Ahora que has visto el video y has co-creado objetivos de aprendizaje, ¡estás listo para comenzar a explorar AI Vision con el robot de codificación VEX AIM!
Completará cuatro exploraciones para desarrollar su comprensión sobre cómo utilizar el sensor AI Vision de manera más efectiva. A través de estas exploraciones, comenzarás a responder las siguientes preguntas:
- ¿Qué tan lejos y ancho puede ver el sensor de visión de inteligencia artificial del robot?
- ¿Cómo afecta la luz a la visión de la IA del robot?
- ¿Qué detecta la visión de IA del robot?
- ¿La superficie en la que se encuentra el robot afecta la visión de la IA?
En cada una de estas exploraciones comenzarás formulando una hipótesis sobre la Visión de la IA. Luego pasarás por el proceso de probar sus capacidades y limitaciones. Reflexionarás sobre tu hipótesis una vez que hayas recopilado los datos.
Ahora que has visto el video y has co-creado objetivos de aprendizaje, ¡estás listo para comenzar a explorar AI Vision con el robot de codificación VEX AIM!
Completará cuatro exploraciones para desarrollar su comprensión sobre cómo utilizar el sensor AI Vision de manera más efectiva. A través de estas exploraciones, comenzarás a responder las siguientes preguntas:
- ¿Qué tan lejos y ancho puede ver el sensor de visión de inteligencia artificial del robot?
- ¿Cómo afecta la luz a la visión de la IA del robot?
- ¿Qué detecta la visión de IA del robot?
- ¿La superficie en la que se encuentra el robot afecta la visión de la IA?
En cada una de estas exploraciones comenzarás formulando una hipótesis sobre la Visión de la IA. Luego pasarás por el proceso de probar sus capacidades y limitaciones. Reflexionarás sobre tu hipótesis una vez que hayas recopilado los datos.
En esta lección, los estudiantes completarán cuatro exploraciones breves diseñadas para ayudarlos a desarrollar conocimientos fundamentales sobre cómo funciona AI Vision. Cada investigación debe tomar aproximadamente 15 minutos y se pueden completar en cualquier orden.
Presente a los estudiantes el formato de esta lección.
- Explique que los grupos completarán cuatro exploraciones sobre la visión de la IA utilizando el método científico. En cada exploración, los estudiantes miran un video, formulan una hipótesis, completan una actividad y reflexionan sobre los datos recopilados. Las tarjetas de tareas guiarán cada parte de la exploración.
- Después de formular una hipótesis, los grupos diseñarán y ejecutarán pruebas. Hay ejemplos de variables o factores disponibles en el video o en la tarjeta de tareas si los estudiantes necesitan ayuda.
- Una vez que todos los grupos hayan completado las cuatro exploraciones, se reunirán para converger sus pensamientos sobre la Visión de IA y documentar sus entendimientos compartidos. Deben conservar sus tarjetas de tareas y notas del diario para esta discusión.
Antes de comenzar, asegúrese de que los estudiantes comprendan las expectativas para completar las exploraciones. Se pueden implementar de manera simultánea, como estaciones por las que rotan los estudiantes, o se puede hacer que toda la clase complete una exploración a la vez. Las expectativas que quizás desee establecer incluyen:
- Roles del estudiante para la participación y colaboración.
- Cómo limpiar o reiniciar las exploraciones.
- Si está implementando las exploraciones como estaciones para rotar, asegúrese de que los estudiantes comprendan:
- Cómo sabrán que es el momento de pasar a la siguiente estación.
- ¿En qué orden deben completar las exploraciones?
¿Qué tan lejos y ancho puede ver el sensor de visión artificial del robot?
En esta exploración, determinará el campo de visión del sensor: primero para barriles y luego para AprilTags. El campo de visión (FOV), o ángulo de visión, se refiere a qué parte del entorno puede detectar el sensor AI Vision en un momento determinado. Se mide como un ángulo en grados. Esto se mide como un ángulo en grados.
Mire el vídeo a continuación para aprender cómo completar esta exploración.
Utilice estas tarjetas de tareas para registrar su predicción, completar la actividad, discutir y reflexionar.
En esta exploración, determinará el campo de visión del sensor: primero para barriles y luego para AprilTags. El campo de visión (FOV), o ángulo de visión, se refiere a qué parte del entorno puede detectar el sensor AI Vision en un momento determinado. Se mide como un ángulo en grados. Esto se mide como un ángulo en grados.
Mire el vídeo a continuación para aprender cómo completar esta exploración.
Utilice estas tarjetas de tareas para registrar su predicción, completar la actividad, discutir y reflexionar.
En esta exploración, los estudiantes determinarán el campo de visión del sensor de visión de IA probando qué tan lejos y qué tan amplio puede detectar la visión de IA los barriles y las AprilTags.
Asegúrese de que los estudiantes tengan los materiales necesarios para marcar el campo de visión. Distribuya primero la tarjeta de tarea Campo de visión – Barriles (Google / .docx / .pdf). Puede utilizar papel y bolígrafos, un campo y cinta adhesiva o marcadores de borrado húmedo, papel gráfico y marcadores como se muestra en el video, o cualquier combinación que funcione mejor para usted y sus estudiantes. A medida que completen esta exploración, necesitarán medir el ángulo de su campo de visión y necesitarán un transportador.
A medida que los estudiantes comparten sus medidas angulares, espere números en 73° con un rango de 2 grados en cualquier dirección. Este valor se registró en un entorno controlado con una superficie blanca e iluminación brillante; su aula puede producir resultados ligeramente diferentes. Si los grupos quedan fuera del rango esperado, anímelos a revisar su proceso de prueba para asegurarse de que están siguiendo los procedimientos correctamente.
Una vez que los estudiantes hayan completado su campo de visión con un barril, distribuya la tarjeta de tarea de Campo de visión – AprilTags (Google / .docx / .pdf). Los grupos deben distinguir claramente entre los dos campos de visión. Para obtener más ideas sobre cómo implementar esta actividad con los materiales disponibles, comuníquese con la Comunidad PD+.
Circule por el salón mientras los estudiantes completan esta actividad. Haga a los estudiantes preguntas como:
- ¿Qué observas sobre la detección del objeto a medida que lo alejas del robot?
- ¿Sus datos coinciden con su hipótesis? ¿Qué estás descubriendo sobre el campo de visión de AI Vision?
- ¿Existe alguna diferencia entre el campo de visión al detectar un barril y un AprilTag? ¿Por qué crees eso?
¿Cómo afecta la luz a la visión de la IA del robot?
En esta exploración, determinará cómo las diferentes condiciones de iluminación afectan la visión de IA.
Mire el vídeo a continuación para aprender cómo completar esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, determinará cómo las diferentes condiciones de iluminación afectan la visión de IA.
Mire el vídeo a continuación para aprender cómo completar esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, los estudiantes determinarán cómo las diferentes condiciones de iluminación afectan la visión de la IA.
Asegúrese de que los estudiantes tengan los materiales necesarios para modificar la iluminación alrededor del robot. Distribuya primero la tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf). La iluminación se puede modificar cambiando la fuente de luz (luces del aula, ventana, linternas), el color de la iluminación (cálida, brillante, coloreada), el brillo (cubriendo el robot para oscurecerlo, agregando más luz) u otras ideas. Si los estudiantes necesitan ayuda para determinar qué factores evaluar, proporcióneles una lista más pequeña de factores potenciales.
A medida que los estudiantes prueban cada variable, deben registrar: el factor de iluminación que se cambia, la posición del barril, si se detecta y si AI Vision identifica correctamente su color.
Circule por el salón mientras los estudiantes completan esta exploración. Haga a los estudiantes preguntas como:
- ¿Cómo afecta la iluminación a la detección del barril cuando está cerca del robot? ¿Cuando esta más lejos?
- ¿Qué variable de iluminación influyó más en la detección? ¿Por qué crees que tuvo un impacto tan grande?
- ¿Cómo afecta la luz a la visión? ¿Los factores que inciden en la Visión de la IA coinciden o difieren de nuestra visión como humanos?
¿Qué detecta la visión IA del robot?
En esta exploración, investigarás qué objetos cotidianos son detectados por el sensor AI Vision como objetos clasificados, como barriles y pelotas deportivas.
Mire el video a continuación para obtener más información sobre cómo completará esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, investigarás qué objetos cotidianos son detectados por el sensor AI Vision como objetos clasificados, como barriles y pelotas deportivas.
Mire el video a continuación para obtener más información sobre cómo completará esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, los estudiantes investigarán cómo se pueden usar diferentes objetos para engañar al sensor de visión de inteligencia artificial. Formularán hipótesis sobre lo que AI Vision informará como carga, AprilTags u otro robot, luego probarán esas hipótesis y registrarán sus datos.
Asegúrese de que los estudiantes tengan los materiales necesarios para engañar a la IA Vision. Distribuya primero la tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf). Esta exploración puede utilizar una amplia variedad de materiales, como el One Stick Controller, reconstrucciones de objetos en papel de construcción, impresiones de elementos como barriles u otros objetos del aula. Incentive a los estudiantes a que primero intenten encontrar objetos en el aula que tengan mayores posibilidades de ser detectados antes de crear objetos nuevos.
Anime a los estudiantes a utilizar la utilidad AI Vision para esta exploración. A medida que los estudiantes realizan la prueba, podrán ver el objeto engañoso y al mismo tiempo ver lo que informa el sensor de visión de IA.
Circule por el salón mientras los estudiantes completan esta exploración. Haga a los estudiantes preguntas como:
- ¿Qué patrones ves en los objetos que se detectan como pelotas deportivas y barriles? ¿Por qué crees eso?
- ¿Existe algún objeto que se detecte con más frecuencia que otros? (es decir, pelota deportiva, barril naranja, barril azul)
- ¿Hay alguna diferencia en sus datos entre los objetos truco cuando están más cerca o más lejos del robot? ¿Por qué crees eso?
¿La superficie en la que se encuentra el robot afecta la visión de la IA?
En esta exploración, probarás si la superficie en la que se encuentra el robot afecta la visión de la IA. Mire el video a continuación para obtener más información sobre cómo completará esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, probarás si la superficie en la que se encuentra el robot afecta la visión de la IA. Mire el video a continuación para obtener más información sobre cómo completará esta exploración.
Utilice esta tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf) para guiarlo a través de la exploración, incluidos los pasos de hipótesis, recopilación de datos, discusión y reflexión.
En esta exploración, los estudiantes investigarán cómo la superficie en la que se encuentra el robot afecta los datos de AI Vision. Formularán hipótesis sobre el efecto (o falta de efecto) de la superficie en la detección de objetos, luego probarán sus ideas y registrarán los resultados.
Asegúrese de que los estudiantes tengan los materiales necesarios para probar diferentes superficies. Distribuya primero la tarjeta de tareas (Google / .docx / .pdf). Esta exploración puede utilizar una amplia variedad de opciones que incluyen: alfombras (de diferentes colores y grosores), baldosas de linóleo, pisos de piedra, pisos de madera, tableros de mesa, espejos, etc. Asegúrese de que los estudiantes sepan dónde en el aula pueden ir para encontrar y probar esas superficies.
Anime a los estudiantes a utilizar la utilidad AI Vision durante esta exploración. A medida que los estudiantes realizan la prueba, podrán ver las diferentes superficies y al mismo tiempo ver lo que informa la visión de inteligencia artificial del robot.
Circule por el salón mientras los estudiantes completan esta exploración. Haga a los estudiantes preguntas como:
- ¿En qué se diferencian las superficies que estás probando? (color, tamaño, reflectividad, etc.).
- ¿Qué patrones ves en tus datos a medida que pruebas las diferentes superficies? ¿Por qué crees eso?
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Ahora que has completado las cuatro exploraciones, ¡es hora de sacar conclusiones como clase!
Antes de comenzar este debate con toda la clase, asegúrese de poder enunciar claramente las conclusiones de su grupo para cada una de las cuatro preguntas planteadas anteriormente durante las exploraciones.
Te sientes estancado? Escribe tus conclusiones en tu diario usando este esquema de oraciones: ______________________ causa ______________________ porque ______________________.
Discuta las conclusiones de su grupo para que puedan llegar a un consenso en toda la clase.
Ahora que has completado las cuatro exploraciones, ¡es hora de sacar conclusiones como clase!
Antes de comenzar este debate con toda la clase, asegúrese de poder enunciar claramente las conclusiones de su grupo para cada una de las cuatro preguntas planteadas anteriormente durante las exploraciones.
Te sientes estancado? Escribe tus conclusiones en tu diario usando este esquema de oraciones: ______________________ causa ______________________ porque ______________________.
Discuta las conclusiones de su grupo para que puedan llegar a un consenso entre toda la clase.
Guíe a los estudiantes para que compartan sus descubrimientos en una discusión con toda la clase. Los estudiantes deben usar sus diarios y tarjetas de tareas como referencia. El objetivo de la discusión es desarrollar una comprensión compartida de los factores que influyen en la Visión de IA del robot, basándose en las conclusiones grupales de las exploraciones. Utilice esos conocimientos para crear un artefacto compartido al que los estudiantes puedan recurrir mientras codifican con datos de AI Vision en lecciones futuras. Los posibles artefactos incluyen:
- Un gráfico de anclaje
- Un tablón de anuncios
- Mapa conceptual
- Un documento compartido al que los estudiantes pueden acceder digitalmente o agregarlo a sus diarios.
Tomando una exploración a la vez, anime a los grupos a compartir las conclusiones y respaldar sus afirmaciones con evidencia de las exploraciones. Luego haga preguntas de seguimiento para ayudar a que los conocimientos de los estudiantes converjan. Estos podrían incluir cosas como:
- ¿Qué datos recopiló su grupo para respaldar esa conclusión?
- ¿Cómo se compara esa conclusión con tu hipótesis?
Para los grupos que tienen dificultades para articular sus conclusiones, pídales que utilicen el enunciado proporcionado para guiar sus afirmaciones.
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