Meet and Code 2021. – AI protiv čovjeka – Kamen, škare, papir – radionica 1 i 2

  • Home
  • Meet and Code 2021. – AI protiv čovjeka – Kamen, škare, papir – radionica 1 i 2
Shape Image One
Meet and Code 2021. – AI protiv čovjeka – Kamen, škare, papir – radionica 1 i 2

Uvod

Razmišljamo li o budućnosti i razvoju IKT tehnologije, teško je zamisliti što možemo očekivati za koju godinu – hoće li to uz samovozeće automobile biti automobili koji lete, hoće li poslove koje danas radimo raditi roboti, hoće li našim aktivnostima upravljati virtualni pomoćnici? Odgovore na ta pitanja ne znamo, ali nam se ona već sada nameću što pokazuje sveprisutnost umjetne inteligencije u našem današnjem životu. Zato je važno da djeca razumiju pojam i važnost umjetne inteligencije  te načine kako se ona može koristiti u obrazovanju.

Na tragu navedenih spoznaja, jedna od aktivnosti koju je Udruga suradnici u učenju (https://ucitelji.hr ) provela tijekom mjeseca listopada, a povodom obilježavanja Europskog tjedna programiranja u sklopu projekta Meet and Code bila je i online radionica – webinar pod nazivom AI protiv čovjeka – Kamen, škare, papir  koja se održala u dva dijela, kao što slijedi.

11.10.2021.  – 1. dio – Strojno učenje i upoznavanje s alatom Pictoblox

U prvom dijelu ove radionice učenici su upoznali osnovne koncepte umjetne inteligencije i vidjeli nekoliko primjena iste te samostalno izradili projekt koji uključuje neke koncepte umjetne inteligencije.

18.10.2021. – 2. dio – Programiranje igre

U drugom dijelu webinara učenici su uz vođenje učiteljice programirali igru Kamen, škare, papir koju će moći igrati čovjek protiv računala, a koristeći pripremljeni model s prvog dijela radionice.

Oba webinara vodila je učiteljica Kristina Slišurić. Webinar su slušali i u njemu aktivno sudjelovali učenici osmog razreda Prve osnovne škole u Ogulinu sa svojom učiteljicom Valentinom Blašković. Tehničku podršku pružali su nam Lidija Kralj i Darko Rakić iz udruge Suradnici u učenju.

Središnji dio

Webinari su se održali korištenjem alata MS Teams. Slijedi opis aktivnosti oba webinara.

Webinar 1. Strojno učenje i upoznavanje s alatom Pictoblox

Ishodi prvog dijela radionice bili su:

  • Shvatiti kako je strojno učenje slično ljudskom učenju
  • Shvatiti kako funkcionira ciklus strojnog učenja
  • Napraviti model strojnog učenja  koristeći Teachable Machine
  • Upoznati alat Pictoblox i uvesti napravljeni model u projekt.

U uvodnom dijelu radionice učenike sam uputila na pripremljenu digitalnu ploču koju sam pripremila koristeći Padlet i koja se nalazi na adresi https://bit.ly/ui8igra gdje smo kao uvodnu aktivnost koristeći Mentimeter upisali jednu riječ koja nam prva padne na pamet kad se spomene umjetna inteligencija. Našle su se na ploči riječi: kreativnost, robotika, Internet, informatika. Nakon toga učenike sam kroz prezentaciju upoznala s pojmom ljudske inteligencije, razgovarali smo o tome kada se za ljude kažu da su inteligentni, te smo raspravljali o tome jesu li i kada računala inteligentna. Pokazala sam učenicima primjere kada možemo reći da su računala inteligentna kroz prikaz samovozećih automobila, prepoznavanja govora, lica, objekata, emocija, primjera chatbotova. (slika1)

Slika 1. Prezentacija

Zaključili smo da se računalo smatra inteligentnim ako ima sposobnost prikupljanja informacija, analize za donošenje odluka i djelovanja za automatsko dovršavanje zadatka uz vrlo malo ili bez ikakve ljudske intervencije. Učenicima sam također objasnila pojam strojnog učenja kao dijela umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija pokriva sve što se odnosi na stvaranje strojeva pametnim ili inteligentnim. Strojno učenje obično se koristi uz AI, ali to nisu iste stvari. Strojno učenje se odnosi na sustave koji mogu sami učiti, koji s vremenom postaju sve pametniji i pametniji bez ljudske intervencije.

Pomoću strojnog učenja mogu se napraviti klasifikatori poput klasifikatora životinja, koji mogu identificirati životinje analizirajući njihovu sliku ili primjera u kojem računalo prepoznaje marke automobila, što sam učenicima pokazala na primjeru aplikacije. U nastavku radionice učenicima sam pokazala kako se koristi Teachable Machine na poveznici https://teachablemachine.withgoogle.com – alat koji omogućuje brzo i jednostavno stvaranje modela strojnog učenja za raznovrsne projekte. Alat ne zahtijeva nikakvo kodiranje što ga čini pogodnim za početnike bez ili s malo iskustva u kodiranju za učenje strojnog učenja. Pomoću njega možemo naučiti računalo da prepoznaje slike, zvukove i poze.

Za potrebe našeg projekta pristupili smo izradi modela od slika. Stvorili smo tri klase: Kamen, Škare i Papir i za svaku od njih snimili 400 fotografija putem kamere. Slika2, Slika3

Slika 2. Stvaranje klasa za treniranje modela

Slika 3. Važna je čista pozadina

Učenici su dobili uputu za izradu što kvalitetnijeg modela, a one uključuju čistu pozadinu snimanja, veći broj slika, isti broj slika za svaku klasu te različite pozicije ruku (odmak, približavanje, okretanje). Nakon snimanja svih fotografija izvršili smo treniranje modela, a nakon toga smo model i testirali. Nakon uspješnog testiranja, naš smo model izvezli, postavili na mrežu i kopirali poveznicu koju smo u nastavku učitali u alat koji će nam poslužiti za izradu programa. (slika4)

Slika 4. Testiranje modela

Alat Pictoblox koji koristimo za izradu programa je dostupan i u online (beta) verziji na poveznici https://pictoblox.ai/. Kako bismo svoje projekte mogli spremiti, učiteljica Valentina je za sve svoje učenike pripremila korisnička imena i lozinke te su se oni prijavili, učitali proširenje za strojno učenje (Machine Learning) te učitali svoj model i spremili projekt.

Na kraju današnje radionice učenici su se vratili prvoj aktivnosti i Mentimetru te su ponovo upisali nekoliko riječi koje im padaju na pamet o umjetnoj inteligenciji na kraju ove radionice. Riječi je bilo mnogo više nego na početku. (slika6)

Webinar 2. Programiranje igre

Ishodi drugog dijela radionice bili su:

∞     Detaljnije upoznati alat Pictoblox

∞     Postaviti pozornicu i likove

∞     Napraviti i inicijalizirati varijable

∞     Inicijalizirati igru

∞     Identificirati pokrete igrača

∞     Programirati slučajne pokrete umjetne inteligencije

∞     Programirati konačni rezultat igre

U uvodnom dijelu drugog dijela ove radionice prisjetili smo se strojnog učenja i kako smo izradili model za igru Kamen, škare, papir. U programu Pictoblox (https://pictoblox.ai/ ) otvorili smo projekt započet tijekom prvog dijela radionice u koji smo učitali pripremljeni model koristeći proširenje machine learning. Nakon toga dodali smo likove u program i izradili varijable: AI bodovi, Igrač bodovi, AI potez, Igrač potez i Slučajni broj (za slučajni odabir poteza AI). Varijable AI bodovi i Igrač bodovi postavili smo na 0, a nakon toga koristeći naredbe iz proširenja strojnog učenja programirali:

·       Identificiranje poteza igrača (prepoznavanje s kamere)

·       Biranje (slučajno) i identificiranje poteza računala (AI)

·       Izrada blokova za identifikaciju tko pobjeđuje krug:

o   Provjera je li pobjeđuje igrač

o   Provjera je li pobjeđuje AI

o   Provjera je li izjednačeno

·       Dodavanje blokova programu

·       Podešavanje pozornice

·       Programiranje konačnog rezultata i završetka igre

Slijedi nekoliko slika. (slika7, slika8, slika9, slika10, slika11, slika12)

Slika 7. Osmaši spremni za programiranje

Slika8 . Testiranje programa.

Slika 9. Programiranje.

Slika 10. Pažljivo slijedim upute.

Slika 11. Dio programa

Slika 12. Testiranje i igra

Uslijedilo je testiranje programa i ono što smo najviše i čekali – igranje! I to igre koju smo sami programirali.

U završnom dijelu učenici su izrazili svoje osjećaje pišući na ploču jednu rečenicu u kojoj su trebali sažeti što im se svidjelo na održanim radionicama.

Zaključak

Prednosti umjetne inteligencije za djecu i važnost umjetne inteligencije u današnjem svijetu su neosporne. Utjecaj umjetne inteligencije i novih tehnologija u sadašnjosti samo naglašava važnost koju će imati u budućnosti. Kako bismo našu djecu pripremili za tehnološki napredan svijet, od velike je važnosti da ih upoznamo s AI i srodnim pojmovima u ranoj dobi kako bi se mogli razvijati zajedno s tim tehnologijama.

Učenje o umjetnoj inteligenciji stoga je od iznimne važnosti, a neki od razloga su i:

–         razvijanje interesa za STEM područja – poučavanje umjetne inteligencije u ranoj dobi pomaže kod djece razviti sklonost prema STEM-u što pomaže da djeca u budućnosti postanu otvorenog uma, znatiželjni i uvijek na putu inovacija,

  1. izloženost novim tehnologijama – programiranje, robotika, IOT,
  2. povećanje mentalnih sposobnosti – nove tehnologije omogućene razvojem umjetne inteligencije otvaraju neograničene mogućnosti istraživanja svima koji su znatiželjni i željni novih znanja i učenja,
  3. stjecanje vještina razmišljanja izvan okvira, logičkog zaključivanja, rješavanja problema, vježbanje strpljenja i upornosti.

Ovakvim radionicama učenici pristupaju s velikom dozom ushita, radosti i znatiželje što je učiteljima danas najvažnije, a ponekad i najteže postići. (slika5)

Kristina Slišurić