2.3.1
Die Maturandinnen und Maturanden können Informationen aus Daten extrahieren und die Ergebnisse diskutieren (z.B. Punktwolken, Diagramme).
PPG-Signal aufnehmen und visualisieren
Die Schülerinnen und Schüler nehmen mithilfe eines Smartphones und einer Python-Skriptdatei ein photoplethysmografisches (PPG) Signal auf, extrahieren die Farbwerte aus dem Video und visualisieren diese in Excel, um die Herzfrequenz zu bestimmen.
Erdbeben weltweit — eine Live-Karte aus echten Daten
In diesem Material erstellen Schülerinnen und Schüler schrittweise eine interaktive Weltkarte von aktuellen Erdbeben mithilfe von Echtdaten einer USGS-API und Python. Dabei werden Daten gefiltert, GeoJSON-Strukturen analysiert und geographische Daten sowie Plattengrenzen mit matplotlib visualisiert.
Tabellen verknüpfen mit JOIN
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand von praxisnahen Beispielen und einer Spotify-Datenbank, wie relationale Datenbanktabellen mithilfe von SQL-Befehlen wie INNER JOIN und LEFT JOIN verknüpft werden. Es enthält detaillierte Erklärungen, Code-Beispiele sowie zahlreiche Übungsaufgaben zur Vertiefung.
Daten zusammenfassen mit Aggregatfunktionen in SQL
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Verwendung von SQL-Aggregatfunktionen wie COUNT, AVG, SUM, MIN und MAX ein. Anhand von Beispielen wird ausserdem die Gruppierung mit GROUP BY sowie das Filtern von Gruppen mit HAVING erklärt, ergänzt durch praktische Programmieraufgaben.
Agent-Based Modelling mit NetLogo
Dieses umfassende Unterrichtsmaterial führt in das Agentenbasierte Modellieren (ABM) mittels NetLogo ein. Anhand von Wolf-Schaf-Gras-Simulationen untersuchen Schülerinnen und Schüler ökologische Dynamiken, Populationsoszillationen sowie evolutionäre Prozesse wie Vererbung und natürliche Selektion.
PPG-Signalanalyse mit USB-Mikroskop und Python
In dieser Unterrichtseinheit wird ein alternatives Messsetup mit einem USB-Mikroskop zur Erfassung und Analyse von PPG-Signalen aufgebaut. Die Schülerinnen und Schüler verarbeiten den Live-Videostream in Python, filtern das Rohsignal und untersuchen verschiedene Körperstellen auf ihre Signalqualität.
Herzfrequenz-Analyse mit der Fourier-Transformation in Python
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt, wie man mithilfe von Python und der Fast Fourier Transformation (FFT) ein PPG-Signal aus Video- oder Sensordaten analysiert, um die Herzfrequenz automatisch zu bestimmen. Die Schülerinnen und Schüler lernen das Konzept der Signalverarbeitung im Frequenzbereich kennen und vergleichen die automatischen Ergebnisse mit manuellen Zählungen.
Die Welt anhand von Daten betrachten
Dieses Unterrichtsmaterial führt in die Analyse und Visualisierung von globalen Entwicklungsdaten ein. Anhand von Tools wie Gapminder und Our World in Data lernen die Lernenden, komplexe gesellschaftliche Zusammenhänge zu verstehen und kritisch zu hinterfragen.
Lineares Wachstum und Simulation mit Tabellenkalkulation
Anhand einer Wolfspopulation wird lineares Wachstum modelliert, wobei Lernende eine Tabellenkalkulation zur Simulation nutzen und Bezüge zu linearen Funktionen herstellen. Das Material kombiniert mathematische Modellbildung mit praktischer Datenverarbeitung und Diagrammerstellung.
Exponentielles Wachstum in Tabellenkalkulationen
Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines Wolfspopulations-Beispiels in die Modellierung von exponentiellem Wachstum ein. Die Lernenden setzen das Modell praktisch in einer Tabellenkalkulation um, arbeiten mit Formeln und absoluten Zellbezügen und analysieren die Diagramme.
Logistisches Wachstum mit Tabellenkalkulation
Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines Beispiels mit einer Wolfspopulation in das logistische Wachstum ein. Die Lernenden modellieren das Wachstum mithilfe einer Tabellenkalkulation, indem sie eine Formel für den Restkapazitätsfaktor entwickeln und die Wachstumskurve analysieren.
Modellierung und Trendlinien mit Excel am Beispiel des Wolfsbestands
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt anhand realer Daten zur Wolfspopulation in der Schweiz, wie Daten in Excel importiert, bereinigt und grafisch dargestellt werden. Zudem wird erklärt, wie verschiedene Regressions- und Trendlinien (linear, exponentiell, logarithmisch, polynomial) sowie das Bestimmtheitsmass R² zur Datenanalyse eingesetzt werden.
Reale Daten mit logistischem Modell vergleichen und R² berechnen
Dieses Unterrichtsmaterial zeigt Schritt für Schritt, wie reale Populationsdaten (am Beispiel von Wölfen) in eine Tabellenkalkulation übertragen, mit einem logistischen Modell grafisch verglichen und durch die Berechnung des Bestimmtheitsmasses R² evaluiert werden.
Auftrag Populationsentwicklungen
Ein konkreter Arbeitsauftrag für Schülerinnen und Schüler, bei dem populationsbiologische Wachstumsmodelle mithilfe von Tabellenkalkulationen implementiert, mit realen Daten aus einer Datenbank verglichen und in einem strukturierten Textdokument reflektiert werden.
Beschränktes Wachstum in Tabellenkalkulationen
Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand eines konkreten Beispiels (Wölfe auf einer Insel) in das mathematische und modellierende Konzept des beschränkten Wachstums ein. Lernende passen ein bestehendes Tabellenblatt an, um die Restkapazität und das veränderte Bevölkerungswachstum zu simulieren und auszuwerten.
Validierung von Simulationen
Der Text beschreibt den Prozess der Validierung von Simulationen, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Visualisierung von Daten zur Beurteilung des Modellverhaltens und dem kritischen Abgleich der Ergebnisse mit der Realität liegt.
Konzept Visualisierung
Der Text erklärt das allgemeine und spezielle Konzept der Visualisierung zur grafischen Darstellung abstrakter Daten und Zusammenhänge. Er beleuchtet den Prozess des Weglassens von Details, gestalterische Entscheidungen und die damit verbundene Interpretation von Daten.
Datenbanken von Wildtier-Populationen
Eine Übersicht verschiedener verifizierter Datenbanken mit Excel- und CSV-Download-Funktionen für Wildtierpopulationsdaten, die sich für studentische Projekte und Analysen eignen. Der Artikel listet globale, europäische sowie Schweizer Datenquellen auf und gibt praktische Download-Empfehlungen.