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Wie man die Vorlesung "Technische Mechanik 1 - Statik" für alle Beteiligten dynamisch gestaltet
(2017)
Lehrende nehmen vielfältige Veränderungen, insbesondere bei Studienanfängern wahr: Vorkenntnisse, Aufnahme- und Konzentrationsfähigkeit werden zunehmend heterogener. In der Vorlesung „Technische Mechanik 1“ wurde darauf konstruktiv reagiert, indem der Ablauf und die Struktur verändert wurden. Aufgaben und ihre Lösungen stehen im Mittelpunkt des Unterrichts. Neben der Lehrenden als aktiv Handelnde wird jeder Studierende im Lauf des Semesters in den Ablauf integriert und muss individuelle Lösungen der verteilten Aufgaben präsentieren. Im Vergleich entwickeln die Studierenden durch „Lernen am Modell“ dadurch ihre methodischen und fachlichen Fähigkeiten weiter. Um den Studierenden die Relevanz der behandelten Themenbereiche zu verdeutlichen wurden spezielle Aufgaben mit einem lebensweltlichem Bezug entwickelt. Befragungen zeigen, dass die Studierenden von den vielfältigen interaktiven Lernangeboten profitieren und die entwickelten Kompetenzen auch auf andere Lernsituationen übertragen.
Der Übergang Schule-Studium wird an der Hochschule Offenburg im Vorbereitungskurs Mathematik per Smartphone bzw. Tablet unterstützt. Eine Mathe-App gibt zu den Trainingsaufgaben bei Bedarf Tipps, Teilschritte und ausführliche Erklärungen und hilft so den Studierenden, die Lösungen in ihrer individuellen Lerngeschwindigkeit zu entwickeln. Der mobile Ansatz erlaubt, die ca. 400 Teilnehmer des Präsenz-Kurses in normalen Klassenräumen ohne PC-Ausstattung mit E-Learning vertraut zu machen und unterstützt die Flexibilisierung von Übungszeit und -ort über die Präsenzzeit hinaus. Durch die inhaltliche Orientierung am hochschulübergreifenden COSH (Cooperation Schule Hochschule) Mindestanforderungskatalog Mathematik entstand eine Lösung, die jedem Studienanfänger zur Vorbereitung auf das Studium nutzen kann, die zu den Brückenkurs-Inhalten vieler Hochschulen passt und für die aktuell schon Kooperationsprojekte mit Schulen starten.
Die Heterogenität der Studienanfänger/innen erleben viele Lehrende unmittelbar in den Anfängerveranstaltungen, Heterogenität nicht nur in Bezug auf fachliche Vorbildung, sondern auch bezüglich verfügbaren Lernstrategien, Fertigkeiten, Motivation und
Selbstdisziplin. Schon allein einer 90-minütigen Vorlesung konzentriert zu folgen und die
Ergebnisse strukturiert zu sichern, ist für viele eine sehr große Herausforderung. In diesem Erfahrungsbericht wird das seit dem WS 2015/16
an der Hochschule Offenburg erprobte Potenzial moderner Tablets untersucht, Vorteile
von klassischem handschriftlichen An- und Mitschreiben mit einer Vorstruktur, wie sie
z.B. PPT-Slides ermöglichen, zu vereinen.
Der Übergang Schule-Studium wird an der Hochschule Offenburg im Vorbereitungskurs Mathematik per Smartphone bzw. Tablet unterstützt. Eine Mathe-App gibt zu den Trainingsaufgaben bei Bedarf Tipps und Teilschritte und hilft so den Studierenden, gemäß individuellem Tempo und Vorkenntnisstand zu arbeiten. Dies fördert eine Aktivierung der Kursteilnehmer auch bei großer Heterogenität. Der mobile Ansatz erlaubt, die ca. 400 Teilnehmer des Präsenz-Kurses in normalen Klassenräumen ohne PC-Ausstattung mit einem eCoach zu unterstützen und ermöglicht die Flexibilisierung von Übungszeit und –Ort über die Präsenzzeit hinaus.
Dieser für die heutige junge Generation attraktive Lernzugang entstand als Kooperationsprojekt zwischen der MassMatics UG und der Hochschule Offenburg. Durch die inhaltliche Orientierung am hochschulübergreifenden Mindestanforderungskatlog Mathematik des cosh-Arbeitskreises entstand eine Lösung, die jedem Studienanfänger zur Vorbereitung auf das Studium nutzen kann (auch ohne Präsenzkurs), die zu den Brückenkurs-Inhalten vieler Hochschulen passt und für die aktuell schon Kooperationsprojekte mit Schulen starten.
Das Projekt MINT-College TIEFE (Talente Individuell, Erfolgreich Fördern und Entwickeln) der Hochschule Offenburg wird im Rahmen des Bund-Länder-Programms Qualitätspakt Lehre aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) unter dem Förderkennzeichen 01PL11016 gefördert. Unterstützt wird das Projekt vom Informationszentrum der Hochschule Offenburg.
Selbsttests in Lernmanagementsystemen (LMS) ermöglichen es Studierenden, den eigenen Lernfortschritt einzuschätzen. Im Gegensatz zur Einreichung und Korrektur vollständig ausformulierter Aufgabenlösungen nutzen LMS überwiegend die Eingabe der Lösung im Antwort-Auswahl-Verfahren (Single-Choice). Nach didaktischen Ansatz „Physik durch Informatik“ geben die Lernenden stattdessen ihre Aufgabenlösungen in einer Programmiersprache ins LMS ein, was eine automatisierte Rückmeldung erleichtert und das Erreichen einer höheren Kompetenzstufe fördert. Es wurden zehn LMS-Selbsttests erstellt, bei denen die Lösungen zu einer Lehrbuch-Aufgabenstellung jeweils durch Eingabe in einer Programmiersprache und von einer Kontrollgruppe im Antwort-Auswahl-Verfahren abgefragt wurden. Ergebnisse aus dem ersten Einsatz dieser Selbsttests für die Lehrveranstaltung Physik im Studiengang Biotechnologie werden vorgestellt.
Die Vorlesung Physik ist ein grundlegender Baustein der meisten Ingenieursstudiengänge und stellt für viele Studienanfänger eine Hürde zum Studienstart da. Die Vorkenntnisse der Studienanfänger sind zunehmend heterogen und der sichere Umgang mit physikalischen Konzepten erfordert mehr oder wenig Übung, um diese zu festigen oder auch erstmals einzuführen. Um dieses Üben zu ermöglichen, wurde für die Vorlesung "Physik 1" in den Studiengängen Maschinenbau, Werkstofftechnik, Mechatronik, Biomechanik, Biotechnologie und Umwelt- und Verfahrenstechnik der Hochschule Offenburg ein E-Tutorium erarbeitet, das die Übungsaufgaben in Form von 10 Online-Selbsttest mit jeweils vier Übungsaufgaben anbietet. Die Selbsttests beinhalten dabei typische Aufgabenstellungen, deren Zahlenwerte (Masse, Geschwindigkeit usw.) bei jedem Aufruf der Aufgabe variieren. Dadurch lassen sich die Selbsttests zum selbständigen Üben nutzen. Ein reines Abschreiben einer Musterlösung ist durch die veränderlichen Zahlenwerte darüber hinaus unmöglich. Wir beschreiben eine Methode zur effizienten Erzeugung der Moodle-basierten Selbsttests mit Hilfe der Software R/exams und berichten über die Erfahrungen beim ersten Einsatz.
Die Studienanfänger in den technischen Studiengängen der Hochschulen für angewandte Wissenschaften haben nicht nur in Mathematik sondern auch in Physik sehr unterschiedliche Vorkenntnisse. Obwohl diese Fächer für das grundlegende Verständnis technischer Vorgänge von großer Bedeutung sind, kann die Ausbildung in diesen Bereichen angesichts der begrenzten dafür im Verlauf des Studiums zur Verfügung stehenden Zeitfenster nicht bei Null anfangen. Für Mathematik wurde daher von der Arbeitsgruppe cosh ein Mindestanforderungskatalog zusammengestellt und 2014 veröffentlicht. Er beschreibt Kenntnisse und Fertigkeiten, die Studienanfänger zur erfolgreichen Aufnahme eines WiMINT-Studiums (Wirtschaft, Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Technik) an einer Hochschule benötigen. Inzwischen hat sich nun eine Arbeitsgruppe von Physikerinnen und Physikern an Hochschulen in Baden-Württemberg gebildet, deren Ziel es ist, einen analogen Mindestanforderungskatalog für den Bereich Physik zu erstellen. Hier wird der aktuell erreichte Stand der Arbeiten vorgestellt.
Entwicklung und Evaluierung eines adaptiv-prädiktiven Algorithmus für thermoaktive Bauteilsysteme
(2017)
Der Gebäudesektor ist einer der Hauptverbraucher von Energie und somit mitverantwortlich für einen wesentlichen Anteil an CO2-Emissionen. Heiz- und Kühlkonzepte, die erneuerbare Energiequellen nutzen können, gewinnen daher immer mehr an Bedeutung. Hierfür besonders geeignet sind Niedertemperatursysteme, wie beispielsweise Thermoaktive Bauteilsysteme (TABS). Die große thermische Trägheit und die geringe Leistung dieser Systeme verhindern eine schnelle Reaktion auf Raumtemperaturänderungen. Bisherige Steuer- und Regelstrategien für TABS können nur sehr schlecht mit der thermischen Trägheit umgehen, da diese in der Regel keine Prädiktionen verwenden. Hinzu kommt eine aufwändige Parametrierung dieser TABS-Strategien, was in der Praxis zu Inbetriebnahmephasen von oft mehreren Jahren führt. Die Möglichkeit TABS als einen Kurzzeitenergiespeicher für das durch die wachsende Einspeisung aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen belastete Stromnetz nutzbar zu machen, spielt bei diesen Standard-TABS-Strategien bisher keine Rolle.
In dieser Arbeit wurde ein neuartiger Algorithmus für die Steuerung von TABS entwickelt, der hier durch die Abkürzung AMLR gekennzeichnet wird. Die AMLR nutzt Vorhersagen der Hauptstörgrößen einer TABS-Zone zur Berechnung eines innerhalb des nächsten Tages zuzuführenden Energiepaketes. Zu den Hauptstörgrößen zählen die tagesgemittelte Außentemperatur, die tagesgemittelte globale Einstrahlung sowie ein Belegungsplan jeder TABS-Zone. Die AMLR verwendet ein dynamisches und ein stationäres Widerstands-Kapazitäten(RC)-Modell mit einem Verzögerungsglied erster Ordnung (PT1). Das stationäre TABS- und Raummodell wird für eine Adaptionsfähigkeit und das dynamische Modell für die zeitdiskrete Berechnung von Leistungen genutzt. Es wird gezeigt, dass die Genauigkeit eines Modells mit PT1-Glied für die Steuerung von TABS ausreichend ist. Durch die Adaptionfähigkeit kann sich der Algorithmus automatisiert an unterschiedliche Gebäude, Standorte und Nutzungsprofile anpassen. Auf die Erstellung eines Gebäudemodells inklusive dessen technischer Gebäudeausrüstung (TGA), der Wärmelasten sowie der Wettereinflüsse kann somit verzichtet werden. Weiterhin können mit der AMLR mittlere Soll-Raumtemperaturen pro TABS-Zone vorgegeben werden, was bei Standard-TABS-Strategien nicht möglich ist. Dem Autor stehen als Testumgebungen zur Evaluierung der AMLR die Triple-Klimakammer des Instituts für Energiesystemtechnik (INES) der Hochschule Offenburg sowie zwei reale Gebäude und deren Simulationsmodelle zur Verfügung. Bei den Gebäuden handelt es sich um das in Basel befindliche IWB CityCenter sowie das Seminargebäude der Hochschule Offenburg.
Mit Hilfe der Triple-Klimakammer werden die verwendeten RC-Modelle sowie das TRNSYS-Simulationsmodell der Kammer selbst validiert. Durch den direkten Vergleich der AMLR zu Standard-TABS-Strategien kann in Model-in-the-Loop (MiL) Simulationen, Laborversuchen und Pilotanlagen gezeigt werden, dass die AMLR insbesondere dann thermische Energie einsparen kann, wenn es bei der Standardstrategie zu Überhitzungen im Heizfall und Unterkühlungen im Kühlfall kommt. Des Weiteren zeigen sich Energieeinsparpotenziale durch die Möglichkeit der zonenspezifischen Beladung der TABS. Anhand von Messdaten einer Pilotanlage kann eine Reduktion des thermischen TABS-Energiebedarfs von über 41 % belegt werden. In allen Testumgebungen kann eine Einsparung an Hilfsenergie von bis zu 86 % für die TABS-Pumpen bei gleichzeitiger Verbesserung des thermischen Komforts nachgewiesen werden. Neben Energieeinsparungen sind durch den Einsatz der AMLR Investitionseinsparungen durch eine vereinfachte TABS-Hydraulik möglich, da keine konstanten Vorlauftemperaturen notwendig sind. Weiterhin kann gezeigt werden, dass die Leistung eines Zusatzkühlsystems durch den Einsatz der AMLR im Vergleich zur Standard-TABS-Strategie reduziert werden kann, ohne den thermischen Komfort zu beeinträchtigen. Anhand von Simulationsrechnungen wird das Potenzial von TABS für Lastverschiebemaßnahmen quantifiziert. Durch die Verwendung der AMLR mit dynamischen Strompreisen ist im gezeigten Beispiel eine Einsparung an monetären Kosten von 38 % möglich. Weiterhin konnten Anfragen zur Abschaltung der Beladung der TABS zum Ausgleich fluktuierender erneuerbarer Energieerzeuger durch die AMLR unter Einhaltung des thermischen Komforts durchgeführt werden.