By Prof. Dr. Carmen Batanero, Prof. Emilse Gómez (auth.), Ute Sproesser, Silvia Wessolowski, Claudia Wörn (eds.)
ISBN-10: 3658046686
ISBN-13: 9783658046682
ISBN-10: 3658046694
ISBN-13: 9783658046699
Wie lässt sich durch das Erheben von Daten funktionales Verständnis entwickeln? was once bedeutet Zufall in der Welt von Kindern? Hat auch der leisure der Welt etwas mit Mathematik zu tun? In diesem Sammelband, der als Festschrift Prof. Dr. Joachim Engel gewidmet ist, werden von Dozentinnen und Dozenten verschiedener Hochschulen und anderer Bildungseinrichtungen didaktische Perspektiven zu Themenfeldern der anwendungsbezogenen Mathematik dargelegt. Die Beiträge umfassen dabei das Lehren und Lernen vom Elementar- bis hin zum Hochschulbereich.
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Anhand von prüfungsnahen Aufgaben mit kommentierten Lösungen wiederholt, festigt und ergänzt der Auszubildende die wirklich relevanten Lerninhalte, die ihn optimum auf die Abschlussprüfung vorbereiten. Zu Beginn jedes Kapitels enthält das Buch nützliche Zusammenfassungen und Übersichten des Lernstoffs.
Additional resources for Daten, Zufall und der Rest der Welt: Didaktische Perspektiven zur anwendungsbezogenen Mathematik
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Der didaktische Charme dieses Sachverhalts ist, dass man beim Suchen nicht nur ein Ergebnis, sondern auch einen Nachweis findet. Schülerinnen und Schüler der Mittelstufe können diesen Sachverhalt an Beispielen entdecken und bestätigen, insbesondere auch am Zahlenstrahl visualisieren und begründen. Das arithmetische Mittel löst dagegen das folgende Minimierungsproblem: n minimiere ¦ xi x 2 i 1 in x.
Simulation von Studien durch Münzwerfen 0,1 beobachtet erwartet 0,0 0 10 20 30 40 Anzahl Personen in einer Studie mit B besser als A Abbildung 1 Prozentsatz von allen simulierten Studien mit so vielen Personen, bei denen B besser wirkt Ws. für eine Studie mit so vielen Personen, bei denen B besser wirkt Binomialmodell für das Ergebnis einer Studie 0,1 beobachtet erwartet 0,0 0 10 20 30 40 Anzahl Personen in einer Studie mit B besser als A Links die Binomialverteilung als Modell der Verteilung mit p = ½; rechts die wiederholte Simulation dieses Modells: Wie oft hat man eine Studie mit entsprechender Anzahl von Probanden erhalten, bei denen B besser war als A?
Die Berechnung der Ablehngrenzen für den statistischen Test erfolgt mit Hilfe der Binomialverteilung. 000 mal, wie man aus Abbildung 1 erkennen kann. , Y > X). Simulation von Studien durch Münzwerfen 0,1 beobachtet erwartet 0,0 0 10 20 30 40 Anzahl Personen in einer Studie mit B besser als A Abbildung 1 Prozentsatz von allen simulierten Studien mit so vielen Personen, bei denen B besser wirkt Ws. für eine Studie mit so vielen Personen, bei denen B besser wirkt Binomialmodell für das Ergebnis einer Studie 0,1 beobachtet erwartet 0,0 0 10 20 30 40 Anzahl Personen in einer Studie mit B besser als A Links die Binomialverteilung als Modell der Verteilung mit p = ½; rechts die wiederholte Simulation dieses Modells: Wie oft hat man eine Studie mit entsprechender Anzahl von Probanden erhalten, bei denen B besser war als A?
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