Introduzione al processo di scienza dei dati: un Club per il futuro e Microsoft Hacking Collaborazione STEM

Hacking STEM è entusiasta di collaborare con l'organizzazione no-profit di Blue Origin, Club for the Future, per evidenziare come viene utilizzato un processo di data science per aiutare a determinare un Go/No-Go per il lancio di un razzo Blue Origin New Shepard.

Rock-it con Data Science

La scienza dei dati ha raggiunto un alto livello di importanza. Ora più che mai i dati vengono utilizzati per comprendere meglio il mondo che ci circonda. I progressi tecnologici ci consentono di raccogliere maggiori quantità di dati in modo più efficiente e di utilizzarli in modi nuovi, aumentando la necessità per gli studenti di comprendere meglio come può essere applicata la scienza dei dati .

Prepara gli studenti a costruire il futuro immergendoli in attività divertenti e interattive mentre imparano a conoscere Excel e il processo di scienza dei dati.

La cartella di lavoro interattiva di Microsoft Excel guida gli studenti attraverso il modo in cui i data scientist si impegnano in un metodo chiamato processo di data science. Usare queste attività in Excel per esplorare i processi usati dai data scientist per porre domande valide, organizzare e visualizzare i dati e quindi usarli per prendere decisioni importanti.

Excel è uno strumento usato in tutto il mondo per lavorare con i dati. In queste attività, gli studenti imparano a usare Excel e completare tutte le fasi di una missione impegnandosi nel processo di data science.

In questa missione, gli studenti analizzano i dati meteorologici chiave per determinare i parametri di sicurezza del volo per un razzo New Shepard e, infine, prendono una decisione Go/No-Go per il lancio. Gli studenti imparano a usare Excel durante questa attività dinamica di elaborazione di scienza dei dati.

Durante l'esperienza, gli studenti prima formulano e pongono domande relative ai fattori che influenzano la stabilità di un razzo mentre viaggia attraverso l'atmosfera. Quindi, usando un set di dati atmosferici, gli studenti organizzano i dati utilizzando gli strumenti di Excel per ottenere informazioni significative. Successivamente, gli studenti imparano a creare grafici e diagrammi usando una funzionalità avanzata dell'intelligenza artificiale in Excel.

Nella fase finale, gli studenti interpretano i dati visualizzati per determinare Go/No-Go il lancio di un razzo. Le squadre riportano i loro risultati in un breve rapporto al controllo di volo.

Dopo aver completato con successo tutte le fasi della missione, gli studenti guadagnano un badge Space Data e dopo aver completato l'esperienza ottengono un certificato.

Immagine di intestazione con un punto interrogativo su uno scorrimento e il testo: porre domande.

Passaggio 1 - Porre domande

Nella fase 1 del processo di scienza dei dati, gli studenti pongono domande. Le domande sono direttamente correlate a fattori che influiscono sulla stabilità di un razzo mentre viaggia attraverso l'atmosfera terrestre. Restringere quindi l'attenzione a una singola domanda a cui è possibile rispondere esaminando i dati.

Età: 11-15 anni

Durata: 60 minuti

Punti salienti della lezione:

  • Brainstorming di domande sui fattori che potrebbero influire sulla stabilità del lancio del razzo.
  • Classificare i dati visivi, qualitativi e quantitativi relativi a un lancio stabile di un razzo.
  • Sviluppare una domanda incentrata su un set di dati specifico.
  • Determinare quali dati sono necessari per rispondere alla domanda principale.

Standard di apprendimento:

  • NGSS MS-ESS1-3. Analizzare e interpretare i dati per determinare somiglianze e differenze nei risultati.
  • ISTE 5b. Gli studenti raccolgono dati o identificano serie di dati rilevanti, usano strumenti digitali per analizzarli e rappresentano i dati in vari modi per facilitare la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.
  • CSTA 2-DA-09 Raccogli i dati utilizzando strumenti computazionali e trasforma i dati per renderli più utili e affidabili.

Risorse:

Immagine di intestazione con fogli di calcolo e testo: organizzazione dei dati.

Passaggio 2 - Organizzazione dei dati

L'organizzazione dei dati è il passo successivo nel processo di data science. I set di dati raccolti possono essere estremamente grandi. Nel ruolo di data scientist, è necessario rendere i dati gestibili utilizzando la potenza degli strumenti digitali per comprendere meglio l'impatto del vento sul lancio del nostro razzo.

Età: 11-15 anni

Durata: 60 minuti

Punti salienti della lezione:

  • Digitare, copiare e incollare dati nelle celle di Excel
  • Leggere i dati del sensore e modificare colonne di dati
  • Organizzare i dati in una tabella strutturata
  • Calcolare i dati con le formule in una tabella

Standard di apprendimento:

  • NGSS MS-ESS1-3. Analizzare e interpretare i dati per determinare somiglianze e differenze nei risultati.
  • ISTE 5b. Gli studenti raccolgono dati o identificano serie di dati rilevanti, usano strumenti digitali per analizzarli e rappresentano i dati in vari modi per facilitare la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.
  • CSTA 2-DA-09 Raccogli i dati utilizzando strumenti computazionali e trasforma i dati per renderli più utili e affidabili.

Risorse:

Immagine di intestazione con un grafico a linee e il testo: visualizzazione dei dati.

Passaggio 3: visualizzazione dei dati

Il passaggio 3 in questo processo di data science è la creazione di interpretazioni visive dei nostri dati, come grafici e diagrammi. Consentono ai data scientist di vedere i dati in modi che i numeri e il testo non possono fornire. Il compito è quello di utilizzare i nostri dati organizzati dal passaggio 2 e creare un grafico che mostri le nostre velocità massime del vento consentite a diverse altitudini.

Età: 11-15 anni

Durata: 60 minuti

Punti salienti della lezione:

  • Visualizzare i dati con grafici a colonne e a dispersione
  • Usare la funzionalità Analisi dei dati per informazioni su come spostare e ridimensionare un grafico
  • Individuare grafici diversi dal menu Inserisci
  • Modificare titoli ed etichette in un grafico

Standard di apprendimento:

  • NGSS MS-ESS1-3. Analizzare e interpretare i dati per determinare somiglianze e differenze nei risultati.
  • ISTE 5b. Gli studenti raccolgono dati o identificano serie di dati rilevanti, usano strumenti digitali per analizzarli e rappresentano i dati in vari modi per facilitare la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.
  • CSTA 2-DA-09 Raccogli i dati utilizzando strumenti computazionali e trasforma i dati per renderli più utili e affidabili.

Risorse:

Immagine di intestazione con un razzo e il testo: interpretazione dei dati.

Passaggio 4 - Interpretazione dei dati

Nella fase 4 del processo di data science, il tuo team interpreta i dati visualizzati dalla fase 3 per determinare Go/No-Go per il lancio di un razzo. Il team riferisce i loro risultati in un breve rapporto al controllo di volo.

Età: 11-15 anni

Durata: 60 minuti

Punti salienti della lezione:

  • Informazioni sulla visualizzazione con due tipi di grafici
  • Esaminare un grafico dei dati sulla velocità del vento da un pallone meteorologico
  • Utilizzare i dati disponibili per determinare se il volo del razzo è un Go/No-Go per il lancio

Standard di apprendimento:

  • NGSS MS-ESS1-3. Analizzare e interpretare i dati per determinare somiglianze e differenze nei risultati.
  • ISTE 5b. Gli studenti raccolgono dati o identificano serie di dati rilevanti, usano strumenti digitali per analizzarli e rappresentano i dati in vari modi per facilitare la risoluzione dei problemi e il processo decisionale.
  • CSTA 2-DA-09 Raccogli i dati utilizzando strumenti computazionali e trasforma i dati per renderli più utili e affidabili.

Risorse:

Principi del piano delle lezioni

Rilevanza. La scienza dei dati è una delle professioni in più rapida crescita, secondo il Bureau of Labor Statistics. Ogni settore ha bisogno di analisi dei dati, comprese le aziende in tutti i settori, la sanità, l'istruzione e ogni forma di programmazione sociale. Ispirare il progresso delle capacità di analisi dei dati di NextGen è stimolare il ragionamento, il discorso e il processo decisionale, creando in definitiva un mondo più intelligente per tutti noi.

Equità per tutti. Le istruzioni multimodali, dinamiche e strutturate supportano gli studenti a diversi livelli di preparazione e provenienti da diversi contesti.

Accessibilità. Progettate per aprire le porte alla partecipazione degli studenti alla rivoluzione data science, queste lezioni sono supportate su qualsiasi dispositivo abilitato per Internet. Usa uno schermo più grande (laptop o desktop) per la migliore esperienza.

Allineato agli standard. Tutte le attività sono allineate agli standard chiave Next Generation Science Standards (NGSS), agli standard dell'International Society for Technology in Education (ISTE) e agli standard CSTA (Computer Science Teacher Association Standards).

Continua l'apprendimento

Mescola e abbina queste attività supplementari per far appassionare i tuoi studenti alle discipline STEM, allo spazio e alla scienza dei dati!

  • Analizza le foto degli astronauti della Terra per prevedere il cambiamento climatico con questa attività Hacking STEM + NASA.
  • Progetta calze astronomiche per proteggere i piedi degli astronauti in microgravità mentre si trovano sulla Stazione Spaziale Internazionale con questa attività Hacking STEM + NASA.
  • Accendi l'apprendimento STEM per tutti gli studenti con Minecraft Education. Con Artemis Missions, gli studenti esplorano le leggi di Newton per progettare e lanciare un razzo, utilizzare il codice per navigare nella capsula spaziale Orion e lavorare in squadra per costruire una base di sopravvivenza sulla luna.
  • Invia una cartolina nello spazio con Club for the Future di Blue Origin. Questo curriculum è allineato agli standard e incoraggia gli studenti a pensare a un futuro della vita nello spazio a beneficio della Terra. Dopo aver completato questa attività, gli studenti ricevono uno speciale ricordo volato nello spazio.
  • Porta spazio in classe con Club for the Future. Esplora queste attività in classe e il curriculum per educatori e genitori K-12.
  • Cerca cibo spaziale per astronauti con Assistente alla ricerca in Microsoft Teams per l’istruzione. Ottieni indicazioni per porre domande efficaci e trovare fonti affidabili.
  • Scopri i razzi e la scienza missilistica con la NASA. Con una varietà di attività in classe che vanno dalla costruzione di un razzo di carta all'apprendimento dei carichi utili dei razzi, le attività della NASA sono appropriate per studenti dai 5 ai 18 anni.
  • Scopri le tue intuizioni con un ampio set di dati basato su razzi in Excel. Esplora, visualizza e analizza i big data.

Suggerimenti per gli insegnanti

Usare la cartella di lavoro di Excel in Microsoft Teams Creare un'attività (introduzione al processo di data science) in Microsoft Teams per l’istruzione e assegnare la cartella di lavoro di Excel a singoli studenti o piccoli gruppi di studenti in una classe. I gruppi consegnano una copia dell'attività, che può essere valutata separatamente o nel complesso. Scopri come qui.

Altre informazioni

Puoi integrare altri progetti STEM pratici nella tua classe! Prova progetti come costruire una mano robotica, fare una batteria con un limone o misurare la qualità dell'acqua. Visita aka.ms/HackingSTEM per saperne di più.

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Ci piacerebbe sentire i tuoi pensieri sull'introduzione ai materiali del processo di scienza dei dati! Fateci sapere cosa funziona bene per voi, cosa potrebbe essere meglio e cosa vorreste vedere in futuro.

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