ITI › Kursused › G2·2Andmete kogumine ja analüüs
Kõik kursused
Avaleht
ITI suunamoodul · G2 · 2. kursus

Andmete kogumine ja analüüs

Kogu andmeahel mõõtmisest järelduseni: andur, mikrokontroller, pilvetabel, andmekvaliteet ja analüüs. Kursust läbiv probleem on kooli terraariumi seire – õpilased läbivad sama tee oma seirelahendusega ja esitavad tulemuse koos mõõtemääramatusega.

Tundide kava Hindamine

Suur keelemudel (SKM) on abiline skriptide loomisel ja tulemuste tõlgendamisel – igas tunnis kontrollitakse tema väljundit teadaoleva andmestiku, oma mõõtmise või arvutusega.

kursuse üldandmed
kursus:Andmete kogumine ja analüüs
suunamoodul:Inseneeria ja tehisintellekt · G2 · 2. kursus
maht:21 õppetundi (35 akadeemilist tundi)
eeltingimus:soovituslik: „Kaasaegse tarkvaraarenduse alused“ (G1)
praktikat:18 tundi 21-st – mõõtmine, analüüs, projekt
hindamine:arvestatud / mittearvestatud
veebileht:saaremaa.edu.ee/iti
0õppetundi35 akadeemilist tundi · 75 min
0teemaplokkimõõtmine, andmed pilve, kvaliteet, statistika
0tundi praktilise tööga21-st · mõõtmine, analüüs, projekt
0keelemudelit kõrvutivõrdle ja kontrolli

Kursuse teemad

Mõõtmine ja mõõtevigaMikrokontroller ja andurKalibreerimineAndmed pilveAndmekvaliteetVisualiseerimineKirjeldav statistikaMõõtemääramatusEnnustamineTerraariumi seire
Kursus

Andur → andmed → analüüs → järeldus

Kursus tugineb kooli töötavale terraariumi seiresüsteemile, mille andurid saadavad andmed veebilehele. Alustatakse mõõtmisest telefoni vahenditega ja mõõtevea mõistmisest, seejärel ehitatakse andur–mikrokontroller–pilvetabel ahel, kavandatakse terraariumi seire disainisprindis, puhastatakse andmed, koostatakse korrektne visualiseering ja arvutatakse kirjeldav statistika. Lõpuprojekt on terraariumiga sarnane seirelahendus koos järeldusega mõõtemääramatusega.

MÕÕTMINE · IOT

Oma mõõtesüsteem andurist pilveni

Mõõteviga, tugiväärtus, juhuslik ja süstemaatiline viga; mikrokontroller ja andur, kalibreerimine võrdlusmõõtmisega; mõõtmised pilvetabelisse koos ajatempli ja katkestuste käsitlusega.

  • Andurid
  • Kalibreerimine
  • Pilv
ANDMED · ANALÜÜS

Puhastamisest ennustuseni

Andmete puhastamine, eristuv väärtus ja jäme viga, puuduvad väärtused; korrektne visualiseering; keskmine ja hajuvus, mõõtemääramatus, kahe suuruse seos; lihtne mudel ajareal ja selle piirid.

  • Statistika
  • Visualiseerimine
  • Mudel
SKM · KONTROLL

Tehisintellekt abilisena, mitte oraaklina

Keelemudel aitab skripti luua ja tulemust tõlgendada; järeldused teeb ja põhjendab õpilane ise. Puhastusskript kontrollitakse teadaoleva andmestikuga, väited oma mõõtmisega, iga abi kirje läheb kontrolliprotokolli.

  • Kaks mudelit
  • Kontroll
  • Mõttepäevik
Ülesehitus

Kursuse ülesehitus

Esimesed kolm tundi on mõõtmine ja andur, neljas on seirekavandi disainisprint, mis on hindamiskomponent. Seejärel andmed pilve, andmekvaliteet ja visualiseerimine, teadmiste kontroll koos keelemudeliga, statistika ja ennustamine, õppekäik ning lõpuprojekt koos esitlustega. Tundide ülesanded, tehisintellekti tugi ja mõttepäevik avanevad pärast sisselogimist.

Lõiming matemaatikaga: statistika ja tõenäosus (11. klass), protsentarvutus; arhitektuuri- ja disainikursusega: ruumi tervislikkuse hindamine ja võrdlus normidega.

Kava on arendusjärgus – seda täpsustatakse piloteerimise käigus ja see valmib lõplikult 2028. aasta lõpuks.

1.tund

Andmed meie ümber: mõõtmised koolimajas telefoni vahenditega, tulemuste kirjapanek ja võrdlus; mõttepäeviku alustamine.

2.tund

Korratav ei ole veel täpne: mõõteviga, tugiväärtus, juhuslik ja süstemaatiline viga; kahe keelemudeli vastus samale mõõtmisküsimusele.

3.tund

Mikrokontroller ja andur: esimene näit, näidu kontroll võrdlusmõõtmisega ja kalibreerimine.

4.tund

Disainisprint: terraariumi seire kavand – mida mõõta, kui tihti, mis täpsusega; kavand on hindamiskomponent.

5–6.tund

Andmed pilve: mikrokontroller saadab mõõtmised pilvetabelisse; ajatempel, veerud, katkestuste käsitlus.

7–8.tund

Andmekvaliteet: andmete puhastamine, eristuv väärtus ja jäme viga, puuduvad väärtused (harjutusandmestikuks ka drooni lennulogi); keelemudeli pakutud puhastusskripti kontroll teadaoleva andmestikuga.

9.tund

Korrektne visualiseering: graafiku tüübi valik, teljed ja ühikud, eksitava graafiku äratundmine.

10.tund

Teadmiste kontroll koos keelemudeliga: iga abi kirje kontrollitakse ja dokumenteeritakse kontrolliprotokollis.

11–12.tund

Kirjeldav statistika ja seosed: keskmine ja hajuvus, mõõtemääramatus; kahe suuruse seos graafikul.

13.tund

Ennustamine andmetest: lihtne mudel ajareal, selle objektiivne hindamine ja piirid.

14.tund

Õppekäik ettevõttesse või asutusse, kus seireandmeid igapäevaselt kogutakse (energeetika, keskkonnaseire, tööstus).

15–19.tund

Lõpuprojekt: terraariumiga sarnane seirelahendus (alternatiiv: klassiruumi sisekliima mõõteriist võrdluses normidega) – andurid, pilvetabel, analüüs, järeldus mõõtemääramatusega; üks tund kooli tehisintellekti labori kohaliku keelemudeliga; 17. tunnis käitamise vahekokkuvõte.

20.tund

Lõpuprojektide esitlused: andmeahel, järeldus ja selle kontroll; kus keelemudel eksis.

21.tund

Kokkuvõte ja refleksioon: mõttepäevikute põhjal ühine arutelu, kus ja kuidas keelemudel eksis.

Õpitulemused

Kursuse läbinud õpilane

Viis õpitulemust kahes rühmas: mõõtmine ja andmed ning tehisintellekt ja kontroll.

G2 · Andmete kogumine ja analüüs

01Mõõtmine ja andmed

  • teeb mõõtmise ja esitab tulemuse koos mõõtemääramatusega TalTechi mõõtmisõpetuse terminites;
  • ehitab andur–mikrokontroller–pilvetabel ahela ja kalibreerib anduri võrdlusmõõtmisega;
  • puhastab andmed, tunneb ära jämeda vea ja koostab korrektse visualiseeringu;
  • arvutab kirjeldava statistika ja hindab seose ning lihtsa ennustusmudeli piire;

02Tehisintellekt ja kontroll

  • kontrollib keelemudeli pakutud skripte ja väiteid teadaoleva andmestiku ja oma mõõtmisega.
Pedagoogilised põhimõtted

Neli põhimõtet

Õppimine algab õpilase enda mõtlemisest, tehisintellekt on abiline ja iga selle väljund saab kontrolli. Usutavus ei ole tõesus – arvutus võib olla korrektne, aga järeldus vale.

Õppijakeskne lähenemine

  • Mõtlemisaeg enne SKM-i – keelemudel ei anna vastuseid enne, kui õpilane on ise püüdnud probleemi lahendada.
  • Vigade väärtustamine – eksimused on õppimise loomulik osa; vead dokumenteeritakse ja analüüsitakse.
  • Aeglane ja sügav õppimine – pigem vähem teemasid põhjalikult kui palju pinnapealselt.
  • Õpitu ülekanne – iga teema juures küsitakse, kus veel võiks õpitut kasutada.

SKM kui Sokrates, mitte oraakel

  • SKM selgitab ja küsib – keelemudel toetab õppimist küsimuste ja selgitustega, mitte valmis vastustega; mõnes harjutuses seatakse SKM küsivasse režiimi.
  • Mitme mudeli paralleelkasutus – vähemalt kaks keelemudelit, vastuste võrdlus.
  • Õpilane seletab SKM-ile – mõiste selgitamine keelemudelile nii, et see saaks aru ja annaks tagasisidet.

Kontrolli enne usaldamist

  • Kontroll igas tunnis – tehisintellekti väljundit kontrollitakse arvutuse, mõõtmise, katse, simulatsiooni või ametliku allika abil.
  • Infoallikas ja soovitaja on eri rollid – soovitusi hinnatakse kokkulepitud kriteeriumide (sobivus, ohutus, kulu, teostatavus) alusel.
  • Usutavus ei ole tõesus – veenev vorm ei ütle midagi sisu õigsuse kohta.

Mõttepäevik

  • Iga õpilane peab mõttepäevikut – üks sissekanne tunni kohta: vastus tunni küsimusele, kus tehisintellekt eksis ja kuidas seda kontrolliti, mis jäi arusaamatuks.
  • Püsiküsimus igas tunnis: „Kus keelemudel täna eksis ja kuidas ma selle tuvastasin?“
Hindamine

Arvestatud / mittearvestatud

Kursus on mitteeristava hindamisega. Hinnatakse protsessi, pingutust ja arengut, mitte üksnes lõpptulemust. Vihjete, juhendite ja keelemudeli kasutamine ei mõjuta hindamist – ka tehisintellekti vea leidmine ja dokumenteerimine on väärtuslik õpitulemus.

ARVESTUSE TINGIMUSED
  1. Osalus vähemalt 80% tundidest – puudumisel järeltöö või iseseisev ülesanne.
  2. Kõik praktilised tööd esitatud – mõõtesüsteem töötab, andmed on pilvetabelis, analüüs tehtud; vigadega töö on aktsepteeritav, kui vead on dokumenteeritud.
  3. Seirekavand (4. tund) – disainisprindi tulemus: mida mõõta, kui tihti, mis täpsusega.
  4. Teadmiste kontroll (10. tund) sooritatud – keelemudel on lubatud, iga abi on kontrollitud ja dokumenteeritud kontrolliprotokollis.
  5. Mõttepäevik – vähemalt 10 sisukat sissekannet.
  6. Lõpuprojekt esitatud ja esitletud – seirelahendus koos järelduse ja kontrolliprotokolliga.
Mittearvestatud töö parandatakse õpetaja määratud tähtajaks
MÕTTEPÄEVIKU SISSEKANNE
  1. Tunni küsimus – üks küsimus tunni kohta; vastus oma sõnadega
  2. Kus keelemudel täna eksis ja kuidas ma seda tuvastasin? – ka „viga ei leitud“ on tulemus, kui kontroll tehti
  3. Mis jäi arusaamatuks? – küsimused järgmiseks tunniks
LÕPUPROJEKT

Terraariumiga sarnane seirelahendus

Individuaalselt või rühmatööna valminud seirelahendus: andurid, mikrokontroller, pilvetabel, analüüs ja järeldus koos mõõtemääramatusega. 17. tunnis tehakse käitamise vahekokkuvõte. Esitlus 5–10 min: andmeahel, järeldus ja selle kontroll, kus keelemudel eksis. Rühmatöö korral hinnatakse iga liikme panust eraldi.

Praktilised töödMõõtesüsteem töötab ja andmed on pilvetabelis; analüüs on läbi tehtud ja järeldus sõnastatud mõõtemääramatusega; keelemudeli loodud skriptid on kontrollitud.
Teadmiste kontrollEtteantud andmestik on puhastatud ja analüüsitud; iga tehisintellekti abi kirje on kontrollitud ja dokumenteeritud kontrolliprotokollis.
MõttepäevikÜks sissekanne tunni kohta: tunni küsimus, keelemudeli viga ja selle tuvastamine, mis jäi arusaamatuks.
TagasisideSuuline tagasiside tunnis, kirjalik mõttepäevikule, kaaslaste tagasiside visualiseeringutele, lõpuesitluse tagasiside.
Vahendid

Mida kursusel kasutatakse

Vahendid on kirjeldatud liigi, mitte toote kaupa – kool valib konkreetsed seadmed ja keskkonnad ise.

Traadita võrgu toega mikrokontrollerid
Temperatuuri-, niiskuse-, valgus- ja mullaniiskusandurid
Pilvetabel ja õpetaja andmelogija
Veebipõhine andmetöötluskeskkond andmetöötlusteegiga
Kooli terraarium näidisena
Vähemalt kaks suurt keelemudelit
Kooli tehisintellekti labor (arvutikomplekt kohaliku keelemudeliga)

Sisselogimine

Kursuse rakendus avaneb sisselogimisel – valmimisel

Kooli Microsofti kontoga. Õpilane valib tunni, lahendab ülesandeid tehisintellekti toe ja soovitustega ning täidab mõttepäevikut. Õpetaja näeb ja muudab tundide ülesandeid ja kirjeldusi otse brauseris.

Avalik osa – kava, ülesehitus, õpitulemused ja hindamine – on loetav ilma sisselogimiseta.

Õpilasele

Tunni ülesanded, tehisintellekti vihjed ja kontroll, mõttepäevik – näed ainult oma vastuseid

Õpetajale

Ülesannete ja tunnikirjelduste muutmine, õpilaste vastuste ja päevikute ülevaade

Kõik kursused

saaremaa.edu.ee/iti

Suunamooduli kursused

G1·1 Tehisintellekt ja füüsika inseneeriasG1·2 Kaasaegse tarkvaraarenduse alusedG1·3 Päevalaager – tsiviil- ja militaartehnoloogiaG2·1 Tehnoloogia eetika ja vastutustundlik tehisintellektG2·2 Andmete kogumine ja analüüsG2·3 Päevalaager – robootika ja rohetehnoloogiaG3·1 3D-modelleerimine ja tootearendusG3·2 Tarkvara- ja teenusearendus tehisintellekti toel

Tagasi suunamooduli avalehele