example report grammar check part 1

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-01.txt

@@ -9,23 +9,18 @@ näher kommen können, indem ihr jeweils ein Thema des Workshops pro Aufgabe int
 Um zu wissen, wo es hingeht, findet ihr auch in diesem Ordner schon das vollständige Protokoll zum Ansehen.
 
 Aufgabe:
-Heute fällt diese Aufgabe noch nicht zu umfangreich aus. Es geht zunächst nur um das erstellen 
-des Ordners in dem ihr diese Aufgabe immer weiter ergänzt. 
+Heute fällt diese Aufgabe noch nicht zu umfangreich aus. Es geht zunächst nur um das Erstellen 
+des Ordners, in dem ihr diese Aufgabe immer weiter ergänzt. 
 
-1) Erstellt (z.B. in einem Ordner unter ~/Documents) einen neuen Ordner mit dem Namem v16516.
+1) Erstellt (z.B. in einem Ordner unter ~/Documents) einen neuen Ordner mit dem Namen v16516.
+    Oder nutzt unsere Protokollvorlage: https://github.com/pep-dortmund/toolbox-workshop-protocol-template
 
 2) Kopiert den Ordner data aus diesem Aufgabenordner in den Ordner v16516.
 
-Das war es schon, morgen gehts weiter.
+Das war es schon, morgen geht's weiter.
 
 Erklärung:
 
 Im Ordner 'v16516' befindet sich noch nicht viel, nur eine leere Pythondatei und ein Ordner 'data' in dem sich 
 die Textdateien mit den Messwerten befinden, die ihr für die Auswertung verwenden werdet. Das spaßige Abtippen 
-der Messwerte aus dem Laborbuch, haben wir euch schonmal abgenommen. ;)
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+der Messwerte aus dem Laborbuch haben wir euch schonmal abgenommen. ;)

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-02.txt

@@ -1,20 +1,20 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgabe:
-Mit den Informationen zu numpy habt ihr nun die Möglichkeit die Messwerte aus dem Ordner 'data'
+Mit den Informationen zu numpy habt ihr nun die Möglichkeit, die Messwerte aus dem Ordner 'data'
 einzulesen und zu verarbeiten.
 
 1. Importiert numpy in der Datei 'auswertung.py', lest die Messwerte in den Dateien im Ordner 'data' ein
-   (achtet auf die Angabe der Einheiten zu den Messwerten)
-2. Gebt diese auf das Terminal aus um zu sehen ob, die Werte richtig geladen wurden
-3. Berechnet mit den Daten folgende Werte (die Gleichungen stehen im fertigen Beispiel-Protokoll)
-  - Radius r von Ball und Zylinder
-  - Trägheitsmoment I von Ball und Zylinder
-  - Zeitdauern t für das Herabrollen beider Objekte
-4. Gebt auch diese berechneten Werte auf das Terminal aus, um diese zu überprüfen
-5. Die Messung wurde für jede Höhe dreifach durchgeführt. Berechnet für jede Höhe 
-   jeweils den zugehörigen Mittelwert der Zeitdauern
+   (achtet auf die Angabe der Einheiten zu den Messwerten).
+2. Gebt diese auf das Terminal aus, um zu sehen, ob die Werte richtig geladen wurden.
+3. Berechnet mit den Daten folgende Werte (die Gleichungen stehen im fertigen Beispiel-Protokoll):
+  - Radius r von Ball und Zylinder,
+  - Trägheitsmoment I von Ball und Zylinder,
+  - Zeitdauern t für das Herabrollen beider Objekte.
+4. Gebt auch diese berechneten Werte auf das Terminal aus, um diese zu überprüfen.
+5. Die Messung wurde für jede Höhe dreifach durchgeführt. Berechnet für jede Höhe
+   jeweils den zugehörigen Mittelwert der Zeitdauern.

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-03.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgabe:
@@ -17,11 +17,8 @@ Die Berechnung von Ausgleichskurven wird erst durch eine weitere Bibliothek (sci
 Jedoch könnt ihr den Verlauf der theoretischen Funktionen bereits in die Plots einzeichnen.
 
 3. Schreibt jeweils eine Python-Funktion für die Gleichungen t_B(h) und t_Z(h) (Gleichungen 4 und 5 im Protokoll).
-   Lls Wert für g könnt ihr 9.81 verwenden (auch dafür wird scipy noch eine bessere Lösung sein)
-4. Erstellt mit np.linspace ein array mit vielen Werten die für den Plot der Theorie-Funktion verwendet werden können.
-   (da matplotlib im Prinzip einzelne Punkte zeichnet bzw. diese mit Geraden verbindet, braucht man für Theorie-Funktion 
+   Als Wert für g könnt ihr 9.81 m/s² verwenden (auch dafür wird scipy noch eine bessere Lösung sein).
+4. Erstellt mit np.linspace ein array mit vielen Werten, die für den Plot der Theorie-Funktion verwendet werden können.
+   (Da matplotlib im Prinzip einzelne Punkte zeichnet bzw. diese mit Geraden verbindet, braucht man für Theorie-Funktion 
     sehr viele Punkte und kann nicht einfach nur die Messwerte für h verwenden.)
-5. Ergänzt die Theorie-Funktion im jeweiligen plot der Messwerte.
-
-
-
+5. Ergänzt die Theorie-Funktion im jeweiligen Plot der Messwerte.

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-04.txt

@@ -1,19 +1,18 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
-
 Aufgabe:
 Mit den Informationen zu scipy könnt ihr nun die Theorie-Funktionen aus der letzten Aufgabe
 zu Fit-Funktionen abändern und so physikalische Größen als Fit-Parameter bestimmen.
 
 1. Ändert die Theorie-Funktionen aus der letzten Aufgabe zu Fit-Funktionen, diese benötigen
    zusätzliche Argumente für die Fit-Parameter. Und diese Fit-Parameter müssen auch in der 
    Funktion verwendet werden. Konkret:
-   - Die Fallbeschleunigung g die in der letzten Aufgabe als 9.81 angenommen wurde, ist jetzt ein
-   Fit-Parameter g.
+   - Die Fallbeschleunigung g, die in der letzten Aufgabe als 9.81 m/s² angenommen wurde,
+      ist jetzt ein Fit-Parameter g.
    - Außerdem ist noch ein weiterer Parameter t0 nötig, wie ihr dem finalen Beispielprotokoll entnehmen könnt.
 
 2. Importiert die Funktion curve_fit aus scipy.optimize.
@@ -29,6 +28,6 @@ zu Fit-Funktionen abändern und so physikalische Größen als Fit-Parameter best
 
 6. Im finalen Beispielprotokoll wurden auch das Trägheitsmoment der Objekte durch einen weiteren 
    Fit bestimmt (dabei ist dann der Theoriewert von g anzunehmen).
-   Ergänzt die notwendigen Fit-Funktionen und Plots für diesen Auswertungsschritt in dem ihr die
+   Ergänzt die notwendigen Fit-Funktionen und Plots für diesen Auswertungsschritt, in dem ihr die
    vorangegangenen Schritte für diesen Fit wiederholt.