Antes de começar
Questões Essenciais:
Como é que os robôs comunicam os dados aos utilizadores?
Que fatores afetam a visão e porquê?
Noções básicas da unidade:
- O método científico pode ser utilizado para explorar características do robô.
- Os dados do AI Vision podem mudar com base no ambiente do robô.
Alinhamento de Padrões
Associação de Professores de Ciência da Computação (CSTA)
- 1B-CS-02: Modele a forma como o hardware e o software do computador funcionam em conjunto como um sistema para realizar tarefas.
- 1B-DA-06: Organize e apresente os dados recolhidos visualmente para destacar relações e apoiar uma afirmação.
- 1B-DA-07: Utilize os dados para destacar ou propor relações de causa e efeito, prever resultados ou comunicar uma ideia.
- 1B-AP-12: Modificar, remisturar ou incorporar partes de um programa existente no próprio trabalho, para desenvolver algo novo ou adicionar funcionalidades mais avançadas.
- 2-DA-08: Recolher dados utilizando ferramentas computacionais e transformar os dados de forma a torná-los mais úteis e fiáveis.
- 3B-DA-07: Avaliar a capacidade dos modelos e simulações para testar e suportar o refinamento de hipóteses.
- 3B-AP-09: Implementar um algoritmo de inteligência artificial para jogar um jogo contra um adversário humano ou resolver um problema.
Material necessário (por grupo):
- Robô de codificação VEX AIM
- Comando One Stick
- 1 barril de laranja
- 1 barril azul
- 1 bola desportiva
- ID da etiqueta de abril 0
- Campo AIM (4 peças e 8 paredes)
- Jornal
- Materiais variados para explorações em sala de aula (ver abaixo)
Os alunos irão explorar diferentes propriedades do AI Vision ao longo da unidade. Para estas explorações, os alunos necessitarão de materiais adicionais em sala de aula. Os detalhes específicos sobre os materiais necessários para cada exploração são fornecidos nas notas do professor na página seguinte.
Precisa de ajuda adicional para incorporar explorações na sua sala de aula? Os membros do PD+ All Access podem reservar uma sessão individual para fazer um brainstorming com um especialista da VEX.
Tempo sugerido para esta unidade: 7 a 12 sessões
Embora o ritmo varie de sala de aula para sala de aula, o tempo sugerido pode ajudá-lo a planear de forma eficaz. Uma "sessão" é considerada uma duração aproximada de 45-50 minutos. Conhece melhor os seus alunos, por isso ajuste o tempo conforme necessário para melhor atender às suas necessidades no seu ambiente.
- Introdução: 1 sessão
- Explorar a visão da IA: 1 a 2 sessões por exploração (Tempo total: 4 a 8 sessões para todas as 4 explorações)
- Juntando tudo: 2 a 3 sessões
Nesta unidade, irá explorar as características do sensor AI Vision no seu robô de codificação VEX AIM! Uma série de investigações esperam por si para que possa mergulhar a fundo no AI Vision. No final da unidade, irá combinar todos os seus novos conhecimentos para criar um projeto em que o seu robô reage a diferentes objetos no campo com base na visão de IA do robô!
Veja o vídeo abaixo para aprender:
- Como configurar o desafio.
- Uma forma como o robô poderia reagir a cada objeto.
Depois de visualizarem o vídeo, farão uma discussão sobre o mesmo em sala de aula. Registe as suas respostas às seguintes perguntas no seu diário para organizar os seus pensamentos para discussão.
- O que acha que a visão de IA do robô consegue detetar?
- Que dados tem deste curso para apoiar as suas ideias?
- Como podemos saber mais sobre os impactos da AI Vision?
- Que dúvidas tem sobre a utilização do AI Vision?
Depois de visualizarem o vídeo, farão uma discussão sobre o mesmo em sala de aula. Registe as suas respostas às seguintes perguntas no seu diário para organizar os seus pensamentos para discussão.
- O que acha que a visão de IA do robô consegue detetar?
- Que dados tem deste curso para apoiar as suas ideias?
- Como podemos saber mais sobre os impactos da AI Vision?
- Que dúvidas tem sobre a utilização do AI Vision?
Depois de os alunos visualizarem o vídeo, siga o procedimento estabelecido para facilitar uma discussão com toda a turma para obter observações dos alunos e prepará-los para a cocriação de metas de aprendizagem para a unidade.
De seguida, ajude os alunos a fazer uma ligação real com o conteúdo desta unidade e a envolver o conhecimento prévio, utilizando o seguinte prompt:
Pensemos nos sensores do dia-a-dia que discutimos na última unidade. Como é que estes sensores reportam dados aos utilizadores? Como é que as coisas no ambiente do sensor afetam a forma como os sensores reportam os dados? Utilize alguns dos exemplos abaixo para ajudar os alunos a começar:
- As portas automáticas de garagem param de fechar se detetarem algo no caminho, mas podem não se aperceber de movimentos rápidos, como alguém a correr por baixo da porta, ou ser bloqueadas por algo como um ramo caído.
- Os telefones que ajustam automaticamente o brilho do ecrã podem assumir que está escuro à volta se abrir o ecrã no bolso ou se se debruçar sobre o telefone longe da luz.
- Os carros que utilizam câmaras de marcha-atrás para ajudar a evitar obstáculos emitem frequentemente um sinal sonoro antes de o condutor correr qualquer perigo imediato de embater em alguma coisa. Se a câmara estiver coberta de chuva ou gelo, esta funcionalidade poderá ser afetada.
Co-criar Metas de Aprendizagem
Agora que já viu o vídeo, sabe que vai investigar o AI Vision e criar um projeto para identificar diferentes objetos. Pense no que precisa de saber e ser capaz de fazer para o conseguir. Criará metas de aprendizagem em conjunto com o seu grupo e o seu professor para que todos tenham um entendimento partilhado dos seus objetivos de aprendizagem para esta unidade.
Registe as suas metas de aprendizagem no seu diário. Voltará a estas metas de aprendizagem mais adiante na unidade para refletir sobre o seu progresso e planear a aprendizagem futura.
Agora que já viu o vídeo, sabe que vai investigar o AI Vision e criar um projeto para identificar diferentes objetos. Pense no que precisa de saber e ser capaz de fazer para o conseguir. Criará metas de aprendizagem em conjunto com o seu grupo e o seu professor para que todos tenham um entendimento partilhado dos seus objetivos de aprendizagem para esta unidade.
Registe as suas metas de aprendizagem no seu diário. Voltará a estas metas de aprendizagem mais adiante na unidade para refletir sobre o seu progresso e planear a aprendizagem futura.
Oriente os alunos, como uma turma inteira, através do processo de cocriação de objectivos de aprendizagem.
- Faça um brainstorming com os alunos sobre o que precisam de saber para completar as atividades apresentadas no vídeo acima. Enquadre-as como afirmações do tipo “eu consigo”.
- Exemplos de afirmações “Eu consigo” para esta unidade incluem:
- Consigo identificar diferentes fatores que afetam a AI Vision e o porquê.
- Posso seguir o método científico para criar uma hipótese, testar e tirar uma conclusão a partir de dados.
- Exemplos de afirmações “Eu consigo” para esta unidade incluem:
- Crie em conjunto metas de aprendizagem com base nessa lista.
Para mais orientações sobre a cocriação de objetivos de aprendizagem com os seus alunos, este Artigoda Biblioteca VEX. Depois, vá mais longe e saiba mais sobre a cocriação de objetivos de aprendizagem com esta lição de uma Masterclass VEX PD+.
Selecione Seguinte > para explorar elementos da visão de IA do robô.