Der CAPS-Lehrplanentwurf für Coding und Robotik liest sich stellenweise wie eine Wunschliste aus einem Technologiekonzern im Silicon Valley. Auf dem Papier verlangt er, dass Schulen Lernende an Algorithmen, Internettechnologien, digitale Mündigkeit und mechanische Systeme heranführen. Für eine Schulleitung oder einen Schulvorstand klingt das nach einer sofortigen Rechnung über Hunderttausende Rand für Highend-Laptops, proprietäre Robotik-Kits und Glasfaserausbau.

Doch das Policy-Dokument und die Wirklichkeit im Klassenzimmer sind zwei sehr verschiedene Dinge. Streicht man die Schlagworte, sind die tatsächlichen didaktischen Anforderungen des Lehrplans hoch anpassungsfähig. Sie müssen nicht über Bedarf einkaufen. Tatsächlich sehen Schulen, die am meisten für proprietäres Lernspielzeug ausgeben, oft den geringsten Ertrag, weil die Ausrüstung zu komplex ist, als dass Lehrkräfte sie in eine gewöhnliche 45-Minuten-Stunde einbauen könnten.

Die Aufschlüsselung nach Phasen

Der Lehrplan ist in drei klar getrennte Phasen gegliedert, und die Hardwareanforderungen werden erst ab Klasse 4 ernst. Das ist tatsächlich nötig, um die Lernziele zu erreichen:

In der Foundation Phase (Klassen R bis 3) läuft der Lehrplan fast vollständig „unplugged“ ab. Im Mittelpunkt steht computational thinking – Kindern beizubringen, ein Problem in aufeinanderfolgende Schritte zu zerlegen. Das lässt sich hervorragend mit einem auf den Klassenzimmerboden gezeichneten Raster unterrichten, in dem ein Kind den „Roboter“ spielt und ein anderes den „Code“ mit Papierpfeilen legt. Teure, wiederaufladbare Bodenroboter für Erstklässler sind Luxus, keine Lehrplanvorgabe.

In der Intermediate Phase (Klassen 4 bis 6) wechseln die Lernenden zur blockbasierten Programmierung am Bildschirm. Das Standardwerkzeug ist hier Scratch, das vollständig kostenlos ist und einen Offline-Editor hat. Für den Robotikanteil führt der Lehrplan Mikrocontroller ein. Ein einfacher BBC micro:bit kostet rund R500 bis R600. Er hat eingebaute Lichtsensoren, Temperatursensoren und eine LED-Matrix. Er braucht kein aufwendiges Chassis und keine Räder, um die Kernideen von Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe zu vermitteln.

In der Senior Phase (Klassen 7 bis 9) beginnt der Übergang zur textbasierten Programmierung (in der Regel Python) und zur einfachen Elektronik. Hier müssen die Lernenden verstehen, wie Bauteile wie Widerstände, Leuchtdioden (LEDs) und Ultraschallsensoren zusammenspielen. Auch das gelingt mit einfachen Elektroniksets statt mit vormontierten, proprietären Roboterchassis, die Tausende Rand kosten.

Die Falle des Überkaufens

Der größte Fehler südafrikanischer Schulen ist der Kauf von Robotik-Kits mit geschlossenem Ökosystem. Diese Kits, die oft zwischen R8.000 und R15.000 pro Kiste kosten, sind für außerschulische Wettbewerbsteams gedacht, nicht für Klassen mit 40 Lernenden.

„Wenn eine Schule proprietäre Hardware kauft, kauft sie nicht nur den Kunststoff; sie kauft sich in ein Lizenzökosystem ein, das häufig schnelles Internet, teure Ersatzteile und proprietäre Software voraussetzt, die auf älteren Schullaptops nicht läuft.“

Geht ein einzelner proprietärer Sensor kaputt, kann der Ersatz Hunderte Rand kosten und Wochen bis zur Lieferung brauchen. Nutzt man stattdessen Open-Source-Hardware, kostet ein Ersatzsensor weniger als eine Tasse Kaffee und ist lokal zu beschaffen. Zudem sorgen offene Plattformen dafür, dass die erworbenen Fähigkeiten auf reale Ingenieurarbeit übertragbar sind und nicht auf die Oberfläche einer einzigen Spielzeugmarke beschränkt bleiben.

Die Realität: 40 Lernende, 1 Laptop

Wie setzt man das um, wenn man eine große Klasse und einen einzigen Laptopwagen hat? Die Antwort liegt in Rotation und Pair Programming.

Sie brauchen kein Verhältnis von einem Gerät pro Kind. In der Softwarebranche ist „Pair Programming“ (zwei Entwickelnde an einem Bildschirm) gängige Praxis, die Codequalität und Zusammenarbeit verbessert. In einer Klasse mit 40 Lernenden sind 20 Geräte die praktische Obergrenze für eine einzelne Lehrkraft. Haben Sie weniger Geräte, müssen Sie Ihren Unterricht um Rotationsstationen herum aufbauen: Gruppe A arbeitet an algorithmischen Rätseln ohne Computer, Gruppe B schreibt an den Laptops Code, Gruppe C baut physische Schaltungen auf.

Bei Sheen Robotics gestalten wir unsere Umsetzungsdienste für Schulen so, dass Schulen ihre vorhandene Infrastruktur auf die CAPS-Anforderungen abbilden können – damit keine Schule Hardware kauft, die sie in einem normalen Klassenzimmer gar nicht sinnvoll einsetzen kann.

Der Infrastrukturfilter: Lastabwurf und WLAN

Jeder Lehrplan, der auf eine ständige, schnelle Internetverbindung setzt, wird an der durchschnittlichen südafrikanischen Schule scheitern. Schul-WLANs, besonders solche mit WPA2-Enterprise-Sicherheit, blockieren häufig genau die Ports, die Lern-Mikrocontroller brauchen, um Code aus webbasierten Editoren zu flashen.

Damit ein Programmierangebot robust wird, müssen Ihre Werkzeuge drei Kriterien erfüllen:

• Offlinefähigkeit: Software wie Scratch Desktop und Offline-Python-IDEs (etwa Thonny) müssen lokal auf den Rechnern installiert sein.
• Geringe Leistungsaufnahme: Mikrocontroller wie der micro:bit lassen sich direkt über den USB-Anschluss eines Laptops oder ein einfaches AA-Batteriefach versorgen. Sie brauchen keinen Netzstrom.
• Laptops mit Akku: Wenn Ihr Computerraum ausschließlich auf Desktop-PCs setzt, löscht ein einziger Lastabwurfblock Ihre Unterrichtszeit aus. Laptopwagen, die während der Schulzeit laden und bei Stromausfall im Akkubetrieb laufen, sind die einzige verlässliche Option.

Der CAPS-Lehrplan für Coding und Robotik ist gut zu schaffen, wenn Sie den Marketingrummel ignorieren. Beginnen Sie mit computational thinking ohne Computer, steigern Sie auf kostenlose Offline-Software und setzen Sie beim Übergang zum physical computing auf günstige, offene Hardware. Ihr Budget und Ihre Lehrkräfte werden es Ihnen danken.