摘要：针对当下智慧农业教育存在实践环节薄弱、教学资源缺乏等状况，利用Arduino和Raspberry Pi等开源硬件平台，提出依靠开源硬件构建智慧农业教具的思路，融合物联网传感器技术和模块化课程体系，形成低成本、可扩充的教学实践平台。研究结果显示，设计的教具可以提升学生的跨学科实践能力，培养计算思维和创新能力，为智慧农业教育提供了新的范式。教学实验证明了设计教具的有效性，学生在系统设计、数据分析、解决问题等方面的能力均有明显提升，对推进农业教育现代化具有重要意义。

　　关键词：开源硬件；智慧农业；教具设计；物联网；教育创新

　　随着物联网、大数据与人工智能技术深度融合，智慧农业正成为农业现代化的主要驱动力，但当下智慧农业教育存在实践环节薄弱、教学资源与产业需求脱节等问题。传统教学以理论讲授为主，学生缺少真实场景下的技术应用体验，知识转化能力差，而且智慧农业技术更新迭代速度快，对教师的跨学科素养和实践能力要求高，但师资队伍普遍技术储备不足。

　　开源硬件的出现为解决上述问题带来了新的途径。Arduino，Raspberry Pi这类开源平台具备低成本，易获取且可编程的特性，可以支撑学生从硬件组装，数据采集直至系统整合的全过程操作。温州中学所打造的“S Farm”开源智慧农场项目就是典型例子，借助部署土壤湿度、光照强度等传感器，实现了对校园农场的智能灌溉与环境监测，学生在解决实际农业问题的时候体会到物联网技术的实际应用意义。开源硬件的模块化设计使得教师可根据教学目的自由改变实验内容，既能符合基本的教学要求，又可支撑高阶的创新项目开发，为跨学科融合赋予了天然的载体。

　　1.智慧农业教育现状与挑战

　　1.1传统教学模式的局限性

　　当下智慧农业教学大都是在高校或职校以理论授课为主，讲授的内容是传感器原理、数据处理等技术层面的内容，缺乏真正的农业场景做支撑[1]。农业物联网技术应用课程系统地讲解传感器选型、WSN无线组网技术等知识，在实践环节中，学生只能用Lab VIEW仿真平台模拟土壤湿度、光照强度等数据的采集过程，而不能接触Arduino开发板、土壤墒情传感器等硬件设备[2]，对传感器标定、多设备协同通信等系统集成环节的理解仅限于抽象概念。这种“重理论轻实践”的模式使学生很难把传感器信号调理、数据协议转换等知识转化为解决设施农业灌溉控制、温室环境调控等实际问题的能力，与智慧农业产业对“硬件操作-系统集成-场景应用”复合型人才的要求存在较大差距。传统教学资源更新跟不上技术迭代速度[3]，不能反映智慧农业的最新技术走向，例如深度学习算法在作物病虫害识别上的应用已经成为行业主流，但理论教学仍然以基于颜色特征提取的传统图像处理方法为主[4]，未提及YOLOv 8目标检测模型、迁移学习等前沿技术，致使学生所学知识与大疆农业、极飞科技等企业的实际项目脱节[5]。

　　1.2智慧农业教育需求分析

　　智慧农业具有跨学科特性，教育体系要打破学科壁垒，培养学生综合应用多学科知识解决复杂问题的能力，学生需具备多种核心能力。

　　技术应用能力：可以使用物联网传感器、智能控制设备这些硬件工具，做到对农业环境数据的及时采集和分析；系统设计能力：具有需求分析、方案设计到系统调试的全流程工程思维；创新实践能力：基于开源平台实现技术迭代与应用拓展，契合智慧农业技术的快速演进特性。

　　但是现有资源无法满足上述条件，首先建设一个专业级实验室需要大量资金采购高精度的农业传感器和智能装备，大部分院校很难承受这笔开销，其次学校教师缺乏产业工作经验，无法设计出贴近产业实际的教学案例。

　　2.开源硬件在智慧农业教育中的应用优势

　　2.1成本效益与可扩展性

　　开源硬件的低成本特性大大降低了实践教学的门槛，以Arduino为例，它的核心控制板价格不到百元，再加上土壤湿度传感器、温湿度传感器这些模块，就能搭建起一套完整的农业环境监测系统，总成本只有传统商用设备的1/10，这种经济性让中小学校和职业院校可以用较少的资金就能开展智慧农业教学，从而推进教育质量的有效提升。

　　开源硬件具有模块化属性，可灵活扩展。比如在基础监测系统上，增加继电器模块实现自动灌溉控制，或者增加摄像头模块实现对作物生长状态的识别，以适应不同的教学阶段。

　　2.2实践创新与跨学科融合

　　开源硬件给学生提供了“做中学”的实际操作平台，学生亲自装配硬件，编写控制程序，能直接领悟物联网系统的工作机制。例如在“智能灌溉系统”实验中，学生要根据土壤湿度数据，实时改变水泵的启动与停止逻辑，这就牵涉传感器数据搜集，阈值判定，设备操控等诸多技术环节，从而训练了学生的体系思维和解决问题的能力。

　　而且开源硬件的开放性推动了跨学科知识的融合，学生在项目中要综合运用电子电路、编程、农业科学等多学科知识，如依靠数据分析改良作物生长参数，或者用机器学习算法预估病虫害发生规律，这种跨学科整合能力正是智慧农业人才培养的关键。

　　3.智慧农业教具的设计与实现

　　3.1系统架构设计

　　设计的智慧农业教具采用具有感知层-传输层-应用层的三层架构、感知层用到的传感器有YL-69土壤湿度传感器，BH 1750光照强度传感器、DHT 11温湿度传感器等，用采集农业环境数据；传输层主要使用Arduino或者Raspberry Pi作为控制设备，然后通过ESP 8266 Wi-Fi模块上传数据到云端服务器；应用层是使用Node-RED建立一个可视化的监控系统界面，该系统能够实现对数据实时显示、历史查询以及远程操作的功能。

　　3.2硬件模块选择与集成

　　硬件设计遵循低成本、易操作为原则，核心组件包括Arduino Uno开发板：主控制器，数据采集和设备控制，支持多种编程语言（C++、Python）。

　　传感器模块：数字式与模拟式传感器结合，兼顾精度与成本，例如应用DHT 11温湿度传感器；

　　执行器模块：包括继电器（用于控制水泵与风扇）、舵机（用于控制灌溉阀门）等，以实现环境参数的闭环控制；

　　通信模块：通过ESP 8266 Wi-Fi模块进行无线数据传输，可以连接阿里云、乐联网等物联网平台。

　　硬件集成采用即插即用设计，学生利用杜邦线快速连接各个模块，简化操作难度，以土壤湿度传感器为例，它通过模拟接口与Arduino对接，输出的信号通过模数转换后交由程序执行阈值判断，再控制继电器开关水泵。

　　4.教学实践与效果评估

　　4.1教学实验设计

　　选取两个平行班(实验班32人，对照班30人)开展为期16周的教学实验。内容包括DHT 11温湿度传感器原理、Python数据可视化和Arduino与云端平台集成等,其中实验班通过PBL模式完成“智能温室控制系统”设计，包含基于Arduino Uno搭建监测节点，用ESP 8266传到阿里云，用Node-Red实现自动灌溉控制，小组还新增加了土壤EC值传感器改进水肥施用方案等。对照班采用课堂讲授配合Tinkercad仿真为主。从多个维度评价可知，实验班基础知识测试平均分为82.5分(对照班为68.3分)，传感器标定等实践题正确率高达78%(对照班仅为41%)，实践技能考试中，实验班平均用时为65分钟来完成硬件组装及程序调试(对照班用时达88分钟)，故障发生率为12%(对照班为37%)，85%的学生能够独自排除硬件故障。在项目作品成果评估中，实验班有82%的小组实现了远程操作，而且有11组应用了LSTM模型来预测温室的温度，小组利用Raspberry Pi摄像头配合SVM分类器达成对番茄早疫病81%的识别率(对照班只有37%完成了基础任务)。通过问卷调查发现，92%的实验班学生觉得实践的兴趣被增强，87%的学生能体会物联网的道理，81%的学生把编程和农业联系起来，但对照班仅仅有53%的学生感觉教学效果良好，68%的学生感觉所学知识支离破碎，这也证实了开源硬件教具对培养学生实践和创新能力的确切成效。

　　4.2数据分析与结果讨论

　　从实验结果来看，实验班在基础知识测试、实践技能考核以及项目成果评价方面都比对照班好，实验班的学生在传感器选择、电路连接、程序调试等实操环节的完成速度更快，系统出现故障的几率更低。项目成果中，实验班大多数小组实现了多传感器数据融合与远程控制功能，对照班达到同样水平的小组占比较低。

　　5.结论与展望

　　设计的基于开源硬件的智慧农业教具将低成本传感器、可编程控制器以及云端平台融合起来，形成一个开放、可扩展的教学实践环境。实证研究显示，这种教具可以切实改善学生的实践能力和革新思维，为智慧农业教育提供一种高效，可行的解决方案。

　　未来的研究可以从三个方向进行，在技术融合上可以使用CNN,YOLO这些更深层的算法以及Tensor Flow Lite的框架，使用Raspberry Pi进行作物病虫害的图像识别预警，使用RNN建立生长预测模型，还可以研究联邦学习在农业数据隐私保护的教育中的教学。教育资源开发可以基于教具的结构设计出一个“基础认知-系统集成-创新应用”的三级模块化课程体系。

参考文献：

　　[1]赵莹,魏峭嵘,张林,等.智慧农业教育背景下作物育种学课程教学改革与创新[J].智慧农业导刊,2025(9):29-32.

　　[2]杨炳会.开源硬件算法设计中时间控制的策略与教育价值[J].中国教育技术装备,2025(3):85-87.

　　[3]卢恩科,郭艺鹏.新农科背景下实验室在智慧农业创新创业教育中的作用与挑战[J].智慧农业导刊,2024(19):1-5.

　　[4]梁芳,胡菊,杨秀玲,等.基于“耕读教育-智慧教学”的智慧农业专业教材建设改革与创新研究[J].智慧农业导刊,2024(14):1-4.