Einführung in den Data Science-Prozess – ein Club für die Zukunft und Microsoft Hacking STEM-Zusammenarbeit
Hacking STEM freut sich, mit der gemeinnützigen Organisation Club for the Future von Blue Origin zusammen zu arbeiten, um herauszufinden, wie ein Data Science-Prozess verwendet wird, um ein Go/No-Go für den Start einer Blue Origin New Shepard Rocket zu bestimmen.
Rock-it mit Data Science
Data Science hat eine hohe Bedeutung erreicht. Heute werden Daten mehr denn je genutzt, um die Welt um uns herum besser zu verstehen. Fortschritte in der Technologie ermöglichen es uns, größere Datenmengen effizienter zu sammeln und auf neue Weise zu nutzen, was die Notwendigkeit für Die Schüler erhöht, besser zu verstehen, wie Data Science angewendet werden kann.
Bereiten Sie die Schüler auf den Aufbau der Zukunft vor, indem Sie sie in unterhaltsame und interaktive Aktivitäten eintauchen, während sie mehr über Excel und den Data Science-Prozess erfahren.
Die interaktive Microsoft Excel-Arbeitsmappe führt die Kursteilnehmer durch die Interaktion von Data Scientists in eine Methode, die als Data Science-Prozess bezeichnet wird. Verwenden Sie diese Aktivitäten in Excel, um den Prozess zu untersuchen, den wissenschaftliche Fachkräfte für Daten verwenden, um gute Fragen zu stellen, Daten zu organisieren und zu visualisieren und dann die Daten zu verwenden, um wichtige Entscheidungen zu treffen.
Excel ist ein Tool, das auf der ganzen Welt zum Arbeiten mit Daten verwendet wird. In diesen Aktivitäten lernen die Kursteilnehmer, wie Sie Excel verwenden und alle Schritte einer Mission ausführen, indem Sie sich am Data Science-Prozess beteiligen.
In dieser Mission analysieren die Schüler wichtige Wetterdaten bei der Bestimmung der Flugsicherheitsparameter für eine neue Shepard-Rakete und treffen letztendlich eine Go/No-Go-Entscheidung für den Start. Die Kursteilnehmer lernen, wie Sie Excel verwenden, während Sie sich an dieser dynamischen Data Science Prozessaktivität beteiligen.
Während der Erfahrung formulieren und stellen die Schüler zunächst Fragen im Zusammenhang mit Faktoren, die die Stabilität einer Rakete beeinflussen, während sie durch die Atmosphäre reist. Anschließend organisieren die Kursteilnehmer mithilfe eines atmosphärischen Datasets die Daten mithilfe von Excel-Tools, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Als Nächstes erfahren die Kursteilnehmer, wie Sie Diagramme und Diagramme mithilfe eines ki-erweiterten Features in Excel erstellen.
Im letzten Schritt interpretieren die Kursteilnehmer die visualisierten Daten, um eine Go/No-Go-Bestimmung für einen Raketenstart zu treffen. Die Teams melden ihre Ergebnisse in einem kurzen Bericht an die Flugsteuerung.
Nach erfolgreichem Abschluss aller Missionsschritte erhalten die Kursteilnehmer einen Space Data-Badge und nach Abschluss der Erfahrung ein Zertifikat.
Schritt 1: Fragen stellen
In Schritt 1 des Data Science-Prozesses stellen die Kursteilnehmer Fragen. Die Fragen stehen in direktem Zusammenhang mit Faktoren, die sich auf die Stabilität einer Rakete auswirken, wenn sie durch die Erdatmosphäre fährt. Beschränken Sie dann den Fokus auf eine einzelne Frage, die durch untersuchen von Daten beantwortet werden kann.
Alter: 11-15 Jahre alt
Dauer: 60 Minuten
Highlights der Lektion:
- Brainstorming zu Faktoren, die sich auf die Stabilität von Raketenstarts auswirken könnten.
- Kategorisieren sie visuelle, qualitative und quantitative Daten im Zusammenhang mit einem stabilen Raketenstart.
- Entwickeln Sie eine Frage, die sich auf ein bestimmtes Dataset konzentriert.
- Bestimmen Sie, welche Daten zur Beantwortung der Fokusfrage benötigt werden.
Lernstandards:
- NGSS MS-ESS1-3. Analysieren und interpretieren Sie Daten, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Ergebnissen zu ermitteln.
- ISTE 5b. Schüler sammeln Daten oder identifizieren relevante Datasets, verwenden digitale Tools, um sie zu analysieren, und stellen Daten auf verschiedene Weise dar, um die Problemlösung und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
- CSTA 2-DA-09 Sammeln Sie Daten mithilfe von Berechnungstools, und transformieren Sie die Daten, um sie nützlicher und zuverlässiger zu machen.
Ressourcen:
- Excel ITDS-Arbeitsmappe
- Schritt 1-4 Lektionspläne PDF
- Video: Übersicht für Studierende
- Video: Blue Origin Scientist
- Video: Einführungsvideo zu Team Blue Origin
Schritt 2: Organisieren von Daten
Das Organisieren von Daten ist der nächste Schritt im Data Science-Prozess. Gesammelte Datensätze können extrem groß sein. In der Rolle als Data Scientist müssen Sie die Daten verwalten, indem Sie die Leistungsfähigkeit digitaler Tools nutzen , um die Auswirkungen von Wind auf unseren Raketenstart besser zu verstehen.
Alter: 11-15 Jahre alt
Dauer: 60 Minuten
Highlights der Lektion:
- Eingeben, Kopieren und Einfügen von Daten in Excel-Zellen
- Lesen von Sensordaten und Bearbeiten von Datenspalten
- Organisieren von Daten in einer strukturierten Tabelle
- Berechnen von Daten mit Formeln in einer Tabelle
Lernstandards:
- NGSS MS-ESS1-3. Analysieren und interpretieren Sie Daten, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Ergebnissen zu ermitteln.
- ISTE 5b. Schüler sammeln Daten oder identifizieren relevante Datasets, verwenden digitale Tools, um sie zu analysieren, und stellen Daten auf verschiedene Weise dar, um die Problemlösung und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
- CSTA 2-DA-09 Sammeln Sie Daten mithilfe von Berechnungstools, und transformieren Sie die Daten, um sie nützlicher und zuverlässiger zu machen.
Ressourcen:
- Excel-ITDS-Arbeitsmappe (dieselbe Arbeitsmappe, die in Schritt 1 verwendet wurde)
- Optionale Arbeitsmappe "Excel Learning & Skills Practice"
- Schritt 1-4 Lektionspläne PDF
- Video: Blue Origin Scientist
- Video: Blue Origin-Videogeschichten
Schritt 3: Visualisieren von Daten
Schritt 3 in diesem Data Science-Prozess ist die Erstellung visueller Interpretationen unserer Daten, z. B. Diagramme und Diagramme. Sie ermöglichen es Data Scientists, die Daten auf eine Weise zu sehen, die Zahlen und Text einfach nicht bereitstellen können. Die Aufgabe besteht darin, unsere organisierten Daten aus Schritt 2 zu verwenden und ein Diagramm zu erstellen, das unsere maximal zulässigen Windgeschwindigkeiten in verschiedenen Höhen zeigt.
Alter: 11-15 Jahre alt
Dauer: 60 Minuten
Highlights der Lektion:
- Visualisieren von Daten mit Säulen- und Punktdiagrammen
- Verwenden des Features "Daten analysieren" und Informationen zum Verschieben und Ändern der Größe eines Diagramms
- Suchen nach verschiedenen Diagrammen im Menü "Einfügen"
- Bearbeiten von Titeln und Bezeichnungen in einem Diagramm
Lernstandards:
- NGSS MS-ESS1-3. Analysieren und interpretieren Sie Daten, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Ergebnissen zu ermitteln.
- ISTE 5b. Schüler sammeln Daten oder identifizieren relevante Datasets, verwenden digitale Tools, um sie zu analysieren, und stellen Daten auf verschiedene Weise dar, um die Problemlösung und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
- CSTA 2-DA-09 Sammeln Sie Daten mithilfe von Berechnungstools, und transformieren Sie die Daten, um sie nützlicher und zuverlässiger zu machen.
Ressourcen:
- Excel-ITDS-Arbeitsmappe (dieselbe Arbeitsmappe, die in Schritt 1-2 verwendet wurde)
- Optionale Arbeitsmappe "Excel Learning & Skills Practice"
- Schritt 1-4 Lektionspläne PDF
- Video: Blue Origin Scientist
- Video: Neue Shepard Menschliche Fluggeschichte
Schritt 4: Interpretieren von Daten
In Schritt 4 des Data Science-Prozesses interpretiert Ihr Team die visualisierten Daten aus Schritt 3, um eine Go/No-Go-Bestimmung für einen Raketenstart zu treffen. Das Team meldet seine Ergebnisse in einem kurzen Bericht an die Flugsteuerung.
Alter: 11-15 Jahre alt
Dauer: 60 Minuten
Highlights der Lektion:
- Erfahren Sie mehr über die Visualisierung mit zwei Diagrammtypen.
- Untersuchen eines Windgeschwindigkeitsdatendiagramms aus einem Wetterballon
- Verwenden Sie die verfügbaren Daten, um zu bestimmen, ob es sich bei dem Raketenflug um einen Go/No-Go-Flug für den Start handelt.
Lernstandards:
- NGSS MS-ESS1-3. Analysieren und interpretieren Sie Daten, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in den Ergebnissen zu ermitteln.
- ISTE 5b. Schüler sammeln Daten oder identifizieren relevante Datasets, verwenden digitale Tools, um sie zu analysieren, und stellen Daten auf verschiedene Weise dar, um die Problemlösung und Entscheidungsfindung zu erleichtern.
- CSTA 2-DA-09 Sammeln Sie Daten mithilfe von Berechnungstools, und transformieren Sie die Daten, um sie nützlicher und zuverlässiger zu machen.
Ressourcen:
- Excel-ITDS-Arbeitsmappe (dieselbe Arbeitsmappe, die in Schritt 1-3 verwendet wurde)
- Optionale Arbeitsmappe "Excel Learning & Skills Practice"
- Schritt 1-4 Lektionspläne PDF
- Video: Blue Origin Scientist
- Video: In den Weltraum und zurück mit NS 21 Crew
Prinzipien des Lektionsplans
Relevanz. Data Science ist einer der am schnellsten wachsenden Berufe, laut dem Bureau of Labor Statistics. Jede Branche benötigt Datenanalysen – einschließlich Unternehmen in allen Branchen, Gesundheitswesen, Bildung und jeder Form von sozialer Programmierung. Als Inspiration für die Weiterentwicklung der Datenanalysekompetenzen von NextGen werden Überlegungen, Diskurse und Entscheidungen angeregt, um letztlich eine intelligentere Welt für uns alle zu schaffen.
Gleichheit für Alle. Multimodale, dynamische, abgestufte Anleitungen unterstützen Lernende mit unterschiedlichen Vorkenntnissen und unterschiedlichem Hintergrund..
Barrierefreiheit. Diese Lektionen wurden entwickelt, um die Türen für Lernenden zur Teilnahme an der Data Science-Revolution zu öffnen, und werden von jedem internetfähigen Gerät unterstützt. Verwenden Sie einen größeren Bildschirm (Laptop oder Desktop) für die beste Erfahrung.
An Standards ausgerichtet. Alle Aktivitäten sind an den wichtigsten Standards der Next Generation Science Standards (NGSS), der International Society for Technology in Education (ISTE) und den Standards der Computer Science Teacher Association (CSTA) ausgerichtet.
Weiterlernen
Kombinieren Sie diese ergänzenden Aktivitäten, um Ihre Schüler für MINT, Weltraum und Data Science zu begeistern!
- Analysieren Sie die Fotos von Astronauten von der Erde , um den Klimawandel mit dieser Hacking STEM + NASA-Aktivität vorherzusagen.
- Entwerfen Sie Astro-Socken , um die Füße von Astronauten in Mikrogravitation zu schützen, während Sie auf der Internationalen Raumstation mit dieser Hacking STEM + NASA-Aktivität.
- Entzünden Sie MINT-Lernen für alle Schüler mit Minecraft Education. Mit Artemis-Missionen erkunden die Lernenden Newtons Gesetze, um eine Rakete zu entwerfen und zu starten, verwenden Code, um durch die Orion-Raumkapsel zu navigieren, und arbeiten als Team zusammen, um eine Überlebensbasis auf dem Mond zu bauen.
- Senden Sie eine Postkarte in den Raum mit Blue Origins Club for the Future. Dieser Lehrplan ist auf Standards ausgerichtet und ermutigt die Schüler, über eine Zukunft des Lebens im Weltraum nachzudenken, um die Erde zu nutzen. Nach Abschluss dieser Aktivität erhalten die Kursteilnehmer ein spezielles Anknallen.
- Bringen Sie Platz in den Unterricht mit Club for the Future. Erkunden Sie diese Unterrichtsaktivitäten und den Lehrplan für K-12-Lehrkräfte und Eltern.
- Erforschen Sie Astronauten-Weltraumnahrung mit Recherche-Coach in Microsoft Teams für Education. Erhalten Sie Anleitungen, um effektive Fragen zu stellen und zuverlässige Quellen zu ermitteln.
- Erfahren Sie mehr über Raketen und Raketenwissenschaft mit der NASA. Mit einer Vielzahl von Unterrichtsaktivitäten, die vom Bau einer Papierrakete bis hin zum Lernen über Raketennutzlasten reichen, sind NASA-Aktivitäten für Schüler im Alter von 5 bis 18 Jahren geeignet.
- Entdecken Sie Ihre eigenen Erkenntnisse mit einem großen Raketen-basierten Dataset in Excel. Erkunden, Visualisieren und Analysieren von Big Data
Tipps für Lehrer
Verwenden der Excel-Arbeitsmappe in Microsoft Teams Erstellen Sie eine Aufgabe (Einführung in den Data Science-Prozess) 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 benotet werden kann. Weitere Informationen finden Sie hier.
Möchten Sie mehr erfahren?
Sie können andere praktische STEM-Projekte in Ihren Unterricht integrieren! Versuchen Sie sich an Projekten wie dem Bau einer Roboterhand, der Herstellung eines Akkus aus einer Zitrone oder der Messung der Wasserqualität. Weitere Informationen finden Sie unter aka.ms/HackingSTEM .
Haben Sie Feedback?
Wir freuen uns auf Ihre Gedanken zur Einführung in die Data Science Prozessmaterialien! Lassen Sie uns wissen, was für Sie gut ist, was besser sein könnte und was Sie in Zukunft sehen möchten.