4.4 预测绿植灌溉水量—— 物联网数据分析 教学设计--2024-2025学年八年级上册《信息科技》（安徽版2024）

4.4 预测绿植灌溉水量—— 物联网数据分析
教学设计
一、教学内容
水是促进绿植生长和发育的重要因素，而气温的高低会影响绿植需水量的多少，本项目借助物联网数据分析工具，通过对气温数据和灌溉量数据进行分析，预测合适的绿植需水量，从而补充适量的水分养护绿植。项目以预测合适的绿植需水量为目标，开展活动。学生通过物联网平台采集气温数据，并对该气温下灌溉的水量进行记录。并对此数据进行相关分析，建立数据关系模型，通过其预测合适的绿植需水量，由此了解认识物联网数据分析的一般步骤及其常用的数据分析方法。
二、教学基础
本节课的学习对象是八年级学生，他们好奇心强，具备较强的观察能力、分析能力和自主探究学习能力，愿意从实际问题出发进行学习和探究。通过前几课的学习他们已经利用物联网技术实现了绿植自动灌溉和个性化浇水。但是面对不同的植物，在不同温度下如何更科学的管理养护成了他们的新问题。生活中，学生具备温度越高，植物需水量越大的基本常识，但缺少特定温度不同植物准确需水量的科学知识，因此在本实验中，学生将充满学习兴趣，通过亲自动手实践，感受物联网数据分析对于操作决策的重要性。
三、问题梳理
1.什么是物联网数据分析？
2.有哪些物联网数据分析方法？
3.物联网数据分析的目的是什么？
4.如何建立气温和绿植需水量的数据关系模型？
5.如何通过编程验证绿植需水量的预测功能？
6.如何描述物联网数据分析的过程？
四、教学目标与重难点
1．教学目标
项目目标
了解物联网数据分析及其常用的数据分析方法；能分析收集到的物联网数据，并以此数据建立关系，实现预测结果的数据可视化。
素养目标
通过物联网平台收集气温数据，并对此数据进行相关分析，预测合适的绿植需水量，以便更好地进行绿植养护。
2．教学重点和难点
（1）教学重点
认识物联网数据分析的方法；理解物联网数据分析的过程。
（2）教学难点
能对收集到的物联网数据进行预测性数据分析。
五、教学策略
本项目基于学生通过物联网设备采集了近10天的气温数据，并记录了该气温下绿植每天的需水量。本节课重点是通过分析采集到的气温数据，预测绿植的需水量。在实施项目前，教师引导学生思考气温影响绿植需水量的原因，引发学生思考、讨论后，得出结论，并找出影响绿植需水量的其他因素。接着教师引导学生掌握分析物联网数据的方法，学生自主探究，得知需要通过物联网平台上收集气温数据，对其进行分析，从而获得有价值的信息。当完成以上学习准备后，实施项目，在项目学习活动中，学生以自主探究的方式开展，通过物联网平台分析收集到的数据，建立数据关系模型，以此模型实现结果预测。
六、环境与资源
本项目教学活动，教师可以准备如下表所示的实验器材，采集气温数据，准备好编程软件mPython，通过软件进行图形化编程实现预测绿植需水量的功能。
七、学习评价
八、教学过程
教学环节 学生活动 教师引导 设计意图
项目情境明确目标 项目情景：水是绿植生长和发育的必要条件，不同的气温，绿植的需水量亦不相同。班级里的绿植通常在春天的时候需水量较多，到了夏天需水量最大，但是夏天比春天需水量大多少呢？每次浇水的时候都会因为掌握不了确切的需水量而苦恼。思考问题：怎样对绿植实现科学灌溉呢？明确学习目标：预测绿植灌溉水量——物联网数据分析学习过程：结合日常生活体验，给班级绿植浇水遇到的真实问题，展开思考、讨论，聚焦情境问题。明确本项目的学习目标，即通过对收集的气温数据进行相关分析，预测合适的绿植需水量。 帮助学生回忆生物课上中不同温度下植物的蒸腾作用，推测温度与植物需水量之间的关系。物联网不仅可以采集和呈现数据，还可以将数据作为学习对象，通过分析处理得到智能化的预测结果。 跨学科知识迁移应用，通过将生物课上的植物蒸腾作用迁移至本项目的问题解决，帮助学生快速理解和感受到需水量与温度直接可能存在的关系。
项目准备设计方案 活动1：了解影响绿植需水量的因素想一想：依据日常生活体验，并结合生物学的学习，说一说，影响绿植需水量的因素有哪些？气温的高低会对绿植的需水量大小产生影响，思考一下其中的原因是什么？填一填：（1）气温影响绿植需水量的原因：气温越高，绿植的水分流失越快，土壤变得干燥，影响植物对水分的吸收，因此绿植需水量越大。（2）其他影响因素：_空气湿度、风速、生长周期等提出猜想：如何根据不同的温度对植物进行科学灌溉？学习过程：分组讨论交流，思考并回答教师提出的问题，完成内容填写。活动2：分析预测绿植需水量方法忆一忆：古时候的人们如何预测未来发生的事情，如预测天气？想一想：预测时要用到大量气温数据，如何能够收集到这些数据？通过什么样的工具能够实现绿植需水量的预测？试一试：调试安装物联网数据分析工具学习过程：观看微课了解数据模型建立的一般过程，以及如何利用数据模型实现科学推测的原理方法。活动3：规划需水量预测实现方案提出任务：要想预测绿植的需水量，需要对收集到的气温数据进行分析。结合前面的分析内容，讨论实施方案，规划方案内容。（1）梳理气温与需水量关系（2）_编写需水量预测程序__（3）测试需水量预测的功能 提出问题，引发学生思考，对学生的回答积极的反馈和评价。提供数字化学习资源，微课。助力学生理解在物联网系统中，可以利用数据处理平台和工具对采集到数据进行统计分析，找到数据和数据之间的关系，形成数据模型。帮助学生规划预测绿植需水量的实现方案。 聚焦核心问题：通过探究温度数据与绿植绿植需水量数据之间的关系，实现精准预测。通过微课形象生动为学生展示数据模型建立的过程，突出本课的重点。通过设计实验方案， 培养学生的自主探究和协作意识。
项目实施解决问题 活动1：梳理气温与需水量关系根据前面的项目规划，选择物联网实验室的相关设备，收集并分析气温等相关数据，并建立对应的数据关系，实施过程如下。（1）展示采集的数据。课前完成选用温度传感器来采集气温数据，并统计出该气温下十天的绿植需水量，将这些收集的数据记录下来。（2）建立关系：收集完数据后，通过编程建立气温与绿植需水量之间的数据关系。（3）运行程序，根据程序运行结果，描出气温与绿植需水量的数据点，并画出对应的预测线。（4）思考问题：若增加气温与绿植需水量的数据点，是否会影响预测结果，如果影响预测结果，其原因是什么。学习过程：观看微课，通过微课自主学习，编程程序，建立气温与绿植需水量之间的数据关系，根据建立的数据关系，思考并回答教师提出的问题。活动2：编写需水量预测的程序根据前面建立的数据关系编写程序，编写程序实现预测绿植需水量的功能。学习过程：参考学生手册自主学习，思考并回答教师提出的问题，通过编程实现预测功能。活动3：测试需水量预测的功能（1）采集数据：使用物联网实验装置搭建环境温度监测系统，将掌控板，温度传感器和电脑进行正确连接，在连接时需要注意温度传感器的引脚与主控板连接的线序。（2）学生在半成品代码上进行适当修改，实现环境温度的采集，并将其传入物联网平台中。参考学习手册，输入采集的温度数据，运行程序，实现预测该温度下的需水量。学习过程：小组合作交流解决方法，测试预测功能，记录实验数据。 展示学生课前小组合作完成的温度采集的数据记录。并对数据进行汇总处理。引导学生参考学生手册或者借助微课，编写建立数据关系程序。巡视指导，及时有针对性解决学生遇到的问题。组织学生小组合作，测试程序功能，记录数据，根据测试过程中遇到的问题，合作交流解决方法。巡视指导学生物联网设备硬件连接情况。帮助学生解决在数据导入需水量预测模型时遇到的困难。组织小组展示与评价，启发学生思考物联网中数据分析的方法，除了线性回归这种方法之外，还有哪些分析方法？ 明确物联网数据分析的数据来源。数据可以是互联网平台采集的真实数据。也可以从权威网站获取。利用数据可视化工具和数据预测分析工具生成模型后，学生能够直观的理解温度与需水量直接的关系，感受到信息科技在数据分析处理中的优势，突破本课的难点学习。落实“做中学”将温度数据带入建立好的模型中进行预测分析，实现对模型功能验证。此环节，根据课堂学生完成情况机动处理。如果时间不足，可直接输入模拟数据实现需水量预测功能。
展示汇报项目评价 展示成果展示交流项目成果，简要描述分析物联网数据的过程。学习过程： 小组合作，分组汇报本组的项目成果，并描述分析物联网数据的过程。 项目实施完成后，请学生展示制作成果，并简要描述分析物联网数据的过程。 学生学习阶段性成果的展示。达成学习目标的实现。
总结反思 拓展提升 项目总结思考问题：请完成项目的学生依据本节课所学的内容，在下面的结论中填一填。物联网每天都会产生大量的数据，可以对其进行____并____，从而得到有价值的信息。根据已有数据，可以用_____等物联网数据分析方法建立数据之间的关系，从而帮助人们做出判断，以便采取适当行动。学习过程：在项目活动完成后，思考并梳理物联网数据分析的过程。拓展应用根据你所学的内容，请你设计并制作一个“体重预测小助手”，以表中所示的男性20岁时的身高数据与该身高下的标准体重数据为参考，编程实现体重预测功能。当输入男性的身高，用户设备预测并输出该身高下的标准体重。身高（米）标准体重（公斤）身高（米）标准体重（公斤）1.5250.41.7264.41.5653.21.7667.21.60561.80701.6458.81.8472.8 对课堂所学知识点进行归纳总结，理解物联网数据分析的过程，组织学生填写结论中的内容。引导学有余力的学生，完成学习手册中“拓展评价”环节的内容。 经过总结归纳，学生对于本课学习知识形成系统性的知识建构。 将所学知识迁移到生活情境中，拓展应用。落实“创中学”“用中学”
学习反思
本项目基于学生对班级绿植浇水时，因掌握不了绿植确切的需水量这一真实问题出发，引导学生进行物联网数据分析，实现绿植智能养护。项目准备阶段引导学生首先分析绿植需水量的影响因素，确定本节课的学习主题：探究温度与绿植需水量的关系。通过对温度数据和灌溉水量数据的分析，实现精准预测。项目实施阶段，学生利用温度传感器来采集气温数据，并记录该气温下绿植灌溉水量。然后使用物联网数据分析方法——线性回归预测法分析数据，建立气温与绿植灌溉量之间的数据关系，实现精准预测。
本节课学生能积极主动参与项目活动。学生根据老师提供的数字化学习资源，在老师的引导下循序渐进地建构知识。项目实施环节，使用传感器采集气温数据，难度不大，且兴趣很浓。但是获取该气温下绿植的需水量数据，需要课前持续的观察与记录。本节课，使用的是模拟数据，让学生体验物联网数据分析的一般过程，掌握物联网数据分析的方法。