“物联网与大数据创意实验”课程的 重新设计
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● 缘起
早在2014年，我们就尝试设计了“物联网与大数据创意实验”课程，期望通过这门课程的学习，学生可以动手完成各种物联网实验，并对物联网产生的大量数据进行科学分析与有效处理。然而，在课程实施的后期我们遇到了瓶颈，主要体现在两方面：①找不到能够支持无线、价格低廉且编程容易的开源硬件;②找不到适用于大班教学的物联网平台。
缺少适宜的硬件和平台支撑，我们设计的课程注定不具备可复制性。而随着课程标准的修订，“数据与计算”在信息技术和数学课程标准中都不断被强调，“物联网技术”也多次出现在信息技术标准中。同时，国产ESP系列物联芯片的成熟，使得智能终端设备成本降至几百块，于是，我们结合虚谷号、掌控板，又重新设计了“物联网与大数据创意实验”这门课程。
● 设计
1.课程目标
本课程的授课对象是高中学生，课程以虚谷号为核心器材，掌控板及手机等作为辅助器材，通过搭建各种应用实验，运用Mind+软件或mPython中图形化编程与纯文本代码编程二者相混合的方式，实现各种物联功能。在这个过程中，要求学生对物联网应用有比较深入的了解，能够运用物联网技术收集生活中息息相关的数据，再配合Python去读取与分析数据，并选用合适的工具和方法对数据进行可视化，在完整的获取数据、分析处理与可视化显示数据的过程中，了解大数据处理的基本思想与架构，从实际生活中发现数据应用的价值，认识有效的数据处理对提高数据价值的重要意义。
2.课程思路
本课程按照信息感知、信息传输、智能控制和数据分析这四个流程进行，知识领域方面涉及单片机、网络技术、人工智能和数据科学等。物联网平台选择SIoT，虚谷号自带了SIoT服务，启动即可工作，而SIoT和阿里云IoT平台、10086平台、EasyIoT平台一样都支持MQTT协议，在SIoT上编写的所有代码或者应用，都可以无缝迁移到其他物联网平台。
3.教学内容
该课程每个专题安排一至两个实验，课程初步设计课时为18课时，设计意图和课时安排如下页表所示。
4.教学案例
课例：“植物种植背后的数据秘密”（2课时）。
（1）教材分析
本课是本课程的第十五课。它前面有一课的内容为《设计智能种植机》，本节课以智能种植机收集到的数据为基础，进行数据的初步分析处理与可视化表达。教学重点为数据的可视化表达，难点为多途径分析数据。
（2）教学目标
了解大量数据的处理思路;掌握Python处理数据的一般方法;选择合适的方式，多途径多角度进行数据可视化。
（3）教学过程
①引入新课。
教师活动：展示不同地区、同一时间种植、同一时间拍摄的两株蓝莓的照片。提出问题：这两株蓝莓从外观上看有什么不一样？你觉得是什么原因影响了这两株蓝莓的生长？你准备如何去探究？
学生活动：四人一组进行讨论。可使用以前制作的智能种植机，采集这两株蓝莓的温湿度和实时照片，并对采集的数据进行分析。
②讲解数据处理与可视化的基本思想与方法。
教师活动：明确在处理大量数据时，一般采用分治思想，即把一个复杂的问题分成多个相同或相似的子问题，找到求这几个子问题的解法后，再找出合适的方法把它们组合成求整个问题的解法。（要求学生了解数据可视化的基本方法）提问：对于你要研究的问题，是否可以分成小问题去逐一解决？你准备用什么手段去处理与显示？
学生活动：上网查找大量数据处理的相关内容。拓展：根据教师提供的智能种植机采集的数据，四人一组进行头脑风暴，确定组内研究主题。在确定主题之后，确定数据处理及可视化的方法，如对应上述主题，可采用Python编程处理数据。
③教师演示。
介绍如何利用SIoT的WebAPI服务，读取特定时间的数据。
④学生实验。
教师讲解实验内容和要求，学生尝试使用Python编程对数据进行分析处理，并调用matplotlib模块绘图;选择使用excel完成数据计算，并以图表形式显示出来;比较两种方式的优劣，感受技术的魅力。
⑤课堂总结（略）。
5.课程所需器材清单
核心器材：虚谷号（创客版）*1、掌控板（2.0）*1。
扩展器材：Arduino扩展板*1、pisces扩展板*1。
电子模块：温度传感器、湿度传感器、声音传感器、LED模块*2、数字大块头按钮、舵机、蜂鸣器模块、直流电机风扇、通用开关控制模块、红外热释电模块。
其他模块：带麦克风摄像头、带声卡小音箱、Wi-Fi全彩灯泡。
可选模块：模拟旋钮传感器、土壤湿度传感器、继电器模块、电磁锁模块、风速传感器。
● 反思
本课程是一门开源硬件与信息技术的实验课程，教学对象是高一学生。该年级段的学生，参与课程的积极性高，但动手完成各种物联网实验，对物联网产生的大量数据进行分析处理的能力有待提升。这就要求教师在课程设计、课堂教学过程中，对实验要进行由易到难的层层分解，供学生不断完成以提升自我。
本课程在教学难度上，环環相扣，小梯度螺旋式上升。在教学方式上，以学生讨论为主，以教师讲解为辅，鼓励学生大胆提出自身观点并予以实验验证。如果有图形化的Python编程IDE，本课程的扩展性将会进一步加强，在小学高年级施教也指日可待。
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