17、基于物联网的STEAM学习材料及其管理系统

最新推荐文章于 2025-12-05 09:39:14 发布

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分类专栏：物联网赋能智慧教育文章标签：物联网 STEAM教育科学实验教学

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基于物联网的STEAM学习材料及其管理系统

在科学实验教学中，传统的实验方式存在诸多问题，如学生难以集中精力观察物态变化、读取数据不准确、难以比较不同实验或小组的图表等。为了解决这些问题，我们设计了基于物联网的学习系统。

1. 传统实验的问题

学生注意力分散 ：在测量温度、创建时间序列图表并观察物态变化的过程中，一些学生无法集中精力观察物态变化。
数据读取不准确 ：学生使用条形温度计监测温度时，由于数值频繁变动，读取的数据往往不准确。
图表比较困难 ：将测量温度的时间序列图表绘制在纸上，导致比较不同实验或小组的图表变得困难。

2. 物联网学习系统设计

该系统由教育测量工具和教育控制工具两部分组成。
- 教育测量工具 ：包括云系统、控制设备和传感器。控制设备通过特定传感器收集测量值，并通过学校网络将这些值传输到云数据存储中。
- 教育控制工具 ：设计了三个模块，具体如下：
- 测量设备管理器模块 ：连接一个控制设备，测量设备类具有元数据，如每个控制设备的ID、云数据存储的存储位置URI和云数据存储的节点名称。基于这些元数据，控制设备可以将每个小组的测量值存储在云数据存储的正确位置。该模块还可以在Plone的网页上查看每个小组的时间序列图表。
- 实验组合模块 ：管理系统的所有实验数据，用户为参与实验的学生。该模块为课程大纲模块中管理的每个教学单元的一个实验生成网页。用户选择已在测量设备管理模块中注册的测量设备后，浏览器会出现实时图形显示页面（RGD页面），用户可以在该页面确认所选设备测量值的实时折线图，还可以验证、保存和存储测量数据的时间序列。实验完成后，该班级的任何实验小组都可以访问存储的数据，进行图表比较和科学讨论。此外，该参考功能不限于单个班级，经负责人授权后，系统所有用户都可以参考其他班级、年份或学校的实验数据。
- 课程大纲模块 ：用户输入目标学科单元的元数据，如科学、技术、工程、艺术、数学等，包括教学年份、学科名称、学习主题名称、实验名称列表和学生小组数量等，这些数据与实验组合相关联。

3. 系统实现

我们基于上述系统设计实现了一个学习工具：
- 硬件选择 ：使用教育微计算机，如micro:bit或Arduino作为控制设备，使用符合特定连接标准（如I2C、数字和1 - Wire）的传感器。
- 操作流程 ：
1. 用户通过笔记本电脑或平板电脑的浏览器访问系统网站。
2. 从课程大纲中注册的实验页面，会弹出对话框，学生选择实验名称、小组ID和测量设备ID。
3. 传感器测量的液体温度通过测量设备传输到云数据存储，并在RGD页面的图形上绘制。
4. 学生在RGD页面按下“开始”按钮记录实验参考数据，按下后按钮变为“停止”按钮。
5. 学生想结束数据记录时，按下“停止”按钮，收集的数据将作为该小组该实验的参考数据记录在CMS中，学生还可以为实验准备笔记。
6. 记录数据后，学生可以参考班级其他小组的实验结果。

4. 物态实验用例

4.1 课程结构

自2018年3月起，我们在日本长野县伊那地区的四所初中对该工具进行了测试。学生先用传统方式测量水的沸点，再使用基于物联网的学习工具测量水、乙醇和水与乙醇混合物的沸点。课程分为六个步骤：
1. 提醒学生如何测量正在改变状态的物质的温度。
2. 提醒学生之前实验的结果（即水和乙醇的沸点）。
3. 按照定义的实验程序对液体材料进行沸点测量实验。
4. 观察物质的变化状态。
5. 与其他学生分享实验结果。
6. 总结并展示学生在这次实验中的发现和所学内容。

在课程中，每个小组收到两台平板电脑，一台用于使用工具，另一台用于演示。老师使用大型液晶显示器展示教学材料。

4.2 实验结果

传统的课程结构通常每个实验需要两个课时，而使用我们的工具，实验和讨论可以在一个课时内完成，课程数量减少了一半。使用该工具减少了传统实验中观察到的困难，学生可以集中精力观察物态变化，传感器数据实时校正，实验结束后所有小组的结果都收集在实验网站上，学生可以立即参考自己小组和其他小组的结果，讨论和总结实验更加高效，讨论和总结的时间也延长了。

对29名学生进行的对比实验和问卷调查结果显示：
- 传统实验 ：没有对传统实验方法的积极反馈，38%的学生担心测量温度所需的时间，17%的学生表示在实验中太忙而无法进行状态变化的观察。
- 物联网实验 ：所有对基于物联网实验的反馈都是积极的，学生认为这种方法“方便”，“温度”被“准确”测量，“自动”显示的是“正确”的图表，能够“集中精力”观察“状态变化”，并与其他小组的“沸点”进行“比较”。

以下是学生对两种实验方法反馈的高频词出现比例表格：
| Nouns | Traditional | Word | IoT | Verbs | Traditional | Word | IoT | Adjectives | Traditional | Word | IoT |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| Confirmation | 0 | Confirmation | 100 | Observe | 0 | Observe | 100 | Good | 0 | Good | 100 |
| Convenience | 0 | Convenience | 100 | Think | 0 | Think | 100 | User - friendly | 0 | User - friendly | 100 |
| Concentration | 0 | Concentration | 100 | Compare | 0 | Compare | 100 | Great | 0 | Great | 100 |
| Change_in_state | 0 | Change_in_state | 100 | Automate | 0 | Automate | 100 | Fine. | 0 | Fine. | 100 |
| Difference | 0 | Difference | 100 | Differ | 0 | Differ | 100 | Correct | 0 | Correct | 100 |
| Boiling point | 0 | Boiling point | 100 | Make | 0 | Make | 100 | Fast | 0 | Fast | 100 |
| Display | 0 | Display | 100 | See | 0 | See | 100 | Easy_to_read | 36 | Easy_to_read | 100 |
| Measurement | 64 | Measurement | 0 | Increase | 0 | Increase | 100 | Good | 36 | Good | 100 |
| Observation | 64 | Observation | 0 | Capture | 0 | Capture | 100 | Accurate | 39 | Accurate | 100 |
| Experiment | 61 | Experiment | 0 | Measure | 0 | Measure | 100 | Detailed | 41 | Detailed | 100 |
| Boiling | 59 | Boiling | 0 | Hold | 0 | Hold | 100 | Less | 46 | Less | 100 |
| Result | 54 | Result | 0 | Be_ready | 0 | Be_ready | 100 | New | 48 | New | 100 |
| Accurate | 52 | Accurate | 11 | Can_do | 89 | Can_do | 95 | Quickly | 5 | Quickly | 50 |
| Graph | 50 | Graph | 57 | Understand | 43 | Understand | 100 | Hard_to_see | 0 | Hard_to_see | 50 |
| Temperature | 50 | Temperature | 63 | Summarize | 37 | Summarize | 100 | Difficult_to_read | 0 | Difficult_to_read | 53 |
| Appearance | 47 | Appearance | 68 | Examine | 32 | Examine | 100 | Hard_to_do | 0 | Hard_to_do | 53 |
| Ethanol | 47 | Ethanol | 81 | Can_see | 19 | Can_see | 100 | Busy | 0 | Busy | 74 |
| State | 26 | State | 81 | Forget | 19 | Forget | 74 | All | 26 | All | 81 |
| Work | 26 | Work | 81 | Consider | 19 | Consider | 89 | Myself | 11 | Myself | 81 |
| Watch | 11 | Watch | 81 | Stand | 19 | Stand | 100 | Hurry | 0 | Hurry | 87 |
| Look | 13 | Look | 100 | Extreme | 0 | Extreme | 88 | Write | 12 | Write | 100 |
| Thermometer | 0 | Thermometer | 100 | Rush | 0 | Rush | 100 | Every_time | 0 | Every_time | 100 |
| Shift | 0 | Shift | 100 | Monitor | 0 | Monitor | 100 | Project | 0 | Project | 100 |
| Teacher | 0 | Teacher | 100 | Read | 0 | Read | 100 | Visually | 0 | Visually | 100 |
| Change | 0 | Change | 100 | Once | 0 | Once | 100 | Stop | 0 | Stop | 100 |

以下是系统操作流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[学生访问系统网站] --> B[选择实验及相关信息]
    B --> C[传感器测量温度并传输到云存储]
    C --> D[在RGD页面显示温度图形]
    D --> E[按下“开始”按钮记录数据]
    E --> F{是否结束记录?}
    F -- 是 --> G[按下“停止”按钮保存数据和笔记]
    F -- 否 --> E
    G --> H[参考其他小组实验结果]

综上所述，基于物联网的学习系统在科学实验教学中具有显著优势，能够提高教学效率和学生的学习效果。但在未来的应用中，还需要考虑一些挑战，如通信环境、可视化设置、可视化方法和测量数据存储的确定性等问题。

基于物联网的STEAM学习材料及其管理系统

5. 未来挑战与思考

基于2018 - 2020年教育物联网工具的三年运营，我们总结了物联网教育材料及其管理系统未来面临的挑战：
- 通信环境问题 ：学校的WiFi环境虽在发展，但仍存在信号死角。而且，户外无网络连接区域的测量活动是学校重要的教育活动。因此，有必要考虑无需同步使用WiFi通信的物联网教育材料。我们所提出的基于物联网的学习材料管理系统可以对这类使用情况进行集成管理。
- 可视化设置难题 ：基于时间的信息在测量数据可视化中起着重要作用。要实现测量结果的可视化和异步参考，需要统一每个学校终端的操作系统版本、时间和基本参数。
- 可视化方法差异 ：对于教材中未涉及的新实验，每位教师对数据可视化方法的需求不同。这就需要系统具备让用户（教师）定义图表数量、每个轴的取值范围和图表布局的功能。
- 测量数据存储风险 ：学生操作学习工具时，可能因操作不当导致测量结果丢失，或因操作不符合规范而无法进行测量。

6. 应对策略探讨

针对上述挑战，我们可以从以下几个方面制定应对策略：
- 通信环境优化 ：
- 研发离线数据存储和处理功能，让设备在无网络时也能记录数据，待有网络时再上传。
- 探索使用其他通信技术，如蓝牙、LoRa等，作为WiFi的补充。
- 可视化设置改进 ：
- 开发统一的配置工具，方便学校管理员对终端进行批量设置。
- 提供云端配置服务，确保各终端参数实时同步。
- 可视化方法定制 ：
- 设计可视化模板库，教师可根据需求选择或修改模板。
- 开放API接口，允许教师或开发者自定义可视化组件。
- 数据存储保障 ：
- 增加操作提示和引导，降低学生误操作的概率。
- 采用数据备份和恢复机制，防止数据丢失。

以下是应对策略实施的mermaid流程图：

graph LR
    A[分析挑战类型] --> B{挑战类型}
    B -- 通信环境 --> C[研发离线功能和探索新通信技术]
    B -- 可视化设置 --> D[开发配置工具和提供云端服务]
    B -- 可视化方法 --> E[设计模板库和开放API接口]
    B -- 数据存储 --> F[增加操作提示和采用备份恢复机制]
    C --> G[实施并评估效果]
    D --> G
    E --> G
    F --> G
    G -- 效果不佳 --> A
    G -- 效果良好 --> H[持续优化和推广]