[Dự án AI] BMI và thói quen vận động của học sinh trong lớp

Mục tiêu

Vận dụng numpy và pandas để tính chỉ số khối cơ thể (BMI), phân nhóm và so sánh với thói quen vận động — đồng thời rèn tư duy phản biện về giới hạn của một chỉ số thống kê đơn giản khi áp dụng cho cơ thể con người, đặc biệt ở lứa tuổi đang phát triển như học sinh THPT.

Thời lượng gợi ý: 2 tiết học (90 phút)

• Tiết 1 (cell 1-6): đạo đức khảo sát dữ liệu cơ thể, lý thuyết BMI và 2 thang phân loại, tính BMI và phân nhóm trên dữ liệu mẫu
• Tiết 2 (cell 7-12): so sánh vận động giữa các nhóm BMI, tư duy phản biện về giới hạn của BMI, áp dụng lên dữ liệu thật của lớp qua Tải CSV, thảo luận & vận dụng

Em sẽ làm được gì

• Tính chỉ số BMI đúng công thức bằng numpy
• Hiểu 2 thang phân loại BMI (thang quốc tế WHO và thang riêng cho người châu Á) và vì sao có sự khác biệt
• Phân nhóm dữ liệu bằng pandas.cut và đếm số lượng từng nhóm bằng value_counts
• So sánh thói quen vận động giữa các nhóm BMI bằng biểu đồ cột
• Giải thích được vì sao BMI chỉ là công cụ sàng lọc, không phải chẩn đoán sức khoẻ cá nhân — đặc biệt cần thận trọng khi áp dụng cho tuổi vị thành niên

Về đạo đức khảo sát (đọc kỹ trước khi dạy)

Đây là dự án dùng dữ liệu cơ thể (chiều cao, cân nặng) — nhạy cảm hơn hẳn các dự án khảo sát trước. Cell 1 hướng dẫn rất rõ: khảo sát phải ẩn danh, hoàn toàn tự nguyện, và học sinh nào không thoải mái chia sẻ số đo thật hoàn toàn có thể dùng số liệu GIẢ ĐỊNH tự nghĩ ra hoặc chỉ dùng bộ dữ liệu mẫu có sẵn — không ảnh hưởng gì đến việc hoàn thành bài. Thầy/cô nên nhấn mạnh với lớp: đây là bài luyện kỹ năng phân tích dữ liệu, tuyệt đối không dùng để so sánh, chê bai hay bàn tán về ngoại hình bất kỳ bạn nào.