B2.41 - Wissenschafts- und Technologieforschung
B2.41 - Wissenschafts- und Technologieforschung

B2.41 - Wissenschafts- und Technologieforschung - Übungen

Recherche en sciences et technologies


Übung 1: Ein Wort zuordnen

Anleitung: Ordnen Sie jedes Wort seiner Definition zu.

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une hypothèse: Une proposition provisoire que l'on teste pour expliquer un phénomène. (eine Hypothese: Ein vorläufiger Vorschlag, den man testet, um ein Phänomen zu erklären.)
le biais: Erreur systématique qui fausse les résultats et compromet la conclusion. (die Verzerrung: Systematischer Fehler, der die Ergebnisse verfälscht und die Schlussfolgerung beeinträchtigt.)
un graphique: Représentation visuelle des données — si elle est claire, on comprend vite ! (ein Diagramm: Visuelle Darstellung von Daten — wenn sie klar ist, versteht man es schnell!)

Übung 2: Prüfungsvorbereitung (QR: Audio)

Anleitung: Lies den Text, fülle die Lücken mit den fehlenden Wörtern und beantworte die untenstehenden Fragen.

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Note interne - lire un résumé de recherche avant décision d'achat

Fülle die Lücken aus: supprimer, méthodologie, données, échantillon, variance, protocole, biais, hypothèse

(Interne Notiz – eine Forschungszusammenfassung vor einer Kaufentscheidung lesen)

Dans une note adressée au comité achats, la direction R&D présente une étude sur un outil d'IA de tri de CV. L' est simple : réduire le temps de présélection sans augmenter les erreurs. La compare deux groupes sur quatre semaines : recrutement classique versus outil IA, avec contrôle du et du même de postes.

Les montrent une baisse du délai moyen, mais une corrélation avec un écart de sélection selon l'école d'origine, signe possible de . Sur le graphique, la tendance se stabilise après la deuxième semaine, tandis que la reste élevée pour certains métiers. Conclusion provisoire : utiliser l'outil en mode assisté, interpréter les résultats avec prudence et les variables non pertinentes avant tout déploiement.
In einer an den Einkaufsausschuss gerichteten Notiz stellt die F&E-Leitung eine Studie zu einem KI-Tool für die Vorsortierung von Lebensläufen vor. Die Hypothese ist einfach: die Zeit für die Vorauswahl zu reduzieren, ohne die Fehler zu erhöhen. Die Methodik vergleicht zwei Gruppen über vier Wochen: klassisches Recruiting versus KI-Tool, mit Kontrolle des Protokolls und derselben Stichprobe an Stellen.

Die Daten zeigen eine Verringerung der durchschnittlichen Dauer, aber auch eine Korrelation mit einer Selektionsabweichung je nach Herkunftsschule, ein mögliches Zeichen für Verzerrung. In der Grafik (siehe Legende) stabilisiert sich der Trend nach der zweiten Woche, während die Varianz für bestimmte Berufe hoch bleibt. Vorläufiges Fazit: das Tool im assistierten Modus nutzen, die Ergebnisse mit Vorsicht interpretieren und nicht relevante Variablen vor jeder Einführung entfernen.

  1. Quels éléments du texte expliquent la démarche de recherche (hypothèse, protocole, données, résultats) et quelle décision l'entreprise semble envisager, avec quelles précautions ?

    (Welche Elemente des Textes erläutern das Forschungsvorgehen (Hypothese, Protokoll, Daten, Ergebnisse) und welche Entscheidung scheint das Unternehmen in Betracht zu ziehen – mit welchen Vorsichtsmaßnahmen?)

Übung 3: Hörverstehen

Anleitung: Hören Sie sich die Audioaufnahme an und beantworten Sie die Fragen.

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(Diese Woche ziehe ich eine Zwischenbilanz zu unserem Sensoren-Experiment zur Luftqualität. Unsere Hypothese ist, dass ein neuer Filter die Partikel reduziert, ohne die Messungen zu verfälschen. Methodisch wenden wir dasselbe Protokoll in zwei Büros an und kontrollieren die Temperatur. Wir haben eine Stichprobe von vierzig Tagen an Daten. Auf dem Diagramm ist der Trend rückläufig, aber die Varianz bleibt groß, daher ist die Korrelation noch nicht belastbar. Ich werde zwei offensichtlich verzerrte Tage entfernen und erneut vergleichen. Wenn sich das Ergebnis nach zusätzlichen Tests bestätigt, werden wir eine Unterlage für ein Erfindungspatent vorbereiten.)
Wahr Falsch

(Das Team verwendet in zwei Orten genau dieselben Messbedingungen und kontrolliert die Temperatur.)

(Die Daten zeigen bereits eine sehr zuverlässige und stabile Korrelation, ohne große Streuung.)

(Bevor sie schließt, plant die Person, einige als verzerrt eingestufte Daten auszuschließen und den Vergleich erneut durchzuführen.)

Übung 4: Mehrfachauswahl

Anleitung: Wählen Sie die richtige Lösung

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1. Comme vous ___ rigoureusement les variables, le biais est mieux identifié !

(Da Sie die Variablen rigoros ___, wird der Bias besser identifiziert!)

2. Quelle précision : vous ___ la tendance du graphique sans confondre corrélation et causalité !

(Welche Präzision: Sie ___ den Trend des Diagramms, ohne Korrelation und Kausalität zu verwechseln!)

3. Que de temps gagné quand le laboratoire ___ les doublons dans les données !

(Wie viel Zeit gespart, wenn das Labor die Duplikate in den Daten ___!)

Übung 5: Dialogkarten

Anleitung: Übe das Gespräch mit deinem Lehrer oder deinen Mitschülern.

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Übung 6: Diskussionsfragen (QR: KI+)

Anleitung: Sprechen: übersetzen und antworten (QR: KI+)

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Nützliche Ausdrücke:

Ce qui est frappant, c’est que… / Comme on le voit sur le graphique, … / Si l’on compare les résultats, …

  1. Vous lisez un article présentant une étude sur une nouvelle technologie de santé : quelle est, selon vous, l’hypothèse principale et sur quelles données l’auteur s’appuie ?
    Sie lesen einen Artikel, der eine Studie über eine neue Gesundheitstechnologie vorstellt: Was ist Ihrer Meinung nach die Hauptannahme, und auf welche Daten stützt sich der Autor?

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  2. Dans un graphique vu au travail, on observe une corrélation entre deux variables : comment décririez-vous la tendance et quelle conclusion prudente peut-on en tirer ?
    In einem Diagramm, das man bei der Arbeit gesehen hat, beobachtet man eine Korrelation zwischen zwei Variablen: Wie würden Sie den Trend beschreiben, und welche vorsichtige Schlussfolgerung kann man daraus ziehen?

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Übung 7: Korrespondenz verfassen (QR: KI+)

Anleitung: Schreibe eine Antwort auf folgende Nachricht, die der Situation angemessen ist.

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Objet : Point rapide sur les tests capteur

Bonjour,

Pour la réunion de jeudi, peux-tu me faire un retour écrit sur la dernière expérience du capteur (prototype B) ? On a un échantillon de 24 mesures, et le graphique montre une hausse de la précision après mise à jour du protocole, mais aussi plus de variance selon la température. J'ai peur d'un biais lié à l'étalonnage de la semaine dernière. Si tu peux interpréter la tendance et conclure sur ce qu'on présente (et ce qu'on supprime), ce serait top.

Merci,
Clara Martin


Betreff: Kurzes Update zu den Sensortests

Hallo,

Für das Treffen am Donnerstag: Kannst du mir ein schriftliches Feedback zur letzten Versuchsreihe des Sensors (Prototyp B) geben? Wir haben eine Stichprobe von 24 Messungen, und das Diagramm zeigt eine Verbesserung der Genauigkeit nach der Aktualisierung des Protokolls, aber auch mehr Varianz je nach Temperatur. Ich befürchte einen Bias im Zusammenhang mit der Kalibrierung der letzten Woche. Wenn du den Trend interpretieren und daraus ableiten kannst, was wir präsentieren (und was wir weglassen), wäre das super.

Danke,
Clara Martin


Nützliche Redewendungen:

  1. Comme le graphique le montre, on observe…

    (Wie das Diagramm zeigt, beobachtet man …)

  2. Quel écart entre les mesures à 20 °C et à 30 °C !

    (Was für ein Unterschied zwischen den Messungen bei 20 °C und bei 30 °C!)

  3. Je propose de comparer… avant de conclure que…

    (Ich schlage vor, … zu vergleichen, bevor wir schlussfolgern, dass …)

Bonjour Clara,

Merci pour ton message. Sur les 24 mesures du prototype B, on note une amélioration de la précision après la mise à jour du protocole. En revanche, la variance augmente quand la température s'écarte de 22–24 °C : à 30 °C, les résultats sont plus dispersés, ce qui rend la tendance moins fiable.

Je partage ton inquiétude concernant un possible biais d'étalonnage. Pour jeudi, je propose de présenter le gain moyen de précision, mais d'éviter d'interpréter fermement la corrélation température/précision tant qu'on n'a pas refait des tests avec un étalonnage contrôlé. On pourrait aussi comparer rapidement avec quelques mesures du prototype A comme témoin.

Si tu es d'accord, je lance une série courte de tests (mêmes conditions, nouvel étalonnage) et j'envoie les données avant mercredi soir.

Bien à toi,
[Prénom]

Hallo Clara,

danke für deine Nachricht. Bei den 24 Messungen des Prototyps B ist nach der Aktualisierung des Protokolls eine Verbesserung der Genauigkeit festzustellen. Allerdings nimmt die Varianz zu, sobald die Temperatur von 22–24 °C abweicht: Bei 30 °C sind die Ergebnisse stärker gestreut, was den Trend weniger zuverlässig macht.

Ich teile deine Sorge wegen eines möglichen Kalibrierungsbias. Für Donnerstag schlage ich vor, den durchschnittlichen Genauigkeitsgewinn zu präsentieren, aber die Korrelation Temperatur/Genauigkeit nicht eindeutig zu interpretieren, solange wir keine Tests mit kontrollierter Kalibrierung wiederholt haben. Wir könnten außerdem kurz mit einigen Messungen des Prototyps A als Referenz vergleichen.

Wenn du einverstanden bist, starte ich eine kurze Testserie (gleiche Bedingungen, neue Kalibrierung) und schicke die Daten bis spätestens Mittwochabend.

Viele Grüße
[Vorname]