Progetti 2019-2020 dei Detective del Clima

Tema del progetto: Clima estremo

Titolo del progetto: Robot nell'occhio del ciclone: Gli studenti lavorano sull'ingegneria robotica e sulla meteorologia, con l'obiettivo di proteggere le isole greche dai cambiamenti climatici.

Squadra: Detective sperimentali

2019-2020   Scuola sperimentale dell'Università di Salonicco   Salonicco   Grecia   30 Età dello studente: 8-9, 10-11


Sintesi del progetto

La comparsa del ciclone mediterraneo in Grecia la scorsa estate e i disastri che ne sono derivati hanno motivato i nostri studenti a creare questo progetto, che coinvolge entrambi gli aspetti dell'educazione ambientale e delle scienze meteorologiche. L'approccio si è basato sulla filosofia STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) e combina conoscenze e informazioni provenienti da diverse discipline. La progettazione del programma e, più specificamente, la metodologia dell'approccio didattico si è basata sul metodo del Problem Solving, rendendolo allo stesso tempo uno scenario di creazione di contenuti. Agli studenti è stato chiesto di trovare un modo per utilizzare i dati delle stazioni meteorologiche raccolti e caricati sul sito della scuola, per poi procedere sia alla previsione di fenomeni pericolosi come il ciclone, sia alla prevenzione dei problemi che essi causano.

Risultati principali

Quest'anno scolastico si è deciso di attuare questo progetto, che rappresenta un'innovazione in termini di tipologia di attività e di contenuti tematici. In questo contesto, abbiamo cercato e ottenuto di collegare quattro campi scientifici: a) robotica educativa, b) educazione ambientale, c) meteorologia e d) pensiero algoritmico e computazionale incentrato sull'apprendimento collaborativo. Gli studenti hanno migliorato la comprensione e la capacità di prevedere l'attività dei cicloni in Europa, in particolare l'impatto sulla Grecia. Hanno sviluppato una stazione meteorologica e un modello 3D per aiutare a diagnosticare le cause meteorologiche e climatologiche di forti tempeste. Gli studenti hanno studiato i dati raccolti dalla stazione meteorologica installata sul tetto della scuola. Questi dati sono stati trasmessi ai dipartimenti di Meteorologia e Climatologia della Scuola di Scienze dell'Università Aristotele di Salonicco per essere studiati. Gli studenti hanno notato che la temperatura e il vento sono due variabili che influenzano la creazione di forti tempeste. Hanno cercato e trovato modi per dare un allarme precoce in modo che i residenti delle zone costiere e delle isole fossero al sicuro. Studenti, insegnanti e scienziati hanno collaborato, progettato, eseguito, interagito.

Azioni per ridurre il problema

Questo progetto è andato a beneficio non solo della nostra comunità locale, ma anche di quella internazionale. In particolare, il processo di ricerca è stato suddiviso in sei (6) fasi esplorative. Nella prima fase, gli studenti hanno esplorato le implicazioni ambientali del cambiamento climatico e i suoi effetti sulla Grecia insulare (Problem Position Observation). Hanno migliorato la loro comprensione delle variabili atmosferiche come temperatura, vento, precipitazioni e umidità. Questo è stato importante per lo sviluppo del progetto. Inoltre, sono state evidenziate le diverse scale con cui la meteorologia e il clima vengono spesso trattati: Microclima (1 km), Mesoscala (1-1000 km), Sinottica (1000 km +) e Globale. La differenza importante tra la media scala e la sintesi è che la sintesi è soggetta alla forza di Coriolis (costretta a circolare a causa della rotazione della Terra). È importante comprendere l'impatto degli eventi meteorologici sulle comunità. Il sistema più conosciuto in Grecia è l'allarme ΕΜΥ (http://www.hnms.gr/emy/el/), che utilizza una serie di colori per segnalare il pericolo ai civili, in base alla gravità e alla probabilità. La seconda fase ha esplorato i modi per affrontare e avvertire i fenomeni meteorologici estremi (Early Affairs). Hanno esplorato i principi di base della meteorologia e i suoi strumenti per registrare e prevedere i fenomeni. Nella terza fase esplorativa (idea centrata sull'ipotesi) e in collaborazione con i dipartimenti di Meteorologia e Climatologia della Scuola di Scienze dell'Università Aristotele di Salonicco, hanno studiato e costruito una stazione meteorologica per la registrazione di indicatori specifici (altezza e direzione delle precipitazioni, temperatura e velocità dell'aria, umidità relativa e pressione barometrica) utilizzando il kit Raspberry Pi Oracle Weather Station. Gli studenti hanno identificato i parametri meteorologici in tempo reale e hanno osservato durante il giorno la temperatura, l'umidità, la direzione e l'intensità del vento, la quantità di pioggia (https://thingspeak.com/channels/1010145). Si tratta di elementi importanti per la comprensione della meteorologia. Ad esempio, studiando la temperatura durante il giorno, hanno scoperto che era correlata alla nascita dei temporali. Nella quarta fase esplorativa (sfruttamento e implementazione di soluzioni) hanno deciso su quale problema concentrarsi (l'innesco di grandi onde cicloniche) e sono stati portati a progettare una robotica (con un'automazione appropriata) per affrontare i fenomeni estremi, utilizzando come fonte di informazioni la stazione meteorologica standard che avevano già costruito. Poiché questo programma è incentrato sull'osservazione della Terra, gli studenti hanno utilizzato anche uno strumento eccellente (https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/). Nella quinta fase del processo di ricerca, gli studenti hanno progettato e costruito, con l'aiuto di una stampante 3D, un modello che rappresenta un ambiente insulare, in cui costrutti robotici interagiscono con la stazione meteorologica. Infine, nella sesta fase (Cases-Re-Assessment) la simulazione è stata messa in funzione e si è proceduto alla verifica di eventuali errori o omissioni. Allo stesso tempo, questa fase ha offerto l'opportunità di valutare l'intero progetto, riprogettarlo e trovare estensioni per la sua implementazione in altri casi.

Link al progetto:

https://thingspeak.com/channels/1010145


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