智能廁所管理系統：IoT 與 AI 應用課程
從環境感應、即時監察到人工智能分析，引導學生運用科技改善公共設施管理。
課程簡介 | Overview
物聯網及人工智能技術正廣泛應用於智慧城市、智能建築及公共設施管理。透過感應器收集環境數據，管理人員可以更準確地掌握設施的使用情況，改善資源分配、清潔安排及日常管理效率。
本課程以「智能廁所管理系統」為實作主題，學生將運用 Micro:bit、感應器、物聯網、雲端數據及人工智能，設計一套能夠監察廁格狀態、顯示使用情況及分析使用趨勢的智能管理方案。
課程重點不只是製作一套電子裝置，而是引導學生從真實生活場景中發掘問題，思考如何收集合適的數據、設計可靠的系統，並利用分析結果提出具實際價值的管理建議。
學習對象 | Target Audience
課程適合高小至中學學生，亦可因應學校的教學目標、學生年級、已有電子及編程經驗，調整內容深度及實作要求。
特別適合以下學生：
- 對物聯網、人工智能或智慧城市感興趣的學生
- 希望透過生活情境學習編程及電子科技的學生
- 喜歡動手實作、分析數據及解決問題的學生
- 希望認識智能建築及公共設施管理應用的學生
建議入讀基礎 | Entry Requirement
學生需具備基本電腦操作能力。曾接觸 Micro:bit、積木編程、感應器或基礎電子知識的學生，可較容易進入進階系統設計及數據分析；未有相關經驗的學生亦可由基礎概念開始學習。
學習成效 | Learning Outcomes
完成課程後，學生將能夠：
- 理解物聯網及人工智能在智能管理系統中的基本應用
- 認識不同感應器的功能及選擇原則
- 運用 Micro:bit 收集及處理環境數據
- 理解本地傳輸、網絡傳輸及雲端儲存的基本流程
- 建立簡單的即時狀態顯示及監察介面
- 整理及分析設施使用數據
- 認識模式識別、趨勢預測及異常偵測的基本概念
- 運用數據提出清潔、維修或資源安排建議
- 設計及測試一套完整的智能管理方案
- 思考數據私隱、安全及負責任使用科技的重要性
- 培養運算思維、數據思維、團隊合作及解難能力
課程內容 | Course Content
一、物聯網與智能公共設施
從智慧城市及智能建築案例出發，認識物聯網如何協助監察及管理公共設施，並分析智能廁所系統的實際需要。
二、感應器與環境數據
認識距離、動態、壓力及光度等感應方式，了解不同感應器的特性、限制及適用情境。
三、Micro:bit 數據收集
運用 Micro:bit 讀取感應器資料，設定判斷條件，並以燈號或其他方式顯示設施的目前狀態。
四、物聯網數據傳輸
認識智能裝置之間如何傳送資料，理解本地通訊、Wi-Fi 連接及遠端監察的基本概念。
五、即時狀態顯示與提示
設計簡單而清晰的顯示介面，讓使用者或管理人員了解設施狀態、可用數量及使用情況。
六、雲端數據儲存與視覺化
將感應器數據整理及儲存，並透過圖表或儀表板展示使用頻率、時段及變化趨勢。
七、人工智能與數據分析
認識人工智能如何從歷史數據找出規律，預測繁忙時段、識別異常狀況，並協助改善管理決策。
八、智能通知與管理建議
探索如何根據系統狀態發出提示，並利用數據分析結果提出清潔、檢查及資源安排建議。
九、系統整合與優化
綜合感應器、數據傳輸、顯示及分析功能，測試系統的準確度、穩定性及實際應用價值。
十、私隱、安全與負責任設計
討論智能監察系統涉及的數據私隱及安全問題，學習以合適及尊重使用者的方式設計科技方案。
教學方式 | Teaching Methods
- 智慧城市及智能建築案例導入
- 教師概念講解及操作示範
- 學生個人或小組實作
- 問題導向及專題式學習
- 數據觀察、整理及比較
- 系統測試、除錯及改良
- 按學生能力安排基礎、進階及延伸挑戰
學生的學習得着 | Student Benefits
本課程把物聯網、人工智能及數據分析連結至日常生活中的公共設施管理，讓學生理解科技不只是用來製作裝置，更可以協助改善服務及解決實際問題。
學生需要思考應收集甚麼數據、如何減少誤判、怎樣清晰展示資訊，以及如何把分析結果轉化為具體管理建議。
- 運算思維：把系統分拆成感應、傳輸、判斷、顯示及分析。
- 數據思維：理解數據的來源、品質、變化及應用價值。
- 解難能力：從硬件、網絡、程式及數據等方向分析問題。
- 設計思維：從使用者及管理者需要出發設計科技方案。
- 科技素養：認識 IoT、雲端平台、AI 分析及智能通知。
- 社會應用：思考科技如何改善學校、商場、辦公室及公共場所。
- 協作與表達：在小組專案中分工、測試及展示設計成果。
學習成果 | Student Work
學生將按所屬級別及課程安排，完成廁格狀態感應、即時顯示、數據記錄、使用趨勢分析及管理建議等實作任務。
進階學生可進一步整合多個感應器及數據來源，設計一套具備遠端監察、異常提示及智能清潔建議的管理系統。
評估方式 | Assessment
- 課堂操作及實作表現
- 感應器及數據收集任務
- 即時顯示及監察功能
- 數據整理與分析結果
- 系統測試及改良記錄
- 小組專案展示及講解
課程特色 | Course Features
- 結合感應器、Micro:bit、IoT、雲端數據及人工智能
- 以真實公共設施管理問題作為學習情境
- 由環境感應逐步發展至數據分析及智能建議
- 重視數據應用，而非只製作電子裝置
- 涵蓋系統設計、測試、除錯及優化
- 加入數據私隱、安全及負責任科技設計
- 可延伸至學校、商場、機場及辦公室等場景
- 可按不同年級及能力設計分層任務
課程安排 | Course Arragement
課程可配合學校的教學目標，以 STEM 工作坊、課後興趣班、AIoT 專題課程、智慧城市活動或校本科技課程形式進行。
實際教學內容、設備配置、數據分析深度、課堂進度及課程時數，將因應學校期望、學生年級、已有知識、學習能力及掌握程度作出靈活調整。教師亦可按學生的學習情況，安排基礎感應、進階數據分析或延伸專題。