FarmBeats für Lernende
Das Programm kombiniert ein kostengünstiges Micro:Bit-basiertes Hardware-Kit mit kostenlosem kuratiertem Lehrplan und Aktivitäten, die den Schülern praktische Erfahrungen in der Präzisionslandwirtschaft geben sollen. Der Lernfortschritt ermöglicht es den Schülern, die Auswirkungen moderner Werkzeuge und die Möglichkeiten in der Landwirtschaft leicht zu erkennen.
FarmBeats for Students kann mit jedem Gerät mit einem Webbrowser ausgeführt werden, sodass es für jeden leicht zugänglich ist.
Erste Schritte – Micro:Bit-Version von FarmBeats for Students
Schritt 1 : Laden Sie den kostenlosen Lehrplan und die kostenlosen Aktivitäten herunter.
- Abschnitt 1:Sammeln von Daten durch Sensoren mit micro:bit (geeignet für Klassen 6+/Alter 11+)
- Abschnitt 2:Analysieren von Big Data (geeignet für Klassen 9+/Alter 14+)
- Abschnitt 3:Entsperren von Datenerkenntnissen mit KI (geeignet für Klassen ab 9 jahren bzw. ab 14 Jahren)
Schritt 2 - Greifen Sie in jedem Webbrowser auf MakeCode zu .
Schritt 3 - Kaufen Sie günstige Hardware-Kits.
Dieses Video enthält die Raspberry Pi-Hardware aus einer früheren Version von FarmBeats for Students.
Programmübersicht
Aktivitäten sollen den Kursteilnehmern direkte Erfahrungen mit Themen wie digitalen Sensoren, Datenanalysen und künstlicher Intelligenz (KI) vermitteln. FarmBeats for Students ermöglicht Lehrkräften, ihre Schüler mit spannenden Möglichkeiten an der Schnittstelle von Technologie, Landwirtschaft und Nachhaltigkeit zu inspirieren.
Abschnitt 1: Sammeln von Daten über Sensoren
Die Schüler bauen ein einfaches Anlagenüberwachungskit, bestehend aus einem micro:bit mit Umgebungssensoren. Mithilfe von MakeCode und dem Kit sammeln die Kursteilnehmer Daten über die Integrität ihrer Kulturpflanzen, analysieren ihre Sensordaten und erstellen ein System, um auf Umgebungsbedingungen zu reagieren. Das Kit ermöglicht es ihnen, Daten über ihre Pflanzen zu sammeln und sie live in Microsoft MakeCode anzuzeigen.
Abschnitt 2: Analysieren von "Big Data"
Als Nächstes werden die Kursteilnehmer in Die Datenvisualisierungstools in Excel eingeführt. Sie beschäftigen sich mit big data sets, um Informationen zu extrahieren und Entscheidungen über die besten Standorte für ein Gewächshaus zu treffen.
Abschnitt 3: Entsperren von Datenerkenntnissen mit KI
Schließlich erkunden die Schüler KI, indem sie ihre eigenen Machine Learning-Modelle erstellen, die dabei helfen, Nährstoffungleichgewichte in ihren Pflanzen zu erkennen und Schädlinge in ihrem Garten zu identifizieren. Die Aktivitäten führen auch die Microsoft Responsible AI-Prinzipien ein und diskutieren über einige der Vorteile und Herausforderungen von KI.
Ausrichtung an akademische Standards
Der Lehrplan FarmBeats for Students ist an den KI-Bildungsrichtlinien von AI4K12 ausgerichtet, die definieren, was jeder Schüler über KI wissen sollte. Der Lehrplan ist auch an diesen Standards, agrarwirtschaftlichen Konzepten und Leistungszielen ausgerichtet:
- Computer Science Teachers Association (CSTA) Standards
- National Agriculture, Food & Natural Resources (AFNR) Karrierestandards
- Next Generation Science Standards (NGSS)
- Common Core State Standards Math Standards
Sonstige Ressourcen
YouTube-Wiedergabeliste "FarmBeats for Students": Besuchen Sie die YouTube-Wiedergabeliste FarmBeats for Students, um zu erfahren, wie Sie Präzisionslandwirtschaftsaktivitäten in Ihren Unterricht integrieren. Diese kurzen Schulungsvideos unterstützen die Implementierung im Klassenzimmer. Zeigen Sie die Wiedergabeliste an.
FarmBeats für die Grundschule: Microsoft Dream Space TV Code Green ist die neueste Serie des Dream Space TV-Teams! Diese kostenlose praktische Bildungsressource verwendet FarmBeats for Students und soll Es schülern ermöglichen, die Nachhaltigkeit in ihren Schulen mithilfe von micro:bit, MakeCode und grundlegenden Unterrichtsmaterialien zu übernehmen. Geeignet für Die Klassen 3.-6. / Alter 8-11. Weitere Informationen.
Integrieren Sie andere praktische STEM-Projekte in Ihren Unterricht: Testen Sie Projekte wie die Analyse der Windgeschwindigkeit, die Erhöhung der Leistung mit Windkraftanlagen oder die Messung der Wasserqualität. Weitere Informationen.
Verwenden Sie die Excel-Arbeitsmappe in Microsoft Teams: Erstellen Sie eine Aufgabe (FarmBeats for Students) in Microsoft Teams für Education und weisen Sie die Excel-Arbeitsmappe einzelnen oder kleinen Gruppen von Kursteilnehmern in einem Kurs zu. Gruppen eine Kopie der Aufgabe ein, die separat oder zusammen bewertet wird. Erfahren Sie wie.
Gehen Sie mit FarmBeats für Studenten tiefer: Für fortgeschrittene Benutzer, die auf der Raspberry Pi-Plattform FarmBeats for Students aufbauen möchten, sind die Codebasis und die technische Dokumentation in einem Open-Source-Repository auf GitHub verfügbar. Greifen Sie auf das Repository zu.