学生的 FarmBeats
今天的农场开始看起来更像智能城市。 种植者使用传感器、计算机视觉和人工智能等创新工具， (AI) 更深入地了解其作物。 这些方法可帮助农民利用数据做出更好的决策，发现效率低下，并解锁对粮食生产和资源管理的新见解。 FarmBeats for Students 计划将这些现代技术引入当今学习者手中。
计划概述
该计划将经济实惠的硬件套件与精心策划的课程和活动相结合，旨在为学生提供精确农业的实践经验。 学习进度使学生能够轻松看到现代工具的影响和农业中的机会。
通过 FarmBeats for Students 计划，学生可以构建花园监视系统，并了解 AI、数据分析和物联网 (IoT) 。
第 1 部分：通过传感器收集数据
学生组装一个植物监测工具包，其中包括一台配备大气和环境传感器的微型计算机。 该工具包使他们能够收集有关作物健康状况的数据。 学生使用 Microsoft Excel 分析其传感器数据，并构建一个系统来对土壤条件做出反应。
第 2 部分：分析“大数据”
接下来，向学生介绍 Excel 中的数据可视化工具。 他们与大数据集互动，以提取智能，并就温室的最佳位置做出决策。
第 3 部分：使用 AI 解锁数据见解
最后，学生构建自己的机器学习模型，应用该技术来预测植物中的营养失衡，并识别其花园中的害虫。
符合学术标准
FarmBeats for Students 课程符合 AI4K12 的 AI 教育指南，该指南定义了每个学生应该了解的 AI 知识。 课程还符合以下标准、农业概念和绩效目标：
- CSTA 标准
- 国家 AFNR 通用职业技术核心标准
- 下一代科学标准
- 高中数学的共同核心州标准
入门
课程包和硬件工具包是你入门所需的全部内容。
下载免费课程和其他资源：
FarmBeats for Students YouTube 频道 (包括如何视频)
要了解更多信息？
将其他动手 STEM 项目集成到课堂中： 尝试分析风速、使用风力涡轮机增加功率或测量水质等项目。 了解详细信息。
深入了解 FarmBeats for Students： 对于希望构建 FarmBeats for Students 平台的高级用户，GitHub 上的开源存储库中提供了代码库和技术文档。 在此处访问。
在 Microsoft Teams 中使用 Excel 工作簿：在 Microsoft Teams 教育版 中创建作业 (FarmBeats for Students) ，并将 Excel 工作簿分配给课堂中的单个或小组学生。 组将交出单独评分或一起评分的作业的一个副本。 了解如何操作。
在课堂中使用 Flip： Flip 是 Microsoft 提供的一款免费应用，教师可在其中创建安全的联机组，让学生在短视频、文本和音频消息中异步表达他们的想法。 使用面向学生的 FarmBeats 课程简介，促进课堂中的对等学习。 了解如何入门。