Die Leitidee der Siegener Lehrer(innen)bildung ist es, die angehenden Lehrerinnen und Lehrer zu einem reflektierten Handeln in Lehr-Lern-Situationen zu befähigen. Die Umsetzung dieser Leitidee erfordert eine starke Aktivierung der Lehramtsstudierenden in den Lehrveranstaltungen.
In unseren Vorlesungen, Übungen und Seminaren wurden verschiedene aktivierende Elemente und didaktische Prinzipien für eine aktivierende Lehre zur Förderung einer bewussten Haltung eingesetzt.
Beispielhaft für diesen Ansatz wird das Seminar „Schüler handeln, forschen und entdecken“ vorgestellt und diskutiert werden. Darin konzipieren Studierende Mathematik-Projekte, die mit Lerngruppen in der Siegener MatheWerkstatt durchgeführt werden, und analysieren anschließend die Lehr-Lern-Prozesse. In dieser praxisorientierten Auseinandersetzung mit mathematischen Inhalten und der Gestaltung von Lernarrangements lernen die Studierenden, ihr Handeln und ihre Erfahrungen mathematikdidaktisch zu reflektieren.
Präsentiert werden das Siegener Leitbild für die Lehrer(innen)bildung sowie die unterschiedlichen Planungsdimensionen des Seminars anhand von Erlebnissen und Analysen der Studierenden.
Die Leitidee der Siegener Lehrer(innen)bildung ist es, die angehenden Lehrerinnen und Lehrer zu einem reflektierten Handeln in Lehr-Lern-Situationen zu befähigen. Die Umsetzung dieser Leitidee erfordert eine starke Aktivierung der Lehramtsstudierenden in den Lehrveranstaltungen.
In unseren Vorlesungen, Übungen und Seminaren wurden verschiedene aktivierende Elemente und didaktische Prinzipien für eine aktivierende Lehre zur Förderung einer bewussten Haltung eingesetzt.
Beispielhaft für diesen Ansatz wird das Seminar „Schüler handeln, forschen und entdecken“ vorgestellt und diskutiert werden. Darin konzipieren Studierende Mathematik-Projekte, die mit Lerngruppen in der Siegener MatheWerkstatt durchgeführt werden, und analysieren anschließend die Lehr-Lern-Prozesse. In dieser praxisorientierten Auseinandersetzung mit mathematischen Inhalten und der Gestaltung von Lernarrangements lernen die Studierenden, ihr Handeln und ihre Erfahrungen mathematikdidaktisch zu reflektieren.
Präsentiert werden das Siegener Leitbild für die Lehrer(innen)bildung sowie die unterschiedlichen Planungsdimensionen des Seminars anhand von Erlebnissen und Analysen der Studierenden.
Successful learning can take place when the learner is addressed at all levels of learning instead of limiting teaching to knowledge transfer but also involving an emotional and skills level. Considering this as the student-centered approach, we designed, carried out and revised in practice computer science lessons in 9th grade classrooms. During these real classroom experiences we identified certain successful scenarios when such learning was effective. We subsequently transformed scenarios to a more abstract representation and obtained as a result 24 patterns, which uniformly describe how student-centered lessons in computer science can be carried out. The patterns don’t specify detailed instructions for the teacher but still hold all the information necessary to be coherent with the pedagogical approach in the context of computer science. Instead of providing a detailed description of lesson plans and exact scenarios, the patterns describe how different teaching procedures can be approached alongside the student-centered approach. The advantage of this representation is, that it leaves the freedom of individual implementation to the teacher. In order to prove the concept of the patterns four case studies in classrooms were carried out with the design-based research approach as driving force combined with mixed methods as questionnaires, classroom meetings, and audio recordings. Outcomes showed, that these patterns have impact on students’ perception of the teacher’s attitudes. Furthermore, we identified detailed aspects of students’ communication characteristics during problem solving processes. In a next step, these patterns were further applied during a research visit in the United States in the context of computational thinking problem solving tasks. Assuming that problem solving processes can be found in everyday occurrences, computational thinking problem solving skills affect everyone and should be part of a general knowledge every person should have these days. Therefore, we combined the patterns with computer science algorithms in the context of everyday life settings and designed lesson scenarios for four high school classes. These classroom activities were accompanied with the mixed research approach and case studies. First results of this study showed, that students improved required skills for computational problem solving.
Ruhr-Universität Bochum: MP²-Mathe/Plus/Praxis – Nachhaltigkeit im Studienerfolg (Präsentation im MINT-Hochschulwettbewerb des Stifterverbandes), Februar 2010
Successful learning can take place when the learner is addressed at all levels of learning instead of limiting teaching to knowledge transfer but also involving an emotional and skills level. Considering this as the student-centered approach, we designed, carried out and revised in practice computer science lessons in 9th grade classrooms. During these real classroom experiences we identified certain successful scenarios when such learning was effective. We subsequently transformed scenarios to a more abstract representation and obtained as a result 24 patterns, which uniformly describe how student-centered lessons in computer science can be carried out. The patterns don’t specify detailed instructions for the teacher but still hold all the information necessary to be coherent with the pedagogical approach in the context of computer science. Instead of providing a detailed description of lesson plans and exact scenarios, the patterns describe how different teaching procedures can be approached alongside the student-centered approach. The advantage of this representation is, that it leaves the freedom of individual implementation to the teacher. In order to prove the concept of the patterns four case studies in classrooms were carried out with the design-based research approach as driving force combined with mixed methods as questionnaires, classroom meetings, and audio recordings. Outcomes showed, that these patterns have impact on students’ perception of the teacher’s attitudes. Furthermore, we identified detailed aspects of students’ communication characteristics during problem solving processes. In a next step, these patterns were further applied during a research visit in the United States in the context of computational thinking problem solving tasks. Assuming that problem solving processes can be found in everyday occurrences, computational thinking problem solving skills affect everyone and should be part of a general knowledge every person should have these days. Therefore, we combined the patterns with computer science algorithms in the context of everyday life settings and designed lesson scenarios for four high school classes. These classroom activities were accompanied with the mixed research approach and case studies. First results of this study showed, that students improved required skills for computational problem solving.
Ruhr-Universität Bochum: MP²-Mathe/Plus/Praxis – Nachhaltigkeit im Studienerfolg (Präsentation im MINT-Hochschulwettbewerb des Stifterverbandes), Februar 2010
Informationen zum Bachelor-Studium Chemie an der Universität Duisburg-Essen.
Diese Präsentation wurde vom Team Schule/Hochschule (ABZ) erstellt. Bitte beachten Sie: Die Präsentation enthält neben Fakten auch Statements und Tipps von Studierenden zum Studiengang. Die einzelnen Aussagen der Studierenden spiegeln nur einen kleinen Ausschnitt des Studiengangs wider. Es wird von der Studienberatung wie auch von der Fachberatung immer empfohlen, sich umfassend über einen Studiengang zu informieren.
Mehr von Team Studienorientierung (Universität Duisburg-Essen) (20)
2. Mathematik
Der Bachelorstudiengang Mathematik führt in die grundlegenden Strukturen und Techniken der
Mathematik ein. Ziel des Studiums ist es die Studierenden mit den wesentlichen
mathematischen Teildisziplinen vertraut zu machen sowie mathematische Denk- und
Arbeitsweisen zu vermitteln. Darüber hinaus werden analytisches Denken,
Abstraktionsvermögen und die Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge zu strukturieren,
geschult.
Quelle: https://www.uni-due.de/studienangebote/studiengang.php?id=66
3. Mathematik
Da der erfolgreiche Studienabschluss für Berufe qualifiziert, in denen Problemlösekompetenz und
interdisziplinäre Teamarbeit gefragt sind (also für ein breites Spektrum von Tätigkeiten in Forschung,
Wirtschaft und Verwaltung), ist die Wahl eines Anwendungsfaches obligatorisch.
Dabei besteht die Möglichkeit bereits zu Studienbeginn spätere berufliche Interessen in der
eigenverantwortlichen individuellen Studiengestaltung durch die Wahl eines Anwendungsfaches zu
berücksichtigen. Im Bachelorstudiengang Mathematik werden aktuell die folgenden
Anwendungsfächer angeboten:
Quelle: https://www.uni-due.de/studienangebote/studiengang.php?id=66
Angewandte Informatik, Chemie, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Modellierung
und Simulation in den Ingenieurwissenschaften, Physik, Wirtschaftswissenschaften
4. Studieninhalte
Das Erkunden der Studienverlaufspläne und Modulhandbücher kann
helfen, realistische Einblicke in einen Studiengang zu bekommen!
Sie helfen dabei
konkrete Inhalte und Schwerpunkte eines Studiengangs zu
erkunden (z.B. Mathematikanteil, Praxisanteil, …)
Studiengänge zu vergleichen (z.B. an Uni oder FH)
Sie sind für jeden Studiengang auf den Webseiten der jeweiligen
Hochschule veröffentlicht!
5. Studienverlaufsplan
Die Inhalte der
einzelnen Module
können im
Modulhandbuch
eingesehen
werden!
Das Verhältnis zu Anwendungsfach
beträgt etwa 80:20.
Mögliche Anwendungsfächer:
Angewandte Informatik
Chemie
Elektrotechnik
Informatik
Maschinenbau
Modellierung und Simulation in den
Ingenieurwissenschaften
Physik
Wirtschaftswissenschaften
Mathematik (B.Sc.)
6. Studienverlaufsplan
Die Inhalte der
einzelnen Module
können im
Modulhandbuch
eingesehen
werden!
Das Verhältnis zu Anwendungsfach
beträgt etwa 60:40.
Mögliche Anwendungsfächer:
Angewandte Informatik
Chemie
Bauingenieurwesen
Elektrotechnik
Informatik
Maschinenbau
Technomathematik (B.Sc.)
7. Studienverlaufsplan
Die Inhalte der
einzelnen Module
können im
Modulhandbuch
eingesehen
werden!
Das Verhältnis zu Anwendungsfach
beträgt etwa 60:40.
Anwendungsfach:
Wirtschaftswissenschaften
Wirtschaftsmathematik (B.Sc.)
9. - Allgemeine Hochschulreife (Abitur) oder ein als gleichwertig anerkannter
Bildungsnachweis
- Fachgebundene Hochschulreife (nicht die Fachhochschulreife!)
- Zugang für beruflich Qualifizierte (www.udue.de/beruflichqualifizierte)
Zugangsvoraussetzung
Der Studiengang Mathematik mit Anwendungsfach (B.Sc.) war zum Wintersemester
2019/20 und zum Sommersemester 2020 zulassungsfrei.
10. Mit welchen Themen und Fragestellungen beschäftigt sich
das Studium aus Sicht Studierender?
Mathematik
Wie lassen sich
Strukturen abstrakte
Objekte klassifizieren?
Algebra, Analysis,
Stochastik, Statistik,
Zeitreihenanalyse
Differenzialgleichungen,
Optimierung, Logik,
Aussagenlehre,
Existenz und Gültigkeit
von Aussagen
Mit der Analyse von
Konzepten und
Folgerungen
gewisser Axiome
Die Mathematik
beschäftigt sich
mit Lösen von
Problemen!
„Man beschäftigt sich nicht mit Schulmathe!“
(Student*in, 4. FS)
11. Spaß an:
• An genauer Begriffsbildung und
präzisem Formulieren haben
• Knobeln und tüfteln
• Daran, den Dingen auf den Grund
zu gehen
• Beweisen: Argumentieren und
Überzeugen
• Modellieren: Die Welt beschreiben,
Fragestellungen formulieren
Was sollte man für den Studiengang „mitbringen“?
Studierende sagen:
Fähigkeiten:
• Frustrationstoleranz
• ausgeprägtes logisches und abstraktes
Denkvermögen
• Durchhaltevermögen
„Man sollte auf jeden Fall Spaß am abstrakten Denken haben!“
(Student*in, 3. FS)
12. • Die Übungsaufgaben und das man ständig auf dem aktuellen Stand sein muss!
• Die direkte Anwendung ist nicht sofort ersichtlich, sehr theoretisch
• Konstante Selbstdisziplin
• Zeitmanagement und Selbstmotivation
• Die Grundlagen sauber abzuschließen und durchzuhalten bis zu den Sachen, die
wirklich interessant sind
• Das Studium ist extrem zeitaufwändig, es bleibt wenig Zeit für anderes
• Am Ball zu bleiben, bis man die Sachen versteht, das Verstehen entwickelt sich
durch ständiges Bearbeiten der Thematiken
Was ist die größte Herausforderung im Studium?
Das sagen Studierende:
13. Betrachte mathematische Probleme als interessante Knobelei und nicht als „nervige“
Aufgabe
Bleibe von Anfang an am Ball!
Zeige Präsenz in den Vorlesungen und stelle vernünftige Fragen
Finde Leute, mit denen Du Mathe machen kannst, es ist in der Gruppe deutlich leichter
Nicht verzweifeln, wenn etwas nicht sofort klappt oder man eine Klausur nicht schafft!
Besuche die Vorkurse!
Nutze Online-Ressourcen und Lernvideos
Tipps von Studierenden:
14. Berufsmöglichkeiten
• Software- und Telekommunikationsunternehmen
• Versicherungen
• Unternehmensberatungen
• Krankenkassen
• Wissenschaft/Forschung
• Lehre
• u.v.m.
Berufsfelder für Mathematiker*innen:
https://www.audimax.de/naturwissenschaften/branchen/mathematik/
Informationen zu Arbeitsmarktperspektiven und weiteren Tätigkeitsfeldern:
berufenet.arbeitsagentur.de und www.uni-due.de/isa
15. Infos zum Studiengang auf den UDE-Webseiten:
https://www.uni-due.de/studienangebote/studiengang.php?id=66
Webseiten der Fakultät:
https://www.uni-due.de/mathematik/
Hochschulkompass:
https://www.hochschulkompass.de/mathematik-naturwissenschaften/mathematik.html
Film zu Studiengang:
http://www.berufe.tv/studienberufe/naturwissenschaften/mathematik/
Links und Infos