5 Top Video-Vorlesungen
BLOG: Graue Substanz
Fünf erstklassige, frei verfügbare Onlinekurse.
“Wenn ich nicht mehr lehren könnte, würde ich sterben” sagt Walter Lewin. Er hat es mit einem Portrait in die “Zeit” geschafft und ist wahrscheinlich der bekannteste Hochschullehrer, der über seine Onlinekurse (video lectures) weltweit bekannt wenn nicht gar berühmt wurde – und als Lehrer unsterblich.
Ich will fünf andere vorstellen, meine zur Zeit liebsten Vorbilder und alle Vorlesungen sind meine Empfehlungen für Studenten, die interdisziplinär quereinsteigen, etwa aus der Medizin oder Biologie kommend, in meinen Forschungsbereich, der Nichtlinearen Physik mit Anwendung in der Medizintechnik und Computational Neuroscience.
Was Sie mitbringen müssen ist Kenntnis in Differentialgleichungen, Linearen Systeme, Wissenschaftlichen Rechnen und in Statistischer Physik, insbesondere Phasenübergänge. Und das alles bekommt man auch im Netz (wobei man eine hohe Selbstdisziplin mitbringen muss und Übungsaufgaben rechnen sollte).
In dieser Reihenfolge vorgestellt:
Differentialgleichungen
Differential Equations von Arthur Mattuck
Lineare Systeme
Linear Systems and Optimization | Introduction to Linear Dynamical Systems von Stephen Boyd
Wissenschaftliches Rechnen
Computational Science and Engineering I von Gilbert Strang
Statistische Physik
Statistische Mechanik
Statistical Mechanics von Leonard Susskind
(Nur hier ein Kommentar: diese Reihe ist Teil eines Bildungsprogramm für Erwachsenen und keine Vorlesung nach üblichen Universitätsstandard. Ein solider Überblick und Intuition steht im Vordergrund dieser kurzen, es sind nur 10 Vorlesungen, Reihe.)
Statistische Mechanik mit Schwerpunkt Phasenübergänge
Statistical Mechanics von Leo Kadonoff
Alle fünf sind in meinen Augen aus einer Spitzengruppe herausragende Lehrer. Ich will deswegen gar nicht mehr zu den einzelnen Vorlesungen schreiben.
Trotzdem will ich drei von ihnen besonders hervorheben, Leo Kadanoff (University of Chicago) war 2007 Präsident der American Physical Society (APS) und Gilbert Strang (MIT) war Präsident der Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). Als solche nehmen sie eine Vorbildfunktion ein. Dass in dieser Position auch erstklassige Lehrende waren, ist erfreulich (sie alle haben auch fundamentale Forschungsarbeiten gemacht). Leonard Susskund (Stanford) ist als einer der Väter der String-Theorie ebenso weit über sein Forschungsgebiet bekannt und hat viel zur aktiven Wissenschaftskommunikation beigetragen.
@Markus Dahlem
Der Vollständigkeit halber möchte ich auf http://www.golem.de/1201/89251.html verweisen. Sie gehen den nächsten Schritt in die gleiche Richtung.
@Markus Dahlem
Es fehlt eigentlich nur noch die Anpassung von Khan-Academy an Hochschulinhalte. Da hinken Unis schlichtweg hinterher.
Lehre wird sich ändern
Vielen Dank für die zwei Hinweise. Kannte ich noch nicht.
Der erste Link führt zu einer Vorlesung “Introduction to Artificial Intelligence” (Einführung in die künstliche Intelligenz).
Von der Khan Academy hörte ich allerdings schon.
Kurze: Nebenbemerkung: mein Bereich Nichtlinearer Dynamik mit seinen Anwendung in der Medizintechnik (zumindest über die ich forsche) hat sich weit auseinandergelebt von dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.
Vielleicht auch deswegen kannte ich diese Vorlesung noch nicht (und profitiere von einer Auffrischung selber noch viel).
Künstliche Neuronale Netzwerke: Perzeptron, Hopfield, Fehlerrückführende Netze und Selbstorganisierende Karten (Kohonen) quetsche ich, nur damit diese nicht ganz wegfallen, in eine Doppelstunde der Vorlesung.
In Magdeburg hatte ich dazu eine ganze Vorlesung über ein Semester gehalten. Damals hätte ich mich gefreut so eine Vorlage zu haben.
Mein Fazit: Lehre wird sich ändern, solche Quellen muss man nutzen als Student und als Lehrender.