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Modellierung in der Informatik einfach erklärt
Bei der Modellierung stellst du ein reales, geplantes oder gedachtes System vereinfacht dar. Du nimmst nur die Aspekte auf, die du für einen bestimmten Zweck brauchst. So kannst du ein System verstehen, planen, prüfen oder später umsetzen.
Auf dieser Seite lernst du, relevante Merkmale auszuwählen, verschiedene Modellarten zu unterscheiden und ein einfaches objektorientiertes Modell zu prüfen.
Hake ab, was du schon kannst — und komm am Ende hierher zurück!
Warum bildet ein Modell nicht die ganze Wirklichkeit ab?
Ein Modell ist keine vollständige Kopie der Wirklichkeit. Eine solche Kopie wäre meist genauso kompliziert wie das Original. Stattdessen lässt du bewusst Einzelheiten weg.
Modell
Ein Modell ist eine zweckgerichtete, vereinfachte Darstellung eines realen, geplanten oder gedachten Systems. Es enthält die für eine konkrete Aufgabe wichtigen Aspekte.
Stell dir einen Roboterhund vor. Soll er auf ein Sprachsignal hin bellen, braucht dein Modell beispielsweise das Verhalten bellen. Fellfarbe oder die Fähigkeit, sich hinter dem Ohr zu kratzen, sind für diese Aufgabe nicht erforderlich.
Ändert sich der Zweck, kann sich auch das Modell ändern. Für einen Roboterhund-Wettbewerb könnten Beweglichkeit und Geschwindigkeit wichtig werden. Das frühere Modell wäre dann möglicherweise zu grob.
Ein Merkmal ist nicht an sich wichtig oder unwichtig. Entscheidend ist die Frage: Brauche ich es für den Zweck meines Modells?
Wie entsteht ein zweckmäßiges Modell?
Modellierung ist kein bloßes Zeichnen. Du triffst begründete Entscheidungen darüber, was dargestellt wird und was nicht. Ein einfacher Arbeitsweg besteht aus fünf Schritten:
- Zweck klären: Formuliere, welche Frage das Modell beantworten oder welche Aufgabe es unterstützen soll.
- System abgrenzen: Lege fest, welcher Ausschnitt der Wirklichkeit betrachtet wird.
- Relevantes auswählen: Bestimme wichtige Objekte, Daten, Eigenschaften, Abläufe oder Beziehungen.
- Darstellung wählen: Nutze eine passende Form, zum Beispiel ein Datenmodell, ein UML-Diagramm oder eine Simulation.
- Modell prüfen: Untersuche an konkreten Situationen, ob das Modell seinen Zweck erfüllt. Verbessere es bei Bedarf.
Für ein Sommerfest soll eine Tabellenkalkulation die Kostenplanung unterstützen.
- Zweck: Die Gesamtkosten sollen berechnet und Entscheidungen vorbereitet werden.
- Abgrenzung: Erfasst werden nur geplante Ausgaben des Festes.
- Auswahl: Benötigt werden etwa Kostenposten, Preise und Entscheidungsregeln.
- Darstellung: Eine Tabelle ordnet Posten und Kosten; Formeln berechnen Summen.
- Prüfung: Testwerte zeigen, ob alle relevanten Kosten berücksichtigt werden und die Regeln wie beabsichtigt reagieren.
Die Farbe der Hüpfburg gehört nur dann in dieses Modell, wenn sie Preis oder Entscheidung beeinflusst.
Wähle in jeder Lücke die passende Form und prüfe anschließend deine Antworten.
Am Anfang der Modellierung wird der geklärt. Danach werden für die Aufgabe Aspekte ausgewählt. Zum Schluss wird das Modell an konkreten geprüft.
Welche Modellarten passen zu welcher Frage?
Die passende Modellart hängt davon ab, was du untersuchen möchtest. Mehrere Modelle desselben Systems können nebeneinander sinnvoll sein.
| Modellart | Leitfrage | Beispiel |
|---|---|---|
| Datenmodellierung | Welche Daten und Beziehungen werden gespeichert? | Kunden, Produkte und Bestellungen eines Onlineshops |
| Objektorientierte Modellierung | Welche Objekte gibt es, welchen Zustand besitzen sie und was können sie tun? | Autos mit Tankinhalt und der Methode tanken |
| Funktionale Modellierung | Welche Aufgaben oder Verarbeitungsschritte soll das System leisten? | Kosten berechnen und anhand einer Regel entscheiden |
| Simulationsmodellierung | Wie verhält sich ein System unter bestimmten Annahmen im Zeitverlauf? | Spitzenlasten in einem Bestellsystem untersuchen |
Bei einem Onlineshop kann ein Datenmodell festlegen, welche Kunden- und Produktdaten gespeichert werden. Ein objektorientiertes Modell kann Kunden, Produkte und Bestellungen als zusammenarbeitende Objekte beschreiben. Eine Simulation kann untersuchen, wie sich viele gleichzeitige Bestellungen auf das System auswirken.
Modellarten schließen einander nicht aus. Jede hebt andere Fragen hervor. Gemeinsam können sie unterschiedliche Sichtweisen auf dasselbe System liefern.
Wie funktioniert objektorientierte Modellierung?
Bei der objektorientierten Modellierung beschreibst du einen Anwendungsbereich durch Objekte. Gleichartige Objekte werden durch eine Klasse zusammengefasst.
Klasse und Objekt
Eine Klasse beschreibt gemeinsame Eigenschaften und mögliche Handlungen gleichartiger Objekte. Ein Objekt ist ein konkretes Exemplar dieser Klasse.
Eine Klasse besitzt typischerweise:
- Attribute: Sie speichern Eigenschaften und den Zustand eines Objekts.
- Methoden: Sie beschreiben, welche Operationen ein Objekt ausführen kann oder welche Auskunft es gibt.
Für eine Simulation von Fahrstrecke und Kraftstoff wird die Klasse Auto entworfen.
Mögliche Attribute:
- Kennzeichen
- Kilometerstand
- Tankvolumen
- Verbrauch
- Tankinhalt
Mögliche Methoden:
tanken(Menge)verändert den Tankinhalt, aber nicht über das Tankvolumen hinaus.fahren(Strecke)verändert Kilometerstand und Tankinhalt. Reicht der Kraftstoff nicht, kann das Auto nur die tatsächlich mögliche Strecke fahren.- Eine Abfragemethode kann den aktuellen Tankinhalt liefern.
Ein bestimmtes Auto mit einem konkreten Kennzeichen und konkreten Attributwerten ist ein Objekt der Klasse Auto.
Sitzfarbe und Anzahl der Türen fehlen bewusst, weil sie für die betrachtete Tank- und Fahrtsimulation nicht benötigt werden.
UML-Klassendiagramme können solche Modelle übersichtlich darstellen. Ein Klassenrechteck enthält den Klassennamen sowie Bereiche für Attribute und Methoden. Beziehungen zwischen Klassen lassen sich ebenfalls darstellen.
Eine Assoziation beschreibt eine Beziehung zwischen Klassen. Eine Aggregation ist eine besondere Ganzes-Teile- oder Hat-Beziehung, etwa: Eine Universität hat Fachbereiche.
Woran erkennst du ein brauchbares Modell?
Ein Modell ist nicht einfach „richtig“, weil es ordentlich aussieht. Seine Güte zeigt sich daran, ob es für den festgelegten Zweck brauchbar ist.
Prüfe dazu fünf Fragen:
- Zweck: Beantwortet das Modell die vorgesehene Frage?
- Relevanz: Enthält es alle dafür nötigen Aspekte und vermeidet es unnötige Details?
- Stimmigkeit: Passen Begriffe, Beziehungen und Regeln widerspruchsfrei zusammen?
- Szenarien: Funktioniert es in typischen Fällen und an wichtigen Grenzen?
- Annahmen und Daten: Sind die verwendeten Annahmen und Eingabedaten angemessen?
Ein Datenmodell für einen Onlineshop speichert Produkte und Bestellungen, aber keine Verbindung zwischen ihnen. Im Szenario „Zeige die Produkte einer Bestellung“ scheitert das Modell. Die Beziehung zwischen Bestellung und Produkt muss ergänzt werden.
Das Beispiel zeigt: Ein Modellfehler wird oft sichtbar, wenn du eine konkrete Nutzungssituation Schritt für Schritt am Modell prüfst.
Modelle bleiben begrenzt. Schlechte oder unvollständige Eingabedaten können die Aussagekraft mindern. Auch eine ungeeignete Annahme kann dazu führen, dass eine Simulation die Wirklichkeit schlecht beschreibt. Ein nützliches Modell macht deshalb seinen Zweck und seine Grenzen deutlich.
Prüfe ein Modell nicht daran, ob es möglichst viele Details enthält. Prüfe, ob es die richtigen Details für seinen Zweck enthält.
Karteikasten
Überlege zuerst selbst und drehe die Karte anschließend zum Prüfen um.
Alles auf einen Blick
- Informatische Modellierung
- Zweck klären
- System abgrenzen
- Relevante Aspekte auswählen
- Passende Modellart wählen
- Modell an Szenarien prüfen
- Annahmen und Grenzen beachten
Ein tragfähiges Modell verbindet drei Entscheidungen: Wofür wird es gebraucht? Was muss dafür enthalten sein? Wie wird seine Eignung geprüft?
Abschluss-Check
Wenn du alle drei Aufgaben begründen kannst, hast du den wichtigsten Gedanken verstanden: Ein gutes informatisches Modell ist nicht möglichst vollständig, sondern für seinen Zweck passend, nachvollziehbar und geprüft.