Introduzione

Digitales Anwenden von Mathematik auf Informatik, Naturwissenschaften und Technik

Lizenzangaben

Der Kurs "Digitale Anwendungsaufgaben zur Mathematik in Informatik, Naturwissenschaften und Technik" (diA:MINT) wurde entwickelt von Prof. Dr. Laura Anderle, Hakim Günther, Tim Inoue, Sebastian Friedrich, Zafer Bayram (Westfälische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt, Recklinghausen, WH), Prof. Dr. Volker Meden, Dr. Michael Kubocz, Kai Adamowicz (Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, RWTH) und Dr. Jörg Härterich, Dr. Michael Kallweit, Dr. Benjamin Schulz-Rosenberger, Emma van der Smagt (Ruhr-Universität Bochum, RUB) und ist steht unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung-Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Die Lizenzbedingungen können unter https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de eingesehen werden. Die im Zusammenhang mit diesem Material verwendeten Logos sind von dieser Lizenz ausgenommen und dürfen ohne ausdrückliche Genehmigung nicht verwendet werden.

Inhalt des Kurses

Dieser unbetreute Kurs enthält digitale Anwendungsaufgaben zur Mathematik in Informatik, Naturwissenschaften und Technik für den Hochschulbereich. Die Aufgaben decken die grundlegenden Teilgebiete der linearen Algebra und der ein- und mehrdimensionalen Analysis ab und unterteilen sich in Rechen- und Verständnisaufgaben des Fragetyps STACK und in Programmieraufgaben (Jupyter-Notebooks) in der Sprache Python.

• Die Rechen- und Verständnisaufgaben eignen sich sowohl für das Selbststudium als auch das formative und summative Assessment in Lehrveranstaltungen. Die Aufgaben sind zu einem großen Teil randomisiert, werden automatisch ausgewertet und geben ein detailliertes und nutzerzentriertes Feedback.

• Die Programmieraufgaben können sowohl in Lehrveranstaltungen eingesetzt als auch ergänzend zum Selbststudium angeboten werden. Einige der Programmieraufgaben sind darauf optimiert, korrigiert und bepunktet werden zu können. Die Handreichung zeigt auf, welches Einsatzgebiet für welches Jupyter Notebook vorgesehen ist.
  

Die Aufgaben eine jeden Teilgebiets finden Sie in den zugehörigen Kursabschnitten nach Themenbereichen sortiert. Die Rechen- und Verständnisaufgaben können Sie in Moodle-Tests einsehen und testen. Die Programmieraufgaben können Sie im Browser in der Jupyter-Umgebung JupyterLite einsehen, ausführen und testen. Zu jedem Themenbereich finden Sie einen Ordner mit dem Namen "Material für Dozierende", in dem Sie sowohl die Aufgaben als Moodle-XML-Datei (.xml) beziehungsweise als Python-Datei (Jupyter Notebook, .ipynb) als auch die zugehörigen Handreichungen als PDF-Datei (.pdf) finden und herunterladen können.