Maintenant que vous avez regardé la vidéo et co-créé des objectifs d'apprentissage, vous êtes prêt à commencer à explorer AI Vision avec le robot de codage VEX AIM !
Vous réaliserez quatre explorations pour développer votre compréhension de la manière d’utiliser plus efficacement le capteur AI Vision. Grâce à ces explorations, vous commencerez à répondre aux questions suivantes :
- Jusqu'où et jusqu'où le capteur de vision IA du robot peut-il voir ?
- Comment la lumière affecte-t-elle la vision de l'IA du robot ?
- Que détecte l'IA Vision du robot ?
- La surface sur laquelle se trouve le robot affecte-t-elle la vision de l'IA ?
Dans chacune de ces explorations, vous commencerez par formuler une hypothèse sur la vision de l’IA. Vous passerez ensuite par le processus de test de ses capacités et de ses limites. Vous réfléchirez à votre hypothèse une fois que vous aurez rassemblé des données.
Maintenant que vous avez regardé la vidéo et co-créé des objectifs d'apprentissage, vous êtes prêt à commencer à explorer AI Vision avec le robot de codage VEX AIM !
Vous réaliserez quatre explorations pour développer votre compréhension de la manière d’utiliser plus efficacement le capteur AI Vision. Grâce à ces explorations, vous commencerez à répondre aux questions suivantes :
- Jusqu'où et jusqu'où le capteur de vision IA du robot peut-il voir ?
- Comment la lumière affecte-t-elle la vision de l'IA du robot ?
- Que détecte l'IA Vision du robot ?
- La surface sur laquelle se trouve le robot affecte-t-elle la vision de l'IA ?
Dans chacune de ces explorations, vous commencerez par formuler une hypothèse sur la vision de l’IA. Vous passerez ensuite par le processus de test de ses capacités et de ses limites. Vous réfléchirez à votre hypothèse une fois que vous aurez rassemblé des données.
Dans cette leçon, les élèves réaliseront quatre courtes explorations conçues pour les aider à développer une compréhension fondamentale du fonctionnement d'AI Vision. Chaque enquête devrait prendre environ 15 minutes et peut être complétée dans n'importe quel ordre.
Présentez aux élèves le format de cette leçon.
- Expliquez que les groupes réaliseront quatre explorations sur la vision de l’IA en utilisant la méthode scientifique. Chaque exploration demande aux élèves de regarder une vidéo, de formuler une hypothèse, de réaliser une activité et de réfléchir aux données collectées. Des cartes de tâches guideront chaque partie de l’exploration.
- Après avoir formulé une hypothèse, les groupes concevront et exécuteront des tests. Des exemples de variables ou de facteurs sont disponibles dans la vidéo ou sur la fiche de tâches si les élèves ont besoin d'aide.
- Une fois que tous les groupes auront terminé les quatre explorations, ils se réuniront pour faire converger leur réflexion sur la vision de l’IA et documenter leurs compréhensions communes. Ils doivent conserver leurs fiches de tâches et leurs notes de journal pour cette discussion.
Avant de commencer, assurez-vous que les élèves comprennent les attentes pour terminer les explorations. Ils peuvent être mis en œuvre simultanément, sous forme de stations que les élèves parcourent en rotation, ou vous pouvez demander à toute la classe de réaliser une exploration à la fois. Les attentes que vous souhaiterez peut-être définir incluent :
- Rôles des étudiants pour la participation et la collaboration.
- Comment nettoyer ou réinitialiser les explorations.
- Si vous mettez en œuvre les explorations sous forme de stations à parcourir en rotation, assurez-vous que les élèves comprennent :
- Comment ils sauront qu’il est temps de passer à la station suivante.
- Dans quel ordre doivent-ils terminer les explorations ?
Jusqu'où et jusqu'où le capteur de vision IA du robot peut-il voir ?
Dans cette exploration, vous déterminerez le champ de vision du capteur, d'abord pour les barils, puis pour les AprilTags. Le champ de vision (FOV), ou angle de vue, fait référence à la quantité de l'environnement que le capteur AI Vision peut détecter à un moment donné. Il est mesuré sous forme d'angle en degrés. Ceci est mesuré sous forme d'angle en degrés.
Regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment réaliser cette exploration.
Utilisez ces cartes de tâches pour enregistrer votre prédiction, terminer l’activité, discuter et réfléchir.
Dans cette exploration, vous déterminerez le champ de vision du capteur, d'abord pour les barils, puis pour les AprilTags. Le champ de vision (FOV), ou angle de vue, fait référence à la quantité de l'environnement que le capteur AI Vision peut détecter à un moment donné. Il est mesuré sous forme d'angle en degrés. Ceci est mesuré sous forme d'angle en degrés.
Regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment réaliser cette exploration.
Utilisez ces cartes de tâches pour enregistrer votre prédiction, terminer l’activité, discuter et réfléchir.
Dans cette exploration, les étudiants détermineront le champ de vision du capteur de vision AI en testant jusqu'où et dans quelle mesure l'IA Vision peut détecter les barils et les AprilTags.
Assurez-vous que les élèves disposent du matériel nécessaire pour marquer le champ de vision. Distribuez d’abord la carte de tâche Champ de vision – Barils (Google / .docx / .pdf). Vous pouvez utiliser du papier et des stylos, un champ et du ruban adhésif ou des marqueurs effaçables à l'eau, du papier graphique et des marqueurs comme indiqué dans la vidéo, ou toute autre combinaison qui fonctionne le mieux pour vous et vos élèves. Au fur et à mesure qu’ils terminent cette exploration, ils devront mesurer l’angle de leur champ de vision et auront besoin d’un rapporteur.
Pendant que les élèves partagent leurs mesures angulaires, attendez-vous à des nombres à 73° avec une plage de 2 degrés dans chaque direction. Cette valeur a été enregistrée dans un environnement contrôlé avec une surface blanche et un éclairage lumineux. Votre salle de classe peut produire des résultats légèrement différents. Si les groupes se situent en dehors de la fourchette attendue, encouragez-les à revoir leur processus de test pour s’assurer qu’ils suivent correctement les procédures.
Une fois que les élèves ont complété leur champ de vision avec un baril, distribuez la carte de tâche Champ de vision – AprilTags (Google / .docx / .pdf). Les groupes doivent clairement distinguer les deux champs de vision. Pour plus d'idées sur la façon de mettre en œuvre cette activité avec le matériel à votre disposition, contactez la communauté PD+
Circulez dans la salle pendant que les élèves terminent cette activité. Posez aux élèves des questions telles que :
- Que remarquez-vous à propos de la détection de l’objet lorsque vous l’éloignez du robot ?
- Vos données correspondent-elles à votre hypothèse ? Que découvrez-vous sur le champ de vision de l'IA Vision ?
- Existe-t-il une différence entre le champ de vision lors de la détection d'un baril et d'un AprilTag ? Pourquoi pensez-vous que c'est le cas ?
Comment la lumière affecte-t-elle la vision de l'IA du robot ?
Dans cette exploration, vous déterminerez comment les différentes conditions d’éclairage affectent AI Vision.
Regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment réaliser cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, vous déterminerez comment les différentes conditions d’éclairage affectent AI Vision.
Regardez la vidéo ci-dessous pour savoir comment réaliser cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, les étudiants détermineront comment différentes conditions d’éclairage affectent Vision.
Assurez-vous que les élèves disposent du matériel nécessaire pour modifier l’éclairage autour du robot. Distribuez d'abord la carte de tâche (Google / .docx / .pdf). L'éclairage peut être modifié en changeant la source lumineuse (lumières de la salle de classe, fenêtre, lampes de poche), la couleur de l'éclairage (chaud, brillant, coloré), la luminosité (couvrir le robot pour le rendre plus sombre, ajouter plus de lumière) ou d'autres idées. Si les étudiants ont besoin d’aide pour déterminer les facteurs à tester, fournissez-leur une liste plus restreinte de facteurs potentiels.
Pendant que les élèves testent chaque variable, ils doivent enregistrer : le facteur d'éclairage modifié, la position du canon, s'il est détecté et si AI Vision identifie correctement sa couleur.
Circulez dans la salle pendant que les élèves terminent cette exploration. Posez aux élèves des questions telles que :
- Comment l'éclairage affecte-t-il la détection du canon lorsqu'il est proche du robot ? Quand c'est plus loin ?
- Quelle variable d’éclairage a le plus impacté la détection ? Pourquoi pensez-vous que cela a eu un impact aussi important ?
- Comment la lumière affecte-t-elle la vision ? Les facteurs qui impactent la vision de l’IA correspondent-ils ou diffèrent-ils de notre vision en tant qu’humains ?
Que détecte l'IA Vision du robot ?
Dans cette exploration, vous étudierez quels objets du quotidien sont détectés par le capteur AI Vision comme des objets classés comme des barils et des ballons de sport.
Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus sur la manière dont vous réaliserez cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, vous étudierez quels objets du quotidien sont détectés par le capteur AI Vision comme des objets classés comme des barils et des ballons de sport.
Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus sur la manière dont vous réaliserez cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, les élèves étudieront comment différents objets peuvent être utilisés pour tromper le capteur AI Vision. Ils formuleront des hypothèses sur ce que l'IA Vision signalera comme étant du fret, des AprilTags ou un autre robot, puis testeront ces hypothèses et enregistreront leurs données.
Assurez-vous que les étudiants disposent du matériel nécessaire pour tromper l'IA Vision. Distribuez d'abord la carte de tâches (Google / .docx / .pdf). Cette exploration peut utiliser une grande variété de matériaux comme le contrôleur One Stick, des reconstructions d'objets en papier de construction, des impressions d'éléments comme des barils ou d'autres objets de la classe. Encouragez les élèves à essayer d’abord de trouver les objets de la classe qui ont le plus de chances d’être détectés avant de créer de nouveaux objets.
Encouragez les élèves à utiliser l’utilitaire AI Vision pour cette exploration. Pendant que les élèves testent, ils pourront voir l'objet piège tout en voyant ce qui est signalé par le capteur de vision AI.
Circulez dans la salle pendant que les élèves terminent cette exploration. Posez aux élèves des questions telles que :
- Quels modèles voyez-vous sur les objets détectés comme des ballons et des barils de sport ? Pourquoi pensez-vous que c'est le cas ?
- Y a-t-il un objet qui est plus souvent détecté que d’autres ? (c'est-à-dire ballon de sport, baril orange, baril bleu)
- Y a-t-il une différence dans vos données entre les objets pièges lorsqu'ils sont plus proches ou plus éloignés du robot ? Pourquoi pensez-vous que c'est le cas ?
La surface sur laquelle se trouve le robot affecte-t-elle la vision de l'IA ?
Dans cette exploration, vous testerez si la surface sur laquelle se trouve le robot affecte la vision de l'IA. Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus sur la manière dont vous allez réaliser cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, vous testerez si la surface sur laquelle se trouve le robot affecte la vision de l'IA. Regardez la vidéo ci-dessous pour en savoir plus sur la manière dont vous allez réaliser cette exploration.
Utilisez cette fiche de tâches (Google / .docx / .pdf) pour vous guider tout au long de l'exploration, y compris les hypothèses, la collecte de données, la discussion et les étapes de réflexion.
Dans cette exploration, les étudiants étudieront comment la surface sur laquelle se trouve le robot affecte les données de l'IA Vision. Ils formuleront des hypothèses sur l’effet (ou l’absence d’effet) de la surface sur la détection d’objets, puis testeront leurs idées et enregistreront les résultats.
Assurez-vous que les élèves disposent du matériel nécessaire pour tester différentes surfaces. Distribuez d'abord la carte de tâches (Google / .docx / .pdf). Cette exploration peut utiliser une grande variété d'options, notamment : de la moquette (de différentes couleurs et épaisseurs), des carreaux de linoléum, des sols en pierre, des parquets en bois, des plateaux de table, des miroirs, etc. Assurez-vous que les élèves savent où dans la classe ils peuvent aller pour trouver et tester ces surfaces.
Encouragez les élèves à utiliser l’utilitaire AI Vision au cours de cette exploration. Pendant que les étudiants testent, ils pourront voir les différentes surfaces tout en voyant ce qui est rapporté par l'IA Vision du robot.
Circulez dans la salle pendant que les élèves terminent cette exploration. Posez aux élèves des questions telles que :
- En quoi les surfaces que vous testez diffèrent-elles ? (couleur, taille, réflectivité, etc.).
- Quels modèles voyez-vous dans vos données lorsque vous testez les différentes surfaces ? Pourquoi pensez-vous que c'est le cas ?
Conclure
Maintenant que vous avez terminé les quatre explorations, il est temps de tirer des conclusions en classe !
Avant de commencer cette discussion en classe entière, assurez-vous de pouvoir énoncer clairement les conclusions de votre groupe pour chacune des quatre questions posées ci-dessus lors des explorations.
Vous vous sentez coincé ? Écrivez vos conclusions dans votre journal en utilisant cette phrase : ______________________ provoque ______________________ parce que ______________________.
Discutez des conclusions de votre groupe afin de parvenir à un consensus au sein de toute la classe.
Maintenant que vous avez terminé les quatre explorations, il est temps de tirer des conclusions en classe !
Avant de commencer cette discussion en classe entière, assurez-vous de pouvoir énoncer clairement les conclusions de votre groupe pour chacune des quatre questions posées ci-dessus lors des explorations.
Vous vous sentez coincé ? Écrivez vos conclusions dans votre journal en utilisant cette racine de phrase : ______________________ provoque ______________________ parce que ______________________.
Discutez des conclusions de votre groupe afin de parvenir à un consensus au sein de toute la classe.
Guidez les élèves pour qu’ils partagent leurs découvertes dans une discussion en classe entière. Les étudiants doivent utiliser leurs journaux et leurs fiches de tâches comme référence. L'objectif de la discussion est de développer une compréhension partagée des facteurs qui influencent la vision de l'IA du robot, sur la base des conclusions du groupe issues des explorations. Utilisez ces connaissances pour créer un artefact partagé auquel les élèves peuvent se référer lorsqu'ils codent avec les données AI Vision dans les leçons futures. Les artefacts possibles incluent :
- Un tableau d'ancrage
- Un tableau d'affichage
- Carte conceptuelle
- Un document partagé auquel les étudiants peuvent accéder numériquement ou ajouter à leurs journaux
En procédant à une exploration à la fois, encouragez les groupes à partager les conclusions et à étayer leurs affirmations par des preuves issues des explorations. Posez ensuite des questions de suivi pour aider à faire converger les compréhensions des élèves. Cela pourrait inclure des choses comme :
- Quelles données votre groupe a-t-il collectées pour étayer cette conclusion ?
- Comment cette conclusion se compare-t-elle à votre hypothèse ?
Pour les groupes qui ont du mal à articuler leurs conclusions, demandez-leur d’utiliser la phrase principale fournie pour guider leurs affirmations.
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