StackFuel Python Live Sessions: freiwilliges Begleitangebot zu den StackFuel-Kursen (DAN/DSC für Basics, WPP/OOP/DPP für Advanced). Jede Session dauert ca. 1 Stunde, live, Zeit ist meist gerade so ausreichend für das geplante Programm.
- Basics: Jupyter Notebooks
- Advanced: zusätzlich Python-Skripte/Module (realistisches Setup)
- Sessions bauen strukturell aufeinander auf (siehe README.md, Reihenfolge 1–8 je Bereich) — Konzepte aus späteren Sessions (Listen, Module/Import, ...) sollten in früheren Notebooks nicht vorausgesetzt werden.
Ablauf: Dozent erklärt und zeigt live (Vortrag + Live-Coding). Teilnehmende bekommen das Notebook im Anschluss zum eigenständigen Üben. Das Notebook ist also gleichzeitig Vortragsgrundlage und Nacharbeits-Material.
Da die Sessions live und zeitknapp gehalten werden, aber die Notebooks danach zum Selbststudium dienen:
Kein Handlungsbedarf, passt zum Format:
- Fehlende Übungsaufgaben/Quizfragen im Notebook selbst — Üben passiert danach eigenständig
- Fehlende leere "Probier selbst"-Zellen für Fehlerbeispiele — Teilnehmende können das später selbst tun
- Kein separates Zwischen-Recap als eigene Notebook-Zelle — reicht, wenn der Dozent es mündlich zusammenfasst
Worauf beim Review achten (Zeitbudget):
- Abschnitte identifizieren, die live viel Erklärzeit fressen, aber für das Kernthema nicht zwingend nötig sind (Exkurse, Randthemen, mehrere fortgeschrittene Konzepte auf einmal) — solche Stellen sollten knapp/optional gehalten oder klar als "bei Bedarf zuhause nachlesen" markiert sein
- Kapitel, die viele Konzepte auf einmal bündeln, bewusst in kleinere Live-Häppchen aufteilen
Bleibt unabhängig vom Zeitdruck relevant:
- Fortgeschrittene Syntax (Debug-f-strings, list comprehensions, Modul-Importe etc.) nicht mit voller Komplexität einführen, bevor Grundlagen sitzen
- Hervorhebungssymbole (💡/
⚠️ ) sparsam und mit klarer, konsistenter Bedeutung einsetzen - Konsistente, sprechende Variablennamen (kein Mix aus Deutsch/Englisch, keine wahllosen Einzelbuchstaben) — erleichtert live das Mitverfolgen am Bildschirm
- Kurzer Alltagsbezug/Analogie beim Einstieg in neue Konzepte
- Kurze Agenda/Lernziele zu Beginn helfen dem Dozenten, die Zeit auf die Kapitel zu verteilen
- Kurzes Inhaltsverzeichnis mit Sprungmarken zu den Kapiteln — hilft Teilnehmenden beim späteren Nachschlagen im ausgeteilten Notebook
Notebooks sind primär auf Deutsch (Erklärtext), Variablennamen sollten aber durchgängig Englisch sein (Konsistenz mit Python-Konventionen und späteren Kursinhalten).
Zielgruppe sind erwachsene Berufstätige in einer Weiterbildung. Der Ton ist sachlich und erklärend, nicht anfeuernd. Kindliche Ansprache und Verniedlichungen gehören nicht in die Notebooks.
Konkret zu vermeiden:
- Anfeuernde Überschriften-Zusätze wie „— was du jetzt kannst", „Das schaffst du", „Los geht's"
- Beruhigende Floskeln („keine Sorge", „das ist völlig in Ordnung", „kein Problem, wenn das noch nicht sitzt")
- Lob- und Erfolgsformeln („super", „gut gemacht", „geschafft")
- Umgangssprachliche Wendungen („das ist der ganze Sinn der Sache", „stur abarbeiten", „richtig aufgerollt")
Stattdessen:
- Überschriften benennen den Inhalt, nicht den Gemütszustand:
## Zusammenfassung,### Ausblick,### Typische Fehlerquellen - Lernziel- und Zusammenfassungslisten im Infinitiv statt in Du-Form („Mit
ifsteuern, welcher Code ausgeführt wird." statt „Du kannst jetzt mitif…")
Direkte Ansprache im laufenden Erklärtext („Mit open() kannst du eine Datei öffnen") ist in Ordnung und im Repo etabliert — gemeint ist nur die anfeuernde Rahmung drumherum. Alltagsanalogien zum Einstieg („Stell dir eine Funktion wie ein Küchengerät vor") bleiben ausdrücklich erwünscht.