이제 영상을 시청하고 학습 목표를 함께 설정했으니 VEX AIM 코딩 로봇을 통해 AI Vision을 탐험할 준비가 되었습니다!
AI Vision 센서를 보다 효과적으로 사용하는 방법에 대한 이해를 높이기 위해 4가지 탐색을 완료하게 됩니다. 이러한 탐구를 통해 여러분은 다음과 같은 질문에 답하기 시작할 것입니다.
- 로봇의 AI 비전 센서는 얼마나 멀리, 얼마나 넓게 볼 수 있나요?
- 빛은 로봇의 AI 비전에 어떤 영향을 미치나요?
- 로봇의 AI 비전은 무엇을 감지하나요?
- 로봇이 있는 표면이 AI 비전에 영향을 미칩니까?
이러한 각 탐구에서는 AI 비전에 대한 가설을 세우는 것으로 시작합니다. 그런 다음 해당 기능 및 한계를 테스트하는 과정을 거치게 됩니다. 데이터를 수집한 후에는 가설을 다시 생각해 보세요.
이제 영상을 시청하고 학습 목표를 함께 설정했으니 VEX AIM 코딩 로봇을 통해 AI Vision을 탐험할 준비가 되었습니다!
AI Vision 센서를 보다 효과적으로 사용하는 방법에 대한 이해를 높이기 위해 4가지 탐색을 완료하게 됩니다. 이러한 탐구를 통해 여러분은 다음과 같은 질문에 답하기 시작할 것입니다.
- 로봇의 AI 비전 센서는 얼마나 멀리, 얼마나 넓게 볼 수 있나요?
- 빛은 로봇의 AI 비전에 어떤 영향을 미치나요?
- 로봇의 AI 비전은 무엇을 감지하나요?
- 로봇이 있는 표면이 AI 비전에 영향을 미칩니까?
이러한 각 탐구에서는 AI 비전에 대한 가설을 세우는 것으로 시작합니다. 그런 다음 해당 기능 및 한계를 테스트하는 과정을 거치게 됩니다. 데이터를 수집한 후에는 가설을 다시 생각해 보세요.
이 수업에서 학생들은 AI 비전의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 개발하는 데 도움이 되도록 설계된 4개의 짧은 탐구를 완료합니다. 각 조사는 약 15분 정도 소요되며, 순서에 상관없이 완료할 수 있습니다.
학생들에게 이 수업의 형식을 소개합니다.
- 각 그룹이 과학적 방법을 사용하여 AI 비전에 대한 4가지 탐구를 완료할 것이라고 설명합니다. 각 탐구 활동에서 학생들은 영상을 시청하고, 가설을 세우고, 활동을 완료하고, 수집한 데이터를 반성합니다. 작업 카드는 탐험의 각 부분을 안내합니다.
- 가설을 세운 후, 그룹은 테스트를 설계하고 실행합니다. 학생들이 도움이 필요할 경우, 비디오나 과제 카드에서 예시 변수나 요인을 볼 수 있습니다.
- 모든 그룹이 4가지 탐구를 완료하면, 그들은 AI 비전에 대한 생각을 수렴하고, 공유된 이해를 문서화하기 위해 함께 모일 것입니다. 그들은 이 토론을 위해 작업 카드와 일지를 보관해야 합니다.
탐구를 시작하기 전에 학생들이 탐구를 완료하는 데 필요한 기대 사항을 이해하고 있는지 확인하세요. 학생들이 돌아가며 탐색하는 스테이션으로 동시에 실행할 수도 있고, 학급 전체가 한 번에 하나의 탐색을 완료하도록 할 수도 있습니다. 설정할 수 있는 기대 사항은 다음과 같습니다.
- 참여와 협업을 위한 학생의 역할.
- 탐험을 정리하거나 재설정하는 방법.
- 탐색을 순환하는 스테이션으로 구현하는 경우 학생들이 다음 사항을 이해하고 있는지 확인하세요.
- 다음 스테이션으로 이동할 시간이 되었다는 것을 어떻게 알 수 있을까?
- 어떤 순서로 탐험을 완료해야 할까요?
로봇의 AI 비전 센서는 얼마나 멀리, 얼마나 넓게 볼 수 있나요?
이 탐색에서는 센서의 시야를 결정합니다. 먼저 배럴에 대해, 그다음 AprilTags에 대해 결정합니다. 시야(FOV), 즉 시야각은 AI Vision 센서가 주어진 순간에 얼마나 많은 환경을 감지할 수 있는지를 나타냅니다. 각도로 측정합니다. 이는 각도로 측정됩니다.
아래 영상을 시청하여 이 탐험을 완료하는 방법을 알아보세요.
이러한 작업 카드를 사용하여 예측을 기록하고, 활동을 완료하고, 토론하고, 반성해 보세요.
이 탐색에서는 센서의 시야를 결정합니다. 먼저 배럴에 대해, 그다음 AprilTags에 대해 결정합니다. 시야(FOV), 즉 시야각은 AI Vision 센서가 주어진 순간에 얼마나 많은 환경을 감지할 수 있는지를 나타냅니다. 각도로 측정합니다. 이는 각도로 측정됩니다.
아래 영상을 시청하여 이 탐험을 완료하는 방법을 알아보세요.
이러한 작업 카드를 사용하여 예측을 기록하고, 활동을 완료하고, 토론하고, 반성해 보세요.
이 탐구에서 학생들은 AI Vision이 배럴과 AprilTags를 얼마나 멀리, 얼마나 넓게 감지할 수 있는지 테스트하여 AI Vision Sensor의 시야를 결정합니다.
학생들이 시야를 표시하는 데 필요한 자료를 가지고 있는지 확인하세요.. 먼저 시야분배 - 배럴 작업 카드 (Google / .docx / .pdf)을 배포합니다. 영상에서 보여준 것처럼 종이와 펜, 필드 테이프와 마스킹 테이프, 물티슈 마커, 차트지와 마커 등을 사용하거나 여러분과 학생들에게 가장 적합한 조합을 사용할 수 있습니다. 이 탐험을 완료하면서, 그들은 시야의 각도를 측정해야 하며 각도기가 필요할 것입니다.
학생들이 각도 측정값을 공유할 때, 각 방향으로 2도의 범위로 73°에서 숫자가 나올 것으로 예상하세요. 이 값은 흰색 표면과 밝은 조명이 있는 통제된 환경에서 기록되었습니다. 실제 교실에서는 약간 다른 결과가 나올 수 있습니다. 그룹이 예상 범위를 벗어나는 경우, 테스트 과정을 다시 살펴보고 절차를 올바르게 따르고 있는지 확인하도록 권장합니다.
학생들이 배럴로 시야를 완성하면 시야 – AprilTags 작업 카드 (Google / .docx / .pdf)을 배포합니다. 그룹은 두 시야를 명확하게 구분해야 합니다. 귀하가 이용할 수 있는 자료를 사용하여 이 활동을 구현하는 방법에 대한 더 많은 아이디어를 얻으려면 PD+ 커뮤니티에 문의하세요.
학생들이 이 활동을 완료하는 동안 교실을 돌아다닙니다.. 학생들에게 다음과 같은 질문을 해보세요.
- 로봇에서 물체를 멀어지게 할 때 물체가 감지되는 것에 대해 무엇을 알 수 있나요?
- 귀하의 데이터가 가설과 일치합니까? AI Vision의 시야에 대해 무엇을 발견하셨나요?
- 배럴을 감지할 때와 AprilTag를 감지할 때의 시야에 차이가 있나요? 왜 그렇다고 생각하시나요?
빛은 로봇의 AI 비전에 어떤 영향을 미치나요?
이 탐색을 통해 다양한 조명 조건이 AI Vision에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다.
아래 영상을 시청하여 이 탐험을 완료하는 방법을 알아보세요.
이 작업 카드(Google / .docx / .pdf)를 사용하여 가설, 데이터 수집, 토론, 반성 단계를 포함한 탐색 과정을 안내합니다.
이 탐구에서 학생들은 다양한 조명 조건이 AI Vision에 어떤 영향을 미치는지 알아봅니다.
로봇 주변 조명을 수정하는 데 필요한 재료가 학생들에게 있는지 확인하세요. 먼저 작업카드 (Google / .docx / .pdf)을 나눠주세요. 조명은 광원(교실 조명, 창문, 손전등), 조명 색상(따뜻함, 밝음, 색상 있음), 밝기(로봇을 덮어 어둡게 하거나, 조명을 더 추가함) 또는 다른 아이디어를 변경하여 수정할 수 있습니다. 학생들이 어떤 요소를 검증해야 할지 결정하는 데 도움이 필요하다면, 잠재적인 요소에 대한 짧은 목록을 제공하세요.
학생들이 각 변수를 테스트할 때, 조명 요소의 변화, 배럴의 위치, 감지 여부, AI Vision이 색상을 올바르게 식별하는지 여부를 기록해야 합니다.
학생들이 탐구를 완료하는 동안 교실을 돌아다니세요. 학생들에게 다음과 같은 질문을 해보세요.
- 로봇에 배럴이 가까이 있을 때 조명은 배럴 감지에 어떤 영향을 미칩니까? 더 멀리 있을 때는?
- 어떤 조명 변수가 감지에 가장 큰 영향을 미쳤나요? 왜 그렇게 큰 영향을 미쳤다고 생각하시나요?
- 빛은 시력에 어떤 영향을 미치는가? AI 비전에 영향을 미치는 요소들이 인간의 비전과 일치하는가, 아니면 다른가?
로봇의 AI 비전은 무엇을 감지하나요?
이 탐구에서는 AI Vision 센서가 통이나 스포츠 공과 같은 분류된 물체로 감지하는 일상적인 물체가 무엇인지 조사해 보겠습니다.
아래 영상을 시청하여 이 탐험을 완료하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
이 작업 카드(Google / .docx / .pdf)를 사용하여 가설, 데이터 수집, 토론, 반성 단계를 포함한 탐색 과정을 안내합니다.
이 탐구에서 학생들은 다양한 물체를 사용하여 AI Vision 센서를 속이는 방법을 조사합니다. 그들은 AI Vision이 화물, AprilTags 또는 다른 로봇으로 보고할 것에 대한 가설을 세운 다음, 그 가설을 테스트하고 데이터를 기록합니다.
학생들이 AI 비전속이는 데 필요한 자료를 갖추고 있는지 확인하세요. 먼저 작업 카드(Google / .docx / .pdf)를 나눠주세요. 이 탐구에는 원 스틱 컨트롤러, 건축용 종이로 재구성한 물체, 통과 같은 요소의 출력물 또는 교실 주변에 있는 다른 물체 등 다양한 재료를 사용할 수 있습니다. 학생들에게 새로운 물건을 만들기 전에 교실 주변에서 발견될 가능성이 가장 높은 물건을 먼저 찾아보도록 권장하세요.
학생들에게 이 탐구를 위해 AI Vision Utility를 사용하도록 권장하세요. 학생들이 시험을 볼 때, 그들은 속임수 물체를 볼 수 있을 뿐만 아니라 AI 비전 센서가 보고하는 내용도 볼 수 있습니다.
학생들이 이 탐구를 완료하는 동안 교실을 돌아다닙니다. 학생들에게 다음과 같은 질문을 해보세요.
- 스포츠 공이나 통으로 감지되는 물체에 대해 어떤 패턴을 보시나요? 왜 그렇다고 생각하시나요?
- 다른 물체보다 더 자주 감지되는 물체가 있나요? (예: 스포츠 공, 오렌지색 통, 파란색 통)
- 로봇에 더 가까이 있거나 더 멀리 있을 때 트릭 객체 간에 데이터에 차이가 있습니까? 왜 그렇다고 생각하시나요?
로봇이 있는 표면이 AI 비전에 영향을 미칩니까?
이 탐색에서는 로봇이 있는 표면이 AI 비전에 영향을 미치는지 테스트합니다. 아래 영상을 시청하여 이 탐험을 완료하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
이 작업 카드(Google / .docx / .pdf)를 사용하여 가설, 데이터 수집, 토론, 반성 단계를 포함한 탐색 과정을 안내합니다.
이 탐구에서 학생들은 로봇이 있는 표면이 AI Vision의 데이터에 어떤 영향을 미치는지 조사합니다. 그들은 표면이 물체 감지에 미치는 영향(또는 영향 부족)에 대한 가설을 세운 다음, 그 아이디어를 테스트하고 결과를 기록합니다.
학생들이 다양한 표면을 테스트하는 데 필요한 재료를 갖추고 있는지 확인하세요.. 먼저 작업 카드(Google / .docx / .pdf)를 나눠주세요. 이러한 탐색에는 카펫(다양한 색상과 두께), 리놀륨 타일, 석재 바닥, 목재 바닥, 테이블 상판, 거울 등 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다. 학생들이 교실 어디에서 해당 표면을 찾아 시험해 볼 수 있는지 알고 있는지 확인하세요.
이 탐구 과정에서 학생들에게 AI Vision Utility를 사용하도록 권장하세요. 학생들이 시험을 치르는 동안 다양한 표면을 볼 수 있을 뿐만 아니라 로봇의 AI 비전이 보고하는 내용도 볼 수 있습니다.
학생들이 이 탐구를 완료하는 동안 교실을 돌아다닙니다. 학생들에게 다음과 같은 질문을 해보세요.
- 테스트하는 표면은 어떻게 다릅니까? (색상, 크기, 반사율 등).
- 다양한 표면을 테스트하면서 데이터에서 어떤 패턴을 볼 수 있나요? 왜 그렇다고 생각하시나요?
마무리
이제 4가지 탐구를 마쳤으니, 학급 전체로서 결론을 내릴 시간입니다!
전체 학급 토론을 시작하기 전에, 탐구 중에 위에 제기된 네 가지 질문 각각에 대한 그룹의 결론을 명확하게 말할 수 있는지 확인하세요.
막혔나요? 다음 문장의 어간을 사용하여 저널에 결론을 적으세요: ______________________는 ______________________을 발생시킵니다. 왜냐하면 ______________________이기 때문입니다.
전체 학급의 합의에 도달할 수 있도록 그룹의 결론에 대해 논의하세요.
이제 4가지 탐구를 마쳤으니, 학급 전체로서 결론을 내릴 시간입니다!
전체 학급 토론을 시작하기 전에, 탐구 중에 위에 제기된 네 가지 질문 각각에 대한 그룹의 결론을 명확하게 말할 수 있는지 확인하세요.
막혔나요? 다음 문장의 어간을 사용하여 저널에 결론을 적으세요: ______________________는 ______________________을 발생시킵니다. 왜냐하면 ______________________이기 때문입니다.
전체 학급의 합의에 도달할 수 있도록 그룹의 결론에 대해 논의하세요.
학생들이 전체 학급 토론에서 발견한 내용을 공유하도록 안내합니다. 학생들은 저널과 과제 카드를 참고자료로 활용해야 합니다. 토론의 목표는 탐구를 통해 얻은 그룹 결론을 바탕으로 로봇의 AI 비전에 영향을 미치는 요소에 대한 공통된 이해를 개발하는 것입니다. 이러한 이해를 바탕으로 학생들이 향후 수업에서 AI Vision 데이터로 코딩할 때 참조할 수 있는 공유 아티팩트를 만듭니다. 가능한 아티팩트는 다음과 같습니다.
- 앵커 차트
- 게시판
- 개념도
- 학생들이 디지털로 접근하거나 저널에 추가할 수 있는 공유 문서
한 번에 한 가지 탐구를 진행하면서 그룹이 결론을 공유하고 탐구에서 얻은 증거로 주장을 뒷받침하도록 격려합니다. 그런 다음 학생들의 이해를 돕기 위해 후속 질문을 던지세요. 여기에는 다음과 같은 항목이 포함될 수 있습니다.
- 귀하의 그룹은 그 결론을 뒷받침하기 위해 어떤 데이터를 수집했습니까?
- 그 결론은 당신의 가설과 어떻게 비교됩니까?
결론을 명확히 표현하는 데 어려움을 겪는 그룹의 경우 제공된 문장의 줄기를 사용하여 주장을 뒷받침하도록 하세요.
이 단원의 마지막 활동으로 이동하려면 다음 > 선택하세요.