AHALab · 2026.07.18 · PBL dựa trên hành động đô thị

Xây dựng một hòn đảo mát mẻ có thể đọc được thời tiết

Học sinh đo nhiệt, quan sát nhiệt và thay đổi nhiệt cho những người thực sự ở trong khuôn viên trường. Dự án bắt đầu từ một mét vuông, kết nối cơ thể, vật liệu, thành phố, El Niño, đường đi của bão và các hành động cảnh báo sớm trong khuôn viên trường.

Chấp nhận bài tập

Bản trình diễn thiết kế khóa học: Chưa kết nối với thời tiết theo thời gian thực. Xác suất thời tiết, đường đi của bão và thứ hạng chỉ nhằm mục đích thể hiện quá trình học tập; các dự án tại chỗ vẫn cần đo lường, xây dựng và đo lường lại.

"Chọn một địa điểm thực tế trong khuôn viên trường, tạo ra một hòn đảo mát mẻ rộng khoảng một mét vuông, khiến người dùng thực sự sẵn sàng ở lại và chứng minh bằng dữ liệu và trải nghiệm cách hoạt động của nó."

Xe đạp: 6 × 120 phút
Đội: 8–12 người Nhóm tuổi hỗn hợp
Không gian: Khoảng 1 m2 Nguyên mẫu
Công khai: Ngày khai trương phòng khám hot

Từ làn da đến toàn bộ Thái Bình Dương

Học sinh di chuyển giữa bốn thang thời gian. Mỗi phán quyết ghi lại địa điểm, khoảng thời gian, chỉ số, bằng chứng và thời gian cập nhật tiếp theo.

Cơ thể cho chúng ta biết điều đầu tiên

Mu bàn tay cảm thấy ghế nóng, một bên mặt cảm thấy gió, bóng tối cho ta biết mặt trời từ đâu tới. Học sinh sử dụng ngôn ngữ cơ thể để tạo ra bản đồ cảm giác nhiệt đầu tiên.

Bằng chứng: từ ngữ về cảm giác nhiệt, tư thế, thời gian dừng, ảnh chụp tại chỗ

Bốn nhóm tuổi chia sẻ một tác phẩm nghệ thuật thực sự

Sự khác biệt về tuổi tác trở thành khả năng của nhóm. Mỗi nhóm chia sẻ một người dùng, một vị trí, một bộ dữ liệu và một hòn đảo làm mát.

K1–3Người quan sát trải nghiệmCảm giác nhiệt cơ thể, vẽ bóng, phỏng vấn nhân vật, thử nghiệm biểu tượng, kể chuyện dài 30 giây.

K4–6Tài liệu và máy ghi âmĐo thời gian, số lượng vật liệu, mức sử dụng nước, ảnh, thứ tự thử nghiệm và phản hồi của khách truy cập.

K7–9Kỹ sư dữ liệu và nguyên mẫuNút cảm biến, CSV, bản đồ nhiệt, kết nối cấu trúc, bản địa hóa lỗi và quy tắc trò chơi.

K10–12Nhà nghiên cứu và thiết kế hệ thốngCân bằng nhiệt, đánh đổi đa mục tiêu, mô hình AI, dữ liệu khí tượng, ngân sách, an toàn và quốc phòng.

Sáu hành động để đạt được sự thay đổi của một thành phố

Mở rộng từng bài học để xem quy trình dài 120 phút, các câu hỏi tiếp theo của giáo viên, trách nhiệm giữa các độ tuổi và bằng chứng theo từng giai đoạn. Lớp học tiến triển liên tục thông qua việc khám phá, thử nghiệm, chế tạo và trình bày trước công chúng.

L01Nhiệt đến từ đâuChuyển vùng vật lý · Hoa hồng thực

Trong cùng khuôn viên trường, ai đang phải chịu cái nóng như thế nào?

0—15Lựa chọn hai chiếc ghếChạm, quan sát bóng, cảm nhận gió và viết dự đoán đầu tiên.
15—40Đi lang thang cảm biến nhiệt trong khuôn viên trườngNhóm bốn người, sử dụng nhãn dán để ghi lại trải nghiệm nắng, ngột ngạt, bỏng rát, lặng gió và chờ đợi.
40—60Gặp gỡ người dùng thựcThực hiện các cuộc phỏng vấn ngắn với nhân viên bảo vệ, nhân viên đón/trả khách, nhân viên ngoài trời hoặc bạn cùng lớp.
60—90Từ điển vấn đề nhiệtKết nối cảm giác với địa điểm, thời gian, vật liệu và hành động.
90—120Chấp nhận bài tậpChọn người dùng và vị trí ứng viên để hoàn thành báo cáo vấn đề dài 30 giây.

L02Hiện rõ nhiệt độCông cụ thám tử · Thỏa thuận đo lường

Khi các dụng cụ đưa ra các đáp án khác nhau, làm thế nào để tìm ra ý nghĩa của từng đáp án?

0—15Đoán nhiệt độ vật liệuThứ tự: Vải đen, Vải trắng, Kim loại, Gỗ và Cỏ
15—40Điều tra nhận dạng công cụBằng chứng nào cho thấy không khí, bề mặt, độ ẩm, tốc độ gió và nhiệt độ cơ thể đều thoát ra ngoài?
40—65Hiệu chuẩn song songCác số đọc của cùng một loại nhạc cụ với nhau, ghi lại sự khác biệt và thời gian
65—100Ghép nối nắng/bóng râmThống nhất chiều cao, thời gian, khoảng cách, góc và vật liệu
100—120Kiểm tra lại giữa các nhómNhóm khác sao chép theo giao thức và đề xuất sửa đổi

L03Bốn loại mát mẻBóng mát · Phản xạ · Bay hơi · Thông gió

Sự kết hợp nào có thể khiến người dùng mục tiêu thực sự sẵn sàng ở lại?

0—15Cược kết hợpChọn tổ hợp làm mát hứa hẹn nhất cho mỗi nhóm và giải thích lý do.
15—75Vòng quay bốn trạmSử dụng mô hình có cùng kích thước để hoàn thành thử nghiệm A/B về độ bóng, phản xạ, bay hơi và thông gió.
75—95Tư vấn kết quả ngoài mong đợiChọn một điểm dữ liệu không mong muốn, thay đổi một biến và thử lại.
95—110Sao chép xuyên tuổiHoán đổi các giao thức và tài liệu để nhóm khác có thể hoàn thành bài kiểm tra lại.
110—120Lựa chọn cơ chếChọn các mô-đun vào hòn đảo mát mẻ và ghi lại điều kiện thời tiết cho phù hợp.

L04AI hợp tác với bầu trờiTạo sơ đồ · Đường đi của bão · Chuỗi cảnh báo sớm

Làm cách nào để biến dự báo thành hành động kịp thời, rõ ràng và phù hợp với khuôn viên trường?

0—20Tóm tắt bầu trờiQuan sát tại chỗ, dự báo chính thức, cập nhật mô hình, rủi ro và hành động.
20—40Điều tra El NiñoĐặt các điểm bất thường về nhiệt độ nước biển, xác suất theo mùa và dữ liệu địa phương trên hai mốc thời gian.
40—60Trạm thời tiết MarkovTạo ma trận chuyển tiếp từ chuỗi trạng thái, dự đoán xác suất của giai đoạn tiếp theo và chờ tính điểm theo thời gian thực.
60—80Theo dõi một cơn bãoKết nối năm điểm cùng lúc, dự đoán điểm thứ sáu, sau đó so sánh với đường dẫn từ nhiều mô hình.
80—100Thí nghiệm đường dẫn PanguĐọc các mẫu công khai, theo dõi các trung tâm áp suất thấp và tính toán lỗi vị trí cũng như thời gian thực hiện.
100—120Rơ-le cảnh báo MazuCác quan sát viên, người lập mô hình, người dự báo, nhân viên quản lý rủi ro và nhân viên hành động của trường hoàn tất quá trình bàn giao.

L05Cấu trúc một mét vuôngXây dựng hỗn hợp tuổi · Kiểm tra sức chịu đựng ba trạng thái

Làm cách nào để mỗi thành phần đều đến từ thử nghiệm đồng thời hỗ trợ các hành động sử dụng thực tế?

0—20Bố trí mặt bằngĐánh dấu một mét vuông, lối đi, tư thế quay xe và nghỉ ngơi.
20—55Khung xương và đối trọngHoàn thành kết nối, làm tròn, kiểm tra độ rung và đánh giá cấu trúc dành cho người lớn.
55—80Cài đặt bốn cơ chếĐính kèm các yêu cầu về người dùng và thử nghiệm tương ứng vào từng mô-đun.
80—100Cảm nhận và trải nghiệmĐồng bộ hóa các nút cơ sở/nguyên mẫu để cho phép những người có chiều cao và khả năng di chuyển khác nhau thử chúng.
100—120Kiểm tra sức chịu đựng ba trạng tháiKhoan mở nhiệt độ cao, hứng gió mạnh, kiểm tra sau mưa và bàn giao trách nhiệm.

L06Khai trương hòn đảo mát mẻPhiên xét xử công khai · Phòng khám nóng · Bàn giao bảo trì

Công trình bước vào một ngày thực tế như thế nào và tiếp tục được sử dụng, chăm sóc?

0—20Chuẩn bị mởĐã có sẵn hướng dẫn về thời tiết, chuyển hướng, nước uống, cảm biến và nhiệm vụ cho khách tham quan.
20—65Ngồi thử nghiệm tại phòng khám nóngTrải nghiệm cơ bản, nhiệm vụ trên đảo thú vị, hộ chiếu nhiệt và dữ liệu được đồng bộ hóa.
65—85Giải thích về Feynman 30 giâyGiải thích độ mát bằng cách sử dụng bóng, vải, nước, đường gió hoặc đường cong.
85—105Cục Thiết kế Quốc phòngTrình bày dự đoán, bất ngờ, bằng chứng, thay đổi phiên bản và các bước tiếp theo.
105—120Bảo trì và Kỹ năngLàm sạch, cấp nước, lưu trữ, cập nhật dữ liệu và các phương pháp cá nhân để bàn giao.

Bốn trạm thử nghiệm, bốn cơ chế có thể nhìn thấy

Học sinh đặt cược trước, sau đó đổi một biến. Kết quả thí nghiệm được một nhóm tuổi khác sao chép lại trước khi bước vào hòn đảo mát mẻ chung.

Làm nắng tránh cơ thể

Thay đổi chiều cao, hướng, độ xốp và hình chiếu để vẽ đường chuyển động của bóng theo thời gian.

Làm cho vật liệu ít hấp thụ nhiệt hơn

So sánh màu sắc, bề mặt và kết cấu trong khi quan sát ánh sáng chói và trải nghiệm của những người xung quanh.

Để nước mang đi nhiệt

Ghi lại lượng nước, độ ẩm, thời lượng và thao tác chạm để tìm điều kiện thời tiết phù hợp.

Hãy để không khí tự tìm đường đi

Sử dụng ruy băng để xem gió, thay đổi lỗ mở, tấm dẫn hướng và mật độ mô hình.

Xác suất và đường dẫn trong lĩnh vực này là để giảng dạy minh họa chứ không phải dự báo hiện tại; dữ liệu theo mùa nên được đọc theo ngày phát hành.

Phòng thí nghiệm thời tiết và AI

Xác suất thay đổi nền khí hậu, dự báo thời tiết cung cấp thời gian thực hiện, các hành động trong khuôn viên trường phản ứng với các địa điểm và con người cụ thể.

Thẻ bằng chứng El Niño

WMO · 2026-06-02

Xác suất hình thành El Niño từ tháng 6 đến tháng 8 năm 2026 là 80%. Students write the probability, intensity range, forecast period, and update time on the same card.

Đồ thị được sử dụng cho bài tập đọc biểu đồ trong lớp học; các khóa học chính thức kết nối với dữ liệu WMO/NOAA mới nhất.

Theo dõi một cơn bão

Đường dẫn = dự báo · dấu chấm = thời gian

Ví dụ về PanguMô hình sốCác thành viên trong nhóm

Đầu tiên, nhóm rút ra điểm thứ sáu, sau đó so sánh sự phân kỳ của mô hình, thời gian dẫn đầu và đường đi chính thức tốt nhất. Sau khi điều kiện thực tế đến, hãy tính toán sai số.

Trạm thời tiết Markov

K10–12 · Đường cơ sở xác suất minh bạch

Trạng thái thời tiết hiện tại

P(i→j) · Mỗi hàng có tổng bằng 1
Hiện tại\Tiếp theo	Nắng và nóng	Nhiều mây	Giông bão	Gió mạnh
Nắng và nóng	0.50	0.30	0.15	0.05
Nhiều mây	0.25	0.40	0.25	0.10
Giông bão	0.20	0.35	0.35	0.10
Gió mạnh	0.25	0.25	0.20	0.30

Trong lớp, trước tiên hãy tính toán một hàng theo cách thủ công bằng thẻ giấy, sau đó chạy chương trình Python cục bộ để xử lý chuỗi trạng thái hoàn chỉnh.

Thực tế kỳ tiếp theo Đang chờ thực tế

Mô phỏng thời tiết 12 bước

Có mây → Có mây → Bão → Có mây → Nắng và nóng

Các nút tương tác hiển thị các quy trình đặt trước và kết quả mẫu. Khóa học hoàn chỉnh còn sử dụng thêm dữ liệu lịch sử, bài nộp của học sinh và trình chấm điểm; đào tạo mô hình không được chạy trên trang này.

Bản ghi thời tiết ngày thứ 31 bị mất tích

Hai đội phải đối mặt với cùng một thành tích thời tiết thực tế, cùng thời gian và quy tắc tính điểm giống nhau. Ngày thứ 31 được phong ấn trong một viên nang thời gian và sẽ chỉ được tiết lộ sau khi các dự đoán bị đóng băng.

Địa điểm trình diễn công khaiĐiểm lưới Quảng Châu

Kỷ lục lịch sử hàng ngày2,192

Đào tạo / Xác thực / Kiểm tra mù2,129 / 30 / 30

Nhiệm vụ được chia sẻDự đoán · Giải thích · Hành động

RED TEAM · Xem từng bước

Lập thước đo dự đoán minh bạch từ thời tiết ngày hôm qua

Có thể gọi được

Đường cơ sở về tính bền vững, Trạng thái khí hậu hàng tháng, Chuỗi Markov, Hồi quy tuyến tính, 5 Phiếu trợ giúp AI

Vai trò hành động

Thám tử dữ liệu, Người xây dựng quy tắc, Người kiểm tra lỗi, Trình dịch hành động của trường

Để lại bằng chứng

Bảng chuyển đổi trạng thái, Nhật ký đào tạo, Dự đoán hàng ngày, Giải thích lỗi và Sửa đổi mô hình

H01

Vùng hoang dã dữ liệu

Biến thời tiết rải rác thành manh mối có thể theo dõi

K1–3 Sử dụng Biểu tượng thời tiết cơ thể, K4–6 Thực hiện kiểm tra chất lượng dữ liệu, K7–9 Xác định các tính năng, K10–12 Thiết lập các lát thời gian và hợp đồng dữ liệu.

H02

Thử thách tính giờ đường kép

Đóng băng dự đoán ngày thứ 31 trên cả hai bản nhạc cùng một lúc

Các nhóm lưu thông tin đầu vào, lời nhắc, mã, phiên bản và phán đoán để mọi kết quả đều có thể được các đồng nghiệp sao chép.

H03

Đội Tím hội tụ

Biến độ chính xác thành hành động trên hòn đảo mát mẻ trong khuôn viên trường

Hoán đổi phương thức, chạy lại mô hình và đưa ra đề xuất hành động kèm theo vị trí, khoảng thời gian và thời gian cập nhật cho người dùng thực.

TIME CAPSULE · Trình diễn lớp học

Đưa ra nhận định trước, sau đó đưa dữ liệu trực tiếp vào

Đóng băng dự đoán sau khi chọn tuyến đường. Tại thời điểm này, nhóm sử dụng 30 giây để giải thích: dự đoán sẽ giải quyết được sự nhầm lẫn nào, hình ảnh nào xuất hiện trong đầu và những gì cần kiểm tra khi dữ liệu trực tiếp đến.

Hộp thời gian chờ nhóm gửi dự đoán và lý do.

Trạm chuyển tiếp cảnh báo sớm

Mưa gió bên ngoài của một cơn bão đang tiến gần đến khuôn viên trường. Người chơi chọn một tùy chọn từ quan sát, dự đoán, rủi ro và hành động để tạo thành một thông điệp thực thi trong khuôn viên trường.

Kịch bản 03 · Trước khi tan trường vào thứ Sáu

Nhiều đường dẫn vẫn có sự khác biệt. Gió mạnh và mưa lớn trong thời gian ngắn có thể xảy ra trong khuôn viên trường vào buổi chiều; Cổng Đông thấp, bảng trưng bày ngoài trời, khu vực có bóng mát cần bố trí trước.

0 / 4

Hoàn thành một lựa chọn ở mỗi trạm trong số bốn trạm bên phải; hệ thống sẽ tạo ra một thông báo hành động của trường.

Trạm đầu tiên · Chọn quan sát

Trạm thứ hai · Đọc dự đoán

Trạm thứ ba · Xác định rủi ro

Trạm thứ tư · Hành động phát hành

Bàn làm việc xây dựng 1 mét vuông

Mỗi thành phần có thể tương ứng với một thử nghiệm, hành động sử dụng và trách nhiệm bảo trì.

Máy trạm	Hành động của sinh viên	Công bố bằng chứng	Chuyển giao xuyên tuổi
Cách trình bày	Đánh dấu 1m2, lối đi và tư thế ở	Kích thước và ảnh trợ năng	Đi bộ thử K1–3, sửa đổi ranh giới K10–12
Bộ xương	Kiểm tra kết nối, đối trọng, các góc tròn và kiểm tra độ rung	Kiểm tra kết cấu và đánh giá của người lớn	Số lượng ống K4–6, kết nối ống K7–9
Cơ chế	Lắp đặt các ứng cử viên che nắng, thông gió, phản xạ và thoát hơi nước	Nguồn thử nghiệm tương ứng của mô-đun	Người thử nghiệm giải thích các điều kiện cho hàm tạo
Cảm biến	Đồng bộ hóa điểm cơ sở và điểm nguyên mẫu	Thời gian, địa điểm, độ cao và CSV	Đọc màn hình ở độ tuổi thấp, kiểm tra siêu dữ liệu cấp cao hơn
Ba bang	Mở ra ở nhiệt độ cao, gói trong gió mạnh, kiểm tra sau mưa	Thời gian hoạt động và người chịu trách nhiệm	Kiểm tra biểu tượng và phê duyệt hậu cần

Nền tảng bài học của giáo viên

Các trạng thái đã chọn sẽ được lưu trong trình duyệt hiện tại. Danh sách kiểm tra bao gồm các nhiệm vụ thực tế, an toàn thời tiết, dữ liệu, tài liệu và hiển thị công khai.

Hoàn thành khảo sát địa điểm, thời gian ẩn nấp, điểm cung cấp nước uống và xác nhận liên hệ khẩn cấp Chuẩn bị trang dự báo thời tiết, cảnh báo chính thức và mẫu tóm tắt cho việc quan sát bầu trời của mỗi bài học Xác nhận người dùng thực, phương pháp phỏng vấn và thời gian dùng thử công khai Hoàn thành các phép đọc song song của cảm biến, đồng bộ hóa thời gian, lá chắn bức xạ và kiểm tra xuất Chuẩn bị bốn trạm thí nghiệm, các mẫu thử có cùng kích thước, mô hình ống hút và thẻ ghi âm Sắp xếp người lớn hoàn thành việc kiểm tra kết cấu, điện, chống cháy và cố định ngoài trời Phân công trách nhiệm thực tế, người nhận bàn giao và phiếu đóng góp chính cho bốn nhóm tuổi Thiết lập đánh số điểm, trường CSV, đặt tên ảnh, phiên bản và sao lưu kép Mời các đối tác hậu cần, gia đình, cộng đồng và thiết kế tham gia phê bình và ngày khai mạc