学生向け FarmBeats
今日の農場はスマートシティのように見え始めています。 生産者は、センサー、コンピューター ビジョン、人工知能 (AI) などの革新的なツールを使用して、作物をより深く理解します。 これらの方法は、農家がデータを使用して、より良い意思決定を行い、非効率性を発見し、食料生産と資源管理に関する新しい洞察を引き出すのに役立ちます。 FarmBeats for Students プログラムは、これらの最新のテクニックを今日の学習者の手に取り入れています。
プログラムの概要
このプログラムは、手頃な価格のマイクロビットベースのハードウェアキットと、学生に精密農業の実践的な経験を提供するように設計されたキュレーションされたカリキュラムとアクティビティを組み合わせています。 学習の進行により、学生は現代のツールの影響と農業内の機会を簡単に見ることができます。
FarmBeats for Students は、Web ブラウザーを使用して任意のデバイスを使用して実行できるため、すべてのユーザーが簡単にアクセスできます。
FarmBeats for Students プログラムを通じて、学生は庭の監視システムを構築し、AI、データ分析、モノのインターネット (IoT) について学習します。
セクション 1: センサーを使用したデータの収集
学生は、環境センサーを備えたマイクロビットで構成されるシンプルなプラント監視キットを組み立てます。 MakeCode とキットを使用して、学生は作物の健康に関するデータを収集し、センサー データを分析し、土壌条件に反応するシステムを構築します。
セクション 2: "ビッグ データ" の分析
次に、Excel のデータ視覚化ツールについて説明します。 ビッグ データ セットと連携してインテリジェンスを抽出し、温室に最適な場所に関する意思決定を行います。
セクション 3: AI を使用したデータ分析情報のロック解除
最後に、学生は独自の機械学習モデルを構築し、植物の栄養不均衡を予測し、庭の害虫を特定する手法を適用します。
学術基準への整合
FarmBeats for Students のカリキュラムは、すべての学生が AI について知っておくべきことを定義する AI4K12 の AI 教育ガイドライン に合わせて調整されています。 カリキュラムは、次の基準、農業の概念、およびパフォーマンス目標にも合わせて調整されています。
概要 - FarmBeats for Students micro:bit バージョン (新規!
手順 1: micro:bit-based free カリキュラム (すべてのファイル) をダウンロードします。
または、カリキュラムの個々のコンポーネントをダウンロードします。
手順 2: 任意の Web ブラウザーで MakeCode にアクセスします。
その他のリソース
FarmBeats for Students Version 1 カリキュラム (Raspberry Pi 用)
FarmBeats for Students YouTube チャンネル
さらに詳しく
他のハンズオン STEM プロジェクトをクラスルームに統合します。 風速の分析、風力タービンによる電力の増加、水質の測定などのプロジェクトをお試しください。 詳細情報
FarmBeats for Students で詳しく説明します。 FarmBeats for Students Raspberry Pi プラットフォームから構築しようとしている上級ユーザー向けのコードベースと技術ドキュメントは、GitHub のオープンソース リポジトリで入手できます。 アクセスはこちらから。
Microsoft Teams で Excel ブックを使用します。Microsoft Teams for Educationで課題 (FarmBeats for Students) を作成し、クラス内の個々の学生または少人数のグループに Excel ブックを割り当てます。 グループは、個別または一緒に採点された課題の 1 つのコピーを入れます。 詳細情報を参照してください。
教室で Flip を使用する: Flip は Microsoft の無料アプリです。教師は、学生が短いビデオ、テキスト、オーディオ メッセージでアイデアを非同期的に表現するための安全なオンライン グループを作成します。 FarmBeats for Students の概要カリキュラムを使用しながら、教室でピアツーピア学習を促進します。 開始する方法について説明します。