Mathematik aktiv erleben durch Programmieren in Python
Buch, Deutsch, 191 Seiten, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 352 g
ISBN: 978-3-658-51708-3
Verlag: Springer
Dieses Buch bietet einen elementaren und anschaulichen Einstieg in die Programmierung für mathematische Zwecke sowie die damit verbundenen Kompetenzen. Es konzentriert sich auf wenige grundlegende Konzepte und verwendet zur Umsetzung die leicht zugängliche Programmiersprache Python; dadurch wird ohne großen technischen Ballast eine große Vielfalt mathematischer Anwendungen erschlossen – von der Zahlentheorie und klassischen Numerik über Optimierung, Differentialgleichungen und Simulationen hin zur 3D-Computergrafik, Clusteranalyse und Computeralgebra. Die einzelnen Kapitel beinhalten Übungsaufgaben, die von und einfachen technischen Übungen bis zu Miniprojekten reichen.
Das Buch richtet sich insbesondere an Lehramtsstudierende und bietet bei Bedarf die Möglichkeit zum Einsatz in der Schule: Viele der vorgestellten Themen und Projekte können bereits ab der späten Sekundarstufe I und der Sekundarstufe II bearbeitet werden.
Für die vorliegende 2. Auflage wurden etliche Überarbeitungen vorgenommen: Die Inhalte wurden aktualisiert, teilweise gestrafft, einige Themen wurden ausgebaut bzw. neu aufgenommen – etwa Computational Thinking und KI. Die Beispieldateien und Lösungen der Aufgaben werden nun online als Jupyter-Notebooks bereitgestellt, so dass direkt damit gearbeitet werden kann. Neu sind außerdem kurze Fragen, die zum Innehalten, Reflektieren sowie ggf. eigenen Ausprobieren einladen.
Zielgruppe
Upper undergraduate
Autoren/Hrsg.
Fachgebiete
- Mathematik | Informatik EDV | Informatik EDV & Informatik Allgemein E-Learning
- Mathematik | Informatik Mathematik Mathematik Allgemein
- Sozialwissenschaften Pädagogik Lehrerausbildung, Unterricht & Didaktik Allgemeine Didaktik Naturwissenschaften, Mathematik (Unterricht & Didaktik)
- Sozialwissenschaften Pädagogik Lehrerausbildung, Unterricht & Didaktik E-Learning, Bildungstechnologie
Weitere Infos & Material
Didaktische Ziele und praktische Überlegungen.- Computer heißt Rechner.- Funktionen.- Daten in Listen: Zählen und Simulieren.- Die Turtle in Python.- Zahlentheorie.- Zahlen, Polynome und Vektoren.- Elementare Berechnung von Funktionen.- Numerische Analysis.- Optimierung.- Der Raum: Vektoren in 3D.- Bilder.- Clusteranalyse.- Computeralgebra.- Mehr Python-Konstrukte.- Lambda.- Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und künstliche Intelligenz.
