Rückblick #JuLe_Berlin 2012 bis 2019

Konzept
Zielgruppe der Tagung sind insbesondere Junglehrerinnen und Junglehrer in den ersten Berufsjahren, Referendarinnen und Referendare sowie weitere interessierte Lehrpersonen. Die Teilnehmenden erhalten Anregungen, Einblicke und Unterstützung für einen zeitgemäßen und adressatengerechten Unterricht. Den Veranstalter leitet das Bestreben, durch praxiserprobte sowie wissenschaftlich fundierte Fortbildungsangebote den fachlichen Dialog und die Professionalisierung von Lehrerinnen und Lehrer zu unterstützen. Der MNU (www.mnu.de) tritt als MINT-Lehrerverband für Qualität und Fortschritt in den mathematischen und naturwissenschaftlichen Schulfächern ein. Die JuLe-Tagungen in Berlin haben bereits eine mehrjährige Tradition und locken ca. 280 Teilnehmende an einem Samstag an.
Die JuLe-Tagung 2022 wird am 5. März aufgrund der derzeitigen Corona-Situation online stattfinden.
Ablauf
09:00 Begrüßung |
09:15 Hauptvortrag Prof. Dr. Andreas Eichler: Kalter Kaffee oder rasende Studenten - mit Daten die Welt messen |
10:15 Kaffeepause |
10:45 Workshopblock 1 mit sechs parallelen Workshops |
12:15 Mittagspause |
12:45 Workshopblock 2 mit sechs parallelen Workshops |
14:15 Ende der Veranstaltung |
Anmeldung
Die Anmeldung ist ab dem 24. Januar bis zum 4. März 2022 möglich. Die Zugänge zu den Tagungsräumen werden nach Anmeldeschluss per Email versendet.
Anmeldelink: mnu.de / JuLe-Tagungen
Tagungsgebühr: Keine
Programm
Das auf die Online-Durchführung angepasste Programm finden Sie hier in einer ausführlichen Form mit den Workshopbeschreibungen und in einer Kurzform mit einer Workshopübersicht.
> Download Programm mit Workshopbeschreibungen
> Download einer Kurzform des Programms (pdf)
Hauptvortrag: Prof. Dr. Andreas Eichler

1. Vorsitzender der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
Kalter Kaffee oder rasende Studenten – Mit Daten die Welt messen
Statistische Daten sind omnipräsent, sie ermöglichen in vielfacher Weise Erkenntnisfortschritte und steuern politische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Entscheidungsprozesse. Beim (Ver-)Messen der Welt in der Schule können zwei Grunderfahrungen gemacht werden: Statistische Daten bestehen immer aus einem Muster und aus Abweichungen vom Muster, die in den Naturwissenschaften negativer als Fehler bezeichnet werden. Beides, Muster wie Abweichungen, ermöglichen Erkenntnisfortschritte zu realen Phänomenen wie den im Titel genannten kalten Kaffee oder den rasenden Studenten, aber auch zu großen Themen der Zeit wie dem Klima. Die zweite Grunderfahrung besteht darin, dass viele Daten eine Mustererkennung ermöglichen, während in kleinen Datenmengen Muster und Abweichungen kaum auseinandergehalten werden können. Beide Grunderfahrungen sollen in dem Vortrag anhand von unterrichtspraktischen Beispielen diskutiert werden.

Mathematik
Mathematik | WM_01 und WM_08 |
Prof. Dr. Matthias Ludwig, Dr. Xenia Reit, Goethe Universität Frankfurt/M. | Mathematik draußen machen mit MathCityMap |
Mathematik | WM_02 |
Prof. Dr. Florian Schacht, Universität Duisburg-Essen | Digitale Medien zur kognitiven Aktivierung |
Mathematik | WM_03 und WM_10 |
Dirk Schulze, Buxtehude | Stochastik mit digitalen Mathematikwerkzeugen (und ohne) |
Mathematik | WM_05 |
Dr. Hubert Langlotz, Wutha-Farnroda / Hans-Jürgen Elschenbroich, Korschenbroich | Anschauliche Zugänge zur Analysis |
Mathematik | WM_06 |
Dr. Simone Jablonski, Goethe Universität Frankfurt/M. | Mathematische Begabung als Potential – Mathematisch begabte Schülerinnen und Schüler erkennen, fördern und fordern |
Mathematik | WM_09 und WM_14 |
B.Ed. Julia Wolfinger / Prof. Dr. Markus Hohenwarter, Johannes Kepler Universität Linz | Kollaboratives Lernen mit GeoGebra Classroom & Notizen |
Mathematik | WM_15 |
Christian Weber, José Schmitt, iMINT-Akademie Berlin | Bewertungsaufgaben im Mathematikunterricht |
Fachübergreifend
Fachübergreifend | WF_01 und WF_02 |
Anni Dörfle und Lena Spak, Köln | Lernbegleitung mit Scobees digital einführen und einfach in eine neue Lernkultur starten |
Fachübergreifend | WF_05 und WF_06 |
Malte Staeps / Franziska Marquardt, Labster ApS, København | Labster_Hybrides Lernen / virtuelle Lernübungen |
Fachübergreifend | WF_03 |
Ralph Hepp, Staatliches Studienseminar Erfurt | Differenzierung bei der Leistungsbewertung |
Biologie und Chemie
Biologie | WB_01 |
Nina Lewin / Lisa Müller, iMINT-Akademie Berlin | Impfpflicht gegen Masern – eine moralische Verpflichtung? - Ein Unterrichtsbeispiel zur Förderung der Bewertungskompetenz |
Chemie | WC_01 und WC_02 |
Prof. Dr. Alfred Flint, Tom Kempke, Universität Rostock | Ideen und Materialien für einen inklusiven Chemieunterricht |
Physik
Physik | WP_01 und WP_06 |
Albert Teichrew, Goethe-Universität Frankfurt/M. | Dynamischen Modelle und AR-Experimente im Physikunterricht |
Physik | WP_02 und WP_04 |
Jens Noritzsch, RWTH Aachen University | phyphox - Experimentieren mit dem Smartphone |
Physik | WP_03 |
Prof. Dr. Burkhard Priemer, Humboldt-Universität Berlin | Qualität von Daten: Über Messunsicherheiten im Unterricht sprechen |
Physik | WP_05 |
Sebastian Lenk / Bruno Hartmann / Lennart Mühlfeld, iMINT Akademie Berlin | Kompetenzorientiert Physik unterrichten mit Lernaufgaben zum Bewerten |