Skip to main content

КУРС "ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ"

Для учащихся 5-6 классов физико-математической школы №444 г. Москвы


🎯 КОНЦЕПЦИЯ КУРСА

Основная идея:

Дети создают технологии, а не просто изучают их. От первого светодиода до собственной умной системы с ИИ.

Философия обучения:

Путь технолога: ПОНИМАЮ → СОЗДАЮ → УЛУЧШАЮ → ОТВЕТСТВЕННО ПРИМЕНЯЮ

📋 СТРУКТУРА КУРСА

Продолжительность: 24 спринта (учебный год)

Формат: 2 занятия по 90 минут в неделю

Возраст: 11-13 лет (5-6 класс)


🗂️ БЛОКИ ОБУЧЕНИЯ

БЛОК 1: Основы безопасности и знакомство с IoT (3 спринта)

⚡ Спринт 1: Основы электробезопасности в IoT
🔧 Спринт 2: Основы работы с оборудованием  
🌐 Спринт 3: Мир Интернета вещей

Результат: Дети понимают принципы IoT и умеют безопасно работать с электроникой

БЛОК 2: Микроконтроллеры и программирование (5 спринтов)

⚡ Спринт 4: Знакомство с ESP32
🔧 Спринт 5: Arduino IDE и первая программа
⚡ Спринт 6: Закон Ома и расчеты в электронике
💡 Спринт 7: GPIO и цифровые сигналы
🎛️ Спринт 8: Аналоговые сигналы и ШИМ

Результат: Умение программировать микроконтроллеры и понимание электронных основ

БЛОК 3: Сетевые технологии (3 спринта)

📶 Спринт 9: Основы WiFi подключения и школьная инфраструктура
📡 Спринт 10: Простая отправка данных на школьный сервер
🏆 Спринт 11: Резерв (закрепление и дополнительная практика)

Результат: Первое подключенное к интернету устройство

БЛОК 4: Сенсоры и обработка данных (5 спринтов)

🌡️ Спринт 12: Температурный датчик. Цифровые протоколы
💡 Спринт 13: Датчик освещенности
👏 Спринт 14: Звуковой датчик
🚶 Спринт 15: Датчик движения PIR
🔌 Спринт 15.1: Реле и управление высокими нагрузками

Результат: Комплексная система сбора данных с различных датчиков

БЛОК 5: Автоматизация и веб-интерфейсы (3 спринта)

🏆 Спринт 16: Умная автоматическая система
🌐 Спринт 17: ESP32 как собственный веб-сервер
📱 Спринт 18: Интерактивный веб-интерфейс управления

Результат: Система, которая не только наблюдает, но и действует, с веб-управлением

БЛОК 6: Искусственный интеллект (6 спринтов)

🧠 Спринт 19: Введение в MACHINE LEARNING
🧬 Спринт 20: Нейронные сети и глубокое обучение  
👁️ Спринт 21: Компьютерное зрение и анализ поведения
🗣️ Спринт 22: Обработка естественного языка и голосовые интерфейсы
🤖 Спринт 23: AI в повседневной жизни
🏆 Спринт 24: Финальный проект. Умная экосистема класса

Результат: ИИ-система для анализа и предсказаний, интегрированная с IoT


🎓 ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ

Технические навыки:

  • Электроника: Сборка схем, работа с компонентами, понимание законов электричества
  • Программирование: C++ (Arduino IDE), основы работы с датчиками и исполнителями
  • IoT-платформы: ESP32, различные датчики, реле, веб-серверы
  • Сетевые технологии: WiFi, HTTP-протоколы, веб-интерфейсы
  • ИИ-технологии: Машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, NLP
  • Интеграция: Связка IoT + AI в единых системах

Системное мышление:

  • Понимание архитектуры IoT-систем от датчика до облака
  • Проектирование автоматических систем
  • Создание пользовательских интерфейсов
  • Интеграция различных технологических компонентов

Практические навыки:

  • Безопасная работа с электроникой
  • Отладка и диагностика электронных систем
  • Создание веб-интерфейсов для управления устройствами
  • Применение ИИ для анализа данных с датчиков

⚖️ ЭТИЧЕСКИЙ КОМПОНЕНТ

Сквозные принципы:

  • Приватность данных - что можно собирать с датчиков, как защищать
  • Безопасность IoT - защита умных устройств от взлома
  • Справедливость ИИ - алгоритмы без дискриминации
  • Энергоэффективность - экологически ответственные решения
  • Человекоцентричность - технологии служат людям, а не наоборот

Практическое применение:

  • Обсуждение этики сбора данных с датчиков
  • Вопросы конфиденциальности в умных системах
  • Ответственное использование ИИ для анализа поведения
  • Влияние автоматизации на повседневную жизнь

🛠️ МЕТОДОЛОГИЯ

Проектно-ориентированное обучение:

  • Каждый спринт = практический проект с реальным результатом
  • Постепенное усложнение: от простого датчика до ИИ-системы
  • Интеграция знаний предыдущих спринтов в новых проектах
  • Работа в парах и мини-командах

Hands-on подход:

  • 80% практики, 20% теории
  • Физическая сборка схем и программирование
  • Тестирование в реальных условиях школы
  • Использование школьной инфраструктуры как полигона

Адаптация под возраст:

  • Наглядные эксперименты вместо сложных формул
  • Игровые элементы и соревновательность
  • Пошаговые инструкции с визуальными схемами
  • Групповое решение проблем и взаимопомощь

📊 ОЦЕНИВАНИЕ

Формативное оценивание:

  • Работающая схема в конце каждого спринта
  • Демонстрация функциональности устройства
  • Объяснение принципов работы
  • Рефлексия и планирование улучшений

Суммативное оценивание:

  • Защита проектов в конце каждого блока
  • Техническая демонстрация интегрированных систем
  • Презентация этических принципов проекта
  • Финальная демонстрация умной экосистемы класса

Критерии успеха:

  • Техническая реализация - работает ли устройство?
  • Понимание принципов - может ли объяснить как и почему работает?
  • Практическая ценность - решает ли реальную задачу?
  • Этическое мышление - учтены ли последствия использования?
  • Командная работа - вклад в общий результат класса

🔧 МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

На класс 20 учеников (работа в парах):

Микроконтроллеры: ESP32 (15 шт) + запасные (5 шт)
Датчики: DS18B20, фоторезисторы, микрофоны, PIR (по 12-15 шт)
Исполнители: светодиоды, реле
Компоненты: резисторы, breadboard'ы, провода
Инструменты: мультиметры (5 шт), школьная WiFi-инфраструктура
Компьютеры: с Arduino IDE и доступом к школьному серверу

Программное обеспечение:

  • Arduino IDE (бесплатно)
  • Школьный сервер для сбора данных на Raspberry Pi
  • Google Colab для машинного обучения (бесплатно)
  • Веб-браузеры для тестирования интерфейсов

🚀 ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Для учеников:

  • Подготовка к углубленному изучению программирования и электроники
  • Понимание современных трендов: IoT, AI, автоматизация
  • Практические навыки для участия в технических олимпиадах
  • Основа для будущей специализации в IT и инженерии

Для школы:

  • Умная инфраструктура класса как демонстрация возможностей
  • Привлечение внимания к инновационному образованию
  • Готовность к цифровой трансформации образования
  • Практическое улучшение школьной среды руками учеников

Для образования:

  • Модель интеграции IoT и AI в школьную программу
  • Методические материалы для тиражирования опыта
  • Подготовка к вызовам цифровой экономики
  • Воспитание технологически грамотного поколения

💡 УНИКАЛЬНОСТЬ КУРСА

Что отличает от других программ:

Интеграция IoT и AI как естественное развитие технологий
Использование школьной инфраструктуры как реального полигона
От простого к сложному без пропуска фундаментальных основ
Практическая польза каждого создаваемого устройства
Этика с первого дня - ответственное отношение к технологиям

Практическая ценность:

  • Выпускники понимают принципы работы современных умных устройств
  • Навыки создания простых IoT-систем и их программирования
  • Базовое понимание применения ИИ для анализа данных
  • Умение работать с реальным оборудованием, а не только симуляторами
  • Этическое мышление о влиянии технологий на повседневную жизнь