Podcast Lehre

In dieser Folge geht es darum, wie Sebastian und Gudrun
Mathematik an Hochschulen unterrichten und welche Rollen das
Medium Podcast und konkret unser Podcast Modellansatz dabei
spielen. Die Fragen stellte unsere Hörerin Franziska Blendin, die
in der Folge 233 im Jahr 2020 über Ihr Fernstudium Bachelor
Maschinenbau berichtet hatte.


Sie hatte uns vorab gefragt: "Was versprecht ihr euch von dem
Podcast - was ist euer Fazit nach den Jahren den ihr ihn schon
macht und wie gestaltet ihr warum Lehre? Was macht euch Spaß, was
sind Herausforderungen, was frustriert euch? Warum und wie
gestaltet ihr Lehre für Studierende außerhalb der Mathematik,
also beispielsweise Maschinenbau?"


Es ist ein bisschen lustig, dass die erste Folge Modellansatz, in
der Sebastian und Gudrun sich spontan ein Thema zum reden suchten
ausgerechnet ein Gespräch über eine neu konzipierte Vorlesung war
und der Podcast diese Vorlesung bis heute in unterschiedlichen
Rollen begleitet, obwohl das nicht zum ursprünglichen Plan
gehörte, wie wir uns einen Podcast über Mathematik vorgestellt
hatten.


Einerseits haben viele kein Verständnis dafür, was alles mit
Mathe gemacht werden kann, andererseits erleben wir intern
andauernd so viele spannenden Vorträge und Personen. Eigentlich
bringen wir die beiden Sachen in unserem Podcast nur zusammen.
Das Medium Podcast ist dabei durch das Gespräch sehr
niederschwellig: Es ist so sehr leicht mit den Gesprächen in die
Themen einzusteigen und auch auf viel weiteren Ebenen sich
darüber zu unterhalten. Wir sind überzeugt, dass wir mit Text
oder Video nie so viele und so umfangreiche Austauschsformen
einfangen können, mal ganz abgesehen davon, dass die Formate dann
an sich für uns zu einer viel größeren Herausforderung in Form
und Darstellung geworden wären. Wir hoffen, dass sich irgendwann
auch mal eine Person dazu bekennt, wegen unseres Podcasts ein
Mathe- oder Informatikstudium zu erwägen, aber bisher ist das
tolle Feedback an sich ja schon eine ganz ausgezeichnete
Bestätigung, dass diese Gespräche und Themen nicht nur uns
interessieren. Viele der Gespräche haben sich auch schon vielfach
für uns gelohnt: Sebastian hat aus vielen Gesprächen
Inspirationen für Vorlesungen oder andere Umsetzungen gewonnen.
Ein Fazit ist auf jeden Fall, dass das Ganze noch lange nicht
auserzählt ist, aber wir auch nicht außerhalb unserer Umgebung
leben. In der Pandemie sind einerseits Gespräche am Tisch
gegenüber, wie wir sie gerne führen, schwierig geworden, und
gleichzeitig ist die Lehre so viel aufwendiger geworden, dass
kaum Zeit verblieb. Aufnahmen, waren zuletzt hauptsächlich
"interne" Podcasts für Vorlesungen, damit die Studierenden daheim
und unterwegs sich mit den Inhalten auseinandersetzen können.
Gudrun hat damit auch Themen vorbereitet, die sie anschließend in
die Zeitschrift Mitteilungen der Deutschen
Mathematiker-Vereinigung als Artikel geschrieben hat. Das
betrifft insbesondere die Folgen zu Allyship und zum Mentoring in
der Mathematik.


In der Vermittlung von Mathematik im Studium gibt es kaum Themen,
die nicht irgendwo spannend und interessant sind. Um die Themen
zu verstehen oder wie dort die Lösungen oder Verfahren gefunden
wurden, muss die Theorie behandelt und in weiten Teilen
verstanden werden. Da aber "Rosinenpickerei" nichts bringt (also
nur die nötigsten Teile von Theorie zu erzählen), geht es darum,
ein sinnvolles Mittelmaß zu finden. Also auf der einen Seite ein
gutes Fundament aufzubauen zu einem Thema, aber gleichzeitig noch
Zeit für Einblicke in spannende und interessante Teile zu haben.
Es ist in der Vorbereitung auf der einen Seite total schön, wenn
dann eine Anwendung perfekt in die Theorie passt, beispielsweise
entwirft Sebastian gerade ein Skript zu formalen Sprachen und
Grammatiken, und dann kann man das Komprimierverfahren LZW als
eine dynamische Grammatik sehen. Oder es geht um theoretische und
"langweilige" Zustandsmaschinen und dann gibt es das Beispiel,
dass die Raspberry Pi Foundation gerade dazu einen eigenen Chip
(RP2040) mit solchen Komponenten veröffentlicht, oder mit dem
Newton-Verfahren wurde die schnelle Quadratwurzel für das
Computerspiel Quake erst möglich. Ob das dann auch so toll in der
Vorlesung herüberkommt, ist nochmal ein eigenes Thema, aber wenn
es klappt, so ist das natürlich großartig. Umgekehrt frustriert
es dann schon, wenn die Grundlagen nicht bei möglichst vielen
ankommen- nicht jede Person muss sich ja bis ins letzte für ein
Thema begeistern, aber am Ende sollte der Großteil die wichtigen
Hauptsachen mitnehmen. Leider gibt es immer ein paar Leute, wo
das dann trotz vieler Angebote leider nicht so gut klappt, und
das frustriert natürlich. Dann muss geschaut werden, woran es
liegen könnte. Aktuell hilft das Nörgeln und Nerven, wenn nicht
regelmäßig die angebotenen Übungsaufgaben abgegeben werden, wohl
mit am Besten.


Warum werden mathematische Themen im Ingenieurstudium relevant:
Das hängt ganz davon ab, welche Kurse wir haben, und was
gebraucht wird... Sebastian unterrichtet jetzt gerade
Informatik-Studierende und in den Wirtschaftswissenschaften,
früher außer MACH/CIW/BIW/MAGE... auch mal Mathe-Lehrende. Das
"Wie" ist dann jeweils auf die Gruppe zugeschnitten: Zunächst
gibt es ja unterschiedliche Voraussetzungen: Curriculum, Haupt-
& Nebenfächer, etc.. Dann gibt es eine Liste von
Fertigkeiten, die vermittelt werden sollen und können, und dann
besonders in den Vorlesungen außerhalb des Mathematik-Studiums
die lästige Beschränkung des Umfangs der Veranstaltung, und
wieviel Eigenarbeit erwartet werden kann. Grundsätzlich möchten
wir auch bei den Nicht-Hauptfächlern so viel davon erzählen, was
dahinter steht- statt "ist halt so"- und was heute damit gemacht
werden kann. Diese Motivation macht vielen das Lernen leichter.
Es muss aber auch immer viel selbst gemacht werden, dh. viele
Aufgaben und prototypische Problemlösungen, denn Mathe lernt sich
nicht durchs zuhören alleine. (leider... ;) Damit geht das
Puzzle-Spiel los: Welche Grundlagen müssen aufgebaut werden, und
was kann wie in der gegebenen Zeit sinnvoll behandelt werden...
Und natürlich immer mit dem Blick darauf, ob es Anküpfungspunkte
in die Studienrichtungen der Studierenden gibt.

Literatur und weiterführende Informationen

F. Blendin: Fußballfibel FSV Frankfurt

MINT-Kolleg Baden-Württemberg

fyyd - Die Podcast-Suchmaschine

F. Blendin, S. Düerkop: Die Suche nach der ersten Frau, Zeit,
2.9.2020.

GanzOhr-Konferenzen auf Wissenschaftspodcasts.de.

RP2040 Dokumentation, Prozessor mit 8 Zustandsmaschinen.

Schülerlabor Mathelabor der Fakultät für Mathematik am KIT
und das Onlinelabor

Einsetzungsverfahren gegenüber dem Gauß-Jordan-Verfahren

Vom traditionellen Riemann-Integral zum modernen
Lebesgue-Integral mit Nullmengen, das natürlich kompatibel ist
zur Maßtheorie, Fourier-Transformation und zu den Sobolev-Räumen
für Finite-Elemente

Farbwahrnehmung durch Sinneszellen - Sinneszellen für
langwelliges Licht werden auch durch kurzwelliges Licht
angesprochen und das schließt die Illusion des Farbkreises

Podcasts von Franziska

Legende verloren Der Podcast über die vergessenen Geschichten
des deutschen und internationalen Frauenfußballs, Produziert von
Sascha, Sven, Petra, Freddy, Helga, Sunny, Franzi

G4 Podcast über CNC-Maschinen (Thema Zerspanung, zuletzt mit
Sonderfolgen zum Lernen im Studium)

Braucast - Ein Hobbybrau-Podcast.

Podcasts zum Thema Mathe in der Hochschullehre

A. Chauhan, G. Thäter: CSE, Gespräch im Modellansatz Podcast,
Folge 249, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für
Technologie (KIT), 2022.

F. Blendlin, G. Thäter: Fernstudium Maschinenbau, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 233, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2020.

Y. Cai, S. Dhanrajani, G. Thäter: Mechanical Engineering,
Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 176, Fakultät für
Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018.

]http://modellansatz.de/maschinenbau-hm|G. Thäter, G. Thäter:
Maschinenbau HM], Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 169,
Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie
(KIT), 2018.

G. Thäter, J. Rollin: Advanced Mathematics, Conversation in
the Modellansatz Podcast, Episode 146, Department of Mathematics,
Karlsruhe Institute for Technology (KIT), 2017.

A. Kirsch: Lehramtsausbildung, Gespräch mit G. Thäter im
Modellansatz Podcast, Folge 104, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

F. Hettlich, G. Thäter: Höhere Mathematik, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 34, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014.

M.-L. Maier, S. Ritterbusch: Rotierender 3d-Druck, Gespräch
im Modellansatz Podcast, Folge 9, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2013.

C. Spannagel, S. Ritterbusch: Flipped Classroom, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 51, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015.

M. Lübbecke, S. Ritterbusch: Operations Research, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 110, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

Podcasts als Projektabschluss

S. Bischof, T. Bohlig, J. Albrecht, G. Thäter: Benchmark
OpenLB, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 243, Fakultät für
Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2021.

Y. Brenner, B. Hasenclever, U. Malottke, G. Thäter:
Oszillationen, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 239,
Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie
(KIT), 2021.

S. Gassama, L. Harms, D. Schneiderhan, G. Thäter:
Gruppenentscheidungen, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge
229, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie
(KIT), 2020.

L. Dietz, J. Jeppener, G. Thäter: Gastransport - Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 214, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 2019.

A. Akboyraz, A. Castillo, G. Thäter: Poiseuillestrom -
Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 215, Fakultät für
Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 2019.

A. Bayer, T. Braun, G. Thäter: Binärströmung, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 218, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019.

C. Brett, N. Wilhelm, G. Thäter: Fluglotsen, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 196, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019.

Weitere erwähnte Podcasts, Artikel und Vorträge

J. Breitner, S. Ritterbusch: Incredible Proof Machine,
Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 78, Fakultät für
Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

R. Pollandt, S. Ajuvo, S. Ritterbusch: Rechenschieber,
Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 184, Fakultät für
Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018.

S. Ritterbusch: 0x5f3759df - ein WTF für mehr FPS, Vortrag
auf der GPN20, 2022.

M. Lösch, S. Ritterbusch: Smart Meter Gateway, Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 135, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017.

M. Fürst, S. Ritterbusch: Probabilistische Robotik, Gespräch
im Modellansatz Podcast, Folge 95, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

M. Heidelberger: Bilderkennung zeigt Wege als Klang,
Presseinformation 029/2018, Karlsruher Institut für Technologie
(KIT), 2018.

N. Ranosch, G. Thäter: Klavierstimmung. Gespräch im
Modellansatz Podcast, Folge 67, Fakultät für Mathematik,
Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015.