Innovative Lehre - Aktiv Studieren

Die Fakultät für Chemie engagiert sich mit Projekten im Bereich "Aktiv Studieren". Der von der Universität Wien - Center for Teaching and Learning jährlich ausgeschriebene Call hat zum Ziel, zur Steigerung der Prüfungsaktivität von Studierenden in den einzelnen Studien beizutragen.

Entwicklung innovativer Hybridlehre für computerorientierte Lehrveranstaltungen

"Aktiv Studieren"-Projekt 2021/22 - Kontakt: Prof. Stefan Boresch, Prof. Christian Schröder

Primäres Ziel des Projektes war die Integration von Jupyter-Notebooks in die digitale Lehre an der Fakultät für Chemie. Besonders vorteilhaft ist die direkte Kopplung der Jupyter-Notebooks an die Lernplattform Moodle.

Integration und Verwaltung von Jupyter-Notebooks in diversen Lehrveranstaltungen

Diese neuen Möglichkeiten der digitalen Lehre wurden schon in folgenden Lehrveranstaltungen erfolgreich genutzt:

 Begriffs-Glossar: Digitale Lehre - Programmiersprachen, Software, Hardware

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  • Was ist ein Jupyter-Notebook?

    Ein Jupyter-Notebook ist eine Software, die in einem Webbrowser rennt. Hierbei können Dokumente erstellt werden, die einerseits Text und andererseits in verschiedenen Programmiersprachen Code enthalten, den man ausführen kann.

    Diese Kombination prädestiniert Jupyter-Notebooks zum Einsatz in der digitalen Lehre, da die Studierenden bei Ausführen der Code-Stellen interaktiv in Visualisierung des Problems eingreifen können. 

    Jupyter-Notebooks eignen sich daher auch zum Schreiben/Entwickeln kleinerer bis mittelgroßer Programme: Man schreibt eine erste Version, testet, verbessert, testet usw., ohne das Jupyter-Notebook verlassen zu müssen.

  • Was ist Python?

    Python ist eine universelle Programmiersprache mit dem Anspruch, einen gut lesbaren und knappen Programmierstil zu fördern. Sie wird vom Computer interpretiert, d.h. während der Ausführung in ein ausführbares Programm übersetzt. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität auf Kosten der Geschwindigkeit. Es gibt aber die Möglichkeit, aufwendigere Rechnungen in andere Programmiersprachen auszulagern und diese dann von einem Python-Programmcode aufzurufen.

    Weitere Informationen gibt es auf https://www.python.org/

     

     

  • Was ist Julia?

    Julia is eine Programmiersprache, die für numerisches und wissenschaftliches Rechnen entwickelt wurde. Die Performance von Julia reicht an die Programmiersprachen C und Fortran heran und ist deutlich schneller als R oder Python.

    Weitere Informationen gibt es unter https://julialang.org/ 

     

     

  • Was ist "R"?

    R ist eine Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken.

    Weitere Informationen gibt es unter https://www.r-project.org/