Analyse von Umweltdaten

Aus Unterrichtsmaterial
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Titel Analyse von Umweltdaten: Datenanalyse mit der Sensebox, Jupyter Notebooks und Python
Modul Datenprojekte und Datenexploration:

Umweltdaten mit Sensoren sammeln und analysieren

Stichworte Erkenntnisse aus Daten gewinnen, Erheben von Umweltdaten,

Auswerten von Umweltdaten, Epistemisches Programmieren, Data Science

Zielgruppe Klasse 8-10
Inhaltsfelder Information und Daten

Informatik, Mensch und Gesellschaft

Informatiksysteme

Das übergeordnete Thema dieser Unterrichtsreihe lautet "Data Science mit Python". In dieser konkreten Unterrichtsreihe beziehen sich die Daten auf umweltbezogene Aspekte wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Feinstaubbelastung, sodass die SuS eine Umweltanalyse auf Grundlage einer eigenen Fragestellung durchführen sollen.

Es gibt jedoch auch andere Daten, die untersucht werden können. Ein Beispiel hierfür sind Parkplatzdaten, welche in der Unterrichtsreihe "Datenauswertung mit Python (Parkplatzdaten)" analysiert werden sollen. Man erkennt also, dass Data Science mit Python anhand verschiedenster Daten durchgeführt werden kann.

In dieser Unterrichtsreihe sollen umweltbezogene Daten im Vordergrund stehen. Dabei sammeln die SuS mithilfe einer (ggf. selbst programmierten) Sensebox umweltspezifische Daten wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Feinstaub. Zum Ende der Unterrichtsreihe erstellen die Gruppen, in die die SuS aufgeteilt werden, eine eigene Präsentation, die sie vor den anderen SuS des Kurses oder auch im Rahmen eines Projekttages halten können.

Die groben Aufgaben/Meilensteine der Unterrichtsreihe gliedern sich dabei in folgende 6 Schritte:

  1. Problemstellung/Fragestellung erarbeiten
  2. Plan/Messinstrument zur Datenerhebung erstellen
  3. Daten erheben (mithilfe der Sensebox)
  4. Daten analysieren
  5. (gesellschaftliche) Implikationen aus der Datenanalyse herausarbeiten
  6. Ergebnisse präsentieren

Beschreibung der Unterrichtsreihe

Grobziele der Unterrichtsreihe

Die Schülerinnen und Schüler führen das Projekt durch und…

  • lernen ein erstes (exemplarisches) Data Science kennen, wobei die Schnittstellen Messinstrument, Daten und Daten im Kontext im Fokus stehen.
  • lernen erste Data-Moves kennen.
  • erlangen Grundkenntnisse im Umgang mit JupyterNotebook und Python.
  • lernen Auswertungsmöglichkeiten und Darstellungsweisen großer Datenmengen kennen.
  • können Erfahrungen in der datengetriebenen Analyse unserer Umwelt sammeln.
  • reflektieren, wie Datenanalysen den (datengetriebenen) Blick auf die Welt und das eigene Verhalten beeinflussen können.
  • lernen, gesammelte Daten und durchgeführte Datenanalysen im Kontext der Realwelt und deren Einflussfaktoren zu reflektieren.
  • erfahren, dass Datenanalysen interessengeleitet sind und nicht eine reale Abbildung der Welt darstellen.

Falls die Sensebox von den SuS selbst programmiert wird:

  • lernen Software und Hardware rund um Arduino als Beispiel für einen Platinencomputer kennen.
  • machen erste Erfahrungen in der Programmierung von Arduinos.

Wichtiger allgemeiner Hinweis:

Bei dieser Unterrichtsreihe kann ein wesentlicher Erkenntnisgewinn für die SuS darin bestehen, dass sie Fehler bei der Datenauswertung machen. Beispielsweise könnte man feststellen, dass der Feinstaubsensor nicht immer zuverlässig die Feinstaubbelastung misst, wenn die Luftfeuchtigkeit einen gewissen Wert überschritten hat. Die SuS können hierbei lernen, dass man "blanken" Daten nicht immer ohne Einschränkungen vertrauen kann, sondern diese immer auch im Kontext sehen sollte, in dem sie gesammelt wurden.

Folglich sollten "Irrwege" an dieser Stelle zugelassen werden und insbesondere keine vorbereitende "Datenbereinigung" durch die Lehrkraft erfolgen, da die SuS den gesamten Prozess einer Datenanalyse durchlaufen sollen.

Mess- und Auswertungsinstrument

Die Sammlung der Umweltdaten erfolgt mithilfe der Sensebox, die ein Arduino mit bereits zusammengestellten Sensoren für verschiedene Messwerte (wie Temperatur, Feinstaub,...) ist. Genauere Informationen dazu gibt es hier. Ein Handbuch zur Sensebox kann man sich hier ansehen. Die gesammelten Daten können bei einer WLan-Verbindung kontinuierlich oder auch nachträglich auf die OpenSenseMap hochgeladen werden (Link). Hier werden weltweit alle registrierten Senseboxen inklusive ihrer aktuellen Messwerte auf einer Karte angezeigt.

Die Analyse der gesammelten Daten erfolgt in einem vorgefertigten JupyterNotebook. Der Vorteil hierbei liegt darin, dass man in Jupyter Notebooks Textblöcke und Programmierblöcke, die auch eine Ausgabe unter sich selbst erzeugen können, aneinanderreihen kann. Weitere Informationen zu Jupyter Notebooks gibt es auf dieser Wiki-Seite.

Geplanter Verlauf der Unterrichtsreihe

Diese Unterrichtsreihe lässt sich in zwei verschiedenen Varianten durchführen. Abhängig davon sind auch Lernziele und Dauer der Unterrichtsreihe.

In Variante A steht neben der Auswertung der Daten (in Jupyter Notebooks) auch die Programmierung der Messinstrumente (Senseboxen) im Vordergrund. Hierzu wird ca. eine Unterrichtsstunde benötigt, in der sich die SuS mit der Sensebox vertraut machen sowie zwei weitere, in denen sie die Sensebox in Abhängigkeit von ihrer Fragestellung programmieren.

Verlauf Variante A (mit Programmierung der Sensebox)

Vorbereitende Schritte zur Programmierung der Sensebox (im Fall von Variante A)

Generell ist es wichtig zu wissen, dass man die Sensebox auf zwei verschiedene Arten programmieren kann:

  1. über eine "Block-Sprache" auf der Blockly-Programmierwebsite
  2. über die Arduino-Software (Download unter diesem Link)

Zu 1.: Der Vorteil bei dieser Variante ist, dass man die Sensebox lediglich anschließen und den von der Website exportierten Code per "Drag and Drop" auf die Sensebox laden muss. Ein Videotutorial gibt es hier (bis 8:43 min).

Falls man mit den SuS bereits auf den Arduino-Quellcode hinarbeiten möchte, sollte man beachten, dass der zum "Block-Code" gehörende Arduino Quellcode auf der Blockly-Programmierwebsite stets rechts im Fenster angezeigt wird. Dies kann insbesondere auch dann hilfreich sein, wenn die Kompilierung über die Website nicht funktioniert. In diesem Fall kann man den im Fenster angezeigten Code auch in die Arduino-Software kopieren und von dort aus kompilieren.

Zu 2.: Hierbei kann man die Sensebox durch einen Arduino-Code komplett frei programmieren. Der Vorteil hierbei ist, dass man den Code wesentlich individueller schreiben kann und so auf die eigenen Wünsche zuschneiden kann. Allerdings müssen bei dieser Variante zuvor einige Programme/Plugins installiert werden. Eine gute Anleitung hierzu bietet das senseBox:edu Buch in folgenden vier Abschnitten:

Ein Videotutorial, welches auch das Laden eines Programms auf die Sensebox beinhaltet, gibt es hier. Wichtig dabei: Im Video wird ein bereits fertiger Code von der OpenSenseMap in die Arduino-Software eingefügt. Das Hochladen für selbst geschriebenen Code funktioniert aber genauso.

Geplanter Verlauf der Unterrichtsreihe (Variante A)

Phase Inhalt Umfang
1 Einführung in das Projekt

Einführung in das Messinstrument "Sensebox"

Generieren einer Fragestellung für die geplante datengetriebene Analyse

2 Schulstunden
2 Erstellung und Testung des Messinstruments

Aufstellen der Messstation an ausgewählten Standorten

3 Schulstunden
3 Einführungskurs in Python 6 Schulstunden
4 Einsammeln der Senseboxen

Verteilen der gesammelten Daten

Datenauswertung mithilfe der Jupyter Notebooks

3 Schulstunden
5 Abschluss des Projektes:
  • Ergebnisvorstellung
  • Interpretation: Was bedeuten die Ergebnisse für uns ?
    • Diskussion von gesellschaftlichen Implikationen
1 Schulstunde

Verlauf Variante B (ohne Programmierung der Sensebox)

Alternativ können die SuS auch eine bereits fertig programmierte Sensebox nutzen, die die Werte für Feinstaub (PM2.5), Temperatur und Luftfeuchtigkeit in jeweils separaten .csv-Dateien auf einer SD-Karte speichert. Auf diese Weise fällt in dieser Variante B im Gegensatz zu Variante A in Phase 1 die Einführung in das Messinstrument "Sensebox" sowie in Phase 2 die Erstellung und Testung des Messinstruments weg, sodass sich der Umfang der Reihe um 3 Schulstunden reduziert. Folglich ergibt sich folgender Ablauf:

Geplanter Verlauf der Unterrichtsreihe (Variante B)

Phase Inhalt Umfang
1 Einführung in das Projekt

Generieren einer Fragestellung für die geplante datengetriebene Analyse

1 Schulstunde
2 Aufstellen der Messstation an ausgewählten Standorten 1 Schulstunde
3 Einführungskurs in Python 6 Schulstunden
4 Einsammeln der Senseboxen

Verteilen der gesammelten Daten

Datenauswertung mithilfe der Jupyter Notebooks

3 Schulstunden
5 Abschluss des Projektes:
  • Ergebnisvorstellung
  • Interpretation: Was bedeuten die Ergebnisse für uns ?
    • Diskussion von gesellschaftlichen Implikationen
1 Schulstunde

Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe

Phase 1: Einführung in das Projekt und Generieren einer Fragestellung für die geplante datengetriebene Analyse

Beschreibung der Phase

In dieser Phase soll den SuS das Projekt bzw. Vorhaben vorgestellt werden. Sie sollen dabei eine eigene Fragestellung entwickeln, der sie in der nachfolgenden Datenanalyse nachgehen wollen. Beispiele für Fragestellungen sind:

  • Zu welcher Uhrzeit ist die Feinstaubbelastung an der Schule am höchsten ?
  • Wie viel Feinstaub produzieren verschiedene Autotypen (z.B. Diesel- vs. Benzinauto) ? (Hierbei handelt es sich um "Kurzzeitmessungen", bei denen die Sensebox unter den Auspuff des Autos gehalten wird.)
  • Wie oft/Wann überschreitet die Feinstaubbelastung an unserer Schule EU-Grenzwerte ?

Bei der Durchführung von Variante A (mit Programmierung der Sensebox) sollen die SuS zudem die Sensebox kennenlernen und erste kleinere Programmierprojekte mit Ihr durchführen.

ACHTUNG: Von dem im dieser Phase bearbeiteten Notebook ("Phase 0 Fragestellung erarbeiten") sollten die SuS in jedem Fall einen Screenshot machen oder das Notebook herunterladen (s. Tipp in Phase 4), da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können.

Verlauf

Variante A (Mit Programmierung der Sensebox)
Abschnitt Inhalt Methode Material
Einstieg

(10 min)

  • Diskussion:
    • "In Fernsehberichten werden oftmals Temperaturen/Werte für Luftfeuchtigkeit/Feinstaub erwähnt."
    • "Wie werden diese Daten erhoben ?"
      • Der Kurs sollte auf Wetterstationen o.Ä. kommen, die Temperatur ect. messen.
    • "So etwas wollen wir auch erstellen und die gesammelten Daten dann analysieren."
    • "Hierzu gucken wir uns die Sensebox an."
  • Unterrichtsprojekt wird anhand des Projektplakates vorgestellt
Unterrichtsgespräch Projektplakat
Erarbeitung

(45 min)

Die SuS arbeiten
  • die Lernkarten SB01-SB07, SB12, GI01, GI02, GI03
  • die Projektübersicht der Feinstaubmessstation (dabei bei der Programmierung nur Schritt 1 und 2)

durch und programmieren die Sensebox so, dass die vom Temperatursensor

aktuell gemessene Temperatur angezeigt wird (wie auf der Lernkarte SB07).

Einzel-/Partnerarbeit Lernkarten zur Sensebox;

Projektübersicht der Feinstaubmessstation

Blockly-Programmierwebsite

bzw. Arduino-Software

Sensebox

Sicherung

(10 min)

Offene Fragen der SuS werden diskutiert und beantwortet Plenum Blockly-Programmierwebsite

Sensebox

Erarbeitung

(20 min)

Die SuS teilen sich in zwei Gruppen auf.

Innerhalb des Notebooks "Phase 0 Fragestellung erarbeiten" hält jede Gruppe ihre Fragen fest, der sie mithilfe

der Datenerhebung nachgehen wollen.

Gruppenarbeit Jupyter Notebook "Phase 0 Fragestellung erarbeiten"
Sicherung

(5 min)

Beide Gruppen stellen ihre Fragestellungen im Plenum vor. Plenum Jupyter Notebook "Phase 0 Fragestellung erarbeiten"

Anmerkung zum Programmieren der Sensebox:

Es kann zunächst sinnvoll sein, in diesem Unterrichtsabschnitt die Blockly-Programmierumgebung zu nutzen. Falls man bereits auf den Arduino-Quellcode mit den SuS hinarbeiten möchte, sollte man beachten, dass der zum "Block-Code" gehörende Arduino Quellcode auf der Blockly-Programmierwebsite stets rechts im Fenster angezeigt wird. Dies kann insbesondere auch dann hilfreich sein, wenn die Kompilierung über die Website nicht funktioniert. In diesem Fall kann man den im Fenster angezeigten Code auch in die Arduino-Software übertragen und von dort aus kompilieren.

Variante B (Ohne Programmierung der Sensebox)
Abschnitt Inhalt Methode Material
Einstieg

(10 min)

  • Diskussion:
    • "In Fernsehberichten werden oftmals Temperaturen/Werte für Luftfeuchtigkeit/Feinstaub erwähnt."
    • "Wie werden diese Daten erhoben ?"
      • Der Kurs sollte auf Wetterstationen o.Ä. kommen, die Temperatur ect. messen.
    • "So etwas wollen wir auch erstellen und die gesammelten Daten dann analysieren.
    • Hierzu gucken wir uns die Sensebox an."
  • Unterrichtsprojekt wird anhand des Projektplakates vorgestellt
Unterrichtsgespräch Projektplakat
Erarbeitung

(20 min)

Die SuS teilen sich in zwei Gruppen auf.

Innerhalb des Notebooks "Phase 0 Fragestellung erarbeiten" hält jede Gruppe ihre Fragen fest, der sie mithilfe

der Datenerhebung nachgehen wollen.

Gruppenarbeit Jupyter Notebook "Phase 0 Fragestellung erarbeiten"
Sicherung/

Diskussion

(15 min)

Beide Gruppen stellen ihre Fragestellungen im Plenum vor.

Gemeinsam wird zudem überlegt, an welchen Stellen die Senseboxen aufgestellt werden sollen

und in welchem Zeitraum - ein Wechsel des Standorts ist auch möglich und meistens sinnvoll.

Plenum Jupyter Notebook "Phase 0 Fragestellung erarbeiten"

Kartenprogramm

Benötigte Materialien

  • Laptops/PCs

Phase 2: Erstellung und Testung des Instruments

Beschreibung der Phase

Das Ziel dieser Phase ist es, dass die SuS die Senseboxen an ausgewählten Standorten aufstellen, sodass die Datensammlung beginnen kann. Hierzu empfiehlt es sich, zusammen mit den SuS loszugehen und darauf zu achten, dass die Senseboxen korrekt aufgestellt werden. Dabei sollte darauf geachtet werden, dass...

  • eine SD-Karte eingesteckt ist
  • alle Sensoren und die Clock angeschlossen sind
  • die Sensebox über eine Stromversorgung (externer Akku, "direkt aus der Steckdose",...) verfügt
  • die Sensebox eingeschaltet ist (erkennbar an einer grün leuchtenden Lampe)
  • alle Komponenten so gelagert sind, dass sie möglichst nicht von anderen Personen berührt werden können und nicht herunterfallen können etc. Hierbei können Hinweisschilder für Außenstehende sehr hilfreich sein damit man sich nicht wundert, worum es sich bei den aufgestellten "Kästen" handelt.

In Variante A sollen die SuS zudem die Sensebox eigenständig programmieren, sodass die Daten gesammelt werden können. Angeschlossen werden sollten dabei

  • die benötigten Sensoren
  • die Clock
  • eine SD-Karte

Beim Sammeln der Daten soll für jede Messgröße eine eigene csv-Datei auf der angeschlossenen SD-Karte angelegt werden. Wichtig ist hier, dass das Format der Daten in der .csv-Datei korrekt ist. Das Format hat dabei folgende Form:

value,createdAt,longitude,latitude,hight
61.23,2019-09-04T21:30:30.000Z,12.00,42.00,0.00
...

Die erste Zeile entspricht immer einer "Tabellenkopfzeile", was im wesentlichen der Übersichtlichkeit dienen soll. Jeder Messeintrag beginnt mit dem gemessenen Wert (beim Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor z.B. die aktuelle Temperatur in °C). Anschließend wird der Zeitpunkt, zu dem der Wert gemessen wurde, angegeben - und zwar wie im Beispiel 04.09.2019, 21:30:30.000 → 2019-09-04T21:30:30.000Z. Zuletzt folgen noch Longitude, Latitude und Hight des Standorts, an dem die Box aufgestellt wird. Diese drei letzten Angaben sollten die SuS fest in den Programmcode schreiben, wobei sie sie zuvor recherchieren. Wichtig: Falls die Box während der Datensammlung umgestellt werden sollte, muss zunächst ein anderer Code mit den aktualisierten Positionsangaben auf die Sensebox geladen werden.

Anmerkung: Man kann jeden Messeintrag zusätzlich mit der SensorID beginnen lassen, die nur bei Registrierung der Sensebox auf der OpenSenseMap (Link) vergeben wird (Das ist optional. Falls dies interessant ist, gibt es hier ein Tutorial zur Einrichtung). Ist die SensorID unbekannt, kann man diesen Eintrag auch weglassen.

In Variante B sollten abhängig von der Boxnummer (befindet sich als Sticker auf der Sensebox) die nachfolgenden Codes auf die Sensebox geladen sein, bevor die SuS die Senseboxen aufstellen. Die Senseboxen messen dann die Temperatur, die Luftfeuchtigkeit und den aktuellen PM2.5-Feinstaubwert.

Hinweise zum Aufstellen der Sensebox

Damit die Sensebox die Daten sammeln kann, müssen

  1. der SD-Kartenanschluss samt SD-Karte,
  2. die Clock,
  3. der Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor,
  4. der Feinstaubsensor

richtig an die Sensebox angeschlossen werden. Hierzu muss man

  1. den SD-Kartenanschluss samt der SD-Karte mit dem XBee Steckplatz 2,
  2. die Clock mithilfe des Clock-Kabels (schwarz, rot, weiß, gelb) mit einem I2C/Wire Steckplatz (hierbei ist darauf zu achten, dass man die richtige Seite des Kabels in die Clock/in den Steckplatz steckt - die Seite mit den zwei abstehenden Plastik-Schienen gehört in die Clock),
  3. den Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor mithilfe eines JST-Kabels (schwarz, rot, grün, gelb) mit einem I2C/Wire Steckplatz,
  4. den Feinstaubsensor mithilfe des entsprechenden Kabels (schwarz, rot, blau, weiß) mit einem UART/Serial Anschluss

verbinden. Auf den nachfolgenden Bildern ist diese Verbindung der Sensoren, der Clock und der SD-Karte genauer zu sehen:

Damit die Sensebox "wetterfest" ist, wird sie mit der Clock und dem Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor und ggf. zusammen mit einem Akku, falls dieser den Strom liefern soll, in die dafür vorgesehene Box gelegt. Falls Kabel aus dieser Box hinausgehen, sollten diese möglichst mit Folie, Schläuchen o.Ä. geschützt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht nass werden. Zugleich sollten aber auch ein paar der Löcher in der Box offen bleiben, um Luft hineinzulassen, sodass korrekte Daten gesammelt werden. Weiterhin sollte der Feinstaubsensor in die dafür vorgesehene Box gelegt werden und das Kabel, welches diesen Sensor mit der Sensebox verbindet, sollte ebenfalls durch Folie oder einen Schlauch geschützt werden. Anschließend werden die beiden Boxen mit ihren Deckeln verschlossen. Auf den unten stehenden Bildern kann man diese "Verpackung" genauer erkennen und nachvollziehen.

Box 1:

  1 #include <SPI.h>
  2 #include <SD.h>
  3 #include "SenseBoxMCU.h"
  4 #include <Wire.h>
  5 #include <Adafruit_GFX.h>
  6 #include <Adafruit_SSD1306.h>
  7 #include "DS1307.h"
  8 
  9 #define OLED_RESET 4
 10 Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);
 11 DS1307 clock;
 12 float temp, hum, pM;
 13 String ausgTemp, ausgHum, ausgPartMat;
 14 File dataFileDat_temp, dataFileDat_hum, dataFileDat_pM;
 15 float latitude, longitude, hight;
 16 String sensorID_temp, sensorID_hum, sensorID_pM, timestamp;
 17 String y, mo, d, h, mi, s;
 18 
 19 SDS011 my_sds(Serial1);
 20 HDC1080 hdc;
 21 
 22 
 23 void setup() {
 24     senseBoxIO.powerI2C(true);
 25 delay(2000);
 26 //display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3D);
 27 //display.display();
 28 //delay(100);
 29 //display.clearDisplay();
 30   String ausg = String("sensorID") + "," + "value" + "," + "createdAt" + "," + "longitude" + "," + "latitude" + "," + "hight";
 31   SD.begin(28);
 32   Serial1.begin(9600);
 33   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 34   dataFileDat_temp.println(ausg);
 35   dataFileDat_temp.close();
 36 
 37   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
 38   dataFileDat_hum.println(ausg);
 39   dataFileDat_hum.close();
 40   
 41   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
 42   dataFileDat_pM.println(ausg);
 43   dataFileDat_pM.close();
 44 
 45 
 46   sensorID_temp = "5d5d00e9953683001a3ac4cf";
 47   sensorID_hum = "5d5d09cc953683001a3d4432";
 48   sensorID_pM = "5d5d00e9953683001a3ac4ce";
 49   latitude = 42;//latitude des Aufstellortes angeben
 50   longitude = 12;//longitude des Aufstellortes angeben
 51   hight = 0;//hight des Aufstellortes angeben
 52   
 53   hdc.begin();
 54 }
 55 
 56 void loop() {
 57   delay(30000);//delay wie gewünscht setzen -> Messintervall
 58   clock.getTime();
 59   y = String(clock.year + 2000);
 60   if (clock.month < 10){
 61     mo = "0" + String(clock.month);
 62   }
 63   else{
 64     mo = String(clock.month);
 65   }
 66   if (clock.dayOfMonth < 10){
 67     d = "0" + String(clock.dayOfMonth);
 68   }
 69   else{
 70     d = String(clock.dayOfMonth);
 71   }
 72   if (clock.hour < 10){
 73     h = "0" + String(clock.hour);
 74   }
 75   else{
 76     h = String(clock.hour);
 77   }
 78   if (clock.minute < 10){
 79     mi = "0" + String(clock.minute);
 80   }
 81   else{
 82     mi = String(clock.minute);
 83   }
 84   if (clock.second < 10){
 85     s = "0" + String(clock.second);
 86   }
 87   else{
 88     s = String(clock.second);
 89   }
 90   //2019-08-22T09:34:55.525Z
 91   timestamp = y + "-" + mo + "-" + d + "T"+ h + ":" + mi + ":" + s + "." + "000" + "Z";
 92   pM = my_sds.getPm25();
 93   temp = hdc.getTemperature();
 94   hum = hdc.getHumidity();
 95   ausgTemp = String(sensorID_temp) + "," + String(temp);
 96   ausgTemp += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
 97   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 98   dataFileDat_temp.println(ausgTemp);
 99   dataFileDat_temp.close();
100   
101   ausgHum = String(sensorID_hum) + "," + String(hum);
102   ausgHum += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
103   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
104   dataFileDat_hum.println(ausgHum);
105   dataFileDat_hum.close();
106   
107   ausgPartMat = String(sensorID_pM) + "," + String(pM);
108   ausgPartMat += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
109   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
110   dataFileDat_pM.println(ausgPartMat);
111   dataFileDat_pM.close();
112 
113     //display.setCursor(0,0);
114     //display.setTextSize(1);
115     //display.setTextColor(WHITE,BLACK);
116     //display.println(timestamp + "\n" + "Temp.:" + String(temp) + "°C" + "\n" + "Luftf.:" + String(hum) + "%" + "\n" + "Fstaub.:" + String(pM)); ;
117   //display.display();
118 
119 }

Box 2:

  1 #include <SPI.h>
  2 #include <SD.h>
  3 #include "SenseBoxMCU.h"
  4 #include <Wire.h>
  5 #include <Adafruit_GFX.h>
  6 #include <Adafruit_SSD1306.h>
  7 #include "DS1307.h"
  8 
  9 #define OLED_RESET 4
 10 Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);
 11 DS1307 clock;
 12 float temp, hum, pM;
 13 String ausgTemp, ausgHum, ausgPartMat;
 14 File dataFileDat_temp, dataFileDat_hum, dataFileDat_pM;
 15 float latitude, longitude, hight;
 16 String sensorID_temp, sensorID_hum, sensorID_pM, timestamp;
 17 String y, mo, d, h, mi, s;
 18 
 19 SDS011 my_sds(Serial1);
 20 HDC1080 hdc;
 21 
 22 
 23 void setup() {
 24     senseBoxIO.powerI2C(true);
 25 delay(2000);
 26 //display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3D);
 27 //display.display();
 28 //delay(100);
 29 //display.clearDisplay();
 30   String ausg = String("sensorID") + "," + "value" + "," + "createdAt" + "," + "longitude" + "," + "latitude" + "," + "hight";
 31   SD.begin(28);
 32   Serial1.begin(9600);
 33   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 34   dataFileDat_temp.println(ausg);
 35   dataFileDat_temp.close();
 36 
 37   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
 38   dataFileDat_hum.println(ausg);
 39   dataFileDat_hum.close();
 40   
 41   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
 42   dataFileDat_pM.println(ausg);
 43   dataFileDat_pM.close();
 44 
 45 
 46   sensorID_temp = "5d5d1209953683001a3f93fb";
 47   sensorID_hum = "5d5d1209953683001a3f93f9";
 48   sensorID_pM = "5d5d1209953683001a3f93fa";
 49   latitude = 42;//latitude des Aufstellortes angeben
 50   longitude = 12;//longitude des Aufstellortes angeben
 51   hight = 0;//hight des Aufstellortes angeben
 52   
 53   hdc.begin();
 54 }
 55 
 56 void loop() {
 57   delay(30000);//delay wie gewünscht setzen -> Messintervall
 58   clock.getTime();
 59   y = String(clock.year + 2000);
 60   if (clock.month < 10){
 61     mo = "0" + String(clock.month);
 62   }
 63   else{
 64     mo = String(clock.month);
 65   }
 66   if (clock.dayOfMonth < 10){
 67     d = "0" + String(clock.dayOfMonth);
 68   }
 69   else{
 70     d = String(clock.dayOfMonth);
 71   }
 72   if (clock.hour < 10){
 73     h = "0" + String(clock.hour);
 74   }
 75   else{
 76     h = String(clock.hour);
 77   }
 78   if (clock.minute < 10){
 79     mi = "0" + String(clock.minute);
 80   }
 81   else{
 82     mi = String(clock.minute);
 83   }
 84   if (clock.second < 10){
 85     s = "0" + String(clock.second);
 86   }
 87   else{
 88     s = String(clock.second);
 89   }
 90   //2019-08-22T09:34:55.525Z
 91   timestamp = y + "-" + mo + "-" + d + "T"+ h + ":" + mi + ":" + s + "." + "000" + "Z";
 92   pM = my_sds.getPm25();
 93   temp = hdc.getTemperature();
 94   hum = hdc.getHumidity();
 95   ausgTemp = String(sensorID_temp) + "," + String(temp);
 96   ausgTemp += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
 97   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 98   dataFileDat_temp.println(ausgTemp);
 99   dataFileDat_temp.close();
100   
101   ausgHum = String(sensorID_hum) + "," + String(hum);
102   ausgHum += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
103   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
104   dataFileDat_hum.println(ausgHum);
105   dataFileDat_hum.close();
106   
107   ausgPartMat = String(sensorID_pM) + "," + String(pM);
108   ausgPartMat += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
109   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
110   dataFileDat_pM.println(ausgPartMat);
111   dataFileDat_pM.close();
112 
113     //display.setCursor(0,0);
114     //display.setTextSize(1);
115     //display.setTextColor(WHITE,BLACK);
116     //display.println(timestamp + "\n" + "Temp.:" + String(temp) + "°C" + "\n" + "Luftf.:" + String(hum) + "%" + "\n" + "Fstaub.:" + String(pM) + "µg/m³");
117   //display.display();
118 
119 }

Box 3:

  1 #include <SPI.h>
  2 #include <SD.h>
  3 #include "SenseBoxMCU.h"
  4 #include <Wire.h>
  5 #include <Adafruit_GFX.h>
  6 #include <Adafruit_SSD1306.h>
  7 #include "DS1307.h"
  8 
  9 #define OLED_RESET 4
 10 Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);
 11 DS1307 clock;
 12 float temp, hum, pM;
 13 String ausgTemp, ausgHum, ausgPartMat;
 14 File dataFileDat_temp, dataFileDat_hum, dataFileDat_pM;
 15 float latitude, longitude, hight;
 16 String sensorID_temp, sensorID_hum, sensorID_pM, timestamp;
 17 String y, mo, d, h, mi, s;
 18 
 19 SDS011 my_sds(Serial1);
 20 HDC1080 hdc;
 21 
 22 
 23 void setup() {
 24     senseBoxIO.powerI2C(true);
 25 delay(2000);
 26 //display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3D);
 27 //display.display();
 28 //delay(100);
 29 //display.clearDisplay();
 30   String ausg = String("sensorID") + "," + "value" + "," + "createdAt" + "," + "longitude" + "," + "latitude" + "," + "hight";
 31   SD.begin(28);
 32   Serial1.begin(9600);
 33   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 34   dataFileDat_temp.println(ausg);
 35   dataFileDat_temp.close();
 36 
 37   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
 38   dataFileDat_hum.println(ausg);
 39   dataFileDat_hum.close();
 40   
 41   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
 42   dataFileDat_pM.println(ausg);
 43   dataFileDat_pM.close();
 44 
 45 
 46   sensorID_temp = "5d5d13fd953683001a401cd8";
 47   sensorID_hum = "5d5d13fd953683001a401cd7";
 48   sensorID_pM = "5d5d13fd953683001a401cd6";
 49   latitude = 42;//latitude des Aufstellortes angeben
 50   longitude = 12;//longitude des Aufstellortes angeben
 51   hight = 0;//hight des Aufstellortes angeben
 52   
 53   hdc.begin();
 54 }
 55 
 56 void loop() {
 57   delay(30000);//delay wie gewünscht setzen -> Messintervall
 58   clock.getTime();
 59   y = String(clock.year + 2000);
 60   if (clock.month < 10){
 61     mo = "0" + String(clock.month);
 62   }
 63   else{
 64     mo = String(clock.month);
 65   }
 66   if (clock.dayOfMonth < 10){
 67     d = "0" + String(clock.dayOfMonth);
 68   }
 69   else{
 70     d = String(clock.dayOfMonth);
 71   }
 72   if (clock.hour < 10){
 73     h = "0" + String(clock.hour);
 74   }
 75   else{
 76     h = String(clock.hour);
 77   }
 78   if (clock.minute < 10){
 79     mi = "0" + String(clock.minute);
 80   }
 81   else{
 82     mi = String(clock.minute);
 83   }
 84   if (clock.second < 10){
 85     s = "0" + String(clock.second);
 86   }
 87   else{
 88     s = String(clock.second);
 89   }
 90   //2019-08-22T09:34:55.525Z
 91   timestamp = y + "-" + mo + "-" + d + "T"+ h + ":" + mi + ":" + s + "." + "000" + "Z";
 92   pM = my_sds.getPm25();
 93   temp = hdc.getTemperature();
 94   hum = hdc.getHumidity();
 95   ausgTemp = String(sensorID_temp) + "," + String(temp);
 96   ausgTemp += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
 97   dataFileDat_temp = SD.open("Dat_temp.csv", FILE_WRITE);
 98   dataFileDat_temp.println(ausgTemp);
 99   dataFileDat_temp.close();
100   
101   ausgHum = String(sensorID_hum) + "," + String(hum);
102   ausgHum += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
103   dataFileDat_hum = SD.open("Dat_hum.csv", FILE_WRITE);
104   dataFileDat_hum.println(ausgHum);
105   dataFileDat_hum.close();
106   
107   ausgPartMat = String(sensorID_pM) + "," + String(pM);
108   ausgPartMat += "," + String(timestamp) + "," + String(longitude) + "," + String(latitude) + "," + String(hight);
109   dataFileDat_pM = SD.open("Dat_pM.csv", FILE_WRITE);
110   dataFileDat_pM.println(ausgPartMat);
111   dataFileDat_pM.close();
112 
113     //display.setCursor(0,0);
114     //display.setTextSize(1);
115     //display.setTextColor(WHITE,BLACK);
116     //display.println(timestamp + "\n" + "Temp.:" + String(temp) + "°C" + "\n" + "Luftf.:" + String(hum) + "%" + "\n" + "Fstaub.:" + String(pM) + "µg/m³");
117   //display.display();
118 
119 }


Anmerkungen zu den Programmcodes:

In den vorliegenden Programmcodes misst die Sensebox in einem Intervall von etwa 30 Sekunden. Dies lässt sich über eine Abänderung der Konstante in delay(30000); direkt am Anfang der loop-Methode verändern. Die übergebene Konstante entspricht (in etwa) den Millisekunden zwischen den Messintervallen.

In den Zeilen 49-51 sind zudem noch die Werte für Latitude, Longitude und Hight zu aktualisieren.

Die auskommentierten Zeilen 26-29 sowie 113-117 lassen sich durch Entfernen der doppelten Schrägstriche wieder aktivieren und bewirken, dass bei verbundenem Display der aktuelle Timestamp, die aktuelle Temperatur, Luftfeuchtigkeit und der aktuelle PM2.5-Feinstaubwert auf diesem angezeigt werden.

Falls die Uhrzeit oder das Datum, die oder das von der Clock vorgegeben wird, nicht stimmt, lässt sich dies ändern, indem man den folgenden Code auf die Sensebox lädt. Dabei sind in Zeile 23-25 die Parameter für das Datum und die Uhrzeit so einzugeben, wie es im jeweils zugehörigen Kommentar steht.

Setup zum Einstellen des Datums und der Uhrzeit für die Clock:

 1 #include <SPI.h>
 2 #include <Wire.h>
 3 #include <Adafruit_GFX.h>
 4 #include <Adafruit_SSD1306.h>
 5 #include "SenseBoxMCU.h"
 6 #include <Wire.h>
 7 #include "DS1307.h"
 8 
 9 #define OLED_RESET 4
10 Adafruit_SSD1306 display(OLED_RESET);
11 DS1307 clock;
12 
13 
14 void setup() {
15   senseBoxIO.powerI2C(true);
16 delay(2000);
17 display.begin(SSD1306_SWITCHCAPVCC, 0x3D);
18 display.display();
19 delay(100);
20 display.clearDisplay();
21     Serial.begin(9600);
22     clock.begin();
23     clock.fillByYMD(2020,3,26);//hier das richtige Datum im Format yyyy,(m)m,(d)d eintragen - dabei führende Nullen weglassen
24     clock.fillByHMS(16,31,10);//hier die richtige Uhrzeit im Format (h)h,(m)m,(s)s eintragen - dabei führende Nullen weglassen
25     clock.fillDayOfWeek(THU);//hier den richtigen Wochentag in der Form (MON, TUE, WED, THU, FRI, SAT, SUN) eintragen.
26     clock.setTime();//write time to the RTC chip
27 }
28 
29 void loop() {
30     clock.getTime();
31     display.setCursor(0,0);
32     display.setTextSize(1);
33     display.setTextColor(WHITE,BLACK);
34     display.println(String(clock.second) + ":" + String(clock.month) + ":" + String(clock.dayOfMonth));
35   display.display();
36 
37 }

Auch für Variante A könnten diese Codes hilfreich sein, falls die SuS an einer Stelle beim Programmieren nicht weiterkommen und in den fertigen Dateien schauen wollen, wie man ein bestimmtes Problem lösen könnte.

Nachdem das jeweilige Programm auf die Sensebox geladen wurde, können die Senseboxen wie oben beschrieben aufgestellt werden.

Verlauf

Variante A (mit Programmierung der Sensebox)
Abschnitt Inhalt Methode Material
Einstieg

(10 min)

  • Im Plenum wird beispielhaft eine .csv-Datei gezeigt, in der bereits Werte enthalten sind.
  • Die SuS sollen basierend darauf in ihren Gruppen (erste) Ideen sammeln, wie sie die Sensebox programmieren müssen, um ihre Messwerte ebenso abzuspeichern.
Unterrichtsgespräch Beispielhafte .csv-Datei
Erarbeitung

(90 min)

Die SuS programmieren die Sensebox für die Datensammlung. Dabei ist es empfehlenswert,

dass kleinere Teams den Code für je eine Messgröße schreiben. Gemeinsam wird der Code dann zusammengeführt.

Die SuS können sich - insbesondere falls sie mit der Arduino-Software programmieren - an einer bereits fertigen Programmierung einer Sensebox orientieren.

Zum Schluss laden die SuS den fertigen Code auf die Sensebox.

Falls die SuS nicht fertig werden, kann auch der fertige Sensebox-Programmcode auf die Sensebox geladen werden. In diesem Fall wird die Sensebox

  • Feinstaub (PM2,5)
  • Luftfeuchtigkeit
  • Temperatur

messen.

Gruppenarbeit Sensebox, Fertiges Sensebox-Programm;

Arduino-Software bzw.

Blockly-Programmierwebsite, Sensebox

Erarbeitung

(5 min)

Gemeinsam wird überlegt, an welchen Stellen die Senseboxen aufgestellt werden sollen

und in welchem Zeitraum - ein Wechsel des Standorts ist auch möglich und meistens sinnvoll.

Gruppenarbeit Kartenprogramm
Erarbeitung

(30 min)

Die SuS stellen die fertig programmierten Senseboxen am gewählten Standort auf. Hinweis: Dieser Schritt kann abhängig vom Standort etwas länger dauern. Die SuS sollen darauf achten, dass
  • eine SD-Karte eingesteckt ist
  • alle Sensoren und die Clock angeschlossen sind
  • die Sensebox über eine Stromversorgung (externer Akku, "direkt aus der Steckdose",...) verfügt
  • die Sensebox eingeschaltet ist (erkennbar an einer grün leuchtenden Lampe)
  • alle Komponenten so gelagert sind, dass sie möglichst nicht von anderen Personen berührt werden können und nicht herunterfallen können etc. Hierbei können Hinweisschilder für Außenstehende sehr hilfreich sein damit man sich nicht wundert, worum es sich bei den aufgestellten "Kästen" handelt.
Gruppenarbeit programmierte Senseboxen

mobile Akkus/

Stromversorgung

Variante B (ohne Programmierung der Sensebox)
Abschnitt Inhalt Methode Material
Einstieg

(15 min)

  • Die gewählten Standorte werden noch einmal besprochen.
  • Die einzelnen Gruppen teilen sich Aufgaben zu, wer beim Aufstellen der Sensebox auf die u.g. Aspekte achten soll.
Unterrichtsgespräch Kartenprogramm
Erarbeitung

(30 min)

Die SuS stellen die fertig programmierten Senseboxen am gewählten Standort auf. Hinweis: Dieser Schritt kann abhängig vom Standort etwas länger dauern. Die SuS sollen darauf achten, dass
  • eine SD-Karte eingesteckt ist
  • alle Sensoren und die Clock angeschlossen sind
  • die Sensebox über eine Stromversorgung (externer Akku, "direkt aus der Steckdose",...) verfügt
  • die Sensebox eingeschaltet ist (erkennbar an einer grün leuchtenden Lampe)
  • alle Komponenten so gelagert sind, dass sie möglichst nicht von anderen Personen berührt werden können und nicht herunterfallen können etc. Hierbei können Hinweisschilder für Außenstehende sehr hilfreich sein damit man sich nicht wundert, worum es sich bei den aufgestellten "Kästen" handelt.
Gruppenarbeit programmierte Senseboxen

mobile Akkus/

Stromversorgung

Benötigte Materialien

  • Laptops/PCs
  • Beispielhafte .csv-Datei:
    • gemessene Luftfeuchtigkeit am Münsteraner Ludgerikreisel (am 11.09.2019 zwischen 10:36 Uhr und 11:20)
 1 sensorID_hum, hum, timestamp, longitude, latitude, hight
 2 5d5d1209953683001a3f93f9,43.31,2019-09-11T10:36:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 3 5d5d1209953683001a3f93f9,45.23,2019-09-11T10:37:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 4 5d5d1209953683001a3f93f9,44.55,2019-09-11T10:38:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 5 5d5d1209953683001a3f93f9,44.17,2019-09-11T10:39:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 6 5d5d1209953683001a3f93f9,46.17,2019-09-11T10:40:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 7 5d5d1209953683001a3f93f9,47.52,2019-09-11T10:41:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 8 5d5d1209953683001a3f93f9,47.86,2019-09-11T10:42:05.000Z,7.63,51.96,60.00
 9 5d5d1209953683001a3f93f9,47.56,2019-09-11T10:43:05.000Z,7.63,51.96,60.00
10 5d5d1209953683001a3f93f9,48.26,2019-09-11T10:44:06.000Z,7.63,51.96,60.00
11 5d5d1209953683001a3f93f9,45.79,2019-09-11T10:45:06.000Z,7.63,51.96,60.00
12 5d5d1209953683001a3f93f9,47.92,2019-09-11T10:46:06.000Z,7.63,51.96,60.00
13 5d5d1209953683001a3f93f9,42.77,2019-09-11T10:47:06.000Z,7.63,51.96,60.00
14 5d5d1209953683001a3f93f9,42.85,2019-09-11T10:48:06.000Z,7.63,51.96,60.00
15 5d5d1209953683001a3f93f9,41.79,2019-09-11T10:49:06.000Z,7.63,51.96,60.00
16 5d5d1209953683001a3f93f9,40.68,2019-09-11T10:50:06.000Z,7.63,51.96,60.00
17 5d5d1209953683001a3f93f9,40.03,2019-09-11T10:51:06.000Z,7.63,51.96,60.00
18 5d5d1209953683001a3f93f9,39.79,2019-09-11T10:52:06.000Z,7.63,51.96,60.00
19 5d5d1209953683001a3f93f9,38.76,2019-09-11T10:53:06.000Z,7.63,51.96,60.00
20 5d5d1209953683001a3f93f9,38.44,2019-09-11T10:54:06.000Z,7.63,51.96,60.00
21 5d5d1209953683001a3f93f9,36.92,2019-09-11T10:55:06.000Z,7.63,51.96,60.00
22 5d5d1209953683001a3f93f9,38.39,2019-09-11T10:56:07.000Z,7.63,51.96,60.00
23 5d5d1209953683001a3f93f9,35.82,2019-09-11T10:57:07.000Z,7.63,51.96,60.00
24 5d5d1209953683001a3f93f9,36.29,2019-09-11T10:58:07.000Z,7.63,51.96,60.00
25 5d5d1209953683001a3f93f9,36.37,2019-09-11T10:59:07.000Z,7.63,51.96,60.00
26 5d5d1209953683001a3f93f9,36.29,2019-09-11T11:00:07.000Z,7.63,51.96,60.00
27 5d5d1209953683001a3f93f9,36.29,2019-09-11T11:01:07.000Z,7.63,51.96,60.00
28 5d5d1209953683001a3f93f9,34.61,2019-09-11T11:02:07.000Z,7.63,51.96,60.00
29 5d5d1209953683001a3f93f9,34.41,2019-09-11T11:03:07.000Z,7.63,51.96,60.00
30 5d5d1209953683001a3f93f9,34.99,2019-09-11T11:04:07.000Z,7.63,51.96,60.00
31 5d5d1209953683001a3f93f9,35.76,2019-09-11T11:05:07.000Z,7.63,51.96,60.00
32 5d5d1209953683001a3f93f9,36.97,2019-09-11T11:06:07.000Z,7.63,51.96,60.00
33 5d5d1209953683001a3f93f9,34.69,2019-09-11T11:07:08.000Z,7.63,51.96,60.00
34 5d5d1209953683001a3f93f9,36.24,2019-09-11T11:08:08.000Z,7.63,51.96,60.00
35 5d5d1209953683001a3f93f9,35.76,2019-09-11T11:09:08.000Z,7.63,51.96,60.00
36 5d5d1209953683001a3f93f9,35.09,2019-09-11T11:10:08.000Z,7.63,51.96,60.00
37 5d5d1209953683001a3f93f9,35.57,2019-09-11T11:11:08.000Z,7.63,51.96,60.00
38 5d5d1209953683001a3f93f9,35.27,2019-09-11T11:12:08.000Z,7.63,51.96,60.00
39 5d5d1209953683001a3f93f9,34.05,2019-09-11T11:13:08.000Z,7.63,51.96,60.00
40 5d5d1209953683001a3f93f9,32.87,2019-09-11T11:14:08.000Z,7.63,51.96,60.00
41 5d5d1209953683001a3f93f9,33.15,2019-09-11T11:15:08.000Z,7.63,51.96,60.00
42 5d5d1209953683001a3f93f9,33.03,2019-09-11T11:16:08.000Z,7.63,51.96,60.00
43 5d5d1209953683001a3f93f9,32.72,2019-09-11T11:17:08.000Z,7.63,51.96,60.00
44 5d5d1209953683001a3f93f9,34.59,2019-09-11T11:18:08.000Z,7.63,51.96,60.00
45 5d5d1209953683001a3f93f9,33.04,2019-09-11T11:19:09.000Z,7.63,51.96,60.00
46 5d5d1209953683001a3f93f9,33.47,2019-09-11T11:20:09.000Z,7.63,51.96,60.00

Phase 3: Einführungskurs in Python

Beschreibung der Phase

Diese Phase sollte durchgeführt werden, während die Daten mithilfe der aufgestellten Senseboxen gesammelt werden. So wird ein genügend großer Zeitraum für die Datensammlung gewährt.

In dieser Phase sollen die SuS die Grundlagen von Python erlernen. Dazu durchlaufen die SuS den Python-Online-Kurs der University of Waterloo (Link). Hier werden grundlegende Aspekte der Programmiersprache schrittweise erarbeitet, indem für jedes "Programmierkonstrukt" zunächst ein erläuternder Text gegeben wird und die SuS dann das neu erworbene Wissen selbst anwenden und eigenständig in "Code-Blöcken" bestimmte Programmieraufgaben lösen müssen.

Da im weiteren Verlauf der Unterrichtsreihe innerhalb von Juptyer Notebooks programmiert werden soll und zudem die Datentypen aus der pandas-Bibliothek genutzt werden, gibt es hierzu zwei Notebooks (Einführung Jupyter Notebooks und Nützliche Datentypen in Python), die einem ähnlichen Prinzip folgen, wie der Python-Online-Kurs der University of Waterloo: Auch hier gibt es zunächst erklärende Texte, bevor die SuS "Code-Blöcke" eigenständig erstellen bzw. ergänzen müssen, um gestellte Aufgaben zu lösen.

Die SuS sollen sowohl den Python-Online-Kurs als auch die beiden Jupyter Notebooks selbstständig bearbeiten. Der Python-Online-Kurs sollte nach etwa 4 Unterrichtsstunden abgeschlossen werden, und die beiden Notebooks in - zusammengenommen - 2 Unterrichtsstunden. Es bietet sich an, zum Beginn und zum Ende jeder Unterrichtseinheit etwa 5-10 Minuten für allgemeine Fragen der SuS einzuplanen, die im Plenum diskutiert und beantwortet werden können.

Verlauf

Eine grobe Skizze des Unterrichtsverlaufs: Die SuS arbeiten dauerhaft in Einzel-/Partnerarbeit am Online-Kurs bzw. an den Jupyter-Notebooks. Am Anfang/Ende jeder Einheit sollten etwa 10 min für Fragen eingeplant werden, die im Plenum diskutiert und beantwortet werden sollen. Ebenfalls können die SuS in dieser Zeit ihre Senseboxen an einem anderen Ort neu aufbauen (z.B. wenn sie verschiedene Standorte - wie Hauptstraße vs. Schulgarten - miteinander vergleichen wollen). Dabei sollten sie folgenden Ablaufplan beachten:

  1. Stromzufuhr der Sensebox abstellen
  2. SD-Karte aus der Sensebox entfernen
  3. Inhalt der SD-Karte auf einem Laptop/PC sichern
  4. Ggf. neuen Code auf die Sensebox spielen
  5. SD-Karte wieder in die Sensebox stecken
  6. Sensebox an neuem Ort aufstellen
  7. Strom anschließen

Hausaufgabe sollte es stets sein, zu Hause 30 min am Online-Kurs/an den Jupyter-Notebooks zu arbeiten.

Abschnitt Inhalt Methode Material
Erarbeitung

(4 Unterrichtsstunden)

Die SuS erarbeiten sich eigenständig Grundlagen der Programmiersprache Python,

indem sie den Python-Online-Kurs der University of Waterloo durchlaufen

Einzel-/Partnerarbeit Python-Online-Kurs der University of Waterloo
Erarbeitung

(15 min)

Die SuS erarbeiten sich eigenständig Grundlagen in der Arbeit mit Jupyter Notebooks,

indem sie das Jupyter Notebook "Einführung in Jupyter Notebooks" durchlaufen

Einzel-/Partnerarbeit Jupyter Notebook "Einführung in Jupyter Notebooks"
Erarbeitung

(75 min)

Die SuS erarbeiten sich eigenständig die Datentypen list, Series und DataFrame,

indem sie das Jupyter Notebook "Nützliche Datentypen in Python" durchlaufen

Einzel-/Partnerarbeit Jupyter Notebook "Nützliche Datentypen in Python"

Benötigte Materialien

  • Laptops/PCs

Phase 4: Datenauswertung mit Jupyter Notebooks

Beschreibung der Phase

In dieser Phase sollen die SuS die von der Sensebox gesammelten Daten über die SD-Karte auf die PCs/Laptops übertragen und dann mithilfe der Jupyter-Notebooks analysieren und darstellen. Dabei sollen sie die Jupyter-Notebooks auch adaptieren, um eine Datenanalyse im Sinne ihres "Forschungsinteresses" durchzuführen. Beispielsweise lässt sich mithilfe einer eigens erstellten .csv-Datei, die nur zwei Messwerte enthält (, die beide einem gewissen Grenzwert entsprechen), eine Gerade für Grenzwerte in eine Grafik an Messwerten einzeichnen.

Generell ist es in dieser Phase sinnvoll, dass die Gruppen die Aufgaben zur Präsentationserstellung unter den Gruppenmitgliedern aufteilen.

Die einzelnen Gruppen sollen Grafiken und erhaltene Ergebnisse benutzen, um eine Präsentation zu ihrer Forschungsfrage zu erstellen (z.B. PowerPoint-Präsentation/Poster/...). Dort sollen auch gesellschaftliche Implikationen festgehalten werden.

Verlauf

Abschnitt Inhalt Methode Material
Einstieg

(10 min)

Die Kleingruppen berichten kurz, wo sie ihre Senseboxen aufgestellt haben und ob es dabei Probleme gab. Plenum ggf. Kartenprogramm
Erarbeitung

(5 min)

Die Gruppen teilen die Aufgaben auf, die sie bei der Erstellung der Präsentation erledigen müssen. Beispielhafte Aufgaben sind:
  • Auswerten einzelner Messgrößen in den Jupyter Notebooks
  • Erstellen der Präsentation (als PowerPoint oder Poster) und Zusammenführen der Analyseergebnisse
  • ...
Gruppenarbeit
Erarbeitung

(120 min)

Die SuS verwenden die Jupyter Notebooks "Phase 1 und 2 Daten einlesen" und "Phase 3 Datenvisualisierung", um die gesammelten Daten der Senseboxen einzulesen, zu bereinigen und zu analysieren. Dabei erstellen sie Screenshots bzw. notieren sich Analyseergebnisse. Sie sollen die Jupyter Notebooks auch adaptieren, müssen dabei jedoch darauf achten, dass sie nach jeder Unterrichtseinheit alle adaptierten JupyterNotebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist weiter unten erläutert.


Unter Verwendung der Analyseergebnisse und besonders der damit einhergehenden Visualisierungen erstellen die einzelnen Gruppen ein Poster/eine Präsentation, basierend auf der eingangs formulierten Forschungsfrage. Diese soll auf dem Poster/innerhalb der Präsentation beantwortet werden, worauf aufbauend gesellschaftliche Implikationen festgehalten werden sollen.

Gruppenarbeit -

dabei unterteilt in

Einzel/Partnerarbeit

Jupyter Notebooks

"Phase 1 und 2 Daten einlesen"

"Phase 3 Datenvisualisierung"

Zum Jupyter Notebook "Phase 1 und 2 Daten einlesen":

Die SuS sollen bei diesem Notebook die .csv-Dateien, welche von der Sensebox erstellt wurden, einlesen lassen und so bereinigen, dass der erstellte Timestamp als eigener Datentyp erkannt wird. Zudem soll der Timestamp als Index für die Daten festgelegt werden, sodass die Daten über diesen eindeutig adressiert werden können. Ggf. gibt es ebenfalls Komplikationen, sodass die Daten nicht derartig eingelesen werden können. Ein "typisches" Problem könnte hierbei sein, dass bei einem Neustart der Sensebox - also immer wenn der Strom kurzzeitig unterbrochen ist - eine neue "Überschriftszeile" erstellt wird, die erst aus der ursprünglichen .csv-Datei gelöscht werden muss, bevor der Timestamp der Daten als Index festgelegt werden kann.

Die SuS sollen sich bei diesem Notebook an dem bereits eingegebenen Code und den erläuternden Texten orientieren und den Code adaptieren, um alle bei der Datenanalyse benötigten .csv-Dateien einzulesen und bereinigt abzuspeichern.

Anhand dieses Notebooks lernen die SuS also den Prozess des Dateneinlesens und Datenbereinigens als wichtige Teilschritte der Datenanalyse kennen. Sie erkennen dabei insbesondere, dass die gesammelten Daten oftmals noch nicht ohne diesen Bereinigungsschritt eingelesen werden können, sodass auch deutlich wird, dass es nicht "per se" fehlerfreie Daten gibt. Um die SuS dies erkennen zu lassen, ist das Zulassen von "Irrwegen" also sehr wichtig.

Zum Jupyter Notebook "Phase 3 Datenvisualisierung":

In diesem Notebook sollen die SuS die zuvor bereinigten und in einer neuen .csv-Datei abgespeicherten Daten nach spezifischem Interesse filtern und visualisieren. Dabei lernen sie auch verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten kennen und sollen mit diesem neu erlangten Wissen den bereits eingegebenen Code adaptieren, um die Daten nach ihren (Forschungs-)Interessen möglichst aussagekräftig darzustellen. Dabei werden sie auch feststellen, dass es an manchen Stellen Messfehler gab, sodass die zugehörigen Daten angepasst oder gelöscht werden müssen. Ein "typisches" Problem ist beispielsweise, dass der Feinstaubsensor bei einer hohen Luftfeuchtigkeit zu hohe Feinstaubwerte angibt. Diesen Zusammenhang gilt es beispielsweise für die SuS zu erkennen (z.B. auch durch eine Internetrecherche) und dementsprechend die betrachteten Daten anzupassen.

Die SuS lernen also die Aspekte der Datenfilterung und Datenvisualisierung als wichtige Schritte der Datenanalyse kennen. Auch hierbei werden sie die Erfahrung machen, dass die gesammelten Daten teilweise noch bereinigt werden müssen, indem ggf. einige Datenpunkte gelöscht oder angepasst werden. Es wird deutlich, dass auch in der Datenanalyse "Bereinigungsschritte" benötigt werden, um eine korrekte Auswertung zu erstellen. Um die SuS diese zuletzt genannte Erkenntnis gewinnen zu lassen, ist es also wieder wichtig, "Irrwege" zuzulassen.


ACHTUNG: Nach jeder Unterrichtsstunde/-einheit sollten die SuS alle adaptierten Jupyter Notebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist im Folgenden nachzulesen.

Tipps zu Jupyter Notebooks:

Benötigte Materialien


Phase 5: Abschluss des Projektes

Beschreibung der Phase

In dieser Phase stellen die Gruppen ihre in Phase 4 vorbereiteten Präsentationen vor. Dabei sollten nach jeder Präsentation die Ergebnisse und gesellschaftlichen Implikationen diskutiert werden. Am Ende erfolgt eine Evaluation der Unterrichtsreihe.

Verlauf

Abschnitt Inhalt Methode Material
Sicherung

(30 min)

Die Kleingruppen präsentieren ihre Ergebnisse und herausgearbeiteten gesellschaftlichen Implikationen.

Nach jeder Präsentation: Zeit für Diskussion der Ergebnisse/gesellschaftlichen Implikationen

Plenum PowerPoint/Poster,...

ggf. Jupyter Notebooks

zum Zeigen der Ergebnisse

Evaluation

(15 min)

Die Unterrichtsreihe wird evaluiert. Dabei können entweder Fragebögen ausgefüllt werden oder im Plenum

Vor- und Nachteile der Reihe diskutiert werden. Eventuell sollten separate Termine für Interviews vereinbart werden.


In dieser Phase sollen die SuS auch reflektieren, inwiefern sie die Programmierung in Form der Datensammlung bzw. der Datenauswertung dabei unterstützt hat, Erkenntnisse und darauf aufbauende gesellschaftliche Implikationen in Bezug auf ihre Umwelt zu gewinnen.

Plenum oder

Einzelarbeit

Benötigte Materialien