上一回說了一些STEM 例子,今回我們來看看STEM 與大數據的關係。很多人單看大數據一詞便以為這是指很多的數據,但其實大數據是需要符合以下的要求:
1. 數據量
– 大量數據而非結構化,你可想像成不單只是excel中單一張Sheet的列與行的關係,而是有很多Sheets 跟不同的列與行的關係。
– 量可以達到以petabytes計算(1PB = 1,024TB = 1,024,000,000GB)
2. 數據增量速度
– 增量速度超快,從互聯網四面八方搜集回來的數據
3. 數據多元維度
– 不會像傳統的結構化數據類型,會出現非結構化類型數。
– 非結構化和半結構化數據類型,文本、音頻和視頻都是其中的數據。
大數據同STEM 有什麼關係?
我在大學年代⋯⋯那時還是剛剛開始有智能家居這研究課題,現在小學生也不會陌生的課題,正好可以好好解釋這關係。智能家居的核心是 IoT (Internet of Things 物聯網),即是智能家居裝置必須連接互聯網。
那些智能家居裝置連接到中央智能家居管理系統(可以是分散的),再把數據作分析並製作成AI模型。然後由於有模型運行,使智能裝置更人性化,合符家的需要。很難明白吧?我舉一個例子,大家就會明白。
![](https://1283385405.rsc.cdn77.org/wp-content/uploads/2020/11/2019.09.16stem-01.jpg)
例如一部有恆溫的智能冷氣,它連接到智能家居中央系統。系統探測室內外的溫度,濕度,氣壓等並將數據儲存,再利用智能助手 (如App,Siri,Google 助手)在不知不覺間問用家:你認為現在冷熱的感覺和舒適度等同時將數據儲存。
智能家居中央系統慢慢地利用這些數據製作出AI模型,並跟據AI模型作恆溫。如用家每次在室外超高30度時,剛剛啟動冷氣,而冷氣調到25-28度時,用家都會說很熱和不舒適,系統經過學習就會懂你的心意並把溫度調到你認為舒適的感覺。
看看這例子你便會明白,智能冷氣可利用不同的感應器與及編寫好的程式,不斷收集用家回饋、室內室外環境、甚至連接到天文台拿天氣預測數據來分析,再利用編寫好的程式和工程技術來製成這裝置。
此例子每分每秒的數據量,增長速度及數據的多元維度再結合STEM的技術就是活生生的例子。你可能會說學生如何做冷氣?不要緊,下回我就走進學校,和大家看看活生生的例子。
![](https://metroeducationplus.com.hk/wp-content/uploads/2020/11/hill-copy-3-768x1024.png)
關於Hillman
一個在電子學習打滾了十載的IT人,不停去和教師構想及創出新的電子學習教學法,希望利用電子教學發揮學生的潛能及打破傳統教學模式,藉此提升學與教的質索。他經常在教育局「打遊擊」,教授PDP和教師分享電子學習在世界的最新發展。Hillman為香港電子教育發展商會 (HKEDA)會長及八達科技有限公司科技總監。