Green Robotic Challenge: costruire un orto automatico con il Lego Mindstorms EV3

• Promuovere negli studenti la sensibilità verso i temi ambientali
• Facilitare l’apprendimento delle Scienze attraverso l’uso delle tecnologie educative innovative
• Stimolare lo sviluppo delle competenze relative al pensiero computazionale, alle abilità costruttive, alla robotica e all’uso delle tecnologie digitali

• Promuovere lo sviluppo delle competenze trasversali con particolare attenzione al pensiero critico, alle abilità di analisi, al problem solving, alla capacità progettuale, al lavoro di gruppo e alle abilità interpersonali e comunicative

• Accrescere l’efficacia delle pratiche educative e didattiche dell’Istituto attraverso l’introduzione di metodologie e strumenti didattici innovativi, con effetti positivi sui processi di apprendimento degli studenti.

- kit Lego® Mindstorms® EV3 Education (1 ogni 3 studenti)
- software Lego® Mindstorms® EV3 Home Edition (1 ogni 3 studenti)
- 1 kit Lego® Pneumatic Add-on Set 
- 1 kit Lego® Energie Rinnovabili
- 2 sensori Mindstorms® Temperature Sensor
- 1 sensore SparkFun Soil Moisture Sensor
- 1 Arduino EV3 Adapter
- 1 scheda Arduino UNO
- materiale vario (bottiglie di plastica, silicone, nastro isolante, scotch carta, etc.)

Di seguito descriviamo come gli strumenti sono stati utilizzati dagli studenti per la progettazione e la creazione dell’orto automatizzato. Vengono inoltre indicate le specifiche tecniche di ogni strumento.

Pompa per innaffiare
La realizzazione della pompa per innaffiare i vasi è stata possibile selezionando:

• il Large Motor, presente all’interno del kit Lego® Mindstorms® EV3 Education
• la pompa ad aria e i tubi in plastica, presenti all’interno del kit Lego® Pneumatics Add-on Set
• materiali vari (bottiglia di plastica, silicone, nastro isolante etc.).

Sensore di umidità
È stato messo a disposizione dei partecipanti un sensore di umidità interfacciabile con il brick EV3, per poter decidere quando innaffiare la pianta (cioè quando attivare la pompa dell’acqua).

All’interno del kit Mindstorms® EV3 Education non è presente un sensore di umidità, per questo motivo è stata utilizzata un’interfaccia tra il sensore SparkFun Soil Moisture Sensor visibile nella figura a sinistra e il brick EV3.

A questo link si trova una guida approfondita al funzionamento del sensore.

Il sensore è stato interfacciato utilizzando un Arduino EV3 Adapter (nella figura sopra a destra) e una scheda Arduino UNO, programmata in modo da poter comunicare con l’EV3 tramite protocollo I2C. Nell'allegato scaricabile in fondo al progetto è riportato il codice installato sulla scheda Arduino.

Nella figura a sinistra si possono osservare le connessioni implementate: il brick EV3 è collegato tramite uno dei cavi standard (presenti all’interno del kit Lego®) all’Arduino EV3 Adapter, il quale è collegato alla scheda Arduino Uno rispettando lo schema della figura a destra.

Alla board Arduino è connesso il Soil Moisture Sensor, rispettando lo schema della figura.

Il sensore è stato alimentato a 5V, e con questa scelta i valori restituiti in output (e inviati alla scheda Arduino UNO) sono stati compresi tra:
0 = terreno estremamente secco
880 = terreno estremamente umido.

I ragazzi non hanno dovuto realizzare le connessioni elettriche appena spiegate, in quanto sarebbe stato eccessivamente complesso per la loro età.
Hanno però implementato la logica di funzionamento del sistema pompa dell’acqua-sensore di umidità, come verrà spiegato in seguito.

NOTA BENE
Esiste un sensore di umidità interfacciabile a Lego® Mindstorms® EV3 senza bisogno di usare Arduino. In questa attività didattica si è scelto di utilizzare Arduino così da permettere un primo utilizzo basilare di questa scheda ad alcuni dei partecipanti al camp.

Sensore di temperatura
Gli studenti hanno avuto a disposizione il sensore di temperatura Mindstorms® Temperature Sensor, già pronto per essere collegato al brick EV3; non è stato necessario quindi creare un’interfaccia ad hoc come per il caso del sensore di umidità.

Qui trovi un approfondito tutorial sul sensore di temperatura!

Di seguito le specifiche tecniche del sensore:
Risoluzione: 0.0625° C;
Range di funzionamento: da -40 a 125 °C (sebbene LEGO® raccomandi di usarlo da -20 a 110 °C);
Lunghezza del cavo: 50.5 cm.
Rilevato automaticamente dall’EV3 Software.

Sensore di luce
Gli studenti hanno avuto a disposizione il sensore di luce Mindstorms® Light Sensor, presente all’interno del kit Lego® Mindstorms® EV3 Education e quindi già pronto per essere collegato al brick EV3; non è stato necessario quindi creare un’interfaccia ad hoc come per il caso del sensore di umidità.

Di seguito le specifiche tecniche del sensore:
Rileva fino a 7 colori;
Rileva l’assenza di colore;
Rileva la luce ambientale, con una scala che va da 0 a 100;
Frequenza di campionamento: 1 kHz;
Rilevato automaticamente dall’EV3 Software.

Sistema di illuminazione
Per realizzare il sistema di illuminazione artificiale della pianta i partecipanti hanno utilizzato:

• il Large Motor, presente all’interno del kit Lego® Mindstorms® EV3 Education
• il Misuratore di energia LEGO®, presente all’interno del kit Energie Rinnovabili
• i Led Lego®, presenti nel kit Energie Rinnovabili.

Costruzionismo, la teoria pedagogica-educativa sviluppata dal matematico e pedagogista Seymour Papert;

Project-based Learning (apprendimento basato su progetti);

Peer tutoring: nello svolgimento delle attività didattiche con le tecnologie in classe: alcuni alunni hanno svolto la funzione di tutor dell'apprendimento a favore di altri studenti coetanei e di età inferiore. Questo approccio non solo può facilitare l’apprendimento, ma può stimolare negli studenti la creazione di relazioni sociali positive dentro l'ambiente scuola;

Modello TMI [1]. Durante i dieci giorni di camp gli studenti coinvolti si sono trovati ad affrontare sfide, sperimentazioni e progettazioni in cui ciclicamente si sono alternate queste 3 fasi:

• Think (fase di brainstorming, in cui avviene l’approccio al problema, si definiscono gli obiettivi e si inizia a progettare con “carta e penna”);
• Make (fase di realizzazione pratica, di sperimentazione pura, in cui i partecipanti “si sporcano le mani” costruendo e programmando i propri artefatti);
• Improve (fase in cui ci si ferma a riflettere per capire cosa non funziona o cosa si può migliorare, osservando il problema da un diverso punto di vista, confrontandosi nel gruppo dei pari o con il tutor).

Il percorso proposto è stato caratterizzato da due tematiche principali:

• l’introduzione alla Robotica nella prima settimana (ecco un esempio di percorso introduttivo), così da permettere ai partecipanti di scoprire gli elementi alla base della robotica: i motori, i sensori, la programmazione del robot, l’individuazione di un bug e come questi concetti si possono combinare per risolvere una prova complessa;
• la progettazione di un orto tecnologico nella seconda settimana, cioè l’ideazione su carta, la realizzazione pratica e il testing di artefatti robotici costruiti dai partecipanti con l’obiettivo di rendere più agevole e semplificato il lavoro di cura di un orto.

Nei primi 5 giorni si sono affrontate 5 tematiche di introduzione della robotica, con gli studenti suddivisi in team. Qui presentiamo in modo sintetico i temi.

• i ruoli nella progettazione robotica (costruzione di un robot rispettando i ruoli della progettazione robotica, prime sfide di programmazione);
• le differenze tra uomo, macchina e robot (costruzione e programmazione di macchine, programmazione di un robot);
• l’intelligenza artificiale dei robot (programmazione dei robot con approfondimento su concetti come esecuzione sequenziale, ciclica e condizionata di istruzioni);
• la validazione: come trovare e correggere errori hardware o software (ricerca di errori all’interno di istruzioni per la costruzione del robot e all’interno di programmi proposti dai tutor);
• la sfida finale: risolvere un problema complesso, mettendo in gioco tutti gli elementi sperimentati nei giorni precedenti.

La seconda settimana è stata caratterizzata dal lavoro sul project work, seguendo questa progressione didattica:

• Progettazione “su carta” dell’orto tecnologico
• Costruzione e programmazione degli artefatti robotici da integrare nell’orto (2 giorni)
• Abbellimento dell’orto e preparazione delle presentazioni per il racconto ai genitori
• Presentazione dell’esperienza a genitori e docenti.

• Acquisire il dato dal sensore
• Confrontare il dato con una soglia predefinita
• Se il valore è maggiore della soglia, si definisce un comportamento per il sistema
• Se il valore è minore della soglia, si definisce un altro comportamento per il sistema.

Giorni 7-8

Nel settimo incontro sono state messe a punto le progettazioni su carta di ogni gruppo, e successivamente si è poi passati alla presentazione del lavoro dei team: un momento di confronto necessario per poi arrivare a scegliere quali invenzioni costruire e presentare nella mostra finale. Alla fine gli studenti, di comune accordo, hanno scelto di realizzare:

• il sistema di innaffiamento automatico, caratterizzato da una pompa per l’acqua e da un sensore di umidità capace di comunicare con la pompa; questo sistema intelligente serve a risparmiare acqua, determinando l’avvio della pompa solo con il terreno secco (rilevato dal sensore);
• il sistema di illuminazione automatico, caratterizzato dai led (in sostituzione di una lampada) e da un sensore di luce; questo sistema intelligente serve a consentire alla pianta di avere luce a disposizione anche in caso di mancanza di luce naturale;
• il sistema di rilevamento della temperatura, caratterizzato da un sensore di temperatura e da un display; questo sistema intelligente vuole rendere l’informazione “temperatura del terreno” sempre disponibile al contadino.
• il robot “scacciainsetti”, un robot capace di girare tra le piante e scacciare mosche e scarafaggi.

Il sistema di illuminazione automatico
Il sistema di illuminazione automatico è stato realizzato connettendo ad un brick EV3 il sensore di luce, un Large Motor responsabile della rotazione del potenziometro presente nel data logger del kit Energie Rinnovabili, che determina quindi l’accensione o spegnimento dei Led.
In figura in alto a sinistra si può osservare la costruzione realizzata dagli studenti.

La programmazione implementata si trova nelle figure successive: se il valore di luminosità è inferiore ad una certa soglia, si accende il motore (per accendere i led), altrimenti si spegne il motore. È stato necessario utilizzare una variabile di controllo (denominata “acceso”), così da non accendere i led qualora fossero già accesi (o viceversa).

Il sistema di rilevamento della temperatura
Il sistema di rilevamento della temperatura è stato realizzato connettendo il brick EV3 al sensore di temperatura Lego® (in figura a sinistra).

Tramite la sequenza della figura a destra gli studenti sono riusciti a far visualizzare la temperatura sul display dell’EV3, facendo illuminare il brick in rosso se la temperatura supera i 25°, altrimenti facendolo illuminare in verde nella situazione contraria.

Il robot scacciamosche
Il robot scacciamosche è stato costruito e programmato per potersi muovere sul tavolo, scacciando gli insetti dalle piante senza mai cadere. Come si può notare in figura il sensore ad ultrasuoni, rivolto verso il basso permette di rilevare o meno la presenza del tavolo.

Giorno 9

Arrivati al nono incontro i partecipanti si sono dedicati alla preparazione delle presentazioni, scegliendo foto e video del camp e preparando le slide da mostrare ai genitori nell’ultima giornata.
Tutti i team inoltre si sono dedicati all’abbellimento dell’orto.


Giorno 10

L’ultimo giorno gli studenti hanno raccontato e presentato ai genitori e ai docenti dell’istituto il percorso svolto mostrando foto, video e facendo vedere alcune delle sequenze costruite per far funzionare gli artefatti robotici, con particolare attenzione all’orto automatico.
Gli studenti partecipanti al campo estivo sono stati consapevoli sin da subito di questo appuntamento finale e si sono organizzati per raccogliere la documentazione necessaria (foto, video, grafici) sin dal primo giorno di camp.
L’esposizione del project work finale e il racconto di tutte le sfide svolte durante il camp hanno attivato forme di pensiero metacognitivo sviluppando consapevolezza e incentivando processi di automonitoraggio continuo.
In una sua pubblicazione la ricercatrice Edith Ackermann, analizzando l’approccio del Costruzionismo, afferma che secondo Papert “esporre ed esprimere le proprie idee le rende tangibili e condivise, e a sua volta questo modella e affina queste idee, e ci aiuta a comunicare con gli altri” [3].

Scopri le 8 grandi idee del costruzionismo!

Al termine del camp gli studenti hanno infine compilato dei questionari di autovalutazione che permetteranno all’Università Politecnica delle Marche di valutare i risultati ottenuti, oltre ad una analisi dell’orto automatizzato implementato dai partecipanti.
In figura si vede l’orto tecnologico nel suo complesso.

• In ogni momento del camp gli studenti si misurano con sfide che stimolano lo sviluppo delle abilità trasversali.
• Gli strumenti della Robotica Educativa permettono lo sviluppo di conoscenze e abilità nel settore delle scienze e delle tecnologie in modo motivante e attivo per gli studenti, collegate ad un ambito di attività reale.
• Il lavoro in piccoli team è funzionale al raggiungimento di obiettivi predefiniti che costituiscono una sfida inedita per i partecipanti; proprio perché ogni progetto è un'esperienza nuova, il percorso sarà necessariamente costellato di tentativi, errori e incertezze prima che si possa conseguire un obiettivo. In questo percorso, gli studenti hanno appreso che è assolutamente normale, e necessario, commettere errori: l'errore cessa così di essere l'occasione per una svalutazione personale, e ritorna a essere il motore attivo di ogni apprendimento.
• Nel conseguire un progetto collettivo, gli studenti apprendono il valore insostituibile del gruppo, una gestalt capace di mettere in sinergia le potenzialità di ogni individuo e di produrre risultati che vanno oltre la somma delle singole parti, oltre che di espandere le potenzialità individuali. Attraverso esperienze motivanti, i giovani si abituano al lavoro di gruppo e si preparano ad interagire in situazioni simili a scuola e, in futuro, nelle organizzazioni lavorative.
• Nel gruppo i partecipanti hanno messo in gioco le loro abilità comunicative e relazionali: mentre collaboravano al progetto comune hanno dovuto esprimere con assertività le proprie opinioni, ascoltare e cogliere le potenzialità di quelle altrui, negoziare ed elaborare decisioni collettive; si sono trovati ad affrontare episodi di conflitto o stress sociale dentro il gruppo (che sono così diventate simulazioni delle future situazioni di lavoro) e ad apprendere gli atteggiamenti più funzionali alla loro soluzione.
• Un progetto in cui siano coinvolti più studenti richiede un lavoro di project management: essi hanno dovuto valutare le opzioni di lavoro e le loro conseguenze, attuare una metodologia e delle regole di lavoro condivise, coordinare le azioni di ciascuno, rispettare i tempi, monitorare l'andamento del progetto.
• Il lavoro ha favorito lo sviluppo di strategie di pensiero analitico e sistematico, necessarie per l'analisi delle informazioni e la comunicazione dei risultati.
• La possibilità di confrontarsi con l'insuccesso in un contesto sicuro e incoraggiante ha permesso allo studente di coltivare la resilienza psicologica (capacità di affrontare le circostanze difficili o stressanti trasformandole in occasioni di crescita), la perseveranza di fronte alle battute d'arresto, di rafforzare l'autoefficacia percepita (la percezione individuale di sé come persona in grado di modificare la realtà e conseguire i propri obiettivi) e di favorire la fiducia in sé.

Per misurare i risultati delle attività sono state pensate prove di natura pratica che mettessero alla prova la conoscenza acquisita e la capacità di rielaborarla da parte dei gruppi di ragazzi.
Oltre a queste prove si è voluto indagare ulteriormente i risultati delle attività sottoponendo ai ragazzi un questionario che rivelasse quale sia stata la loro percezione del lavoro svolto. Il questionario prevedeva 14 domande a risposta chiusa con scala Likert a 5 punti e 4 domande a risposta aperta ed è stato somministrato alla fine di tutte le attività.

Le domande a risposta chiusa del questionario riguardavano 4 principali aree:

• area “istruttore” in cui vengono valutati aspetti connessi alla relazione del ragazzo con l’istruttore;
• area “costruire” in cui vengono valutati aspetti connessi con il costruire l’orto e i robot;
• area “programmare” in cui vengono valutati aspetti connessi con la programmazione dei robot e dell’orto;
• area “teamwork” in cui vengono valutati aspetti connessi con il lavoro di gruppo.

• In generale i questionari hanno mostrato un buon gradimento in ogni area di indagine. Le valutazioni erano mediamente positive con tutti i valori maggiori di 3 (abbastanza) in ogni domanda e in prevalenza sopra a 4 (molto).
• Nell’area “istruttore”, in generale il gradimento è stato molto positivo (media= 4,37), ma se si analizzano i risultati divisi per gruppi, rispetto alla prima domanda relativa alla comprensione delle spiegazioni dell’istruttore, i risultati delle ragazze sono stati più bassi rispetto ai ragazzi.
• Nella programmazione non sono emerse differenze tra i generi.
• Nell’area “teamwork” i risultati sono abbastanza positivi, ma sembrano essere meno positivi rispetto alle altre aree. Più in dettaglio, la percezione del miglioramento nelle relazioni tra compagni nei gruppi ha rivelato un’ampia variabilità di risposte. La valutazione del livello di collaborazione nel gruppo ha visto la maggior differenza tra i generi (circa 0.9 punti) a favore delle ragazze. La domanda sulla serenità del clima in classe ha mostrato i valori più bassi, anche se sempre attorno a 3. L’area della collaborazione ha visto dunque il maggior numero di difficoltà, sia dentro i gruppi che nella classe in generale, manifestate in modo più evidente dai maschi.
• Nelle risposte aperte è emerso che programmare e costruire sono state le attività più interessanti e in cui gli studenti hanno appreso di più.

[1] Il modello TMI è stato proposto da Stager e Martinez in “Invent To Learn: Making, Tinkering, and Engineering in the Classroom” (Constructing Modern Knowledge Press):
[2] Mitchel Resnick (2017), “Lifelong Kindergarten: Cultivating Creativity through Projects, Passion, Peers, and Play”, pp. 81-83:
[3] Edith Ackermann (2001), “Piaget's Constructivism, Papert's Constructionism: What's the Difference?”, Massachusetts Institute of Technology, 04 Dec. 2002:

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