ChatGPT wertet nicht nur Datensätze im Textformat wie CSV‐Dateien aus, sondern analysiert auch WAV‐Dateien. Diese Fähigkeit nutzen wir in diesem Beitrag zur Bestimmung der Schallgeschwindigkeit mit Abflussrohren.

Mit Audio Analyzer lassen sich zu akustischen Phänomenen Spektrogramme, Frequenzspektren und Oszillogramme in hervorragender Qualität erzeugen, was quantitative Analysen von Schallereignissen ermöglicht. Hier betrachten wir jedoch niederfrequente elektromagnetische Wellen von Blitzentladungen in der Atmosphäre und schätzen die Höhe der Ionosphäre ab.

Mit Audio Analyzer lassen sich zu akustischen Phänomenen Spektrogramme, Frequenzspektren und Oszillogramme in hervorragender Qualität erzeugen, was quantitative Analysen von Schallereignissen ermöglicht. Hier betrachten wir jedoch niederfrequente elektromagnetische Wellen von Blitzentladungen in der Atmosphäre und schätzen die Höhe der Ionosphäre ab.

Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich experimentell erhobene Datensätze schnell analysieren und anschaulich visualisieren – ganz ohne tiefere Programmier‐ oder Mathematikkenntnisse. Das demonstriert dieser Beitrag exemplarisch anhand der Beschleunigungsanalyse eines Fahrzeugs unter Nutzung des Sprachmodells ChatGPT‐4o.

Die LiDAR‐Sensoren in modernen Smartphones und Tablets verpacken jede Menge spannende Physik auf engstem Raum. Mit Motion Visualizer der App Physics Toolbox lassen sich so die Konzepte Ort, Geschwindigkeit und Beschleunigung in Form eines Bewegungsspiels erschließen.

Die Schallanalyse‐App Spektroskop erlaubt, Frequenzspektren in hoher Qualität darzustellen und quantitativ auszuwerten. Wesentliche Vorteile gegenüber vergleichbaren Apps sind ihre einfache Bedienung sowie die Möglichkeit, mehrere Frequenzspektren gleichzeitig darzustellen. Das demonstriert hier die Analyse des sogenannten Residualtonhörens.

Magnetische Feldlinien sind modellhafte Visualisierungen magnetischer Felder. Allerdings bringt ihre dreidimensionale Struktur das räumliche Vorstellungsvermögen vieler Lernender an seine Grenzen. Hier eignet sich die App Magna‐AR aus der Physics Toolbox Sensor Suite sehr gut, um spielerisch eine räumliche Vorstellung der magnetischen Feldlinien um einen stromdurchflossenen Draht, eine Spule oder einen Stabmagneten zu entwickeln.

Das Projekt PhET (Physics Education Technology) der University of Colorado Boulder wurde von dem Physiknobelpreisträger Carl Wieman ins Leben gerufen. Zuerst entwickelte die Initiative interaktive Simulationen nur für den Physikunterricht, heute sind alle mathematisch‐naturwissenschaftlichen Fächer vertreten. Aktuell bietet PhET eine sehr breite Palette an Simulationen unterschiedlicher Niveaustufen.

Mit einer GPS‐Tracking‐App wie Geo‐Tracker kann man nicht nur aufzeichnen, wo man im Urlaub entlanggefahren ist. Mit Hilfe der Messdaten sind auch verschiedene kinematische Analysen von Bewegungen möglich.

Zusammenfassung Beim Lernen mit Experimenten spielt insbesondere die Verbindung der experimentellen Realität mit Modellvorstellungen und theoriebasierter Hypothesenbildung eine wichtige Rolle. Im Kontext der geometrischen Optik werden zur Vorhersage und Erklärung von optischen Abbildungen in Linsensystemen die sogenannten Konstruktionsstrahlen genutzt. Traditionell erfolgt die Darstellung der Konstruktionsstrahlen als zweidimensionale schematische Repräsentation jedoch getrennt vom Experiment. Eine Integration oder Ergänzung multimediabasierter Visualisierungen in das Experiment kann es Lernenden bei angemessener Unterstützung erleichtern, eine Verbindung der theoretischen Strahlengänge mit dem realen experimentellen Aufbau herzustellen. Dieser Praxisbericht beschreibt und vergleicht die Erweiterung realer Experimente durch verschiedene Arten virtueller Visualisierungen, sogenannte multiple externale Repräsentationen. Die Gestaltung der Repräsentationen sowie die Beurteilung ihrer Funktionen und wechselseitigen Beeinflussungen erfolgen dabei nach dem DeFT-Framework (Design, Function, Tasks). Zusätzlich berücksichtigt die Einbettung der Visualisierungen die Prinzipien der räumlichen und zeitlichen Kontiguität zur Reduktion lernirrelevanter kognitiver Belastung basierend auf Designprinzipien multimedialen Lernens. Ausgehend von Simulationen über Augmented-Reality-Experimente bis hin zu Virtual-Reality-Experimenten wird das naturwissenschaftliche Phänomen optischer Abbildungen durch Sammellinsen entlang des virtuellen Kontinuums exemplarisch an drei multimedialbasierten Erweiterungen des realen Experiments beschrieben. Die Möglichkeiten zur Einbindung von multiplen externen Repräsentationen werden abschließend vergleichend beschrieben und Vorteile der einzelnen Umsetzungen werden genannt.

Cracking (or popping) knuckles (or joints) is an (bio-) acoustic phenomenon of which most of you are aware (with dislike, in some cases), and some of you may have wondered where it comes from. We will first give a short explanation, followed by a smartphone experiment validating a central phenomenon of the sound generation mechanism.

In den vergangenen Jahren wurden viele Smartphone‐basierte Experimente vorgestellt, die besonders die Mechanik für jeden greifbar machen. Diese haben jedoch in der Regel einen Nachteil: Das Smartphone kann während des Experiments nicht bedient werden. Diese Einschränkung wird von der Physik‐App phyphox behoben.

It has been illustrated several times how the built-in acceleration sensors of smartphones can be used gainfully for quantitative experiments in school and university settings (see the overview in Ref. 1). The physical issues in that case are manifold and apply, for example, to free fall,2 radial acceleration,3 several pendula,4,5 or the exploitation of everyday contexts.6 This paper supplements these applications and presents an experiment to study elastic and inelastic collisions. In addition to the masses of the two impact partners, their velocities before and after the collision are of importance, and these velocities can be determined by numerical integration of the measured acceleration profile.

This paper continues the sequence of experiments using the acceleration sensor of smartphones (for description of the function and the use of the acceleration sensor, see Ref. 1) within this column, in this case for analyzing the radial acceleration.

It has often been reported in this column that smartphones are very suitable tools for exploring the physical properties of everyday phenomena. A very good example of this is an elevator ride. In addition to the acceleration processes, oscillations of the cabin are interesting. The present work responds to the second aspect.

This paper describes two further pendulum experiments using the acceleration sensor of a smartphone in this column (for earlier contributions concerning this topic, including the description of the operation and use of the acceleration sensor, see Refs. 1 and 2). In this paper we focus on analyzing spring pendulum phenomena. Therefore two spring pendulum experiments will be described in which a smartphone is used as a pendulum body and SPARKvue3 software is used in conjunction with an iPhone or an iPod touch, or the Accelogger4 app for an Android device.1,2 As described in Ref. 1, the values measured by the smartphone are subsequently exported to a spreadsheet application (e.g., MS Excel) for analysis.