🏆 Проект 2. "Метеостанция" - Финальная презентация

Продемонстрировать интеграцию всех навыков модуля в работающем IoT проекте с элементами искусственного интеллекта

• Каждая команда представила функционирующую метеостанцию
• Продемонстрированы все компоненты: датчики + анализ данных + ML + интерфейс
• Проведена peer-оценка проектов по техническим критериям
• Сформулированы планы развития проектов в сетевом модуле
• НОВОЕ: Создан портфель проектов курса для дальнейшего развития
• Определены индивидуальные траектории развития в IoT

Задача: Создать атмосферу научной конференции

Торжественное открытие:

• “Добро пожаловать на IoT Demo Day - первую научно-техническую конференцию нашего курса!”
• Представление жюри: учитель + приглашенные эксперты (если возможно)
• Анонс формата: “Каждая команда - это стартап, представляющий свое IoT решение”

🆕 Правила Demo Day:

• Каждая презентация = питч инвестору
• Техническая демонстрация обязательна
• Вопросы жюри = реальные вызовы рынка
• Peer review = обратная связь от коллег-разработчиков

Результат: Мотивация на высококачественные презентации

🆕 СТРУКТУРА ПРЕЗЕНТАЦИИ (18 мин + 2 мин переход):

Слайд 1: Problem Statement (2 мин)

1🌱 ПРОБЛЕМА СОВРЕМЕННОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
2
3"В России ежегодно теряется 20% урожая из-за неправильного мониторинга погодных условий"
4
5НАШЕ РЕШЕНИЕ: Умная агро-метеостанция с AI-прогнозами
6- Автоматический мониторинг микроклимата
7- Предиктивная аналитика для фермеров  
8- Экономия воды до 30% через умный полив
9- ROI: окупаемость за 1 сезон

Слайд 2: Technical Architecture (3 мин)

 1🔧 ТЕХНИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА
 2
 3ДАТЧИКИ (Hardware Layer):
 4✓ DHT22 - температура/влажность воздуха
 5✓ Soil Moisture - влажность почвы (емкостный)
 6✓ Фоторезистор - освещенность  
 7✓ HC-SR04 - уровень воды в резервуаре
 8✓ MQ-2 - качество воздуха
 9
10ОБРАБОТКА (Data Layer):
11✓ Raspberry Pi 4 - центральный процессор
12✓ MCP3008 - 8-канальный АЦП
13✓ Python + pandas - обработка данных
14✓ scikit-learn - машинное обучение
15
16ИНТЕЛЛЕКТ (AI Layer):
17✓ Модель прогноза потребности в поливе
18✓ Классификатор оптимальных условий роста
19✓ Система раннего предупреждения о стрессе растений

Слайд 3: Live Demo (8 мин)

 1🎬 ЖИВАЯ ДЕМОНСТРАЦИЯ
 2
 3СЦЕНАРИЙ 1: Нормальные условия (2 мин)
 4- Показать текущие показания всех датчиков
 5- Отобразить дашборд с графиками
 6- Продемонстрировать ML прогноз: "Полив не требуется"
 7
 8СЦЕНАРИЙ 2: Имитация засухи (3 мин)  
 9- Искусственно понизить влажность почвы
10- Показать срабатывание AI системы
11- Демонстрация автоматического включения "полива" (LED)
12- Уведомление фермера через интерфейс
13
14СЦЕНАРИЙ 3: Анализ данных (3 мин)
15- Показать накопленную статистику за неделю тестирования
16- Графики корреляций между параметрами
17- ML инсайты: "Оптимальное время полива - 6 утра"

Слайд 4: Business Impact (3 мин)

 1💰 ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ
 2
 3ЭКОНОМИЯ РЕСУРСОВ:
 4- Вода: 30% экономии через точное дозирование
 5- Электроэнергия: 25% за счет оптимизации полива
 6- Удобрения: 20% через анализ потребностей почвы
 7
 8ПОВЫШЕНИЕ УРОЖАЙНОСТИ:
 9- +15% за счет оптимальных условий
10- Снижение потерь от болезней на 40%
11- Предотвращение стресса растений
12
13СТОИМОСТЬ РЕШЕНИЯ: ~15,000 руб на гектар
14ЭКОНОМИЯ В ГОД: ~45,000 руб на гектар
15ROI: 300% в первый год

Слайд 5: Future Development (2 мин)

 1🚀 ПЛАНЫ РАЗВИТИЯ
 2
 3БЛИЖАЙШИЕ ЦЕЛИ (Модуль 3 - Сети):
 4✓ Веб-интерфейс для удаленного мониторинга
 5✓ Мобильное приложение для фермера
 6✓ Интеграция с погодными API
 7✓ MQTT для связи с другими системами фермы
 8
 9ДОЛГОСРОЧНАЯ ПЕРСПЕКТИВА:
10✓ Дроны для мониторинга больших площадей
11✓ Блокчейн для трекинга качества продукции
12✓ Интеграция с рынками сбыта
13✓ Масштабирование на агрохолдинги

🆕 ПРЕЗЕНТАЦИЯ ECO-MONITORING SYSTEM (18 мин):

Problem → Solution → Demo → Impact → Future

• Проблема загрязнения городской среды
• Техническое решение с комплексом датчиков
• Демонстрация определения источников загрязнения через ML
• Социальный эффект и применение в умных городах
• Развитие в направлении civic tech

🆕 ПРЕЗЕНТАЦИЯ SMART WEATHER STATION (18 мин):

Problem → Solution → Demo → Impact → Future

• Проблема точности локальных прогнозов
• Адаптивная система с ML оптимизацией
• Демонстрация самообучающихся алгоритмов
• Интеграция с домашней автоматизацией
• Перспективы создания сети станций

🆕 PEER REVIEW MATRIX: Каждая команда оценивает две другие по критериям:

 1ТЕХНИЧЕСКАЯ ЭКСПЕРТИЗА (1-5 баллов):
 2□ Сложность реализации
 3□ Качество кода  
 4□ Интеграция компонентов
 5□ Надежность системы
 6
 7AI & DATA SCIENCE (1-5 баллов):
 8□ Применение ML алгоритмов
 9□ Качество анализа данных
10□ Визуализация результатов
11□ Практическая ценность AI
12
13ПРЕЗЕНТАЦИЯ (1-5 баллов):
14□ Четкость изложения
15□ Качество демонстрации
16□ Ответы на вопросы
17□ Бизнес-обоснование
18
19ИННОВАЦИОННОСТЬ (1-5 баллов):
20□ Оригинальность подхода
21□ Потенциал развития
22□ Решение реальных проблем
23□ Техническая смелость

🆕 Структурированная обратная связь:

• 2 минуты “Звезды”: Что восхитило в проекте?
• 1 минута “Пожелания”: Что можно улучшить?
• 1 минута “Вопросы”: Что хотелось бы узнать подробнее?
• 1 минута “Коллаборация”: Как можно объединить проекты?

Критерии экспертной оценки:

🆕 ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ОЦЕНКА:

 1ТЕХНИЧЕСКОЕ МАСТЕРСТВО (30%):
 2- Правильность подключения датчиков
 3- Качество программного кода
 4- Обработка ошибок и исключений
 5- Производительность системы
 6
 7ПРИМЕНЕНИЕ DATA SCIENCE (25%):
 8- Корректность использования pandas/matplotlib
 9- Качество ML моделей
10- Интерпретация результатов анализа
11- Практическая ценность инсайтов
12
13СИСТЕМНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ (25%):
14- Взаимодействие компонентов
15- Пользовательский интерфейс
16- Документация проекта
17- Масштабируемость решения
18
19ПРЕЗЕНТАЦИОННЫЕ НАВЫКИ (20%):
20- Структура и логика изложения
21- Техническая демонстрация
22- Ответы на вопросы
23- Командная работа

🆕 НОМИНАЦИИ DEMO DAY:

• 🏆 Grand Prix - лучший общий проект
• 🔧 Technical Excellence - за техническое мастерство
• 🤖 AI Innovation - за применение машинного обучения
• 📊 Data Insights - за качество анализа данных
• 🎨 User Experience - за лучший интерфейс
• 💡 Business Impact - за практическую ценность
• 🚀 Future Potential - за перспективы развития

🆕 ROADMAP К СЕТЕВОМУ МОДУЛЮ:

 1МОДУЛЬ 3: "Основы сетевого взаимодействия"
 2
 3ЧТО ДОБАВИМ К МЕТЕОСТАНЦИЯМ:
 4
 5Спринт 19-20: Сети и протоколы
 6✓ WiFi подключение станций
 7✓ Удаленный доступ к данным
 8✓ Основы кибербезопасности IoT
 9
10Спринт 21-24: HTTP и веб-серверы  
11✓ Веб-интерфейс для каждой станции
12✓ REST API для получения данных
13✓ Мобильные приложения
14
15Спринт 25-27: MQTT протокол
16✓ Связь между станциями
17✓ Центральная система мониторинга
18✓ Проект: IoT дашборд всех станций

🆕 ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ПЛАНЫ РАЗВИТИЯ: Каждый ученик выбирает специализацию для следующего модуля:

Hardware Track:

• Углубление в схемотехнику
• Разработка PCB для станций
• Оптимизация энергопотребления

Software Track:

• Веб-разработка (Flask/Django)
• Мобильные приложения
• Базы данных и API

Data Science Track:

• Advanced ML алгоритмы
• Big Data обработка
• Визуализация и дашборды

Product Track:

• UX/UI дизайн
• Бизнес-анализ IoT
• Project management

Техника “Module Journey Map”:

• Точка старта: Что знали о IoT в спринте 13?
• Ключевые моменты: Какие спринты были переломными?
• Главные открытия: Что удивило больше всего?
• Текущее состояние: Как оцениваете свои навыки сейчас?
• Следующий уровень: Чего ждете от сетевого модуля?

Как IoT-разработчик с опытом создания умных систем, я хочу подготовиться к изучению сетевых технологий, чтобы сделать свои устройства по-настоящему подключенными.

🆕 ПОДГОТОВКА К СЕТЕВОМУ МОДУЛЮ:

Задание 1: Техническая документация проекта

 1# Создайте полную документацию вашей метеостанции:
 2
 3## README.md
 4- Описание проекта и его целей
 5- Список компонентов и их функции
 6- Инструкция по сборке и запуску
 7- Примеры использования
 8
 9## ARCHITECTURE.md  
10- Схема подключения датчиков
11- Структура программного кода
12- Описание ML моделей
13- API для доступа к данным
14
15## LESSONS_LEARNED.md
16- Что получилось хорошо?
17- Какие были проблемы?
18- Что бы сделали по-другому?
19- Планы по улучшению
20
21# Результат: GitHub репозиторий с полной документацией

Задание 2: Исследование сетевых технологий

 1Изучите и подготовьте краткий обзор (1 страница) по теме:
 2
 3ТЕМЫ НА ВЫБОР:
 41. Протоколы IoT: WiFi, Bluetooth, LoRaWAN, NB-IoT
 52. Веб-технологии: HTTP, REST API, WebSocket
 63. MQTT и другие протоколы публикации/подписки
 74. Основы кибербезопасности IoT устройств
 85. Edge computing и облачные платформы IoT
 9
10СТРУКТУРА ОБЗОРА:
11- Что это такое? (простыми словами)
12- Как применяется в IoT?
13- Преимущества и недостатки
14- Примеры реальных применений
15- Как можно использовать в нашем проекте?

Hardware Track:

1🔧 ЖЕЛЕЗЯЧНАЯ ПОДГОТОВКА
2
31. Исследуйте варианты корпусов для уличной установки метеостанции
42. Рассчитайте энергопотребление и выберите подходящий power bank
53. Изучите возможности Raspberry Pi для сетевого взаимодействия
64. Найдите схемы защиты от помех и наводок
7
8БОНУС: Спроектируйте PCB плату для вашей станции (в KiCad или аналоге)

Software Track:

1💻 ПРОГРАММИСТСКАЯ ПОДГОТОВКА
2
31. Изучите основы Flask веб-фреймворка (tutorials)
42. Познакомьтесь с JSON как форматом обмена данными
53. Изучите основы HTML/CSS для создания веб-интерфейсов
64. Попробуйте создать простейший REST API
7
8БОНУС: Создайте макет веб-интерфейса для вашей станции (HTML+CSS)

Data Science Track:

1📊 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПОДГОТОВКА
2
31. Изучите возможности real-time обработки данных
42. Познакомьтесь с библиотеками для веб-визуализации (Plotly, Bokeh)
53. Исследуйте NoSQL базы данных для IoT (InfluxDB, MongoDB)
64. Изучите основы streaming analytics
7
8БОНУС: Создайте интерактивный дашборд с Plotly Dash

Product Track:

1🎨 ПРОДУКТОВАЯ ПОДГОТОВКА
2
31. Проанализируйте UX популярных IoT приложений
42. Создайте wireframes мобильного приложения для станции
53. Изучите принципы responsive веб-дизайна
64. Исследуйте монетизационные модели IoT продуктов
7
8БОНУС: Создайте полный design system для IoT продукта

Definition of Done:

• Создана полная техническая документация проекта
• Подготовлен обзор по выбранной сетевой технологии
• Выполнены задания по выбранному треку специализации
• Настроен GitHub репозиторий проекта
• (Опционально) Выполнены бонусные задания

• Role Distribution: Насколько эффективно распределены роли
• Collaboration Quality: Качество совместной работы
• Conflict Resolution: Способность решать технические споры
• Knowledge Sharing: Обмен знаниями внутри команды

• Technical Growth: Рост технических навыков
• Presentation Skills: Развитие презентационных способностей
• Problem Solving: Способность решать сложные задачи
• Leadership Potential: Лидерские качества в проекте

Каждый ученик получает:

• Сертификат участия в IoT Demo Day
• Техническое портфолио с описанием проекта
• Рекомендации по развитию для следующего модуля
• Peer recognition от одноклассников

• Проектор + экран большого размера
• Микрофоны для презентаций (если аудитория большая)
• Удлинители и переходники для демонстрации
• Backup компьютер для презентаций
• Камера для записи демонстраций

• Peer review формы (печатные и цифровые)
• Экспертные листы оценки
• Сертификаты и дипломы для награждения
• Стикеры для голосования аудитории
• Таймеры для контроля времени презентаций

• Резервные компоненты для экстренного ремонта
• Запасные Raspberry Pi с настроенной ОС
• Power bank’и для автономной работы демо
• 🆕 Мобильный WiFi hotspot для интернет-демонстраций

• Шаблоны технической документации
• Гайдлайны по созданию GitHub репозиториев
• Примеры качественных IoT проектов
• Roadmap следующего модуля
• Список рекомендуемых ресурсов для самообучения

• Баннер “IoT Demo Day 2025”
• Именные бейджи для участников
• Фотозона с проектами
• Угощения для участников и гостей
• Музыкальное сопровождение для пауз

• Strict timing: Жесткое соблюдение временных рамок
• Technical support: Быстрое решение технических проблем
• Energy management: Поддержание высокого уровня энергии
• Documentation: Фото/видео фиксация лучших моментов

• Pre-demo check: Проверка всех демонстраций за 30 минут
• Backup plans: Готовые варианты при технических сбоях
• Coaching support: Подсказки по презентационным навыкам
• Stress management: Помощь в управлении волнением

• Clear criteria: Понятные критерии оценки для всех
• Constructive feedback: Фокус на развивающей обратной связи
• Industry perspective: Связь с реальными потребностями рынка
• Encouragement: Поддержка всех участников

Проблема: Техническая демонстрация не работает Решение: Заранее подготовленные видеозаписи работающих систем

Проблема: Команда превышает время презентации Решение: Таймер на экране + сигналы ведущего

Проблема: Нервозность участников Решение: Репетиции, поддержка команды, фокус на достижениях

🆕 Проблема: Неравномерный уровень проектов 🆕 Решение: Номинации для разных аспектов, поощрение всех команд

🆕 Проблема: Конфликт между командами 🆕 Решение: Фокус на peer learning, а не конкуренции

 1МОДУЛЬ 2 → МОДУЛЬ 3 ПЕРЕХОД:
 2
 3ОТ: Локальные умные устройства
 4К: Подключенные IoT системы
 5
 6ОТ: Автономный анализ данных  
 7К: Cloud-based аналитика
 8
 9ОТ: Единичные проекты
10К: Сетевые экосистемы
11
12ОТ: Демонстрация возможностей
13К: Реальное применение

• Проектная база: Метеостанции становятся основой для сетевого модуля
• Техническая преемственность: Код и архитектура переносятся дальше
• Командная работа: Сформированные команды продолжают совместную работу
• Навыковое развитие: Data science навыки дополняются веб-технологиями

• Увидеть свои проекты в интернете
• Создать мобильные приложения для станций
• Объединить все станции в единую сеть
• Изучить кибербезопасность IoT

Проект считается успешным, если:

• ✅ Все команды представили работающие прототипы метеостанций
• ✅ Продемонстрирована интеграция датчиков + анализа данных + ML
• ✅ Высокое качество презентаций и технических демонстраций
• ✅ Сформированы планы развития проектов в сетевом модуле
• ✅ 🆕 Создано портфолио проектов для дальнейшего развития
• ✅ 🆕 Определены индивидуальные траектории специализации

🆕 Измеримые достижения модуля:

• 100% команд создали функционирующие IoT системы
• 90%+ участников освоили базовые навыки data science
• 80%+ применили машинное обучение в IoT контексте
• 🆕 95%+ готовы к изучению сетевых технологий

🆕 Качественные трансформации:

• От потребителей IoT к создателям IoT решений
• От изучения отдельных технологий к системному мышлению
• От индивидуальной работы к эффективному team collaboration
• 🆕 От школьных заданий к проектам уровня стартапов

🆝 Долгосрочный импакт:

• Сформированная мотивация к техническому творчеству
• Понимание карьерных перспектив в IoT/AI сфере
• Навыки презентации технических проектов
• 🆕 Готовность к участию в технических хакатонах и олимпиадах

🚀 ТРАНСФОРМАЦИОННОЕ ЗНАЧЕНИЕ СПРИНТА 18:

1. ✅ Culmination Point - кульминация всего модуля в реальных проектах
2. ✅ Portfolio Creation - создание технического портфолио для будущего
3. ✅ Presentation Mastery - навыки профессиональной презентации проектов
4. ✅ Peer Learning - обучение через оценку проектов коллег
5. ✅ Industry Connection - понимание связи обучения с реальной индустрией
6. ✅ Future Planning - осознанный выбор направления развития
7. ✅ Confidence Building - уверенность в способности создавать сложные системы

Этот спринт завершает трансформацию учащихся из “изучающих IoT” в “создателей IoT решений” и открывает путь к изучению сетевых технологий на качественно новом уровне! 🏆🌐💡