| A – Formen und Struktur von Daten erkennen | 1 | A1G: Ich kann Formen von Daten aufzählen und diese beschreiben (numerisch, Text, Medien). | A1F: Ich kann die Form der Speicherung verschiedener Daten unterscheiden (Dateitypen / Datentypen). | A1E: Ich kann die Auswertbarkeit von Daten, deren Möglichkeiten und Grenzen vergleichen. |
| B – Merkmale eines Datenbestandes | 2 | B1G: Ich kann die Konsequenz der Struktur auf die Möglichkeit der Auswertbarkeit (Text tiefe Auswertbarkeit, Tabelle mittel, DB hoch) erläutern. | B1F: Ich kann abhängig von der Struktur eine Auswertung durchführen (Text, Tabelle usw.). | B1E: Ich kann aufzeigen, wie mit Hilfe einer Strukturtransformation Daten in eine besser auswertbare Form gebracht werden können. |
| C – Daten- und Skalentypen | 2 | C1G: Ich kann verschiedene Datentypen (ganze Zahl, rationale Zahlen, Zeit, Datum, Text, Boolean usw.) sowie die Unterschiede der Skalentypen (nominal, ordinal und metrisch) erläutern. | C1F: Ich kann für vorliegende Daten den richtigen Datentyp bestimmen und die Skalentypen auf Daten anwenden. | C1E: Ich kann Daten eines bestimmten Typs zu einem anderen Datentyp transformieren und einen bestimmten Skalentyp begründet auswählen. |
| D – Daten auswerten und visualisieren | 3 | D1G: Ich kann gängige Diagrammtypen (Balken, Säule, Kreis, Netz, Linie) und ihre typischen Einsatzgebiete erläutern sowie die wichtigsten statistischen Kenngrössen (Minimum, Maximum, Mittelwert, Anzahl, Median) und ihre Voraussetzungen (Skalentypen, Anzahl Beobachtungen, Datenqualität usw.) erklären. | D1F: Ich kann aus vorliegenden Daten Diagramme erstellen und Daten mit gegebenen Anforderungen mittels passenden Kenngrössen auswerten sowie eine Statistik mit geeigneten Skalentypen erstellen. | D1E: Ich kann Tendenzen in Auswertungsergebnissen ableiten und beschreiben sowie eine Statistik mit passenden Kenngrössen und Skalentypen kritisch hinterfragen und Verbesserungen vorschlagen. |
| E – Datenschutz in Auswertungen | 3 | E1G: Ich kann erläutern, wieso personenbezogene Daten nicht ohne Weiteres in Auswertungen und Statistiken eingesetzt, weitergeleitet oder publiziert werden dürfen. | E1F: Ich kann bei einer gegebenen Auswertung beurteilen, ob personenbezogene Daten angemessen geschützt sind. | E1E: Ich kann Massnahmen vorschlagen, um personenbezogene Daten in Auswertungen und Statistiken zu anonymisieren oder zu pseudonymisieren. |
| F – Konzeptionelles Datenmodell anwenden | 4 | F1G: Ich kann Elemente eines konzeptionellen Datenmodells (Entitätstyp, Attribut, Assoziation, unterschiedliche Kardinalität usw.) erläutern. | F1F: Ich kann aus gegebenen Anforderungen ein konzeptionelles Datenmodell erstellen. | F1E: Ich kann ein konzeptionelles Datenmodell eigenständig entwerfen, auf Vollständigkeit prüfen und begründete Anpassungen vornehmen. |
| G – Logisches relationales Datenmodell und Identifikationsschlüssel | 5 | G1G: Ich kann Unterschiede von einem konzeptionellen und einem logischen relationalen Datenmodell aufzählen und beschreiben sowie Eigenschaften von Identifikationsmerkmalen (Eindeutigkeit, Definiertheit, Minimalität, Lebenslänglich usw.) an einem Beispiel erklären. | G1F: Ich kann ein konzeptionelles Datenmodell in ein logisches relationales Datenmodell überführen (Schlüssel, Fremdschlüssel, Kardinalitäten, Zwischentabelle usw.) und für Entitäten einen geeigneten Schlüssel begründet auswählen (einfache, zusammengesetzte und künstliche Schlüssel). | G1E: Ich kann ein logisches relationales Datenbankmodell analysieren und daraus das konzeptionelle Modell ableiten (Reverse Engineering) sowie Schlüsselkandidaten auf ihre Eignung beurteilen und begründete Verbesserungsvorschläge formulieren (z. B. 8-stellige Artikelnummer, alte AHV-Nr., IPv4 usw.). |
| H – Normalisierung auf bestehendes Datenmodell anwenden | 6 | H1G: Ich kann das Ziel der Normalisierung beschreiben. | H1F: Ich kann die Normalisierung (1. bis 3. Normalform) anwenden. | H1E: Ich kann die Normalisierung kritisch hinterfragen, z. B. in Bezug darauf, wie sie sich auf die Performance auswirkt, und Verbesserungen vorschlagen. |
| I – Datenmodell als ERD zeichnen | 7 | I1G: Ich kann ein einfaches ERD mit einem Tool zeichnen (bis 3 Entitäten). | I1F: Ich kann ein Datenmodell mit Zwischentabellen, Attributen und Datentypen mit Hilfe eines Tools zeichnen (bis 10 Tabellen). | I1E: Ich kann mich selbständig in ein mir fremdes Tool einarbeiten und innert nützlicher Frist ein Datenmodell zeichnen. |