen wurden recherchiert, die jederzeitige Wiedergabe ist nicht zugesichert. Texte, Beispieldaten und Tests sind vollständig auch ohne diese Medien nutzbar.

Wikipedia-Einbettung (deutsch):

Nutzungshinweis: Für eine Weiterverwendung der Commons-Medien gelten deren jeweilige Lizenzbedingungen, insbesondere bei CC-BY und CC-BY-SA die vorgeschriebenen Namensnennungen und gegebenenfalls Weitergabe unter gleichen Bedingungen.

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