Présentation
SteamCity fonctionne comme un kit d'expérimentation pour les enseignants du secondaire, leur permettant de mener des investigations scientifiques basées sur l'enquête (inquiry-based) en lien avec les défis territoriaux. L'école y est vue comme un incubateur d'innovation sociétale. Les élèves explorent leur environnement urbain à travers 7 champs thématiques : gouvernance et citoyenneté, environnement et bien-être, mobilité, climat, biodiversité, économie d'énergie, IA et technologies.
Objectifs
- Aider écoles, enseignants et élèves à adopter des approches d'éducation scientifique basées sur l'investigation
- Permettre aux élèves de devenir des citoyens éclairés face aux enjeux sociétaux et environnementaux
- Promouvoir des expériences STEAM inclusives et combattre les stéréotypes de genre dans les sciences
- Soutenir des projets de science citoyenne avec une véritable rigueur scientifique
Résultats
- SteamCity Inquiry Set : cadre pédagogique couvrant 7 domaines interdisciplinaires
- Service d'expérimentation : collecte de données, déploiement de capteurs, activités de programmation
- Plateforme de centralisation des résultats expérimentaux des écoles européennes participantes



Partenaires







Ressources34
Le bruit dans la classe
Explorer l'impact du bruit sur l'apprentissage et le bien-être en milieu scolaire en menant une expérimentation scientifique avec des capteurs micro:bit.
Carte sonore du quartier
Explorer de manière sensible et scientifique les nuisances sonores en ville en combinant cartographie émotionnelle et mesures avec des capteurs micro:bit.
Matériaux isolants acoustiques
Explorer comment différents matériaux réduisent l'intensité sonore pour comprendre les choix architecturaux qui améliorent le confort acoustique en ville.
Qualité de l'air extérieur
Créer une station de surveillance de la qualité de l'air extérieur avec des capteurs IoT pour mesurer particules fines, gaz et conditions météorologiques.
Qualité de l'air en classe
Réaliser un détecteur de dioxyde de carbone pour mesurer et surveiller le taux de CO2 dans une pièce et évaluer la corrélation avec la ventilation.
Végétalisation urbaine par IA
Créer un mur végétal en utilisant des microcontrôleurs pour mesurer les conditions environnementales et l'IA pour sélectionner les plantes adaptées.
Gardiens des pollinisateurs
Étudier la présence de pollinisateurs en ville en fabriquant des pièges non létaux, en collectant des données et en analysant les résultats.
Véhicules polluants en ville
Découvrir l'apprentissage supervisé en créant un arbre de décision pour classifier les véhicules autorisés ou non dans une zone de basses émissions.
Chants d'oiseaux par IA
Identifier les oiseaux urbains par leurs chants en utilisant l'IA et l'apprentissage supervisé pour explorer la biodiversité et la conservation.
Simulateur de mix énergétique
Construire un simulateur de mix énergétique avec un tableur pour explorer les conséquences de la suppression d'une source d'énergie sur le système.
Énergies en perspective
Passer d'une connaissance intuitive de l'énergie à une compréhension concrète de ses manifestations, transformations et implications environnementales et sociales.
Isolation des murs et villes fraîches
Concevoir et tester des solutions d'isolation thermique en explorant les principes du transfert de chaleur et les propriétés des matériaux.
Scénario NégaWatt
Comprendre la sobriété énergétique à travers le scénario NégaWatt en explorant les leviers de réduction dans le transport, l'habitat et l'alimentation.
Éclairage urbain intelligent
Sensibiliser aux enjeux de l'optimisation de l'éclairage urbain en étudiant les politiques publiques et en collectant des données sur le terrain.
Mobilité et écologie
Concevoir collaborativement des véhicules autonomes lors d'un hackathon en examinant l'impact écologique des solutions d'ingénierie.
Détective urbain
Plonger les élèves au coeur des enjeux civiques urbains à travers un jeu de rôle, une cartographie de terrain et une simulation de crise municipale.
Signalisation de demain
Co-concevoir des signaux routiers adaptés aux véhicules autonomes et tester leur reconnaissance par un classificateur d'images IA.
Safari des objets connectés
Co-concevoir des objets intelligents capables de percevoir leur environnement via des capteurs, traiter des données et effectuer des actions.
L'odyssée de l'IA
Explorer l'intégration de l'IA dans les environnements urbains grâce à une datawalk pour découvrir les capteurs et sources de données qui nous entourent.
Chatbot d'accessibilité urbaine
Développer un agent conversationnel utilisant GPS, reconnaissance vocale et IA pour faciliter l'accès aux services essentiels en ville.
Décrypter le vrai du faux
Découvrir la méthode scientifique en déconstruisant des lieux communs et pseudo-sciences pour développer l'esprit critique.
Tri des déchets par IA
Développer un système de tri des déchets basé sur la reconnaissance d'images par IA avec micro:bit et vision par ordinateur.
Processus bio-inspirés
Découvrir comment une machine apprend par renforcement et comparer ce processus à l'apprentissage humain à travers un jeu débranché et un outil en ligne.
Données vs contexte
Activité ludifiée de littératie des données où les élèves apprennent à distinguer données et informations, et à comprendre l'importance du contexte.
Lumière et sommeil
Explorer l'impact des pollutions urbaines sur la qualité du sommeil en programmant des capteurs micro:bit et en analysant les données collectées.
Cartographie citoyenne avec uMap
Accompagner City Detective Challenge : créer une carte uMap basée sur OpenStreetMap pour cartographier les services municipaux d'un quartier.
Sonomètre avec micro:bit
Programmer une carte micro:bit V2 avec l'extension Datalogger pour enregistrer le niveau sonore à intervalles réguliers et exporter les données en CSV.
Capteur CO2 intérieur
Assembler et programmer un capteur CO2 avec SCD30, écran LCD RGB et bandeau NeoPixel sur NUCLEO, Arduino ou micro:bit via Vittascience.
Mesure d'isolation micro:bit
Programmer une carte micro:bit V2 avec un capteur DHT22/DHT11 pour mesurer la température et l'humidité et évaluer la qualité d'isolation.
Station air extérieur
Assembler une station de mesure de qualité de l'air extérieur (MICS6814, HM3301, DHT11, LCD) sur micro:bit, NUCLEO ou Arduino via Vittascience.
Reconnaissance de panneaux par IA
Utiliser Python et SignVisionAI ou Vittascience IA pour entraîner un modèle de reconnaissance d'images capable d'identifier des panneaux de signalisation.
Carte sonore avec micro:bit
Programmer une carte micro:bit V2 pour enregistrer le niveau sonore sur un parcours urbain et combiner les mesures avec des émotions ressenties.
Sonomètre STM32
Programmer une STM32 IoT Node avec écran LCD I2C pour mesurer l'intensité sonore et tester le pouvoir isolant de différents matériaux.
Capteur de sommeil micro:bit
Programmer une carte micro:bit V2 avec son accéléromètre intégré pour détecter les mouvements pendant le sommeil et analyser la qualité des nuits.