Moderne Smartphones und Tablet-PCs haben eine Reihe von fest eingebauten Sensoren, die zur intuitiven Bedienbarkeit der Geräte erheblich beitragen. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Beiträgen, die zeigen, wie die Sensordaten über unterschiedliche Programme ("Apps") auch für den Physikunterricht genutzt werden können.Hier wird ein System vorgestellt, mit dem die Sensoren eines Android-Gerätes direkt ausgelesen werden. Durch hohe Abtastrate stehen verhältnismäßig viele Rohdaten zur Verfügung, die dann auf verschiedene Fragestellungen hin ausgewertet werden können. Durch die Möglichkeit, die Daten auf einen Server zu laden stehen diese prinzipiell auch allen Lernenden zu Verfügung.Die Verfügbarkeit und Nutzung eines populären Gerätes, die Qualität der Sensoren und die einfache lokale oder dezentrale Speichermöglichkeit der Daten ermöglichen so die exemplarische Thematisierung eines Auswertungs- und Interpretationsprozesses für (relativ) große Datenmengen

Kiupel, Michael

Panusch, Martin

PhyDid - Physik und Didaktik in Schule und Hochschule (E-Journal, FU Berlin)

Didaktik der Physik  Frühjahrstagung – Dresden 2017 "Big Data" im Physikunterricht mit Handy und Tablet-PC Martin Panusch*, Michael Kiupel+ *Europa-Universität Flensburg, Auf dem Campus 1, 24943 Flensburgmartin.panusch@uni-flensburg.de, michael.kiupel@uni-flensburg.deKurzfassung Moderne Smartphones und Tablet-PCs haben eine Reihe von fest eingebauten Sensoren, die zur intuitiven Bedienbarkeit der Geräte erheblich beitragen. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Bei-trägen, die zeigen, wie die Sensordaten über unterschiedliche Programme ("Apps") auch für den Physikunterricht genutzt werden können. Hier wird ein System vorgestellt, mit dem die Sensoren eines Android-Gerätes direkt ausgelesen werden. Durch hohe Abtastrate stehen verhältnismäßig viele Rohdaten zur Verfügung, die dann auf verschiedene Fragestellungen hin ausgewertet werden können. Durch die Möglichkeit, die Da-ten auf einen Server zu laden stehen diese prinzipiell auch allen Lernenden zu Verfügung. Die Verfügbarkeit und Nutzung eines populären Gerätes, die Qualität der Sensoren und die einfa-che lokale oder dezentrale Speichermöglichkeit der Daten ermöglichen so die exemplarische The-matisierung eines Auswertungs- und Interpretationsprozesses für (relativ) große Datenmengen. 1. GrundlagenComputergestützte Mess-Systeme sind in der Lage, die gemessenen Rohdaten so aufzubereiten, dass der gesuchte Wert sofort angezeigt wird. So kann bei-spielsweise ein Navigationssystem die Geschwin-digkeit aus der Änderung der Koordinaten berech-nen und direkt anzeigen. Zumindest bei relativ ein-fachen Aufgabenstellungen lässt sich der beschrie-bene Verarbeitungsprozess von Rohdaten zu einem „Messwert“ nachvollziehen, insbesondere dann, wenn die Rohdaten digital zur Verfügung stehen. Mit Hilfe von Tabellenkalkulationsprogrammen können auch größere Datenmengen nachvollziehbar verknüpft werden. Die Berechnung der gesuchten Größe aus den erfass-ten Rohdaten, die Einschätzung der Genauigkeit, die Anwendung von Glättungsverfahren sowie die an-gemessene graphische Darstellung sind Punkte, die – zumindest exemplarisch –  in einem Bildungspro-zess wichtig sind.  In Smartphones und Tablets („Device“) sind eine Reihe von Sensoren eingebaut, die für die Steuerung der eigentlichen Funktionen (Bildschirmhelligkeit, Drehung des Bildschirms, Abschaltung der Berüh-rungsempfindlichkeit, Nutzung als Navigationsgerät usw.) erforderlich sind bzw. den beteiligten Unter-nehmen Nutzungsdaten zur Verfügung stellen kön-nen, die – zumindest vordergründig – die Nutzerin oder den Nutzer bei der Bedienung des Gerätes unterstützen. Da das Betriebssystem die Daten der Sensoren zur Verfügung stellt, können diese auch von anderen Apps genutzt werden. Es gibt eine Reihe solcher Programme,, die beispielsweise die aktuellen Be-schleunigungswerte oder die Werte der magneti-schen Feldstärke anzeigen und teilweise auch an-sprechend graphisch darstellen. Im Sinne des oben beschriebenen Ziels bietet die hier vorgestellte Lösung  die Möglichkeit, die Roh-daten aller vorhandenen Sensoren in einem Device abzufragen, aufzuzeichnen, auf einen Server zu übertragen um sie dann in vielfältiger Weise über-sichtlich am PC auswerten zu können.  Ein solches Verfahren ist grundsätzlich auch mit anderen Systemen (Datenloggern) möglich. Für die Verwendung von Smartphone oder Tablet sprechen allerdings die folgenden Punkte:  Das Tablet / das Smartphone ist inzwischenein Alltagsgegenstand. Die Motivation istgrößer, wenn mit bekannten Geräten undnicht mit speziellen Apparaten, die viel-leicht nur einmal zum Einsatz kommen,gearbeitet wird. Das Tablet / das Smartphone stellt hoch-wertige Sensoren zur Verfügung, die sonstnur selten in der Schule vorhanden sind. Das Tablet / das Smartphone kann frei be-wegt werden, die Handlungsmöglichkeitensind nicht durch Zuleitungskabel einge-schränkt. Es stehen viele Geräte zur Verfügung. Eskönnen u.U. auch experimentelle Hausauf-gaben gegeben werden. Die Sensoren lassen sich komfortabel ab-fragen; Schülerinnen und Schüler kennenund beherrschen die Bedienelemente.Kritische Punkte sollten allerdings nicht aus den Augen verloren werden:  Das Tablet / das Smartphone wird schonüber die Maßen genutzt. Es auch im Unter-richt einzusetzen kann das falsche Signalsein.257Panusch, Kiupel  Die Sensoren sind versteckt, die Wir-kungsweise ist nicht zu durchschauen.Es stehen zwei Apps zur Verfügung: „FLENSOR“ und „FLENSOR_GPS“. FLENSOR liest alle vom Betriebssystem verwalteten Sensoren aus und zeigt sie als Liste an. Wird ein Sensor ausgewählt, so werden die gelieferten Daten angezeigt bzw. es wird die Möglichkeit eröffnet, diese zu speichern. Es werden Abtastraten in der Größenordnung einer Zehntelsekunde erreicht. FLENSOR_GPS stellt die Daten der Positionsbe-stimmung als Koordinaten in gleicher Weise zur Verfügung. Auch hier handelt es sich um Rohdaten, wie sie vom Betriebssystem zur Verfügung gestellt werden. Da eine Verarbeitung der relativ großen Datenmen-ge auf einem PC übersichtlicher und komfortabler erfolgen kann, können die im Device gespeicherten Daten auf einen Server übertragen werden. Damit ist auch ein Download von mehreren Rechnern mög-lich, so dass z.B. die gesamte Lerngruppe mit den Daten einer bestimmten Messung arbeiten kann. Die oben  beschriebene Auswertung der Daten, beispielsweise die Bestimmung der Geschwindigkeit aus gemessenen Koordinaten und/oder eine Glättung der Daten usw. kann zunächst mit einem Tabellen-kalkulationsprogramm vorgenommen werden. Die erforderlichen Berechnungen können an wenigen Daten erarbeitet und dann per „copy and paste“ für eine große Datenmenge übertragen werden. Auch eine graphische Darstellung ist relativ komfortabel möglich. Dabei ist zu betonen, dass die Nutzung eines Tabellenkalkulationsprogramms nicht speziell für diese Aufgabenstellung eingeübt werden muss, sondern dass dies grundsätzlich bekannt ist bzw. bekannt sein sollte. Der Unterschied zwischen Roh-daten und Messwerten bzw. angezeigten Werten kann auf diese Weise deutlich herausgearbeitet und erfahren werden. Natürlich können – bei entsprechenden Kenntnissen in der Lerngruppe – die Daten auch durch ein eige-nes Programm (bspw. in Phyton geschrieben) aus-gewertet, ggf. mit weiteren Werten (z.B. aus einer Datenbank) verknüpft und dargestellt werden. 2. SensorenDie Art und die Anzahl der Sensoren ist vom Gerä-tetyp abhängig. Ein etwas älteres Tablet nutzt deut-lich weniger Sensoren als ein modernes Smartphone. Insofern sind allgemeine Aussagen schwierig. Aller-dings ist davon auszugehen, dass alle Geräte min-destens einen Beschleunigungssensor haben. Telefo-ne benötigen auch einen Annäherungssensor, da die Berührungsempfindlichkeit des Bildschirms abge-schaltet werden muss, wenn das Smartphone beim Telefonieren an das Ohr gehalten wird. Dieser kann allerdings technisch unterschiedlich realisiert sein. Im einfachsten Fall wird bei Annäherung wohl nur ein lichtempfindlicher Sensor abgedunkelt. Neben reinen Hardware-Sensoren werden teilweise vom Betriebssystem auch Werte als „Sensoren-Werte“ generiert, die sich aus der Kombination von ver-schiedenen Hardware-Sensorwerten ergeben. Ein solcher typischer Software-Sensor ist „Orientation“, der die Werte 0, 1, 2, 3 und 255 zurückgibt, eben je nach Orientierung (der Wert 255 steht dabei für „unbestimmt“). Aber auch bei den anderen Sensoren – z.B. für die Beschleunigung – darf der Begriff „Rohdaten“ natürlich nicht zu eng verstanden wer-den. Die Werte des Sensors können durch das Be-triebssystem bzw. durch „Treiber“  verändert, z.B. linearisert worden sein. Das Betriebssystem gibt auch den Hersteller des Sensors zurück. In Bezug auf den Beschleunigungssensor werden beispielsweise 3 Zahlen zurückgegeben, deren Be-deutung sich allein aus den Definitionen ergeben, die durch das Betriebssystem vorgegeben werden. Die App FLENSOR, die in der Hinsicht nur eine Schnittstelle zum Betriebssystem bildet,  gibt daher die Zahlen ohne einen weiteren Bedeutungszusam-menhang an. Eine rudimentäre Zusammenstellung der Bedingungen findet sich auf http://www.flensor.de oder bei develo-per.android.com/guide/topics/sensors/sensors_overview.html. Wie viele Werte zurückgegeben werden, wird eben-falls durch eine Variable des Betriebssystems be-stimmt und nicht durch die App geprüft. So muss nicht in jedem Fall die Anzahl der Werte mit der Zahl der signifikanten Daten übereinstimmen, da u.U. Platzhalter für zukünftige Entwicklungen vor-handen sind. 3. BeispieleZwei Beispiele sollen die Verwendung des Systems und die Vorteile der Nutzung der Rohdaten zeigen. 3.1. Freier Fall und Schwerelosigkeit Wird die Aufgabe gestellt, das Device bis fast an die Decke zu werfen und wieder aufzufangen, so lassen sich die Rohdaten des Beschleunigungssensors um-fassend auswerten. Zunächst muss die Vektorsumme aus den Beschleunigungswerten in den 3 Achsen berechnet werden. Außerdem muss ein gleitender Durchschnitt gebildet werden. Nicht zuletzt muss entschieden werden, ab welchem Wert die Be-schleunigung als „Null“ gesehen wird. Dieses sind Punkte, die allgemein für Messungen beachtet wer-den müssen, hier aber deutlich hervortreten.  Inso-fern wird hier konkret eine zentrale Vorgehensweise in der Physik deutlich und kann explizit thematisiert werden.  258„Big Data“ im Physikunterricht mit Handy und Tablet-PC Abb.1: Ausriss aus der Tabelle mit den Rohdaten Abb.2: Graphische Darstellung der Gesamtbeschleuni-gung nach Mittelwertbildung  3.2. Auswertung eines Datensatzes mit GPS-Koordinaten Anlass kann die Diskussion über Tarife der Versi-cherungen sein, die beim Einbau von Sensoren zur Messung der Beschleunigungswerte und der GPS-Daten Vergünstigungen anbieten.  Zunächst können die Daten auf eine Karte projiziert werden. Dazu werden die Koordinaten in einem Tabellenkalkulationsprogramms direkt graphisch dargestellt, z.B. auf der Abszisse die östliche Länge und auf der Ordinate die nördliche Breite. In einem Zeichenprogramm kann dieses Bild über eine Karte gelegt werden und so gedehnt und gestaucht werden, dass der gezeichnete Weg genau auf die Karte passt. Für Aussagen über die Geschwindigkeit sind die in den Intervallen zurückgelegten Strecken zu berechnen, die sich – bei relativ kurzen Strecken, also ohne Berücksichtigungder Erdkrümmung – gut bestimmen lassen. Dazu reicht ein Rückgriff auf Kartenmaterial, das ein UTM-Koordinatenraster enthält. Dort kann der Abstand zweier Linien in x- und y-Richtung bestimmt werden, so dass (schülergemäß) mit einfachem Dreisatz eine Beziehung zwischen Koordinatenabständen und entsprechenden Strecken angegeben werden kann. Die Berechnung der in den Intervallen festzustellenden Geschwindigkeiten und Beschleunigungen können in ein Tabellenkalkulationspro-gramm übertragen und dort graphisch dargestellt werden. Die Kernaufgabe besteht darin, die   Berechnungsmethode zu verstehen: Annahme einer konstanten Geschwindigkeit und einer konstanten Beschleunigung in einem Intervall sowie Festlegung der Zeitpunkte, denen die errechnete Geschwindig-keit bzw. Beschleunigung zugeordnet wird. Abb.3: Projektion der gemessenen Koordinatenwerte auf eine Karte. (Karte: © OpenStreetMap-Mitwirkende)  Abb.4: Geschwindigkeit und Beschleunigung berechnet aus den GPS-Daten  259Panusch, Kiupel Zur Darstellung der  Geschwindigkeit als Farbwert in der Graphik des zurückgelegten Weges sind fort-geschrittene Programmierkenntnisse erforderlich. Abb.5: Fahrtstecke mit Farbwerten für die Geschwindig-keit. (Karte: © OpenStreetMap-Mitwirkende) 4. ZusammenfassungDie Beispiele zeigen, dass die Nutzung der Rohwer-te vielfältige Auswertungs- und Darstellungsmög-lichkeiten auf verschiedenen Ebenen und unter ver-schiedenen Aspekten  ermöglichen. Dies können die hier dargestellten Beispiele nur andeuten. Die fol-genden Punkte fassen die inhaltlichen Potenziale zusammen.  Elektrotechnik, Sensortechnik: Kenntnisder Sensoren um das Verhalten des Devicezu verstehen: Ausrichtung, Touchempfind-lichkeit, Displayhelligkeit, Orientierung beiVR Numerik und Signalverarbeitung: Auswer-tung von Rohdaten:  Mathematik und In-formatik, Physik: Lernanlass für klassische physikali-sche Begriffe wie Schwerelosigkeit, Koor-dinatensysteme,  Geschwindigkeit, Be-schleunigung, Drehbewegungen Digitalkompetenz: Arbeitsteilig Daten auf-nehmen, interpretieren, aufarbeiten, visuali-sieren, kommunizieren und beurteilen Nature of Science: Praxis des theorie- underfahrungsgeleiteten Aufnehmens vonMessdaten zur Verdeutlichung oder Unter-mauerung einer physikalischen Aussageund  zur Herstellung von Konsens.Beispiele, Informationen zur App und zum System und Beispieldateien sind auf der Seite www.flensor.de verfügbar.  5. Literatur[1] Eshet, Yoram (2012): Thinking in the Digital Era: A Revised Model. In: Issues in Informing Sci-ence and Information Technology, Vol. 9, S. 267-276 [2] Hürth, Michael et al. (2014): Smartphones im Physikunterricht. In: MNU 67/3, S. 139-145 [3] Lankshear, Colin; Knobel, Michele (2008): Digi-tal literacies : concepts, policies and practices. New York: Peter Lang, Url: http://pages.ucsd.edu/ ~bgoldfarb/comt109w10/reading/Lankshear-Knobel_et_al-DigitalLiteracies.pdf [4] Warschauer, Mark, Matuchniak, Tina (2010): New Technology and Digital Worlds: Analyzing Evidence of Equity in Access, Use, and Outcomes. In: Review of Research in Edudation, Vol. 34, S. 179ff [5] Wilhelm, Thomas (Hrg.) (2011): PdN PHYSIK in der Schule. Themenheft Physik mit Handy und Smartphone. Heft 7/60 260

"Big Data" im Physikunterricht mit Handy und Tablet-PC

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