การออกแบบ HMI และแดชบอร์ด
บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่พัฒนาทักษะนี้”| บทเรียน | หลักสูตร | พัฒนาถึงระดับ |
|---|---|---|
| จอสัมผัสและ widget ตัวแรก | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L1 รู้จัก |
| event loop: แตะจอแล้วไฟจริงติด | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L1 รู้จัก |
| ลงมือทำ: แผงควบคุมสัมผัสของเรา และ widget ขั้นต่อไป | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| กรองสัญญาณ: EMA กับ Median แล้วแกะโค้ดเกจ | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: เกจลูกบิดกับแถบสัมผัส | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| gyro ฟิลเตอร์ complementary และโค้ดเครื่องวัดระดับ | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: เครื่องวัดระดับดิจิทัล | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ui.Chart: กราฟหลาย series และคาบเวลาของลูปจริง | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ออกแบบ HMI: การ์ด ลำดับสายตา สี และงบ widget | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ประกอบแดชบอร์ด: สี่การ์ดในลูปเดียว | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: Mini-HMI Dashboard และการทดสอบ 10 นาที | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| โครงตั้งต้น: Sense Decide Show Send | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| สร้างและนำเสนอ AIoT mini-product | AIoT in Action: จากหน้าจอสัมผัสสู่แพลตฟอร์ม IoT (MicroPython) | L2 ทำตามแนวทาง |
| รับข้อความด้วย textarea และ keyboard | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| โครง navigation: แถบเมนู หน้า และการสลับหน้า | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| สแกน Wi-Fi และแสดงรายการเครือข่าย | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| เก็บโปรไฟล์ Wi-Fi ลงหน่วยความจำถาวร | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| ภาพการเคลื่อนไหว 6 แกนจาก BMI270 | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| ตัวบ่งชี้ความชื้นและอุณหภูมิจาก SHT4x | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| Motion radar: วาดทิศการเคลื่อนไหวแบบ polar | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L3 ทำได้เอง |
| ไมโครโฟน PDM สเตอริโอและ level meter | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| SensorHub: แดชบอร์ดรวมเซนเซอร์ทุกตัว (งานปิดชุด) | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L3 ทำได้เอง |
| ปุ่มกดบนบอร์ดฐานและเมนูที่ไม่ใช้จอสัมผัส | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| อ่านแรงดันอนาล็อกด้วย SAR ADC 12 บิต | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| CAN bus 500 kbps: ส่ง heartbeat และอ่านเฟรม | TESAIoT Firmware Stack: เฟิร์มแวร์ภาษา C บน TESAIoT Dev Kit | L2 ทำตามแนวทาง |
| จากตัวเลขดิบสู่ปริมาณทางฟิสิกส์: มุมเอียง พลังงาน ความสูง และ dBFS | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L1 รู้จัก |
| ลงมือทำ: เกจฟิสิกส์สี่ตัวบนจอ | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: ตัวจำแนกความสบายด้วยกฎ | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: สเปกตรัมสดจาก IMU | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L1 รู้จัก |
| หกโมเดลกับ edge_ai API: แอปที่โฟกัสโมเดลเดียว | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
| ลงมือทำ: แอปโฟกัสของเราเอง | Edge AI Developer: จากเซนเซอร์สู่โมเดลบนอุปกรณ์ | L2 ทำตามแนวทาง |
บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทเรียนที่ประเมินทักษะนี้”| บทเรียน | ระดับ | หลักฐาน |
|---|---|---|
| ลงมือทำ: เครื่องวัดระดับดิจิทัล | L2 ทำตามแนวทาง | practice/s06_digital_level.py |
| ลงมือทำ: Mini-HMI Dashboard และการทดสอบ 10 นาที | L2 ทำตามแนวทาง | practice/s08_dashboard.py |
| สร้างและนำเสนอ AIoT mini-product | L2 ทำตามแนวทาง | practice/s12_capstone_starter.py |
| SensorHub: แดชบอร์ดรวมเซนเซอร์ทุกตัว (งานปิดชุด) | L3 ทำได้เอง | วิดีโอแดชบอร์ดบนบอร์ดจริง 1 นาที พร้อมคำอธิบายการออกแบบ |
บทบาทที่ใช้ทักษะนี้
หัวข้อที่มีชื่อว่า “บทบาทที่ใช้ทักษะนี้”ยังไม่มีโปรไฟล์บทบาทที่ระบุทักษะนี้
ระดับความสามารถ
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ระดับความสามารถ”- L1 รู้จัก · Bloom: remember/understand
- L2 ทำตามแนวทาง · Bloom: apply (scaffolded)
- L3 ทำได้เอง · Bloom: apply/analyse
- L4 มืออาชีพ · Bloom: analyse/evaluate
- L5 ออกแบบและนำทีม · Bloom: evaluate/create
ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE
หัวข้อที่มีชื่อว่า “ใช้อ้างอิงใน Open Badges 3.0 และ CASE”UUID: 376d395b-276d-5a8a-874c-c9d6baeb4ba5
{ "type": [ "Alignment" ], "targetName": "HMI & Dashboard Design", "targetUrl": "https://tesaiot.github.io/tesa-qualification-program/skills/gui.hmi/", "targetCode": "gui.hmi", "targetFramework": "TESA Embedded Systems Skill Map 0.1.0", "targetType": "CFItem"}ข้อมูลแผนที่ทักษะเผยแพร่ภายใต้ CC BY-SA 4.0 ดัดแปลงจาก Embedded Systems Engineering Roadmap ของ Meysam Parvizi
TESA Open Knowledge · © 2026 สมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) · CC BY-NC 4.0
เนื้อหาเผยแพร่ภายใต้ CC BY-NC 4.0 นำไปใช้ต่อในงานที่ไม่ใช่เพื่อการค้าได้ โปรดอ้างอิงสมาคมสมองกลฝังตัวไทย (TESA) ทุกครั้ง · วิธีอ้างอิง TESA