ps://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #ииагент #умныйборщ
#iot #интернетвещей #умныесистемы #ииагент #умныйборщ
Views: 21
Public channel
ID 70934141864687
Умные системы и интернет вещей в образовании
Обсуждаем все аспекты, связанные с использованием интернета вещей в образовании
Russia
The section failed to load.
The data did not refresh — the previous period is still shown.
Channel analytics
Dashboard
25 October — 31 October 2026
Loading…
SubscribersHow many subscribers the channel has now. The wave shows subscribers at each point of the period. The change is against the start of the period.
87
0.0 %
+0 for the period
ViewsHow many views the posts published in the period have now. These are not views per day: MAX does not report how many views there were yesterday. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.
418
13.3 %
was 552
ReactionsHow many reactions the posts published in the period have. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.
22
21.3 %
was 32
MentionsHow many times other channels mentioned the channel: links and reposts, excluding advertising posts. The bigger the circle, the more mentions at that point of the period. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.
with a subscription
RepostsHow many times other channels reposted this channel's posts (excluding advertising posts). Reposts are also counted as mentions. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.
after signing in
Average post reachHow many views one post gets on average. Only posts older than two days are counted: views of fresh posts are still growing. Points with fresh posts are dashed with hollow dots: the reach of all posts right now, it will still grow.
after signing in
ERRWhat share of subscribers sees an average post: average reach ÷ subscribers × 100 %. The line shows ERR at each point of the period, the dashed line — ERR of the previous period of the same length. Points with posts younger than two days are hollow dots on the dashed end of the line.
after signing in
Engagement ERHow often readers react to posts: reactions ÷ views × 100 %. The tick on the bar is the previous period.
after signing in
Posts per dayHow many posts are published per day on average. Each cell is a point of the period: the darker, the more posts per day. The percentage is the change in the daily average: the current period is still running (today is not over yet), so it is compared with the previous one by pace rather than by total. “Was” is the whole previous period of the same length.
after signing in
Ad shareWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The scale shows the ad load by the quality index thresholds: up to 10 % — low, up to 25 % — moderate, up to 50 % — high, above — very high. A growing share is marked red.
with a subscription
TrendTop — subscribers at the end of each point of the period; bottom — growth per point: green means more subscribers, red means fewer. Above the growth chart — the biggest gain and the biggest loss. MAX does not report how many people subscribed and unsubscribed separately.
Audience growth
0subscribers in the period
The number of subscribers did not change in the period
Channel scoreA channel score from 0 to 100 made of five parts: audience, growth integrity, ad load, trust and calculation reliability. Each bar shows how many points the part earned out of its maximum. The index is recalculated every night; channels are compared with similar ones of the same category and size.
How it is calculated
Quality index
ReachHow many views the posts published at each point of the period have now (not views per day). The record is labeled; the point with today is paler — the day is not over yet. Average post reach — posts older than two days.
Views and reach
EngagementER — reactions divided by views, in percent — for the posts of each point of the period. The dashed line is ER for the whole period. The change is in percentage points against the previous period of the same length.
Subscriber engagement
CitationsThe citation index (CI) shows how often and by which channels this channel is mentioned over the last 30 days, excluding advertising posts. The level is its place among similar channels. The line shows CI at each point of the period (for a week or month — the average over its days).
How it is calculated
Citation index
The citation index has not been calculated yet: it will appear after the nightly calculation once other channels mention the channel.
RhythmHow many posts are published on average in each hour of each weekday, Moscow time: the darker the cell, the more posts. “Best time” — the hours when posts older than two days have the highest average reach.
When and how much it posts
FormatsWhat the feed is made of. Each post has one format, by priority: repost, video, photo, link, text. The bar and percentages show the share of posts of each format; on the right — average reach of one post of the format (posts older than two days), the small bar compares it with the most viewed format.
Post formats
PostsEach dot is a post in the period: horizontally — publication date, vertically — views, dot size — reactions, color — format. This shows hits, flops and how reach changes. For large channels, the 100 most viewed posts and an even sample of the rest are shown — no more than 1,500 dots.
Every post is a dot
Higher means more views, bigger means more reactions. Click a dot to open the post.
SummaryTotals for the selected period: how many posts were published, how many views and reactions they have now and the average post reach. Views are the current views of posts published on those days, not views per day. The change is against the same span before the period, if statistics cover it.
Period totals
Click a metric to see it across the period below
AdsWhat share of the period's posts looks like advertising: erid labeling, ad links and other signs. The detector is cautious, so the real share is usually higher. The scale shows the ad load by the quality index thresholds. Below — the average reach of an ad post and a regular post, and who the channel advertises (sites that ad links lead to).
More
Ads in the channel
What worksPosts of the period with the most views. The bar shows views relative to first place. The preview is the post's image; for a post without an image — the channel avatar. Views are the post's current count.
All posts
Top posts
By views for the period
RhythmHow many posts were published each day of the period (pale bars) and the 7-day average (line): you can see whether the channel is speeding up or slowing down. Today is not over yet, so its average is calculated up to yesterday.
Posts by day
Pale bars are days, the line is the 7-day average: you can see whether the channel is speeding up or slowing down
Posts per day
7-day average
Data updated at 02:47 Moscow time. Views are the current counts of posts published on those days; average reach counts posts older than two days. How the quality index is calculated
Posts for the period
Loading…
Здравствуйте! Сегодня — про умный борщ.
Сегодня у меня было последнее занятие с магистрантами программы «Умные системы и интернет вещей в образовании» — мы завершали курс по созданию ИИ-агентов. А в качестве одного из вопросов для тестирования созданных студентами агентов использовали проверочный вопрос, который сам по себе звучит как анекдот: «Что такое умный борщ?». И это не издёвка над технологиями, а вполне серьёзный инструмент проверки — сейчас объясню, почему.
Начнём с главного: в энциклопедиях и стандартах, очевидно, «умного борща» нет. Не существует ни ГОСТа, ни ITU-рекомендации, ни устоявшегося термина. И это его первое достоинство: агент не может просто достать из «памяти» заученную формулировку — как он делает с вопросами «что такое интернет вещей» или «что такое лидар». Здесь придётся рассуждать. А рассуждение — это как раз то, что отличает агента, который «понимает», от агента, который «воспроизводит».
Может ли жидкость быть умной сама по себе? По нашему рабочему определению умного устройства нужны три компонента: сенсорная система, информационно-управляющая система и исполнительные механизмы. Борщ — объект пассивный: он не собирает данные, не принимает решений и никуда не едет сам. Умной может быть только система вокруг него — датчики в крышке кастрюли, контроллер, управляющий нагревом, облачная платформа, подсказывающая рецепт. И если агент это разделение видит — отделяет объект от контура управления, — это признак структурного мышления, а не шаблонного ответа. И хотя существуют жидкости, которые называют «умные жидкости» — например, магнитореологические, меняющие вязкость под действием магнитного поля, — борщ к ним не относится, и это важный тест на честность модели. Кстати, возможно, про умные жидкости нужно будет написать отдельный пост, потому что данное словосочетание сложилось ранее появления «умных вещей» и интернета вещей и слово «умный» в контексте жидкостей имеет смысл «адаптивный».
Как показала сегодня практика, ИИ-агенты все же пытаются интерпретировать «умный борщ» по-разному. Наиболее честные агенты сказали, что не могут дать ответ на этот вопрос и, пожалуй, в данной ситуации это наиболее правильный ответ. Ну а другие решили, что «умный борщ» — это борщ, приготовленный умной системой: робот-повар или мультиварка с контролем температуры, кислотности свёклы и этапов варки. Но, на мой взгляд, это больше про умные кастрюли, потому что приготовленное умной системой блюдо не становится автоматически умным.
Поэтому «умный борщ» — отличный тестовый вопрос. Он проверяет сразу несколько критических способностей ИИ-агента: умение работать с нестандартным понятием вне обучающих шаблонов, переносить известные определения на новый объект, различать трактовки — техническую, бытовую и метафорическую, — и, что важнее всего, не галлюцинировать. Идеальный ответ, который должна дать система, выглядит примерно так: «Устоявшегося термина не существует. Под "умным борщом" можно понимать борщ, приготовленный умной кухонной системой, или борщ как часть экосистемы умного дома; сам борщ умным устройством не является, поскольку у него нет собственных сенсоров и системы управления, — умным является контур его приготовления. Уточните, что именно вас интересует». Обратите внимание на последнюю фразу: агент, который вместо фантазий задаёт уточняющий вопрос, — это агент, пригодный для образования.
Если ИИ-агент отвечает именно так — мы можем доверить ему роль помощника и в магистратуре, и в школьном проекте. Если же он с первых секунд уверенно «объясняет» несуществующий стандарт — это повод вернуться к конструированию.
Пост написан с использованием систем искусственного интеллекта. Иллюстрация тоже полностью сделана искусственным интеллектом. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: htt
Сегодня у меня было последнее занятие с магистрантами программы «Умные системы и интернет вещей в образовании» — мы завершали курс по созданию ИИ-агентов. А в качестве одного из вопросов для тестирования созданных студентами агентов использовали проверочный вопрос, который сам по себе звучит как анекдот: «Что такое умный борщ?». И это не издёвка над технологиями, а вполне серьёзный инструмент проверки — сейчас объясню, почему.
Начнём с главного: в энциклопедиях и стандартах, очевидно, «умного борща» нет. Не существует ни ГОСТа, ни ITU-рекомендации, ни устоявшегося термина. И это его первое достоинство: агент не может просто достать из «памяти» заученную формулировку — как он делает с вопросами «что такое интернет вещей» или «что такое лидар». Здесь придётся рассуждать. А рассуждение — это как раз то, что отличает агента, который «понимает», от агента, который «воспроизводит».
Может ли жидкость быть умной сама по себе? По нашему рабочему определению умного устройства нужны три компонента: сенсорная система, информационно-управляющая система и исполнительные механизмы. Борщ — объект пассивный: он не собирает данные, не принимает решений и никуда не едет сам. Умной может быть только система вокруг него — датчики в крышке кастрюли, контроллер, управляющий нагревом, облачная платформа, подсказывающая рецепт. И если агент это разделение видит — отделяет объект от контура управления, — это признак структурного мышления, а не шаблонного ответа. И хотя существуют жидкости, которые называют «умные жидкости» — например, магнитореологические, меняющие вязкость под действием магнитного поля, — борщ к ним не относится, и это важный тест на честность модели. Кстати, возможно, про умные жидкости нужно будет написать отдельный пост, потому что данное словосочетание сложилось ранее появления «умных вещей» и интернета вещей и слово «умный» в контексте жидкостей имеет смысл «адаптивный».
Как показала сегодня практика, ИИ-агенты все же пытаются интерпретировать «умный борщ» по-разному. Наиболее честные агенты сказали, что не могут дать ответ на этот вопрос и, пожалуй, в данной ситуации это наиболее правильный ответ. Ну а другие решили, что «умный борщ» — это борщ, приготовленный умной системой: робот-повар или мультиварка с контролем температуры, кислотности свёклы и этапов варки. Но, на мой взгляд, это больше про умные кастрюли, потому что приготовленное умной системой блюдо не становится автоматически умным.
Поэтому «умный борщ» — отличный тестовый вопрос. Он проверяет сразу несколько критических способностей ИИ-агента: умение работать с нестандартным понятием вне обучающих шаблонов, переносить известные определения на новый объект, различать трактовки — техническую, бытовую и метафорическую, — и, что важнее всего, не галлюцинировать. Идеальный ответ, который должна дать система, выглядит примерно так: «Устоявшегося термина не существует. Под "умным борщом" можно понимать борщ, приготовленный умной кухонной системой, или борщ как часть экосистемы умного дома; сам борщ умным устройством не является, поскольку у него нет собственных сенсоров и системы управления, — умным является контур его приготовления. Уточните, что именно вас интересует». Обратите внимание на последнюю фразу: агент, который вместо фантазий задаёт уточняющий вопрос, — это агент, пригодный для образования.
Если ИИ-агент отвечает именно так — мы можем доверить ему роль помощника и в магистратуре, и в школьном проекте. Если же он с первых секунд уверенно «объясняет» несуществующий стандарт — это повод вернуться к конструированию.
Пост написан с использованием систем искусственного интеллекта. Иллюстрация тоже полностью сделана искусственным интеллектом. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: htt
Здравствуйте! Сегодня — фотография беспилотного такси в Хамовниках.
Сегодня в Хамовниках поймал в объектив вот эту бирюзовую машину с надписью «Яндекс» на крыше — беспилотное роботакси. Встретил его в этом районе не случайно: Хамовники входят в зону экспериментального правового режима для высокоавтоматизированных транспортных средств, наряду с Пресненским, Гагаринским, Академическим и рядом других районов столицы. Машина едет в общем потоке — лидары и камеры сканируют окружение, бортовой вычислитель принимает решения за доли секунды, а рулём и педалями управляют исполнительные механизмы. При этом в салоне всё ещё сидит водитель-испытатель: закон о высокоавтоматизированных транспортных средствах пока не принят, и человек подстраховывает систему — классический пример того, как умное устройство внедряется в жизнь поэтапно, от эксперимента к массовому применению.
Для тех, кто следит за этой историей: первые заказы через «Яндекс Go» роботакси принимало ещё с 2023 года в Ясеневе, а теперь его можно вызвать по обычному тарифу «Комфорт+» в Марьино и Люблино — если беспилотник окажется рядом, он появится в приложении как альтернативная опция. До конца 2026 года компания планирует вывести на улицы Москвы до двухсот таких машин и расширить географию — один из маршрутов уже связывает офисы самой компании: от штаб-квартиры в квартале «Красная Роза» до «Москва-Сити». Так что автопилот в городе перестаёт быть сюжетом из научной фантастики и превращается в повседневную транспортную услугу — правда, пока его проще встретить на страницах новостей, чем на дороге рядом с домом.
Чем это полезно нам, педагогам? Беспилотный автомобиль — идеальный «якорный» пример для занятий по умным системам и интернету вещей: здесь наглядно видна вся цепочка от датчика до облака — сенсорная система собирает данные, информационно-управляющая система обрабатывает их и принимает решения, исполнительные механизмы приводят машину в движение, а облачная платформа координирует парк машин и обновляет карты. Такие примеры работают лучше абстрактных схем: встреча с роботакси на улице — всегда маленькое событие, и именно эта «редкость» делает разговор о том, «как это устроено внутри», по-настоящему живым. А заодно — повод обсудить цифровую безопасность, этику автоматизации и то, какие компетенции понадобятся выпускникам в мире, где умные системы управляют транспортом.
Пост написан с использованием искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #дополнительноеобразование #конференция
Сегодня в Хамовниках поймал в объектив вот эту бирюзовую машину с надписью «Яндекс» на крыше — беспилотное роботакси. Встретил его в этом районе не случайно: Хамовники входят в зону экспериментального правового режима для высокоавтоматизированных транспортных средств, наряду с Пресненским, Гагаринским, Академическим и рядом других районов столицы. Машина едет в общем потоке — лидары и камеры сканируют окружение, бортовой вычислитель принимает решения за доли секунды, а рулём и педалями управляют исполнительные механизмы. При этом в салоне всё ещё сидит водитель-испытатель: закон о высокоавтоматизированных транспортных средствах пока не принят, и человек подстраховывает систему — классический пример того, как умное устройство внедряется в жизнь поэтапно, от эксперимента к массовому применению.
Для тех, кто следит за этой историей: первые заказы через «Яндекс Go» роботакси принимало ещё с 2023 года в Ясеневе, а теперь его можно вызвать по обычному тарифу «Комфорт+» в Марьино и Люблино — если беспилотник окажется рядом, он появится в приложении как альтернативная опция. До конца 2026 года компания планирует вывести на улицы Москвы до двухсот таких машин и расширить географию — один из маршрутов уже связывает офисы самой компании: от штаб-квартиры в квартале «Красная Роза» до «Москва-Сити». Так что автопилот в городе перестаёт быть сюжетом из научной фантастики и превращается в повседневную транспортную услугу — правда, пока его проще встретить на страницах новостей, чем на дороге рядом с домом.
Чем это полезно нам, педагогам? Беспилотный автомобиль — идеальный «якорный» пример для занятий по умным системам и интернету вещей: здесь наглядно видна вся цепочка от датчика до облака — сенсорная система собирает данные, информационно-управляющая система обрабатывает их и принимает решения, исполнительные механизмы приводят машину в движение, а облачная платформа координирует парк машин и обновляет карты. Такие примеры работают лучше абстрактных схем: встреча с роботакси на улице — всегда маленькое событие, и именно эта «редкость» делает разговор о том, «как это устроено внутри», по-настоящему живым. А заодно — повод обсудить цифровую безопасность, этику автоматизации и то, какие компетенции понадобятся выпускникам в мире, где умные системы управляют транспортом.
Пост написан с использованием искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #дополнительноеобразование #конференция
ие #конференция
Views: 25
Здравствуйте! Сегодня - о моем выступлении на конференции про дополнительное образование
Сегодня я выступил с докладом на Международной научно-практической конференции «Междисциплинарная миссия дополнительного образования в современном образовательном пространстве: новые смыслы, возможности, результаты», которая в эти дни проходит в Российской академии образования. Организаторы конференции — РАО, Отделение образования и культуры РАО и Научный совет по дополнительному образованию детей при поддержке Минпросвещения России, Общероссийского профсоюза образования и Евразийской ассоциации организаций дополнительного образования детей. Цель конференции — обмен исследовательскими результатами и лучшими практиками в сфере междисциплинарной интеграции общего и дополнительного образования. География конференции широкая — спикеры из Москвы, Ярославля, Воронежа, Новосибирска, Кыргызстана и Беларуси.
Умные системы и интернет вещей, на мой взгляд, сами по себе уже являются междисциплинарной историей, ведь для реализации модели умной системы необходимы знания из разных областей. И как по мне, совсем очевидно, что именно среда дополнительного образования является прекрасной почвой для детального погружения детей в изучение этих технологий. Хотя, конечно, сфера дополнительного образования очень многогранна и интернет вещей — это всего лишь одна из небольших граней этой системы. Поэтому, надеюсь, я сегодня оказался по месту. Но самое главное, что на этой конференции внимательно послушал доклады. Было очень много интересных моментов, а пока их слушал в голову приходили идеи. Например, что стоит, пожалуй, в рамках магистерских программ сделать дисциплину про дополнительное образование, чтобы у наших студентов было хотя бы представление о нём.
Пленарное заседание конференции открыли приветствия представителей Минпросвещения России, руководства РАО и партнёров. Дальше последовала насыщенная линейка докладов, в которых говорилось о репутационном потенциале дополнительного образования, об изменении его миссии в контексте обеспечения технологического лидерства России, о синхронизации образовательного пространства, оборудования и технологий с фигурой педагога. Прозвучали и международные доклады — из Кыргызстана и Беларуси. Кстати, на пленарном заседании прозвучал тезис о том, что школа «съела» дополнительное образование.
Я выступал в малом пленуме № 5 «Междисциплинарная интеграция в процессе подготовки и профессионального развития педагога ДОД и школьного учителя» В центре внимания пленума — модели подготовки студентов к организации дополнительного образования, переподготовка учителей начальных классов, опыт вузов от Барнаула до Воронежа. Мой доклад назывался «Умные системы и интернет вещей как средство междисциплинарной интеграции в подготовке педагогов», в котором я попытался показать, что проекты по умным системам и интернету вещей естественно объединяют сразу несколько дисциплин — от физики и математики до биологии и английского. Собственно, именно потому умные системы служат готовым средством междисциплинарной интеграции как в подготовке педагогов, так и в подготовке школьников. Например, чтобы автоматизировать выращивание растений недостаточно знать только электронику и программирование, нужно постигнать биологию. Подробно о самом докладе я рассказывать не буду, поскольку надеюсь, что по итогам конференции выйдет моя статья в сборнике конференции — ссылку на неё дам здесь же, как только она будет опубликована. Пока же предлагаю посмотреть запись моего выступления в трансляции малого пленума 5 по ссылке: https://rutube.ru/video/59a9d4217d17bf00b0fa5e74d5dc695c/
Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #дополнительноеобразован
Сегодня я выступил с докладом на Международной научно-практической конференции «Междисциплинарная миссия дополнительного образования в современном образовательном пространстве: новые смыслы, возможности, результаты», которая в эти дни проходит в Российской академии образования. Организаторы конференции — РАО, Отделение образования и культуры РАО и Научный совет по дополнительному образованию детей при поддержке Минпросвещения России, Общероссийского профсоюза образования и Евразийской ассоциации организаций дополнительного образования детей. Цель конференции — обмен исследовательскими результатами и лучшими практиками в сфере междисциплинарной интеграции общего и дополнительного образования. География конференции широкая — спикеры из Москвы, Ярославля, Воронежа, Новосибирска, Кыргызстана и Беларуси.
Умные системы и интернет вещей, на мой взгляд, сами по себе уже являются междисциплинарной историей, ведь для реализации модели умной системы необходимы знания из разных областей. И как по мне, совсем очевидно, что именно среда дополнительного образования является прекрасной почвой для детального погружения детей в изучение этих технологий. Хотя, конечно, сфера дополнительного образования очень многогранна и интернет вещей — это всего лишь одна из небольших граней этой системы. Поэтому, надеюсь, я сегодня оказался по месту. Но самое главное, что на этой конференции внимательно послушал доклады. Было очень много интересных моментов, а пока их слушал в голову приходили идеи. Например, что стоит, пожалуй, в рамках магистерских программ сделать дисциплину про дополнительное образование, чтобы у наших студентов было хотя бы представление о нём.
Пленарное заседание конференции открыли приветствия представителей Минпросвещения России, руководства РАО и партнёров. Дальше последовала насыщенная линейка докладов, в которых говорилось о репутационном потенциале дополнительного образования, об изменении его миссии в контексте обеспечения технологического лидерства России, о синхронизации образовательного пространства, оборудования и технологий с фигурой педагога. Прозвучали и международные доклады — из Кыргызстана и Беларуси. Кстати, на пленарном заседании прозвучал тезис о том, что школа «съела» дополнительное образование.
Я выступал в малом пленуме № 5 «Междисциплинарная интеграция в процессе подготовки и профессионального развития педагога ДОД и школьного учителя» В центре внимания пленума — модели подготовки студентов к организации дополнительного образования, переподготовка учителей начальных классов, опыт вузов от Барнаула до Воронежа. Мой доклад назывался «Умные системы и интернет вещей как средство междисциплинарной интеграции в подготовке педагогов», в котором я попытался показать, что проекты по умным системам и интернету вещей естественно объединяют сразу несколько дисциплин — от физики и математики до биологии и английского. Собственно, именно потому умные системы служат готовым средством междисциплинарной интеграции как в подготовке педагогов, так и в подготовке школьников. Например, чтобы автоматизировать выращивание растений недостаточно знать только электронику и программирование, нужно постигнать биологию. Подробно о самом докладе я рассказывать не буду, поскольку надеюсь, что по итогам конференции выйдет моя статья в сборнике конференции — ссылку на неё дам здесь же, как только она будет опубликована. Пока же предлагаю посмотреть запись моего выступления в трансляции малого пленума 5 по ссылке: https://rutube.ru/video/59a9d4217d17bf00b0fa5e74d5dc695c/
Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #дополнительноеобразован
ведения в Интернет вещей», а вики с примерами кода позволяет не стартовать с чистого листа. За один проект ученики проходят весь стек интернета вещей: радиофизика (как работает поле), электроника (I²C, питание), программирование (сравнение UID, обработка событий) и — если добавить Wi-Fi — облачные сервисы. Идеальная вводная перед разговором о безопасности: когда метки можно писать самостоятельно, сразу становится понятно, почему «просто скопировать номер карты» недостаточно для настоящей защиты.
Мы далее продолжим говорить про RFID, а также, наверное, как-нибудь расскажу про I²C шину, поскольку она всё чаще упоминается мною. Не переключайтесь.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту. Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #nfc #амперка
Мы далее продолжим говорить про RFID, а также, наверное, как-нибудь расскажу про I²C шину, поскольку она всё чаще упоминается мною. Не переключайтесь.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту. Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #nfc #амперка
Views: 22
Здравствуйте! В этом посте — об RFID-модуль "Амперки".
RFID-СКАНЕР АМПЕРКИ: ВАШ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ СЧИТЫВАТЕЛЬ «ТРОЙКИ»
Продолжаем собирать пазл из прошлых постов: мы разобрались, чем NFC отличается от RFID и как устроена «Тройка» — а теперь посмотрим, как всё это потрогать руками в школьной лаборатории.
ЧТО ЭТО ТАКОЕ
У Амперки есть свой RFID-модуль — «Сканер RFID/NFC 13,56 МГц» в формате Troyka-модуля. Как видите из названия, это как раз та самая частота, на которой живёт NFC: внутри стоит микросхема NXP PN532 — классический трансивер для бесконтактной связи на 13,56 МГц. То есть перед нами гибрид: он умеет и читать RFID-метки, и вести полноценный NFC-диалог — со смартфоном, планшетом или умными часами.
Работает с картами Mifare, брелоками и — что особенно радует после прошлого поста — с картами общественного транспорта: «Тройкой», «Стрелкой» и другими. Приложите свою «Тройку» к антенне — и модуль покажет её идентификатор. Первый же проект даёт ощущение «я считал карточку, как московский турникет».
КАК УСТРОЕНО
Сканер состоит из двух частей: модуля-приёмопередатчика и выносной антенны размером 50,8×50,8 мм, которая подключается трёхпроводным шлейфом — полярность не важна. Контроллером управляется по шине I²C плюс один пин прерывания IRQ, то есть занято всего три вывода. Дальность срабатывания — до 5 см, питание — 3,3–5 В. Для сборки не нужны паяльник и лобзик: модуль подключается к Arduino или Iskra JS через Troyka Shield или сразу встаёт на Troyka Slot Shield — аккуратно, винтами, без «джигурды» из проводов. Для Arduino берёте библиотеку Adafruit PN532, для Iskra JS — родную библиотеку от Амперки, которая прячет все тонкости протокола.
И важный нюанс для уроков: это не только считыватель. Модуль умеет записывать данные на метки Mifare — значит, можно не только читать чужие карты, но и создавать свои.
КАКИЕ ЗАДАЧИ МОЖНО РЕШАТЬ
Вот список задач, которые можно решать с помощью этого модуля:
• контроль доступа — электронный замок, который открывается только «своими» брелоками;
• учёт и маркировка — запись на метку имени владельца, серийного номера, короткой текстовой информации;
• NFC-диалог — обмен данными со смартфоном: телефон становится частью проекта;
• точки события в IoT — «событие есть» для системы умного дома или склада;
• позиционирование роботов — метки на полу как дешёвые «маяки», по которым робот сверяет маршрут.
ПРИМЕРЫ ШКОЛЬНЫЙ ПРОЕКТОВ С НАБОРАМИ АМПЕРКИ
Исходя из списка задач, который позволяет решать данный модуль, можно попробовать реализовать следующие задачи. Как раз в рамках освоения этого модуля я предполагаю кое-что из этого реализовать:
• Умный шкафчик с замком. RFID-сканер + Troyka Shield + мини-реле или сервопривод + светодиоды. Правильная карта — сервопривод открывает дверь и загорается зелёный, чужая — красный и зуммер пищит. Отличная модель пропускной системы офиса.
• Электронный журнал посещений. Каждому ученику — брелок-метка. Приложил к сканеру — Iskra JS через Wi-Fi-модуль (Troyka) отправляет отметку в облако. Это уже настоящий IoT-контур: метка → контроллер → сеть → дашборд. Классический проект курса «Интернет вещей».
• Учёт оборудования в лаборатории. На каждую коробку с компонентами клеится карта Mifare Ultralight, на которую заранее записали название и инвентарный номер. Вынес набор — система запомнила, вернул — отметила. Прямой аналог складского учёта из взрослой логистики.
• Робот-курьер. Метки на маршруте, сканер на дне робота — точная корректировка пути на развилках. Хорошо сочетается с моторчиками и ИК-датчиками из тех же наборов.
• Сейф с «Тройкой» вместо ключа. Самый весёлый вариант: перечитываете UID своей транспортной карты, зашиваете его в код — и ваш проездной становится ключом от шкатулки. Практический урок и по RFID, и по тому, что «секрет» — это всего лишь число, и его надо защищать (для старших — разговор про клонирование карт).
Амперка заточена именно под учебный контур: Troyka-формат исключает переполюсовку, сканер входит в образовательные наборы вроде «В
RFID-СКАНЕР АМПЕРКИ: ВАШ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ СЧИТЫВАТЕЛЬ «ТРОЙКИ»
Продолжаем собирать пазл из прошлых постов: мы разобрались, чем NFC отличается от RFID и как устроена «Тройка» — а теперь посмотрим, как всё это потрогать руками в школьной лаборатории.
ЧТО ЭТО ТАКОЕ
У Амперки есть свой RFID-модуль — «Сканер RFID/NFC 13,56 МГц» в формате Troyka-модуля. Как видите из названия, это как раз та самая частота, на которой живёт NFC: внутри стоит микросхема NXP PN532 — классический трансивер для бесконтактной связи на 13,56 МГц. То есть перед нами гибрид: он умеет и читать RFID-метки, и вести полноценный NFC-диалог — со смартфоном, планшетом или умными часами.
Работает с картами Mifare, брелоками и — что особенно радует после прошлого поста — с картами общественного транспорта: «Тройкой», «Стрелкой» и другими. Приложите свою «Тройку» к антенне — и модуль покажет её идентификатор. Первый же проект даёт ощущение «я считал карточку, как московский турникет».
КАК УСТРОЕНО
Сканер состоит из двух частей: модуля-приёмопередатчика и выносной антенны размером 50,8×50,8 мм, которая подключается трёхпроводным шлейфом — полярность не важна. Контроллером управляется по шине I²C плюс один пин прерывания IRQ, то есть занято всего три вывода. Дальность срабатывания — до 5 см, питание — 3,3–5 В. Для сборки не нужны паяльник и лобзик: модуль подключается к Arduino или Iskra JS через Troyka Shield или сразу встаёт на Troyka Slot Shield — аккуратно, винтами, без «джигурды» из проводов. Для Arduino берёте библиотеку Adafruit PN532, для Iskra JS — родную библиотеку от Амперки, которая прячет все тонкости протокола.
И важный нюанс для уроков: это не только считыватель. Модуль умеет записывать данные на метки Mifare — значит, можно не только читать чужие карты, но и создавать свои.
КАКИЕ ЗАДАЧИ МОЖНО РЕШАТЬ
Вот список задач, которые можно решать с помощью этого модуля:
• контроль доступа — электронный замок, который открывается только «своими» брелоками;
• учёт и маркировка — запись на метку имени владельца, серийного номера, короткой текстовой информации;
• NFC-диалог — обмен данными со смартфоном: телефон становится частью проекта;
• точки события в IoT — «событие есть» для системы умного дома или склада;
• позиционирование роботов — метки на полу как дешёвые «маяки», по которым робот сверяет маршрут.
ПРИМЕРЫ ШКОЛЬНЫЙ ПРОЕКТОВ С НАБОРАМИ АМПЕРКИ
Исходя из списка задач, который позволяет решать данный модуль, можно попробовать реализовать следующие задачи. Как раз в рамках освоения этого модуля я предполагаю кое-что из этого реализовать:
• Умный шкафчик с замком. RFID-сканер + Troyka Shield + мини-реле или сервопривод + светодиоды. Правильная карта — сервопривод открывает дверь и загорается зелёный, чужая — красный и зуммер пищит. Отличная модель пропускной системы офиса.
• Электронный журнал посещений. Каждому ученику — брелок-метка. Приложил к сканеру — Iskra JS через Wi-Fi-модуль (Troyka) отправляет отметку в облако. Это уже настоящий IoT-контур: метка → контроллер → сеть → дашборд. Классический проект курса «Интернет вещей».
• Учёт оборудования в лаборатории. На каждую коробку с компонентами клеится карта Mifare Ultralight, на которую заранее записали название и инвентарный номер. Вынес набор — система запомнила, вернул — отметила. Прямой аналог складского учёта из взрослой логистики.
• Робот-курьер. Метки на маршруте, сканер на дне робота — точная корректировка пути на развилках. Хорошо сочетается с моторчиками и ИК-датчиками из тех же наборов.
• Сейф с «Тройкой» вместо ключа. Самый весёлый вариант: перечитываете UID своей транспортной карты, зашиваете его в код — и ваш проездной становится ключом от шкатулки. Практический урок и по RFID, и по тому, что «секрет» — это всего лишь число, и его надо защищать (для старших — разговор про клонирование карт).
Амперка заточена именно под учебный контур: Troyka-формат исключает переполюсовку, сканер входит в образовательные наборы вроде «В
Views: 22
те внимание на закономерность: RFID хорош там, где нужен дешёвый массовый учёт на расстоянии (тысячи коробок на складе), а NFC — там, где нужен управляемый, безопасный контакт человека с системой (оплата, доступ, персональные данные).
ПОЧЕМУ ЭТО ОТЛИЧНО ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ
NFC — самый доступный «вход» в IoT для урока или кружка. Считыватели стоят недорого, стикеры-метки — копейки, а на Arduino или Raspberry Pi за вечер собирается система умного замка или учёт кабинета. Плюс NFC идеально подходит для обсуждения безопасности: почему оплата работает на сантиметре, а не на метре? Что происходит с данными, когда к карте прикладывают чужой ридер? Это уже не физика радиоволн, а настоящая цифровая гигиена — и учить её лучше на практике. И главное: NFC и RFID — хорошая иллюстрация того, что в интернете вещей нет одной «серебряной пули». Есть семейство технологий, и мастерство инженера — выбрать правильный инструмент под задачу. Иногда это невидимая метка на дальние метры, а иногда — короткое, но безопасное «рукопожатие» на расстоянии ладони.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #nfc
ПОЧЕМУ ЭТО ОТЛИЧНО ДЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ
NFC — самый доступный «вход» в IoT для урока или кружка. Считыватели стоят недорого, стикеры-метки — копейки, а на Arduino или Raspberry Pi за вечер собирается система умного замка или учёт кабинета. Плюс NFC идеально подходит для обсуждения безопасности: почему оплата работает на сантиметре, а не на метре? Что происходит с данными, когда к карте прикладывают чужой ридер? Это уже не физика радиоволн, а настоящая цифровая гигиена — и учить её лучше на практике. И главное: NFC и RFID — хорошая иллюстрация того, что в интернете вещей нет одной «серебряной пули». Есть семейство технологий, и мастерство инженера — выбрать правильный инструмент под задачу. Иногда это невидимая метка на дальние метры, а иногда — короткое, но безопасное «рукопожатие» на расстоянии ладони.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту.
Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #nfc
Views: 25
Здравствуйте! В этом посте — об NFC.
NFC И RFID: БРАТЬЯ ИЗ МИРА РАДИОВОЛН, НО НЕ БЛИЗНЕЦЫ
Приложили карту к турникету — и открыто. Поднесли телефон к кассе — и оплата прошла. Многие думают, что это одно и то же: «ну, бесконтактная оплата». А между тем за этим стоят две разные технологии, и понимание их разницы — отличная точка входа в мир интернета вещей. RFID (Radio Frequency Identification) — это общий принцип: метка с чипом и антенной отвечает на радиосигнал считывателя. Семья огромная: метки на коробках в логистике, чипы на животных, брелоки домофонов. Дальность — от пары сантиметров до десятков метров, частоты и стандарты — десятки разных. NFC: младший, но самый общительный брат: NFC (Near Field Communication, «связь ближнего поля») — это, по сути, надстройка над RFID. Она работает на частоте 13,56 МГц и на дальности всего до 10 сантиметров. Но в этом «до сантиметров» и вся её магия:
• короткая дистанция = сложнее перехватить сигнал и проще контролировать, что вы сами хотите передать;
• NFC умеет не только «метку читать», но и поддерживает диалог двух устройств: телефон и терминал обмениваются данными туда-обратно;
• в смартфоне NFC-модуль встроен изначально — телефон может быть и меткой, и считывателем, и даже эмулятором карты. Так работает билетная карта в приложении мобильного телефона.
Проще говоря: вся NFC — это RFID, но не весь RFID — это NFC. NFC — один конкретный стандарт внутри большого семейства.
ГДЕ NFC ЖИВЕТ
NFC незаметно встроилась в повседневность: она прячется в вашей банковской карте и смартфоне, позволяя расплачиваться одним касанием, работает в проездных и концертных билетах, превращая их в цифровые пропуска. В офисах и отелях NFC-чипы заменяют привычные магнитные карты, открывая двери и подтверждая доступ, а ещё помогают быстро передавать настройки или файлы между устройствами — достаточно просто поднести гаджеты друг к другу. Даже простые стикеры с NFC способны запускать сценарии: например, наклейка на дверце шкафа может автоматически включать на телефоне режим тишины, а сам смартфон нередко становится универсальным ключом — от квартиры до автомобиля.
Московская «Тройка» — яркий пример того, как NFC встраивается в городскую инфраструктуру и делает повседневность удобнее. В пластиковой карте «Тройка» есть NFC‑чип: он хранит баланс, типы билетов и историю поездок, а при касании турникета или валидатора обменивается данными со считывателем. Работает это даже без интернета: турникет локально проверяет билет и списывает поездку, а позже система синхронизирует транзакции. Кроме пластика, есть и виртуальная «Тройка» в приложении «Метро Москвы» — на Android‑смартфоне с NFC она превращается в полноценный проездной: достаточно открыть карту в приложении и приложить телефон к считывателю. Так NFC помогает не только быстро проходить в транспорт, но и пополнять баланс, переносить средства между картами и даже получать статистику поездок — всё через короткое, безопасное «рукопожатие» на расстоянии пары сантиметров. Интернет «Тройке» нужен только для того, чтобы сопоставить какие-то события: например, что пересадка была сделана за последние 90 минут.
ПРИЧЕМ ТУТ УМНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ
NFC — это «последний сантиметр» интернета вещей: точка, где физический мир встречается с цифровым. Несколько примеров, как это выглядит в системах:
• умный офис: пропуска с NFC не только открывают двери, но и логируют присутствие, включают освещение над вашим столом и дают доступ к нужному принтеру;
• умный склад: NFC-метка на инструменте ведёт учёт — кто брал, когда вернул, нужна ли поверка;
• умный дом: метка на роутере гостиной, «приложи телефон» — и гостю передаются настройки Wi-Fi;
• промышленность: технолог приходит к станку, подносит смартфон к NFC-метке — и видит историю обслуживания, дефектовку, инструкцию. Это уже полноценный элемент промышленного IoT;
• ритейл: NFC-этикетки на товарах дают покупателю информацию о происхождении продукта одним касанием — от смарт-этикетки к данным производителя.
Обрати
NFC И RFID: БРАТЬЯ ИЗ МИРА РАДИОВОЛН, НО НЕ БЛИЗНЕЦЫ
Приложили карту к турникету — и открыто. Поднесли телефон к кассе — и оплата прошла. Многие думают, что это одно и то же: «ну, бесконтактная оплата». А между тем за этим стоят две разные технологии, и понимание их разницы — отличная точка входа в мир интернета вещей. RFID (Radio Frequency Identification) — это общий принцип: метка с чипом и антенной отвечает на радиосигнал считывателя. Семья огромная: метки на коробках в логистике, чипы на животных, брелоки домофонов. Дальность — от пары сантиметров до десятков метров, частоты и стандарты — десятки разных. NFC: младший, но самый общительный брат: NFC (Near Field Communication, «связь ближнего поля») — это, по сути, надстройка над RFID. Она работает на частоте 13,56 МГц и на дальности всего до 10 сантиметров. Но в этом «до сантиметров» и вся её магия:
• короткая дистанция = сложнее перехватить сигнал и проще контролировать, что вы сами хотите передать;
• NFC умеет не только «метку читать», но и поддерживает диалог двух устройств: телефон и терминал обмениваются данными туда-обратно;
• в смартфоне NFC-модуль встроен изначально — телефон может быть и меткой, и считывателем, и даже эмулятором карты. Так работает билетная карта в приложении мобильного телефона.
Проще говоря: вся NFC — это RFID, но не весь RFID — это NFC. NFC — один конкретный стандарт внутри большого семейства.
ГДЕ NFC ЖИВЕТ
NFC незаметно встроилась в повседневность: она прячется в вашей банковской карте и смартфоне, позволяя расплачиваться одним касанием, работает в проездных и концертных билетах, превращая их в цифровые пропуска. В офисах и отелях NFC-чипы заменяют привычные магнитные карты, открывая двери и подтверждая доступ, а ещё помогают быстро передавать настройки или файлы между устройствами — достаточно просто поднести гаджеты друг к другу. Даже простые стикеры с NFC способны запускать сценарии: например, наклейка на дверце шкафа может автоматически включать на телефоне режим тишины, а сам смартфон нередко становится универсальным ключом — от квартиры до автомобиля.
Московская «Тройка» — яркий пример того, как NFC встраивается в городскую инфраструктуру и делает повседневность удобнее. В пластиковой карте «Тройка» есть NFC‑чип: он хранит баланс, типы билетов и историю поездок, а при касании турникета или валидатора обменивается данными со считывателем. Работает это даже без интернета: турникет локально проверяет билет и списывает поездку, а позже система синхронизирует транзакции. Кроме пластика, есть и виртуальная «Тройка» в приложении «Метро Москвы» — на Android‑смартфоне с NFC она превращается в полноценный проездной: достаточно открыть карту в приложении и приложить телефон к считывателю. Так NFC помогает не только быстро проходить в транспорт, но и пополнять баланс, переносить средства между картами и даже получать статистику поездок — всё через короткое, безопасное «рукопожатие» на расстоянии пары сантиметров. Интернет «Тройке» нужен только для того, чтобы сопоставить какие-то события: например, что пересадка была сделана за последние 90 минут.
ПРИЧЕМ ТУТ УМНЫЕ СИСТЕМЫ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ
NFC — это «последний сантиметр» интернета вещей: точка, где физический мир встречается с цифровым. Несколько примеров, как это выглядит в системах:
• умный офис: пропуска с NFC не только открывают двери, но и логируют присутствие, включают освещение над вашим столом и дают доступ к нужному принтеру;
• умный склад: NFC-метка на инструменте ведёт учёт — кто брал, когда вернул, нужна ли поверка;
• умный дом: метка на роутере гостиной, «приложи телефон» — и гостю передаются настройки Wi-Fi;
• промышленность: технолог приходит к станку, подносит смартфон к NFC-метке — и видит историю обслуживания, дефектовку, инструкцию. Это уже полноценный элемент промышленного IoT;
• ритейл: NFC-этикетки на товарах дают покупателю информацию о происхождении продукта одним касанием — от смарт-этикетки к данным производителя.
Обрати
Views: 29
т двигаться от «моргаем светодиодом» к серьёзным проектам: системе контроля доступа на RFID-метках, метеостанции, умному поливу.
Связь с реальностью. RFID — технология, с которой ученики сталкиваются ежедневно: пропуска, транспортные карты, NFC в телефоне. Когда абстрактная теория превращается в собственную «систему прохода», физика и информатика обретают практический смысл.
НАБОР В КОНТЕКСТЕ ЭКОСИСТЕМЫ «АМПЕРКИ»
«Амперка» — не разрозненные коробки, а экосистема с единым стандартом Troyka (модули подключаются по трём проводам и имеют типовой размер в один дюйм). Вот как выглядит линейка по возрастанию сложности:
• Микроник — первый шаг в электронику для детей от 7 лет, 120 деталей, опыты без программирования;
• Матрёшка X/Y/Z — классический старт с Arduino/Iskra Uno, макетной платой и брошюрой с 20 устройствами;
• Йодо и Робоняша — гаджеты и робототехника с программированием на JavaScript;
• Тетра (mBlock) — настольная лаборатория с визуальным программированием для 5–9 классов;
• Планета XOD — марсианская база и 18 проектов на визуальном языке XOD;
• Восьмибитная академия — 64 опыта по Arduino на C++ для самостоятельной работы;
• Образовательный набор «Амперка» (Iskra Uno) — тот, что у нас: сенсоры, LCD-экран и учебник по основам программирования микроконтроллеров;
• «Введение в Интернет вещей» — мини-лаборатория на ESP32 для студентов;
• IO.KIT — новая модульная серия для мини-проектов без пайки.
Как поступившие модули расширяют возможности остальных наборов. Именно здесь их ценность как «хаба»:
• Troyka Shield превращает любой набор Амперки в модульную платформу. Матрёшка и Йодо работают через макетку и провода — с шилдом те же Iskra Uno подхватывают всю линейку Troyka-модулей (датчики газов, IMU-сенсор, OLED-дисплей, реле, Bluetooth и Wi-Fi) без пайки.
• RFID-сканер добавляет «сквозной» сюжет. Метки — готовый материал для междисциплинарных проектов: система прохода, квест с метками по школе, инвентаризация. Причём сканер подключается по I²C и совместим не только с Iskra Uno, но и с ESP32 из IoT-набора — то есть мостик от школьных опытов к вузовскому уровню.
• Единый стандарт подключения означает единый стандарт преподавания. Отработав Troyka-подключение на одном наборе, ученик переносит навык на все остальные — от Микроника до IoT-лаборатории. Один подход «железо + шлейфы» на всю вертикаль обучения сильно упрощает методику.
Из ограничений честно отмечу: 2 КБ оперативной памяти — это классика, а не платформа для больших проектов. Для сложных сетевых задач позже понадобится ESP32 или Raspberry Pi. Но для учебного курса это скорее плюс: ограничения заставляют думать об оптимизации кода.
МОИ ПЛАНЫ
Мы со студентами попробуем реализовать самые простых задачи с RFID-модулем, а потом попробуем построить более сложные системы на базе модельного ряда образовательных наборов «Амперка». Помимо этого хочется сделать учебный курс по RFID и разработать под него методические материалы. Надеюсь, что студенты на основе этого набора напишут ВКР, выступят на конференциях, а вместе мы продумаем курс и учебно-методические материалы к нему. Набор доступен для тех студентов, кто будет заниматься в нашем центре компетенций "Интернет вещей в образовании".
Ну и в этом блоге будем делиться своими знаниями и накапливаемым опытом. Так что не переключайтесь.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту. Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #амперка
Связь с реальностью. RFID — технология, с которой ученики сталкиваются ежедневно: пропуска, транспортные карты, NFC в телефоне. Когда абстрактная теория превращается в собственную «систему прохода», физика и информатика обретают практический смысл.
НАБОР В КОНТЕКСТЕ ЭКОСИСТЕМЫ «АМПЕРКИ»
«Амперка» — не разрозненные коробки, а экосистема с единым стандартом Troyka (модули подключаются по трём проводам и имеют типовой размер в один дюйм). Вот как выглядит линейка по возрастанию сложности:
• Микроник — первый шаг в электронику для детей от 7 лет, 120 деталей, опыты без программирования;
• Матрёшка X/Y/Z — классический старт с Arduino/Iskra Uno, макетной платой и брошюрой с 20 устройствами;
• Йодо и Робоняша — гаджеты и робототехника с программированием на JavaScript;
• Тетра (mBlock) — настольная лаборатория с визуальным программированием для 5–9 классов;
• Планета XOD — марсианская база и 18 проектов на визуальном языке XOD;
• Восьмибитная академия — 64 опыта по Arduino на C++ для самостоятельной работы;
• Образовательный набор «Амперка» (Iskra Uno) — тот, что у нас: сенсоры, LCD-экран и учебник по основам программирования микроконтроллеров;
• «Введение в Интернет вещей» — мини-лаборатория на ESP32 для студентов;
• IO.KIT — новая модульная серия для мини-проектов без пайки.
Как поступившие модули расширяют возможности остальных наборов. Именно здесь их ценность как «хаба»:
• Troyka Shield превращает любой набор Амперки в модульную платформу. Матрёшка и Йодо работают через макетку и провода — с шилдом те же Iskra Uno подхватывают всю линейку Troyka-модулей (датчики газов, IMU-сенсор, OLED-дисплей, реле, Bluetooth и Wi-Fi) без пайки.
• RFID-сканер добавляет «сквозной» сюжет. Метки — готовый материал для междисциплинарных проектов: система прохода, квест с метками по школе, инвентаризация. Причём сканер подключается по I²C и совместим не только с Iskra Uno, но и с ESP32 из IoT-набора — то есть мостик от школьных опытов к вузовскому уровню.
• Единый стандарт подключения означает единый стандарт преподавания. Отработав Troyka-подключение на одном наборе, ученик переносит навык на все остальные — от Микроника до IoT-лаборатории. Один подход «железо + шлейфы» на всю вертикаль обучения сильно упрощает методику.
Из ограничений честно отмечу: 2 КБ оперативной памяти — это классика, а не платформа для больших проектов. Для сложных сетевых задач позже понадобится ESP32 или Raspberry Pi. Но для учебного курса это скорее плюс: ограничения заставляют думать об оптимизации кода.
МОИ ПЛАНЫ
Мы со студентами попробуем реализовать самые простых задачи с RFID-модулем, а потом попробуем построить более сложные системы на базе модельного ряда образовательных наборов «Амперка». Помимо этого хочется сделать учебный курс по RFID и разработать под него методические материалы. Надеюсь, что студенты на основе этого набора напишут ВКР, выступят на конференциях, а вместе мы продумаем курс и учебно-методические материалы к нему. Набор доступен для тех студентов, кто будет заниматься в нашем центре компетенций "Интернет вещей в образовании".
Ну и в этом блоге будем делиться своими знаниями и накапливаемым опытом. Так что не переключайтесь.
Пост подготовлен с использованием систем искусственного интеллекта. Если для вас этот пост оказался интересным, поделитесь им со своими читателями. Если есть какие-то мысли, вопросы и замечания — оставляйте комментарии. Ну и буду очень признателен за лайк к этому посту. Подписывайтесь на нас: мы в Вконтакте: https://vk.ru/ioteducation и мы в Макс: https://max.ru/channel_ioteducation
#iot #интернетвещей #умныесистемы #rfid #амперка
Loading…
Loading…
Loading…
Loading…
Loading…
Loading…
Loading…
Loading…