Block 12 · Querschnitt

A · Erklärungssatz

Dieser Block sammelt die Themen, die in der Themenanalyse keinem Fachblock zugeordnet sind. Der englische Fachtext ist dabei der wichtigste: Er kam in fünf der letzten neun Prüfungen vor, zuletzt in vier Prüfungen hintereinander mit steigender Tendenz. Die übrigen vier Themen kamen je einmal dran, meist als 4- bis 16-Punkte-Teilaufgabe in Teil 1. Sie sind schnell gelernt und bringen sichere Punkte, wenn sie wieder auftauchen. KI und Green IT stehen außerdem in den Szenarien neuerer Prüfungen (Drohnenbilder, KI-Auswertung, Energieverbrauch).

QU-01 · Englischer Fachtext Oft ↑

Vorkommen: 5/9 · Prüfungen: S22 T1 A2c (NoSQL/MongoDB, 9 P), W23 T1 A2a (User Stories/INVEST, 1 P direkt aus dem Text), S24 T2 A3b (Überdeckungsmaße, 12 P), W25 T1 A2b (eRechnung/EU-Richtlinie, 9 P), S26 T1 A3a (LoRa, 3 P) · in den letzten vier Prüfungen jedes Mal

So sieht die Aufgabe aus

• Mitten in einer Fachaufgabe steht ein englischer Text von ½ bis 1 Seite, meist aus einer Hersteller- oder Informationsseite mit Quellenangabe (z. B. MongoDB, eine EU-Seite, ein Testing-Blog). Oft ist er mit fett gedruckten Zwischenüberschriften gegliedert.
• Die Fragen sind deutsch, du antwortest deutsch. Englische Fachbegriffe darfst du benutzen (Failover, Throughput), solltest sie aber kurz erklären.
• Typische Operatoren: „Erläutern Sie drei Vorteile … anhand des Textes“, „Beschreiben Sie …“, „Nennen Sie … laut Text“. Häufig kommt ein Transfer dazu: „… und beziehen Sie sie auf das Projekt“, „Begründen Sie, ob … für das Szenario geeignet ist“.
• Punkte: meist 3 bis 4 Punkte je erläutertem Aspekt (S22: drei Vorteile = 9 P; S24: drei Überdeckungsmaße = 12 P).
• Der Text liefert die Argumente. Fachwissen aus anderen Blöcken (Datenbanken, Testen, Netzwerk) hilft beim Verstehen und beim Übertragen, ersetzt aber nicht den Textbezug.

So gehst du vor

1. Aufgabe zuerst lesen. Was ist gefragt (Vorteile? Unterschiede? Voraussetzungen?), wie viele Punkte, welcher Operator? Nennen = Stichwort genügt; beschreiben = Sachverhalt in ganzen Sätzen; erläutern = Aussage + Begründung oder Beispiel; beurteilen/begründen = eigene Entscheidung mit Argumenten.
2. Text überfliegen (Skimming). Überschriften und jeweils den ersten Satz eines Absatzes lesen. Viele Prüfungstexte sind schon nach Vorteilen gegliedert: Die Zwischenüberschriften sind dann dein Antwortgerüst.
3. Gezielt lesen (Scanning). Nur die Stellen genau lesen, die zur Frage passen. Fundstellen am Rand nummerieren (①, ②, ③), Signalwörter unterstreichen: however, whereas, provided that, unless – dort stehen Gegensätze, Bedingungen und Einschränkungen.
4. Antwort formulieren. Deutsch, in eigenen Worten, ganze Sätze. Pro Punkt: Was sagt der Text? Warum ist das ein Vorteil (oder Nachteil)? Was bedeutet es für das Projekt? Unbekannte Wörter aus dem Zusammenhang erschließen.
5. Kontrollieren. Stimmt die Anzahl? Ist jeder Punkt eigenständig, oder hast du dasselbe Argument zweimal formuliert?

Beispiel (eigenes Thema, nicht aus den Aufgaben)

Frage: „Erläutern Sie anhand des Textes, wie die Zwei-Faktor-Authentifizierung vor Phishing schützt, und nennen Sie die laut Text sichersten Varianten.“ (4 P)

Vorgehen: Fundstelle ① = Satz 2 („cannot log in unless they also control the second factor“), Fundstelle ② = Satz 4 („whereas … more secure“). Das Signalwort unless zeigt die Bedingung, whereas den Gegensatz.

Musterantwort: Bei 2FA muss man sich mit zwei verschiedenen Faktoren ausweisen, z. B. mit Wissen (Passwort) und Besitz (Smartphone mit Einmalcode). Erbeutet ein Angreifer per Phishing nur das Passwort, kann er sich trotzdem nicht anmelden, weil ihm der zweite Faktor fehlt. Das Risiko einer Kontoübernahme sinkt deshalb deutlich. Als sicherer als SMS-Codes, die abgefangen werden können, nennt der Text Authenticator-Apps und Hardware-Sicherheitsschlüssel.

IT-Fachvokabular Englisch–Deutsch (rund 80 Begriffe)

Typische Formulierungen und Signalwörter

Falsche Freunde und Zahlen

QU-02 · Tabellenkalkulation Sonstige

Vorkommen: 1/9 · Prüfung: S23 T1 A3 (16 P): Formel für den Folgetag (2 P), Grundpreis mit VLOOKUP aus einem anderen Arbeitsblatt (5 P), Endpreis mit IF und WEEKDAY (5 P), weitere Einsatzmöglichkeit (2 P), Problem beim Einsatz (2 P). Die Funktionen standen im Belegsatz, mit englischen Namen.

Grundbegriffe

• Arbeitsmappe (Datei) → Arbeitsblätter (Tabellenblätter) → Zellen (Spalte + Zeile, z. B. B3) → Bereich (B3:D8).
• Eine Formel beginnt mit =. In der deutschen Version werden Argumente mit Semikolon getrennt und Kommazahlen mit Komma geschrieben (=RUNDEN(A1;2)), in der englischen Version mit Komma und Dezimalpunkt (=ROUND(A1,2)). In der Prüfung schreibst du so wie im Belegsatz; beide Schreibweisen werden akzeptiert.
• Bezug auf ein anderes Arbeitsblatt: Blattname!Zelle, z. B. Preise!B3 oder Preise!$A$2:$C$8 (LibreOffice: $Preise.B3).
• Datumswerte sind Zahlen: Gespeichert wird die Anzahl der Tage seit dem 01.01.1900 (01.01.1900 = 1, der 08.10.2026 ist 46303). Deshalb kann man mit Datumswerten rechnen: Datum + 1 = Folgetag, Datum + 7 = eine Woche später, Datum − Datum = Abstand in Tagen. Das Zellformat (z. B. „Do, 08.10.2026“) ändert nur die Anzeige.
• Text steht in Anführungszeichen ("ja"), Wahrheitswerte heißen WAHR/FALSCH (TRUE/FALSE), Vergleiche: = <> < > <= >=, Texte verketten mit &.

Zellbezüge: relativ, absolut, gemischt

Beim Kopieren einer Formel passt die Tabellenkalkulation relative Bezüge an: Eine Formel in Zeile 2, die sich auf B2 bezieht, bezieht sich nach dem Kopieren in Zeile 3 auf B3. Mit dem $-Zeichen wird die Spalte bzw. Zeile festgehalten (F4 schaltet in Excel zwischen den Varianten um).

Wichtige Funktionen (deutsch – englisch)

Beispiel Sportverein (Arbeitsblätter Mitglieder und Beiträge):

WENN – auch verschachtelt

WENN(Prüfung; Dann_Wert; Sonst_Wert). Für mehr als zwei Fälle wird im Sonst-Teil ein weiteres WENN eingesetzt. Bei Schwellenwerten von der höchsten Schwelle abwärts prüfen, dann braucht man keine Bereichsprüfung mit UND. UND(…) ist wahr, wenn alle Bedingungen gelten, ODER(…), wenn mindestens eine gilt. Beispiel IHK-Notenschlüssel (Punkte in B2):

=WENN(B2>=92;1;WENN(B2>=81;2;WENN(B2>=67;3;WENN(B2>=50;4;WENN(B2>=30;5;6)))))

74 Punkte → 3 · 50 Punkte → 4 · 29,5 Punkte → 6 (in Excel geprüft). Englisch: =IF(B2>=92,1,IF(B2>=81,2, …)). Jede öffnende Klammer braucht eine schließende: 5 × WENN → 5 Klammern am Ende.

SVERWEIS und XVERWEIS

SVERWEIS(Suchkriterium; Matrix; Spaltenindex; Bereich_Verweis) sucht das Suchkriterium in der ersten Spalte der Matrix und liefert den Wert aus der Spalte Spaltenindex derselben Zeile. Der Spaltenindex zählt ab der ersten Spalte der Matrix, nicht ab Spalte A des Blattes.

• Bereich_Verweis = FALSCH (oder 0): genaue Übereinstimmung. Wird nichts gefunden, erscheint #NV. Richtig für Schlüssel wie Artikelnummer, Zone, Mitgliedsart.
• Bereich_Verweis = WAHR (oder weggelassen): ungefähre Suche. Die erste Spalte muss aufsteigend sortiert sein; geliefert wird die Zeile mit dem größten Wert, der kleiner oder gleich dem Suchkriterium ist. Richtig für Staffeln (Versandkosten nach Gewicht, Rabatt nach Menge, Noten nach Punkten).
• Die Matrix wird absolut angegeben, damit die Formel kopiert werden kann.

XVERWEIS (Excel 2021/365, neuere LibreOffice-Versionen): XVERWEIS(Suchkriterium; Suchmatrix; Rückgabematrix; [wenn_nicht_gefunden]; …). Sucht standardmäßig genau, die Rückgabespalte darf auch links der Suchspalte liegen, und eingefügte Spalten verschieben keinen Spaltenindex. Beispiel: =XVERWEIS(B2;Beiträge!$A$2:$A$5;Beiträge!$B$2:$B$5;"unbekannt"). WVERWEIS arbeitet wie SVERWEIS, sucht aber in der ersten Zeile.

Datumsfunktionen und WOCHENTAG

WOCHENTAG(Zahl; [Typ]) liefert den Wochentag eines Datums als Zahl. Welche Zahl welcher Tag ist, hängt vom Typ ab:

Der 25.12.2026 ist ein Freitag: =WOCHENTAG(DATUM(2026;12;25)) → 6, =WOCHENTAG(DATUM(2026;12;25);2) → 5. Mit Typ 2 heißt „Wochenende“ WOCHENTAG(A2;2)>5 und „Montag bis Freitag“ WOCHENTAG(A2;2)<=5.

Einsatzmöglichkeiten und Grenzen

QU-03 · Ticketsystem / IT-Service Sonstige

Vorkommen: 1/9 · Prüfung: S22 T1 A4a (12 P): drei Vorteile und einen Nachteil beim Einsatz eines Ticketsystems für den Support einer App erläutern (danach ging es mit dem Login per OAuth2 weiter)

Ein Ticketsystem (Helpdesk-, Service-Desk- oder Issue-Tracking-System) erfasst jede Anfrage als Ticket mit eindeutiger Nummer und verfolgt sie bis zur Erledigung. Anfragen kommen über mehrere Kanäle herein: E-Mail (wird automatisch zum Ticket), Webformular bzw. Self-Service-Portal, Telefon (der Service Desk legt das Ticket an), Chat oder ein Feedback-Knopf in der App. Bekannte Produkte sind Jira Service Management, Zammad, Znuny (früher OTRS) und ServiceNow; für Entwicklungsaufgaben die Issues in GitHub oder GitLab.

Inhalt eines Tickets: Ticketnummer · Melder mit Kontaktdaten · Zeitstempel (Eingang, erste Reaktion, Lösung) · Kanal · Kategorie und betroffener Dienst · Beschreibung (Fehlerbild, Schritte, Screenshot, Gerät, App-Version) · Auswirkung und Dringlichkeit → Priorität · Status · zuständige Gruppe bzw. Bearbeiter · Verlauf mit Kommentaren · Lösung und Ursache · Verknüpfungen zu anderen Tickets · Zeitaufwand.

ITIL-Grundbegriffe (kurz)

ITIL ist eine Sammlung bewährter Praktiken für das IT-Service-Management. Für die Prüfung reichen diese Begriffe (Beispiele aus einer Hochschul-IT):

Lebenszyklus eines Tickets

„Gelöst“ und „Geschlossen“ sind zwei verschiedene Status: Gelöst heißt, der Bearbeiter hat eine Lösung eingetragen. Geschlossen wird erst, wenn der Melder bestätigt oder sich innerhalb einer Frist (z. B. 5 Tage) nicht meldet. So kann ein Ticket wiedereröffnet werden, falls die Lösung nicht funktioniert.

Priorität aus Auswirkung und Dringlichkeit

Die Priorität wird nicht danach vergeben, wer am lautesten ruft, sondern aus zwei Fragen abgeleitet: Auswirkung (Impact): Wie viele Nutzer, welche Geschäftsprozesse sind betroffen? Dringlichkeit (Urgency): Wie schnell entsteht Schaden, gibt es einen Workaround? Eine typische Matrix nach ITIL (1 = höchste Priorität):

SLA: Servicezeit, Reaktionszeit, Lösungszeit, Verfügbarkeit

• Servicezeit: Zeitraum, in dem der Support arbeitet (z. B. Mo–Fr 8–18 Uhr). SLA-Fristen laufen nur innerhalb der Servicezeit.
• Reaktionszeit: vom Eingang bis zur ersten qualifizierten Rückmeldung bzw. zum Bearbeitungsbeginn. Eine automatische Eingangsbestätigung zählt nicht.
• Lösungszeit (Wiederherstellungszeit): vom Eingang, bis der Service wieder funktioniert (Status „gelöst“). Im Status „Wartend auf Melder“ ruht die Uhr meist.
• Verfügbarkeit in Prozent der vereinbarten Betriebszeit. Beispiel 24/7-Betrieb, Monat mit 30 Tagen = 720 h: 99,5 % erlauben 0,5 % · 720 h = 3,6 h Ausfall, 99,9 % nur 0,72 h = 43,2 min.

So prüfst du ein SLA: Priorität bestimmen → Fristen aus der SLA-Tabelle ablesen → Dauer je Zeitpunkt berechnen (nur Servicezeit) → vergleichen. Beispiel: Eingang 9:10 Uhr, Priorität 2 mit 1 h Reaktions- und 8 h Lösungszeit, erste Rückmeldung 9:55 Uhr → 45 min ≤ 1 h, Reaktionszeit eingehalten.

Support-Level und Eskalation

• Funktionale (horizontale) Eskalation: Das Ticket wird an eine Stufe mit mehr Fachwissen oder Berechtigungen weitergegeben, weil die aktuelle Stufe es nicht lösen kann (1st → 2nd → 3rd Level).
• Hierarchische (vertikale) Eskalation: Vorgesetzte werden eingeschaltet, weil eine SLA-Frist zu reißen droht, die Auswirkung sehr groß ist oder Entscheidungen bzw. zusätzliche Ressourcen nötig sind. Sie kann gleichzeitig mit der funktionalen Eskalation stattfinden.
• Wissensdatenbank (Knowledge Base): Lösungsartikel, bekannte Fehler und Workarounds. Je besser sie gepflegt ist, desto mehr Tickets löst schon der 1st Level oder der Nutzer selbst (Level 0).

Kennzahlen (KPIs) im Support

Beispiel: 400 Tickets im Monat, davon 248 beim ersten Kontakt gelöst → Erstlösungsquote 62 %; 372 innerhalb der SLA-Fristen → SLA-Erfüllungsquote 93 %.

Vor- und Nachteile eines Ticketsystems

QU-04 · Künstliche Intelligenz Sonstige

Vorkommen: 1/9 als eigene Aufgabe · Prüfungen: W23 T1 A1b (6 P): Ziele eines Workshops beschreiben, der Widerstände gegen ein KI-System im Weinbau abbauen soll · S26: KI-Auswertung von Drohnenbildern als Teil des Szenarios (gefragt war dort der Speicherbedarf, Block 02) · Seit 2025 gelten schrittweise die Regeln des EU AI Act.

Grundbegriffe

Lernverfahren

Trainings- und Testdaten

• Die gelabelten Daten werden aufgeteilt, z. B. 70 % Trainingsdaten (damit lernt das Modell), 15 % Validierungsdaten (zum Einstellen während der Entwicklung) und 15 % Testdaten (nur für die abschließende Bewertung).
• Testdaten dürfen im Training nicht vorkommen. Sonst misst man nur, ob das Modell die Beispiele auswendig gelernt hat (Overfitting: sehr gut auf bekannten, schlecht auf neuen Daten).
• Die Daten müssen den späteren Einsatz repräsentieren: gleiche Kameras, Lichtverhältnisse, Jahreszeiten, Nutzergruppen, Varianten. Was das Modell nie gesehen hat, erkennt es schlecht.

Ergebnis bewerten (Beispiel Flaschenkontrolle): Eine Kamera-KI prüft 1.000 Flaschen, von denen 50 tatsächlich beschädigt sind.

Bias und Datenqualität

Bias (Verzerrung) heißt: Das Modell liefert für bestimmte Fälle oder Gruppen systematisch schlechtere oder unfaire Ergebnisse. Die Ursache liegt fast immer in den Daten („garbage in, garbage out“):

Generative KI: Halluzinationen und Erklärbarkeit

• Halluzination: Ein Sprachmodell erzeugt eine plausibel klingende, aber falsche Aussage (erfundene Fakten, Quellen, Paragraphen oder Programmfunktionen). Ursache: Das Modell berechnet wahrscheinliche Wortfolgen, prüft aber keine Fakten. Maßnahmen: Antworten auf geprüfte eigene Dokumente stützen (Retrieval Augmented Generation, RAG), Quellen anzeigen lassen, Themenbereich begrenzen, Unsicherheit zulassen („Das weiß ich nicht“), an einen Menschen übergeben, regelmäßig mit typischen Fragen testen, Nutzer auf mögliche Fehler hinweisen.
• Erklärbarkeit (Explainable AI): Bei neuronalen Netzen ist kaum nachvollziehbar, warum ein Ergebnis zustande kommt (Blackbox). Erklärbarkeit ist wichtig für Vertrauen und Akzeptanz, Fehlersuche, Haftung und die Rechte Betroffener (DSGVO Art. 22: keine rein automatisierte Entscheidung mit erheblicher Wirkung ohne Beteiligung eines Menschen). Hilfen: Konfidenz anzeigen, Heatmap mit den Bildbereichen, die das Ergebnis bestimmt haben, einfachere Modelle, wo sie ausreichen.

Datenschutz

• Enthalten Trainings- oder Eingabedaten personenbezogene Daten (Gesichter auf Kamerabildern, Namen in Support-Texten, Stimmen), gilt die DSGVO: Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Information der Betroffenen, Löschpflichten. Aus einem fertig trainierten Modell lassen sich einzelne Daten kaum wieder entfernen.
• Maßnahmen: anonymisieren oder pseudonymisieren, Personen auf Bildern unkenntlich machen, nur nötige Daten verwenden, Vertrag zur Auftragsverarbeitung mit dem KI-Anbieter, Verarbeitung in der EU, keine Kundendaten oder Geschäftsgeheimnisse in öffentliche KI-Chats eingeben.
• Kameras und KI-Auswertungen am Arbeitsplatz eignen sich zur Leistungs- und Verhaltenskontrolle; der Betriebsrat hat deshalb ein Mitbestimmungsrecht (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG).

EU AI Act (KI-Verordnung)

Die Verordnung (EU) 2024/1689 gilt als Verordnung unmittelbar in allen EU-Staaten. Sie ist seit August 2024 in Kraft; ihre Pflichten greifen gestaffelt: Verbote und die Pflicht, für ausreichende KI-Kompetenz der Beschäftigten zu sorgen (Art. 4), seit Februar 2025; Regeln für Allzweck-KI-Modelle (z. B. große Sprachmodelle) seit August 2025; die meisten übrigen Pflichten (u. a. Transparenz, Hochrisiko-Bereiche) laut Verordnung ab August 2026, Hochrisiko-KI in regulierten Produkten ab August 2027. Die EU-Kommission hat Ende 2025 vorgeschlagen, Teile der Hochrisiko-Pflichten zu verschieben („digitaler Omnibus“). Für die Prüfung zählt das Prinzip, nicht das genaue Datum: Je höher das Risiko für Gesundheit, Sicherheit und Grundrechte, desto strenger die Regeln.

Rollen: Anbieter entwickeln ein KI-System und bringen es in Verkehr (auch ein Softwarehaus, das eine KI-Funktion in sein Produkt einbaut); Betreiber setzen es in eigener Verantwortung beruflich ein. Für Anbieter von Allzweck-KI-Modellen gelten eigene Pflichten (Dokumentation, Urheberrechtsstrategie, Zusammenfassung der Trainingsdaten).

KI-Assistenten in der Softwareentwicklung

Regeln für den Einsatz: Die Verantwortung bleibt beim Entwickler – erzeugter Code durchläuft Code-Review und Tests wie jeder andere Code. Firmenlizenz mit Datenschutzvertrag statt privater Konten, keine Geheimnisse in Prompts, klare Richtlinie, welche Werkzeuge für welche Daten erlaubt sind, vorgeschlagene Abhängigkeiten prüfen.

Akzeptanz bei Mitarbeitenden

Wird KI eingeführt, entstehen Ängste und Widerstände. Hier gelten dieselben Regeln wie beim Change-Management (siehe Block 04 Projektmanagement):

QU-05 · Green IT Sonstige

Vorkommen: 1/9 · Prüfung: W23 T1 A1c (4 P): den Begriff Green IT erläutern und Ziele nennen

Green IT bezeichnet alle Bestrebungen, Informations- und Kommunikationstechnik über ihren gesamten Lebenszyklus (Herstellung, Betrieb, Entsorgung) umwelt- und ressourcenschonend zu gestalten – und IT so einzusetzen, dass sie auch in anderen Bereichen Energie und Ressourcen spart.

Ziele: Energieverbrauch senken (Geräte, Rechenzentren, Kühlung) · CO₂-Emissionen verringern (Klimaschutz) · Rohstoffe schonen (Metalle, seltene Erden, Wasser) · Lebensdauer der Geräte verlängern und Elektroschrott vermeiden · Recycling und schadstoffarme Herstellung · Betriebskosten senken · gesetzliche Vorgaben und Nachhaltigkeitsberichte erfüllen, Image verbessern.

Maßnahmen im Rechenzentrum und die Kennzahl PUE

• Virtualisierung und Konsolidierung: Physische Server sind oft nur zu 10–15 % ausgelastet. Viele virtuelle Server auf wenigen gut ausgelasteten Hosts sparen Strom, Kühlung, Platz und Hardware. Dasselbe Prinzip nutzt die Cloud.
• Kühlung: Kalt-/Warmgang-Einhausung, höhere Zulufttemperatur, freie Kühlung mit Außenluft, Flüssigkeitskühlung; Abwärme zum Heizen nutzen.
• effiziente USV und Netzteile, Ökostrom, Messung und Monitoring, ungenutzte Systeme abschalten.

PUE (Power Usage Effectiveness) = Gesamtenergie des Rechenzentrums ÷ Energie der IT-Geräte. Im Beispiel: 72 kW ÷ 40 kW = 1,8. Für jede Kilowattstunde, die die Server nutzen, werden also 0,8 kWh zusätzlich für Kühlung, USV und Licht verbraucht. Der Idealwert 1,0 ist praktisch nicht erreichbar. Ältere Serverräume liegen oft bei 1,8–2,5, moderne Rechenzentren bei 1,2–1,4. In Deutschland schreibt das Energieeffizienzgesetz (EnEfG) größeren Rechenzentren (ab 300 kW) Grenzwerte vor, z. B. höchstens 1,2 für Neubauten ab Mitte 2026.

So gehst du bei Berechnungen vor:

1. Leistungen in kW bestimmen (W ÷ 1.000), IT-Leistung und Gesamtleistung trennen.
2. PUE = Gesamtleistung ÷ IT-Leistung (eine Verhältniszahl, kein Prozentwert).
3. Energie (kWh) = Leistung (kW) · Betriebsstunden; Dauerbetrieb: 24 h · 365 = 8.760 h pro Jahr.
4. Kosten = kWh · Strompreis; CO₂ = kWh · Emissionsfaktor (kg CO₂ je kWh).
5. Einsparung = alt − neu; Einheiten in jeder Zeile mitschreiben.

Beispiel fortgesetzt: 72 kW · 8.760 h = 630.720 kWh pro Jahr. Senkt eine neue Kühlung die PUE auf 1,3, braucht der Raum 40 kW · 1,3 = 52 kW, also 455.520 kWh. Einsparung 175.200 kWh, bei 0,30 €/kWh 52.560 € und bei 0,38 kg CO₂/kWh rund 66,6 t CO₂ im Jahr.

Nachhaltige Softwareentwicklung

Software bestimmt, wie viel Hardware, Rechenzeit, Speicher und Datenübertragung gebraucht wird. Ansatzpunkte:

• effiziente Algorithmen und Datenstrukturen (z. B. O(n log n) statt O(n²), Datenbankindex statt vollständigem Tabellendurchlauf)
• Datenmengen reduzieren: nur benötigte Felder abfragen und übertragen, Paginierung, Kompression (gzip), Bilder in passender Auflösung und modernem Format (WebP, AVIF), Lazy Loading
• Caching (Browser, Server, CDN) statt wiederholter Berechnung oder Übertragung
• ereignisgesteuert statt Polling: Push-Benachrichtigungen oder WebSockets statt ständiger Nachfragen beim Server
• rechenintensive Aufgaben nur bei Bedarf und gebündelt ausführen, möglichst zu Zeiten mit viel Ökostrom
• Datensparsamkeit und Löschkonzepte, Protokolle begrenzen (passt auch zur DSGVO)
• Cloud-Ressourcen bedarfsgerecht: automatisches Skalieren, Test- und Entwicklungsumgebungen außerhalb der Arbeitszeit abschalten
• auch ältere Geräte und Betriebssysteme unterstützen, damit Software keinen Neukauf erzwingt; Energieverbrauch im Test messen

Hardware-Lebenszyklus und Zertifikate

Bei Notebooks, Tablets und Smartphones entsteht oft der größere Teil der CO₂-Emissionen bereits bei der Herstellung, nicht im Betrieb. Deshalb wirkt eine längere Nutzung besonders stark: reparieren und aufrüsten (Akku, Arbeitsspeicher, SSD), gebrauchte („refurbished“) Geräte kaufen, Altgeräte nach sicherer Datenlöschung weitergeben, fachgerecht recyceln (Rücknahme nach Elektro- und Elektronikgerätegesetz). Bei der Beschaffung zählen Energieverbrauch, Reparierbarkeit, Ersatzteil- und Update-Zusagen, Schadstoffarmut und Rücknahme.

Maßnahmen bewerten

Eine Maßnahme ist gut, wenn sie viel einspart und wenig Nachteile hat. Kriterien: Einsparung (kWh, €, CO₂), Investition und Amortisationszeit (= Investition ÷ jährliche Einsparung; z. B. 30.000 € ÷ 12.000 €/Jahr = 2,5 Jahre), Umsetzungsaufwand und Risiko (z. B. weniger Server = Ausfall trifft mehr Dienste, Redundanz einplanen), Nebenwirkungen wie der Rebound-Effekt (effizientere Technik wird mehr genutzt, die Einsparung schrumpft).

B · Belegsatz

Enthält nur, was dir auch die IHK beilegen würde: die Ausgangssituation, die englischen Fachtexte, eine Funktionsliste der Tabellenkalkulation (wie im Belegsatz S23) und die Daten zu den Aufgaben. Keine Erklärungen.

C · Aufgaben

Alle Aufgaben beziehen sich auf die Ausgangssituation in Anlage 1. Antworten auf Fragen zu englischen Texten sind auf Deutsch zu formulieren. Formeln der Tabellenkalkulation dürfen in deutscher oder englischer Schreibweise angegeben werden (Funktionsliste in Anlage 5).

QU-01 · Englischer Fachtext

QU-02 · Tabellenkalkulation

QU-03 · Ticketsystem / IT-Service

QU-04 · Künstliche Intelligenz

QU-05 · Green IT

Originalaufgaben zum Üben

Diese echten Prüfungsaufgaben passen zu diesem Block (Dateien im Ordner Prüfungsvorbereitung). Lösungen gibt es nur für 2023 Sommer, 2023 Winter, 2024 Sommer und 2025 Winter (dort vom u-form-Verlag).