Die MINT-Schwerpunktklasse 5D hat im Rahmen einer fächerübergreifenden Projektwoche (Physik/Informatik) den Verkehr in der Geblergasse unter die Lupe genommen. Es wurden Verkehrszählungen und Geschwindigkeitsmessungen durchgeführt; zusätzlich wurden anhand von Sensoren automatisierte Messmethoden entwickelt und analysiert.
Eine Mobilitätserhebung ergab im Schuljahr 2022/23, dass sich Schüler/innen und Lehrer/innen häufig eine Eindämmung des Autoverkehrs, sowie eine Verbesserung für klimafreundliche Alternativen wie Radverkehr wünschen. Im Rahmen einer Projektwoche sollten dazu verkehrsanalytische Daten erhoben werden, welche der Bezirkspolitik kommuniziert werden sollten.
Umsetzung / Ablauf
Im Vorfeld fand ein Austausch mit Wissenschafter/innen des Instituts für Verkehrsplanung der TU Wien statt – es wurden Möglichkeiten diskutiert, in welcher Form eine Schulklasse im Rahmen eines Projekts Verkehrsmessungen durchführen könnten. Zudem bekamen wir leihweise ein Radargerät für Geschwindigkeitsmessungen. Als Vorbereitung wurden im Informatikunterricht Einsatzmöglichkeiten von Ultraschallsensoren für Verkehrsmessungen analysiert; im Physikunterricht wurde das Thema “Geschwindigkeit” im engen Zusammenhang mit Verkehrsphysik, sowie Arten der Verkehrserhebungen behandelt.
Am Beginn der Projektwoche wurden Gruppen für verschiedene Aufgabenbereiche eingeteilt (Projektleitung und –koordination, Verkehrszählung, Geschwindigkeitsmessung, Automatisierte Messungen, PR). Für bestimmte Messungen wurden fixe Zeitfenster geplant, und jeden Tag fanden Teammeetings statt, in denen die gemeinsame Koordination besprochen wurde. Jede Gruppe hatte den Auftrag, ihre Ergebnisse zu dokumentieren (Ergebnisprotokolle, Öffentlichkeitsarbeit und ein Leitungsbericht). Der Projektablauf wurde dabei von der PR-Gruppe auf der Instagramseite medial dokumentiert.
Learnings
Aus der Sicht der Lehrpersonen war es ebenso bemerkenswert wie motivierend, dass die Schüler/innen mit viel Elan planten und tüftelten, obwohl kein unmittelbarer “Notendruck” vorhanden war (es handelte sich um ein Semesterabschlussprojekt nach “Notenschluss”). Teilweise blieben Schüler/innen länger in der Schule, um technische Probleme zu lösen, und arbeiteten vereinzelt auch zu Hause weiter – hier war viel an intrinsischer Motivation zu spüren. Dazu kam ein in der Klasse zuvor nicht in der Form ausgeprägter Gruppenzusammenhalt zu Tage, der auch beim gemeinsamen Frühstück nach den morgendlichen Verkehrszählungen spürbar war. Beachtlich war auch, wie die doch sehr komplexe Einteilung der Verkehrszählungen (sowohl Knotenpunktzählungen als auch Querschnittszählungen) und auch die von technischen Problemen begleiteten automatisierten Messungen von den verantwortlichen Gruppen gemeistert wurden (siehe “Leitungsbericht”). Was die automatisierten Erhebungen betrifft, konnten Optimierungen im Einsatz der Sensoren durchgeführt werden, wenngleich die Praxistauglichkeit nicht gegeben ist. Allein aber die raschen Fortschritte in der kurzen Zeit (und angesichts der technischen Schwierigkeiten) zeigen, dass hier wichtige Lernprozesse stattgefunden haben – nicht nur, was die analytische Herangehensweise betrifft, sondern auch in Bezug auf soziale Aspekte wie “trouble shooting” oder Frustrationstoleranz. Zu den Lerneffekten zählte allerdings auch, dass zum Teil Daten nicht transparent erhoben wurden (etwa bei den manuellen Geschwindigkeitsmessungen) – hier wurde ausführlich nachbesprochen, dass zu manchen Fragestellungen keine Aussagen getroffen werden können (siehe Ergebnisbericht), und worauf man in Zukunft hierbei achten sollte. Dass auch Personen der Stadtverwaltung via Social media Interesse an den gewonnenen Daten zeigten, trug mit Sicherheit dazu bei, dass im Sinne der Selbstwirksamkeit der Schüler*innen von einem gelungenen Projekt gesprochen werden kann.
Ergebnis / Weiterentwicklung
Die Ergebnisse des Projekts sind im Ergebnisbericht zusammengefasst (siehe Dateianlage). Überraschend war vor allem, dass bei der Knotenpunktzählung etwa ein Drittel der erfassten Fahrzeuge Fahrräder waren; zudem war ebenso aufschlussreich, dass die Radarmessung bereits im Schnitt eine Geschwindigkeit der Autos im Bereich der Maximalgeschwindigkeit (bzw. darüber) ergab. Die erst gegen Ende der Woche erfassten technischen Probleme beim Einsatz der Sensoren lassen für zukünftige Projekte Spielraum, um automatisierte Messungen zu verbessern. In seiner Wirkung geht das Projekt über die sozialen und inhaltlichen Lerneffekte der einzelnen Schüler/innen hinaus: Bei der Präsentation der Ergebnisse in der Hernalser Bezirksvertretung wurden die Ergebnisse vom Bezirksvorsteher Peter Jagsch an das Amt für Straßenverwaltung und Straßenbau (MA 28) weitergeleitet und von der Wiener Mobilitätsagentur für Analysen zum Ausbau der Radverkehrsinfrastruktur aufgenommen.
Teilnehmer_innen
Schüler/innen der MINT-Schwerpunktklasse 5D des Hernalser Gymnasiums; Lehrpersonen: Reinhard Klauser, Philipp Prinzinger, Thomas Pühringer
Vorstellung Projektleiter_innen
Reinhard Klauser: Physiklehrer der 5D
Philipp Prinzinger: Informatiklehrer der 5D
Thomas Pühringer: Klassenvorstand und Lehrer der 5D für Mathematik und Biologie
