KMITL Innovation Expo 2025 Logo

The Development of a Card game to Enhance Learning about Urban Agriculture.

The Development of a Card game to Enhance Learning about Urban Agriculture.

Abstract

Currently, urban agriculture is gaining increasing attention as it helps enhance food security and expand green spaces in cities. However, some people remain uninterested in urban farming, possibly due to living in urban areas or having limited space, making them perceive agriculture as something distant from their daily lives. The development of an urban agriculture card game aims to promote learning about urban farming through an engaging and enjoyable gameplay experience.

Objective

การทำเกษตรในเมืองได้รับความสนใจอย่างแพร่หลาย โดยใช้พื้นที่ว่างในเมืองเพื่อทำการปลูกพืชหรือเลี้ยงสัตว์เพื่อเพิ่มความมั่นคงทางอาหารและพื้นที่สีเขียว การเรียนรู้ผ่านเกมช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้นและสนุกสนาน ทั้งปัจจุบันบอร์ดเกมหรือการ์ดเกมได้รับความนิยมอย่างมากจึงมีความสนใจและเล็งเห็นวิธีการเรียนรู้ผ่านการเล่นการ์ดเกมที่ได้ทั้งความสนุกสนานและความรู้ผ่านกลไกของเกม เพื่อสร้างความเข้าใจและตระหนักถึงความสำคัญของการเกษตรในชีวิตประจำวัน

Other Innovations

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Detection of Durian Leaf Diseases Using Image Analysis and Artificial Intelligence

Durian is a crucial economic crop of Thailand and one of the most exported agricultural products in the world. However, producing high-quality durian requires maintaining the health of durian trees, ensuring they remain strong and disease-free to optimize productivity and minimize potential damage to both the tree and its fruit. Among the various diseases affecting durian, foliar diseases are among the most common and rapidly spreading, directly impacting tree growth and fruit quality. Therefore, monitoring and controlling leaf diseases is essential for preserving durian quality. This study aims to apply image analysis technology combined with artificial intelligence (AI) to classify diseases in durian leaves, enabling farmers to diagnose diseases independently without relying on experts. The classification includes three categories: healthy leaves (H), leaves infected with anthracnose (A), and leaves affected by algal spot (S). To develop the classification model, convolutional neural network (CNN) algorithms—ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet—were employed. Experimental results indicate that the classification accuracy of ResNet-50, GoogleNet, and AlexNet is 93.57%, 93.95%, and 68.69%, respectively.

Read more
The increasing of quality and value-added product of mango : Case study of mango (Mangifera indica L.)

วิทยาลัยเทคโนโลยีและนวัตกรรมวัสดุ

The increasing of quality and value-added product of mango : Case study of mango (Mangifera indica L.)

-

Read more
EV conversion for a pick-up truck taxi

คณะวิศวกรรมศาสตร์

EV conversion for a pick-up truck taxi

ยานยนต์ไฟฟ้าดัดแปลง

Read more