Курс "Интернет вещей. Основы" для 9 класса

Продолжительность: 72 часа (2 часа в неделю, 36 спринтов)
Целевая аудитория: Учащиеся 9 класса физико-математических школ
Предварительные требования:

• Базовые знания Python (переменные, циклы, функции)
• Основы физики 8-9 класса (электричество, сопротивление)
• Математика 8-9 класса (функции, графики, основы статистики)
• Готовность к работе с Linux и командной строкой

• Формирование системного понимания архитектуры IoT
• Освоение программирования на Python для IoT устройств
• Изучение основных протоколов связи и принципов их работы
• Развитие навыков работы с датчиками и обработки данных

• Программирование Raspberry Pi на Python с библиотекой GPIOzero
• Работа с цифровыми и аналоговыми датчиками
• Создание веб-интерфейсов и REST API на Flask
• Использование протоколов I2C, MQTT для IoT коммуникации
• Анализ и визуализация IoT данных с pandas и matplotlib

Спринты 1-2: Введение в IoT

• Что такое Интернет вещей и его применения
• Экосистема IoT: устройства, сети, облако, приложения
• Обзор современных IoT решений

Спринты 3-5: Raspberry Pi и Python

• Знакомство с Raspberry Pi как IoT платформой
• Python для IoT: специфика embedded разработки
• GPIOzero библиотека: простое программирование GPIO

Спринты 6-8: Первый проект “Умная лампа”

• Базовая функциональность: управление освещением
• Интеграция датчиков для адаптивности
• MVP презентация и тестирование

Спринт 9: Резерв

• Дополнительное время на доработку проектов

Спринты 10-11: Цифровые датчики

• Принципы работы цифровых датчиков
• BME280: температура, влажность, давление
• Протокол I2C: подключение и программирование

Спринты 12-15: Аналоговые датчики

• Принципы АЦП (ADC) и аналоговые сигналы
• MCP3008: внешний 8-канальный ADC
• Фоторезистор и HC-SR04: практическое применение
• Расширенная работа с аналоговыми датчиками

Спринты 16-18: Анализ данных и ML

• pandas и matplotlib для IoT данных
• Машинное обучение применительно к IoT данным
• Проект “Метеостанция”: комплексная система сбора данных

Спринты 19-20: Сетевые основы

• Модель OSI в контексте IoT
• IP-адресация и маршрутизация
• Основы сетевой безопасности для IoT

Спринты 21-24: Веб-технологии

• IoT дашборды: визуализация данных
• Веб-интерфейсы для управления датчиками
• REST API для IoT устройств
• Мобильные интерфейсы для IoT систем

Спринты 25-27: MQTT и интеграция

• MQTT протокол: publisher/subscriber модель
• Интеграция MQTT с датчиками
• Финальный IoT дашборд с полной функциональностью

Спринты 28-29: Моторы и движение

• DC моторы: управление скоростью и направлением
• Сервоприводы и шаговые моторы
• Программирование точных движений

Спринты 30-32: Управление и автоматизация

• ПИД регулирование: теория и практика
• Реле и силовая электроника
• Промышленные системы автоматизации

Спринты 33-36: Современные концепции

• Edge Computing: обработка данных на устройстве
• LoRaWAN: протоколы дальней связи
• Industry 4.0: промышленная революция
• Финальный проект: от идеи до стартапа

• Raspberry Pi 4 (4GB) + карта памяти 32GB + блок питания
• Breadboard и соединительные провода
• Резисторы, светодиоды, кнопки - базовые компоненты
• BME280 - температура/влажность/давление (I2C)
• MCP3008 - 8-канальный внешний ADC
• Фоторезистор GL5528 - датчик освещенности
• HC-SR04 - ультразвуковой датчик расстояния
• DC мотор с драйвером L298N
• Сервопривод SG90 - стандартный микро-серво
• Шаговый мотор 28BYJ-48 с драйвером
• Реле модуль 5V - управление силовыми нагрузками

• WiFi роутер для локальной сети проектов
• MQTT брокер на сервере класса
• Мультиметры для измерений и диагностики
• Блоки питания различных номиналов
• Паяльные станции для продвинутых проектов

• 30% - Еженедельные лабораторные работы
• 40% - Модульные проекты:
  • Проект 1: “Умная лампа” (спринты 6-8)
  • Проект 2: “Метеостанция” (спринт 18)
  • Проект 3: “IoT Дашборд” (спринт 27)
  • Финальный проект (спринт 36)
• 20% - Итоговая презентация стартап-идеи
• 10% - Теоретические знания и активность

1. Техническая реализация (40%) - работоспособность системы
2. Качество кода и документация (25%) - Python код, комментарии
3. Презентация и демонстрация (20%) - умение показать результат
4. Инновационность и креативность (15%) - оригинальность решения

• GPIOzero - простое управление GPIO
• pandas - анализ данных
• matplotlib - визуализация данных
• Flask - веб-фреймворк для API
• paho-mqtt - MQTT клиент
• Adafruit CircuitPython - работа с датчиками

• Raspberry Pi Foundation Documentation
• MagPi Magazine - проекты и туториалы
• GitHub репозиторий курса с кодом всех спринтов
• Tinkercad Circuits - симуляция схем

Технические навыки:

• ✅ Программировать Raspberry Pi на Python для IoT задач
• ✅ Подключать и программировать цифровые и аналоговые датчики
• ✅ Создавать веб-интерфейсы и REST API на Flask
• ✅ Использовать MQTT для IoT коммуникации
• ✅ Анализировать и визуализировать данные с pandas/matplotlib
• ✅ Управлять моторами и исполнительными устройствами

Системное понимание:

• ✅ Архитектура IoT: от датчика до облака
• ✅ Сетевые протоколы и принципы их работы
• ✅ Основы промышленной автоматизации
• ✅ Современные технологические тренды (Edge Computing, Industry 4.0)

Проектные навыки:

• ✅ Разработка MVP IoT продукта
• ✅ Презентация технических решений
• ✅ Создание бизнес-планов для tech стартапов
• ✅ Командная работа над техническими проектами

• Raspberry Pi + Python → микроконтроллеры ESP32 и продвинутое программирование
• Базовые IoT протоколы → LoRaWAN, Zigbee, промышленные протоколы
• Простая обработка данных → машинное обучение и ИИ в IoT
• Flask веб-приложения → облачные платформы и масштабируемые решения

• Системная архитектура → промышленные IoT решения и SCADA
• Навыки прототипирования → коммерческие проекты и стартапы
• Базовая безопасность → кибербезопасность IoT систем

Честный слоган: “От первого GPIO до стартап-презентации: полный цикл IoT разработки на Raspberry Pi”

Что даёт курс:

• 🔧 Практические навыки IoT разработки на современной платформе
• 🧠 Системное понимание архитектуры IoT решений
• 💼 Опыт создания MVP и презентации технических проектов
• 🚀 Готовность к углублённому изучению IoT в старших классах

Для кого подходит:

• Школьники с интересом к программированию и электронике
• Будущие абитуриенты технических специальностей
• Те, кто хочет понять, как создаются современные умные устройства

Этот курс создает прочную основу для изучения продвинутых тем IoT в 10-11 классах и подготавливает учащихся к участию в технических олимпиадах и поступлению в ведущие технические вузы.