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Pronto para a ação?

Recursos

Recursos tangíveis

Sensores de vaselina DIY - furo, lápis, fio/corda/estilha, vaselina, papel gráfico, tesoura, cartão, clipes, lupa.

Recursos Humanos

Adultos extra para facilitar a visita de estudo.

Preparação

Testar sensores de vaselina, preparar a documentação para a visita ao exterior, se necessário.

Objetivos, mensagens & conceitos

Objetivos específicos

  • Os alunos constroem e recolhem dados de sensores de poluição simples.
  • Os alunos aprendem que as árvores podem funcionar como filtros naturais para a poluição do ar.

Mensagens específicas

  • Um dos benefícios de ter árvores é que elas podem funcionar como filtros naturais da poluição do ar.
  • As árvores podem ser utilizadas para ajudar a combater alguma da poluição do ar na sua área local.
  • A poluição pode ser medida usando sensores simples.

Termos principais

  • medir a poluição
  • sensor
  • dados
  • análise
  • infografia

Práticas e competências

Práticas STEM

  • Análise e interpretação de dados
  • Obtenção, avaliação e comunicação de informação
  • Usar matemática e pensamento computacional
  • Perguntar e definir problemas
  • Planear e desenvolver investigação

Competências transversais

  • Empatia
  • Lidar com a incerteza
  • A falha faz parte da aprendizagem
  • Trabalho de equipa e colaboração

Competências de gestão

  • Planeamento
  • Utilização de recursos

Programa de atividade

step 1

Os alunos seguem as instruções para fazer um sensor de poluição DIY.

step 2

Os sensores são então colocados no exterior no recinto da escola, perto da rua, durante vários dias.

step 3

Os alunos olham para as árvores como filtros, aprendendo como as árvores podem absorver CO2 visitando novamente os 3 locais da Unidade de Aprendizagem anterior e contando as árvores na mesma estrada (ou parque local).

step 4

Combinam os dados das árvores com os dados anteriores para criar gráficos/infográficos sobre o número de árvores em comparação com o número de veículos.

step 5

Finalmente, calculam o número de árvores necessárias para combater a poluição dos automóveis.

step 6

Os alunos recolhem os seus sensores após vários dias.

step 7

Recolha de dados - quantas partículas foram recolhidas em cada área ao longo de que tempo, análise dos resultados e conclusões. Em seguida, usam a aplicação Hackair para calcular os níveis de poluição.