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Innovative Hochschulen in Deutschland widmen sich neben qualifizierter Lehre und Forschung zunehmend der Wirkung ihres Handelns in die(Stadt-)Gesellschaft und der Persönlichkeitsbildung ihrer Studierenden. Service Learning bietet dabei Studierenden neue Zugänge zu fachlich qualifiziertem Lernen. In diesem Buchkapitel vom Manuskript wird Service Learning an der Technischen Universität Kaiserslautern und dessen Beitrag zur Agenda 2030 thematisiert.
Nachhaltigkeit und Digitalisierung sind zwei der großen Themen unserer
Zeit. In beiden Kontexten wird oft von Transformation gesprochen: Wirtschaft und Gesellschaft werden sich maßgeblich verändern. Deshalb sollten die beiden Trends Digitalisierung und Nachhaltigkeit zusammen betrachtet und ihre Zusammenhänge untersucht werden. Grundsätzlich
wird der Digitalisierung in der wissenschaftlichen Literatur ein Einfluss
auf die Erreichung einer nachhaltigen Zukunft attestiert – sowohl positiv
als auch negativ. Im Rahmen der Digitalisierungsforschung ist der Aspekt
der Nachhaltigkeit zumeist mehr Zusatz als Leitbild. Ob und inwiefern
eine digitale Transformation auch eine Nachhaltigkeitstransformation mit
sich bringt, bleibt in der Forschung also bisher weitestgehend unbeantwortet. Daher ist es unser Ziel, eine mögliche Wirkungskette aufzustellen,
die sowohl nachhaltigkeitsbezogene als auch Digitalisierungsaspekte vor
dem Hintergrund der Erreichung der Agenda 2030 integriert. Der Tenor
unserer Recherche: Digitalisierung wird von sich aus keine der großen
Nachhaltigkeitsherausforderungen lösen, sofern sie nicht in eine klare
Strategie eingebettet ist.
Die Planung von Bushaltestellen in Innenstädten ist ein authentisches Thema, welches sich für den Einsatz in einem realitätsbezogenen Unterricht in unterschiedlichen Klassenstufen eignet. Verschiedene Interessen und Gegebenheiten müssen in einem Modell und in einer Lösungsstrategie vereint werden. Durch eine sehr offen gewählte Fragestellung sind verschiedene Ansätze und Modelle möglich. Somit wird mathematisches Modellieren trainiert und das Durchlaufen eines Modellierungsprozesses in einem interessanten Projekt ermöglicht. Die mathematischen Hintergründe sowie das vielseitige Lösungsspektrum von Schülerinnen und Schülern unterschiedlicher Jahrgangsstufen zu derselben Fragestellung werden im Folgenden vorgestellt.
Visual analytics has been widely studied in the past decade both in academia and industry to improve data exploration, minimize the overall cost, and improve data analysis. In this chapter, we explore the idea of visual analytics in the context of simulation data. This would then provide us with the capability to not only explore our data visually but also to apply machine learning models in order to answer high-level questions with respect to scheduling, choosing optimal simulation parameters, finding correlations, etc. More specifically, we examine state-of-the-art tools to be able to perform these above-mentioned tasks. Further, to test and validate our methodology we followed the human-centered design process to build a prototype tool called ViDAS (Visual Data Analytics of Simulated Data). Our preliminary evaluation study illustrates the intuitiveness and ease-of-use of our approach with regards to visual analysis of simulated data.
Es handelt sich um den Aufbau des ersten Roboter-gestützten Systems zum Fräsen an der lateralen Schädelbasis. Durch Rückkopplung der Sensordaten lässt sich ein menschähnliches Fräsen nachahmen. Mehr noch: Es besteht die Möglichkeit der automatisierten Detektion der Dura mater durch Analyse der Standardabweichung der Kräfte, da die Dura mater dämpfend auf den Fräser wirkt. Mit dem Roboter ist es möglich, ein exaktes Implantatbett im Bereich der lateralen Schädelbasis auszufräsen.
Um Spielkarten zu mischen gibt es unterschiedliche Techniken, die sich sowohl in ihrem Zeitaufwand, als auch in der Güte der Durchmischung unterscheiden. Der folgende Artikel vermittelt, wie man die Frage nach einer besonders guten Mischtechnik nutzen kann, um mathematische Modellierung anhand einer alltagsnahen Fragestellung in den Unterricht einzubinden. Dabei können verschiedene Aspekte der Stochastik angesprochen werden, und es bietet sich ein breites Potential, auf unterschiedlichen Niveaus Computer zum Generieren von Zufallsexperimenten zu verwenden.