সংক্ষিপ্ত বিবরণ
গ্রেড
3+ (বয়স 8+)
সময়
প্রতি ল্যাবে ৪০ মিনিট
ইউনিটের প্রয়োজনীয় প্রশ্ন(গুলি)
- সেন্সর কি?
- ডেটা কি?
- সমস্যা সমাধানের জন্য আমরা কীভাবে ডেটা ব্যবহার করতে পারি?
ইউনিট বোঝাপড়া
নিম্নলিখিত ধারণাগুলি এই ইউনিট জুড়ে কভার করা হবে:
- একটি সেন্সর বাস্তব জগতের তথ্য তৈরি করে
- তথ্য সংগ্রহ করতে কীভাবে কার্যকরভাবে আই সেন্সর ব্যবহার করবেন
- আই সেন্সর দ্বারা প্রদত্ত ডেটা কীভাবে বোঝা যায়
- কিভাবে একটি হাইপোথিসিস তৈরি করবেন এবং ডেটা ব্যবহার করে এটি পরীক্ষা করবেন
ল্যাবের সারাংশ
প্রতিটি ল্যাবে শিক্ষার্থীরা কী করবে এবং শিখবে তার সারসংক্ষেপের জন্য নিম্নলিখিত ট্যাবে ক্লিক করুন।
ল্যাব ১ - তথ্য বোঝা
মূল লক্ষ্য প্রশ্ন: আই সেন্সর কী এবং এটি কোন তথ্য প্রদান করে?
- শিক্ষার্থীরা কোড বেস 2.0 - আই ডাউন তৈরি করবে।
- তারা আই সেন্সরের সাথে পরিচয় করিয়ে দেওয়া হবে, এটি কীভাবে কাজ করে এবং কীভাবে এটি হিউ মান হিসাবে ডেটা রিপোর্ট করে।
- শিক্ষার্থীরা চোখের আলো বন্ধ করে একটি সেতুর ফাটলযুক্ত পৃষ্ঠের উপর কোড বেসটি সরাবরাহ করবে এবং VEXcode GO মনিটরে আই সেন্সর দ্বারা রিপোর্ট করা ডেটা পর্যবেক্ষণ ও রেকর্ড করবে।
- শিক্ষার্থীরা ভবিষ্যদ্বাণী করবে যে চোখের আলো চালু করলে রিপোর্ট করা সেন্সর ডেটা প্রভাবিত হবে কিনা।
- এরপর শিক্ষার্থীরা চোখের আলো জ্বালিয়ে ব্রিজের উপরিভাগের উপর কোড বেসটি সরিয়ে ফেলবে এবং VEXcode GO মনিটরে আই সেন্সর দ্বারা রিপোর্ট করা ডেটা পর্যবেক্ষণ ও রেকর্ড করবে।
- তারা তাদের ভবিষ্যদ্বাণী নিশ্চিত করতে বা খণ্ডন করতে তাদের ডেটা সেটের তুলনা করবে এবং কীভাবে এবং কেন ডেটা সেটগুলি আলাদা তা নিয়ে আলোচনা করবে।
ল্যাব ২ - তথ্য সংগ্রহ
মূল লক্ষ্য প্রশ্ন: সেন্সর দিয়ে আমি কীভাবে তথ্য সংগ্রহ করতে পারি?
- শিক্ষার্থীদের বলা হবে যে একজন নাগরিক রিপোর্ট করেছেন যে তাদের শহরে একটি অনিরাপদ সেতু থাকতে পারে। তারা সেতু পরিদর্শক হিসেবে কাজ করবে এবং এই দাবি তদন্তের জন্য নিরাপদ, ঝুঁকিপূর্ণ এবং বিপজ্জনক সেতুর মানদণ্ড শিখবে।
- শিক্ষার্থীরা সেতুর তলদেশ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহের জন্য কোড বেসে আই সেন্সর ব্যবহার করবে।
- তারা তাদের সেতু পরিদর্শন প্রতিবেদনে নিয়মিত বিরতিতে দূরত্ব এবং রঙের মান সম্পর্কিত তথ্য লিপিবদ্ধ করবে।
- এরপর শিক্ষার্থীরা রোবটটির ভ্রমণ করা রঙের মান এবং দূরত্ব গ্রাফ করার জন্য ডেটা ব্যবহার করবে।
ল্যাব ৩ - তথ্য বিশ্লেষণ
মূল লক্ষ্য প্রশ্ন: আমি কিভাবে একটি সেন্সর থেকে তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারি?
- সেতুর নীচে কোনও ফাটল আছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য শিক্ষার্থীরা ল্যাব ২ থেকে তাদের তদন্ত চালিয়ে যাবে।
- শিক্ষার্থীরা ল্যাব ২-এ সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করে যেকোনো ফাটলের আকার গণনা করে।
- তারা তাদের সংগৃহীত তথ্য বিশ্লেষণ করে মানদণ্ডের ভিত্তিতে নির্ধারণ করবে যে তাদের সেতুটি নিরাপদ, ঝুঁকিপূর্ণ, নাকি বিপজ্জনক।
ল্যাব ৪ - একটি হাইপোথিসিস তৈরি করা
মূল লক্ষ্য প্রশ্ন: একটি প্রকৃত সমস্যা সমাধানের জন্য আমি কীভাবে তথ্য ব্যবহার করতে পারি?
- শিক্ষার্থীরা সেই কারণগুলি সম্পর্কে শিখবে যেগুলি সেতুর কাঠামোকে প্রভাবিত করতে পারে এবং তাদের ফাটল সৃষ্টি করতে পারে, যার মধ্যে জলবায়ু, সেতুর স্প্যান এবং সেতু ট্র্যাফিকের পরিমাণ।
- শিক্ষার্থীদের বিভিন্ন সেতু সম্পর্কে ডেটা সেট দেওয়া হবে এবং পরিদর্শন ও মেরামতের জন্য কোন সেতুগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত তা নির্ধারণ করতে ডেটা ব্যবহার করবে।
- যেহেতু অনেকগুলি সেতু রয়েছে, সেগুলি একবারে পরিদর্শন করা যায় না। শিক্ষার্থীরা যৌথভাবে সিদ্ধান্ত নেবে যে কোন সেতুতে ফাটল ধরার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি এবং তারা যা শিখেছে তার উপর ভিত্তি করে এটি পরিদর্শন করা প্রয়োজন।
- শিক্ষার্থীরা কোন সেতুটি 'বিপজ্জনক' সে সম্পর্কে একটি অনুমান তৈরি করবে এবং তারা ল্যাব ৫-এ সেই অনুমানটি পরীক্ষা করবে।
ল্যাব ৫ - একটি হাইপোথিসিস পরীক্ষা করা
মূল লক্ষ্য প্রশ্ন: একটি অনুমান পরীক্ষা করার জন্য আমি কীভাবে তথ্য ব্যবহার করতে পারি?
- ল্যাব ৪-এ তৈরি করা অনুমানের উপর ভিত্তি করে, শিক্ষার্থীরা নিয়মিত বিরতিতে তাদের নির্বাচিত সেতু সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহের জন্য কোড বেসে আই সেন্সর ব্যবহার করবে।
- তারা ল্যাব ৪-এ তৈরি করা অনুমান পরীক্ষা করার জন্য তাদের তথ্য রেকর্ড এবং বিশ্লেষণ করবে।
- শিক্ষার্থীরা তাদের অনুসন্ধানের সারসংক্ষেপ এবং তথ্য কীভাবে তাদের অনুমানকে সমর্থন বা খণ্ডন করে তা তুলে ধরে একটি সেতু পরিদর্শন প্রতিবেদন তৈরি করবে। তারা ক্লাসের সাথে রিপোর্ট শেয়ার করবে।
ইউনিট স্ট্যান্ডার্ড
ইউনিট স্ট্যান্ডার্ডগুলি ইউনিটের মধ্যে প্রতিটি ল্যাবে সম্বোধন করা হবে।
কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষক সমিতি (CSTA)
১বি-ডিএ-০৬ : সম্পর্ক তুলে ধরার জন্য এবং দাবি সমর্থন করার জন্য সংগৃহীত তথ্য দৃশ্যত সংগঠিত এবং উপস্থাপন করুন।
কিভাবে মান অর্জন করা হয়: ল্যাব ১-এ, শিক্ষার্থীরা ভবিষ্যদ্বাণী করে যে চোখের আলো ব্যবহার আই সেন্সর ডেটা রিপোর্ট করার পদ্ধতিকে প্রভাবিত করে কিনা। তারা চোখের আলো সহ এবং ব্যতীত, সেতুর রঙগুলি সম্পর্কে আই সেন্সর ডেটা সংগ্রহ করে। তারা একটি টেবিলে ডেটা সংগঠিত করে এবং তারা যে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল তা সমর্থন বা খণ্ডন করতে ব্যবহার করে। ল্যাব 2-এ, শিক্ষার্থীরা একটি দাবি পরীক্ষা করে যে তাদের শহরের একটি সেতু অনিরাপদ। তারা একটি টেবিলে আই সেন্সর দ্বারা রিপোর্ট করা দূরত্বের ব্যবধান এবং রঙের মান রেকর্ড করে। শিক্ষার্থীরা এই ডেটা ব্যবহার করে এবং সম্ভাব্য ফাটলের অবস্থান দেখতে একটি গ্রাফে উপস্থাপন করে। ল্যাব 3-এ, ছাত্ররা তাদের সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে হিউ মান এবং তাদের সেতুতে ফাটলের অবস্থান এবং আকারের মধ্যে সম্পর্ক দেখাতে, তাদের দাবির সত্যতা নির্ধারণ করতে।
ল্যাব 4-এ, শিক্ষার্থীদের বিভিন্ন সেতু সম্পর্কে একটি ডেটা সেট দেওয়া হয় এবং কোন সেতুটি সবচেয়ে বিপজ্জনক, এবং পরিদর্শন করা প্রয়োজন তার জন্য একটি হাইপোথিসিস তৈরি করতে ডেটা বিশ্লেষণ করে। ল্যাব ৫-এ, তারা তাদের নির্বাচিত সেতু সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে পূর্ববর্তী ল্যাব থেকে তাদের অনুমান পরীক্ষা করে। শিক্ষার্থীরা তাদের সেতু পরিদর্শন প্রতিবেদনে তাদের তথ্য সংগঠিত করে এবং উপস্থাপন করে যে কীভাবে তথ্য তাদের অনুমানকে সমর্থন করে।
কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষক সমিতি (CSTA)
1B-DA-07: কারণ-প্রভাব সম্পর্ক তুলে ধরতে বা প্রস্তাব করতে, ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করতে, অথবা কোনও ধারণা প্রকাশ করতে ডেটা ব্যবহার করুন।
কিভাবে মান অর্জন করা হয়: ল্যাব ১-এ, শিক্ষার্থীরা সংগৃহীত তথ্য ব্যবহার করে চোখের আলোর কারণ এবং প্রভাবের সম্পর্ক এবং আই সেন্সর দ্বারা রঙের মান কীভাবে রিপোর্ট করা হয় তা তুলে ধরে। ল্যাব 2-এ, শিক্ষার্থীরা কোড বেসে আই সেন্সর ব্যবহার করে ব্রিজটি স্ক্যান করে ডেটা সংগ্রহ করে। তারপরে তারা একটি গ্রাফের মাধ্যমে ডেটাতে নিদর্শনগুলিকে যোগাযোগ করতে সেই ডেটা ব্যবহার করে। ল্যাব 3-এ, শিক্ষার্থীরা সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে সেতুতে ফাটলের আকার এবং অবস্থান জানাতে।
ল্যাব 4-এ, শিক্ষার্থীরা একটি হাইপোথিসিস তৈরি করতে এবং প্রস্তাব করার জন্য ডেটা ব্যবহার করে কোন সেতুটি বিপজ্জনক এবং পরিদর্শনের প্রয়োজন। ল্যাব 5-এ, তারা তাদের হাইপোথিসিস পরীক্ষা করে, তাদের নির্বাচিত সেতু সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে এবং তাদের সেতু পরিদর্শন প্রতিবেদনে সেতুর নিরাপত্তা সম্পর্কে তাদের ধারণাগুলিকে যোগাযোগ করার জন্য ডেটা ব্যবহার করে।