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학생용 FarmBeats

  • 아티클

이 프로그램은 저렴한 마이크로 비트 기반 하드웨어 키트와 무료 큐레이팅 된 커리큘럼 및 학생들에게 정밀 농업에 대한 실습 경험을 제공하도록 설계된 활동을 결합합니다. 학습 진행을 통해 학생들은 현대 도구의 영향과 농업 내의 기회를 쉽게 볼 수 있습니다.

학생용 FarmBeats는 웹 브라우저가 있는 모든 디바이스를 사용하여 실행할 수 있으므로 모든 사용자가 쉽게 액세스할 수 있습니다.

시작 – 학생용 FarmBeats 마이크로:비트 버전

1단계 - 무료 커리큘럼 및 활동을 다운로드합니다.

2 - 단계모든 웹 브라우저에서 MakeCode에 액세스합니다.

3 - 단계저렴한 하드웨어 키트를 구입하세요.

이 비디오는 이전 버전의 FarmBeats for Students의 Raspberry Pi 하드웨어를 제공합니다.

프로그램 개요

활동은 학생들에게 디지털 센서, 데이터 분석 및 AI(인공 지능)와 같은 topics 직접 경험하도록 설계되었습니다. 학생용 FarmBeats는 교육자에게 기술, 농업 및 지속 가능성의 교차점에서 흥미로운 가능성을 학생들에게 영감을 줄 수 있도록 합니다.

섹션 1: 센서를 통해 데이터 수집

학생들은 환경 센서가 장착된 마이크로비트로 구성된 간단한 공장 모니터링 키트를 조립합니다. 학생들은 MakeCode 및 키트를 사용하여 작물의 상태에 대한 데이터를 수집하고, 센서 데이터를 분석하고, 환경 조건에 대응하는 시스템을 구성합니다. 키트를 사용하면 공장에 대한 데이터를 수집하고 Microsoft MakeCode에서 실시간으로 볼 수 있습니다.

섹션 2: "빅 데이터" 분석

다음으로, 학생들은 Excel의 데이터 시각화 도구를 소개합니다. 빅 데이터 세트와 협력하여 인텔리전스를 추출하고 온실에 가장 적합한 위치에 대한 결정을 내립니다.

섹션 3: AI를 사용하여 데이터 인사이트 잠금 해제

마지막으로, 학생들은 자신의 식물에서 영양 불균형을 감지하고 정원에서 해충을 식별하는 데 도움이 자신의 기계 학습 모델을 구축하여 AI를 탐구한다. 또한 이 활동은 Microsoft 책임 있는 AI 원칙을 소개하고 AI가 제기한 몇 가지 이점과 과제에 대한 토론을 제시합니다.

필드에서 트랙터를 운영하는 농부의 사진.

교육 표준에 맞게 조정

학생용 FarmBeats 커리큘럼은 모든 학생이 AI에 대해 알아야 할 사항을 정의하는 AI4K12의 AI 교육 지침 에 부합합니다. 커리큘럼은 또한 이러한 표준, 농업 개념 및 성과 목표에 부합합니다.

다른 리소스

학생용 FarmBeats YouTube 재생 목록: 학생용 FarmBeats YouTube 재생 목록을 방문하여 정밀 농업 활동을 교실로 가져오는 방법을 알아보세요. 이러한 짧은 교육 비디오는 교실 구현을 지원합니다. 재생 목록을 봅니다.

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학생용 FarmBeats를 자세히 살펴보세요 . 학생용 FarmBeats Raspberry Pi 플랫폼을 빌드하려는 고급 사용자의 경우 코드베이스 및 기술 설명서는 GitHub의 오픈 소스 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 리포지토리에 액세스합니다.

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