Ora che hai guardato il video e hai co-creato gli obiettivi di apprendimento, sei pronto per iniziare a esplorare AI Vision con il robot di codifica VEX AIM!
Completerai quattro esplorazioni per sviluppare la tua comprensione di come utilizzare il sensore AI Vision in modo più efficace. Attraverso queste esplorazioni, inizierai a rispondere alle seguenti domande:
- Quanto lontano e in quale area può vedere il sensore di visione AI del robot?
- In che modo la luce influenza la visione AI del robot?
- Cosa viene rilevato dalla visione AI del robot?
- La superficie su cui si trova il robot influenza la visione dell'IA?
In ciascuna di queste esplorazioni inizierai formulando un'ipotesi sulla visione dell'intelligenza artificiale. Successivamente, ne testerai le capacità e i limiti. Una volta raccolti i dati, rifletterai sulla tua ipotesi.
Ora che hai guardato il video e hai co-creato gli obiettivi di apprendimento, sei pronto per iniziare a esplorare AI Vision con il robot di codifica VEX AIM!
Completerai quattro esplorazioni per sviluppare la tua comprensione di come utilizzare il sensore AI Vision in modo più efficace. Attraverso queste esplorazioni, inizierai a rispondere alle seguenti domande:
- Quanto lontano e in quale area può vedere il sensore di visione AI del robot?
- In che modo la luce influenza la visione AI del robot?
- Cosa viene rilevato dalla visione AI del robot?
- La superficie su cui si trova il robot influenza la visione dell'IA?
In ciascuna di queste esplorazioni inizierai formulando un'ipotesi sulla visione dell'intelligenza artificiale. Successivamente, ne testerai le capacità e i limiti. Una volta raccolti i dati, rifletterai sulla tua ipotesi.
In questa lezione, gli studenti completeranno quattro brevi approfondimenti pensati per aiutarli a sviluppare una comprensione fondamentale del funzionamento di AI Vision. Ogni indagine dovrebbe durare circa 15 minuti e può essere completata in ordine.
Presentare agli studenti il formato di questa lezione.
- Spiega che i gruppi completeranno quattro approfondimenti sulla visione dell'intelligenza artificiale utilizzando il metodo scientifico. In ogni esplorazione gli studenti guardano un video, formulano un'ipotesi, completano un'attività e riflettono sui dati raccolti. Le schede attività guideranno ogni parte dell'esplorazione.
- Dopo aver formulato un'ipotesi, i gruppi progetteranno ed eseguiranno dei test. Variabili o fattori di esempio sono disponibili nel video o sulla scheda di lavoro se gli studenti hanno bisogno di aiuto.
- Una volta che tutti i gruppi avranno completato le quattro esplorazioni, si riuniranno per far convergere le loro idee sulla Visione dell'IA e documentare le loro conoscenze condivise. Dovrebbero conservare le loro schede di lavoro e gli appunti del diario per questa discussione.
Prima di iniziare, assicurarsi che gli studenti comprendano le aspettative per il completamento delle esplorazioni. Possono essere implementati contemporaneamente, come stazioni in cui gli studenti ruotano, oppure è possibile far sì che l'intera classe completi un'esplorazione alla volta. Le aspettative che potresti voler stabilire includono:
- Ruoli degli studenti per la partecipazione e la collaborazione.
- Come ripulire o reimpostare le esplorazioni.
- Se si implementano le esplorazioni come stazioni da attraversare a rotazione, assicurarsi che gli studenti capiscano:
- Come faranno a sapere che è il momento di passare alla stazione successiva.
- In quale ordine dovrebbero completare le esplorazioni.
Quanto lontano e in quale raggio riesce a vedere il sensore di visione AI del robot?
In questa esplorazione, determinerai il campo visivo del sensore, prima per i barili, poi per gli AprilTag. Il campo visivo (FOV), o angolo di visione, si riferisce alla quantità di ambiente che il sensore AI Vision può rilevare in un dato momento. Si misura in gradi come angolo. L'angolo viene misurato in gradi.
Guarda il video qui sotto per scoprire come completare questa esplorazione.
Utilizza queste schede attività per registrare la tua previsione, completare l'attività, discutere e riflettere.
In questa esplorazione, determinerai il campo visivo del sensore, prima per i barili, poi per gli AprilTag. Il campo visivo (FOV), o angolo di visione, si riferisce alla quantità di ambiente che il sensore AI Vision può rilevare in un dato momento. Si misura in gradi come angolo. L'angolo viene misurato in gradi.
Guarda il video qui sotto per scoprire come completare questa esplorazione.
Utilizza queste schede attività per registrare la tua previsione, completare l'attività, discutere e riflettere.
In questa esplorazione, gli studenti determineranno il campo visivo del sensore di visione AI testando quanto lontano e quanto ampiamente l'AI Vision può rilevare barili e AprilTags.
Assicurarsi che gli studenti abbiano il materiale necessario per contrassegnare il campo visivo. Distribuire prima la scheda attività Campo visivo – Barili (Google / .docx / .pdf). Puoi usare carta e penne, un foglio di carta e nastro adesivo o pennarelli cancellabili ad acqua, carta da grafico e pennarelli come mostrato nel video, o qualsiasi combinazione che funzioni meglio per te e i tuoi studenti. Una volta completata questa esplorazione, i bambini dovranno misurare l'angolo del loro campo visivo e avranno bisogno di un goniometro.
Quando gli studenti condividono le loro misurazioni angolari, aspettatevi numeri a 73° con un intervallo di 2 gradi in entrambe le direzioni. Questo valore è stato registrato in un ambiente controllato con una superficie bianca e un'illuminazione intensa: nella tua classe i risultati potrebbero essere leggermente diversi. Se i gruppi non rientrano nell'intervallo previsto, incoraggiateli a rivedere il loro processo di test per assicurarvi che stiano seguendo le procedure correttamente.
Una volta che gli studenti hanno completato il loro campo visivo con una canna, distribuisci la scheda attività Campo visivo – AprilTags (Google / .docx / .pdf). I gruppi dovrebbero distinguere chiaramente i due campi visivi. Per ulteriori idee su come implementare questa attività con i materiali a tua disposizione, contatta la community PD+
Muovetevi nella stanza mentre gli studenti completano questa attività. Poni agli studenti domande come:
- Cosa noti riguardo al rilevamento dell'oggetto mentre lo allontani dal robot?
- I tuoi dati corrispondono alla tua ipotesi? Cosa stai scoprendo sul campo visivo dell'AI Vision?
- C'è differenza tra il campo visivo quando si rileva una canna e quello di un AprilTag? Perché pensi che sia così?
In che modo la luce influenza la visione AI del robot?
In questa esplorazione, scoprirai in che modo le diverse condizioni di illuminazione influiscono sulla visione dell'IA.
Guarda il video qui sotto per scoprire come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, scoprirai in che modo le diverse condizioni di illuminazione influiscono sulla visione dell'IA.
Guarda il video qui sotto per scoprire come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, gli studenti determineranno come diverse condizioni di illuminazione influenzano la visione .
Assicurarsi che gli studenti abbiano i materiali necessari per modificare l'illuminazione attorno al robot. Distribuisci prima la scheda attività (Google / .docx / .pdf). L'illuminazione può essere modificata cambiando la fonte luminosa (luci dell'aula, finestre, torce elettriche), il colore dell'illuminazione (caldo, brillante, colorato), la luminosità (coprendo il robot per renderlo più scuro, aggiungendo più luce) o altre idee. Se gli studenti hanno bisogno di aiuto per determinare quali fattori testare, fornisci loro un elenco più breve di potenziali fattori.
Mentre gli studenti testano ogni variabile, dovrebbero registrare: il fattore di illuminazione modificato, la posizione della canna, se viene rilevato e se AI Vision ne identifica correttamente il colore.
Muovetevi per la stanza mentre gli studenti completano questa esplorazione. Fai agli studenti domande come:
- In che modo l'illuminazione influisce sul rilevamento della canna quando è vicina al robot? Quando è più lontano?
- Quale variabile di illuminazione ha avuto il maggiore impatto sul rilevamento? Perché pensi che abbia avuto un impatto così grande?
- In che modo la luce influenza la vista? I fattori che influiscono sulla visione dell'IA corrispondono o differiscono dalla nostra visione in quanto esseri umani?
Cosa viene rilevato dall'intelligenza artificiale del robot?
In questa esplorazione, analizzerai quali oggetti di uso quotidiano vengono rilevati dal sensore AI Vision come oggetti classificati, come barili e palloni sportivi.
Guarda il video qui sotto per saperne di più su come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, analizzerai quali oggetti di uso quotidiano vengono rilevati dal sensore AI Vision come oggetti classificati, come barili e palloni sportivi.
Guarda il video qui sotto per saperne di più su come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, gli studenti studieranno come diversi oggetti possono essere utilizzati per ingannare il sensore AI Vision. Formuleranno ipotesi su cosa l'AI Vision segnalerà come un carico, AprilTags o un altro robot, quindi testeranno tali ipotesi e registreranno i dati.
Assicurarsi che gli studenti abbiano il materiale necessario per ingannare l'IA Vision. Per prima cosa distribuisci la scheda attività (Google / .docx / .pdf). Per questa esplorazione si possono utilizzare materiali di vario tipo, come il controller One Stick, ricostruzioni di oggetti su carta da costruzione, stampe di elementi come barili o altri oggetti presenti in classe. Incoraggiate gli studenti a cercare prima gli oggetti presenti in classe che hanno maggiori probabilità di essere rilevati, prima di creare oggetti completamente nuovi.
Incoraggiare gli studenti a utilizzare AI Vision Utility per questa esplorazione. Mentre gli studenti eseguono il test, saranno in grado di vedere l'oggetto ingannevole e contemporaneamente di vedere ciò che viene segnalato dal sensore di visione AI.
Muovetevi per la stanza mentre gli studenti completano questa esplorazione. Poni agli studenti domande come:
- Quali modelli riscontri negli oggetti rilevati come palloni sportivi e barili? Perché pensi che sia così?
- C'è un oggetto che viene rilevato più spesso di altri? (ad esempio palla sportiva, barile arancione, barile blu)
- C'è una differenza nei dati tra gli oggetti ingannevoli quando sono più vicini o più lontani dal robot? Perché pensi che sia così?
La superficie su cui si trova il robot influenza la visione dell'IA?
In questa esplorazione, verificherai se la superficie su cui si trova il robot influisce sulla visione dell'IA. Guarda il video qui sotto per saperne di più su come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, verificherai se la superficie su cui si trova il robot influisce sulla visione dell'IA. Guarda il video qui sotto per saperne di più su come completare questa esplorazione.
Utilizza questa scheda attività (Google / .docx / .pdf) come guida nell'esplorazione, comprese le fasi di ipotesi, raccolta dati, discussione e riflessione.
In questa esplorazione, gli studenti studieranno in che modo la superficie su cui si trova il robot influisce sui dati provenienti dall'AI Vision. Formuleranno ipotesi sull'effetto (o mancanza di effetto) della superficie sul rilevamento degli oggetti, quindi testeranno le loro idee e registreranno i risultati.
Assicurarsi che gli studenti abbiano i materiali necessari per testare diverse superfici. Per prima cosa distribuisci la scheda attività (Google / .docx / .pdf). Questa esplorazione può avvalersi di un'ampia gamma di opzioni, tra cui: moquette (di diversi colori e spessori), piastrelle di linoleum, pavimenti in pietra, pavimenti in legno, piani di tavoli, specchi, ecc. Assicuratevi che gli studenti sappiano dove possono andare in classe per trovare e testare tali superfici.
Incoraggiare gli studenti a utilizzare AI Vision Utility durante questa esplorazione. Mentre svolgono i test, gli studenti saranno in grado di vedere le diverse superfici e di vedere anche ciò che viene segnalato dall'intelligenza artificiale del robot.
Muovetevi per la stanza mentre gli studenti completano questa esplorazione. Poni agli studenti domande come:
- In che cosa differiscono le superfici che stai testando? (colore, dimensione, riflettività, ecc.).
- Quali modelli osservi nei tuoi dati mentre testi le diverse superfici? Perché pensi che sia così?
Incartare
Ora che avete completato le quattro esplorazioni, è il momento di trarre conclusioni in classe!
Prima di iniziare questa discussione con l'intera , assicurati di poter esprimere chiaramente le conclusioni del tuo gruppo per ciascuna delle quattro domande poste sopra durante le esplorazioni.
Ti senti bloccato? Scrivi le tue conclusioni sul tuo diario usando questa struttura di frase: ______________________ causa ______________________ perché ______________________.
Discutete le conclusioni del vostro gruppo in modo da raggiungere un consenso generale.
Ora che avete completato le quattro esplorazioni, è il momento di trarre conclusioni in classe!
Prima di iniziare questa discussione con l'intera , assicurati di poter esprimere chiaramente le conclusioni del tuo gruppo per ciascuna delle quattro domande poste sopra durante le esplorazioni.
Ti senti bloccato? Scrivi le tue conclusioni sul tuo diario usando questa struttura di frase: ______________________ causa ______________________ perché ______________________.
Discutete le conclusioni del vostro gruppo in modo da raggiungere un consenso generale della classe.
Guida gli studenti a condividere le loro scoperte in una discussione con l'intera classe. Gli studenti dovrebbero usare i loro diari e le loro schede di lavoro come riferimento. L'obiettivo della discussione è sviluppare una comprensione condivisa dei fattori che influenzano la visione AI del robot, sulla base delle conclusioni di gruppo emerse dalle esplorazioni. Utilizza queste conoscenze per creare un artefatto condiviso a cui gli studenti potranno fare riferimento mentre codificano con i dati di AI Vision nelle lezioni future. I possibili artefatti includono:
- Un grafico di ancoraggio
- Una bacheca
- Mappa concettuale
- Un documento condiviso a cui gli studenti possono accedere digitalmente o aggiungere ai loro diari
Incoraggiate i gruppi a condividere le conclusioni e a supportare le proprie affermazioni con le prove ottenute dalle esplorazioni, procedendo un'esplorazione alla volta. Quindi fai domande di approfondimento per aiutare gli studenti a convergere le loro conoscenze. Questi potrebbero includere cose come:
- Quali dati ha raccolto il vostro gruppo per supportare questa conclusione?
- In che modo questa conclusione si confronta con la tua ipotesi
Per i gruppi che hanno difficoltà ad articolare le proprie conclusioni, è consigliabile far loro usare la struttura della frase fornita per guidare le proprie affermazioni.
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