人教版（2024）八年级全一册信息科技 第4单元 简易物联系统实践（16-20课）教案

第第页人教版（2024）八年级全一册信息科技第4单元简易物联系统实践（16-20课）教案第16课模块功能先划分一、教学目标分析知识与技能1.能够了解物联网系统的基本工作环节。2.能够确定简易物联系统的功能需求。3.能够根据实际需要划分简易物联系统的功能模块。过程与方法1.通过实践操作，分析了解物联网系统的工作环节。2.通过实践操作，掌握功能模块的划分方法。3.通过小组讨论，培养学生的创新思维和团队合作能力。情感态度价值观1.通过物联网系统的学习，激发学生对物联网技术的兴趣，培养科技探索精神。2.通过小组合作和实践操作，培养学生的团队协作精神和创新意识。二、教学内容及重点教学重点物联网系统的基本工作流程及其功能需求分析；物联网系统功能模块的划分。教学难点如何根据实际需求合理划分物联网系统的功能模块；理解物联网系统中各模块的功能。三、教学过程设计教学过程教学内容教学方法情景导入（2分钟）师：同学们，随着科技的发展，物联网技术已经广泛应用于我们的生活中。比如物联音响、共享单车等。同学们还能想到什么例子呢？生：智能家居，智能门锁。师：大家有没有想过，这些物联网系统是如何工作的呢？它们是如何通过采集数据、传输数据、分析数据来实现功能的呢？带着这些问题，本节课老师就带着大家一起来学习了解物联网系统的工作环节，确定物联系统的功能需求和学习划分物联网系统的功能模块。问题导向学习新课教学知识点一：了解物联系统的工作环节（5分钟）师：首先，请同学们思考两个问题：物联系统的一般工作环节有哪些？物联系统的功能模块如何划分？通过本节课的学习，我们将找出问题答案。师：我们先来了解一下物联系统的工作环节。物联系统会根据任务目标，采集周围环境数据，对数据进行传输、存储、分析处理，再设计算法，通过执行器对现实世界采取行动。不同的物联系统在功能、软硬件组成上各有不同，但工作环节类似。物联系统的工作环节如图。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：我们已经初步了解了物联系统的工作环节，接下来让我们选择生活中常见的一两个物联系统，通过小组合作，实践操作完成学习活动1：分析系统的工作环节。师：生活中常见的物联系统有智能门锁，无人机，智慧花盆，共享单车等，同学们任选一两个即可。实验过程：选择生活中常见的物联系统，填写物联系统工作环节分析表。第一步：填写物联系统名称。第二步：填写采集数据。第三步：填写传输与存储数据。第四步：填写分析处理数据。第五步：填写反馈与控制。师：我们先看一下以共享单车为例的示范图表，大家待会可以模仿示例图表尝试填写自己的物联系统工作分析表。师：现在大家可以选择常见的物联系统，尝试填写物联系统工作分析表了。生：小组讨论，按照实践操作过程填写分析表。讨论法合作学习实践操作新课教学知识点二：确定物联系统的功能需求（8分钟）师：我们已经了解了物联系统的工作环节，接下来我们继续学习确定物联系统的功能需求。在搭建物联系统前，我们首先需要去明确物联系统建设的目标，期望利用该系统来达到什么样的目的或解决什么样的问题，进而得出物联系统需要实现的功能。师：学校种植了一些绿色植物，为了解学校不同区域的实时环境，决定搭建一个物联花盆系统。出于综合成本开发难度和实际意义等因素考虑，同学们思考一下还有没有其他物联系统可以选择呢？生：智能照明系统；空气质量监测与控制系统；智能灌溉系统。师：接下来让我们按照要求来讨论一下物联花盆系统。同学们可以自由分组，共同讨论学习。师：我首先明确一下，物联花盆系统有四个环节，即采集数据、传输与存储数据、分析处理数据、反馈与控制四个环节。分组讨论，明确物联花盆系统的基本功能，形成物联花盆系统功能需求表。功能需求表包括环节和功能描述。师：同学们思考一下完成这些环节需要实现哪些功能呢？大家可以小组讨论思考问题。生：采集数据：实时获取温度、土壤湿度、光照强度等数据，可通过网络获取天气预报数据；传输与储存数据；可通过网络将数据传输给物联网服务平台，分析处理数据可从物联网服务平台获取历史数据，可对数据进行初步分析处理，得到简单的数据统计结果和可视化图表；反馈与控制：可视动态显示土壤湿度情况，可根据温度、土壤湿度、天气预报数据，实现自动灌溉。对功能需求进行可行性评估形成物联系统各环节的实现方案。(1)采集数据。根据项目任务确定需要采集的环境数据，再根据具体使用场景和要求选择合适的传感器。例如，要实时获取空气温度、土壤湿度、光照强度等环境数据，可以利用温湿度传感器、土壤湿度传感器和光敏传感器实现;要获取天气预报数据，可通过API获得当地天气预报数据。(2)传输与存储数据。通过网络将数据传输并存储在物联网服务平台。(3)分析处理数据。可从物联网服务平台获取历史数据，并对数据进行简单分析处理，得到简单的数据统计结果和可视化图表，动态显示温度、土壤湿度、光照强度等数据。(4)反馈与控制。可根据土壤湿度、天气预报等数据设计算法，实现自动灌溉。例如，土壤湿度大的时候不灌溉，土壤湿度小且预报第二天下雨的时候不灌溉，在光照强度大的时候适当提高土壤湿度设定值等。师：我来提示一下，在选择技术方案时我们可以参考他人曾实现过的技术方案也可以从网上查找合适的技术方案。师：在前面的讨论中我们提到了可视化图表。即把数据用可视化图表的形式展现。数据可视化是数据分析处理的重要内容，例如物联手环将步数、跑步距离、游泳圈数等数据运动数据以进度条、柱状图或折线图等形式展示，激励用户达成运动目标。这种直观的展示不仅提高了用户体验，还有助于更好的理解和管理日常生活中的各种数据。总的来说，数据可视化使复杂信息更易于理解和使用，从而提高了物联系统的实用性和用户友好性。讲授法合作学习师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）我们已经学习了如何确定物联系统的工作需求，接下来让我们进行实践操作，完成学习活动2：围绕生活中某一实际问题，设计一个物联系统，完成功能需求分析。让我们一起动手操作，小组合作学习。实践过程：第一步：分组讨论，决定设计什么样的物联系统，明确该物联系统的基本功能，并填写物联系统功能需求表。第二步：小组讨论，对功能需求进行可行性评估。师：同学们可以交换看一下其他小组同学写的功能需求表，大家相互学习。讨论法合作学习实践操作新课教学知识点三：划分物联系统的功能模块（7分钟）师：前面我们已经从工作环节、功能需求两个方面介绍物联系统，下面我们从模块划分的方面来继续学习。为了降低难度，需要把物联系统分解为多个功能模块，并明确每个功能模块负责的任务以及模块之间的关系。我们前面学习的物联花盆系统可以分为环境感知模块、网络通信模块、服务平台模块和执行模块。师：让我们以此来认识一下这四个模块。首先，环境感知模块由传感器和主控板组成，传感器负责采集环境数据，主控板负责接收传感器的数据，并将这些数据通过网络通信模块发送到服务平台模块。师：而网络通信模块负责实现数据通信。不同的物联系统，其网络通信的实现方式也有所不同，包括移动通信网络，近距离无线通讯技术和有线传输等。师：服务平台模块则主要负责数据的汇总处理。师：最后的执行模块包括主控板和执行器，执行器的主要任务是根据指控板发出的指令产生相应的动作，从而实现物联系统对现实世界的反馈。对数据进行可视化呈现也是一种反馈方式，因此，也可以把数据可视化功能归于执行模块。如对LED灯的亮灭进行控制，对水泵的开启或关闭进行控制等。师：设备不是只归属于单个功能模块，在物联网系统功能模块的划分中，有一些设备会涉及多个功能模块。例如，在物联花盆系统中，作为控制器的主控板既是环境感知模块中的一部分，也是执行模块中的一部分，而且由于主控板提供了联网功能，因此也是网络通信模块的一部分。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：接下来让我们在学习活动2的基础上，进行学习活动3，完善物联项目设计。物联项目设计应包含物联系统环节、各环节功能需求、功能模块划分等。同学们自由分组，小组实践操作完成任务。让我们一起动手试试吧。实验过程：分析物联系统环节。分析各环节功能需求。对系统进行功能模块划分。师：同学们都成功完成设计了吗？讨论法合作学习实践操作拓展深化，回归生活（5分钟）师：我们本节课学习了物联系统的功能模块划分，那么结合本节课的知识，请同学们思考一下以下问题，大家可以相互讨论：1.高铁上安装了烟雾报警系统，任何区域有烟雾，列车长和司机都可以第一时间收到报警信息。结合物联系统的工作环节，说一说高铁烟雾报警系统的每个工作环节可能使用了哪些硬件？生：在高铁烟雾报警系统中，各车厢内设置的烟雾报警器是传感器，负责环境数据采集;通过有线或者无线的方式传输数据;服务器负责分析处理这些数据;烟雾报警会使列车紧急制动，从而实现反馈与控制。2.如今，城市的公交系统越来越智能化。人们通过智能终端可以实时查询公交车的位置。尝试分析物联公交系统的功能模块。生：物联公交系统的功能模块：环境感知模块:利用北斗车载定位终端等获得实时位置网络通信模块:通过窄带物联网连接互联网。服务平台模块:在公交公司数据中心部署了物联网服务平台执行模块:智能终端应用软件查询公交车的位置。问题导向学习讨论法实践操作课后作业（1分钟）师：请同学们结合本节课的知识，在课后为自己家设计一套智能安防物联系统，要完成以下任务：明确功能需求；规划工作环节；划分功能模块；可行性评估。课堂小结与评价（2分钟）师：通过本节课的学习我们明晰了物联系统工作环节，掌握了功能需求确定方法，学会了功能模块划分技巧。教学反思1.反思点：课程是否达到了预期的教学目标？学生是否能够理解物联网系统的工作流程及其功能模块的划分方法？学生是否能够通过案例分析掌握物联网系统的设计思路？2.改进措施：在教学过程中，学生对物联网系统的功能模块划分部分理解较为困难，后续教学可以增加更多实际案例，帮助学生更好地掌握知识。第17课物联数据需采集一、教学目标分析知识与技能能够熟悉利用传感器获取数据的方法。能够根据需要选择常见的传感器。能够学会从互联网获取数据。能够实现传输和存储数据。过程与方法通过实践操作，掌握如何获取天气数据。通过实践操作，掌握采集并传输传感器数据的流程。通过小组讨论，提高分析和解决问题的能力。情感态度价值观学习数据在物联网中的重要性，培养对物联网技术的兴趣和热情。在小组合作过程中，培养创新意识和团队合作精神。二、教学内容及重点教学重点利用传感器采集环境数据；从互联网获取数据；实现传输和存储数据。教学难点掌握从互联网获取天气数据的流程；掌握采集并传输传感器数据的流程。三、教学过程设计教学过程教学内容教学方法情景导入（3分钟）师：物联网技术的发展使我们的生活更加便捷，它在生活中有广泛的应用，例如智能家居利用物联网技术将家中的各种设备，控制器等连接起来，实现远程操控，智能管理等功能。师：那么请同学们思考三个问题：我们如何利用传感器采集环境数据？如何利用网络接口获取天气数据？如何存储数据？师：其实，这都离不开物联网数据采集。今天，就让我们一起深入学习物联网数据采集，揭开它神秘的面纱。本节课我们将学习掌握如何利用传感器获取数据，如何从互联网获取数据，了解配置物联网服务平台的流程，学习实现传输和存储数据。问题导向学习新课教学知识点一：利用传感器获取数据（3分钟）师：获取数据有多种方法，利用传感器获取数据是一种获取环境数据的方法。获取不同的环境数据需要不同的传感器。上节课我们分析在物联花盆项目中我们用到了什么传感器？生：本项目需要使用到温湿度传感器、土壤湿度传感器和光敏传感器。师：没错，其中温湿度传感器输出的是数字信号，光敏传感器和土壤湿度传感器都以模拟信号输出数据。要读取到传感器的数值我们需要将传感器与主控板连接起来，给主控板编写程序，获取传感器采集的数据。讲授法合作学习新课教学知识点二：从互联网获取数据（3分钟）师：如果在我们身边没有传感器，无法直接获取环境数据，不用担心，还有另外一种方式可以获取数据，从互联网中获取数据。互联网上有很多公共数据检测网站，我们可以利用API来调用数据。API可以被看作是不同软件系统之间进行交互的一种协议和工具，使得不同的软件系统之间可以进行数据交换和互操作，使得开发人员可以轻松地将不同的应用程序、服务和系统进行集成。我们可以利用API来访问远程服务器上的数据。互联网中就有很多免费的天气预报API供我们调用。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（8分钟）师：接下来让我们通过实践操作来探索如何使用API调用数据。下面我们一起动手操作，通过小组合作，完成学习活动1获取天气数据。调用天气预报数据接口，获取未来两天的天气预报数据，并解析出第二天的天气信息。师：我们用到的获取天气数据的实验设备有主控板。实验步骤：第一步：我们注册登陆YY天气(网址：wwwyytiangicom)，进入会员管理页面，获取APIKey。第二步：接下来我们要编写实现调用天气预报接口，获取未来两天天气预报数据的程序。打开mPython软件，在人教版扩展库（educore）中拖出代码(教师也可引导学生单击mPython的“教程”→教程案例→义务教育指南八年级代码→图形化程序→第四单元→第17课物联数据需采集→学习活动1.mxml，直接打开本活动的程序)。连接WiFi，确定城市编号，其中CH010100表示北京，更多城市编号可以查询平台。填写APIKey，发起网络请求，解析返回的字符串。第三步：用数据线连接主控板与电脑，将程序刷入主控板。第四步：进行功能测试。获取API返回数据，并解析出天气预报。师：同学们都操作成功了吗？同学们看到API返回的数据是什么样的呢？我们需要的天气数据是如何得到的呢？生：回答师：打印反馈信息，我们可以看到API整个返回结果是一个字典结构，其中的data键值包含了主要的天气预报数据。我们解析data键值中的内容，可以找到list键值中包含的列表，分别用来存储当天和第二天的天气预报。我们再对第二天的天气数据进行进一步解析，可以得到第二天的天气是“多云”“晴”。师：我们已经成功完成了学习活动1，现在让我们进行活动总结。我们在实验中获取天气数据使用的城市代码是？用于获取天气数据的信息是？编写代码实现的功能是？执行代码获取天气预报数据的方式是？生：CHO10100；API密钥；获取天气预报数据，并在请求成功时解析并输出第二天的天气预报；发起网络请求。讨论法合作学习实践操作讲授法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：既然我们已经学会了如何用API获取天气数据，那我们现在可以通过查询API提供商的资料获得我们所在城市的编号，并通过我提供的API密钥，向API发送请求获得我们所在城市天气预报数据。接下来让我们动手操作一下，完成学习活动2。实验步骤：第一步：获取城市编码：通过查询API提供商的资料找到自己所在城市对应的编码。第二步：编写代码。我们无需再写新的代码，修改前面程序代码的城市编号即可。第三步：将主控板刷入程序。第四步：进行功能测试。获取API返回数据，并解析出天气预报。师：同学们都完成了吗？可以自由发言分享一下自己的收获。生：自由发言。讨论法合作学习实践操作新课教学知识点三：配置物联网服务平台（5分钟）师：接下来，我们来学习如何配置物联网服务平台。在物联网项目中，主控板负责实时读取传感器的数据，并对这些数据进行整理后发送到物联网服务平台，这样做不仅可以在服务平台实时看到数据，还可以方便地汇总来自不同数据采集端的数据，也为后续数据分析提供便利。因此物联网服务平台对于处理数据十分便利。在物联花盆系统中，我们使用掌控IOT在线物联实验平台。师：要使用在线物联网平台掌控IOT需要先注册账号，完成注册登录后，点击项目管理下的添加项目，输入项目名称，就添加成功了，点击设备后面的查看，添加设备，输入设备名称。点击主题管理，分别添加温度、湿度、光线主题，添加成功后，记录当前项目的主题名称和设备名称、用户名和密码。讲授法新课教学知识点四：实现传输与储存数据（4分钟）师：下面，我们学习如何实现传输和存储数据。在物联系统中，物联网服务平台负责数据的存储与转发，主控板负责读取传感器数据并通过网络发送给物联网服务平台。主控板要先连接网络，再连接到物联网服务平台，然后不停地读取传感器的数据，并把这些数据上传到服务平台发送到对应的主题。讲述法师生互动合作探究（实践操作）（8分钟）师：接下来让我们通过实验操作来学习采集并传输传感器数据。让我们一起动手操作，通过小组合作，完成学习活动3。师：我们用到的采集并传输数据的实验设备有主控板，温湿度传感器，土壤湿度传感器和4pin连接线。实验步骤：第一步：硬件连接，将土壤湿度传感器和温湿度传感器分别连接到主控板的P0、P1和P13、P14接口。确保连接牢固，线路无松动。用数据线将主控板与电脑连接。第二步：编写程序。打开mPthon软件（可以直接打开该程序。）连接网络和MQTT服务器，将创建的物联网项目参数填入程序中。从Pin13接口传感器读取环境温度值。从Pin1接口传感器读取土壤湿度值。从板载的光线传感器读取光照强度值向MQTT服务器中的温度、光照、湿度主题发送数据。第三步：将程序刷入主控板中。第四步：功能测试。将土壤湿度传感器放入水中，手握住温湿度传感器，点击掌控I0T物联网平台中湿度、温度和光线主题的刷新按钮更新数据，我们可以观察到主控板发送给MQTT服务器的数据变化。师：通过学习活动3，我们可以发现传感器可以很方便地获取周围的环境数据，帮助人们更好地了解世界。师：我们已经完成了学习活动3，同学们能自己总结以下我们的活动吗？我们实验中使用的传感器是？传感器连接主控板的作用是？Pin接口读物的数据类型是？MQTT发送数据代码要点是？生：温湿度传感器、土壤湿度传感器、光敏传感器；将传感器采集的数据传输给主控板进行后续处理；温度值、土壤湿度值；指定主题，将对应数据(content)转换为字符串类型后发送。讨论法合作学习实践操作拓展深化，回归生活（3分钟）师：通过本节课我们学习了传感器采集数据、从互联网获取数据、配置物联网服务平台以及实现数据传输与储存等方面的知识和技能。那么请同学们思考一下，这个学习过程对我们有什么帮助呢？师：结合本节课的内容，请同学们完成思考两个问题。大家可以先小组讨论再回答。结合身边的物联网案例说一说物联网的数据来源有哪些。请从便捷性、覆盖范围、数据安全性等角度比较本地MQTT服务器和在线MQTT服务器说说各自的优点与缺点。师：传感器采集的数据和互联网中的数据是物联网数据的主要来源。此外用户输入的数据、物联系统在运行过程中自行产生的数据也是物联网数据的来源。师：自己搭建的本地MQTT服务器往往只能在同一个局域网下进行访问而在线MQTT服务器则一般都可以直接通过公网远程访问。问题导向学习讨论法实践操作课后作业（1分钟）师：同学们，进行物联数据采集实验能让你们掌握传感器运用和数据传输方法，增长见识，体验未来物联网技术助力下的创新实践模式。让我们赶紧动手试试吧!师：同学们课后可以选择一个物联网应用场景，设计一个简单的数据采集方案，并在课后完成相关的实践操作。课堂小结与评价（2分钟）本节课，我们学习了传感器采集数据、从互联网获取数据的方法，并通过实践操作学习了如何配置物联网服务平台以及实现数据传输与储存。教学反思1.反思点：本次课程是否达到了预期的教学目标？学生是否能够清晰地理解如何配置物联网服务平台？是否掌握如何采集并传输数据？同学们是否理解了相应知识点？2.改进措施：可以考虑增加更多的实例讲解或者提供更多的实践机会让他们在实践中巩固知识。增加实践操作时间，尤其是复杂知识点的练习。第18课数据分析与处理一、教学目标分析知识与技能1.能准确说出常见的数据处理工具。2.能够熟练掌握从物联网服务平台获取数据的两种方式。3.能够运用Python的pandas、numpy等模块处理简单数据。4.能处理常见数据异常。过程与方法1.通过自主探究、小组合作完成数据处理任务，提升逻辑思维和问题解决能力。2.通过处理简单数据的实践操作，掌握数据分析的常用方法。情感态度价值观1.学生通过分析数据的实践操作，培养对数据分析的兴趣，体会其在实际生活和科学研究中的重要性。2.学生通过整理信息数据，增强对信息技术的应用意识和创新精神。二、教学内容及重点教学重点1.物联网服务平台获取数据的方法及代码实现。2.利用Python模块处理数据的操作和代码编写3.常见数据异常的处理策略，4.常用数据分析方法的应用。教学难点1.理解并运用API调用数据，根据不同需求编写正确的数据处理代码。2.综合运用数据分析方法解决实际问题。三、教学过程设计教学过程教学内容教学方法情景导入（2分钟）师：在现代科学研究中，数据分析已经成为不可或缺的一部分。它不仅可以提高科学研究的效率和质量，还可以为科学家们提供更多的启示和思路。在未来，随着数据采集和计算技术的不断发展，数据分析在科学研究中的应用将会更加广泛和深入。下面是物联网环境监测系统实时数据监测画面，物联系统运行后，通过传感器和互联网采集的数据，会上传到物联网服务平台。物联网服务平台只是将数据汇集在一起，而数据往往需要被加工和处理之后才能产生价值。师问：有没有同学知道最早的数据处理工具是什么？生：算盘。师：接下来，我们将一起揭开数据处理与分析的神秘面纱，深入了解常见的数据处理工具和处理数据的一般方法，并体验从物联网服务平台获取数据。问题导向学习知识点一：了解常见的数据处理工具（5分钟）师：在人类文明的历程中，人们一直在探索数字的奥秘，人们对数据处理工具的改进也一直没有停止，从早期的算盘到机械式计算机，再到电子计算机和计算器。师问：电子计算机的出现，标志着数据处理进入了一个全新的时代，那么有没有同学知道与算盘、滑尺等传统工具相比，电子计算机有哪些优势？生：与算盘、滑尺等传统工具只能实现单一功能不同，电子计算机通过“存储程序、程序执行”的模式，展现了其通用性和自动化的优势。这不仅限于基础的数学运算，还包括复杂的数据分析、图形处理和人工智能应用。师：随着互联网和物联网的不断发展，数据产生的速度越来越快，数据种类也越来越多。人们主要借助计算机中的工具处理数据，比较常用的有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop等专用的数据分析软件。随着编程语言的发展，人们开始借助编程工具处理数据。师：经过上面的学习，请同学们思考以下两个问题，1、常见的数据处理工具有哪些？2、利用程序处理数据有什么优势？生：数据处理工具有《WPS表格》等电子表格软件和FineBI、Hadoop等专用的数据分析软件以及编程工具。利用程序处理数据的优势在于能高效、准确地自动化处理海量数据，可根据需求灵活定制并易于扩展，还能保障数据安全，确保处理结果可重复、过程可追溯。讲授法展示法学习活动一（5分钟）师：同学们，接下来我们进入学习活动一，思考一下你使用过哪些数据处理工具？处理过什么数据？师：我们之前所学习过的数据处理工具及处理数据有：电子表格软件（如WPS表格）处理物联花盆的环境数据、学生身高数据等；Python中的pandas、numpy模块用于物联花盆系统数据的整理、排序等；物联网服务平台汇总、存储和转发各系统传感器采集及互联网获取的数据。讨论法知识点二：体验从物联网服务平台获取数据（5分钟）师：下面我们一起来学习知识点二:体验从物联网服务平台获取数据。物联网服务平台通常可以提供两种数据下载方式：以数据文件的形式下载和通过API调用。讲授法实践操作法演示法学习活动二（10分钟）师：经过上面的学习，我们一起来进行学习活动二:体验从物联网服务平台获取数据的实践操作。师：我们先来学习第一种方法：以数据文件的形式下载，用电子表格软件进行处理。第1步：登录在线MQTT服务器/。第2步：点击项目管理，去到17课活动3创建的项目，查看主题。第3步：点击下载数据，该数据便会以文件的形式下载出来。第4步：点开文件便可查看数据。师：学会了方法一，接下来我们来学习方式二：通过API调用数据，可以实现自动从物联网服务平台获取数据。第1步：导入requests模块（注意要先切换到python模式下）。如图所示，在相关编程界面中，找到左侧的“库管理”选项，在搜索框输入“requests”后，点击右侧的“安装”按钮，这样就完成了该模块的导入操作，后续我们就能利用它在程序中向服务器发送请求等，来获取想要的数据啦。第2步：编写代码。填入物联网服务平台账号、密码、主题等参数。第3步：运行代码返回结果。师：同学们要注意，物联系统中的原始数据可能会出现数据缺失、数据重复、数据格式错误等问题。数据缺失：部分数据未记录致字段空缺，可填充前后数据平均值处理。数据重复：同样数据多次记录，完全重复删其一，互补则补全留优。数据格式错误：单位或数据类型不一致，需甄别并修正异常数据格式。师：大家思考一下，针对以上物联系统中原始数据可能出现的数据异常，有哪些处理方法？师：面对数据异常，我们有以下处理方法：1数据清洗：去重、填补缺失值、修正错误数据，保证数据准确无冗余。2数据验证：依据范围、逻辑和数据类型规则，筛查异常数据。3数据平滑：采用移动平均、指数平滑等方式，减弱异常波动影响。4异常值检测处理：运用统计法、机器学习算法识别异常，针对性处理。实践操作法小组合作学习法知识点三：了解处理数据的一般方法（4分钟）师：下面，我们来了解处理数据的一般方法。在进行数据处理前，要明确数据处理的目标和思路。通过对环境数据的分析，能够进一步了解当前环境情况。在Python中可以借助pandas、numpy等数据处理模块处理数据。讲授法案例分析法学习活动三（7分钟）师：下面请同学们自行分组进行学习活动三:对从API获取的数据进行整理、获取最值、筛选光照及分组求土壤湿度均值。第一步：数据格式转换：从API取数据，经json解析后转为DataFrame类型，便于编程处理。第二步：温度最值获取：利用sort_values方法对温度数据排序，获取最高和最低温度值。第三步：光照数据筛选：按设备ID和光照强度阈值筛选数据，确定不同位置光照时间。（pandas模块也支持多条件筛选。）第四步：土壤湿度计算：依据设备clientld进行数据分组，在分组的基础上用mean函数求每组土壤湿度平均值。写出完整代码：最后得出结果：师：请同学们根据上面的学习内容思考一下，数据分析的常用思路和方法有哪些呢？师：数据分析的常用思路和方法：1统计分析法：通过求一组数据的最大值、最小值、平均值等方式进行分析处理。2对比分析法：通过对比不同数据，分析其异同。例如,可以对不同区域的温度数据进行对比。3分组分析法：将数据根据某个条件分成若干组，再对数据进行统计和对比分析。例如，先根据设备ID进行分组，再进行对应的分析处理。实践操作法小组合作学习法拓展深化，回归生活（4分钟）师：同学们，现在来看拓展与提升部分。这个部分分为两个内容，第一个内容：尝试使用电子表格软件对数据分析处理，说一说哪种处理方式更好。师：通过实践操作后，我们可以知道，虽然利用电子表格软件也可以进行数据分析处理，但是通过编程能高效处理大量数据，并实现更为直观的数据可视化。师：第二个内容：海王星是利用数据进行预测而非依靠观测发现的行星。请同学们通过互联网查阅关于海王星被发现的资料，结合自己的理解谈谈数据分析处理在科学研究活动中的重要作用。生：在现代科学研究中，数据分析已经成为不可或缺的一部分。它不仅可以提高科学研究的效率和质量，还可以为科学家们提供更多的启示和思路。在未来，随着数据采集和计算技术的不断发展，数据分析在科学研究中的应用将会更加广泛和深入。启发式教学法实践操作法课后作业（1分钟）师：今天的课后作业：请同学们自行组成小组，共同监测植物生长环境，利用所学知识，设计一个数据处理方案。用Python模拟从API获取温度、光照强度、土壤湿度等数据（数据可自行虚拟设定），并对数据进行整理、获取温度最值、筛选合适光照强度数据、计算土壤湿度平均值等操作，将代码及运行结果记录下来。课堂小结与评价（2分钟）本节课，我们了解了电子表格与Python模块，体验了从物联网平台取数据，并学会整理、筛选、分组计算等操作。希望大家课后巩固知识，积极探索数据处理与分析的奥秘！教学反思1.反思点：教学过程中发现部分学生对复杂的数据处理代码理解困难，在实践操作中容易出错；小组讨论时，部分学生参与度不够高，存在依赖他人的现象；在引导学生思考数据分析的应用场景时，学生的思维不够开阔。2.改进措施：针对代码理解困难的问题，在今后的教学中增加代码讲解的详细程度，多提供分步示例和解释，加强课堂练习和辅导；对于小组讨论参与度不高的情况，优化小组分组方式，明确小组内成员的分工和责任，加强对小组讨论过程的监督和引导；为拓宽学生思维，在导入和拓展环节增加更多实际案例的展示和分析，鼓励学生关注生活中的数据，培养数据敏感度。第19课数据呈现可视化一、教学目标分析知识与技能1.能够了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式。2.能够在解决实际问题时，选择合适的方式可视化呈现数据。过程与方法1.通过观察生活实例，分析数据可视化作用，培养观察与归纳能力。2.通过实践标签云与温度图绘制，提升解决问题、操作及逻辑思维能力。3.通过小组合作探究土壤湿度，培养团队协作沟通能力，共析数据得结论。情感态度价值观1.学生实践数据可视化，激发探索数据奥秘的好奇心与求知欲。2.学生通过数据可视化应用，提升信息素养和数字化学习能力。二、教学内容及重点教学重点1.数据可视化揭示异常、概览全局、追踪趋势，助力决策分析，促进信息交流共享。2.常见的数据可视化方式及其特点，能够根据不同的数据需求选择合适的可视化方式。3.利用Python的matplotlib库绘制温度变化趋势图的基本步骤和方法，以及设置图表参数的操作。教学难点1.理解不同数据可视化方式在不同场景下的优势和局限性，能够准确选择合适的可视化方式来呈现数据。2.在利用Python绘制图表时，对代码的理解和参数设置的掌握，以及解决可能出现的代码错误和数据处理问题。三、教学过程设计教学过程教学内容教学方法情景导入（5分钟）师：同学们，在生活中，我们经常会遇到各种数据。比如家庭一周的用水量、公司一段时间内的业务量等。将这些数据以图表形式呈现，能让我们更直观地获取信息，这种方式就是数据呈现可视化。那大家想想，在生活里还见过哪些数据可视化的例子呢？生：老师，我在商场看到过销售数据的柱状图。老师：对！数据可视化在生活中应用广泛，今天我们就来深入学习它。师：本节课我们要了解数据可视化的作用，熟悉常见的数据可视化方式，像趋势可视化、比例可视化等。知道数据可视化能帮我们发现数据异常、了解整体概况。在解决实际问题时，能够根据数据特点和需求，选择合适的方式来可视化呈现数据，比如分析销售数据选哪种图表合适等。师：同学们，我们现在先关注几个关键问题：数据可视化有哪些作用？数据可视化能帮我们发现数据异常、快速了解整体概况、捕捉趋势变化等，在诸多场景中都极具价值；有哪些常见的数据可视化方式呢？常见的数据可视化方式有趋势可视化、比例可视化等，不同方式适配不同类型数据；如何利用程序实现数据可视化？像我们可以用Python中的一些绘图库来达成。带着这些问题，我们接下来深入学习数据呈现可视化的知识。师：同学们，这节课来感受数据可视化的过程。问题导向学习新课教学知识点一：学习内容（了解数据可视化的作用）（6分钟）师：数据可视化是一种将数据转化为图表、图形的手段。通过数据可视化可以将大量的数据转化为易于理解的图像，在数据分析过程中发挥着重要作用。师：同学们，根据在生活中看到的数据可视化应用场景，想一想数据可视化都有哪些作用呢？生：老师，我在天气预报里看到过气温变化的折线图，能很清楚地知道气温是怎么变化的。师：这位同学说得非常好！就像气温变化折线图，能让我们一眼看出气温升降及高低点，直观呈现数据变化趋势。生活中这样的例子很多，商场将商品销售数据绘制成柱状图或折线图，工作人员可借此快速判断商品销量高低与变化，以便调整进货策略。城市交通统计用热力图展示车流量，颜色深浅代表车流量大小，助交通管理部门了解拥堵路段，做好疏导管理。总之，数据可视化把复杂数据转化为直观图形，能帮我们更高效地分析理解数据。师：数据可视化，就像是给数据戴上了一副“透视镜”，能让我们更容易识别和定位数据里存在的异常情况。大家看这张温度变化折线图。数据可视化工具把温度随时间的变化趋势清晰地展示出来了。正常情况下，温度的变化应该是相对平缓的。但是在这里，我们可以看到在11:00到13:00这个时间段，折线突然大幅下降，和前后的趋势完全不一样，这就是数据出现了异常。一旦发现这样的异常，我们就可以进一步去查找原因，是测量设备出问题了，还是当时出现了特殊的天气状况等。师：数据可视化还能帮助人们了解整体概况，如同“全景望远镜”，为我们呈现物联系统全局视图。以智慧城市监控大屏为例，它整合了多个数据集与变量，通过各类图表图形，将交通流量、能源消耗、环境监测等多方面数据直观展现。如此一来，我们无需在零散数据中搜寻，一眼便能知晓城市运行各环节状况，把握数据分布、关系及变化趋势。比如，依据交通流量数据可判断拥堵路段，结合能源消耗数据能找出高能耗区域。这种全局视角有助于掌握数据特征规律，为城市管理决策助力。师：数据可视化还能帮助人们发现趋势变化，如同“时光向导”，能清晰展现历史数据，助我们理解数据变化，预测未来走向。看屏幕上这张航班起降分析图，呈现了近30天实际执飞、准点起飞等多项数据，以及不同日期计划起飞、晚点和取消详情。借此，我们可直观察觉航班晚点或取消次数在近期的波动规律，是递增还是递减。有了这样的趋势分析，航空公司便能更好评估运营状况，提前应对。若某时段晚点增多，可排查天气、调度等因素，进而优化航班安排，提升服务质量。师：下面请同学们查找可视化的相关资料。首先，查询航班历史准点记录选合适航班，从准点率、晚点时长等可视化数据中，能直观判断航班靠谱程度，优先选准点率高的，让出行更顺畅。其次，访问国家数据网站，上面经济、人口等历年统计数据丰富，多以可视化图表呈现。浏览这些，能了解各领域发展趋势与整体状况，如GDP增长、人口结构变化，助我们宏观认识社会发展，也能进一步感受数据可视化展示大量数据的强大之处。生：老师，在国家数据网站上，为什么不同类型的数据会选用不同的可视化图表来呈现呢？师：选不同图表，因要突出数据特点、便于理解解读、契合数据类型与目的，各图表优势不同，助于分析国家数据。师：在交流协作时，数据转化为图表后直观易懂，团队成员可快速抓重点、高效沟通，如用柱状图展示销售数据助讨论。分析决策上，它能清晰呈现数据趋势、关系与分布，像折线图呈现销量变化，助发现问题、定策略，让商业计划、城市规划等决策更科学，降低风险。师：数据可视化能够强化记忆和理解，用直观的柱状图等展示数据，相比单纯数字，图形能让我们更快理解数据含义，且印象深刻，就像看到气温柱状图，高低温对比一目了然，容易记住。然后是促进深入探索，丰富动态的可视化图表，能让我们挖掘数据间隐藏关系和规律。比如通过股票走势折线图，分析波动原因，发现潜在投资机会。最后是激发创新思维，可视化展示提供新视角，像展示城市交通数据的大屏，启发我们思考如何优化交通系统，找到创新解决方案。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：大家仔细回想一下，在日常生活里，有没有留意到数据可视化的应用场景呢？生：我们在看一些新闻报道或者分析报告时，会看到关于经济数据、人口数据等用各种图表呈现。师：同学们可以互相讨论一下，然后填好一下表格。师：根据刚刚看到的数据可视化图片，请同学们说出数据可视化有哪些方式呢？生：比如常见的有柱状图、折线图、饼图、散点图等。讨论法合作学习实践操作新课教学知识点二：学习内容（熟悉常见的数据可视化方式）（6分钟）师：折线图是趋势可视化的典型形式，不同颜色折线与填充区域，能清晰呈现数据随时间的变化。线条的起伏，让数据升降及变化幅度一目了然，趋势可视化能助我们快速掌握整体走向，发现规律特点。大家想想生活中还有哪些场景适用这种方式呀。生：老师，在股票市场可用折线图展示股价走势助股民判趋势，统计学生成绩变化时，折线图也能直观呈现不同学期成绩变化以便分析学习状态。师：环形图和饼图是两种常见形式，它们通过不同颜色或扇形的大小直观展示各部分在整体中的比例。例如，环形图可用于显示班级成绩分布。师：分布可视化用于展示数据的分布规律。例如，热力图可显示城市人口密度的区域分布，柱状图能展示不同年龄段在社交平台的活跃度。这些图形使抽象数据直观化，帮助我们快速理解数据在不同维度上的分布特征，广泛应用于多个领域。师：同学们，我们接着来看常见的数据可视化方式。除了之前讲的图表，现在还有个很有意思的“标签云”。就像这个例子，它能把一段文本里出现频率高的词展示出来。词出现得越频繁，在标签云里字体就越大。讲授法演示法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：同学们，前面我们了解了多种常见的数据可视化方式，下面我们来体验标签云，通过学习活动2：将语文课文进行可视化呈现。大家可以选择一篇喜欢的语文课文，使用在线标签云工具生成云图，通过高频词汇直观理解课文重点，体验数据可视化在语文学习中的应用。师：第一步，登录在线词云生成工具，网址是wwwweiciyuncom。师：第二步导入课文分词。先点击“导入单词”这个按钮，然后会出现一些选项，我们选择“分词筛选”，这样能让分词结果更符合需求。接着，把需要分析的课文内容复制下来，粘贴到指定区域，再点击“分词”按钮，工具就开始对课文进行分词处理。师：第三步生成词云。在这一步，大家会看到很多分词结果，在你想要呈现在词云里的词前面打勾，仔细确认所选单词没有遗漏或选错，之后点击“加载词云”按钮，工具就会按照我们的选择，生成专属的词云图。师：同学们，词云生成后，我们就可以来个性化调整它的样式啦。这第四步呢，主要就是选择词云的形状和配色。你看这里有好多形状可选，像云朵、爱心、地图等。选好形状，还能在右边挑选喜欢的配色方案。师：最后保存词云。看到“下载到本地”这个按钮了吧，点击它，就能把我们自己制作的词云图保存下来，方便后续查看使用。师：完成的同学们可以填写实验总结。生：老师，我用的是微词云工具，操作步骤跟着指引还挺好上手。师：可视化工具的优缺点，哪位同学想先分享下？生：优点是能直观展示高频词，快速把握文本重点。缺点是在处理一些生僻文本时，生成的标签云不太准确。实践操作新课教学知识点三：学习内容（体验数据可视化）（5分钟）师：在对数据进行可视化之前，首先明确数据可视化目的，如了解教室温度变化。使用物联网平台（如“掌控IoT”）或电子表格软件生成图表，直观展示温度趋势。这些例子展示了数据可视化在实际中的应用，鼓励大家思考如何利用它解决更多生活问题。师：同学们，我们已了解数据可视化在实际场景中的应用，现在探讨编程中如何实现。Python中的matplotlib模块能生成折线图、柱状图等多种图表，通过设定参数满足展示需求。此外，ApacheECharts是一款常用于网页的数据可视化图表库，适用于简单数据展示和复杂分析结果呈现，通过调整颜色、样式、布局等参数，可设计个性化图表。这两个工具在数据可视化编程领域应用广泛，鼓励对编程和数据可视化感兴趣的同学课后深入学习与尝试。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（5分钟）师：通过学习活动3：绘制温度变化趋势图，我们来实际用一用这个python绘图库。尝试根据以下步骤，利用Python中的绘图库为教室环境数据绘制温度变化趋势图。师：同学们，我们继续深入学习用Python中matplotlib绘图库来实现数据可视化。先看左边的主要代码部分。importmatplotlib.pyplotasplt，这一步是引入绘图模块，是后续绘图操作的基础。接着X轴=["createdAt"]和Y轴=["valueMax"]，是在确定横、纵坐标的数据来源，这里用“createdAt”对应横坐标，“valueMax”对应纵坐标。然后plt.figure(figsize=(8,6))与plt.title("Temperature")，前者设定画布大小，后者添加图表标题。plt.plot(X轴,Y轴)是绘制折线图，把横、纵坐标的数据转化为可视化的线条，展示数据变化趋势。最后plt.show()用于显示绘制好的图表。再看右边的补充内容。如果想在图表中显示中文，直接操作是不行的，需要先下载中文字库文件，比如“SimHei.ttf”，然后把文件拷贝到项目目录下。再添加代码frommatplotlibimportrcParams和rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]，这样就能正常显示中文了。另外，在编程实现数据可视化的过程中，还有很多控制方法和参数可以调整。比如，通过xtick、ytick等参数可以设置横、纵坐标的格式，让刻度显示更符合需求；通过plot()函数中的color参数，可以设置线条颜色，让图表更美观。师：第一步，要先准备数据。这里提到的是第17课物联网平台上的温度数据，我们得从“掌控IoT中小学物联网实验平台”获取相关数据。师：同学们，完成数据准备后，就进入编写程序环节，加载本节课程序。师：运行查看效果。看这张温度变化趋势图，它就是我们程序运行后的成果。横坐标代表时间，纵坐标代表温度值。从图中可以直观地看到温度的起伏变化，有的地方温度上升，有的地方温度下降。通过这张图，就能快速了解温度在一段时间内的变化情况啦。讲授法演示法实践操作拓展深化，回归生活（5分钟）师：土壤湿度对植物生长至关重要，过高或过低均不利。为更好地了解土壤湿度变化，可使用传感器收集数据，并利用matplotlib等工具绘制折线图或柱状图，直观展示湿度变化。通过可视化图表，我们能及时调整浇水等养护措施，为植物提供适宜的生长环境。下面我们一起来完成拓展与提升。师：请同学们基于物联花盆收集的环境数据，综合分析温度、土壤湿度和光照强度等因素，找出最适合设置植物角的区域，并撰写数据分析报告。师：在“数据呈现可视化”的拓展与提升环节，有这样的参考步骤。师：同学们，数据呈现可视化过程中，与物联网平台的交互设置至关重要。进入物联网平台，添加物联网项目主题和设备。师：产生的监测数据，要分别上传到对应的主题。就像屏幕上的土壤湿度数据项目，里面有不同的主题，每个主题对应不同的监测场景，比如阳光处和阴暗处的湿度数据。这里能看到主题名称、使用情况等信息，还可以进行查看详情、清空数据、删除等操作。大家要清楚，准确上传数据到对应的主题，是后续可视化分析的重要前提。师：配置完物联网平台后，连接硬件设备，把土壤湿度传感器连接在主控板的P0、P1口。师：同学们，当我们成功连接土壤湿度传感器与主控板后，便需着手编写程序。先连接Wi-Fi，准确输入网络名和密码，再连接MQTT服务器，认真填写服务器地址、client_id、用户名和密码，这些是与服务器通信的必要信息。主控板屏幕显示采集数据，最后将采集数据发布到指定主题，设置3秒等待时间以便持续获取数据。大家务必仔细核对各项参数，保证程序顺利运行。师：同学们，我们编写好程序后，接下来就到了主控板刷入程序这一步啦。就像给手机安装新系统一样，我们要把编写好的程序刷入到主控板中，这样主控板才能按照我们的指令工作。大家看屏幕上的界面，这里展示了程序代码块，在刷入前一定要确认程序是正确且完整的，然后通过相应的操作将程序刷入主控板，为后续的数据采集和处理做好准备。师：同学们，程序刷入主控板。我们这次要测试三个不同的土壤湿度，取两份湿度相同的土壤，分别放在阴暗和明亮的环境里。每隔30分钟，土壤湿度传感器就会检测一次数据，然后把这些数据发送到物联网平台。师：最后，利用本节课的知识，生成可视化图表。首先，要导入绘图、网络请求以及数据处理相关的模块。然后，准确填写对应的物联网主题，这一步很关键，填对了才能获取到正确的数据。接下来，通过网络请求从物联网平台获取数据，并将数据处理成合适的格式。最后，以处理后的数据为基础，设置图表的标题，绘制出图表并展示出来。师：请同学们完成实验总结。首先看不同湿度土壤的检测值，干燥土壤是1460，微湿土壤是1504，湿润土壤是2820，这些数值能帮助我们量化土壤的干湿程度。再看光亮处和阴暗处土壤湿度变化的区别，实验发现，土壤湿度在明亮环境下，下降速度会比在阴暗环境中更快。问题导向学习讨论法实践操作课后作业（1分钟）师：同学们，今天的课后作业是：选择一个你感兴趣的主题，收集相关数据，并使用适当的数据可视化工具展示这些数据课堂小结与评价（2分钟）师：本节课，我们带大家学习了数据可视化能将复杂数据直观呈现，助力我们快速理解与分析数据；二是认识了常见的数据可视化方式，如折线图、柱状图等，不同图表适用于不同数据类型与分析目的；三是学会运用Python中的matplotlib等工具，从数据准备、设置画布标题到绘制并显示图表，实现数据可视化呈现。教学反思1.反思点：部分学生在依据数据特点选择合适可视化方式时存在困难，反映出对不同可视化方式适用场景的理解不够深入；在Python绘图时，有些学生对代码逻辑和参数设置理解不足，导致绘图时出现较多错误。2.改进措施：在讲解可视化方式时，增加对比分析案例，引导学生观察不同方式呈现同一数据的效果差异，加深理解。针对Python绘图，提供更详细的代码注释和分步讲解，加强课堂巡视指导，及时解决学生遇到的问题。还可设置更多复杂的实践任务，提升学生解决实际问题的能力，促进知识的掌握和应用。第20课反馈控制有算法一、教学目标分析知识与技能1.能够了解基于数据分析设计算法的方法，熟悉执行器的使用方法。2.能够了解系统整合的一般方法。过程与方法1.通过实践操作，掌握如何根据数据设计算法。2.通过实践操作，熟悉执行器的使用。情感态度价值观1.激发对物联技术的兴趣，培养科学求索能力。2.培养科学创新思维，提高动手实践能力。二、教学内容及重点教学重点根据数据设计算法，控制执行器，对系统进行整合。教学难点熟悉执行器的使用方法，了解系统整合的方法三、教学过程设计教学过程教学内容教学方法情景导入（3分钟）师：经过前面的学习，我们知道物联系统能够对现实世界进行反馈与控制，那同学们知道物联系统中的反馈与控制是基于什么实现的吗？生：基于算法实现的。师：对，物联系统中的反馈与控制是基于算法实现的。那么请同学们思考两个问题：我们如何基于数据分析设计算法呢？如何执行控制器呢？师：带着这些问题，本节课我们将揭开反馈与控制算法的神秘面纱，学习如何根据数据设计算法，如何执行控制器，了解怎样对系统进行整合，探索功能扩展。通过本节课的学习，那两个问题便会迎刃而解了。问题导向学习新课教学知识点一：根据数据设计算法（3分钟）师：我们在前面的学习中了解过物联花盆系统，物联花盆系统要实现自动灌溉功能时，需要在对温度、土壤湿度、光照强度和天气预报数据分析的基础上设计算法。我们可以设计表格来规划灌溉条件。师：这里我们再拓展一个小知识点，要实现灌溉功能的话，物联花盆系统则需要增加执行模块，以便向现实世界采取行动。执行器模块的作用是让物联系统对环境形成反馈，所有执行器都是输出设备。那么数据、算法、反馈和执行器之间的关系是怎样的呢？数据是设计算法的依据；算法是根据一定的规则产生的结果；反馈时物联系统作用于外部环境的过程；执行器则是反馈的载体。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（6分钟）师：我们已经了解到我们需要根据数据设计算法，现在让我们进入学习活动1，设计灌溉条件决策表，并通过编程让主控板实现决策。大家一起动手操作，小组合作学习完成任务。师：我们首先根据土壤湿度的分析结果，确定合适的土壤湿度上限值、下限值。然后根据物联花盆系统的灌溉条件，将对应决策填入表格中。师：接下来我们要对灌溉条件进行整理。已知所有条件都与土壤湿度有关，且可以分为大于上限值、介于上下限值之间、小于下限值三种，因此我们可以将灌溉条件整理优化成新的表格。师：最后根据表格中的条件设计算法，形成数据决策部分程序，主要代码如示例所示，灌溉条件需要使用分支结构嵌套，它通过if条件判断语句判断是否灌溉。师：这个学习活动的项目原理是根据优化后的表格中的条件设计算法，形成数据决策部分程序，根据条件判断是否灌溉，在主控板上显示“灌溉”或“不灌溉”。师：我们用到的实验设备有主控板，土壤湿度传感器和4pin连接线。实验步骤：（1）第一步：我们首先连接土壤湿度传感器和主控板，用4PIN线将土壤湿度传感器连接倒主控板的P0、P1引脚。（2）第二步：编写数据决策程序。根据土壤湿度的分析结果,确定合适的土壤湿度上限值、下限值。如果土壤湿度大于上限值,显示“不灌溉”。土壤湿度介于上下限值之间。天气预报有雨,显示“不灌溉”；否则显示“灌溉”。光照强度大则增加土壤湿度下限值，否则恢复下限值。如果土壤湿度低于下限值,显示“灌溉”。依土壤湿度分析结果确定上下限值，若土壤湿度大于上限值，显示“不灌溉”；湿度介于上下限之间时，结合天气预报判断，有雨则“不灌溉”，无雨则“灌溉”；光照强度大时增加湿度下限值，反之恢复；若土壤湿度低于下限值，显示“灌溉”，以此实现基于多条件的灌溉决策判断。代码版如图所示。（3）第三步：将代码刷入主控板中。（4）第四步：进行功能演示。在不同情况下，主控板上会显示决策“灌溉”或“不灌溉”。师：现在让我们进行一下活动总结，灌溉条件包括土壤强度、天气预报、光照强度等；我们的实验目的是确定物联花盆系统中土壤湿度上下限值，制定灌溉决策并编写相关程序；决策条件是土壤湿度大于上限不灌溉；小于下限灌溉；介于之间时，下雨不灌溉、不下雨灌溉。讨论法合作学习实践操作新课教学知识点二：控制执行器（2分钟）师：下面让我们来学习如何控制执行器，在物联花盆系统中，反馈与控制就是显示土壤湿度情况和实现自动灌溉。讲授法师生互动合作探究（实践操作）（8分钟）师：通过实践操作来了解一下如何控制执行器。让我们一起动手操作，两人为一小组，合作完成学习活动2。学习活动2有两个要求，第一个是显示土壤湿度：在显示屏显示土壤湿度数据实现自动灌溉。第二个是实现自动灌溉：灌溉需要水泵作为执行部件。将水泵与主控板连接。修改数据决策程序，添加相关的控制代码，让电机启动并灌溉5s。师：我们用到的实验设备有主控板，土壤湿度传感器，水泵和4pin连接线。实验步骤：(1)第一步：我们首