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# Klausurfragen – 223015b
**Dateiformate, Schnittstellen, Speichermedien · HdM Stuttgart · M. Czechowski**

<small>Stand: 01.02.2026</small>

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> **Legende – Moodle XML-Typen:**
> `[MC]` = `multichoice` (einzelne Auswahl)
> `[MM]` = `multichoice` + `<single>false</single>` (Mehrfachauswahl)
> `[MATCH]` = `matching` (Zuordnung)
> `[ORDER]` = `ordering` (Reihenfolge)
> `[ESSAY]` = `essay` (Freitext, manuell bewertet)
> `[SHORTANS]` = `shortanswer` (Stichwort/Satz, automatisch geprüft)
> `[NUMERIC]` = `numerical` (Zahlenwert ± Toleranz)
> `[CLOZE]` = `cloze` (Lückentext, gemischt)`

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<!-- _class: lead -->

## BLOCK J – Dateiformate: Grundbegriffe

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<!-- _class: disable -->

### J1 – Was bedeutet „komprimieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Kompression
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was bedeutet es, eine Datei zu komprimieren?

- [ ] Die Datei wird auf einem anderen Speichermedium gesichert.
- [x] **Die Dateigröße wird durch Entfernung oder Vereinfachung von Daten reduziert.** ✅
- [ ] Die Datei wird verschlüsselt, damit sie kleiner aussieht.
- [ ] Die Datei wird in ein anderen Format umgewandelt, ohne dass sich die Größe ändert.

> **Feedback:** Kompression = Dateigröße reduzieren. Zwei Familien: verlustfrei (alle Daten bleiben erhalten, z. B. ZIP, PNG) und verlustbehaftet (Daten werden dauerhaft weggeworfen, z. B. JPEG, MP3).

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### J2 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet
**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprimitiven
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Format zu, ob es verlustfrei oder verlustbehaftet komprimiert.

| Format | Kompressions-Typ |
|---|---|
| JPEG | Verlustbehaftet |
| PNG | Verlustfrei |
| MP3 | Verlustbehaftet |
| ZIP | Verlustfrei |
| FLAC | Verlustfrei |
| WebP (lossy) | Verlustbehaftet |

> **Feedback:** Verlustfrei = Originaldaten perfekt rekonstruierbar (ZIP, PNG, FLAC). Verlustbehaftet = Daten dauerhaft weggeworfen, nicht mehr zurückholbar (JPEG, MP3).

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### J3 – Verlustfrei vs. verlustbehaftet: Erkläre
**Thema:** Grundbegriffe – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre den Unterschied zwischen verlustfreier und verlustbehafteter Kompression. Nenne je ein konkretes Beispiel und erkläre, warum man in unterschiedlichen Situationen unterschiedliche Kompressionstypen wählt.

> **Musterlösung:** Verlustfrei: Alle Originaldaten bleiben erhalten – die Datei kann perfekt rekonstruiert werden (z. B. ZIP, PNG). Verlustbehaftet: Daten werden dauerhaft weggeworfen – die Datei kann nicht mehr perfekt hergestellt werden (z. B. JPEG, MP3). Wahl: Fotos fürs Web → JPEG (verlustbehaftet), weil der Unterschied kaum sichtbar ist und die Datei deutlich kleiner wird. Archivierung oder Grafiken → PNG (verlustfrei), weil Qualitätsverlust inakzeptabel wäre.

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<!-- _class: disable -->

### J4 – Was bedeutet „skalieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Skalierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was passiert, wenn ein Rasterbild vergrößert wird?

- [ ] Neue Pixel werden aus dem Dateiformat automatisch geladen.
- [x] **Fehlende Pixel müssen durch Interpolation „erfunden" werden – es entsteht keine neue Information.** ✅
- [ ] Das Bild wird verlustfrei größer, weil Pixel automatisch duplifiziert werden.
- [ ] Die Dateigröße bleibt gleich, nur der Zoom im Betrachter ändert sich.

> **Feedback:** Ein Rasterbild hat eine native Auflösung. Alles darüber hinaus = Schätzung (Interpolation). Deshalb werden vergrößerte Rasterbilder unscharf – es gibt einfach keine Daten für die fehlenden Pixel.

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<!-- _class: disable -->

### J5 – Was bedeutet „konvertieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Konvertierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was bedeutet es, eine Datei zu konvertieren?

- [ ] Die Datei wird komprimiert und umbenannt.
- [x] **Die Daten werden von einem Format in ein anderes umgewandelt (z. B. JPEG → PNG, MP4 → WebM).** ✅
- [ ] Die Datei wird verschlüsselt und in ein neues Format gepackt.
- [ ] Die Dateiendung wird umbenannt, ohne dass sich der Inhalt ändert.

> **Feedback:** Konvertierung = Format-Umwandlung. Der Inhalt bleibt inhaltlich gleich, aber die Art der Speicherung (Kompression, Struktur) ändert sich. Wichtig: Eine Dateiendung umzubenennen ist KEINE Konvertierung.

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<!-- _class: disable -->

### J6 – Was bedeutet „codieren" und „decodieren"?
**Thema:** Grundbegriffe – Codec-Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre, was „codieren" und „decodieren" bedeuten. Erkläre anschließend, warum der Begriff „Codec" aus beiden Wörtern zusammengesetzt ist, und nenne ein konkretes Beispiel.

> **Musterlösung:** Codieren = Daten in ein bestimmtes Format umwandeln (z. B. Rohvideodaten → H.264-komprimiertes Video). Decodieren = das Gegenteil: komprimierte Daten wieder in abspielbare Form zurückwandeln (z. B. H.264 → Pixeldaten für den Bildschirm). Codec = Co(der) + Dec(oder) – ein Algorithmus, der beides kann. Beispiel: H.264 ist ein Video-Codec: Der Encoder erzeugt die komprimierte Datei, der Decoder im Player spielt sie wieder ab.

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### J7 – Codec vs. Container
**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Unterschied
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Was ist der Unterschied zwischen einem Container und einem Codec bei Videodateien?

- [ ] Container und Codec sind synonyme Begriffe für das gleiche Konzept.
- [x] **Der Container (z. B. MP4) ist die „Verpackung", die verschiedene Streams zusammenpackt. Der Codec (z. B. H.264) bestimmt, wie der Video-Stream komprimiert wird.** ✅
- [ ] Der Codec ist die Dateiendung, der Container der Kompressionsalgorithmus.
- [ ] Ein Container enthält immer genau einen Codec – es kann keine Kombination geben.

> **Feedback:** Container ≠ Codec. Ein MP4-Container kann H.264, H.265 oder AV1 enthalten. Gleiche Endung `.mp4`, unterschiedlicher Inhalt. Der Container packt zusammen (Video, Audio, Untertitel, Metadaten), der Codec komprimiert.

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### J8 – Codec vs. Container: Zuordnung
**Thema:** Grundbegriffe – Codec/Container-Zuordnung
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne zu: Container oder Codec?

| Name | Typ |
|---|---|
| MP4 | Container |
| H.264 | Codec |
| WebM | Container |
| AV1 | Codec |
> **Feedback:** Container = Dateiformat, das Streams zusammenpackt (MP4, MKV, WebM). Codec = Kompressionsalgorithmus für einen bestimmten Stream (H.264, AV1, AAC).

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<!-- _class: disable -->

### J9 – Redundanz vs. Irrelevanz
**Thema:** Grundbegriffe – Kompressionsprinzipien
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Verlustfreie und verlustbehaftete Kompression arbeiten nach unterschiedlichen Prinzipien. Ordne zu.

| Prinzip | Kompressionstyp |
|---|---|
| Redundanz entfernen (wiederholende Muster kompakter darstellen) | Verlustfrei |
| Irrelevanz entfernen (für Menschen nicht wahrnehmbar) | Verlustbehaftet |

> **Feedback:** Der Kernunterschied: Verlustfrei arbeitet mit Redundanz – Wiederholungen werden kompakter gespeichert, aber nichts geht verloren. Verlustbehaftet arbeitet mit Irrelevanz – Daten werden weggeworfen, die Menschen sowieso nicht wahrnehmen können (Psychovisuell bei Bildern, Psychoakustisch bei Audio).

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### J10 – Dateneinheiten: Größenordnungen
**Thema:** Grundbegriffe – Speichereinheiten
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`

Sortiere die Dateneinheiten von kleinster zu größter:

1. Byte
2. Kilobyte (KB)
3. Megabyte (MB)
4. Gigabyte (GB)
5. Terabyte (TB)
6. Petabyte (PB)

> **Feedback:** Jede Stufe = Faktor 1.000 (SI-Präfixe). Merkhilfe: „Komm Mit Großem Tee, Peter". Ein einzelnes Foto (12 MP, unkomprimiert) ≈ 36 MB. Ein FullHD-Kinofilm ≈ 1 GB. Ein 4K-Film pro Minute unkomprimiert ≈ 44 GB.

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<!-- _class: disable -->

### J11 – Bit und Byte: Umrechnung
**Thema:** Grundbegriffe – Bit/Byte-Verhältnis
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`

Ein Bit ist die kleinste Informationseinheit. Ein Byte besteht aus wie vielen Bit?

**Lösung:** **8** (±0)

> **Feedback:** 1 Byte = 8 Bit. Ein Byte kann einen Wert von 0 bis 255 darstellen (2⁸ − 1). Die Unterscheidung Bit/Byte ist fundamental – Bit wird mit kleinem „b" abgekürzt (b), Byte mit großem „B" (B). Deshalb: 1 Mbit/s ≠ 1 MB/s.

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<!-- _class: disable -->

### J12 – 7-Bit ASCII: Wie viele Zeichen?
**Thema:** Grundbegriffe – ASCII-Zeichenkodierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`

Der ASCII-Standard verwendet 7 Bit pro Zeichen. Wie viele verschiedene Zeichen können damit dargestellt werden?

**Lösung:** **128** (±0)

> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 7 Bit → 2⁷ = 128 Zeichen. Diese umfassen: Ziffern (0–9), Buchstaben (A–Z, a–z), Sonderzeichen und Steuerzeichen. Achtung: Umlaute (ä, ö, ü) sind nicht im ASCII-Sortiment – dafür braucht man z. B. UTF-8.

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<!-- _class: disable -->

### J13 – Hexadezimalzahlen: Zwei 4-Bit-Werte
**Thema:** Grundbegriffe – Hexadezimal
**Punkte:** 2
**Typ:** `[NUMERIC]`

Zwei Hexadezimalzahlen werden jeweils durch 4 Bit dargestellt. Wie viele verschiedene Werte kann eine einzelne Hexadezimalziffer annehmen?

**Lösung:** **16** (±0)

> **Feedback:** 4 Bit → 2⁴ = 16 Werte (0–15). Diese werden in Hexadezimal als 0–9 und A–F dargestellt. Zwei Hex-Ziffern zusammen = 8 Bit = 1 Byte → ein Byte lässt sich immer als genau zwei Hex-Ziffern schreiben (z. B. Byte 255 = FF, Byte 10 = 0A).

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### J14 – Ein Pixel, drei Kanäle, 8 Bit
**Thema:** Grundbegriffe – Speicherbedarf eines Pixels
**Punkte:** 1
**Typ:** `[NUMERIC]`

Ein einzelner Pixel wird durch drei Farbkanäle (R, G, B) mit jeweils 8 Bit Farbtiefe gespeichert. Wie viele Byte Informationen enthalten ein solcher Pixel?

**Lösung:** **3** (±0)

> **Feedback:** 3 Kanäle × 8 Bit = 24 Bit = 3 Byte pro Pixel. Das entspricht einer 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Diese 3 Byte pro Pixel bilden die Basis für jede Speicherberechnung von Rasterbildern: Breite × Höhe × 3 Bytes = Gesamtgröße unkomprimiert.

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### J15 – Analoge Medien: Übersicht
**Thema:** Medientypen – Analog
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Medientyp ein typisches analoges Format zu.

| Medientyp | Analoges Format |
|---|---|
| Text | Buch, Zeitung, Lochkarte |
| Bild | Fotografie (Negativ, Dia), Mikrofilm |
| Audio | Schallplatte (Vinyl), Tonband, Musikkassette |
| Video | Film (35mm, Super 8), VHS, Betamax |

> **Feedback:** Analoge Medien speichern Information als kontinuierliche physikalische Größe – Rillentiefe, Magnetfeldstärke, Silberkorn-Dichte. Distribution erfolgt physisch: Kauf, Verleih, Kopie.

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### J16 – Generationsverlust: Das Problem analoger Kopien
**Thema:** Analog vs. Digital – Kopierqualität
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was passiert, wenn eine VHS-Kassette auf eine andere VHS-Kassette kopiert wird?

- [ ] Die Kopie ist bit-identisch mit dem Original – kein Unterschied erkennbar.
- [x] **Jede Kopie verschlechtert die Qualität – Rauschen nimmt zu, Schärfe ab.** ✅
- [ ] Die Kopie wird besser, weil das Kopiergerät Rauschen herausfiltert.
- [ ] Die Qualität bleibt exakt gleich, nur das Medium wechselt.

> **Feedback:** Generationsverlust ist ein fundamentales Problem analoger Medien: Jede Kopie addiert neues Rauschen. Bei der 3. Generation ist das Material oft unbrauchbar. Digital: Kopie = Original (bit-identisch).

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### J17 – Digitale Medien: Formate zuordnen
**Thema:** Medientypen – Digital
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Medientyp typische digitale Formate zu.

| Medientyp | Digitale Formate |
|---|---|
| Text | PDF, EPUB, TXT, DOCX |
| Bild | JPEG, PNG, RAW, WebP, GIF |
| Audio | MP3, FLAC, WAV, AAC, OGG |
| Video | MP4, MKV, AVI, WebM |

> **Feedback:** Digitale Medien werden über Datenträger (CD, USB), Download, Streaming oder P2P verteilt. Der entscheidende Vorteil: bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust.

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### J18 – Analog vs. Digital: Der Hauptunterschied
**Thema:** Analog vs. Digital – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Was ist der fundamentale Unterschied zwischen analoger und digitaler Speicherung?

- [ ] Analog speichert in diskreten Stufen, digital als kontinuierliches Signal.
- [ ] Analog nutzt Elektrizität, digital nutzt Magnetismus zur Speicherung.
- [x] **Analog speichert kontinuierlich (z.B. Rillentiefe), digital in diskreten Bits.** ✅
- [ ] Analog ist für Audio, digital ist ausschließlich für Text geeignet.

> **Feedback:** Analog = kontinuierlich (Rillentiefe, Magnetfeldstärke). Digital = diskret (0 und 1). Die Quantisierung ist der „Preis" der Digitalisierung, aber danach bleibt die Information exakt – perfekte Kopien möglich.

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<!-- _class: disable -->

### J19 – Analoge Distribution: Wie kam Musik zum Käufer?
**Thema:** Distribution – Analog
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Wie wurden analoge Medien typischerweise verbreitet?

- [ ] Per Download aus dem Internet auf den heimischen Computer.
- [ ] Über Streaming-Dienste wie Spotify oder Apple Music.
- [x] **Physisch: Kauf im Laden, Verleih, Kopie auf Kassette.** ✅
- [ ] Über dezentrale Peer-to-Peer-Netzwerke zwischen Nutzern.

> **Feedback:** Analoge Distribution war immer physisch gebunden: Man musste das Medium besitzen oder ausleihen. Kopieren war möglich (Kassette), aber mit Qualitätsverlust verbunden.

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### J20 – Digitale Distribution: Die vier Wege
**Thema:** Distribution – Digital
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jeder Distributionsform ein Beispiel zu.

| Distributionsform | Beispiel |
|---|---|
| Datenträger | CD, DVD, USB-Stick |
| Download | iTunes Store, Steam, Bandcamp |
| Streaming | Netflix, Spotify, YouTube |
| Peer-to-Peer (P2P) | BitTorrent, eDonkey |

> **Feedback:** Digital ermöglicht vier Distributionswege: physische Datenträger (wie analog, aber ohne Generationsverlust), Download (Besitz einer Kopie), Streaming (Zugriff ohne Besitz), P2P (dezentrale Verteilung zwischen Nutzern).

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### J21 – Streaming vs. Download: Was ist der Unterschied?
**Thema:** Distribution – Streaming
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was unterscheidet Streaming von einem Download?

- [ ] Streaming speichert die Datei dauerhaft, Download nur temporär.
- [ ] Streaming ist immer kostenlos, Download immer kostenpflichtig.
- [x] **Streaming überträgt während des Abspielens, ohne dauerhafte Kopie.** ✅
- [ ] Streaming funktioniert offline, Download braucht ständig Internet.

> **Feedback:** Streaming = „Wasserhahn" (Daten fließen, solange man zuschaut/hört). Download = „Flasche füllen" (Datei bleibt). Streaming braucht ständige Internetverbindung; Downloads funktionieren offline.

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### J22 – Analog vs. Digital: Vor- und Nachteile
**Thema:** Analog vs. Digital – Vergleich
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jede Eigenschaft zu: Vorteil von Analog oder Vorteil von Digital?

| Eigenschaft | Vorteil von |
|---|---|
| Kein Abspielgerät nötig (Buch lesen) | Analog |
| Bit-identische Kopien ohne Qualitätsverlust | Digital |
| Unabhängig von Strom und Internet | Analog |
| Einfache Durchsuchbarkeit (Strg+F) | Digital |
| Haptisches Erlebnis | Analog |
| Fehlerkorrektur möglich (ECC, RAID) | Digital |

> **Feedback:** Analog: physisch, unabhängig, haptisch – aber Verschleiß und Generationsverlust. Digital: perfekte Kopien, durchsuchbar, korrigierbar – aber abhängig von Technik und Formaten.

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<!-- _class: lead -->

## BLOCK K – Bildformate & Raster vs. Vektor

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### K1 – Was ist ein Pixel?
**Thema:** Digitale Bilder – Grundbegriffe
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was ist ein Pixel in einem digitalen Bild?

- [ ] Ein winziges physisches Kameraobjektiv.
- [x] **Ein einzelner Farbpunkt in einem Rasterbild – der kleinste Baustein.** ✅
- [ ] Eine Einheit zur Messung der Dateigröße.
- [ ] Ein Synonym für eine Farbe im RGB-Farbraum.

> **Feedback:** Pixel = Picture Element. Ein digitales Rasterbild ist ein 2D-Array aus Pixeln, jeder mit einem Farbwert (z. B. RGB).

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### K2 – Speicherbedarf berechnen
**Thema:** Rastergrafiken – Berechnung
**Punkte:** 2
**Typ:** `[NUMERIC]`

Ein Bild ist 1920 × 1080 Pixel groß und nutzt 24-Bit-Farbtiefe (True Color). Wie groß ist das Bild unkomprimiert in Megabyte? (Runde auf eine Dezimalstelle)

**Formel:** Breite × Höhe × (Farbtiefe / 8) = Bytes

**Lösung:** 1920 × 1080 × 3 = 6.220.800 Bytes ≈ **6,2 MB** (±0,1)

> **Feedback:** 24 Bit = 3 Bytes pro Pixel (8 Bit pro Kanal: R, G, B). 1920 × 1080 = 2.073.600 Pixel × 3 Bytes = 6.220.800 Bytes. Durch 1.000.000 ≈ 6,2 MB.

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### K3 – Farbtiefe: Bedeutung
**Thema:** Rastergrafiken – Farbtiefe
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jeder Farbtiefe ihre Bedeutung zu.

| Farbtiefe | Bedeutung |
|---|---|
| 1 Bit | 2 Farben (Schwarz/Weiß) |
| 8 Bit | 256 Farben (Graustufen, GIF) |
| 24 Bit | 16,7 Millionen Farben (True Color, Standard) |
| 32 Bit | 16,7 Millionen Farben + Alpha (Transparenz) |

> **Feedback:** Bei n Bit gibt es 2ⁿ mögliche Werte. 24 Bit = 8 Bit pro Kanal (R, G, B). 32 Bit = 24 Bit Farbe + 8 Bit Alpha-Kanal für Transparenz.

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### K4 – Was ist Alpha-Transparenz?
**Thema:** Rastergrafiken – Transparenz
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was bedeutet ein 32-Bit-Bild gegenüber einem 24-Bit-Bild?

- [ ] Es hat doppelt so viele Pixel.
- [x] **Es hat einen zusätzlichen Alpha-Kanal (8 Bit), der die Transparenz jedes Pixels speichert.** ✅
- [ ] Es nutzt eine höhere Auflösung.
- [ ] Es kann mehr Dateiformate speichern.

> **Feedback:** 32 Bit = 24 Bit (RGB) + 8 Bit Alpha. Der Alpha-Kanal bestimmt, wie durchsichtig jeder Pixel ist (0 = vollständig transparent, 255 = vollständig undurchsichtig). Wichtig für PNGs mit Hintergrund-Transparenz.

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### K5 – Raster vs. Vektor: Kern-Unterschied
**Thema:** Raster vs. Vektor – Konzept
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Was ist der fundamentale Unterschied zwischen Raster- und Vektorgrafiken?

- [ ] Vektorgrafiken sind immer farbiger als Rastergrafiken.
- [x] **Rastergrafiken speichern einzelne Pixel; Vektorgrafiken speichern geometrische Beschreibungen (Pfade, Formen), die beliebig skaliert werden können.** ✅
- [ ] Rastergrafiken können keine Farben darstellen, Vektorgrafiken schon.
- [ ] Der Unterschied liegt nur in der Dateiendung, nicht im Inhalt.

> **Feedback:** Raster = „Malen nach Zahlen" (jeder Pixel einzeln). Vektor = „Bauanleitung" (Formen beschreiben). Diese Unterschied bestimmt alles: Skalierung, Dateigröße, Einsatzbereich.

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### K6 – Raster vs. Vektor: Vergleich
**Thema:** Raster vs. Vektor – Eigenschaften zuordnen
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jeder Eigenschaft zu: Raster oder Vektor?

| Eigenschaft | Typ |
|---|---|
| Skalierung ohne Qualitätsverlust | Vektor |
| Ideal für Fotos | Raster |
| Dateigröße abhängig von der Auflösung | Raster |
| Ideal für Logos und Icons | Vektor |
| Speicherung als 2D-Array von Pixeln | Raster |
| Dateigröße abhängig von der Komplexität | Vektor |

> **Feedback:** Raster = Pixel-basiert, auflösungsabhängig, ideal für Fotos. Vektor = Beschreibungs-basiert, beliebig skalierbar, ideal für Grafiken/Logos.

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### K7 – Skalierung: Warum werden Rasterbilder unscharf?
**Thema:** Rastergrafiken – Skalierung Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre, warum ein Rasterbild beim Vergrößern unscharf wird, während ein Vektorbild bei beliebiger Größe scharf bleibt. Nenne einen konkreten Anwendungsfall, in dem diese Eigenschaft ausschlaggebend ist.

> **Musterlösung:** Ein Rasterbild hat eine feste Auflösung (eine bestimmte Anzahl von Pixeln). Beim Vergrößern müssen neue Pixel „erfunden" werden (Interpolation) – es gibt keine echten Daten für die fehlenden Stellen → Unschärfe. Ein Vektorbild speichert nur Beschreibungen (Pfade, Formen). Beim Vergrößern werden einfach die Koordinaten skaliert – keine Information geht verloren → immer scharf. Anwendungsfall: Ein Logo auf einer Visitenkarte UND auf einem Plakat → SVG nutzen, damit es bei beliebiger Größe scharf bleibt.

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<!-- _class: disable -->

### K8 – Vektor → Raster: Wie heißt das?
**Thema:** Raster vs. Vektor – Konvertierung
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Wie heißt der Prozess, bei dem eine Vektorgrafik in eine Rastergrafik umgewandelt wird?

- [ ] Vektorisierung
- [x] **Rasterisierung** ✅
- [ ] Pixelierung
- [ ] Komprimierung

> **Feedback:** Rasterisierung = Vektor → Raster (trivial, immer möglich). Der umgekehrte Prozess (Raster → Vektor) heißt „Tracing" und funktioniert oft nur unbefriedigend.

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<!-- _class: disable -->

### K9 – Interpolation: Welches Verfahren wofür?
**Thema:** Rastergrafiken – Interpolationsverfahren
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Interpolationsverfahren seine Eigenschaft zu.

| Verfahren | Eigenschaft |
|---|---|
| Nearest Neighbor | Schnell, pixelig – gut für Pixel-Art |
| Bilinear | Glättet, Standard-Verfahren |
| Bicubic | Hohe Qualität, rechenintensiver |
| Lanczos | Beste Qualität, mathematisch komplex |

> **Feedback:** Bei der Wahl: Pixel-Art → Nearest Neighbor (soll pixelig bleiben). Normale Bilder → Bilinear oder Bicubic. Maximale Qualität bei Fotos → Lanczos.

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<!-- _class: lead -->

## BLOCK L – JPEG: Innenleben

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<!-- _class: disable -->

### L1 – JPEG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
**Thema:** JPEG – Grundeigenschaft
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

JPEG ist ein …

- [x] **…verlustbehaftetes Bildformat. Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen.** ✅
- [ ] …verlustfreies Bildformat wie PNG.
- [ ] …Videoformat für Streaming.
- [ ] …Vektorgrafik-Format.

> **Feedback:** JPEG = Joint Photographic Experts Group. Verlustbehaftet: Beim Speichern werden Daten dauerhaft weggeworfen – eine gespeicherte JPEG kann nicht perfekt zum Original zurückgeführt werden. Quality 100 ≠ verlustfrei, nur „wenig wegwerfen".

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### L2 – Psychovisuelle Kompression: Das Auge austricksen
**Thema:** JPEG – Wahrnehmungsprinzip
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Wie nutzt JPEG die Schwächen des menschlichen Auges aus?

- [ ] Das Auge kann keine Farben wahrnehmen – daher werden Farben komplett entfernt.
- [x] **Das Auge sieht Helligkeit besser als Farbe. JPEG behält die Helligkeit (Y) nahezu vollständig, reduziert aber die Farbauflösung (Cb, Cr) – der Verlust wird kaum wahrgenommen.** ✅
- [ ] Das Auge kann keine Details sehen – daher werden alle Details entfernt.
- [ ] JPEG nutzt keine Wahrnehmungsforschung, komprimiert rein mathematisch.

> **Feedback:** Psychovisuelle Kompression = Schwächen des Auges ausnutzen. Kern: Mehr Stäbchen (Helligkeit) als Zapfen (Farbe) im Auge → Helligkeit sichern, Farbe reduzieren. Der Verlust ist für Menschen kaum sichtbar.

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### L3 – Farbraumkonversion: RGB → YCbCr
**Thema:** JPEG Schritt 1 – Farbraum
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Warum wird bei JPEG von RGB in YCbCr konvertiert?

- [ ] YCbCr nutzt weniger Speicher pro Pixel als RGB.
- [x] **In YCbCr sind Helligkeit (Y) und Farbe (Cb, Cr) getrennt – die Farbauflösung kann unabhängig von der Helligkeit reduziert werden.** ✅
- [ ] RGB kann keine Transparenz darstellen, YCbCr schon.
- [ ] Die Konvertierung ist ein verlustfreier Schritt, der die Dateigröße halbiert.

> **Feedback:** Y = Helligkeit (Luminanz), Cb/Cr = Farbdifferenzen (Chrominanz). Diese Trennung ermöglicht Chroma Subsampling: Helligkeit voll behalten, Farbe reduzieren – ohne sichtbaren Verlust.

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<!-- _class: disable -->

### L4 – Chroma Subsampling: Was ist 4:2:0?
**Thema:** JPEG Schritt 2 – Subsampling
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Was bedeutet das Subsampling-Schema 4:2:0?

- [ ] 4 Pixel teilen sich eine Helligkeit, aber jeder hat eigene Farbe.
- [x] **4 Pixel teilen sich einen Farbwert (Chrominanz), aber jeder hat eine eigene Helligkeit (Luminanz). Die Farbauflösung wird auf 25% reduziert.** ✅
- [ ] 4:2:0 bedeutet, dass keine Farbe gespeichert wird – nur Graustufen.
- [ ] Die Notation beschreibt die Blockgröße, nicht die Farbauflösung.

> **Feedback:** 4:2:0 = JPEG-Standard. Von 4 Pixeln wird nur 1 Farbwert gespeichert (2×2-Block teilt Farbe), aber jeder Pixel behält seine eigene Helligkeit. Ergebnis: 50% Datenreduktion, kaum sichtbar.

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<!-- _class: disable -->

### L5 – JPEG-Schritte: Richtige Reihenfolge
**Thema:** JPEG – Kompressionsablauf
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`

Sortiere die Schritte der JPEG-Kompression in der richtigen Reihenfolge:

1. Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
2. Chroma Subsampling
3. Block-Aufteilung (8×8)
4. DCT (Frequenzanalyse)
5. Quantisierung (hier passiert der Verlust!)
6. Huffman-Coding (verlustfrei)

> **Feedback:** Der einzige verlustbehaftete Schritt ist die Quantisierung (Schritt 5). Alles davor bereitet die Daten vor, alles danach komprimiert die Ergebnisse verlustfrei weiter.

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<!-- _class: disable -->

### L6 – Welcher Schritt ist verlustbehaftet?
**Thema:** JPEG – Verlust lokalisieren
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Bei welchem Schritt der JPEG-Kompression werden Daten dauerhaft weggeworfen?

- [ ] Farbraumkonversion (RGB → YCbCr)
- [ ] DCT (Discrete Cosine Transform)
- [x] **Quantisierung – hier werden unwichtige Frequenzkoeffizienten auf Null gesetzt oder vergröbert.** ✅
- [ ] Huffman-Coding

> **Feedback:** DCT selbst ist verlustfrei und reversibel – es sortiert nur die Daten nach Wichtigkeit. Die Quantisierung ist der einzige verlustbehaftete Schritt: Sie wirft hohe Frequenzen (feine Details) weg. Huffman-Coding danach ist wieder verlustfrei.

---

<!-- _class: disable -->

### L7 – DCT: Was macht sie?
**Thema:** JPEG – DCT-Prinzip
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was leitet die DCT (Discrete Cosine Transform) bei JPEG?

- [ ] Sie komprimiert die Daten verlustbehaftet.
- [x] **Sie wandelt 64 Pixelwerte eines 8×8-Blocks in 64 Frequenzkoeffizienten um – sortiert die Information nach Wichtigkeit (niedrige Frequenz = wichtig, hohe Frequenz = Details).** ✅
- [ ] Sie verschlüsselt die Daten für sichere Übertragung.
- [ ] Sie reduziert die Farbauflösung des Bildes.

> **Feedback:** DCT = Herzstück von JPEG, aber selbst verlustfrei. Sie sortiert: Der DC-Koeffizient (0,0) = Durchschnittshelligkeit eines Blocks. Die AC-Koeffizienten = Helligkeitsänderungen. 90% der Information steckt in den ersten 10–15 Koeffizienten.

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### L8 – Huffman-Coding: Prinzip
**Thema:** JPEG – Huffman
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Wie funktioniert Huffman-Coding?

- [ ] Alle Zeichen bekommen gleich lange Codes – einfach und effizient.
- [x] **Häufige Werte bekommen kurze Codes, selten vorkommende lange Codes – variable Bitlänge statt fester 8 Bit.** ✅
- [ ] Huffman-Coding verschlüsselt die Daten zusätzlich.
- [ ] Es funktioniert nur für Texte, nicht für Bilddaten.

> **Feedback:** Huffman = verlustfrei, optimal für bekannte Häufigkeiten. Präfix-frei: Kein Code ist Anfang eines anderen → eindeutig decodierbar. Auch in ZIP, PNG, MP3 verwendet.

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### L9 – JPEG-Artefakte: Benennen
**Thema:** JPEG – Artefakte identifizieren
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem JPEG-Artefakt seine Beschreibung zu.

| Artefakt | Beschreibung |
|---|---|
| Blocking | 8×8-Blöcke werden sichtbar als Rechteckmuster |
| Ringing | „Geister" oder Halos an scharfen Kanten |
| Posterization | Farbverläufe werden stufig statt fließend |

> **Feedback:** Alle drei sind Folgen der Quantisierung. Blocking: Weil jeder 8×8-Block unabhängig komprimiert wird. Ringing: DCT hat Probleme mit harten Kanten (Gibbs-Phänomen). Posterization: Zu wenige Bits für feine Farbabstufungen.

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## BLOCK M – Bildformate: PNG, GIF, WebP, SVG

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### M1 – PNG: Verlustfrei oder verlustbehaftet?
**Thema:** PNG – Grundeigenschaft
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Wie komprimiert PNG?

- [ ] Verlustbehaftet – wie JPEG, aber mit besserer Qualität.
- [x] **Verlustfrei – die Originaldaten können perfekt rekonstruiert werden.** ✅
- [ ] Gar nicht – PNG speichert Daten unkomprimiert.
- [ ] PNG nutzt eine Kombination aus verlustfrei und verlustbehaftet.

> **Feedback:** PNG nutzt DEFLATE-Kompression (wie ZIP) – verlustfrei. Deshalb ist PNG ideal für Grafiken, Screenshots und Bilder mit Transparenz, aber größer als JPEG für Fotos.

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### M2 – PNG vs. JPEG: Wann was?
**Thema:** Bildformate – Formatwahl
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erklären Sie, wann Sie PNG und wann JPEG wählen würden. Nenne je zwei konkrete Anwendungsfälle und begründen Sie Ihre Wahl.

> **Musterlösung:** PNG: (1) Screenshots – Texte und Linien bleiben scharf, keine Artefakte. (2) Logos mit Transparenz – PNG unterstützt Alpha-Transparenz, JPEG nicht. JPEG: (1) Fotos fürs Web – deutlich kleiner bei kaum sichtbarem Qualitätsverlust. (2) Social Media – Plattformen re-komprimieren sowieso, PNG würde nur unnötig groß sein.

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### M3 – GIF: Wie viele Farben?
**Thema:** GIF – Eigenschaften
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Wie viele Farben kann ein GIF-Bild gleichzeitig anzeigen?

- [ ] 16 Farben
- [ ] 16,7 Millionen Farben
- [x] **256 Farben (8-Bit-Palette)** ✅
- [ ] Unbegrenzt – GIF unterstützt alle Farben.

> **Feedback:** GIF = 8-Bit-Palette = 256 Farben maximal. Deshalb sehen GIF-Bilder bei Fotos oft banding/posterisiert aus. GIF überlebt heute wegen Animationen.

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### M4 – WebP vs. JPEG: Vorteil?
**Thema:** Bildformate – WebP
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was ist der hauptsächliche Vorteil von WebP gegenüber JPEG?

- [ ] WebP unterstützt Videos, JPEG nicht.
- [x] **WebP erzeugt bei gleicher Qualität 25–35% kleinere Dateien als JPEG.** ✅
- [ ] WebP ist verlustfrei, JPEG nicht.
- [ ] WebP kann keine Fotos speichern, nur Grafiken.

> **Feedback:** WebP (Google, 2010) kann sowohl lossy als auch lossless komprimieren, unterstützt Transparenz und Animationen. Bei gleicher visueller Qualität sind WebP-Dateien deutlich kleiner als JPEG.

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### M5 – SVG: Was ist es?
**Thema:** SVG – Grundbegriff
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was ist SVG?

- [ ] Ein verlustbehaftetes Rasterbild-Format wie JPEG.
- [x] **Ein Vektorgrafik-Format, das Bilder als geometrische Beschreibungen (XML) speichert – beliebig skalierbar ohne Qualitätsverlust.** ✅
- [ ] Ein Video-Container wie MP4.
- [ ] Ein komprimiertes Archivformat wie ZIP.

> **Feedback:** SVG = Scalable Vector Graphics. Web-Standard für Vektorgrafiken. Beschreibt WAS gezeichnet werden soll (`<circle>`, `<rect>`, `<path>`), nicht wie jeder Pixel aussieht. Ideal für Logos, Icons, Illustrationen.

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### M6 – Formatwahl: Szenario zuordnen
**Thema:** Bildformate – Formatwahl Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Szenario das optimale Bildformat zu.

| Szenario | Format |
|---|---|
| Ein Foto für eine Webseite (klein, OK-Qualität) | JPEG |
| Ein Screenshot einer Benutzeroberfläche | PNG |
| Ein Logo, das auf allen Bildschirmgrößen scharf sein muss | SVG |
| Ein animiertes Reaktionsbild für einen Chat | GIF |

> **Feedback:** JPEG = Fotos (klein, lossy OK). PNG = Screenshots, Grafiken mit Transparenz (verlustfrei). SVG = Logos, Icons (skalierbar). GIF = Animationen (256 Farben, aber Animations-Support).

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## BLOCK N – Video-Kompression

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### N1 – Spatial vs. Temporal Compression
**Thema:** Video – Kompressionsprinzipien
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Prinzip seine Beschreibung zu.

| Prinzip | Beschreibung |
|---|---|
| Spatial Compression (Intra-Frame) | Komprimiert jedes einzelne Bild für sich (wie JPEG) |
| Temporal Compression (Inter-Frame) | Speichert nur die Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern |
| Motion Compensation | Beschreibt Bewegung durch Vektoren statt Pixel zu kopieren |

> **Feedback:** Spatial = räumlich (innerhalb eines Frames). Temporal = zeitlich (zwischen Frames). Motion Compensation = Bewegungsvektoren. 90% eines Frames ist oft identisch mit dem vorherigen – deshalb ist Temporal-Kompression so wirksam.

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### N2 – I-Frame, P-Frame, B-Frame: Was ist was?
**Thema:** Video – Frame-Typen
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Frame-Typ seine Beschreibung zu.

| Frame-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| I-Frame (Keyframe) | Vollständiges Bild, unabhängig dekodierbar – keine Referenz auf andere Frames |
| P-Frame | Nur Änderungen gegenüber vorherigen Frames speichern (~30% der Größe eines I-Frames) |
| B-Frame | Änderungen gegenüber vorherigen UND zukünftigen Frames (~15% der Größe eines I-Frames) |

> **Feedback:** I = Intra (innerhalb). P = Predicted (aus Vergangenheit). B = Bi-directional (Vergangenheit + Zukunft). B-Frames sind am kleinsten, aber brauchen mehr Rechenleistung zum Decodieren.

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### N3 – Was passiert, wenn ein I-Frame beschädigt ist?
**Thema:** Video – I-Frame Bedeutung Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre, warum ein I-Frame bei der Videokompression so wichtig ist. Was passiert, wenn ein einzelner I-Frame in einem Videostream beschädigt wird?

> **Musterlösung:** Ein I-Frame ist ein vollständiges, unabhängig dekodierbare Bild. Alle nachfolgenden P- und B-Frames referenzieren auf vorherige Frames – letztlich auf das letzte I-Frame. Wenn ein I-Frame beschädigt wird, können alle abhängigen P- und B-Frames bis zum nächsten intakten I-Frame nicht mehr korrekt rekonstruiert werden → Videofehler sichtbar bis zum nächsten Keyframe. Deshalb werden typischerweise alle 1–2 Sekunden neue I-Frames eingefügt.

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### N4 – Motion Compensation: Prinzip
**Thema:** Video – Motion Compensation
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was beschreibt ein Motion Vector bei der Videokompression?

- [ ] Die Helligkeit eines einzelnen Pixels.
- [x] **Die Verschiebung eines Bildblocks zwischen zwei Frames (z. B. „verschiebe um +20 Pixel nach rechts").** ✅
- [ ] Die Kompressionsrate des gesamten Videos.
- [ ] Die Anzahl der Farben in einem Frame.

> **Feedback:** Motion Compensation speichert Bewegung als Vektoren statt Pixel zu kopieren. Wenn sich ein 16×16-Block von (100,200) auf (120,200) bewegt, wird nur „+20, 0" gespeichert – deutlich kleiner als den Block zweimal zu speichern.

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### N5 – Video-Codecs: Zeitstrahl
**Thema:** Video – Codecs-Übersicht
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`

Sortiere die Video-Codecs nach Veröffentlichungsjahr (alt → neu):

1. H.264 / AVC (2003)
2. H.265 / HEVC (2013)
3. VP9 (2013)
4. AV1 (2018)

> **Feedback:** H.264 revolutionierte Streaming. H.265 und VP9 kamen gleichzeitig – H.265 technisch besser, aber Patent-Chaos. AV1 vereint die Industrie: patent-frei, 30% besser als H.265.

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### N6 – AV1: Warum die Zukunft?
**Thema:** Video – AV1 Transfer
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre, warum AV1 als „die Zukunft" der Videokompression gilt. Nenne mindestens zwei konkrete Eigenschaften und erkläre, warum H.265 trotz besserer technischer Kompression nicht die gleiche Dominanz erreicht hat.

> **Musterlösung:** AV1 (2018) ist royalty-free und open source – die Alliance for Open Media vereint Google, Netflix, Amazon, Apple, Mozilla. Es liefert 30% bessere Kompression als H.265 und unterstützt 8K, HDR, hohe Frame-Rates. H.265 scheitert vor allem am Patent-Chaos: Drei konkurrierende Patent-Pools (MPEG-LA, HEVC Advance, Velos Media) erzeugen rechtliche Unsicherheit und unklare Kosten → viele Unternehmen bleiben bei H.264 oder wechseln direkt zu AV1.

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## BLOCK O – Speichermedien & Schnittstellen

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### O1 – KB vs. KiB: Was ist der Unterschied?
**Thema:** Speicher – Einheiten
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Eine Festplatte wird als „1 TB" vermarktet, aber Windows zeigt nur ~931 GB an. Warum?

- [ ] Windows zeigt falsche Werte an – das ist ein Bug.
- [x] **Hersteller nutzen dezimale Einheiten (1 TB = 1.000 GB), Windows nutzt binäre Einheiten (1 TiB = 1.024 GiB). Bei TB-Größen entsteht eine ~7% Diskrepanz.** ✅
- [ ] Die Festplatte verliert beim Formatieren fast 10% ihrer Kapazität.
- [ ] Windows reserviert automatisch 10% als Sicherheitspuffer.

> **Feedback:** SI (Dezimal): 1 KB = 1.000 Bytes, 1 MB = 1.000 KB. IEC (Binär): 1 KiB = 1.024 Bytes, 1 MiB = 1.024 KiB. Bei 1 TB: 1.000⁴ vs. 1.024⁴ Bytes → ~7% Unterschied. Windows zeigt binäre Werte an, aber mit SI-Bezeichnung (GB statt GiB) → Verwirrung.

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### O2 – HDD vs. SSD: Kern-Unterschied
**Thema:** Speichermedien – HDD vs. SSD
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was ist der fundamentale technische Unterschied zwischen HDD und SSD?

- [ ] HDDs sind elektronisch, SSDs mechanisch.
- [x] **HDDs speichern Daten magnetisch auf sich drehenden Plattern (mechanisch). SSDs nutzen Flash-Speicher (elektronisch, keine beweglichen Teile).** ✅
- [ ] Beide Technologien funktionieren identisch, der Unterschied liegt nur im Gehäuse.
- [ ] HDDs nutzen Flash-Speicher, SSDs magnetische Platten.

> **Feedback:** HDD = Hard Disk Drive = mechanisch (Platter, Spindel, Schreib-Lese-Kopf). SSD = Solid State Drive = elektronisch (Flash-Speicher). Diese Unterschied bestimmt alles: Geschwindigkeit, Latenz, Geräusche, Haltbarkeit.

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### O3 – HDD vs. SSD: Eigenschaften zuordnen
**Thema:** Speichermedien – Vergleich
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jeder Eigenschaft zu: HDD oder SSD?

| Eigenschaft | Typ |
|---|---|
| Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~150 MB/s | HDD |
| Sequentielle Lesgeschwindigkeit ~3.500 MB/s | SSD (NVMe) |
| Latenz ~10 ms | HDD |
| Latenz ~0,02 ms | SSD |
| Günstig pro TB (~15€/TB) | HDD |
| Ideal für Betriebssystem | SSD |

> **Feedback:** Der dramatische Unterschied liegt bei Random Access: SSD ~500× schneller. Deshalb: Betriebssystem auf SSD, Archiv auf HDD. Viele nutzen beides: Kleine SSD für System + große HDD für Daten.

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### O4 – USB-C: Stecker oder Protokoll?
**Thema:** Schnittstellen – USB-C
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MC]`

Ein USB-C-Kabel kann langsam sein, obwohl es wie ein „modernes" Kabel aussieht. Warum?

- [ ] USB-C-Kabel sind immer gleich schnell – die Geschwindigkeit liegt am Gerät.
- [x] **USB-C ist nur ein Steckertyp, kein Protokoll. Ein USB-C-Kabel kann USB 2.0 (480 Mbit/s) bis USB4 (40 Gbit/s) sein – am Stecker nicht erkennbar.** ✅
- [ ] USB-C-Kabel werden nach einem Jahr automatisch langsamer.
- [ ] Die Geschwindigkeit hängt nur vom Betriebssystem ab.

> **Feedback:** USB-C = Steckerform. Das Protokoll dahinter kann USB 2.0, 3.2 oder USB4 sein. Ein billiges USB-C-Kabel ist oft nur USB 2.0 mit neuem Stecker. Kabel-Spezifikation prüfen!

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### O5 – Dateisysteme: Zuordnung
**Thema:** Dateisysteme – Überblick
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Dateisystem seine ideale Anwendung zu.

| Dateisystem | Ideal für |
|---|---|
| FAT32 | USB-Sticks, SD-Karten (maximale Kompatibilität) |
| NTFS | Windows-Systeme (Journaling, Rechte) |
| APFS | macOS, iOS (Snapshots, CoW) |
| ext4 | Linux-Systeme (Journaling, stabil) |
| exFAT | Große Dateien auf portablen Medien |

> **Feedback:** FAT32 = kleinster gemeinsamer Nenner, aber max. 4 GB pro Datei. exFAT = FAT32 ohne Größenlimits. NTFS/APFS/ext4 = moderne Systeme mit Journaling. Journaling = bei Absturz werden Änderungen nicht verloren.

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### O6 – FAT32: Warum nicht für große Dateien?
**Thema:** Dateisysteme – FAT32 Limitation
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Sie versuchen, eine 5-GB-Videodatei auf einen FAT32-formatierten USB-Stick zu kopieren. Was passiert?

- [ ] Die Datei wird automatisch aufgeteilt in kleinere Teile.
- [x] **Der Vorgang fehlschlägt – FAT32 unterstützt keine einzelnen Dateien größer als 4 GB.** ✅
- [ ] Die Datei wird automatisch komprimiert, bis sie unter 4 GB ist.
- [ ] FAT32 hat keine Dateigrößenbeschränkung.

> **Feedback:** FAT32-Limit: max. 4 GB pro Datei. Ein 4K-Video oder ISO-Image passt oft nicht. Lösung: USB-Stick mit exFAT oder NTFS formatieren.

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### O7 – Die 3-2-1-Regel
**Thema:** Backup – Prinzip
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ESSAY]`

Erkläre die 3-2-1-Regel für Backups. Begründe, warum jede der drei Ziffern wichtig ist.

> **Musterlösung:** 3 Kopien: Original + 2 Backups. Warum? Das Original kann kaputt gehen, das erste Backup auch – das zweite ist der Sicherheitspuffer. 2 verschiedene Medientypen (z. B. SSD + HDD, oder lokal + Cloud). Warum? Gleiche Medien haben gleiche Schwachstellen (z. B. Batch-Fehler bei HDDs derselben Charge). 1 Kopie an einem anderen Ort (Cloud, anderes Gebäude). Warum? Brand oder Wasserschaden zerstört alles vor Ort; Ransomware verschlüsselt alle angeschlossenen Laufwerke gleichzeitig.

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### O8 – Backup-Arten: Unterschiede
**Thema:** Backup – Typen
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Backup-Typ seine Beschreibung zu.

| Backup-Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Full (Vollständig) | Kompletter Datenbestand jedes Mal – einfach, aber langsam und platzhungrig |
| Inkrementell | Nur Änderungen seit dem letzten Backup (egal welcher Art) – schnell, aber Wiederherstellung komplex |
| Differenziell | Änderungen seit dem letzten Voll-Backup – Mittelweg zwischen beiden |

> **Feedback:** Typisches Schema: Sonntag Full, Mo–Sa Inkrementell oder Differenziell. Inkrementell = schnellstes Backup, langsamste Wiederherstellung (Kette aufbauen). Full = langsamstes Backup, schnellste Wiederherstellung.

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### O9 – Digitale Speichermedien: Kategorien
**Thema:** Speichermedien – Übersicht
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedes Speichermedium seiner technischen Kategorie zu.

| Medium | Kategorie |
|---|---|
| CD, DVD, Blu-ray | Optisch |
| Festplatte (HDD), Magnetband (LTO) | Magnetisch |
| SSD, USB-Stick, SD-Karte | Flash-Speicher |
| Dropbox, AWS S3 | Cloud-Speicher |

> **Feedback:** Optisch: Laser liest Pits/Lands. Magnetisch: magnetisierte Bereiche. Flash: Elektronen in Floating Gates. Cloud: physisch HDD/SSD/LTO in Rechenzentren – keine eigene Technologie, sondern Zugriffsmethode.

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### O10 – Speichermedien: Wann welches?
**Thema:** Speichermedien – Anwendungsfall
**Punkte:** 2
**Typ:** `[MATCH]`

Ordne jedem Szenario das empfohlene Speichermedium zu.

| Szenario | Empfohlenes Medium |
|---|---|
| Betriebssystem (schneller Zugriff) | NVMe SSD |
| Videoarchiv (große Datenmengen, günstig) | HDD |
| Langzeitarchiv (10+ Jahre) | LTO-Band, M-DISC |
| Datenaustausch (portabel) | USB-Stick, SD-Karte |

> **Feedback:** Die Wahl hängt vom Anwendungsfall ab: SSD = Geschwindigkeit, HDD = Kapazität/Preis, LTO/M-DISC = Langlebigkeit, USB/SD = Portabilität.

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### O11 – Optische Speicher: CD, DVD, Blu-ray
**Thema:** Speichermedien – Optisch
**Punkte:** 2
**Typ:** `[ORDER]`

Sortiere die optischen Speichermedien nach Kapazität (kleinste zuerst):

1. CD (~700 MB)
2. DVD (~4,7 GB)
3. Blu-ray (~25 GB)

> **Feedback:** Alle drei nutzen Laser zum Lesen von Pits (Vertiefungen) und Lands (Erhöhungen). Die Kapazität steigt durch kürzere Wellenlängen: CD = Infrarot, DVD = Rot, Blu-ray = Blau (daher der Name).

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### O12 – Cloud-Speicher: Was ist das eigentlich?
**Thema:** Speichermedien – Cloud
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Was ist „Cloud-Speicher" technisch gesehen?

- [ ] Eine neue Speichertechnologie, die Daten in Funkwellen speichert.
- [ ] Virtuelle Speicher ohne jegliche physische Hardware-Komponenten.
- [x] **HDDs/SSDs in Rechenzentren – „Cloud" beschreibt den Internet-Zugriff.** ✅
- [ ] Lokale Festplatten, die automatisch mit dem Himmel synchronisieren.

> **Feedback:** „Cloud" ist Marketing für „fremder Computer". Dropbox, Google Drive, iCloud – alle speichern physisch auf Servern in Rechenzentren. Vorteil: Zugriff von überall. Nachteil: Abhängigkeit von Internet und Anbieter.

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### O13 – Magnetband (LTO): Warum noch heute?
**Thema:** Speichermedien – Magnetband
**Punkte:** 1
**Typ:** `[MC]`

Warum verwenden große Unternehmen noch heute Magnetbänder (LTO)?

- [ ] Magnetbänder sind schneller als SSDs beim wahlfreien Zugriff.
- [ ] Magnetbänder werden nur aus nostalgischen Gründen eingesetzt.
- [ ] Magnetbänder sind die einzige Technologie für Videospeicherung.
- [x] **Extrem günstig pro TB, langlebig, ideal für selten abgerufene Daten.** ✅

> **Feedback:** LTO = Linear Tape-Open. Aktuell LTO-9: 18 TB pro Band, ~2€/TB. Nachteil: sequentieller Zugriff (kein Random Access). Perfekt für Archivierung, wo Daten selten gelesen werden. Google, Facebook, Banken – alle nutzen LTO.