Simulierte Welten
Wissen über Simulation und Modellierung in die Schulen
Simulationen begegnen uns unbewusst in vielen Alltagssituationen: Die tägliche Wettervorhersage, der zerstörungsfreie Crashtest für die Zulassung unseres Autos, leichte und materialsparende Plastikteile an Haushaltsgeräten oder Anlagestrategien bei Fonds und Rentenanlegern.
Ein interdisziplinäres Team hat es sich zur Aufgabe gemacht, das Thema Simulation und mathematische Modellierung an Schulen zu bringen. Wie erkennen wir Simulationen? Wie sind die Ergebnisse zu verstehen? Und woran arbeiten Mitarbeitende in Rechenzentren? Diese Fragen klärt Simulierte Welten altersgerecht für Schüler*innen.
Bereits seit 2011 wird Simulierte Welten durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert. Es richtet sich sowohl an Schüler*innen als auch an Lehrkräfte und die interessierte Öffentlichkeit.
Ziele
Simulationen & mathematische Modellierung: erkennen, verstehen und einschätzen
Das primäre Ziel des interdisziplinären Projektteams (bestehend aus Wissenschaftler*innen und Lehrenden) von Simulierte Welten ist es, Schüler*innen dahingehend weiterzubilden, dass sie die Existenz von Simulationen erkennen und verstehen was wir tun, wenn wir simulieren. Dabei ist auch zentral zu Verstehen welche Bedeutung mathematische Modellierung als Grundlage hierbei hat. Außerdem sollen die Schüler*innen die Bedeutung von Simulation und mathematischer Modellierung im Alltag besser einschätzen und ihre Chancen und Risiken aufgrund fundierten Grundwissens besser bewerten können.
Sekundäres Lernziel ist es, die Teamfähigkeit, die Selbstständigkeit und das planerische Handeln der Schüler*innen zu fördern. Programmieren lernen gehört ebenfalls zu den sekundären Lernzielen, denn die Fähigkeit, Maschinen und Rechner zu steuern und zu kontrollieren, wird in der heutigen Zeit immer wichtiger.
Chancen
Hilfestellung von Simulation und mathematischer Modellierung
Der Vorteil der Simulationstechnik besteht u. a. darin, dass keine Experimente über Versuch und Irrtum mehr durchgeführt werden müssen. Über virtuelle Tests werden mehrere künftige Entwicklungslinien verfolgt und günstige Konfigurationen oder mögliche Fehlentwicklungen erfasst.
So kommen Simulationen beispielsweise bei Crashtests oder in der Medizin vor, da Untersuchungen in einem bereits existierenden System zu teuer oder zu gefährlich sind. Andere reale Systeme existieren noch nicht und können daher nicht real getestet werden (z. B. bei Fusionskraftwerken). Simulationen werden bei der Erforschung von Molekülen oder Galaxien genutzt, da die Beobachtung durch die Größe des Systems nicht möglich ist. Zudem können die Parameter in einer Simulation leichter modifiziert werden, als in der Realität. Somit können verschiedene Zustände innerhalb kurzer Zeit getestet werden.
Damit diese Potentiale gehoben werden können ist das Verständnis und die Fähigkeit mathematische Modelllierung zu verstehen und zielorientiert anzuwenden wichtiger Baustein noch bevor die erste Zeile Programmcode geschrieben werden kann. Daher vermittelt Simulierte Weltenin diesem Bereich Wissen und macht eigenes Ausprobieren für Schülerinnen und Schüler möglich.
Grenzen
Zu Risiken und Nebenwirkungen...
Mit Chancen gehen immer Risiken einher: Die Grundlage einer Computersimulation basiert auf einem mathematischen Modell. Ein Fehler hier führt - wie beim Fundament des Turm zu Pisa - zu Problemen bei einer darauf bauenden Simulation. Da Modelle ein Abbild der Realität darstellen, muss die Schlussfolgerung aus der Simulation nicht immer zutreffend sein. Dies ist z. B. der Fall, wenn wesentliche Aspekte hinsichtlich des Simulationszwecks nicht oder fehlerhaft modelliert wurden. Ebenso muss die Simulationsdurchführung fehlerfrei sein. Dies lässt sich am Beispiel des Crashtests leicht verdeutlichen: wird z. B. das Material der Karosserie als zu steif angenommen, stimmen die Ergebnisse nicht mit der Realität überein. Kommt es in der Realität dann zu einem Crash, kann dies zu schlimmen Folgen für die Insassen führen.
Außerdem stoßen Simulationen an ihre Grenzen, wenn menschliches Handeln simuliert werden soll. Zum Beispiel reagieren Menschen bei Gefahren wie einem Brand oder einem Staudammbruch häufig anders als ursprünglich gedacht.