IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/h/spr/sprchp/978-3-658-24292-3_14.html
   My bibliography  Save this book chapter

Think Big! – Funktionales Denken mit Big Data

In: Vielfältige Zugänge zum Mathematikunterricht

Author

Listed:
  • Ulrich Kortenkamp

    (Universität Potsdam)

Abstract

Zusammenfassung „Big Data“ ist ein neuer Trend, der mit der zunehmenden Digitalisierung aller Lebensbereiche in die Lebenswelt von Schülerinnen und Schülern gerückt ist, ja geradezu gedrängt wird. Es wird immer wichtiger, auch große Datenmengen mathematisch verarbeiten zu können, so dass der Mathematikunterricht auf diese Aufgabe vorbereiten muss. Gleichzeitig bietet es sich aber durch den Einsatz digitaler Werkzeuge auch an, bei der Verarbeitung großer Datenmengen andere Themen des Mathematikunterrichts besser zu durchdringen. Naheliegend sind hierfür Inhalte, die die Leitidee Daten und Zufall mit dem Funktionalen Zusammenhang verknüpfen. In diesem Artikel möchte ich einen Bogen von der Ausgangsfrage, was überhaupt „big“ ist, über die Anwendung von Funktionen auf einzelne und auf viele Daten zum Verschlüsseln und Entschlüsseln bis hin zur Frage, wie damit grundlegende Fragestellungen aus dem Bereich der Medienkompetenz im Mathematikunterricht erreicht werden, schlagen. Dabei werden die schon fast übertrieben zu nennenden Rechenfähigkeiten der Grafik-Prozessoren, wie sie heutzutage nicht nur in Desktop-Computern, sondern auch in Smartphones und Tablets zu finden sind, mit der einfachen Scriptsprache CindyScript genutzt. Diese macht die maschinelle Rechenkraft zu einem Werkzeug in der Hand der Schülerinnen und Schüler.

Suggested Citation

  • Ulrich Kortenkamp, 2019. "Think Big! – Funktionales Denken mit Big Data," Springer Books, in: Andreas Büchter & Matthias Glade & Raja Herold-Blasius & Marcel Klinger & Florian Schacht & Petra Sc (ed.), Vielfältige Zugänge zum Mathematikunterricht, chapter 0, pages 191-203, Springer.
  • Handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-24292-3_14
    DOI: 10.1007/978-3-658-24292-3_14
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a
    for a similarly titled item that would be available.

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:spr:sprchp:978-3-658-24292-3_14. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Sonal Shukla or Springer Nature Abstracting and Indexing (email available below). General contact details of provider: http://www.springer.com .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.