Inhalt der Lehrerfortbildung sind Anwendungen aus der Optimierung und Statistik, Erarbeitung "didaktisch optimaler" Aufgaben sowie Vorstellung geeigneter Software.

Prof. Dr. Jan Gertheiss

Datenanalyse und -visualisierung mit Hilfe von R

Die Fähigkeit, selbst erhobene oder anderweitig erhaltene Daten geeignet aufzubereiten und zu analysieren, wird immer wichtiger. R ist eine weitverbreitete, freiverfügbare Statistik-Software, die unzählige Möglichkeiten bietet, Daten zu visualisieren und zu analysieren. Darüber hinaus kann R hervorragend verwendet werden, um typische Inhalte des Mathematik-, insbesondere Stochastik-, Unterrichts zu veranschaulichen. Im Rahmen des Workshops wird an Hand von Beispielen eine Einführung in R geben.

OstR Alexander Tschakert (Grotefend-Gymnasium Münden)

Die Aufgabe ist schuld?!

Anhand von Zahlenbeispielen zu typischen Themen der Schulmathematik wird aufgezeigt, welchen Einfluss die Wahl der konkreten Zahlen in Rechenbeispielen auf das Verstandnis von Begriffen und Verfahren hat. Die Güte von Zahlenbeispielen wird nicht nur intuitiv verglichen, sondern anhand messbarer Kriterien beurteilt. Abschließend steht die Frage nach "perfekten Beispielen".

Prof. Dr. Stephan Westphal

Lineare Optimierung mit GLPK

Wieso hat die aktuelle Bundesliga Saison mit einem Spiel der Bayern gegen den HSV begonnen? Wie setzt eine Fluggesellschaft eigentlich die Preise für ihre Flüge an? Wieso kommt mein Zug immer um 16:30 Uhr? Warum habe ich auf den gelben Engel vom ADAC 42 Minuten warten müssen? Wieso gibt es eigentlich nie einen Stundenplan, mit dem alle zufrieden sind? Hinter diesen und vielen anderen Fragen stehen Planungsprobleme, die mithilfe von Linearer Optimierung gelöst werden. Die Lineare Optimierung ist eine der vielseitigsten und mächtigsten Lösungsverfahren der mathematischen Optimierung. Zudem ist sie relativ leicht anwendbar, so dass sich schon mit geringem Aufwand erstaunliche Resultate erzielen lassen. Wir werden an diesem Tag lernen, was ein lineares Optimierungsproblem ist. Wir werden dann eine Reihe von praktischen Problemen als so genannte "Lineare Programme" modellieren und diese dann lösen mit der kostenfrei erhaltlichen Software GLPK (GNU Linear Programming Kit).