Hrát

Část 1 – Krok za krokem

1. InstrukceSdělte studentům, že budou ručně přesouvat kódovou základnu po povrchu mostu, aby mohli monitorovat a zaznamenávat data o různých úsecích. Zaznamenají data o světle oka, části můstku, hodnotě odstínu a barvě do tabulky odstínů na listu sběru dat. Podívejte se na video níže a uvidíte příklad ruky, která pohybuje robotem po barevných dílcích na dlaždici, aby se viděl odstín každého dílku. V jednom rohu projektu GO Blocks je uvedeno „Při spuštění vypnout světlo očí“ a v druhém rohu se zobrazují data senzoru „Odstín očí ve stupních“, která se aktualizují v reálném čase.
   Video soubor
2. Modelujte, jak budou zobrazovat a zaznamenávat data z očního senzoru, zatímco se robot pohybuje po mostě. Použijte nastavení jedné skupiny a ujistěte se, že studenti vidí monitor ve VEXcode GO jasně. Studenti se mohou shromáždit kolem nastavení nebo promítnout VEXcode GO pro celou třídu.
   • Model pro studenty, jak sledovat data z očního senzoru ve VEXcode GO. (Studenti pak budou postupovat podle kroků pro sledování a zaznamenávání dat pro zbývající úseky ve svých skupinách.) 
     • Začněte tím, že studentům ukážete, jak připojit Brain na jejich Code Base k jejich zařízení ve VEXcode GO. Vzhledem k tomu, že se kroky připojení mezi zařízeními liší, naleznete konkrétní kroky pro připojení VEXcode GO Brain k počítači nebo tabletu v části Připojení článků knihovny VEXcode GO VEX.
     • Budou také muset nakonfigurovat VEXCode GO pro Code Base. V případě potřeby modelujte kroky z článku Configure a Code Base VEX Library a zajistěte, aby studenti viděli bloky hnacího ústrojí v panelu nástrojů.
       • Všimněte si, že aby bylo možné připojit oční senzor, musí být VEXcode GO nakonfigurován pro Code Base a mozek musí být spárován a připojen k VEXcode GO.

     • Přetáhněte blok Nastavit oční světlo do pracovního prostoru a připojte jej k bloku Kdy začalo. 

       

     • Pomocí rozevírací nabídky nastavte oční světlo na „vypnuto“. Přidání tohoto bloku do projektu je nezbytné, protože výchozí nastavení očního světla je „zapnuto“ a my nejprve shromáždíme data očního senzoru s vypnutým světlem. Vysvětlete studentům, že budou shromažďovat data se zapnutým světlem v části hry 2.

       

   • Model pro studenty, jak přidat oční odstín ve stupních do monitoru ve VEXcode GO.

     • V panelu nástrojů vyberte blok Odstín oka ve stupních a přetáhněte jej do ikony Monitor v pracovním prostoru, jak je znázorněno v tomto videu.  

       Video soubor

     • Po přidání bloku se monitor automaticky otevře a studenti mohou vidět odstín oka ve stupních v části Senzory, jak je znázorněno zde. 

       

     • Všimněte si, že v monitoru pro odstín oka může být předem vyplněna výchozí hodnota ve stupních. Tato hodnota se změní po spuštění projektu.  
   • Jakmile studenti vytvoří svůj projekt, nechte je pojmenovat svůj projekt jako hodnotu Hue a uložit jej do svého zařízení. Postup pro uložení projektu VEXcode GO naleznete v části Otevřít a uložit v knihovně VEXcode GO VEX.
   • Ukažte studentům, jak připojit Brain na jejich Code Base k jejich zařízení ve VEXcode GO. Vzhledem k tomu, že se kroky připojení mezi zařízeními liší, naleznete konkrétní kroky pro připojení VEXcode GO Brain k počítači nebo tabletu v části Připojení článků knihovny VEXcode GO VEX.

   • Pro zahájení projektu zvolte Start. 

     

   • Model pro studenty, jak držet kódovou základnu za účelem sledování hodnoty pro první část mostu. Umístěte kolečka Code Base proti dlaždici pomocí očního senzoru přes první žlutý paprsek, jak je znázorněno zde. 

     Nastavení

   • Upozorněte studenty na hodnoty odstínu uvedené v monitoru a na to, jak se mění v reálném čase, když se robot pohybuje. Pokud studenti potřebují další vizuál tohoto procesu, ukažte jim video znovu v kroku „Instruct“ v části Play Part 1.
   • Model pro studenty, jak zaznamenávat data na Data Collection Sheet. Studenti zaznamenají data o očním světle, úseku mostu, nahlášené hodnotě odstínu a barvě na odstínovém grafu.

     • Zaznamenejte údaje o hodnotě světla a odstínu pro první část, jak je znázorněno zde.  

       

     • Pomocí odstínového grafu určete barvu, která se vyrovná s vykázanou hodnotou odstínu.

       Tabulka

     • Zaznamenejte barvu na list sběru dat, jak je znázorněno zde. 

       

     •  Poté, co studenti shromáždí svá data, měli by projekt zastavit stisknutím tlačítka Stop na panelu nástrojů.

       

3. Usnadněte konverzace se studenty, kteří sledují a zaznamenávají údaje o hodnotách odstínů a barvách pro oddíly 2, 3, 4 a 5 ve svých skupinách.

   Chcete-li studentům pomoci více přemýšlet o funkčnosti očního senzoru, zeptejte se jich na hodnoty, které vidí v monitoru. 

   • Proč si myslíte, že se hodnoty odstínu v monitoru mění tak často?
   • Čeho si všimnete o poloze očního senzoru ve vztahu k nahlášené hodnotě? Mění se, když je blíže nebo dále od mostu, nebo na různých místech úseku? Proč si myslíte, že tomu tak je?

   Povzbuzujte studenty, aby přemýšleli o spojení mezi barvou a světlem kladením otázek, jako jsou: 

   • Myslíte si, že by se hodnoty odstínu hlášené očním senzorem změnily, kdybychom zhasli světla v naší třídě? Proč nebo proč ne? 
   • Co kdybychom vyšli ven do jasného slunce? Myslíš, že by to něco změnilo? Proč nebo proč ne? 

   Pomozte studentům přemýšlet o podobnostech a rozdílech mezi tím, jak oční senzor hlásí data týkající se barev, a tím, jak vnímají barvy, položením otázek, jako jsou: 

   • Jak robot hlásí „barevné“ informace?
   • Jak se to liší od toho, jak oznamujeme informace o barvách, které vidíme kolem sebe? 
   • Vidíme mnoho odstínů barev, dokáže robot rozlišit i různé odstíny barev? Jak to víš? 

   Pokud studenti dokončí list sběru dat brzy a potřebují další výzvu, požádejte je, aby prozkoumali data o očních senzorech nahlášená pro jejich most v tmavší oblasti učebny. Jsou data odlišná, když je méně světla? 

   Tip pro učitele: Studenti si mohou všimnout, že nahlášené hodnoty odstínu pro černou, bílou nebo šedou (jako barvy na dlaždici) jsou nespolehlivé. Je to proto, že černá je v podstatě nepřítomnost barvy a bílá je v podstatě kombinací všech barev. Oční senzor nedokáže přesně číst odstíny černé a bílé, protože nedokáže účinně detekovat přítomnost nebo nepřítomnost všech barev.  Proto se hlášená hodnota odstínu nemusí shodovat s tím, co vnímáme jako barvu.

4. Připomenout studentům, aby se střídali při sledování a zaznamenávání dat. Jeden student může držet robota, zatímco druhý zaznamenává data pro první sekci, pak mohou obchodovat pro další sekci. Ujistěte se, že každý student dostane příležitost manipulovat s robotem a úspěšně zaznamenávat data.
5. Zeptejtese Zeptejte se, jak si myslí, že by mohl být oční senzor použit v reálném životě. Jaké jsou některé situace, ve kterých by mohla být užitečná schopnost detekovat a hlásit hodnoty odstínu nebo údaje o barvách? Napadá vás něco ve škole nebo doma, kde byste mohli použít oční senzor, který by vám pomohl vyřešit problém?

1. Poučte studenty, že nyní budou testovat své předpovědi, a rozsviťte světlo Eye, abyste přidali další světlo. Studenti budou postupovat stejným způsobem, jako v první části hry, ale nejprve změní svůj projekt tak, aby se „rozsvítilo“ oční světlo, takže světlo na senzoru svítí na povrchu mostu. Podívejte se na video níže a uvidíte příklad ruky, která pohybuje robotem po barevných dílcích na dlaždici, aby si prohlédla odstín každého dílku, tentokrát se zapnutým světlem oka. V jednom rohu projektu GO Blocks je uvedeno „Při spuštění zapněte světlo očí“ a v druhém rohu se zobrazují data senzoru „Odstín očí ve stupních“, která se aktualizují v reálném čase.
   Video soubor
2. Modelový model pro studenty, jak zapnout světlo Eye a shromažďovat data pro testování jejich předpovědí. Použijte nastavení jedné skupiny a ujistěte se, že studenti vidí monitor ve VEXcode GO jasně. Studenti se mohou shromáždit kolem nastavení nebo promítnout VEXcode GO pro celou třídu.

   • Pomocí rozevíracího seznamu bloku Nastavit oční světlo nastavte oční světlo na „zapnuto“, jak je znázorněno zde. 

     

   • Model pro studenty, jak sledovat data pro první část mostu se zapnutým očním světlem.

     •  Ukažte studentům, jak držet kódovou základnu s očním senzorem nad první částí mostu, přičemž světlo svítí na paprsek, jak je znázorněno zde. 

       

        

     • Upozorněte studenty na hodnoty uvedené v monitoru a na to, jak se mění v reálném čase, když se robot pohybuje. 
   • Model pro studenty, jak zaznamenávat data na Data Collection Sheet. Studenti zaznamenají data o očním světle, úseku mostu, nahlášené hodnotě odstínu a barvě na odstínovém grafu.
     • Zaznamenejte hodnotu odstínu pro první část, jak je znázorněno zde.
   • Pomocí odstínového grafu určete barvu, která se vyrovná s vykázanou hodnotou odstínu.

   • Tabulka

   •  Zaznamenejte barvu na list sběru dat, jak je znázorněno zde.

     

      

   • Poté, co studenti shromáždí svá data, měli by projekt zastavit stisknutím tlačítka Stop na panelu nástrojů.

     

3. Usnadněte konverzace o vlivu očního světla na hlášené hodnoty, protože studenti monitorují a zaznamenávají data pro zbývající části mostu se zapnutým očním světlem. Jakmile studenti zaznamenají data se zapnutým očním světlem, měli by určit, zda je jejich predikce podpořena daty.

   Pomozte studentům porovnat údaje, které shromažďují pomocí očního světla, s tím, co shromažďují se zhasnutým světlem, tím, že jim položíte otázky jako: 

   • Čeho si všimnete na nahlášených hodnotách odstínu při zapnutém očním světle? Liší se od hodnot, které jste zaznamenali při vypnutém světle? 
   • Proč si myslíte, že jsou hodnoty jiné?
   • Liší se barvy na odstínovém grafu se zapnutým očním světlem? Proč nebo proč ne? 

   Usnadněte konverzace o tom, zda data, která studenti shromažďují, podporují jejich předpovědi. Ptejte se například: 

   • Jaká byla vaše předpověď? Proč jsi to předpověděl? 
   • Podporují vaše údaje vaši předpověď? Proč nebo proč ne? 
     • Nechte studenty odpovědět na tuto otázku na listu sběru dat, pod jejich predikcí, aby se mohli zúčastnit konverzací v sekci Sdílet.

   Povzbuďte studenty, aby přemýšleli o tom, jak jsou data z očního senzoru ovlivněna světlem. Ptejte se například:

   • Jaké další údaje byste mohli shromáždit na podporu předpovědi, že množství světla ovlivňuje údaje hlášené očním senzorem? 
   • Jak si myslíte, že by sběr dat v tmavším prostředí ovlivnil data? Proč? 
   • Jaké závěry můžete vyvodit o světle a barvě z dat, která jste dnes shromáždili? 

   Pokud studenti dokončí monitorování a zaznamenávání dat se zapnutým očním světlembrzy a potřebují další výzvu, nechte je přidat do svého projektu napájecí blok Set eye light.

   

   Studenti mohou změnit parametr pro zvýšení nebo snížení světelného výkonu. Nechte je spustit svůj projekt a sledovat a zaznamenávat data. Mohou předpovědět, jak si myslí, že zvýšení nebo snížení výkonu světla změní hlášené hodnoty odstínu, a poté tuto předpověď otestovat, aby odpověděli na otázku, jak jsou data hlášená očním senzorem ovlivněna změnou výkonu světla? 

4. Připomenout studentům, že by měli vyhodnotit, zda jejich předpověď byla správná, jakmile shromáždí svá data. Pokud ano, skvělé! Povzbuďte je, aby shromáždili další data na podporu svých předpovědí. Pokud tomu tak nebylo, je to také v pořádku, ale povzbuzujte k tomu, abyste zjistili, co se liší mezi tím, co si mysleli, že se stane, a tím, co ukázala data.
5. Zeptejte se studentů, jak by mohl být senzor, jako je oční senzor, použit ve vnitřních nebo venkovních situacích. Jak může sluneční světlo, světlo ve třídě, jasná světla nebo noční tma ovlivnit to, k čemu lze senzor použít?