Veranstaltungsprogramm

Eine Übersicht aller Sessions/Sitzungen dieser Veranstaltung.
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Sitzungsübersicht
Ort: SH 2.109
2. OG im Seminarhaus
Datum: Montag, 29.08.2022
16:00
-
17:30
Informationsveranstaltung zur Antragstellung bei der DFG
Ort: SH 2.109
Leitung: Stefan Ufer, LMU München
Die GDM-Nachwuchsvertretung bietet nicht nur neuen Doktorand*innen, sondern auch Post-Docs und Jun.-Profs ein spannendes und abwechslungsreiches Workshop-Programm. Am Montag und am Donnerstag könnt ihr an je einem der folgenden Angebote teilnehmen. Die Anmeldung erfolgt per E-Mail unter dem Betreff "Anmeldung Post-Doc-Programm" an Silke Neuhaus-Eckhardt (silke.neuhaus@ovgu.de).

Datum: Dienstag, 30.08.2022
8:15
-
8:50
Erste Programmiererfahrungen im Mathematikunterricht der Grundschule
Ort: SH 2.109
 

Erste Programmiererfahrungen im Mathematikunterricht der Grundschule

Ludes-Adamy, Peter

Uni Hamburg, Deutschland

9:00
-
9:35
Welche Themen werden in den Übungsaufgaben der Analysis I behandelt?
Ort: SH 2.109
 

Welche Themen werden in den Übungsaufgaben der Analysis I behandelt?

Wlassak, Felix

Universität Leipzig, Deutschland

9:45
-
10:05
Ganze Zahlen als Bilanz von Soll und Haben im Unterricht ernstnehmen
Ort: SH 2.109
 

Ganze Zahlen als Bilanz von Soll und Haben im Unterricht ernstnehmen

Motzer, Renate

Universität Augsburg, Deutschland

10:30
-
11:05
Problemlösen in außerschulischen (empirischen) Problemlösekontexten im MINT-Bereich
Ort: SH 2.109
 

Problemlösen in außerschulischen (empirischen) Problemlösekontexten im MINT-Bereich

Reifenrath, Magnus

Universität Siegen, Deutschland

14:00
-
14:35
Authentic-STEM: Langfristiges Problemlösen across borders
Ort: SH 2.109
 

Authentic-STEM: Langfristiges Problemlösen across borders

Stoffels, Gero; Reifenrath, Magnus; Witzke, Ingo

Universität Siegen, Deutschland

14:45
-
15:20
Das Konzept der Hamburger Uni-Zirkel PriMa und PriSMa zur Förderung mathematisch (hoch-)begabter Schüler:innen
Ort: SH 2.109
 

Das Konzept der Hamburger Uni-Zirkel PriMa und PriSMa zur Förderung mathematisch (hoch-)begabter Schüler:innen

Nolte, Marianne1; Vorhölter, Katrin1,2; Pamperien, Kirsten1

1: Universität Hamburg, Deutschland; 2: Universität Paderborn, Deutschland

17:30
-
18:05
Bewertung von Anwendungsbeispielen durch Ingenieurstudierende und mathematisches Weltbild
Ort: SH 2.109
 

Bewertung von Anwendungsbeispielen durch Ingenieurstudierende und mathematisches Weltbild

Hilger, Susanne1; Schmitz, Angela1; Ostsieker, Laura2

1: TH Köln – University of Technology, Arts, Sciences, Deutschland; 2: Frankfurt University of Applied Sciences, Deutschland

18:15
-
18:50
Was bleibt von der österreichischen Mathematik Zentralmatura?
Ort: SH 2.109
 

Was bleibt von der österreichischen Mathematik Zentralmatura?

Tscholl, Pia; Hell, Tobias; Stampfer, Florian

Universität Innsbruck


Datum: Mittwoch, 31.08.2022
8:15
-
8:50
Effekte professionsorientierten Lernens auf fachmathematische Wahrnehmung und Einstellungen von Lehrpersonen
Ort: SH 2.109
 

Effekte professionsorientierten Lernens auf fachmathematische Wahrnehmung und Einstellungen von Lehrpersonen

Sebök, Kata

Universität Wien, Österreich

9:00
-
9:35
Authentic-STEM: Mit Mentoren offene und langfristige mathematikhaltige Projektarbeit begleiten
Ort: SH 2.109
 

Authentic-STEM: Mit Mentoren offene und langfristige mathematikhaltige Projektarbeit begleiten

Marx, Birgitta; Stoffels, Gero

Universität Siegen, Deutschland

10:30
-
11:05
Von einem, der auszog, mathematische Weltbilder zu erweitern
Ort: SH 2.109
 

Von einem, der auszog, mathematische Weltbilder zu erweitern

Weygandt, Benedikt

Freie Universität Berlin, Deutschland


Datum: Donnerstag, 01.09.2022
8:15
-
8:50
MS05: Maschinelles Lernen im Schulunterricht am Beispiel einer problemorientierten Lerneinheit zur Wortvorhersage
Ort: SH 2.109
 

Maschinelles Lernen im Schulunterricht am Beispiel einer problemorientierten Lerneinheit zur Wortvorhersage

Hofmann, Stephanie; Frank, Martin

Karlsruher Institut für Technologie, Deutschland

9:00
-
9:35
MS05: Ein Unterrichtsmodul für Data Science und maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen
Ort: SH 2.109
 

Ein Unterrichtsmodul für Data Science und maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen

Fleischer, Yannik

Universität Paderborn, Deutschland


Datum: Freitag, 02.09.2022
8:15
-
8:50
MS05: Data Science in der Lehrerausbildung: Chancen, Herausforderungen und erste Einsichten
Ort: SH 2.109
 

Data Science in der Lehrerausbildung: Chancen, Herausforderungen und erste Einsichten

Engel, Joachim

PH Ludwigsburg, Deutschland

9:00
-
9:35
MS05: Was ist ein geeignetes Zentralmaß für die Anzahl von Facebook-Freunden österreichischer Facebook-User?
Ort: SH 2.109
 

Was ist ein geeignetes Zentralmaß für die Anzahl von Facebook-Freunden österreichischer Facebook-User?

Plunger, Cornelia

Universität Klagenfurt, Österreich

9:45
-
10:20
MS05: Einblicke in die Bearbeitung einer Aufgabe zur Erstellung von Modellen mit Maschinellen Lernverfahren
Ort: SH 2.109
 

Einblicke in die Bearbeitung einer Aufgabe zur Erstellung von Modellen mit Maschinellen Lernverfahren

Bata, Katharina1; Schmitz, Angela1; Eichler, Andreas2

1: TH Köln, Deutschland; 2: Universität Kassel, Deutschland

10:30
-
11:05
MS05: Klassifizierungsprobleme: Maschinelles Lernen und KI im Mathematikunterricht
Ort: SH 2.109
 

Klassifizierungsprobleme: Maschinelles Lernen und KI im Mathematikunterricht

Schönbrodt, Sarah; Martin, Frank

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)