Von der Ansteckung zur Diagnose

Krankheiten verstehen mit Daten und Experimenten

Zielgruppe und Rahmenbedingungen

  • ab der 7. Jgst.
  • ganztägig 8:30 - 15:30 Uhr oder 2 halbe Tage

Projektbeschreibung

Am Projekttag untersuchen die Lernenden, wie sich Krankheiten ausbreiten und wie Infektionen nachgewiesen werden können. Dabei arbeiten sie praxisnah, forschend und fachübergreifend.

Im ersten Teil simulieren die Schülerinnen und Schüler die Ausbreitung von Krankheiten in einem Modellversuch zur Veranschaulichung und werten die entstehenden Daten aus. Im kritischen Diskurs erläutern die Lernenden, welche Annahmen dem Modellversuch zugrunde liegen und üben Modellkritik. Sie berechnen Kennwerte, stellen Verläufe verschiedener Altersgruppen grafisch dar und interpretieren die Ergebnisse. So erfahren sie, wie Modelle in der Biologie und mathematische Modelle zur Beschreibung realer Prozesse genutzt werden und welche Grenzen solche Modelle haben.

Der zweite Teil befasst sich mit dem Nachweis von Krankheiten. Im Labor führen die Lernenden einen ELISA-Test durch und analysieren die Messergebnisse. Dabei erkennen sie typische Fehlerquellen und erläutern, unter welchen Bedingungen Testergebnisse belastbar sind oder zu Fehlinterpretationen führen können.

Durch die Verbindung beider Teile entwickeln die Schülerinnen und Schüler ein fundiertes Verständnis dafür, wie Daten, Tests und Annahmen die Aussagekraft von Prognosen beeinflussen. Die Schülerinnen und Schüler erleben, wie mathematische Modelle reale Infektionsprozesse abbilden, erheben und analysieren eigene Daten, diskutieren die zugrundeliegenden Annahmen und Grenzen ihrer Versuche und prüfen die Zuverlässigkeit diagnostischer Verfahren. Das Projekt fördert dabei Datenkompetenz, Modellkompetenz, experimentelles Arbeiten, kritisches Urteilen und fachübergreifendes Denken und zeigt Mathematik und Biologie als relevant, aktuell und handlungsorientiert.

 

Das Projekt fördert insbesondere:

  • Daten-, Modell- und Modellierungskompetenz durch Simulationen, Berechnungen und grafische Auswertungen
  • Experimentier- und Auswertungskompetenz durch eigenständiges Arbeiten im Labor
  • Urteils- und Bewertungskompetenz im Umgang mit Testergebnissen, Prognosen und Unsicherheiten
  • Fachübergreifendes Denken an der Schnittstelle von Mathematik, Biologie und gesellschaftlichen Fragestellungen

Die Lernumgebung motiviert durch ihren hohen Praxisbezug und zeigt eindrucksvoll, wie schulisches Wissen hilft, komplexe reale Probleme zu verstehen. Sie bietet Lehrkräften eine strukturierte, kompetenzorientierte Projektidee im aktuellen fachlichen Kontext und ermöglicht Schülerinnen und Schülern einen handlungsorientierten, erkenntnisreichen Zugang zu moderner Naturwissenschaft.