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Sparkling-Science-Projekt MAJA

Mathematische Algorithmen für Jedermann Analysiert

Mathematische Algorithmen umgeben uns mittlerweile wie selbstverständlich im hochtechnisierten Alltag sowie in Wissenschaft und Technik. Sie bilden die Grundlage für Suchanfragen im Internet, Datenvisualisierungen und -verschlüsselungen sowie für aufwendige Computersimulationen und -analysen.

Das Sparkling-Science-Projekt MAJA ist eine Zusammenarbeit der HTL Braunau mit der Universität Salzburg (Fachbereich Mathematik) und der Pädagogischen Hochschule Salzburg sowie einer weiteren Schule und läuft vom 1.10.2022 bis zum 30.09.2025.

Zwei Forschungsthemen der diskreten und numerischen Mathematik definieren die fachwissenschaftlichen Forschungsinhalte. Im Zentrum stehen rekursive und adaptive Algorithmen. Beide Themen stehen exemplarisch für eine große Klasse von mathematischen Algorithmen. Durch sie können wichtige Prinzipien der mathematischen Algorithmik für alle verständlich gemacht werden, so dass eine reflektierte Auseinandersetzung in Bezug auf die Funktionsweise und Grenzen mathematischer Algorithmen möglich ist.

Genau an dieser Stelle benötigt das MAJA-Projekt die Zusammenarbeit mit Schülerinnen und Schülern. Sie können mit ihrem unvoreingenommenen Blick und neuen sowie kreativen Ideen dazu beitragen, dass mathematische Algorithmen tatsächlich als ein wesentlicher Bestandteil unseres modernen Digitalzeitalters wahrgenommen werden. Damit verknüpft ist die begleitende Erhebung und Evaluation der mathematischen Weltbilder der teilnehmenden Schülerinnen und Schüler, welche den fachdidaktischen Forschungsinhalt des Projekts bilden.

Die Zusammenarbeit mit den Partnerschulen ist dabei über ein Freifach bzw. ein Wahlfach im Modulsystem konzipiert und wird durch Individualtreffen sowie die (Mit-)Betreuung von Abschlussarbeiten ergänzt. Zudem sind jährlich Workshops und die Teilnahme an öffentlichen Veranstaltungen vorgesehen.

OEAD

Agentur für Bildung und Internationalisierung

BMBWF

Bundesministerium für Bildung, Wissenschaft und Forschung