In der vorliegenden Arbeit geht es um die Analyse der Beziehung zwischen natürlicher Sprache und Programmiersprachen in der Hochschullehre der Informatik. Schwerpunkt dieser Arbeit sind die Erkenntnisse, die sich ergeben, wenn diese Beziehung in Lehr-Lern-Situationen explizit gemacht wird. Die Auswertung der Ergebnisse belegt, dass natürliche Sprache in Lehr-Lern-Situationen tatsächlich eine wichtige Rolle spielt, die jedoch weitere Aufmerksamkeit in der Forschung verdient.

Die beschriebene Beziehung explizit zu machen ist selbst eine neue Meta-Perspektive für die Reflexion von Forschung und Lehre in der Informatikdidaktik. Die Entwicklung dieser neuen Meta-Perspektive ist ein wichtiger Beitrag dieser Arbeit. Soweit bekannt wurde diese Meta-Perspektive noch nicht als solche zusammengefasst und gleichzeitig durch empirische Belege in der Hochschuldidaktik der Informatik unterstützt. Ein weiterer Beitrag ist die Erkenntnis, dass die Diagnose und Verwendung von Begriffen, die Studierende verwenden, als Teil von Sprache für Forschung und Lehre besonders fruchtbar sind. Weitere Forschungen könnten diesen neuen Ansatz verfolgen, um bekannte Probleme aus einer neuen Perspektive zu beleuchten.

Für den empirischen Nachweis dieser Erkenntnisse in dieser Arbeit wurde ein methodischer Ansatz aus dem Bereich der Mixed Methods verwendet, welcher insgesamt die Durchführung von vier Studien umfasste. Dieser methodische Ansatz kombinierte qualitative Ansätze wie die qualitative Inhaltsanalyse mit quantitativen Ansätzen wie Experimenten mit Studierenden als Teilnehmende. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass eine umfassende und vielschichtige Analyse der Ergebnisse ermöglicht wird. Des Weiteren wurden alle Akteure, die in den üblichen Lehr-Lern-Situationen an Hochschulen involviert sind, einbezogen. Diese Integration zielte darauf ab, eine umfassendere Analyse zu erhalten.

Alle vier Studien wurden so weit wie möglich nach dem jeweiligen wissenschaftlichen Goldstandard durchgeführt. Dazu gehören beispielsweise rigorose Messungen und große Stichprobengrößen. Die vier Studien bestehen aus einer explorativen Basisstudie und drei anschließenden Anwendungsstudien. Die Basisstudie nahm Studierende als Akteure in den Fokus. Hierbei deckte diese Studie die von den Studierenden verwendeten Begriffe auf und zeigte eine mögliche Beziehung zwischen Programmiersprache und natürlicher Sprache auf. Darüber hinaus führte die Basisstudie zu neuen Erkenntnissen über korrekte Vorstellungen und Fehlvorstellungen im Bereich der Programmiersprachen. Zudem ist der methodische Ansatz dieser Studie ein selbstständiger, wissenschaftlicher Beitrag, da er zeigt, wie eine qualitative Analyse von Begriffen mit großen Stichproben durchgeführt werden kann. Anwendungsstudie I untersuchte Lehrvideos, welche eine von vielen möglichen Lehrmethoden von Dozierenden darstellen. Als didaktische Grundlage für Lehrvideos, die auf die Unterstützung von Studierenden abzielen, erwies sich die Umsetzung des Sprachfokus über die Verwendung mehrerer Repräsentationsebenen als nicht überzeugend. Somit konnte die Hypothese über die positive Wirkung dieser sprachbasierten Videos auf das Schreiben von Programmcode und die Selbstwirksamkeit der Studierenden mit ziemlicher Sicherheit verworfen werden. Anwendungsstudie II fokussierte sich auf das Lehrpersonal im Allgemeinen und deren Kompetenzen bei der Unterstützung der Studierenden. Es wurde ein Rubric als tabellarisches Bewertungsschema entwickelt und evaluiert. Dieses stellt einen Leitfaden dar, der spezifische Kriterien für die Bewertung nach Kategorie und Niveau auflistet. Das Rubric dient als Bewertungsschema für die Qualität der Antworten, wobei gemäß Forschungsthema ein sprachlicher Schwerpunkt gesetzt wurde. Schließlich wurde in der Anwendungsstudie III ein Test zur Messung der Eignung und den Vorerfahrungen zum Programmierlernen ent-wickelt und validiert, der auf der Umwandlung von Programmieraufgaben in natürliche Sprache basiert. Der daraus resultierende Text namens Natural Language Computing Test (NLCT) hat sich als äußerst genau, valide und reliabel erwiesen. Dennoch erwies sich der NLCT nicht als guter Prädiktor für den Erfolg am Ende des Programmierkurses.

Zusammenfassend lässt sich anführen, dass die vier durchgeführten Studien gezeigt haben, dass das Potenzial dieser neuen Meta-Perspektive in der Art und Weise liegt, wie die beschriebene Beziehung durchgeführt wird. Die Verwendung von Begriffen als Bindeglied zwischen Programmiersprache und natürlicher Sprache scheint besonders vielversprechend zu sein. Im Gegensatz dazu hat sich die Verwendung mehrerer Repräsentationsebenen von Programmiersprache, natürlicher Sprache und Visualisierung als weniger vielversprechend erwiesen.