Ecobits Kâşifleri

Ecobits Kâşifleri, öğrencilere çevreden veri toplama, analiz etme ve görselleştirmenin temellerini öğretir. Öğrenciler önce cep boyutunda programlanabilir sensör kartlarıyla ışık, sıcaklık, ivme ve toprak nemi gibi verileri tanır; günlük hayattaki akıllı sistemleri keşfeder. Ardından su ve sanitasyon, küresel ısınma, doğal afetler ve insan davranışlarının çevreye etkisi gibi gerçek dünya sorunlarından birini seçip proje fikirlerini netleştirir, sensör yerleşimini planlar ve blok tabanlı bir ortamda çizgi/sütun/pasta grafik gösteren bir veri uygulaması geliştirirler. Son derslerde okuldan topladıkları verileri kanıta dayalı bir iddiayla sunar, küresel iklim grafikleriyle karşılaştırıp büyük veri setlerinin doğruluğunu eleştirel biçimde değerlendirirler.

Bu Modülde Ne Var?

1. Sensörleri Kurma Öğrenciler, soğuk-ılık-sıcak su dolu üç kabı elleriyle sıralayarak sensör kavramını somutlaştırır, ardından cep boyutunda programlanabilir bir sensör kartını mobil cihazlarına kablosuz bağlayarak veri kaydedici uygulamasını kurarlar. Hangi sensörün ışık, sıcaklık, ivme ya da toprak nemi ölçtüğünü tahmin eden bir oyun oynarlar. Karışıklığı önlemek için kartlar takım numaralarıyla etiketlenir ve görev paylaşımı yapılır.

2. İyi Sorular ve Yaratıcı Fikirler Sınıf tartışmasında asansör, araba, akıllı termostat ve sokak lambası gibi günlük sensör tabanlı sistemler incelenir. Öğrenciler sabah uyanıştan eve dönüşe kadar geçen günlük rutinlerindeki veri algılama anlarını renkli yapışkan notlarla bir zaman çizelgesine yerleştirip sensör türlerine göre kategorize eder. Bu bileşenleri kullanım amaçlarına ve toplumsal faydalarına göre gruplandırıp yaratıcı yeni sensör kullanım senaryoları tasarlarlar.

3. Proje Fikirleri Kartı elden ele gezdirme oyunuyla su ve sanitasyon, küresel ısınma, doğal afetler ve insan davranışlarının çevreye etkisi gibi gerçek dünya sorunları üzerine beyin fırtınası yapılır. Ortak ilgi alanına göre kurulan proje grupları adil bir oylamayla hangi problemi çözeceklerine karar verir. Seçilen soruna uygun fiziksel sensörleri ve veri toplama adımlarını planlarlar, sensör yerleşim noktalarını belirleyip haritalandırırlar.

4. Veri Uygulamaları Oluşturma Grafik türünü tahmin etme oyunuyla takımlar, blok tabanlı bir geliştirme ortamındaki hazır veri bilimi ve grafik bileşenlerini kullanarak çevre odaklı veri kümelerini arayüze entegre eder. Çizgi, sütun ve pasta grafik türlerini test edip hangisinin veriyi en doğru temsil ettiğini karşılaştırırlar. Renk, eksen, etiket ve kontrast ayarlarını özelleştirerek görsel sunumu iyileştirir, karşılaşılan hataları takım hâlinde sabırla giderirler.

5. Son Sensör Verilerini Alma ve Değerlendirme Öğrenciler, okulun belirledikleri noktalarından topladıkları özgün sensör verilerini elektronik tablodan uygulama ortamına aktarıp blok tabanlı kodlarla bir zaman serisi grafiğine dönüştürür. Uygulamanın arayüzünü erişilebilirlik ve görsel netlik açısından test edip değerlendirirler. Araştırma sorusunu, kullanılan donanımı, veri toplama yöntemini ve grafik yorumlarını içeren bir Proje Vitrini sunumu hazırlayıp topluluğa kanıta dayalı iddialarını sunarlar.

6. Doğa Verilerini İklim Verileriyle Bağdaştırma İklim değişikliği ve küresel ısınma gibi büyük ölçekli sistemler makine öğrenmesinin temel mantığı çerçevesinde incelenir. Öğrenciler küresel sıcaklık, karbon salınımı ve okyanus ısısı grafiklerini adım adım analiz edip karşılaştırarak iklim sistemine dair genellemelere ulaşır. Büyük veri setlerinin doğruluğu ve bilimsel modellemeler sınıfça eleştirel bir gözle değerlendirilir. Kendi topladıkları okul verileriyle küresel iklim modelleri arasında bağ kurarlar.

Öğretim Programı Uyumu (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli):

Bu modül, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli'nin Beceriler Çerçevesi'yle bütünleşik olarak tasarlanmıştır: öğrenciler sensör türlerini keşfederken gözlemleme ve sınıflandırma becerilerini, veri kaydederken veri okuryazarlığını uygular. Donanımın takım kimlikleriyle etiketlenmesi ve iş bölümü iş birliği ile sorumluluk değerlerini beslerken, gerçek çevre sorunları arasından adil ve demokratik oylamayla proje seçimi adalet değerini somutlaştırır. Veri uygulaması geliştirme sürecinde yaratıcılık ve sistematiklik devreye girerken, proje vitrini sunumunda kanıta dayalı iddia savunma ve saygılı dinleme iletişim ve saygı değerlerini pekiştirir; son derste yerel verilerin küresel iklim verileriyle bağdaştırılması ise genelleme ve eleştirel bakma üzerinden makine öğrenmesi kavramlarını sorgulayabilme çıktılarını karşılar.

İlişkili Öğrenme Çıktıları:

1. Sensörleri Kurma

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.2.2. Blok tabanlı yapay zekâ uygulama-geliştirme ortamını hazırlayabilme

●      YZU.1.3.1. Yapay zekâ modeli geliştirmek için bilgi toplayabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılı

●      BTY.5.5.1. Yapay zekâ uygulamalarını sınıflandırabilme

●      BTY.6.5.1. Yapay zekâ girdileri hakkında bilgi toplayabilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT 7.9.2. Yapay zekâ modeli eğitmek için bilgi toplayabilme

2. İyi Sorular ve Yaratıcı Fikirler

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.1.2. Yapay zekânın uygulamalarını sınıflandırabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.5.1.1. Günlük yaşamda kullanılan bilişim teknolojilerini sınıflandırabilme

●      BTY.5.1.2. Bilişim teknolojilerinin birey ve toplum üzerindeki etkilerini özetleyebilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT.7.1.1. Teknoloji ve tasarım ile ilişkili kavramları sorgulayabilme

3. Proje Fikirleri

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.3.1. Yapay zekâ modeli geliştirmek için bilgi toplayabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.5.6.1. Problem çözümü için algoritmik düşünebilme

●      BTY.6.3.3. İletişim teknolojileri ile çalışabilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT.7.8.4. STEAM yaklaşımına göre problem çözebilme

●      TT.8.7.1. Günlük hayatta karşılaştığı tasarım problemlerini çözebilme

4. Veri Uygulamaları Oluşturma

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.2.3. Blok tabanlı yapay zekâ uygulama-geliştirme sürecinde kullanılan bileşenlerden yararlanabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.6.2.4. Tablolama programları kullanarak bulgulara ulaşabilme

●      BTY.5.2.1. Görsel düzenleme programlarından yararlanabilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT 7.9.3. Yapay zekâ modelleri ile bilgi toplayabilme

5. Son Sensör Verilerini Alma ve Değerlendirme

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.3.2. Blok tabanlı ortamda yapay zekâ modeli geliştirme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.5.2.7. Sunum dosyası geliştirebilme

●      BTY.6.6.2. Blok tabanlı ortamda yazılım geliştirme sürecini yönetebilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT.7.4.2. Yapılan tasarımı paylaşmak için çoklu ortam sunusu hazırlayabilme

●      TT.8.8.1. Ürünlerine yönelik çoklu ortam sunumu yapabilme

6. Doğa Verilerini İklim Verileriyle Bağdaştırma

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.2.1.1. Makine öğrenmesine ilişkin temel kavramları sorgulayabilme

●      YZU.2.1.3. Yapay zekâ bileşenlerini ayrıştırabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.6.1.2. Bilişim teknolojinin gelecekteki durumlarına yönelik çıkarım yapabilme

●      BTY.5.5.2. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini yönetebilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT.7.7.4. Yenilenemez enerji kaynakları kullanımının dünyaya etkisini gözleme dayalı tahmin edebilme