Vorlesungsverzeichnis
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Veranstaltungen von Dominik Schlüter
Lehrveranstaltungen
Übung zu Grundfragen der Mathematikdidaktik (Gruppe GHR-1) (Übung)
Dozent/in: Sebastian Krusekamp, Dominik Schlüter
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 16:15 - 17:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 16.203 Seminarraum
Inhalt: Die Inhalte entsprechen natürlich denen der zugehörigen Vorlesung, wobei in den Übungen die praktische Auseinandersetzung mit den Vorlesungsthemen im Zentrum steht. Während aber in der Vorlesung Grundfragen der Mathematikdidaktik stufen- und schulformübergreifend behandelt werden, stehen in diesen Übungen Themen aus den GHR-Bereichen im Mittelpunkt.
Grundfragen der Mathematikdidaktik (Vorlesung)
Dozent/in: Sebastian Krusekamp, Dominik Schlüter
Termin:
wöchentlich | Montag | 10:15 - 11:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C HS 4
Inhalt: Diese Veranstaltung soll grundlegende Einblicke in die Welt des Lehrens und Lernens von Mathematik geben. Ins Auge gefasst werden gleichermaßen zentrale fachdidaktische Konzepte und Theorien sowie, ausgehend davon, Fragestellungen rund um schulischen Mathematikunterricht. Der größte Teil der Vorlesung orientiert sich in seinem Aufbau an den sechs von der Kultusministerkonferenz formulierten allgemeinen mathematischen Kompetenzen. Sie werden von theoretischen Modellen bis hin zur Vermittlung in der Schulpraxis besprochen. Darüber hinaus wird der Frage nachgegangen, was allgemein "guten" Mathematikunterricht auszeichnet. Neben grundlegenden didaktischen Überlegungen geht es dabei vor allem um "gute" Mathematikaufgaben, den gewinnbringenden Einsatz digitaler Werkzeuge und den produktiven Umgang mit Fehlern.
Stochastik (Vorlesung)
Dozent/in: Sebastian Krusekamp, Dominik Schlüter
Termin:
wöchentlich | Dienstag | 10:15 - 11:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 16.129 Seminarraum
wöchentlich | Donnerstag | 12:15 - 13:45 | 13.10.2025 - 30.01.2026 | C 16.129 Seminarraum
Inhalt: Inhalt des Moduls sind Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und beurteilenden Statistik, insbesondere • beschreibende Statistik; Aufbereitung und Auswertung von Daten; • empirisches und theoretisches Gesetz der großen Zahl und axiomatische Fundierung der Wahrscheinlichkeitstheorie nach Kolmogorov; • Zufallsgrößen; • bedingte Wahrscheinlichkeit und stochastische Unabhängigkeit; • spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen: Normal-, Binomial- und Poissonverteilung; • der zentrale Grenzwertsatz; • Hypothesentests.