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Der weltweite Transformationsprozess der Agenda 2030 (United Nations 2015) muss, soll er gelingen, von der Gesellschaft mitgetragen und vollzogen werden. In der im Nachhaltigkeitsziel 4.7 verankerten Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) nimmt auch die Schule als Bildungsträger eine relevante Rolle ein. BNE impliziert ein erneutes Nachdenken über Bildung, ihre Funktionen und ihre institutionelle und strukturelle Einbettung in Bildungsinstituten. Auch die Mathematik leistet zur Lösung globaler Probleme entscheidende Beiträge. Mit dem Blick auf den Bedarf an Menschen mit Expertise in interdisziplinären Denk- und Arbeitsweisen bezieht sich die mathematische Bildung jedoch zu wenig auf konkrete Lernaufgaben aus den realen sozialen, ökologischen, wirtschaftlichen sowie politischen Kontexten. Große Potenziale des Mathematikunterrichts bleiben so ungenutzt. Das soll sich ändern. Deshalb geht diese Forschungsarbeit „Zum Beitrag der mathematischen Modellierung zur Bildung für nachhaltige Entwicklung – ein Leitfaden zum Mathematikunterricht“ der Frage nach, wie BNE in den Mathematikunterricht integriert werden kann.
Auf Basis von Forschungsergebnissen der letzten Jahrzehnte konnte gezeigt werden, dass sich mathematische Modellierungen auch zur Darstellung von realen (nachhaltigen) Entwicklungsprozessen eignen. Der Bildungsanspruch der Mathematik im Kontext der BNE wird in der Fallstudienanalyse an prägnanten Modellierungsaufgaben beschrieben. Die Potenziale von Modellierungsaufgaben ermöglichen es, den Lernenden „notwendige Kenntnisse und Qualifikationen zur Förderung nachhaltiger Entwicklung“ (SDG 4.7) zu vermitteln.
Im Zentrum steht die Lernaufgabe als bedeutender Dreh- und Angelpunkt eines Mathematikunterrichts. Sie soll komplexe reale Zusammenhänge in den Mathematikunterricht integrieren und gleichzeitig fachliche und überfachliche Kompetenzen der Mathematik vermitteln. Diese scheinbare Kluft wird mit einer kompetenzfördernden und kognitiv-aktivierenden „BNE-Aufgabenkultur“ überwunden.
Eine „BNE-Modellierungsaufgabe“ schafft Grundlagen zur Erkenntnisgewinnung (Analyse) oder, mittels Datensammlung, zur eigenen Modellbildung (Synthese) realer Prozesse. Der integrative Lernansatz fördert ein Verständnis der Realität in all ihren Facetten und gibt der faktischen sowie ethischen Komplexität Raum. Daten und Fakten konfrontieren Lernende mit Entscheidungsdilemmata, regen zum Überdenken der eigenen Werte und zum Planen von Handlungen an. Eine konstruktive Auseinandersetzung mit gesellschaftlichen Entwicklungen liefert eine Grundlage für die Bewältigung von Anforderungen aus der unmittelbaren Lebenswelt und kann Orientierung im Alltag geben. Die Mathematik beschränkt sich hierbei auf das Beschreiben kausaler Zusammenhänge und versucht, die komplizierte Welt in eine kohärente Ordnung zu bringen. Die Wahl der Parameter und Randbedingungen einer Modellierung ermöglichen unterschiedliche Perspektiven. Dies kann auch zu voneinander abweichenden Interpretationen der Sachverhalte genutzt werden. Beispiele hierfür sind Klimamodelle oder Modellierungen im Rahmen der Covid-Krise, auf deren Ergebnissen unterschiedliche gesamtgesellschaftliche und politische Entscheidungen basierten. Dementsprechend kann ein metakognitiver Blick auf Modellierungsprozesse eine kritische und reflektierte Haltung schulen und zur Mündigkeit der Lernenden beitragen.
Die Auseinandersetzung mit den Grenzen deduktiver mathematischer Verfahren als Basis einer Visions- bzw. Prognosenbildung und eine darauf aufbauende Zukunftsgestaltung rücken in den Fokus. Ein besseres Verständnis der Mathematik und der Realität kann die Folge sein. Ziel eines BNE-orientierten Mathematikunterrichts muss es also sein, die Lernenden aufzufordern, die Welt durch die mathematische Brille zu betrachten, um gesellschaftliche Verhältnisse und Systeme kritisch zu „lesen“ und im Sinne der Nachhaltigkeit neu „schreiben“ zu können.
Dieser Lehr-Lernansatz erhält durch die qualitative Fallstudienanalyse eine wissenschaftliche Festigung. Aus den theoretischen Überlegungen zu einer integrativen Neuorientierung einer Modellierungsaufgabe im Mathematikunterricht sind neu ausgerichtete Wirkungsketten wünschens-werter Lehr-Lern-Prozesse entstanden. Sie gelten in diesem integrativen Bildungsanliegen als strukturbildend und zeigen einen Leitfaden zur Konzeption von „BNE-Modellierungsaufgaben“. Eine ergänzende Handreichung illustriert praxisnah die Entwicklung sowie Umsetzung von BNE-Lernaufgaben im Fachunterricht und regt zur Nachahmung an. Die vorgestellten BNE-Modellierungsaufgaben fügen sich in die Vorgaben der nationalen Bildungsstandards ein und wurden bereits im regulären Mathematikunterricht erprobt.
Die Einbeziehung anderer Fachbereiche spielt für den hier beschriebenen BNE-Ansatz zur Vermittlung der SDGs und der nachhaltigen Entwicklung eine zentrale Rolle. Möglichkeiten eines individuellen Engagements werden aufgezeigt. Dies kann richtungsweisend für die Nutzung der großen Potenziale der Mathematik für den notwendigen Transformationsprozess sein.
Die Akustik liefert einen interessanten Hintergrund, interdisziplinären und fächerverbindenen Unterricht zwischen Mathematik, Physik und Musik durchzuführen. SchülerInnen können hierbei beispielsweise experimentell tätig sein, indem sie Audioaufnahmen selbst erzeugen und sich mit Computersoftware Frequenzspektren erzeugen lassen. Genauso können die Schüler auch Frequenzspektren vorgeben und daraus Klänge erzeugen. Dies kann beispielsweise dazu dienen, den Begriff der Obertöne im Musikunterricht physikalisch oder mathematisch greifbar zu machen oder in der Harmonielehre Frequenzverhältnisse von Intervallen und Dreiklängen näher zu untersuchen.
Der Computer ist hier ein sehr nützliches Hilfsmittel, da der mathematische Hintergrund dieser Aufgabe -- das Wechseln zwischen Audioaufnahme und ihrem Frequenzbild -- sich in der Fourier-Analysis findet, die für SchülerInnen äußerst anspruchsvoll ist. Indem man jedoch die Fouriertransformation als numerisches Hilfsmittel einführt, das nicht im Detail verstanden werden muss, lässt sich an anderer Stelle interessante Mathematik betreiben und die Zusammenhänge zwischen Akustik und Musik können spielerisch erfahren werden.
Im folgenden Beitrag wird eine Herangehensweise geschildert, wie wir sie bereits bei der Felix-Klein-Modellierungswoche umgesetzt haben: Die SchülerInnen haben den Auftrag erhalten, einen Synthesizer zu entwickeln, mit dem verschiedene Musikinstrumente nachgeahmt werden können. Als Hilfsmittel haben sie eine kurze Einführung in die Eigenschaften der Fouriertransformation erhalten, sowie Audioaufnahmen verschiedener Instrumente.
Dieser Beitrag beschreibt eine Lernumgebung für Schülerinnen und Schüler der Unter- und Mittelstufe mit einem Schwerpunkt im Fach Mathematik. Das Thema dieser Lernumgebung ist die Simulation von Entfluchtungsprozessen im Rahmen von Gebäudeevakuierungen. Dabei wird das Konzept eines zellulären Automaten vermittelt, ohne dabei Programmierkenntnisse vorauszusetzen oder anzuwenden. Anhand dieses speziellen Simulationswerkzeugs des zellulären Automaten werden Eigenschaften, Kenngrößen sowie Vor- und Nachteile von Simulationen im Allgemeinen thematisiert. Dazu gehören unter anderem die experimentelle Datengewinnung, die Festlegung von Modellparametern, die Diskretisierung des zeitlichen und räumlichen Betrachtungshorizonts sowie die zwangsläufig auftretenden (Diskretisierungs-)Fehler, die algorithmischen Abläufe einer Simulation in Form elementarer Handlungsanweisungen, die Speicherung und Visualisierung von Daten aus einer Simulation sowie die Interpretation und kritische Diskussion von Simulationsergebnissen. Die vorgestellte Lernumgebung ermöglicht etliche Variationen zu weiteren Aspekten des Themas „Evakuierungssimulation“ und bietet dadurch auch vielfältige Differenzierungsmöglichkeiten.
Gängige Füllstandmesssysteme für mobile Schüttgutsilos werden i. d. R. invasiv an der Innenseite des Behälters angebracht. Hierdurch sind die Sensoren abrasiven Mechanismen und einem entsprechend hohen Verschleiß ausgesetzt. Dies führt zu einer geringen Wirtschaftlichkeit der bisherigen Füllstandüber-wachung von mobilen Schüttgutsilos. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Umsetzbarkeit eines alternativen, nichtinvasiven Sensorkonzeptes untersucht, welches auf der Auswertung der füllstandabhängigen Impulsantwort des Silos basiert.
Hierzu werden anhand einer analytischen Modellierung des Messsystems die potentiellen Einflussgrößen des Sensorkonzeptes identifiziert. Anschließend werden die potentiellen Einflussgrößen im Rahmen numerischer Untersuchungen (FEM/DEM) näher analysiert und bewertet. Die ermittelten, scheinbar kritischen Einflussgrößen werden weiterhin experimentell untersucht. Es werden zwölf Füllstandkennwerte definiert, anhand derer eine Support Vector Machine trainiert und anschließend zur robusten Ermittlung des Füllstandes verwendet wird.
Wir zeigen an einigen Beispielen, wie man numerische Simulationen in Tabellenkalkulationsprogrammen (hier speziell in Excel) erzeugen kann. Diese können beispielsweise im Kontext von mathematischer Modellierung verwendet werden.
Die Beispiele umfassen ein Modell zur Ausbreitung von Krankheiten, die Flugkurve eines Fußballs unter Berücksichtigung von Luftreibung, eine Monte-Carlo-Simulation zur experimentellen Bestimmung von pi, eine Monte-Carlo-Simulation eines gemischten Kartenstapels und die Modellierung von Benzinpreisen mit einem Preistrend und Rauschen
Die MINT-EC-Girls-Camp: Math-Talent-School ist eine vom Fraunhofer Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) initiierte Veranstaltung, die regelmäßig als Kooperation zwischen dem Felix-Klein-Zentrum für Mathematik und dem Verein mathematisch-naturwissenschaftlicher Excellence-Center an Schulen e.V. (Verein MINT-EC) durchgeführt wird. Die methodisch-didaktische Konzeption der Math-Talent-Schools erfolgt durch das Kompetenzzentrum für Mathematische Modellierung in MINT-Projekten in der Schule (KOMMS), einer wissenschaftlichen Einrichtung des Fachbereichs Mathematik der Technischen Universität Kaiserslautern. Die inhaltlich-organisatorische Ausführung übernimmt das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in enger Abstimmung und Kooperation von Wissenschaftlern der Technischen Universität und des Fraunhofer ITWM. Die MINT-EC-Girls-Camp: Math-Talent-School hat zum Ziel, Mathematik-interessierten Schülerinnen einen Einblick in die Arbeitswelt von Mathematikerinnen und Mathematikern zu geben. In diesem Artikel stellen wir die Math-Talent-School vor. Hierfür werden die fachlichen und fachdidaktischen Hintergründe der Projekte beleuchtet, der Ablauf der Veranstaltung erläutert und ein Fazit gezogen.
Das MINT-EC-Girls-Camp: Math-Talent-School richtet sich an mathematikbegeisterte Schülerinnen von MINT-EC-Schulen, die Einblicke in die Berufswelt von Mathematikerinnen und Mathematikern bekommen möchten. Die Veranstaltung veranschaulicht den Schülerinnen die steigende Relevanz angewandter mathematischer Forschungsgebiete, wie der Techno- und der Wirtschaftsmathematik. Sie soll dazu dienen, Schüler:innen die Bedeutung mathematischer Arbeitsweisen in der heutigen Berufswelt, insbesondere in Industrie und Wirtschaft, begreifbar zu machen. Die Talent-School wird organisiert von MINT-EC und dem Felix-Klein-Zentrum für Mathematik. Die fachwissenschaftliche Betreuung der Schülerinnen während dieser Talent-School wurde durch Mitarbeitende des Kompetenzzentrums für Mathematische Modellierung in MINT-Projekten in der Schule (KOMMS) der TU Kaiserslautern und des Fraunhofer ITWM umgesetzt. In diesem Report beschreiben wir die Projekte, die während der Talent-School im Oktober 2022 durchgeführt wurden.
Seit 1993 veranstaltet der Fachbereich Mathematik der TU Kaiserslautern jährlich die mathematischen Modellierungswochen. Die Veranstaltung erwuchs parallel zu der steigenden Relevanz angewandter mathematischer Forschungsgebiete, wie der Techno- und der Wirtschaftsmathematik. Sie soll dazu dienen, Schülerinnen und Schülern die Bedeutung mathematischer Arbeitsweisen in der heutigen Berufswelt, insbesondere in Industrie und Wirtschaft, begreifbar zu machen. Darüber hinaus bietet die Modellierungswoche den teilnehmenden Lehrkräften einen Einblick in die Projektarbeit mit offenen Fragestellungen im Rahmen der mathematischen Modellierung. In diesem Report beschreiben wir die Projekte, die während der Modellierungswoche im Dezember 2022 durchgeführt wurden.
Seit 1993 veranstaltet der Fachbereich Mathematik der TU Kaiserslautern jährlich die mathematischen Modellierungswochen. Die Veranstaltung erwuchs parallel zu der steigenden Relevanz angewandter mathematischer Forschungsgebiete, wie der Technomathematik und der Wirtschaftsmathematik. Sie soll dazu dienen, Schülerinnen und Schülern die Bedeutung mathematischer Arbeitsweisen in der heutigen Berufswelt, insbesondere in Industrie und Wirtschaft, begreifbar zu machen. Darüber hinaus bietet die Modellierungswoche den teilnehmenden Lehrkräften einen Einblick in die Projektarbeit mit offenen Fragestellungen im Rahmen der mathematischen Modellierung. In diesem Report beschreiben wir die Projekte, die während der Modellierungswoche im Dezember 2021 durchgeführt wurden. Der Themenschwerpunkt der Veranstaltung lautete "Wetter und Katastrophenschutz".
Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, aufzuzeigen, wie eine mathematische Modellierung, verbunden mit Simulations- und Ansteuerungsaspekten eines Segways im Mathematikunterricht der gymnasialen Oberstufe als interdisziplinäres Projekt umgesetzt werden kann. Dabei werden sowohl Chancen, im Sinne von erreichbaren mathematischen Kompetenzen, als auch Schwierigkeiten eines solchen Projektes mit einer interdisziplinären Umsetzung geschildert.
Insbesondere bei der industriellen Nutzung tiefer geothermischer Systeme gibt es Risiken, die im Hinblick auf eine zukunftsträchtige Rolle der Ressource "Geothermie" innerhalb der Energiebranche eingeschätzt und minimiert werden müssen. Zur Förderung und Unterstützung dieses Prozesses kann die Mathematik einen entscheidenden Beitrag leisten. Um dies voranzutreiben haben wir zur Charakterisierung tiefer geothermischer Systeme ein Säulenmodell entwickelt, das die Bereiche Exploration, Bau und Produktion näher beleuchtet. Im Speziellen beinhalten die Säulen: Seismische Erkundung, Gravimetrie/Geomagnetik, Transportprozesse, Spannungsfeld.
Life insurance companies are asked by the Solvency II regime to retain capital requirements against economically adverse developments. This ensures that they are continuously able to meet their payment obligations towards the policyholders. When relying on an internal model approach, an insurer's solvency capital requirement is defined as the 99.5% value-at-risk of its full loss probability distribution over the coming year. In the introductory part of this thesis, we provide the actuarial modeling tools and risk aggregation methods by which the companies can accomplish the derivations of these forecasts. Since the industry still lacks the computational capacities to fully simulate these distributions, the insurers have to refer to suitable approximation techniques such as the least-squares Monte Carlo (LSMC) method. The key idea of LSMC is to run only a few wisely selected simulations and to process their output further to obtain a risk-dependent proxy function of the loss. We dedicate the first part of this thesis to establishing a theoretical framework of the LSMC method. We start with how LSMC for calculating capital requirements is related to its original use in American option pricing. Then we decompose LSMC into four steps. In the first one, the Monte Carlo simulation setting is defined. The second and third steps serve the calibration and validation of the proxy function, and the fourth step yields the loss distribution forecast by evaluating the proxy model. When guiding through the steps, we address practical challenges and propose an adaptive calibration algorithm. We complete with a slightly disguised real-world application. The second part builds upon the first one by taking up the LSMC framework and diving deeper into its calibration step. After a literature review and a basic recapitulation, various adaptive machine learning approaches relying on least-squares regression and model selection criteria are presented as solutions to the proxy modeling task. The studied approaches range from ordinary and generalized least-squares regression variants over GLM and GAM methods to MARS and kernel regression routines. We justify the combinability of the regression ingredients mathematically and compare their approximation quality in slightly altered real-world experiments. Thereby, we perform sensitivity analyses, discuss numerical stability and run comprehensive out-of-sample tests. The scope of the analyzed regression variants extends to other high-dimensional variable selection applications. Life insurance contracts with early exercise features can be priced by LSMC as well due to their analogies to American options. In the third part of this thesis, equity-linked contracts with American-style surrender options and minimum interest rate guarantees payable upon contract termination are valued. We allow randomness and jumps in the movements of the interest rate, stochastic volatility, stock market and mortality. For the simultaneous valuation of numerous insurance contracts, a hybrid probability measure and an additional regression function are introduced. Furthermore, an efficient seed-related simulation procedure accounting for the forward discretization bias and a validation concept are proposed. An extensive numerical example rounds off the last part.
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.
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.
Epidemiological models have gained much interest during the COVID-19 pandemic.
As the pandemic is now driven by newly emerging variants of SARS-CoV-2, the
question arises how to model multiple virus variants in a single model.
In this thesis, we have extended an established model for COVID-19 forecasts to multiple
virus variants. We analyzed the model mathematically and showed the global
existence and uniqueness of the solution as well as important invariance properties
for a meaningful model. The implementation into an existing framework which allows
us to identify model parameters based on surveillance data is described briefly.
When applying our model to actual transitions between SARS-CoV-2 variants, we
found that forecasts would have been significantly improved by our model extension.
In most cases, we were able to precisely predict peak dates and heights in
case incidences of waves caused by newly emerging variants during early transition
phases. More severe outcomes, like hospitalizations, are found to be harder to predict
because of very limited observational data regarding these outcomes for newly
emerging variants.
Der vorliegende Artikel befasst sich mit der Realisierung eines einfachen Motion Capturing Verfahrens in MATLAB als Vorschlag für eine Umsetzung in der Schule. Die zugrunde liegende Mathematik kann ab der Mittelstufe leicht vermittelt werden. Je nach technischer Ausstattung können mit einfachen Mitteln farbige Marker in Videos oder Webcam-Streams verfolgt werden. Notwendige Konzepte und Algorithmen werden im Artikel beleuchtet.
Der unmögliche Freistoß
(2016)
Die Autoren befassen sich mit der Ableitung und Bearbeitung eines Modellierungsprojektes aus der populären Sportart Fußball: Ein Freistoß wird unter Beachtung der gegebenen physikalischen Effekte mathematisch modelliert und simuliert. Der Fokus liegt auf der möglichen Durchführung dieses Modellierungsprojekts mit Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe II.
Der Beitrag beschäftigt sich mit der Frage, ob Schildkröten alleine anhand der Musterung bzw. Struktur ihres Bauch- Rückenpanzers eindeutig identifiziert werden können. Dabei sollen sinnvolle Identifizierungsmerkmale entwickelt werden, die auf der Basis von Fotos ausgewertet werden. Das Besondere an diesem Problem ist, dass es mit Lernenden ganz unterschiedlicher Altersstufen bearbeitet werden kann und dass es eine unheimliche Vielfalt an mathematischen Methoden gibt, die auf dem Weg zu einer Lösung hilfreich sind: Dies reicht von einfachen geometrischen Überlegungen über Analysis (Integration, Kurvendiskussion) bis hin zu mathematischer Bildverarbeitung und Fragen der Robustheit. Genauso breit wie das Spektrum der einsetzbaren mathematischen Werkzeuge ist die Altergruppe, mit der ein derartiges Projekt durchführbar ist: Vom Grundschulalter bis hin zur Masterarbeit ist eine Bearbeitung möglich, und die benötigte Zeitspanne reicht von wenigen Stunden bis hin zu mehreren Monaten. Im Beitrag wird die angesprochene Vielfalt exemplarisch gezeigt, so dass die Leser im Idealfall das Projekt genau an die Bedürfnisse ihrer Lerngruppe anpassen können.