Unterrichtsmaterial zur mathematischen Modellierung

Material für Unterrichtsreihen und Projekttage

Das Material unserer CAMMP days kann jederzeit von Lehrkräften im eigenen Unterricht eingesetzt werden. Unser Lernmaterial liegt zum direkten Unterrichtseinsatz auf einer Online-Plattform bereit. Hier wird erklärt, wie ein Account auf der Plattform erstellt werden kann.

Wenden Sie sich gerne per Mail an uns, wenn wir Sie bei der Umsetzung unterstützen können.

Material für Doppelstunden

Darüber hinaus haben wir Unterrichtsmaterial für verschiedene Themen, das sich im Rahmen von Doppelstunden durchführen lässt.

Bei Interesse am Material oder bei Fragen wenden Sie sich gerne per Mail an uns.

Klassifizierungsprobleme mit Mathe lösen!

Was haben Gesichtserkennung, die automatische Diagnose von Krankheiten und das autonome Fahren gemeinsam? In diesen und vielen weiteren Anwendungen aus Wissenschaft, Forschung und Alltag werden Klassifizierungsprobleme gelöst. Häufig verwendete Methoden zum Lösen dieser Probleme stammen aus einem Bereich, der heute in aller Munde ist: Künstliche Intelligenz (KI) bzw. maschinelles Lernen.

Im Rahmen einer Doppelstunde entwickeln Lernende ab Klasse 7/8 ein eigenes Modell zur Klassifizierung von Blutwerten in die Klassen "gesund" und "erkrankt". Bei der Entwicklung des Klassifizierungsmodells spielen insbesondere Geraden eine zentrale Rolle. Auf problemorientierte Weise kommen die Schüler:innen in der Doppelstunde sogleich mit wichtigen Bausteinen vieler KI-Systeme in Kontakt. 

Dauer: 1 – 2 Doppelstunden
Vorwissen: lineare Funktionen
Inhalte: lineare Funktionen
Einsetzbar: Klasse 7/8
Material: Kopiervorlagen (Arbeitsblatt, Hilfekarten); Stundenverlaufsplan
Erstellt von: Sarah Schönbrodt

Alles nur Zufall? - Klimarekorden auf der Spur

Spätestens seit "Fridays for future" ist der Klimawandel in aller Munde und wird rege in der Öffentlichkeit und Politik diskutiert. In den Medien wird immer häufiger von Temperaturrekorden gesprochen. 
Was sind überhaupt Rekorde, treten sie wirklich immer häufiger auf oder lässt sich ihr Auftreten ganz einfach durch den Zufall erklären, wie einige Menschen behaupten?
Diese spannende Frage beantworten wir mit wissenschaftlichen Methoden anhand echter Temperaturdaten.

Dauer: 1 Doppelstunde
Vorwissen: Wahrscheinlichkeiten und Zufallsexperimente, Pfadregeln
Inhalte: Umgang mit Daten, Gesetz der großen Zahlen, Laplace-Wahrscheinlichkeit, Pfadregeln, bedingte Wahrscheinlichkeiten, stochastische Unabhängigkeit, Erwartungswert
Einsetzbar: ab Jgst. 10
Material: Digitale Arbeitsblätter, Präsentationsfolien
Erstellt von: Maren Hattebuhr 
 

Den Abkühlprozess von Metallen mathematisch beschreiben

Große Metallstrukturen, wie bspw. Stahlpfosten beim Brückenbau, werden in Formen gegossen und kühlen anschließend ab, damit man sie verbauen kann. Beim Abkühlen von Metallen verändern diese ihre Struktur. Ihr Aggregatzustandswechsel wandelt sich von flüssig zu fest um. Dies nennt man Kristallisation. Dabei wird die so genannte Kristallisationswärme frei, was den Abkühlungsprozess verlangsamt und sogar umkehrt. Kennt man den Abkühlprozess nicht genau genug, kann dies beim Gießen zu defekten Produkten führen, sodass sie weniger stabil sind.

Für die Firma RWP GmbH1 (Richter Weiß und Partner, benannt nach den Gründern der Firma) ist es deshalb wichtig für das Gießen von Metallen

  • die Temperatur und den Zeitpunkt der Kristallisation zu kennen und
  • die frei werdende Energiemenge zu bestimmen.

Zum Lösen dieser beiden Teilprobleme werden die Integration und die Differentiation benötigt. Durch das Material erhalten die Schüler/innen reale Anwendungen der Mathematik aus der Oberstufe, was zu ihrer Motivation beiträgt.

Dauer: 2 Doppelstunden
Vorwissen: Differentiation, Differenzenquotient, Integration, Rechtecksumme
Inhalte: Differentiation, Differenzenquotient, Integration, Rechtecksumme, Messfehler
Einsetzbar: Für die Oberstufe
Material: Digitale Arbeitsblätter, Präsentationsfolien
Erstellt von: Kirsten Wohak

Hinweise zu externen Materialien

Weitere Unterrichtsmaterialien zu Data Science und Big Data des Projektes ProDaBi finden sich unter https://www.prodabi.de/unterrichtsmaterialien/.