Antes de empezar
Pregunta esencial: ¿Cómo interactúan los robots con su entorno?
Comprensión de la unidad:
- Un sensor es un dispositivo que recopila y reporta datos sobre el entorno del sensor.
- La codificación de robots para interpretar datos de sensores permite que los robots ajusten sus acciones en función de condiciones cambiantes o inesperadas.
- El sensor de visión de inteligencia artificial del robot de codificación VEX AIM detecta e informa datos sobre objetos como barriles, pelotas deportivas y AprilTags.
- Los macrobloques en VEXcode AIM combinan múltiples comportamientos en un solo bloque para realizar tareas complejas.
Alineación de estándares
Asociación de Profesores de Ciencias de la Computación (CSTA)
- 1B-CS-02: Modelar cómo el hardware y el software de la computadora trabajan juntos como un sistema para realizar tareas.
- 1B-DA-07: Utilizar datos para resaltar o proponer relaciones de causa y efecto, predecir resultados o comunicar una idea.
- 1B-AP-08: Comparar y refinar múltiples algoritmos para la misma tarea y determinar cuál es el más apropiado.
- 1B-AP-10: Crear programas que incluyan secuencias, eventos, bucles y condicionales.
- 2-CS-02: Diseñar proyectos que combinen componentes de hardware y software para recopilar e intercambiar datos.
- 2-AP-15: Buscar e incorporar comentarios de los miembros del equipo y de los usuarios para perfeccionar una solución que satisfaga las necesidades de los usuarios.
- 2-AP-19: Documentar los programas para que sean más fáciles de seguir, probar y depurar.
- 3A-AP-22: Diseñar y desarrollar artefactos computacionales trabajando en roles de equipo utilizando herramientas colaborativas.
- 3B-AP-09: Implementar un algoritmo de inteligencia artificial para jugar un juego contra un oponente humano o resolver un problema.
Materiales necesarios (por grupo):
- Robot de codificación VEX AIM
- Controlador de un solo joystick
- 2 barriles de naranja
- 2 barriles azules
- 2 pelotas deportivas
- ID de etiqueta de abril 0
- Campo AIM (4 piezas y 8 paredes)
Para obtener más información sobre los bloques macro utilizados en esta unidad, consulte sección de la API VEX AIM.
Para obtener más información sobre la enseñanza de conceptos de IA con VEX, visita teachai.vex.com.
Tiempo sugerido para esta unidad: 6-9 sesiones
Si bien el ritmo variará de un aula a otra, el tiempo sugerido puede ayudarle a planificar de manera eficaz. Se considera que una 'sesión' dura aproximadamente entre 45 y 50 minutos. Usted conoce mejor a sus estudiantes, así que ajuste el tiempo según sea necesario para satisfacer mejor las necesidades de sus estudiantes en su entorno.
- Introducción: 1 sesión
- Lección 1: 1-2 sesiones
- Explorando un proyecto de ejemplo: 1 sesión
- Lección 2: 1-2 sesiones
- Desafío de unidad: 2-3 sesiones
Esta unidad le presentará el sensor de visión de inteligencia artificial del robot de codificación VEX AIM. Aprenderá cómo el sensor permite que su robot responda y se adapte a los cambios en su entorno, como diferentes objetos o nuevas posiciones. Utilizarás AI Vision para codificar el robot para que recoja y entregue barriles y patee pelotas deportivas ubicadas aleatoriamente en el campo. ¡Al final de la unidad, participarás en un desafío cronometrado para recolectar pelotas deportivas y patear dos goles!
Mira el vídeo a continuación para ver el robot:
- Recoge pelotas deportivas de cualquier lugar del campo.
- Marca goles desde cualquier lugar del campo.
Después de ver el vídeo, tendréis una discusión en clase sobre él. Registre sus respuestas a las siguientes preguntas en su diario, para ayudar a estructurar sus pensamientos en preparación para la discusión:
- ¿Cómo crees que el robot sabe encontrar las pelotas deportivas incluso cuando cambian de posición?
- ¿Cómo crees que el sensor de visión de IA podría ayudar a tu robot a moverse con precisión y exactitud?
- ¿Qué ves en el vídeo que apoya tus ideas?
- ¿Qué preguntas tienes sobre la codificación con el sensor de visión IA?
- ¿Qué habilidades y conocimientos necesitarás desarrollar para completar el desafío?
Después de ver el vídeo, tendréis una discusión en clase sobre él. Registre sus respuestas a las siguientes preguntas en su diario, para ayudar a estructurar sus pensamientos en preparación para la discusión:
- ¿Cómo crees que el robot sabe encontrar las pelotas deportivas incluso cuando cambian de posición?
- ¿Cómo crees que el sensor de visión de IA podría ayudar a tu robot a moverse con precisión y exactitud?
- ¿Qué ves en el vídeo que apoya tus ideas?
- ¿Qué preguntas tienes sobre la codificación con el sensor de visión IA?
- ¿Qué habilidades y conocimientos necesitarás desarrollar para completar el desafío?
Después de que los estudiantes hayan visto el video, siga el procedimiento establecido para facilitar un debate en toda la clase para obtener las observaciones de los estudiantes y prepararlos para la creación conjunta de objetivos de aprendizaje para la unidad.
A continuación, ayude a los estudiantes a hacer una conexión del mundo real con el contenido de esta unidad y a involucrar conocimientos previos utilizando la siguiente indicación:
¿Cuáles son algunos ejemplos de sensores que ves en la vida cotidiana? ¿Qué tipos de información detectan estos sensores? ¿Cómo ayudan a las máquinas o a las personas a responder a las condiciones cambiantes? Los estudiantes pueden sugerir:
- Puertas automáticas en tiendas que se abren al detectar movimiento.
- Detectores de humo que detectan el humo y nos advierten del incendio.
- Termostatos que detectan los cambios de temperatura para mantener las habitaciones cómodas.
- Automóviles que utilizan cámaras de respaldo o sensores de estacionamiento para ayudar a los conductores a evitar obstáculos.
- Teléfonos que ajustan el brillo de la pantalla automáticamente según los niveles de luz circundantes.
Co-creación de objetivos de aprendizaje
Ahora que has visto el video, sabes que codificarás el robot para interactuar con objetos en su entorno usando el sensor de visión IA, incluso si el robot o los objetos cambian de posición. Piensa en lo que necesitarás saber y poder hacer para lograrlo. Usted co-creará objetivos de aprendizaje con su grupo y su maestro para que tengan una comprensión compartida de sus objetivos de aprendizaje para esta unidad.
Registra tus objetivos de aprendizaje en tu diario. Volverá a estos objetivos de aprendizaje más adelante en la unidad para reflexionar sobre su progreso y planificar el aprendizaje futuro.
Ahora que has visto el video, sabes que codificarás el robot para interactuar con objetos en su entorno usando el sensor de visión IA, incluso si el robot o los objetos cambian de posición. Piensa en lo que necesitarás saber y poder hacer para lograrlo. Usted co-creará objetivos de aprendizaje con su grupo y su maestro para que tengan una comprensión compartida de sus objetivos de aprendizaje para esta unidad.
Registra tus objetivos de aprendizaje en tu diario. Volverá a estos objetivos de aprendizaje más adelante en la unidad para reflexionar sobre su progreso y planificar el aprendizaje futuro.
Guíe a los estudiantes como clase entera a través del proceso de -creación de objetivos de aprendizaje.
- Haga una lluvia de ideas con los estudiantes sobre lo que necesitarán saber para completar las actividades que se muestran en el video de arriba. Enmarque estas afirmaciones como “puedo”.
- Algunos ejemplos de declaraciones de “Puedo” para esta unidad incluyen:
- Puedo codificar el robot para que recoja una pelota deportiva desde cualquier lugar del campo, incluso si su posición cambia.
- Puedo usar el sensor de visión IA para ayudarme a apuntar a un objetivo y patear una pelota a través de él.
- Algunos ejemplos de declaraciones de “Puedo” para esta unidad incluyen:
- Co-crear objetivos de aprendizaje basados en esa lista.
Para obtener más orientación sobre cómo crear conjuntamente objetivos de aprendizaje con sus estudiantes, este artículode la biblioteca VEX. Luego, vaya más allá y aprenda más sobre la co-creación de objetivos de aprendizaje con esta lección de una clase magistral de VEX PD+.
Seleccione Siguiente > para comenzar a codificar su robot para utilizar la retroalimentación del sensor.