• Das senseBox-Buch
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Thomas Bartoschek / David Fehrenbach / Jonas Fehrenbach / Mario Pesch / Lucas Steinmann

Das senseBox-Buch

12 Projekte rund um Sensoren, Umwelt und IoT

August 2019, 180 Seiten, komplett in Farbe, Broschur
dpunkt.verlag
ISBN Print: 978-3-86490-684-8
ISBN PDF: 978-3-96088-836-9
ISBN ePub: 978-3-96088-837-6
ISBN Mobi: 978-3-96088-838-3

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Beschreibung

Die senseBox ist ein Elektronikbausatz für Schulen und Bildungseinrichtungen, bei dem das Experimentieren und Programmieren unter Einsatz von Sensoren im Vordergrund steht. Neben einer Open-Source Mikrocontrollereinheit (MCU), die auf der Arduino-Plattform basiert, werden Sensoren, Bauteile zur Übertragung von Daten und weiteres Zubehör mitgeliefert.

Sensoren zur Messung von verschiedenen Umweltphänomenen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck, Beleuchtungsstärke, UV-Strahlung, Lautstärke, Distanzen (per Ultraschallsensor) sowie Neigung und Ausrichtung ermöglichen ein kreatives Arbeiten an einer Vielzahl von Fragestellungen. Zudem können die gemessenen Werte über ein WiFi-Modul auf eine Webplattform für offene Sensordaten – die openSenseMap – übertragen werden.

Das Buch zum Bausatz stellt spannende Projekte rund um folgende Themen vor:

- Ausgabe von Messwerten
- Entwerfen von Logiken
- Simulieren von Zufällen
- Ansteuern von verschiedenen LEDs
- Ein akustischer (Licht)-Schalter
- Einparkhilfe und Verkehrszähler mit Ultraschallsensor und Piezolautsprecher
- senseBox als Musikinstrument
- IoT-Wetterstation und -Alarmanlage
- Ein Geschicklichkeitsspiel mit der senseBox

 

Zielgruppe

  • Ausbilder/Lehrer
  • Leiter von MakerSpaces
  • Schüler
  • Bastler
 

Leseproben

     

Autor / Autorin

Thomas ist wissenschaftlicher Mitarbeiter (Post-Doc) am Institut für Geoinformatik (ifgi) der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster und dort auch Gründer und Leiter des Schüler- und Forschungslabors GI@School, in dem neue Technologien im Kontext Digitaler Bildung entwickelt und erforscht werden. Er leitet das vom BMBF geförderte Citizen-Science-Projekt »senseBox« und ist Mitverfasser der Dagstuhl-Erklärung »Bildung in der digitalen vernetzten Welt« der Gesellschaft für Informatik. Seine Arbeiten wurden mit mehreren Preisen ausgezeichnet, unter anderem mit dem ACM Eugene Lawler Award 2013 der internationalen Informatikervereinigung für seinen humanitären und gesellschaftlichen Beitrag zur Informatik.
David hat BWL und Information Systems an der Universität Münster studiert und ist als Gründungsmitglied und Geschäftsführer der Reedu – Reengineering Education GmbH & Co. KG – aktiv. Über innovative Workshopkonzepte und Bildungsprodukte im Bereich Digitale Bildung hinaus entwickelt und vertreibt Reedu die senseBox. Neben seinen organisatorischen Tätigkeiten findet David immer wieder Zeit, sich mit der Schnittstelle zwischen digitaler Bildung, Umwelttechnologie und Internet of Things auseinanderzusetzen.
Jonas studiert ebenfalls Informatik am Karlsruher Institut für Technologie. Neben seinem Studium beschäftigt er sich viel mit Musik, weshalb sein erstes Projekt die Umfunktionierung der senseBox zu einem Musikinstrument war. Die Vielfältigkeit der senseBox hat ihn begeistert, und er hat inzwischen auch schon mehrere Workshops für die senseBox geleitet.
Mario hat Chemie und Geografie an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster studiert und begleitet das senseBox-Projekt bereits seit dem Beginn, zuerst als studentische Hilfskraft und mittlerweile als wissenschaftlicher Mitarbeiter. In dieser Zeit entwickelte er die grafische Programmieroberfläche und eine Vielzahl von verschiedenen Lernmaterialien. Neben diesem Buch ist er auch Autor des Calliope-Buchs, das auch im dpunkt.verlag erschienen ist.
Lucas studiert Informatik am Karlsruher Institut für Technologie. Er beschäftigt sich gerne und intensiv mit der senseBox und anderen Entwicklerboards. Dabei entwickelte er schon mehrere wiederverwendbare Bibliotheken, wie z.B. die Graph-Bibliothek zur Visualisierung von Sensordaten. Abseits von seiner Arbeit mit der senseBox interessiert Lucas sich für Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere des Maschinensehens.


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