Analyse von Umweltdaten - Versionsgeschichte

Shuesing am 19. Juli 2021 um 08:13 Uhr

2021-07-19T08:13:53Z

← Nächstältere Version		Version vom 19. Juli 2021, 08:13 Uhr
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	Datei:Steckung.png		Datei:Steckung.png
	Datei:Aufbau 1.png		Datei:Aufbau 1.png
	</gallery>Damit die Sensebox "wetterfest" ist, wird sie mit der Clock und dem Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor und ggf. zusammen mit einem Akku, falls dieser den Strom liefern soll, in die dafür vorgesehene Box gelegt. Falls Kabel aus dieser Box hinausgehen, sollten diese möglichst mit Folie, Schläuchen o.Ä. geschützt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht nass werden. Zugleich sollten aber auch ein paar der Löcher in der Box offen bleiben, um Luft hineinzulassen, sodass korrekte Daten gesammelt werden. Weiterhin sollte der Feinstaubsensor in die dafür vorgesehene Box gelegt werden und das Kabel, welches diesen Sensor mit der Sensebox verbindet, sollte ebenfalls durch Folie oder einen Schlauch geschützt werden. Anschließend werden die beiden Boxen mit ihren Deckeln verschlossen. Auf den unten stehenden Bildern kann man diese "Verpackung" genauer erkennen und nachvollziehen.<gallery mode="packed" heights="480" caption="&quot;Verpackung&quot; der Sensebox">		</gallery>Damit die Sensebox "wetterfest" ist, wird sie mit der Clock und dem Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor und ggf. zusammen mit einem Akku, falls dieser den Strom liefern soll, in die dafür vorgesehene Box gelegt. Falls Kabel aus dieser Box hinausgehen, sollten diese möglichst mit Folie, Schläuchen o.Ä. geschützt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht nass werden. Zugleich sollten aber auch ein paar der Löcher in der Box offen bleiben, um Luft hineinzulassen, sodass korrekte Daten gesammelt werden. Weiterhin sollte der Feinstaubsensor in die dafür vorgesehene Box gelegt werden und das Kabel, welches diesen Sensor mit der Sensebox verbindet, sollte ebenfalls durch Folie oder einen Schlauch geschützt werden. Anschließend werden die beiden Boxen mit ihren Deckeln verschlossen. Auf den unten stehenden Bildern kann man diese "Verpackung" genauer erkennen und nachvollziehen.<gallery mode="packed" heights="480" caption="&amp;quot;Verpackung&amp;quot; der Sensebox">
	Datei:AufbauSensebox-Teil1.png		Datei:AufbauSensebox-Teil1.png
	Datei:AufbauSensebox-Teil2.png		Datei:AufbauSensebox-Teil2.png
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	Datei:Daten Download 2 JNB.png\|3. Bei einem '''Jupyter Notebook''' muss man ggf. zunächst noch auf Shutdown klicken, wenn dieses noch aktiv ist. (Das Bücher-Symbol wir dann grau statt grün)...		Datei:Daten Download 2 JNB.png\|3. Bei einem '''Jupyter Notebook''' muss man ggf. zunächst noch auf Shutdown klicken, wenn dieses noch aktiv ist. (Das Bücher-Symbol wir dann grau statt grün)...
	Datei:Daten Download 3 JNB.png\|4. ...Danach kann man nach erneutem Auswählen des Jupyter Notebooks auch bei diesem auf Download klicken.		Datei:Daten Download 3 JNB.png\|4. ...Danach kann man nach erneutem Auswählen des Jupyter Notebooks auch bei diesem auf Download klicken.
	</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u&gt;<big&gt;Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big&gt;</u&gt;'''">		</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u&amp;gt;<big&amp;gt;Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big&amp;gt;</u&amp;gt;'''">
	Datei:Daten hochladen 1.png\|1. Die gesammelten Daten sollen in dem Unterordner "Daten" gespeichert werden. Dazu klickt man zunächst auf diesen.		Datei:Daten hochladen 1.png\|1. Die gesammelten Daten sollen in dem Unterordner "Daten" gespeichert werden. Dazu klickt man zunächst auf diesen.
	Datei:Daten hochladen 2.png\|2. Dann kann man durch einen Klick auf "Upload" neue Daten hinzufügen und im Ordner "Daten" abspeichern.		Datei:Daten hochladen 2.png\|2. Dann kann man durch einen Klick auf "Upload" neue Daten hinzufügen und im Ordner "Daten" abspeichern.
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	<br />		<br />
			[[Kategorie:Sekundarstufe I]]

Shuesing am 8. Juli 2021 um 16:05 Uhr

2021-07-08T16:05:36Z

@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
 Das übergeordnete Thema dieser Unterrichtsreihe lautet "Data Science mit Python". In dieser konkreten Unterrichtsreihe beziehen sich die Daten auf umweltbezogene Aspekte wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Feinstaubbelastung, sodass die SuS eine Umweltanalyse auf Grundlage einer eigenen Fragestellung durchführen sollen.
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 Datei:Steckung.png
 Datei:Aufbau 1.png
-</gallery>Damit die Sensebox "wetterfest" ist, wird sie mit der Clock und dem Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor und ggf. zusammen mit einem Akku, falls dieser den Strom liefern soll, in die dafür vorgesehene Box gelegt. Falls Kabel aus dieser Box hinausgehen, sollten diese möglichst mit Folie, Schläuchen o.Ä. geschützt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht nass werden. Zugleich sollten aber auch ein paar der Löcher in der Box offen bleiben, um Luft hineinzulassen, sodass korrekte Daten gesammelt werden. Weiterhin sollte der Feinstaubsensor in die dafür vorgesehene Box gelegt werden und das Kabel, welches diesen Sensor mit der Sensebox verbindet, sollte ebenfalls durch Folie oder einen Schlauch geschützt werden. Anschließend werden die beiden Boxen mit ihren Deckeln verschlossen. Auf den unten stehenden Bildern kann man diese "Verpackung" genauer erkennen und nachvollziehen.<gallery mode="packed" heights="480" caption="&quot;Verpackung&quot; der Sensebox">
+</gallery>Damit die Sensebox "wetterfest" ist, wird sie mit der Clock und dem Temperatur-/Luftfeuchtigkeitssensor und ggf. zusammen mit einem Akku, falls dieser den Strom liefern soll, in die dafür vorgesehene Box gelegt. Falls Kabel aus dieser Box hinausgehen, sollten diese möglichst mit Folie, Schläuchen o.Ä. geschützt werden, um sicherzustellen, dass diese nicht nass werden. Zugleich sollten aber auch ein paar der Löcher in der Box offen bleiben, um Luft hineinzulassen, sodass korrekte Daten gesammelt werden. Weiterhin sollte der Feinstaubsensor in die dafür vorgesehene Box gelegt werden und das Kabel, welches diesen Sensor mit der Sensebox verbindet, sollte ebenfalls durch Folie oder einen Schlauch geschützt werden. Anschließend werden die beiden Boxen mit ihren Deckeln verschlossen. Auf den unten stehenden Bildern kann man diese "Verpackung" genauer erkennen und nachvollziehen.<gallery mode="packed" heights="480" caption="&amp;quot;Verpackung&amp;quot; der Sensebox">
 Datei:AufbauSensebox-Teil1.png
 Datei:AufbauSensebox-Teil2.png
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 Datei:Daten Download 2 JNB.png|3. Bei einem '''Jupyter Notebook''' muss man ggf. zunächst noch auf Shutdown klicken, wenn dieses noch aktiv ist. (Das Bücher-Symbol wir dann grau statt grün)...
 Datei:Daten Download 3 JNB.png|4. ...Danach kann man nach erneutem Auswählen des Jupyter Notebooks auch bei diesem auf Download klicken.
-</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u&gt;<big&gt;Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big&gt;</u&gt;'''">
+</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u&amp;gt;<big&amp;gt;Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big&amp;gt;</u&amp;gt;'''">
 Datei:Daten hochladen 1.png|1. Die gesammelten Daten sollen in dem Unterordner "Daten" gespeichert werden. Dazu klickt man zunächst auf diesen.
 Datei:Daten hochladen 2.png|2. Dann kann man durch einen Klick auf "Upload" neue Daten hinzufügen und im Ordner "Daten" abspeichern.

Shuesing: "Abstract" vor das Inhaltsverzeichnis gelegt

2021-02-04T15:28:50Z

"Abstract" vor das Inhaltsverzeichnis gelegt

← Nächstältere Version		Version vom 4. Februar 2021, 15:28 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	~~==Beschreibung der Unterrichtsreihe==~~

	~~===Thematik und grobe Beschreibung der Aufgaben/Schritte der Unterrichtsreihe===~~
	Das übergeordnete Thema dieser Unterrichtsreihe lautet "Data Science mit Python". In dieser konkreten Unterrichtsreihe beziehen sich die Daten auf umweltbezogene Aspekte wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Feinstaubbelastung, sodass die SuS eine Umweltanalyse auf Grundlage einer eigenen Fragestellung durchführen sollen.		Das übergeordnete Thema dieser Unterrichtsreihe lautet "Data Science mit Python". In dieser konkreten Unterrichtsreihe beziehen sich die Daten auf umweltbezogene Aspekte wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit oder Feinstaubbelastung, sodass die SuS eine Umweltanalyse auf Grundlage einer eigenen Fragestellung durchführen sollen.

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	#(gesellschaftliche) Implikationen aus der Datenanalyse herausarbeiten		#(gesellschaftliche) Implikationen aus der Datenanalyse herausarbeiten
	#Ergebnisse präsentieren		#Ergebnisse präsentieren

			==Beschreibung der Unterrichtsreihe==

	===Grobziele der Unterrichtsreihe===		===Grobziele der Unterrichtsreihe===

Shuesing: Phase 4 und 5 ergänzt um Poster-/Präsentationserstellung bzw. um Diskussion über Nutzen der Programmierung bzw. der Datensammlung und -auswertung

2020-08-31T09:20:37Z

Phase 4 und 5 ergänzt um Poster-/Präsentationserstellung bzw. um Diskussion über Nutzen der Programmierung bzw. der Datensammlung und -auswertung

← Nächstältere Version		Version vom 31. August 2020, 09:20 Uhr
Zeile 1.101:		Zeile 1.101:
	Vor- und Nachteile der Reihe diskutiert werden. Eventuell sollten separate Termine für Interviews vereinbart werden.		Vor- und Nachteile der Reihe diskutiert werden. Eventuell sollten separate Termine für Interviews vereinbart werden.

	~~Dabei~~ sollen die SuS auch reflektieren, inwiefern sie die Programmierung in Form der Datensammlung bzw. der Datenauswertung dabei unterstützt hat, Erkenntnisse und darauf aufbauende gesellschaftliche Implikationen in Bezug auf ihre Umwelt zu gewinnen.
			In dieser Phase sollen die SuS auch reflektieren, inwiefern sie die Programmierung in Form der Datensammlung bzw. der Datenauswertung dabei unterstützt hat, Erkenntnisse und darauf aufbauende gesellschaftliche Implikationen in Bezug auf ihre Umwelt zu gewinnen.
	\|Plenum oder		\|Plenum oder
	Einzelarbeit		Einzelarbeit

Shuesing: Phase 4 und 5 ergänzt um Poster-/Präsentationserstellung bzw. um Diskussion über Nutzen der Programmierung bzw. der Datensammlung und -auswertung

2020-08-31T09:10:39Z

Phase 4 und 5 ergänzt um Poster-/Präsentationserstellung bzw. um Diskussion über Nutzen der Programmierung bzw. der Datensammlung und -auswertung

← Nächstältere Version		Version vom 31. August 2020, 09:10 Uhr
Zeile 1.016:		Zeile 1.016:

	(120 min)		(120 min)
	\|Die SuS verwenden die Jupyter Notebooks "Phase 1 und 2 Daten einlesen" und "Phase 3 Datenvisualisierung", um die gesammelten Daten der Senseboxen zu analysieren. Dabei erstellen sie Screenshots bzw. notieren sich Analyseergebnisse. Sie sollen die Jupyter Notebooks auch adaptieren, müssen dabei jedoch darauf achten, dass sie nach jeder Unterrichtseinheit alle adaptierten JupyterNotebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist weiter unten erläutert.		\|Die SuS verwenden die Jupyter Notebooks "Phase 1 und 2 Daten einlesen" und "Phase 3 Datenvisualisierung", um die gesammelten Daten der Senseboxen einzulesen, zu bereinigen und zu analysieren. Dabei erstellen sie Screenshots bzw. notieren sich Analyseergebnisse. Sie sollen die Jupyter Notebooks auch adaptieren, müssen dabei jedoch darauf achten, dass sie nach jeder Unterrichtseinheit alle adaptierten JupyterNotebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist weiter unten erläutert.


			Unter Verwendung der Analyseergebnisse und besonders der damit einhergehenden Visualisierungen erstellen die einzelnen Gruppen ein Poster/eine Präsentation, basierend auf der eingangs formulierten Forschungsfrage. Diese soll auf dem Poster/innerhalb der Präsentation beantwortet werden, worauf aufbauend gesellschaftliche Implikationen festgehalten werden sollen.
	\|Gruppenarbeit -		\|Gruppenarbeit -
	dabei unterteilt in		dabei unterteilt in
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	Vor- und Nachteile der Reihe diskutiert werden. Eventuell sollten separate Termine für Interviews vereinbart werden.		Vor- und Nachteile der Reihe diskutiert werden. Eventuell sollten separate Termine für Interviews vereinbart werden.

			Dabei sollen die SuS auch reflektieren, inwiefern sie die Programmierung in Form der Datensammlung bzw. der Datenauswertung dabei unterstützt hat, Erkenntnisse und darauf aufbauende gesellschaftliche Implikationen in Bezug auf ihre Umwelt zu gewinnen.
	\|Plenum oder		\|Plenum oder
	Einzelarbeit		Einzelarbeit

Shuesing: /* Verlauf */

2020-03-28T20:55:36Z

Verlauf

← Nächstältere Version		Version vom 28. März 2020, 20:55 Uhr
Zeile 1.034:		Zeile 1.034:
	Anhand dieses Notebooks lernen die SuS also den Prozess des '''Dateneinlesens''' und '''Datenbereinigens''' als wichtige Teilschritte der Datenanalyse kennen. Sie erkennen dabei insbesondere, dass die gesammelten Daten oftmals noch nicht ohne diesen Bereinigungsschritt eingelesen werden können, sodass auch deutlich wird, dass es nicht "per se" fehlerfreie Daten gibt. Um die SuS dies erkennen zu lassen, ist das Zulassen von "Irrwegen" also sehr wichtig.		Anhand dieses Notebooks lernen die SuS also den Prozess des '''Dateneinlesens''' und '''Datenbereinigens''' als wichtige Teilschritte der Datenanalyse kennen. Sie erkennen dabei insbesondere, dass die gesammelten Daten oftmals noch nicht ohne diesen Bereinigungsschritt eingelesen werden können, sodass auch deutlich wird, dass es nicht "per se" fehlerfreie Daten gibt. Um die SuS dies erkennen zu lassen, ist das Zulassen von "Irrwegen" also sehr wichtig.

	<big>'''Zum Jupyter Notebook Phase 3 Datenvisualisierung:'''</big>		<big>'''Zum Jupyter Notebook "Phase 3 Datenvisualisierung":'''</big>

	In diesem Notebook sollen die SuS die zuvor bereinigten und in einer neuen .csv-Datei abgespeicherten Daten nach spezifischem Interesse filtern und visualisieren. Dabei lernen sie auch verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten kennen und sollen mit diesem neu erlangten Wissen den bereits eingegebenen Code adaptieren, um die Daten nach ihren (Forschungs-)Interessen möglichst aussagekräftig darzustellen. Dabei werden sie auch feststellen, dass es an manchen Stellen Messfehler gab, sodass die zugehörigen Daten angepasst oder gelöscht werden müssen. Ein "typisches" Problem ist beispielsweise, dass der Feinstaubsensor bei einer hohen Luftfeuchtigkeit zu hohe Feinstaubwerte angibt. Diesen Zusammenhang gilt es beispielsweise für die SuS zu erkennen (z.B. auch durch eine Internetrecherche) und dementsprechend die betrachteten Daten anzupassen.		In diesem Notebook sollen die SuS die zuvor bereinigten und in einer neuen .csv-Datei abgespeicherten Daten nach spezifischem Interesse filtern und visualisieren. Dabei lernen sie auch verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten kennen und sollen mit diesem neu erlangten Wissen den bereits eingegebenen Code adaptieren, um die Daten nach ihren (Forschungs-)Interessen möglichst aussagekräftig darzustellen. Dabei werden sie auch feststellen, dass es an manchen Stellen Messfehler gab, sodass die zugehörigen Daten angepasst oder gelöscht werden müssen. Ein "typisches" Problem ist beispielsweise, dass der Feinstaubsensor bei einer hohen Luftfeuchtigkeit zu hohe Feinstaubwerte angibt. Diesen Zusammenhang gilt es beispielsweise für die SuS zu erkennen (z.B. auch durch eine Internetrecherche) und dementsprechend die betrachteten Daten anzupassen.

Shuesing: Informationen zu den Lernzielen bei den Notebooks 1&2 und 3 hinzugefügt

2020-03-28T20:50:34Z

Informationen zu den Lernzielen bei den Notebooks 1&2 und 3 hinzugefügt

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 "Phase 3 Datenvisualisierung"
 |}
 '''<u><big>ACHTUNG:</big></u>''' Nach jeder Unterrichtsstunde/-einheit sollten die SuS alle adaptierten Jupyter Notebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist im Folgenden nachzulesen.

Shuesing: /* Tipps zu Jupyter Notebooks: */

2020-03-28T20:44:21Z

Tipps zu Jupyter Notebooks:

← Nächstältere Version		Version vom 28. März 2020, 20:44 Uhr
Zeile 1.032:		Zeile 1.032:
	Datei:Daten Download 1.png\|1. Es ist möglich, bereinigte und (als .csv-Datei) abgespeicherte Daten sowie adaptierte Jupyter Notebooks herunterzuladen und lokal auf dem Rechner zu speichern, sodass man sie in der nächsten Unterrichtseinheit nicht erneut bereinigen muss. Hierzu wählt man im entsprechenden Ordner in Jupyter Notebooks zunächst die entsprechende .csv-Datei oder das entsprechende Notebook aus...		Datei:Daten Download 1.png\|1. Es ist möglich, bereinigte und (als .csv-Datei) abgespeicherte Daten sowie adaptierte Jupyter Notebooks herunterzuladen und lokal auf dem Rechner zu speichern, sodass man sie in der nächsten Unterrichtseinheit nicht erneut bereinigen muss. Hierzu wählt man im entsprechenden Ordner in Jupyter Notebooks zunächst die entsprechende .csv-Datei oder das entsprechende Notebook aus...
	Datei:Daten Download 2.png\|2. ... und klickt dann im Falle einer '''.csv-Datei''' auf "Download".		Datei:Daten Download 2.png\|2. ... und klickt dann im Falle einer '''.csv-Datei''' auf "Download".
	Datei:Daten Download 2 JNB.png\|3. Bei einem '''Jupyter Notebook''' muss man ggf. zunächst noch auf Shutdown klicken, wenn dieses noch aktiv ist. Das Bücher-Symbol wir dann grau statt grün...		Datei:Daten Download 2 JNB.png\|3. Bei einem '''Jupyter Notebook''' muss man ggf. zunächst noch auf Shutdown klicken, wenn dieses noch aktiv ist. (Das Bücher-Symbol wir dann grau statt grün)...
	Datei:Daten Download 3 JNB.png\|4. ...~~bevor~~ man nach erneutem Auswählen des Jupyter Notebooks ~~dann~~ auch bei diesem auf Download klicken ~~kann~~.		Datei:Daten Download 3 JNB.png\|4. ...Danach kann man nach erneutem Auswählen des Jupyter Notebooks auch bei diesem auf Download klicken.
	</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u><big>Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big></u>'''">		</gallery><gallery mode="slideshow" caption="'''<u><big>Zum Durchklicken: Schritte zum Einlesen der gesammelten Daten in Jupyter-Notebook</big></u>'''">
	Datei:Daten hochladen 1.png\|1. Die gesammelten Daten sollen in dem Unterordner "Daten" gespeichert werden. Dazu klickt man zunächst auf diesen.		Datei:Daten hochladen 1.png\|1. Die gesammelten Daten sollen in dem Unterordner "Daten" gespeichert werden. Dazu klickt man zunächst auf diesen.

Shuesing: /* Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe */

2020-03-28T20:33:08Z

Einzelne Phasen der Unterrichtsreihe

← Nächstältere Version		Version vom 28. März 2020, 20:33 Uhr
Zeile 162:		Zeile 162:
	Bei der Durchführung von '''Variante A''' (mit Programmierung der Sensebox) sollen die SuS zudem die Sensebox kennenlernen und erste kleinere Programmierprojekte mit Ihr durchführen.		Bei der Durchführung von '''Variante A''' (mit Programmierung der Sensebox) sollen die SuS zudem die Sensebox kennenlernen und erste kleinere Programmierprojekte mit Ihr durchführen.

	'''<u><big>ACHTUNG:</big></u>''' Von dem im dieser Phase bearbeiteten Notebook ("Phase 0 Fragestellung erarbeiten") sollten die SuS in jedem Fall einen Screenshot machen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können.		'''<u><big>ACHTUNG:</big></u>''' Von dem im dieser Phase bearbeiteten Notebook ("Phase 0 Fragestellung erarbeiten") sollten die SuS in jedem Fall einen Screenshot machen oder das Notebook herunterladen (s. Tipp in Phase 4), da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können.

	====Verlauf====		====Verlauf====
Zeile 1.028:		Zeile 1.028:
	'''<u><big>ACHTUNG:</big></u>''' Nach jeder Unterrichtsstunde/-einheit sollten die SuS alle adaptierten Jupyter Notebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist im Folgenden nachzulesen.		'''<u><big>ACHTUNG:</big></u>''' Nach jeder Unterrichtsstunde/-einheit sollten die SuS alle adaptierten Jupyter Notebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können. Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist im Folgenden nachzulesen.

	==== Tipps zu Jupyter Notebooks: ====		====Tipps zu Jupyter Notebooks:====
	<gallery mode="slideshow" caption="Zum Durchklicken: Download der bereinigten Daten und der adaptierten Jupyter Notebooks">		<gallery mode="slideshow" caption="Zum Durchklicken: Download der bereinigten Daten und der adaptierten Jupyter Notebooks">
	Datei:Daten Download 1.png\|1. Es ist möglich, bereinigte und (als .csv-Datei) abgespeicherte Daten sowie adaptierte Jupyter Notebooks herunterzuladen und lokal auf dem Rechner zu speichern, sodass man sie in der nächsten Unterrichtseinheit nicht erneut bereinigen muss. Hierzu wählt man im entsprechenden Ordner in Jupyter Notebooks zunächst die entsprechende .csv-Datei oder das entsprechende Notebook aus...		Datei:Daten Download 1.png\|1. Es ist möglich, bereinigte und (als .csv-Datei) abgespeicherte Daten sowie adaptierte Jupyter Notebooks herunterzuladen und lokal auf dem Rechner zu speichern, sodass man sie in der nächsten Unterrichtseinheit nicht erneut bereinigen muss. Hierzu wählt man im entsprechenden Ordner in Jupyter Notebooks zunächst die entsprechende .csv-Datei oder das entsprechende Notebook aus...

Shuesing: Schritte: Einlesen von Daten um Erläuterungen ergänzt; Upload von JN hinzugefügt

2020-03-28T18:49:45Z

Schritte: Einlesen von Daten um Erläuterungen ergänzt; Upload von JN hinzugefügt

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 Die einzelnen Gruppen sollen Grafiken und erhaltene Ergebnisse benutzen, um eine Präsentation zu ihrer Forschungsfrage zu erstellen (z.B. PowerPoint-Präsentation/Poster/...). Dort sollen auch gesellschaftliche Implikationen festgehalten werden.
 ====Verlauf====
@@ Zeile 1.024: / Zeile 1.016: @@
 (120 min)
-|Die SuS verwenden die Jupyter Notebooks "Phase 1 und 2 Daten einlesen" und "Phase 3 Datenvisualisierung", um die gesammelten Daten der Senseboxen zu analysieren. Dabei erstellen sie Screenshots bzw. notieren sich Analyseergebnisse. Sie sollen die Jupyter Notebooks auch adaptieren, müssen dabei jedoch darauf achten, dass sie nach jeder Unterrichtseinheit alle Ergebnisse als Screenshots speichern, da die Notebooks aktuell noch
+|Die SuS verwenden die Jupyter Notebooks "Phase 1 und 2 Daten einlesen" und "Phase 3 Datenvisualisierung", um die gesammelten Daten der Senseboxen zu analysieren. Dabei erstellen sie Screenshots bzw. notieren sich Analyseergebnisse. Sie sollen die Jupyter Notebooks auch adaptieren, müssen dabei jedoch darauf achten, dass sie nach jeder Unterrichtseinheit alle adaptierten JupyterNotebooks und bereinigten .csv-Dateien herunterladen, da die Notebooks aktuell noch nicht auf dem Server gespeichert werden können.  Zu Beginn jeder neuen Unterrichtseinheit müssen die SuS die .csv-Dateien und Jupyter Notebooks dann wieder hochladen, um mit ihnen weiterarbeiten zu können. Wie das funktioniert, ist weiter unten erläutert.
 |Gruppenarbeit -
 dabei unterteilt in
@@ Zeile 1.035: / Zeile 1.026: @@
 "Phase 3 Datenvisualisierung"
 |}
 ====Benötigte Materialien====