Studienmotivation und Einstellung zur Mathematik in der Studieneingangsphase bei Ingenieurstudierenden

Im Rahmen der AG Ingenieurmathematik des khdm werden mehrere Aktivitäten durchgeführt. So wurden ca. 450 Ingenieurstudierende zu ihrer Motivation zur Aufnahme Ihres Studiums und zu ihrer Einstellung zur Mathematik generell und differenziert nach den behandelten Themen befragt. Ferner wurden sie nach ihren Wünschen hinsichtlich der inhaltlichen, didaktischen und organisatorischen Weiterentwicklung der Lehrveranstaltung befragt. Im Vortrag werden Ergebnisse dieser Befragung vorgestellt

Hilft der sogenannte Modellierungskreislauf Lösungsprozesse bei ingenieurwissenschaftlichen Anwendungsaufgaben besser zu verstehen?

Im Rahmen des BMBF-Projektes KoM@ING analysieren wir implizite Kompetenzerwartungen in mathematikhaltigen Elektrotechnikaufgaben und reale Lösungsprozesse von Experten und Novizen aus der Elektrotechnik. Gängige Modellierungskreisläufe der Mathematikdidaktik erweisen sich für eine Beschreibung nur als bedingt geeignet

Mathematik im Service: Mathematikerausbildung in ingenieurwissenschaftlichen Studiengängen; empirische Ergebnisse und exemplarische Lehrinnovationen aus dem Komptenzzentrum Hochschuldidaktik Mathematik (khdm)

Das khdm ist ein seit Ende 2010 für zunächst drei Jahre von der Volkswagen Stiftung und der Stiftung Mercator gefördertes Gemeinschaftsprojekt der Universitäten Kassel, Paderborn und (seit Oktober 2011) der Leuphana Universität Lüneburg. Es verfolgt das Ziel, wissenschaftliche Grundlagen einer fachbezogenen Hochschuldidaktik für mathematikhaltige Studiengänge zu entwickeln, Lehrinnovationen zu implementieren und wissenschaftlich zu evaluieren

LimSt – Ein Fragebogen zur Erhebung von Lernstrategien im mathematikhaltigen Studium

Learning strategies are important in students’ learning. Several studies in tertiary mathematics education focused on learning strategies. Yet, there is no instrument that adequately covers the specialties of learning university mathematics. We present a newly developed questionnaire to fill this gap. It has been developed and validated in eight quantitative and two qualitative studies. On both scale and item level, specialties of university mathematics are taken into account. The instrument is still general in the sense that it allows to measure students’ use of learning strategies across mathematics courses of different study programs like mathematics major programs, engineering and economics, as well as teacher education

Mathematische Kompetenzen in ingenieurwissenschaftlichen Grundlagenveranstaltungen : normative und empirische Analysen zu exemplarischen Klausuraufgaben aus dem ersten Studienjahr in der Elektrotechnik

Dieses Dissertationsprojekt untersucht die mathematischen Fähigkeiten, welche in technischen Fächern in Ingenieurstudiengängen benötigt werden. Ingenieurstudierende lernen Mathematik in zwei Kontexten: durch die «Mathematik für Ingenieure» (MfI) und durch die Verwendung von Mathematik in Vorlesungen zu Ingenieurwissenschaften wie den «Grundlagen der Elektrotechnik» (GET). Von den Studierenden wird erwartet, dass sie mathematische Kompetenzen einsetzen, um Aufgaben in der Elektrotechnik zu analysieren und zu lösen. Es gibt verschiedene Herausforderungen für die Studierenden: Es gibt Asynchronizitäten zwischen den Vorlesungen zur MfI und GET. Der MfI-Kurs hat die deduktive Struktur einer Mathematik-Vorlesung, um Verständnis zu sichern, während der GET-Kurs ebenfalls eine bestimmte Reihenfolge an Themen hat, um ihren roten Faden aufzuzeigen. Es gibt verschiedene mathematischen Praktiken in MfI und in GET und die Verwendung von Mathematik in (mathematischen) Elektrotechnikvorlesungen ist kein Teil der Mathematikvorlesungen. Die Grundlage der vorgestellten Analysen bilden vier Aufgaben, welche aus einer Klausur nach dem ersten Jahr in Elektrotechnik stammen. Zum Lösen dieser Aufgaben müssen die Studierenden ihr Wissen aus der Elektrotechnik mit ihren mathematischen Fähigkeiten kombinieren. Zur Beschreibung der Schnittstelle zwischen Mathematik und Ingenieurfächern wurden vier Arten von Studien unter Verwendung der vier Aufgaben durchgeführt: Experteninterviews, normative Aufgabenanalysen, qualitative Studien von Lösungsprozessen von Studierendenpaaren und Kategorisierungen von Lösungen aus Klausurbearbeitungen. Die Kombination der Studien liefert tiefere Erkenntnisse zu Problemlöseprozessen in mathematik-haltigen Ingenieurfächern und hilft Charakteristika solcher Prozesse zu finden.This thesis project aims to study the mathematical skills required in technical subjects of bachelor programs in engineering. Engineering students learn mathematics in two contexts: through the «Math for Engineering Students» (MfES) course and through the usage of mathematics in lectures on engineering sciences (like the «Fundamentals of Electrical Engineering»). The students are expected to use mathematical competencies to analyse and solve tasks in electrical engineering. There are several challenges for the students: There are asynchronies between lectures on MfES and FoEE. The MfES-course has the deductive structure of a lecture on mathematics in order to assure understanding, while the FoEE-course also has a certain order of its topics to present their common theme. There are different mathematical practices in MfES and FoEE, and the usage of mathematics in (mathematical) EE-lectures is not part of the lectures on mathematics. The foundation of the presented analyses is formed by four exercises, which were taken from an exam after the first year of electrical engineering. To solve such exercises, students have to combine their knowledge in electrical engineering with their skills in math. To describe the interface between mathematics and engineering four kinds of studies were conducted: expert interviews, normative task analyses, qualitative studies of solving processes of pairs of students, and categorisations of solutions written down in exams. The combination of the four kinds of studies gives more insight on problem solving processes in engineering courses using mathematics and helps to find characteristics of such processes.vorgelegt von Jörg KortemeyerTag der Verteidigung: 19.03.2018Universität Paderborn, Dissertation, 201