53 Physik
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Das Force Concept Inventory ist ein international etabliertes Diagnoseinstrument für das Konzeptverständnis der Newtonschen Mechanik. Wir haben über einen Zeitraum von zehn Jahren von knapp 5000 Studierenden der Ingenieurwissenschaften an der TH Rosenheim zu Studienbeginn Testdaten erhoben. Die Auswertung mittels Item Response Curves erlaubt für jede Frage die Analyse sowohl der richtigen als auch aller falschen Antwortoptionen. Insbesondere lassen sich auf diese Weise Distraktoren identifizieren, die gängige Fehlvorstellungen widerspiegeln. Es zeigt sich, dass die am häufigsten gewählten Distraktoren auf der Annahme beruhen, jeder Bewegung müsse eine Kraft in Bewegungsrichtung zu Grunde liegen. Daten von Universitäten der USA zeigen ein vergleichbares Ergebnis. Die vorgestellte Analyse dient als Grundlage zur Verbesserung von Lehrsequenzen.
Neue Erkenntnisse aus der Lehr- und Lernforschung und die Möglichkeiten der Digitalisierung bringen neue und spannende Anregungen für die Lehre. In den vergangenen Semestern mussten pandemiebedingt plötzlich ganze Lehrveranstaltungen in ein digitales Format überführt werden. Hinzu kamen sowohl technische als auch didaktische Herausforderungen.
Solche Veränderungen auf einmal umzusetzen, kostet viel Zeit und Energie und ist häufig nicht möglich. Einfacher ist es, in kleinen Schritten eine Lehrveranstaltung zu verändern und so den Lernerfolg der Studierenden zu steigern. Dies kann mithilfe von wenigen Elementen mit teilweise nur geringem Aufwand erreicht werden.
In diesem Beitrag beschreibt der Autor mehrere dieser Elemente, die zum Gelingen einer Lehrveranstaltung beitragen können und die er in den vergangenen Semestern in seinen Lehrveranstaltungen zur Physik für Ingenieure erfolgreich umgesetzt hat.
Just-in-Time-Teaching ist eine Lehrmethode, bei der ein
Teil des Wissenserwerbs in Vorbereitung einer Lehrveranstaltung
vorausgeht. Online-Tests offenbaren hierbei
den aktuellen Lernstand und regen die kritische Auseinandersetzung
mit Fachthemen und dem eigenen Studierverhalten
an. Die Ergebnisse dieser Tests erlauben
es, den Unterricht auf die Bedürfnisse der Studierenden
dynamisch anzupassen und zeitliche Freiräume für weitere
aktivierende Lehrmethoden zu eröffnen.
We report from an ongoing process to develop a thermal conceptual assessment that covers the essential concepts of first-year thermodynamics to be administered to engineering students. The goal is to develop a measurement instrument in order to investigate students’ pre-knowledge as well as the influence of teaching and learning settings. The assessment builds on known misconceptions and concept questions described in the literature. The original items have been modified significantly in the current version 3 of the test in order to create single-choice questions with four distracters each that address frequent misconceptions from student answers in a systematic way. The working process to create these distracters is described exemplarily.
An der TH Rosenheim sind die Lehrenden der Physikgrundlagen für alle technischen Studiengänge in einer Fakultät beheimatet. Das erleichtert und befördert den Austausch nicht nur fachlicher Themen sondern auch didaktischer Fragestellungen. Das zunehmend heterogene Vorwissen der Studierenden sowie die Unzufriedenheit mit studentischen Prüfungsleistungen und eher passiver Unterrichtsbeteiligung gaben den Ausschlag, die Didaktik in den Blick zu nehmen um die Wirksamkeit der Lehre zu erhöhen. Das „Scholarship of Teaching and Learning“ gibt Auskunft darüber, ob das Ergebnis den Aufwand rechtfertigt. Der FCI-Konzepttest zeigt eindeutig die Wirksamkeit der verwendeten aktivierenden Lehrmethoden JiTT und PI. Die Prüfungsergebnisse erweisen sich nicht in gleichem Maße für eine quantitative Analyse als geeignet. Die Auswertung der Daten in Bezug auf Teilnahmeverhalten und Bestehensraten legt den Schluss nahe, dass bei Anwendung studierendenzentrierter und aktivierender Lehrmethoden signifikant mehr Studierende zu einem früheren Zeitpunkt die Klausur erfolgreich ablegen.
We report on an investigation of student thinking about steady-state pipe flow of an incompressible fluid. About 250 undergraduate engineering students were given a test consisting of two hydrodynamics questions, combining multiple-choice format with subsequent open-ended explanations. There is substantial evidence that students have difficulty applying and prioritizing the two basic principles of mass conservation (expressed in the continuity equation) and energy conservation (i.e., Bernoulli’s equation). When faced with questions that involve gravity, dissipative effects (“friction”), or a visible pressure drop, a considerable number of students did not invoke the continuity equation in situations where applying it is a necessary step for arriving at the correct answer. Instead, even after lecture instruction on this topic, many of the first-year students based their answers on ill-supported assumptions about local pressures. Some of them used formal arguments from a simplified Bernoulli equation (“lower pressure means higher velocity”), while others based their answer on intuitive arguments (“higher pressure leads to higher velocity”). We also found reasoning based on analogies to single-particle motion (“flow velocity decreases when flowing upwards or friction is present”). Contrary to other researchers, we did not see any evidence for the hypothesis that students think of water as a compressible fluid. Instead, students’ answers often indicate a lack of understanding of the conservation of mass or its implications for incompressible fluids or of the role that this principle plays in the context of fluid flow. In addition, our data indicate that some students have more general difficulties in describing and reasoning about technical situations, such as applying equations containing multiple variables, distinguishing spatial differences in a quantity from its changes with respect to time, or realizing the meaning of idealizations. We also present some evidence that different levels of activation of students during instruction influence the prevalence of these difficulties and discuss some implications for instruction.
Knowing about the presence and number of people in a room can be of interest for precise control of heating, ventilation and air conditioning. To determine the number and presence of occupants cost-effectively, it is of interest to use already existing air condition sensors (temperature, humidity, CO2) of the building automation system. Different approaches and methods for determining presence have attracted attention in recent years. We propose an occupancy detection method based on a method of supervised machine learning. In an experiment, measurement data were recorded in a research apartment with controllable boundary conditions. The presence of people was simulated by artificial injection of water vapour, CO2 and heat dissipation. The variation of the number of artificial users, the duration of presence and the supply air volume flow of the ventilation resulted in a total of 720 combinations. By using artificial users, the boundary conditions were accurately defined, and different presence situations could be measured time-effectively. The data is evaluated with a method of supervised machine learning called random forest. The statistical model can determine precisely the number of people in over 93% of the cases in a disjoint test sample. The experiments took part in the Rosenheim Technical University of Applied Sciences laboratory.
Faults in Heating, Ventilation and Air Conditioning (HVAC) systems affect the energy efficiency of buildings. To date, there rarely exist methods to detect and diagnose faults during the operation of buildings that are both cost-effective and sufficient accurate. This study presents a method that uses artificial intelligence to automate the detection of faults in HVAC systems. The automated fault detection is based on a residual analysis of the predicted total heating power and the actual total heating power using an algorithm that aims to find an optimal decision rule for the determination of faults. The data for this study was provided by a detailed simulation of a residential case study house. A machine learning model and an ARX model predict the building operation. The model for fault detection is trained on a fault-free data set and then tested with a faulty operation. The algorithm for an optimal decision rule uses various statistical tests of residual properties such as the Sign Test, the Turning Point Test, the Box-Pierce Test and the Bartels-Rank Test. The results show that it is possible to predict faults for both known faults and unknown faults. The challenge is to find the optimal algorithm to determine the best decision rules. In the outlook of this study, further methods are presented that aim to solve this challenge.