人工知能 (AI) に関する会話は、教育者の生活の中で常に進化し続けています。 AIが学生生活の中心的な部分になることは避けられません。 私たちはこれがどのようなものになるのか理解し始めたばかりですが、今から生徒たちの将来に向けて準備を始めなければならないと認識しています。 このページは、VEX を使用して AI を指導するための出発点であり、AI を指導実践に統合する際に役立つ情報とリソースの概要を提供します。
AIの重要性
AIの定義
人工知能（AI）は、人間が行うと知能の証拠とみなされるようなことをコンピューターが実行できるようにする技術に関するコンピューターサイエンスの分野です1。
AI は、コンピュータ サイエンスの進化において極めて重要かつ継続的な発展であり、今後も社会のあらゆる部分に大きな影響を与え続けるでしょう。 これは、アルゴリズムやデータ構造などのコンピューター サイエンスの中核概念に基づいており、コンピューターが独自に学習、推論、決定を下すことを可能にします。
誰もがAIについて学ぶべき
コンピュータサイエンスは現在、すべての学生にとって必須のスキルとして広く認識されています。 AI はコンピューター サイエンスの不可欠な部分であるため の学生は AI の基礎となる概念を根本的に理解する必要があります。 AI の概念は、幼稚園から始まり、生徒の教育過程全体にわたって継続的に教えることができます。 これにより、学生は次のことが保証されます。
- 将来のキャリアへの公平なアクセス: AI を教えることにより、すべての学生がコンピューター サイエンス、ロボット工学、データ分析、ソフトウェア エンジニアリングなどの分野でキャリア パスを探求する機会が得られます。 すべての人に機会を提供することで、私たちは将来に備えた多様で革新的な労働力の創出に貢献します。
- AI が社会に与える影響を理解する: AI を学ぶことで、学生は AI の可能性を把握するための知識を身に付けることができます。 利点と限界を理解することで、学生は情報に基づいた決定を下し、このテクノロジーの責任ある使用に貢献することができます。
- 基本的なスキルと態度を構築する: コンピューター サイエンスの学習と同様に、コンピューター サイエンスを使用して AI を教えることで、基本的な問題解決能力が養われ、アルゴリズム思考やパターン認識などの計算思考スキルを学生が身に付けることができます。 また、学生にコラボレーションを実践し、自分自身の学習について学ぶ環境を提供します。 これにより、生徒は粘り強さと創造性を持って複雑な課題に取り組む準備が整います。
AI教育へのアプローチ
私たちは、コンピューターサイエンス、AI、ロボット工学を融合し、安全で楽しく、やる気が出る AI 学習のための本格的な環境を提供します。 私たちは、ChatGPT などの大規模言語モデル (LLM) よりも、実践的なロボット工学と AI ビジョン センサーを重視しています。
学生のプライバシーは私たちの最優先事項です
当社のアプローチにより、生徒のデータが常に安全であることが保証されます。
- AI ビジョン センサーを搭載したロボットを使用して AI について教えることにより、LLM に伴う潜在的なプライバシー に、AI の概念を探索する実践的で視覚的に魅力的な方法が提供されます。
- 個人を特定できる (PII) データは一切収集されません。
- VEX センサーやロボットからの画像やビデオ ストリームは、生徒のデバイスから外部に送信されることはありません。
- 学生には事前にトレーニングされた AI モデルが提供されるため、処理のために画像を収集して強力で高価なクラウド サーバーにアップロードする必要がなくなります。
ロボットがAI学習を可視化
基本的な AI 概念は、ロボットを使用することで具体化できます。
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- ロボットを使って AI を教えることで、難しい抽象的な概念が具体的で実践的な学習体験に変わります。 ロボットを使用して AI の背後にあるコンピューター サイエンスの概念を強調することで、学生は AI が実際にどのように機能するかを直接体験できます。 これにより、AI の神秘性が解明され、学生は AI 分野における将来のイノベーターおよび問題解決者として自分自身を認識できるようになります。
- AI ビジョン センサーは、学生に即時かつ実用的なフィードバックを提供します。 学生は、AI ビジョン センサーからのデータをリアルタイムで表示および操作し、それをコーディング プロジェクトに適用して、ロボットを使用して現実世界の問題を解決できます。
AIとともに進化
AI 教育に対する当社のアプローチは継続的かつ積極的に進化しています。
- AI は絶えず急速に進化しており、このダイナミックな環境で教師と生徒を効果的にサポートするには、私たちも同じペースで進化する必要があります。 今後数年間で、AI システムのパーソナライゼーション、コラボレーション、透明性がさらに向上し、私たちはそれに応じてリソースを開発し続け、学生と教育者が成功できるようにしていきます。
- 私たちは、教師の意見を て簡単に実装できる AI カリキュラム教材を作成することで、教師の現在のニーズに応えることに尽力しています。 私たちは フロリダ大学の CS Everyone Center および つの小学校教師グループと協力して、K-4 の生徒を対象に、VEX 123 と VEX GO を使用して AI の知覚概念に関する指導単位を作成しています。 この単元では、生徒は 123 と GO Robots の Eye Sensor を使用して、仲間が作成した目に見えない惑星を探索し、「エイリアン」(緑)、「水」(青)、「ユニークな素材」(赤) などのさまざまな色のオブジェクトを識別します。
VEX 連続体における AI
VEX Continuum は、実践的な現実世界の経験と発達段階に適した実践を融合し、あらゆる年齢の学生が AI 学習の過程を通じて積極的に取り組み、成功できるようにします。 体験学習により、コンピューター サイエンスと AI の概念に対する理解が徐々に深まります。 時間の経過とともに、学生は AI とは何か、どのように機能するか、どのように使用できるかについての基礎的な理解を深めていきます。
ヴェックス123
VEX 123 では、幼稚園から 2 年生までの生徒に AI の概念を紹介できます。 123 ロボットのコーディングは、生徒が人間とコンピューターが環境を感知する方法の違いを理解し始めるのに役立ちます。 123 ロボットに内蔵されたアイ センサーにより、学生はセンサー データの調査を簡単に開始できると同時に、シーケンス、パターン認識、基本アルゴリズムなどのコンピューター サイエンスの基礎概念を学ぶことができます。
Little Red Robotなどの 123 個の STEM ラボ ユニットは、これらの概念を学ぶための魅力的で楽しい背景を提供します。 この STEM ラボ ユニットでは、生徒はロボットをコーディングして、祖母の家まで運転し、オオカミを避け、アイ センサーを使用してオオカミを検出するアルゴリズムを作成します。
VEX 123 の詳細については、このページを ください
ヴェックスゴー
3 年生から 5 年生は、VEX GO で AI 入門体験を基に知識を広げ、センサー データに対するより深い理解を深めることができます。 学生は、データとは何か、データはどのように収集されるのか、そしてデータをどのように意思決定に活用できるのかを理解します。
データ探偵: ブリッジ チャレンジ STEM ラボでは、生徒はアイ センサー データを使用して現実世界の問題を解決し、データを使用して橋の亀裂を識別する方法を学びます。
このような経験は、データと AI をどのように活用して地域社会に貢献できるのかについて学生の理解を深めるのに役立ちます。 さらに、VEX GO の生徒は、順序付け、意思決定、アルゴリズムを使用してより複雑な問題を解決する取り組みを通じて、コンピューター サイエンスのスキルを伸ばし続けます。
ヴェックスエイム
VEX AIM は、4 年生以上を対象にコンピューター サイエンスを教えるための新しいロボットです。 AIM には AI ビジョン センサーが内蔵されており、ブロックと Python コーディングの両方を通じて AI の概念を実際に探索する機会を提供します。 AIM は簡単に始めることができ、高い目標を設定することができるため、生徒の AI 理解の現状に合わせて学習でき、成長に合わせて継続的に挑戦することができます。
VEX AIM のリリースは間近に迫っており、STEM ラボ ユニットと教師向けの PD+ 入門コースも提供されるため、AIM を CS および STEM 教室にできるだけ簡単に統合できるようになります。
ヴェックスIQ
VEX IQ は、物理的なロボットを使用して中学生に追加の AI 学習課題を提供します。 IQ は、複数のセンサーからデータを収集して使用することで、生徒にオープンエンドの課題を解決する機会を提供します。 これにより、学生は特定の問題を解決するために適切なセンサーを選択する方法を理解することができます。
IQ の学生は、IQ Brain の SD カード ストレージを使用してデータ ロギング演習に参加することもできます。 学生はセンサーデータを収集し、それを CSV ファイルに保存し、データをグラフ化して、IQ センサーが環境をどのように認識しているかを完全に理解できます。
VEX IQ の詳細については、このページを参照して 。
VEX EXP と VEX V5
高校の教室では、VEX EXP と VEX V5 が AI ビジョン センサーによって AI 学習に新たな次元を加えます
VEX EXP および VEX V5 用の AI ビジョン センサーを使用すると、ロボットは広い視野から視覚情報をキャプチャし、独自の方法で周囲を見て対話できるようになります。 2D および 3D オブジェクトを検出し、特定の色と色の組み合わせを認識し、教室と競技会の両方で AprilTags と事前トレーニング済みのオブジェクトのセットを識別します。
AI ビジョン センサーを使用すると、学生は 1 つのコーディング プロジェクトで複数の種類のセンサー データを使用することができます。 さらに、センサーには 2 つの事前トレーニング済みのオブジェクト検出モデルが含まれているため、学生はさまざまな AI モデルが実際のアプリケーションでどのように機能するかを体験できます。 EXP Clean Water Mission STEM Lab ユニット は、センサーからのデータを活用し、ポータブル水処理プラントを自動化するための複雑なアルゴリズムを作成する、実践的で高度なリソースを学生に提供します。
AIビジョンセンサーの詳細については、「 VEX EXPを使用したAIビジョンセンサーの入門」をお読みください
VEX CTE ワークセル
VEX CTE Workcell 、生徒が AI トピックに取り組むためのもう 1 つの高校レベルのオプションです。 VEX CTE ワークセルは、ロボット アーム、コンベア、センサー、空気圧のシステムであり、産業オートメーションに関する学生の学習をサポートするように設計されています。 学生に重要な AI 関連の自動化とコンピューター サイエンスのスキルを教えるための 2 つの学生コースが用意されています。
6 軸アーム入門コースでは、シーケンス、ループ、条件文、変数などの基本的なコンピュータ サイエンス スキルの基礎を学生に提供します。
ワークセル自動化コースでは、これを基盤として、システムの自動化における、より複雑でオープンエンドな課題を段階的に取り入れていきます。 これらの課題では、学生はセンサー データを活用してアルゴリズムを作成し、コードを最適化し、プロジェクトを正常にデバッグする必要があります。
VEX CTE ワークセルの詳細については、このページをご覧
VEX CTE STEM ラボユニットコースの詳細については、このページをご覧 。
ヴェックスエア
VEX 競技会における AI
VEX AIコンペティション
VEX V5 ロボット競技会 (V5RC)
学生は、AI ビジョン センサーの事前トレーニング済みのオブジェクト分類を検出する機能を使用して、 V5RC High Stakesをプレイするための戦略を構築するときに、他のさまざまな V5 センサーと組み合わせたアルゴリズムを作成できます。 そうすることで、コンピューターがデータベースの表現を維持し、それを推論に使用する方法を探ることができます。
VEX V5 GPSセンサー
VEXcode VR の AI
V5RC ハイステークスプレイグラウンド
VEXcode VR プレミアム ライセンスをお持ちの方、または登録済みの V5RC チームは、AI ビジョン センサーのオブジェクト分類機能を使用して、仮想ロボットでハイ ステークスをプレイできます。
VEXcode VR Premium Licenseの取得に関する詳細については、このページをご覧ください。
VEXcode VR の High Stakes Playground の詳細については、 VEXcode VR の V5RC High Stakes Playground の使用を開始する」を参照してください
ローバーレスキュープレイグラウンド
VEXcode VR Premium ユーザーは、Rover Rescue Playground で AI 表現と推論を体験できます。 「ローバー レスキュー」では、生徒たちは AI を使用してローバーをコーディングし、鉱物を収集し、障害物や敵を回避しながら、異星の世界を移動します。 ローバーに組み込まれた AI テクノロジーにより、物体を検出し、物体までの距離や相対角度などのデータを報告することができます。 ローバーは、障害物、敵、鉱物などの事前にトレーニングされたゲーム要素を識別できます。
VEXcode VR の Rover Rescue プレイグラウンドの詳細については、 Rover Rescue を使い始める」を参照してください
Rover Rescue における AI の詳細については、 Rover Rescue における AI の使用を参照してください。
VEXcode VR Premium Licenseの取得に関する詳細については、このページをご覧ください。
自信を持ってAIを教える
VEX は AI を教えるための包括的なリソースとサポート資料を提供しているので、自信を持って教えることができます。
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VEX STEM Labs は、オンライン教師用マニュアルのように、実装のためのステップバイステップの手順を提供します。
- VEX 123 および GO STEM Labs では、ユニット概要で詳細な背景情報が提供され、ユニットを教える準備が十分に整った状態になります。 たとえば、VEX GO Data Detectives Unit の背景情報では、センサーとは何か、また Eye Sensor 自体がどのようにデータを収集して報告するかについて詳しく説明します。
- IQ および EXP STEM ラボでは、ファシリテーション ガイドに背景情報、実装手順、AI の指導における推測を排除するヒントが記載されています。
- VEX ライブラリ と VEX API は、VEX を使用した AI の教育について詳しく知るために誰でもアクセスできるリソースです。 たとえば、VEX ライブラリを使用して、センサーとは何か、センサーの用途を調べます。 次に、VEX API を参照して、そのセンサーに関連付けられているコード ブロックまたはコマンドを理解します。
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VEX PD+ VEX ユーザーに継続的かつパーソナライズされた専門能力開発を提供します。
- PD+ の VEX 入門コースを受講して認定を取得し、同じ考えを持つ教育者が VEX を使用した AI の指導に関する質問やアイデアを共有できる VEX PD+ コミュニティにすぐにアクセスできるようになります。
- PD+オールアクセス会員として参加して
- 1 対 1 のセッションを活用して、VEX の専門家と AI の指導について話し合ってください。
- AI ビジョン センサーについて学習するためのビデオ シリーズを視聴するには、ビデオ ライブラリにアクセスしてください。
- VEX Robotics Educators Conference にぜひご参加いただき、AI 教育の思想的リーダーが主導する実践的なワークショップや情報セッションにご参加ください。
VEX PD+ All-Access メンバーになる方法の詳細については、このページをご覧 。