GBiot（ジビオット）

環境×IoT：CO2センサーを活用した実践授業を実施！

環境センシングを学ぶ実践授業を実施しました！
グリーンブルーは岩崎学園情報科学専門学校にて、3か月間にわたる環境センシング授業を実施しました。 本プログラムでは、学生たちがCO2センサー（GBiot-IA1）を活用し、データの収集・解析、プログラミングによる可視化を実践しました。 今回はその授業の内容や成果を振り返ります。

授業の概要と実施の流れ
3か月間のカリキュラム：環境センシングを学ぶ」

授業の実施期間・回数
期間：3か月間（毎週木曜・金曜の2コマ）
形式：講義＋実習のハイブリッド授業

授業の全体像

カリキュラムの流れ

週	内容
第１週	環境センシングの基礎、CO2センサーの仕組みを学習
第２～３週	CO2センサーを使った、データ収集・転送プログラムを開発
第４週	XAMPP (Apache、MySQL)を使った、データベースを構築
第５週	PHPを用いたデータ解析プログラムを開発
第６週	学校内にCO2センサーを設置し、可視化したデータを解析
第７週	学生が成果をとりまとめ、プロジェクト内容を発表

CO2センサーを設置する学生たち

発表会の様子

実際に授業を受けた学生の声
・「センサーを使って環境データを収集するのが面白かった！」
・「プログラミングでデータを分析する実践的な経験ができた！」
・「身近な環境を数値で理解する新しい視点を得られた！」

講師コメント
・「学生たちは、実際にセンサーを操作し、データを分析することで、環境とテクノロジーの関係を深く理解しました。」
・「環境センシングを学ぶことで、技術を社会に活かす視点が育まれたと思います。」
・「単一の技術ではなく、センサーの制作・サーバー構築・データ分析・考察まで総合的に学ぶ事で、学生たちは一般的なIoTシステムの全体像をイメージできました」

「環境センシング技術を未来へ」
授業を通じて得られた成果
・CO2データの収集・解析スキルを習得
・Arduino、PHPでのプログラム開発を実践
・環境データを基にした考察・発表を経験

今後もグリーンブルーは、教育機関と連携し、環境センシング技術の普及に貢献していきます。 次回の取り組みでは、AIを活用したデータ解析や他の環境センサーを活用した高度な実習プログラムも検討しています。