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senseBox: Das Citizen Science Toolkit für jedermann

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senseBox: Das Citizen Science Toolkit für jedermann
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Number of Parts
69
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Computer scienceLevel (video gaming)APISoftware developerSet (mathematics)WEBSet (mathematics)Computer scienceUniformer RaumSoftwareComputing platformMicrocontrollerInternetOpen sourceMoment (mathematics)Hausdorff spaceData loggerComputer hardwareGeomaticsScratchGoogleJSONXMLLecture/Conference
Transcript: German(auto-generated)
Also das Projekt selber ist am Institut für Geoinformatik entstanden. Ich damals, irgendwann 2014 war es glaube ich, in meinem zweiten dritten Semester im Lehramtsstudium war mir
das Ganze ein bisschen zu langweilig. Ich habe mir überlegt, mir fehlt ein bisschen was und bin dadurch dann ja irgendwie in der Informatik gelandet, also eher in der Geoinformatik und habe da dann das Projekt mit entwickelt und möchte da jetzt einmal kurz ja vorstellen, was da so unser Plan war. Findet man immer wieder ein Zitat von Herrn Trump.
Es geht darum, dass er irgendwie sagt, ja Global Warming ist ja irgendwie gar kein Phänomen, was global ist, sondern haben die Chinesen irgendwie entwickelt und genau, wie kann man sowas jetzt, was einfach im Internet da steht, eigentlich mal mit ja, einen sinnvollen Zitat verknüpfen, in dem man zum Beispiel sagt, ja, Citizens without data have an opinion,
Citizens with data have evidence und da kommen wir genau zu dem Bereich, wo wir ein bisschen agieren und zwar ist das der Bereich Citizen Science. Mag einigen Leuten bekannt sein, ja grob, wo kommt das ganze her. Man kennt Citizen Science Projekte, ist so ein bisschen die Ursprung,
Ursprungsart der Wissenschaft, in dem einfach Leiden nach draußen gegangen sind und angefangen haben, Forschung zu betreiben. Forschung im Sinne von, es wurden Daten aufgenommen, da vor allen Dingen dieser Christmas Bird Count, den gibt es mittlerweile seit über 100 Jahren und ist auch ja in großen
Magazinen, wie das Nature zum Beispiel, auch gefeaturet. Also auch da werden die Daten mittlerweile anerkannt und da geht es vor allen Dingen darum, dass wirklich Leiden, Daten sammeln, Daten analysieren, aber auch dann Forschungsfragen stellen und man findet das immer wieder. Man läuft in den USA, da gibt es sehr viele dieser Projekte, aber auch in Deutschland mittlerweile
und wir haben uns halt gedacht, okay, wie können wir so ein Projekt eigentlich dafür nutzen, auch neue Technologien kennenzulernen, neue Technologien nutzbar zu machen und haben dadurch dann ja die Sensebox entwickelt in zwei verschiedenen Varianten. Es gibt einmal die Variante, die wirklich in der Schule genutzt wird, das ist die Sensebox Edu und einmal eher so ein bisschen vereinfachter Bausatz für Leute zu Hause.
Das sind dann oftmals Bastler, die sagen, ich habe irgendwie Lust ein bisschen daran teilzuhaben, ich möchte ein bisschen programmieren lernen, ich möchte was zusammenstecken, ich möchte irgendwie meine Daten mit anderen teilen, das ist so die Hauptmotivation, die wir rausgefunden haben in der Studie auch und dann gibt es im Endeffekt die Sensebox Edu, die wirklich in der Schule verwendet wird
und auch da in ganz vielen verschiedenen Kontexten, also nicht nur im Informatikunterricht, sondern zum Beispiel auch im Geografieunterricht, um einfach mal Daten zu sammeln und mit eigenen Daten auch mal eine Kartierung zum Beispiel durchzuführen. Wie sieht das Ganze aus? Wir haben das auch beim Auftakt in Bernau in einen Workshop gegeben
und das Ganze ist ein Bausatzsystem, also man startet mit einem Mikrocontroller, der eigens erstellt wurde, eher mit dem Hintergrund nicht, wir nehmen was Fertiges, beziehungsweise wurde was eigenes erstellt, um so ein paar Fehlerquellen, die in der Schule häufig auftauchen,
wie zum Beispiel die Treiberinstallation, um das einfach auszumerzen. Das Ding kann einfach angestöpelt werden, es gibt eine Online-Programmieroberfläche, da muss also nichts installiert werden und dadurch ist so ein bisschen dieses Bausatzsystem entstanden. Man hat dann verschiedene Möglichkeiten, Sensoren anzuschließen, verschiedene Module anzuschießen, um Daten zu übertragen
und auch da auch zum Beispiel das LoRaWarn, was mittlerweile auch in immer mehr Städten verfügbar ist, was eine offene Infrastruktur ist, um Daten ja für IoT-Geräte bereitzustellen und dann eine ganze Menge von Sensoren, also was können wir messen, wir haben so die typischen Umweltsensoren für Temperatur, Luftfeuchtigkeit, UV-Helligkeit und ähnliches,
aber auch Sensoren für GPS-Modul, um die Daten dann auch direkt quasi mit Standorten zu verorten oder auch so ein Distanzsensor, was wir vorhin schon gesehen haben, was immer schön ist für kleine Spielereien oder auch mal kleinere Projekte, wie so ein Verkehrszähler.
Die Frage war dann, was passiert im Endeffekt mit den Daten, wo landen die dann? Wir wollten natürlich, dass die Daten nicht nur an der einen Stelle bleiben, sondern die Daten sollten möglichst von allen nutzbar sein und dafür haben wir eine Infrastruktur geschaffen, das ist die Open Sense Map, ist eine komplett offene Datenplattform, die einmal offen ist
im Sinne von jeder, der kann die Daten nutzen. Es gibt eine offene API, die einfach angesprochen werden kann, aber was uns viel wichtiger war, dass wir sagen, wir bestrengen diese Plattform nicht nur auf unsere Hardware. Das heißt, jeder, der zu Hause einen Arduino hat, einen anderen Mikrocontroller, einen ESP
oder auch das über einen Raspberry Pi machen möchte, hat die Möglichkeit, seine Daten in diese Plattform einzuspielen und die Daten allen anderen im Endeffekt nutzbar zu machen. Und das unterscheidet auch so ein bisschen die Plattform von anderen Citizen Science Plattformen, weil die oftmals sehr hardwaregebunden sind und dadurch dann oftmals auch Probleme haben,
dass die nur über einen kurzen Zeitraum laufen. Wir haben es jetzt mittlerweile geschafft, dass wir knapp über 2400 Stationen haben. Wenn man sich das anschaut, da natürlich ein sehr starker Wachstum in den letzten zwei Jahren, weil auch andere Projekte, wie zum Beispiel das Stuttgarter Projekt Luftdateninfo,
was auch von der Open Knowledge Foundation ja mitbetreut wird oder auch entstanden ist, die auch die Plattform teilweise nutzen, um die Daten einzuspielen. Aber auch hier sieht man leider, wenn man sich ein bisschen Ostdeutschland anschaut, dass auch hier die ländlichen Räume im Moment noch ein bisschen ausgespart sind und man da natürlich dann noch versuchen müsste,
wie kann das einfach nachhaltig auch in den Bereichen ja integriert werden, dass dort die Daten gesammelt werden. Das ist ja unsere Programmieroberfläche, die wir im Endeffekt dafür entwickelt haben. Hintergrund war auch da, wir wollten den Zugang möglichst einfach gestalten.
Wir haben festgestellt, als wir mit Arduino selber gestartet haben, dass viele Schülerinnen und Schüler, gerade jüngere, erst mal Probleme haben mit der ganzen Oberfläche, doch mit dem textbasierten Programmieren und haben daraufhin dann eine Blockoberfläche erschaffen,
die viele Schüler auch aus Google oder auf Scratch kennen und dadurch auch noch mal der Umstieg relativ einfach ist. Aber was uns wichtig war, es sollte trotzdem möglich sein, auch weiterhin textbasiert zu programmieren. Und dann der letzte Schritt war, das Ganze musste ohne Softwareinstallation laufen. Also es gibt das Ganze online.
Die Datei, die rauskommt, kann einfach per Drak-and-Drop auf dem Mikrocontroller gespielt werden. Und man muss nicht großartig kompilieren auf dem Computer, irgendeinen seriellen Port einrichten oder ähnliches, sondern einfach rüberziehen und fertig. Dennoch hat man aber auch die ganz normalen anderen Möglichkeiten, dass man sich die Software runterlädt oder auch über die Arduino-Soft programmiert.
Das sind so typische Beispielprojekte, die dann in ein, zwei Stunden oder auch in Projekttagen entstehen. Es gab Schüler, die mal eine Schülergruppe an einem Gymnasium bei uns in der Nähe in Münster, die mal einen Stratosphärenflug, den Datenlogger dafür selber gebaut haben. Es gibt Verknüpfungsmöglichkeiten, dass man auch die Daten
zum Beispiel mit der Amazon Alexa nutzt und fragt, OK, wie ist denn das Wetter draußen? Dann werden die Daten aus der Open-Sense-Map genutzt. Aber auch Feinstaubmessungen, Hamburger Hafen oder kleine Projekte, die immer sehr beliebt bei Schülern sind, sind Personen- oder Verkehrszähler. Hier dann erst mal als Modell.
Aber auch das funktioniert im Endeffekt auch draußen. Alles, was wir irgendwie entwickelt haben, ist offen zur Verfügung gestellt worden. Einmal dadurch, dass wir für uns selber gesagt haben, OK, wir wollen alles als Open Source veröffentlichen, alle Unterrichtsmaterialien oder ähnliches. Auch das sind offene OER-Materialien.
Aber wir haben auch immer sehr, sehr viel dafür getan, dass wir Förderungen bekommen und dass die Förderung aber nicht nur an uns ging, weil wir das Glück hatten, als Uni-Projekt so eh so ein bisschen finanziert zu sein und durch eine größere Förderung auch für längere Zeit. Und dadurch sind viele Förderungen, die wir bekommen, haben auch direkt in Materialien gegangen,
die dann zum Beispiel auch anderen Institutionen zur Verfügung gestellt haben. Also gibt es aktuell knapp 20 oder 30 Schülerlabore in Deutschland, die ausgestattet wurden mit Klassen-Set von der Sensebox. Wir haben gesagt, das hilft anderen Leuten erst mal, diese ganze Geschichte zu verteilen und nutzbar zu machen.
Wir verstehen also ein bisschen ja Citizen Science als Methode für digitales Lernen, aber auch genauso gut kann man das Ganze irgendwie umdrehen und sagen ja, digitales Lernen, wie wir das irgendwie versuchen zu machen, beschleunigt auch Citizen Science. Dadurch, dass wir die Daten automatisch frei teilen. Und wir stellen auch fest, dass die Schülerinnen und Schüler immer sehr, sehr viel Lust haben, nach draußen zu gehen,
die Daten wirklich aufzunehmen und dann auch zu schauen, wie sieht denn eigentlich die Feinschop-Belastung zum Beispiel bei uns in der Schule aus? Oder wie sieht es aus, wenn ich mal zum Hamburger Hafen gehe und da mal die Feinschop-Belastung messe, wenn ein etwas größeres Schiff vorbeifährt und diese Erfahrung im Realraum, die wirklich dort stattfindet und auch die Vernetzung
mit Standort-Koordinaten zum Beispiel, ist immer sehr beliebt. Und da freuen wir uns einfach, wenn die Schüler eine eigene Forschungsfrage entwickeln, sich das Messgerät selber bauen, dafür rausgehen und nachher dann die Daten nicht nur für sich behalten, sondern die Daten auch einmal teilen. Genau, das Ganze ist im Moment noch gefördert für knapp
ein Dreivierteljahr, sind im Moment dabei, auch Förderfolgeanträge zu schreiben, wie das dann immer so ist an der Uni und hoffen, dass das Ganze weiterhin laufen kann. Und wir freuen uns natürlich auch dann bei so Projekten wie dem Touringbus zum Beispiel immer mit dabei zu sein. Oder bei euch? Genau.