หลังจากที่นักเรียนชมวิดีโอแล้วและก่อนที่จะฝึกซ้อม จะมารวมกันเพื่ออภิปรายทั้งชั้นเรียน ใช้คำตอบของนักเรียนต่อคำถามที่ให้ไว้เป็นพื้นฐานสำหรับการอภิปราย 

การสำรวจความแตกต่างระหว่างวิธีที่หุ่นยนต์หรือคอมพิวเตอร์มองเห็นโลกและวิธีที่มนุษย์มองเห็นโลกจะช่วยให้นักเรียนพัฒนาความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการทำงานของ AI  ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมของตนผ่านประสาทสัมผัสทั้งห้า ในขณะที่หุ่นยนต์จะต้องใช้การตอบรับจากเซ็นเซอร์จึงจะทำเช่นนั้นได้ สิ่งสำคัญคือต้องดึงความสนใจของนักเรียนกลับไปที่การสำรวจนี้ตลอดบทเรียนนี้และตลอดบทเรียนถัดไป เพื่อให้พวกเขาเข้าใจแนวคิดหลักใน AI นี้ได้อย่างถ่องแท้

นอกจากนี้ คำว่า "ขอบเขตการมองเห็น" ยังใช้เพื่ออธิบายพื้นที่ที่เซ็นเซอร์ AI Vision สามารถรับรู้วัตถุได้ แนะนำและเน้นย้ำคำศัพท์นี้ในการสนทนาตลอดบทเรียนนี้

เตือนนักเรียนถึงความคาดหวังในการทำงานกลุ่มที่กำหนดไว้ก่อนที่จะเริ่มต้น

แจกบัตรงานขั้นตอนที่ 2 (Google / .docx / .pdf) ให้กับนักเรียนแต่ละคน เตือนนักเรียนว่าเป้าหมายของการขับรถคือการให้แน่ใจว่าทุกคนในกลุ่มพัฒนารูปแบบทางจิตร่วมกันว่าหุ่นยนต์ควรเคลื่อนที่อย่างไรเพื่อให้ทำงานสำเร็จลุล่วง ส่งเสริมให้ผู้เรียนใส่ใจกับวิธีการบันทึกการขับขี่ของตนเอง เนื่องจากพวกเขาจะใช้การฝึกฝนเป็นเอกสารประกอบในการสร้างโค้ดของตน

ขณะที่นักเรียนกำลังขับรถ ให้เดินไปรอบห้องและสอบถามนักเรียนเกี่ยวกับการเรียนรู้ของพวกเขา ถามคำถามเช่น: 

• เมื่อคุณขับรถโดยใช้ AI Vision Sensor คุณสังเกตอะไรบ้างเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์เพื่อหยิบถังแต่ละถัง?
• คุณเคยสังเกตเห็นอะไรที่ไม่คาดคิดขณะขับรถหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้น การสังเกตดังกล่าวอาจส่งผลต่อการตัดสินใจเขียนโค้ดของคุณอย่างไร
• หากกลุ่มของคุณมีความเห็นไม่ตรงกันว่าควรบันทึกข้อมูลอะไร หรือควรลองเขียนโค้ดเส้นทางใดก่อน คุณจะแก้ไขปัญหานี้อย่างไร

แจกบัตรงานขั้นตอนที่ 3 (Google / .docx / .pdf) ให้กับนักเรียนแต่ละคน หลังจากที่พวกเขาบรรลุเกณฑ์ความสำเร็จในการขับรถ และแบ่งปันเส้นทางที่วางแผนไว้กับคุณ จากนั้นนักศึกษาจะใช้แผนของตนเพื่อสร้างโครงการ VEXcode เบื้องต้น เตือนพวกเขาให้สร้างและทดสอบโครงการของพวกเขาทีละน้อย

ในขณะที่นักเรียนกำลังเขียนโค้ดหุ่นยนต์ ให้เดินไปรอบๆ ห้องและตรวจสอบกับนักเรียนเพื่อหารือเกี่ยวกับความก้าวหน้าและการเรียนรู้ของพวกเขา ถามคำถามเช่น:

• คุณกำลังใช้ AI Vision Dashboard เพื่อช่วยคุณเขียนโค้ดหรือไม่? หากเป็นเช่นนั้นจะทำอย่างไร?
• การเขียนโค้ดโครงการนี้แตกต่างจากการขับรถอย่างไร? มันคล้ายกันยังไงบ้าง?
• แนวคิดที่คุณพัฒนาขึ้นและนำมาปรับใช้กับโครงการการเขียนโค้ดของคุณมีอะไรบ้าง พวกเขาทำงานตามที่คาดหวังหรือเปล่า? ทำไมหรือทำไมไม่?

เมื่อนักเรียนมีโครงการเขียนโค้ดเบื้องต้นที่เสร็จสิ้นงานแล้ว พวกเขาควรดำเนินการไปที่ขั้นตอนที่ 4 และเริ่มทำซ้ำขั้นตอน 

• จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณต้องการปรับความเร็วหรือความแม่นยำของหุ่นยนต์สำหรับโปรเจ็กต์นี้? กลยุทธ์ใดบ้างที่สามารถช่วยได้?
• คุณสังเกตอะไรบ้างเกี่ยวกับวิธีที่หุ่นยนต์รับรู้สภาพแวดล้อมของพวกมัน? การขับรถทำให้คุณได้ข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างจากการเขียนโค้ดหรือไม่? 
• คุณตัดสินใจร่วมกันอย่างไรเกี่ยวกับส่วนต่างๆ ของโครงการที่จะเปลี่ยนแปลง? คุณตกลงกันอย่างไรว่าจะต้องเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง?

แนะนำให้นักเรียนแบ่งปันการเรียนรู้ของพวกเขาในการอภิปรายทั้งชั้นเรียน ช่วยให้ผู้เรียนสะท้อนการเรียนรู้ของตนผ่านการปฏิบัติเพื่อบรรจบกันสู่ความเข้าใจร่วมกันหรือเป้าหมายการเรียนรู้ 

ใช้คำถามที่นักเรียนตอบในสมุดบันทึกของตนเป็นจุดเริ่มต้นของการอภิปราย ถามคำถามติดตามเพื่อชี้แนะความเข้าใจของนักเรียน: 

• บนเซ็นเซอร์ AI Vision:
  • Dashboard บอกอะไรคุณเกี่ยวกับ AI Vision Sensor? มันไม่ได้บอกอะไรคุณบ้าง? คุณต้องการข้อมูลอื่นใดเกี่ยวกับวัตถุที่ AI Vision Sensor ตรวจจับ?
  • วิธีที่เซ็นเซอร์ AI Vision รับรู้โลกแตกต่างจากวิธีที่ดวงตาของคุณมองเห็นโลกอย่างไร? 
  • คุณคิดว่าดวงตาของคุณมีพลังมากกว่าหรือต่ำกว่า AI Vision Sensor หรือไม่? ทำไม
• ในการเขียนโค้ดด้วยบล็อกแมโคร:
  • พฤติกรรมทั้งหมดที่หุ่นยนต์ทำสำเร็จในระหว่างการดำเนินการบล็อก เคลื่อนที่ไปยังวัตถุ หรือบล็อกมาโครใดๆ คืออะไร
  • คุณคิดว่าข้อมูลอะไรจากเซ็นเซอร์ที่ถูกนำมาใช้ในบล็อกมาโคร? 
• เกี่ยวกับความร่วมมือ:
  • ความสามารถในการแก้ไขปัญหาร่วมกันของคุณดีขึ้นอย่างไรบ้าง? 
  • คุณอยากจะทำอะไรให้ดีขึ้น?
  • คุณสามารถดำเนินการอย่างไรเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนั้นได้?

กลับไปที่เอกสารที่แชร์ซึ่งคุณสร้างขึ้นระหว่างบทเรียนที่ 1 ซึ่งมีรายการคำถามที่นักเรียนมีเกี่ยวกับ AI Vision Sensor อัปเดตด้วยคำตอบของนักเรียนตามข้อมูลใหม่ที่พวกเขาได้เรียนรู้ในบทเรียนนี้ บันทึกคำถามใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้น