Competence identification in computer science teaching materials : a quantitative approach based on information retrieval Das Erstellen von Lernmaterialien und die Planung von Unterricht ist eine alltägliche Aufgabe von LehrerInnen. In den letzten Jahren hat das Interesse an der Entwicklung von kompetenzorientierten Unterricht immer weiter zugenommen. Keine Ausnahme ist dabei der Informatikunterricht. Von Bedeutung war in der bisherigen Forschung die Definition von Informatik Kompetenzen die in dieser Arbeit die Grundlage für die automatisierte Untersuchung von Unterrichtsmaterialien sind. Bislang wurde in keiner Studie spezifisch untersucht wie die Verwendung von Information Retrieval und Text Mining genutzt werden kann um die Entwicklung kompetenzorientierter Inhalte zu unterstützen. Die Strukturierung von Lernmaterialen und deren kompetenzorientierte Klassifizierung sind Kern dieser Arbeit. Basierend auf Curricula gewährt die Klassifikation von 5100 Materialien Einblicke in die inhaltliche und prozessorientierte Ausrichtung von Unterricht und deckt dabei die gängigsten Schulinformatik Begriffe auf. The development and preparation of teaching and learning materials are the daily chores of Computer Science (CS) teachers. The last few years have seen an increased interest in the development of valuable and competence oriented teaching. Possible Computer Science lesson contents and educational concepts have been widely studied. Towards a CS teaching culture students’ competences are of particular importance. Therefore this work uses competence descriptions to highlight the direct impact on everyday school life and implements a framework to apply a competence oriented Text Mining (TM) and Information Retrieval (IR) process. To date no study has explicitly looked at how IR and TM can be used to classify competence oriented lesson content. Based on German Curricula 5.100 CS materials are classified into the content and process orientation to generate automated competence estimations. Furthermore a Difference Analysis compares CS materials with everyday language content.