Die Dozenten des MOOC (Massive Open Online Course) sind die am HPI tätigen Doktoranden Jan Renz, Matthias Bauer und Martin Malchow. Schon jetzt wollen über 4.800 Online-Lerner bei dem Kurs mitmachen und das "Internet der Dinge" in ihr Zuhause holen. 

Technologische Basis für die Kommunikation der einzelnen Sensoren, Antriebselemente und Displays ist der Minicomputer Raspberry Pi. "Der preiswerte Ein-Chip-Rechner ist nicht nur bei Hobbybastlern beliebt, sondern wird mittlerweile auch von zahlreichen Unternehmen eingesetzt", so HPI-Wissenschaftler Bauer. Der Raspberry Pi könne wie große und teure Computer ebenfalls Software ausführen sowie Daten speichern, senden und empfangen.

"Wir zeigen im Laufe des Workshops, wie mit wenig Equipment einfache Basisfunktionalitäten eines Smart Home umgesetzt werden können. So versetzen wir die Teilnehmer in die Lage, selbst eine komplexe Gesamtlösung zu konzipieren", ergänzt Doktorand Bauer. Im Anschluss solle es beispielsweise möglich sein, ein elektronisches Garagentor so zu programmieren, dass es sich öffnet, sobald sich das eigene Auto nähert. Auch der intelligente Backofen könne per Handy angeschaltet werden, während noch im Supermarkt eingekauft wird.

HPI-Informatiker Renz betont, dass es einerseits darum gehe die Nutzer zum Ausprobieren zu ermutigen. "Andererseits ist es unser primäres Ziel, ein Verständnis für die Technologien und Zusammenhänge zu vermitteln, die hinter den Schlagwörtern 'Smart Home' oder 'Industrie 4.0' stecken", betont der Dozent. Da für die Aufgaben die Programmiersprache Python verwendet werde, sollten die Teilnehmer laut Renz schon grundlegendes Vorwissen mitbringen. Das lasse sich beispielsweise mithilfe zurückliegender Kurse auf openHPI im Archivmodus wieder auffrischen.

Während der Konzeption des Kurses hat laut Malchow der Praxisbezug im Vordergrund gestanden. "Wir geben zu Beginn des Workshops sehr konkrete Tipps, welche Ausrüstung sinnvoll ist, um die gezeigten Projekte selbst  nachzubauen", erzählt der Potsdamer Informatikwissenschaftler. Unter den Empfehlungen seien beispielsweise Temperatur-, Feuchtigkeits- und Fenstersensoren sowie LCD-Displays. Mitmachen könne man aber auch ohne eigene Hardware: "Wir bieten den Lernern an, online den eigenen Code auf einem von uns zur Verfügung gestellten Hardware-System auszuprobieren", erklärt Malchow.