Lehramt­sarbeiten

Es soll ein angeleitetes Rollenspiel für Jugendliche entwickelt und erprobt werden, in welchem die Lernenden Aspekte des wissenschaftlichen Erkenntnisprozesses nachvollziehen und reflektieren können. Der wissenschaftliche Kontext sowie die inhaltliche Schwerpunksetzung kann frei gewählt werden. Es kommen u. a. folgende Schwerpunkte in Frage:

• Kreislauf des wissenschaftlichen Arbeitens – Von der Fragestellung bis zur Veröffentlichung
• Unsicherheiten in der Wissenschaft
• Wissenschaftliche Streitkultur
• Der Prozess des Peer Review

Diese Arbeit soll in Kooperation mit der Didaktik der Physik erstellt werden. Der
Kontext des Rollenspiels muss jedoch nicht ausschließlich die Forschung in der Kern- und Teilchenphysik sein.

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Doktorand, wissenschaftlicher Mitarbeiter

Name

Philipp Lindenau

PSE, Lehre MS

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Professur für Didaktik der Physik

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Recknagel-Bau, B305 Haeckelstraße 3

01069 Dresden

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Ziel ist es, die Forschung zum Klimawandel mit der Teilchenphysik durch die Auseinandersetzung mit dem CLOUD-Experiment am CERN (siehe 1 und 2) in einer Unterrichtseinheit zu verknüpfen. Dies hat das Potenzial, die Kreativität, das kritische Denken und das Verständnis für die Natur der Wissenschaft bei den Schüler:innen zu fördern und ihr Verständnis der Teilchenphysik durch deren Anwendung in einem realen Kontext zu vertiefen. Die Unterrichtseinheit soll mit einer kleinen Gruppe von Schüler:innen erprobt werden. Die Arbeit soll in Kooperation mit der Didaktik der Physik erstellt werden.

(1) https://www.home.cern/science/experiments/cloud
(2) https://cerncourier.com/a/cloud-experiment-sharpens-climate-predictions/

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wissenschaftliche Mitarbeiterin

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Dr. Farahnaz Sadidi

PSE

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Professur für Didaktik der Physik

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Im Netzwerk Teilchenwelt wurde umfangreiches Unterrichtsmaterial zur Teilchenphysik erstellt. Die Erkenntnisse des Standardmodells werden darin mithilfe des Konzepts von Ladungen und Wechselwirkungen beschrieben. Dieser Ansatz, der sich in der populärwissenschaftlichen Literatur und in Schulbüchern bislang kaum widerspiegelt, soll durch geeignete Arbeitsblätter ergänzt werden.

Diese Arbeit soll in Kooperation mit der Didaktik der Physik erstellt werden.

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Doktorand, wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Philipp Lindenau

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Professur für Didaktik der Physik

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Mitgestaltung und Weiterentwicklung des ATLAS Open Data Portal am CERN (http://opendata.cern.ch/) mit folgenden Aufgaben zur Auswahl:

• Mitarbeit und Aufbereitung der Dokumentation zum ATLAS Datensatz
• Implementierung neuer Inhalte im Open data Portal (nur für Programmier-Profis)
• Entwicklung neuer Ideen für die Darstellung von Lerninhalten auf dem Open Data Portal

Die Arbeit soll in Kooperation mit der Didaktik der Physik erstellt werden.

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Doktorand, wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Philipp Lindenau

PSE, Lehre MS

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Recknagel-Bau, B305 Haeckelstraße 3

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Bachelor Thesis, Research Studies Master, Master Thesis in Experimental Particle Physics

• Multivariate analysis, machine learning and artificial intelligence
• Optimisation of data analyses for particle searches and reconstruction of particle decays
• Application and development of software for statistical data analysis

One of the research activities of the ATLAS group at the Institute of Nuclear and Particle Physics is the search for new Higgs bosons in extensions of the Standard Model at the Large Hadron Collider (LHC). A large data set is available from ATLAS Run-2 and Run-3 with a total luminosity of 200 fb^-1, which can be analysed. More data are currently being recorded by ATLAS.

In many scenarios beyond the Standard Model, the decay of the new Higgs bosons is into a pair of tau leptons. We therefore study the hadronic decay of such tau leptons in detail, in particular, to obtain a high significance for the Higgs signal, and a large suppression of backgrounds.

In the data analyses, we exploit advanced statistical methods and very often apply methods of machine learning to optimize the selection algorithms or parameter settings.

The topics of the Bachelor and Master theses will be defined individually according to your interest and to the current state of research.

In the thesis project, you will learn software-based methods of data analysis and statistics, the application of machine learning tools, and the use of modern particle detectors.

You should bring a basic knowledge of particle physics. Programming skills would be an asset, but we will also provide introductory sessions to all necessary programming and analysis tools.

© CERN

Bachelor Thesis, Research Studies Master, Master Thesis in Experimental Particle Physics

• Machine learning und artificial neural networks
• Optimisation of the energy measurement of photons, electrons and hadronic jets with Liquid-Argon calorimeters
• Programming or simulation of electronic and digital signal processing
• Statistical analysis of measurement data

The Liquid-Argon Calorimeters (LAr Calorimeters) of the ATLAS detector at the LHC are going to be upgraded with new readout electronics for operating at highest LHC luminosities. The calorimeter signals shall be reconstructed with improved energy and spatial resolution so that particles produced in proton-proton collisions can be identified with higher precision. The goal is, for example, an improved detection of Higgs boson decays with the ATLAS detector.

The particle identification and energy reconstruction must be performed in real-time, and the time to provide the energy calculation in each detector cell must not take longer than 0.5 μs. For this reason, we use modern and fast programmable electronic circuits, so-called Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) for signal reconstruction. We exploit deep learning methods and artificial intelligence to optimize our measurements.

In the Bachelor or Master thesis, the energy reconstruction of the ATLAS LAr Calorimeters shall be improved using machine learning approaches.

In the research project, you will learn the application of machine learning tools (e.g. keras), software-based data analysis, and the functioning of a modern particle detector and electronic readout systems.

If you are interested you may also learn about programming of FPGAs using the programming language VHDL. You can get involved in the application of machine learning algorithms or on advanced data processing procedures running on FPGA devices.

You should bring a basic knowledge of particle physics, and the motivation to learn more about machine learning and/or FPGA programming. Basic programming skills are an asset. We also provide introductory sessions to VHDL and the analysis tools needed for your work.

© CERN

© IKTP