Agora que já assistiu ao vídeo e cocriou objetivos de aprendizagem, está pronto para começar a explorar a AI Vision com o robô de codificação VEX AIM!
Irá completar quatro explorações para desenvolver a sua compreensão de como utilizar o sensor AI Vision de forma mais eficaz. Através destas explorações, começará a responder às seguintes perguntas:
- Qual a distância e a largura que o sensor AI Vision do robô consegue ver?
- Como é que a luz afeta a visão da IA do robô?
- O que é detetado pela visão de IA do robô?
- A superfície em que o robô se encontra afeta a visão da IA?
Em cada uma destas explorações, começará por formular uma hipótese sobre a Visão da IA. Depois, passará pelo processo de testar as suas capacidades e limitações. Refletirá sobre a sua hipótese depois de recolher dados.
Agora que já assistiu ao vídeo e cocriou objetivos de aprendizagem, está pronto para começar a explorar a AI Vision com o robô de codificação VEX AIM!
Irá completar quatro explorações para desenvolver a sua compreensão de como utilizar o sensor AI Vision de forma mais eficaz. Através destas explorações, começará a responder às seguintes perguntas:
- Qual a distância e a largura que o sensor AI Vision do robô consegue ver?
- Como é que a luz afeta a visão da IA do robô?
- O que é detetado pela visão de IA do robô?
- A superfície em que o robô se encontra afeta a visão da IA?
Em cada uma destas explorações, começará por formular uma hipótese sobre a Visão da IA. Depois, passará pelo processo de testar as suas capacidades e limitações. Refletirá sobre a sua hipótese depois de recolher dados.
Nesta lição, os alunos irão completar quatro explorações curtas concebidas para os ajudar a desenvolver uma compreensão fundamental de como funciona o AI Vision. Cada investigação deve demorar aproximadamente 15 minutos e pode ser concluída por qualquer ordem.
Apresente aos alunos o formato desta lição.
- Explique que os grupos irão completar quatro explorações sobre a Visão da IA utilizando o método científico. Em cada exploração, os alunos assistem a um vídeo, formulam uma hipótese, realizam uma atividade e refletem sobre os dados recolhidos. Os cartões de tarefas guiarão cada parte da exploração.
- Depois de formular uma hipótese, os grupos criarão e executarão testes. As variáveis ou fatores de exemplo estão disponíveis no vídeo ou no cartão de tarefas, caso os alunos necessitem de ajuda.
- Assim que todos os grupos tiverem concluído as quatro explorações, reunir-se-ão para convergir os seus pensamentos sobre a Visão da IA e documentar os seus entendimentos partilhados. Devem guardar os seus cartões de tarefas e notas no diário para esta discussão.
Antes de começar, certifique-se de que os alunos compreendem as expectativas para a conclusão das explorações. Podem ser implementados simultaneamente, como estações pelas quais os alunos se revezam, ou pode fazer com que toda a turma complete uma exploração de cada vez. As expectativas que pode querer definir incluem:
- Funções dos alunos para a participação e colaboração.
- Como limpar ou repor as explorações.
- Se estiver a implementar as explorações como estações para rodar, certifique-se de que os alunos compreendem:
- Como saberão que está na hora de passar para a próxima estação.
- Por que ordem devem completar as explorações.
Qual a distância e a largura que o sensor AI Vision do robô consegue ver?
Nesta exploração, irá determinar o campo de visão do sensor — primeiro para os barris e depois para as AprilTags. Campo de visão (FOV), ou ângulo de visão, refere-se à quantidade do ambiente que o sensor AI Vision pode detetar num determinado momento. É medido como um ângulo em graus. Este é medido como um ângulo em graus.
Veja o vídeo abaixo para saber como concluir esta exploração.
Utilize estes cartões de tarefas para registar a sua previsão, completar a atividade, discutir e refletir.
Nesta exploração, irá determinar o campo de visão do sensor — primeiro para os barris e depois para as AprilTags. Campo de visão (FOV), ou ângulo de visão, refere-se à quantidade do ambiente que o sensor AI Vision pode detetar num determinado momento. É medido como um ângulo em graus. Este é medido como um ângulo em graus.
Veja o vídeo abaixo para saber como concluir esta exploração.
Utilize estes cartões de tarefas para registar a sua previsão, completar a atividade, discutir e refletir.
Nesta exploração, os alunos determinarão o campo de visão do sensor de visão de IA testando a distância e a largura a que o sensor de visão de IA pode detetar barris e AprilTags.
Assegurar que os alunos têm os materiais necessários para marcar o campo de visão. Distribua primeiro o cartão de tarefa Campo de Visão – Barris (Google / .docx / .pdf). Pode utilizar papel e canetas, fita adesiva e marcadores de quadro branco ou marcadores de quadro branco, papel quadriculado e marcadores, como mostrado no vídeo, ou qualquer combinação que funcione melhor para si e para os seus alunos. Ao completarem esta exploração, terão de medir o ângulo do seu campo de visão e necessitarão de um transferidor.
À medida que os alunos partilham as suas medidas angulares, espere números a 73° com um intervalo de 2 graus em qualquer direção. Este valor foi registado num ambiente controlado com uma superfície branca e iluminação forte — a sua sala de aula pode produzir resultados ligeiramente diferentes. Se os grupos estiverem fora do intervalo esperado, incentive-os a revisitar o processo de teste para garantir que estão a seguir os procedimentos corretamente.
Depois de os alunos terem completado o seu campo de visão com um barril, distribua o cartão de tarefa Campo de Visão – AprilTags (Google / .docx / .pdf). Os grupos devem distinguir claramente entre os dois campos de visão. Para mais ideias sobre como implementar esta atividade com os materiais disponíveis, contacte a Comunidade PD+.
Circule pela sala enquanto os alunos realizam esta atividade. Coloque questões aos alunos como:
- O que percebe sobre a deteção do objeto à medida que o afasta do robô?
- Os seus dados correspondem à sua hipótese? O que está a descobrir sobre o campo de visão do AI Vision?
- Existe alguma diferença entre o campo de visão ao detetar um barril e um AprilTag? Por que razão acha que isso acontece?
Como é que a luz afeta a visão da IA do robô?
Nesta exploração, irá determinar como as diferentes condições de iluminação afetam o AI Vision.
Veja o vídeo abaixo para saber como concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, irá determinar como as diferentes condições de iluminação afetam o AI Vision.
Veja o vídeo abaixo para saber como concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, os alunos determinarão como as diferentes condições de iluminação afetam a visão da IA.
Garantir que os alunos têm os materiais necessários para modificar a iluminação em redor do robô. Distribua primeiro o cartão de tarefa (Google / . docx / pdf). A iluminação pode ser modificada alterando a fonte de luz (luzes da sala de aula, janela, lanternas), a cor da iluminação (quente, brilhante, colorida), o brilho (cobrindo o robô para o tornar mais escuro, adicionando mais luz) ou outras ideias. Se os alunos precisarem de ajuda para determinar quais os fatores a testar, forneça-lhes uma lista mais pequena de fatores potenciais.
À medida que os alunos testam cada variável, devem registar: o fator de iluminação que está a ser alterado, a posição do barril, se é detetado e se o AI Vision identifica corretamente a sua cor.
Circule pela sala enquanto os alunos completam esta exploração. Coloque questões aos alunos como:
- Como é que a iluminação afeta a deteção do barril quando este está próximo do robô? Quando está mais longe?
- Qual a variável de iluminação que impactou mais a deteção? Porque acha que teve um impacto tão grande?
- Como é que a luz afeta a visão? Os fatores que impactam a visão da IA correspondem ou diferem da nossa visão enquanto humanos?
O que é detetado pela visão de IA do robô?
Nesta exploração, irá investigar quais os objetos do quotidiano que são detetados pelo sensor AI Vision como objetos classificados, como barris e bolas desportivas.
Veja o vídeo abaixo para saber mais sobre como irá concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, irá investigar quais os objetos do quotidiano que são detetados pelo sensor AI Vision como objetos classificados, como barris e bolas desportivas.
Veja o vídeo abaixo para saber mais sobre como irá concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, os alunos irão investigar como diferentes objetos podem ser utilizados para enganar o sensor AI Vision. Farão hipóteses sobre o que o AI Vision reportará como sendo carga, AprilTags ou outro robô, depois testarão essas hipóteses e registarão os seus dados.
Assegure que os alunos têm os materiais necessários para enganar a Visão da IA. Distribua primeiro o cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf). Esta exploração pode utilizar uma grande variedade de materiais, como o controlo One Stick, reconstruções de objetos em papel cartão, impressões de elementos como barris ou outros objetos da sala de aula. Incentive os alunos a tentarem primeiro encontrar objetos na sala de aula que tenham mais hipóteses de serem detetados antes de criarem objetos totalmente novos.
Incentive os alunos a utilizar o AI Vision Utility para esta exploração. À medida que os alunos realizam o teste, poderão ver o objeto do truque e também o que está a ser reportado pelo sensor de visão da IA.
Circule pela sala enquanto os alunos completam esta exploração. Coloque questões aos alunos como:
- Que padrões vê sobre os objetos detetados como bolas e barris desportivos? Por que razão acha que isso acontece?
- Existe algum objeto que seja detetado com mais frequência do que outros? (i.e. bola desportiva, cano laranja, cano azul)
- Existe alguma diferença nos seus dados entre os objetos de truque quando estão mais próximos ou mais afastados do robô? Por que razão acha que isso acontece?
A superfície em que o robô se encontra afeta a visão da IA?
Nesta exploração, irá testar se a superfície em que o robô se encontra afeta a visão da IA. Veja o vídeo abaixo para saber mais sobre como irá concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, irá testar se a superfície em que o robô se encontra afeta a visão da IA. Veja o vídeo abaixo para saber mais sobre como irá concluir esta exploração.
Utilize este cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf) para o guiar através da exploração, incluindo as hipóteses, a recolha de dados, a discussão e as etapas de reflexão.
Nesta exploração, os alunos irão investigar como a superfície em que o robô se encontra afeta os dados do AI Vision. Formularão hipóteses sobre o efeito (ou falta de efeito) da superfície na deteção de objetos, depois testarão as suas ideias e registarão os resultados.
Assegurar que os alunos têm os materiais necessários para testar diferentes superfícies. Distribua primeiro o cartão de tarefas (Google / . docx / . pdf). Esta exploração pode utilizar uma grande variedade de opções, incluindo: alcatifa (de diferentes cores e espessuras), azulejos de linóleo, pavimento de pedra, pavimento de madeira, tampos de mesa, espelhos, etc. Certifique-se de que os alunos sabem onde na sala de aula podem ir para encontrar e testar estas superfícies.
Incentive os alunos a utilizar o AI Vision Utility durante esta exploração. À medida que os alunos realizam os testes, poderão ver as diferentes superfícies e também o que está a ser relatado pela visão de IA do robô.
Circule pela sala enquanto os alunos completam esta exploração. Coloque questões aos alunos como:
- Como é que as superfícies que está a testar são diferentes? (cor, tamanho, reflectividade, etc).
- Que padrões vê nos seus dados ao testar as diferentes superfícies? Por que razão acha que isso acontece?
Conclusão
Agora que já completou as quatro explorações, está na hora de tirar conclusões em aula!
Antes de iniciar esta discussão com toda a turma, certifique-se de que consegue declarar claramente as conclusões do seu grupo para cada uma das quatro questões colocadas acima durante as explorações.
Sente-se preso? Escreve as tuas conclusões no teu diário utilizando esta frase: ______________________ causa ______________________ porque ______________________.
Discuta as conclusões do seu grupo para que possam chegar a um consenso com toda a turma.
Agora que já completou as quatro explorações, está na hora de tirar conclusões em aula!
Antes de iniciar esta discussão com toda a turma, certifique-se de que consegue declarar claramente as conclusões do seu grupo para cada uma das quatro questões colocadas acima durante as explorações.
Sente-se preso? Escreve as tuas conclusões no teu diário utilizando esta frase: ______________________ causa ______________________ porque ______________________.
Discuta as conclusões do seu grupo para que possam chegar a um consenso com toda a turma.
Oriente os alunos para partilharem as suas descobertas numa discussão com toda a turma. Os alunos devem utilizar os seus diários e cartões de tarefas como referência. O objetivo da discussão é desenvolver um entendimento partilhado dos fatores que influenciam a visão da IA do robô, com base nas conclusões do grupo a partir das explorações. Utilize estes conhecimentos para criar um artefacto partilhado ao qual os alunos se possam referir ao codificar com dados do AI Vision em aulas futuras. Possíveis artefactos incluem:
- Um gráfico âncora
- Um quadro de avisos
- Mapa conceptual
- Um documento partilhado que os alunos podem aceder digitalmente ou adicionar aos seus diários
Fazendo uma exploração de cada vez, incentive os grupos a partilhar as conclusões e a apoiar as suas afirmações com provas das explorações. Depois, faça perguntas complementares para ajudar a convergir a compreensão dos alunos. Isto pode incluir coisas como:
- Que dados recolheu o seu grupo para apoiar esta conclusão?
- Como é que essa conclusão se compara com a sua hipótese?
Para os grupos que têm dificuldade em articular as suas conclusões, peça-lhes que utilizem o enunciado fornecido para orientar as suas afirmações.
Selecione Seguinte > para avançar para a atividade final desta unidade.