Analyse von Umweltdaten: Unterschied zwischen den Versionen
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== Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe == | ==Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe== | ||
=== Phase 1: Einführungskurs in Python === | |||
==== Beschreibung der Phase: ==== | |||
In dieser Phase sollen die SuS die Grundlagen von Python erlernen. Dazu durchlaufen die SuS den Python-Online-Kurs der University of Waterloo ([https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/ 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 müssen 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 ([https://unterrichtsmaterial-ddi.cs.upb.de/jhub/hub/user-redirect/git-pull?repo=https%3A%2F%2Fgit.cs.upb.de%2Fwiki%2Fjupyternotebooks&urlpath=tree%2Fjupyternotebooks%2F&branch=datenauswertung Einführung Jupyter Notebooks] und [https://unterrichtsmaterial-ddi.cs.upb.de/jhub/hub/user-redirect/git-pull?repo=https%3A%2F%2Fgit.cs.upb.de%2Fwiki%2Fjupyternotebooks&urlpath=tree%2Fjupyternotebooks%2F&branch=datenauswertung Nützliche Datentypen in Python] NOCH NICHT AKTUELL), 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 ??? Unterrichtsstunden abgeschlossen werden, und die beiden Notebooks in - zusammengenommen - ??? 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. | |||
==== Benötigte Materialien: ==== | |||
[https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/ Python-Online-Kurs der University of Waterloo] (Link: https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/) | |||
[https://unterrichtsmaterial-ddi.cs.upb.de/jhub/hub/user-redirect/git-pull?repo=https%3A%2F%2Fgit.cs.upb.de%2Fwiki%2Fjupyternotebooks&urlpath=tree%2Fjupyternotebooks%2F&branch=datenauswertung Jupyter Notebook: Einführung in Jupyer Notebooks] (NOCH NICHT AKTUELL) | |||
[https://unterrichtsmaterial-ddi.cs.upb.de/jhub/hub/user-redirect/git-pull?repo=https%3A%2F%2Fgit.cs.upb.de%2Fwiki%2Fjupyternotebooks&urlpath=tree%2Fjupyternotebooks%2F&branch=datenauswertung Jupyter Notebook: Nützliche Datentypen in Python] (NOCH NICHT AKTUELL) |
Version vom 15. Februar 2020, 14:49 Uhr
Beschreibung der Unterrichtsreihe
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.
Phase | Inhalt | Umfang |
---|---|---|
1 | Einführungskurs in Python | 6 Schulstunden |
2 | Einführung in das Projekt
Einführung in das Messinstrument "Sensebox" Generieren einer Fragestellung für die geplante datengeriebene Analyse |
2 Schulstunden |
3 | Erstellung und Testung des Messinstruments
Aufstellen der Messstation an ausgewählten Standorten |
3 Schulstunden |
4 | Datenauswertung mithilfe der Jupyter Notebooks | 3 Schulstunden |
5 | Abschluss des Projektes:
|
1 Schulstunde |
Alternativ kann 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 2 die Einführung in das Messinstrument "Sensebox" sowie in Phase 3 die Erstellung und Testung des Messinstruments weg, sodass sich der Umfang der Reihe um 3 Schulstunden reduziert. Folglich ergibt sich folgender Ablauf:
Phase | Inhalt | Umfang |
---|---|---|
1 | Einführungskurs in Python | 6 Schulstunden |
2 | Einführung in das Projekt
Generieren einer Fragestellung für die geplante datengeriebene Analyse |
1 Schulstunde |
3 | Aufstellen der Messstation an ausgewählten Standorten | 1 Schulstunde |
4 | Datenauswertung mithilfe der Jupyter Notebooks | 3 Schulstunden |
5 | Abschluss des Projektes:
|
1 Schulstunde |
Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe
Phase 1: Einführungskurs in Python
Beschreibung der Phase:
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 müssen 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 NOCH NICHT AKTUELL), 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 ??? Unterrichtsstunden abgeschlossen werden, und die beiden Notebooks in - zusammengenommen - ??? 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.
Benötigte Materialien:
Python-Online-Kurs der University of Waterloo (Link: https://cscircles.cemc.uwaterloo.ca/de/)
Jupyter Notebook: Einführung in Jupyer Notebooks (NOCH NICHT AKTUELL)
Jupyter Notebook: Nützliche Datentypen in Python (NOCH NICHT AKTUELL)