Carl von Ossietzky Universität Oldenburg

Einsendeschluss

31.05.2026

Beteiligte Fächer

Biologie, Chemie, Informatik, Mathematik, Physik

Auch im Schuljahr 2025/26 sammeln wir die besten Seminarararbeiten in den Fächern Biologie, Chemie, Informatik, Mathematik und Physik. Wir erhielten im letzten Jahr über 70 Arbeiten für die fünf Fächer. 

Die Preisverleihung findet am 2. Oktober 2026 auf dem Campus der Universität statt. Die Sieger*innen werden bis Mitte September informiert und eingeladen. 

 

Jetzt Arbeit einreichen

Kontakt

Carl von Ossietzky-Universität Oldenburg
Geschäftsstelle Fakultät V
Herr Dr. Andreas Hiemstra
Ammerländer Heerstraße 114-118
26111 Oldenburg

Zur Webseite

Regionen

Landkreis Ammerland

Landkreis Aurich

Landkreis Cuxhaven

Landkreis Cloppenburg

Landkreis Diepholz

Landkreis Emsland

Landkreis Friesland

Landkreis Leer

Landkreis Oldenburg

Landkreis Osterholz

Landkreis Rotenburg

Landkreis Vechta

Landkreis Verden

Landkreis Wesermarsch

Landkreis Wittmund

Stadt Emden

Stadt Oldenburg

Stadt Wilhelmshaven

Stadt Delmenhorst

Landkreis Stade

Unsere Preisträger

Die Oldenburger Sieger*innen 2024
Die Oldenburger Sieger*innen 2023
Die Oldenburger Preisträger*innen 2021
Die Oldenburger Preisträger*innen 2021
In einer Videokonferenz wurden die Oldenburger Sieger*innen geehrt.
Die Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2018
Die Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2017
Die Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2016
Oldenburger Preisträger 2015
Die Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2014
Die Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2013
Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2012
Oldenburger Preisträgerinnen und Preisträger 2011

2019 – Informatik, 2. Platz,
Simon C.
Ludwig-Maximilians-Universität München

Neuronale Netze: Grundlagen und einfaches Anwendungsbeispiel

2020 – Chemie, 1. Platz,
Nikola S.
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Acetylsalicylsäure: Von der Weidenrinde zum Medikament

2018 – Informatik, 1. Platz,
Lukas M.
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Künstliche neuronale Netze am Beispiel der Klassifizierung von Scandaten