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Présentation du processus Science des données : un club pour l’avenir et la collaboration microsoft hacking STEM

Hacking STEM est heureux de s’associer à l’association à but non lucratif de Blue Origin, Club for the Future, pour mettre en évidence la façon dont un processus de science des données est utilisé pour aider à déterminer un Go/No-Go pour le lancement d’une fusée Blue Origin New Shepard.

Rock-it avec Science des données

La science des données a atteint un niveau élevé d’importance. Aujourd’hui, plus que jamais, les données sont utilisées pour mieux comprendre le monde qui nous entoure. Les progrès technologiques nous permettent de collecter de plus grandes quantités de données plus efficacement et de les utiliser de nouvelles façons, ce qui augmente le besoin pour les étudiants de mieux comprendre comment la science des données peut être appliquée.

Préparez les étudiants à construire l’avenir en les plongeant dans des activités amusantes et interactives tout en apprenant sur Excel et le processus de science des données.

Le classeur Microsoft Excel interactif guide les étudiants à travers la façon dont les scientifiques des données s’engagent dans une méthode appelée processus de science des données. Utilisez ces activités dans Excel pour explorer le processus utilisé par les scientifiques des données pour poser de bonnes questions, organiser et visualiser les données, puis utiliser les données pour prendre des décisions importantes.

Excel est un outil utilisé dans le monde entier pour utiliser des données. Dans ces activités, les étudiants apprennent à utiliser Excel et à effectuer toutes les étapes d’une mission en s’engageant dans le processus de science des données.

Dans cette mission, les étudiants analysent les données météorologiques clés pour déterminer les paramètres de sécurité en vol d’une fusée New Shepard et, au final, prendre une décision go/no-go pour le lancement. Les étudiants apprennent à utiliser Excel tout en s’engageant dans cette activité dynamique Science des données Process.

Au cours de l’expérience, les étudiants formulent et posent d’abord des questions relatives aux facteurs qui influencent la stabilité d’une fusée lorsqu’elle traverse l’atmosphère. Ensuite, à l’aide d’un jeu de données atmosphériques, les étudiants organisent les données à l’aide d’outils Excel pour obtenir des insights significatifs. Ensuite, les étudiants apprennent à créer des graphiques et des graphiques à l’aide d’une fonctionnalité améliorée par IA dans Excel.

Dans la dernière étape, les étudiants interprètent les données visualisées pour effectuer une détermination Go/No-Go pour un lancement de fusée. Les équipes signalent leurs résultats dans un bref rapport au contrôle de vol.

Avec la réussite de toutes les étapes de la mission, les étudiants obtiennent un badge Space Data et une fois l’expérience terminée, ils obtiennent un certificat.

Image d’en-tête avec un point d’interrogation sur un défilement et le texte : poser des questions.

Étape 1 : Poser des questions

À l’étape 1 du processus de science des données, les étudiants posent des questions. Les questions sont directement liées aux facteurs qui ont un impact sur la stabilité d’une fusée lors de son voyage dans l’atmosphère terrestre. Ensuite, concentrez-vous sur une seule question à laquelle vous pouvez répondre en examinant les données.

Âge : 11-15 ans

Durée : 60 minutes

Points forts de la leçon :

  • Remue-méninges sur les facteurs susceptibles d’avoir un impact sur la stabilité des lancements de fusées.
  • Catégorisez les données visuelles, qualitatives et quantitatives relatives à un lancement de fusée stable.
  • Développez une question qui se concentre sur un jeu de données spécifique.
  • Déterminez les données nécessaires pour répondre à la question de focus.

Normes d’apprentissage :

  • NGSS MS-ESS1-3. Analyser et interpréter les données pour déterminer les similitudes et les différences dans les résultats.
  • ISTE 5b. Les élèves collectent des données ou identifient des ensembles de données pertinents, utilisent des outils numériques pour les analyser et représentent les données de diverses manières pour faciliter la résolution de problèmes et la prise de décision.
  • CSTA 2-DA-09 Collectez des données à l’aide d’outils de calcul et transformez les données pour les rendre plus utiles et plus fiables.

Ressources :

Image d’en-tête avec des feuilles de calcul et le texte : organisation des données.

Étape 2 : Organisation des données

L’organisation des données est l’étape suivante du processus de science des données. Les jeux de données collectés peuvent être extrêmement volumineux. En tant que scientifique des données, vous devez rendre les données gérables en utilisant la puissance des outils numériques pour mieux comprendre l’impact du vent sur notre lancement de fusée.

Âge : 11-15 ans

Durée : 60 minutes

Points forts de la leçon :

  • Taper, copier et coller des données dans des cellules Excel
  • Lire les données de capteur et manipuler des colonnes de données
  • Organiser les données dans une table structurée
  • Calculer des données avec des formules dans une table

Normes d’apprentissage :

  • NGSS MS-ESS1-3. Analyser et interpréter les données pour déterminer les similitudes et les différences dans les résultats.
  • ISTE 5b. Les élèves collectent des données ou identifient des ensembles de données pertinents, utilisent des outils numériques pour les analyser et représentent les données de diverses manières pour faciliter la résolution de problèmes et la prise de décision.
  • CSTA 2-DA-09 Collectez des données à l’aide d’outils de calcul et transformez les données pour les rendre plus utiles et plus fiables.

Ressources :

Image d’en-tête avec un graphique en courbes et le texte : visualisation des données.

Étape 3 : Visualisation des données

L’étape 3 de ce processus de science des données consiste à créer des interprétations visuelles de nos données, telles que des graphiques et des graphiques. Ils permettent aux scientifiques des données de voir les données d’une manière que les nombres et le texte ne peuvent tout simplement pas fournir. La tâche consiste à utiliser nos données organisées de l’étape 2 et à créer un graphique montrant nos vitesses de vent maximales autorisées à différentes altitudes.

Âge : 11-15 ans

Durée : 60 minutes

Points forts de la leçon :

  • Visualiser des données avec des histogrammes et des nuages de points
  • Utilisez la fonctionnalité Analyser les données et découvrez comment déplacer et redimensionner le graphique
  • Recherchez différents graphiques à partir du menu Insertion
  • Modifier des titres et des étiquettes dans un graphique

Normes d’apprentissage :

  • NGSS MS-ESS1-3. Analyser et interpréter les données pour déterminer les similitudes et les différences dans les résultats.
  • ISTE 5b. Les élèves collectent des données ou identifient des ensembles de données pertinents, utilisent des outils numériques pour les analyser et représentent les données de diverses manières pour faciliter la résolution de problèmes et la prise de décision.
  • CSTA 2-DA-09 Collectez des données à l’aide d’outils de calcul et transformez les données pour les rendre plus utiles et plus fiables.

Ressources :

Image d’en-tête avec une fusée et le texte : interprétation des données.

Étape 4 : Interprétation des données

À l’étape 4 du processus de science des données, votre équipe interprète les données visualisées de l’étape 3 pour effectuer une détermination Go/No-Go pour un lancement de fusée. L’équipe rend compte de ses résultats dans un bref rapport au contrôle de vol.

Âge : 11-15 ans

Durée : 60 minutes

Points forts de la leçon :

  • En savoir plus sur la visualisation avec deux types de graphiques
  • Examiner un graphique de données de vitesse du vent à partir d’un ballon météo
  • Utiliser les données disponibles pour déterminer si le vol de fusée est un go/no-go pour le lancement

Normes d’apprentissage :

  • NGSS MS-ESS1-3. Analyser et interpréter les données pour déterminer les similitudes et les différences dans les résultats.
  • ISTE 5b. Les élèves collectent des données ou identifient des ensembles de données pertinents, utilisent des outils numériques pour les analyser et représentent les données de diverses manières pour faciliter la résolution de problèmes et la prise de décision.
  • CSTA 2-DA-09 Collectez des données à l’aide d’outils de calcul et transformez les données pour les rendre plus utiles et plus fiables.

Ressources :

Principes du plan de leçon

Importance Science des données est l’une des professions dont la croissance est la plus rapide, selon le Bureau of Labor Statistics. Chaque secteur a besoin d’analyses de données, y compris les activités dans tous les secteurs, la santé, l’éducation et toutes les formes de programmation sociale. L’évolution des compétences d’analytique des données de NextGen consiste à stimuler le raisonnement, le discours et la prise de décision, créant ainsi un monde plus intelligent pour nous tous.

Équité pour tous.. Des instructions multimodales, dynamiques et échafaudées soutiennent les apprenants à plusieurs niveaux de préparation et issus de divers horizons.

Accessibilité. Conçues pour ouvrir les portes à la participation des étudiants à la révolution de la science des données, ces leçons sont prises en charge sur n’importe quel appareil connecté à Internet. Utilisez un écran plus grand (ordinateur portable ou de bureau) pour une expérience optimale.

Alignement aux normes Toutes les activités sont alignées sur les normes clés ngSS (Next Generation Science Standards), les normes ISTE (International Society for Technology in Education) et les normes de l’Computer Science Teacher Association (CSTA).

Poursuivre votre apprentissage

Combinez et faites correspondre ces activités supplémentaires pour que vos étudiants s’enthousiasment à propos des STEM, de l’espace et de la science des données !

  • Analysez les photos des astronautes de la Terre pour prédire le changement climatique avec cette activité Hacking STEM + NASA.
  • Concevez des chaussettes astro pour protéger les pieds des astronautes en microgravité sur la Station spatiale internationale avec cette activité Hacking STEM + NASA.
  • Ignite STEM learning pour tous les étudiants avec Minecraft Education. Avec les missions Artemis, les apprenants explorent les lois de Newton pour concevoir et lancer une fusée, utiliser le code pour naviguer dans la capsule spatiale Orion et travailler en équipe pour construire une base de survie sur la lune.
  • Envoyez une carte postale dans l’espace avec Blue Origin’s Club for the Future. Ce programme est aligné sur les normes et encourage les étudiants à réfléchir à un avenir de vie dans l’espace pour bénéficier à la Terre. Une fois cette activité terminée, les étudiants obtiennent un souvenir spécial space-flown.
  • Apportez de l’espace à la salle de classe avec Club for the Future. Explorez ces activités et programmes de classe pour les enseignants et les parents de la maternelle à la 12e année.
  • Recherchez la nourriture spatiale des astronautes avec Assistant de recherche dans Microsoft Teams pour l’éducation. Obtenez des conseils pour poser des questions efficaces et découvrir des sources fiables.
  • Découvrez les fusées et la science des fusées avec la NASA. Avec une variété d’activités de classe allant de la construction d’une fusée en papier à l’apprentissage des charges utiles des fusées, les activités de la NASA sont appropriées pour les étudiants âgés de 5 à 18 ans.
  • Découvrez vos propres insights avec un grand jeu de données basé sur des fusées dans Excel. Explorez, visualisez et analysez le Big Data.

Conseils pour les enseignants

Utiliser le classeur Excel dans Microsoft Teams Créez un devoir (Introduction au processus de Science des données) dans Microsoft Teams pour l’éducation et affectez le classeur Excel à des étudiants individuels ou à de petits groupes d’étudiants d’une classe. Groupes retourner une copie du devoir qui peut être classée séparément ou ensemble. Découvrez comment procéder ici.

Vous souhaitez en savoir plus ?

Vous pouvez intégrer d'autres projets pratiques STEM dans votre classe ! Essayez des projets tels que la construction d'une main robotique, la fabrication d'une batterie à partir d'un citron ou la mesure de la qualité de l'eau. Visitez aka.ms/HackingSTEM pour en savoir plus.

Vous avez des commentaires ?

Nous serions ravis de connaître vos réflexions sur le matériel d’introduction au processus Science des données ! Faites-nous savoir ce qui fonctionne bien pour vous, ce qui pourrait être amélioré et ce que vous aimeriez voir à l’avenir.

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