Sarunas par mākslīgo intelektu (MI) pedagogu dzīvēs pastāvīgi attīstās. Ir neizbēgami, ka mākslīgais intelekts kļūs par studentu dzīves centrālo sastāvdaļu. Lai gan mēs tikai sākam saprast, kā tas izskatīsies, mēs zinām, ka mums jau tagad jāsāk gatavot savus skolēnus viņu nākotnei. Šī lapa ir atspēriena punkts mākslīgā intelekta mācīšanai, izmantojot VEX, un sniedz pārskatu par informāciju un resursiem, kas pieejami, lai atbalstītu jūs, integrējot mākslīgo intelektu savā mācību praksē.
Mākslīgā intelekta nozīme
Mākslīgā intelekta definēšana
Mākslīgais intelekts jeb MI ir datorzinātņu nozare, kas nodarbojas ar metodēm, kas ļauj datoriem veikt darbības, kuras, kad cilvēki tās veic, tiek uzskatītas par intelekta pierādījumu1.
Mākslīgais intelekts ir nozīmīgs un nepārtraukts solis datorzinātņu attīstībā, kas arī turpmāk būtiski ietekmēs visas sabiedrības daļas. Tas balstās uz tādiem datorzinātnes pamatjēdzieniem kā algoritmi un datu struktūras, ļaujot datoriem mācīties, spriest un pieņemt lēmumus patstāvīgi.
Ikvienam vajadzētu uzzināt par mākslīgo intelektu
Datorzinātnes tagad tiek plaši atzītas par būtisku prasmi visiem studentiem. Tā kā mākslīgais intelekts ir neatņemama datorzinātņu sastāvdaļa, visiem skolēniem ir jābūt pamatzināšanām par mākslīgā intelekta pamatā esošajiem jēdzieniem. Mākslīgā intelekta koncepcijas var mācīt nepārtraukti, sākot jau bērnudārzā un turpinot visu skolēnu izglītības ceļu. Tas nodrošinās studentiem:
- Nodrošināt vienlīdzīgu piekļuvi nākotnes karjerai: Mākslīgā intelekta mācīšana nodrošina visiem studentiem iespēju izpētīt karjeras ceļus tādās jomās kā datorzinātnes, robotika, datu analīze un programmatūras inženierija. Nodrošinot iespējas ikvienam, mēs palīdzam radīt daudzveidīgu, inovatīvu darbaspēku, kas ir gatavs nākotnei.
- Izprast mākslīgā intelekta ietekmi uz sabiedrību: Mākslīgā intelekta apgūšana sniedz studentiem zināšanas, lai izmantotu tā potenciālu. Izprotot tās priekšrocības un ierobežojumus, studenti var pieņemt pārdomātus lēmumus un veicināt atbildīgu šīs tehnoloģijas izmantošanu.
- Veidot svarīgākās prasmes un noslieces: Tāpat kā datorzinātņu apguve, arī mākslīgā intelekta mācīšana, izmantojot datorzinātnes, veicina svarīgas problēmu risināšanas prasmes un palīdz skolēniem attīstīt skaitļošanas domāšanas prasmes, piemēram, algoritmisko domāšanu un modeļu atpazīšanu. Tas arī nodrošina skolēniem vidi, kurā praktizēt sadarbību un mācīties par savu mācīšanos. Tas viņus sagatavo sarežģītu izaicinājumu risināšanai ar neatlaidību un radošumu.
Mūsu pieeja mākslīgā intelekta mācīšanai
Mēs apvienojam datorzinātnes, mākslīgo intelektu un robotiku, lai nodrošinātu autentisku kontekstu mākslīgā intelekta apguvei, kas ir drošs, jautrs un motivējošs. Mēs uzsveram praktisku robotiku un mākslīgā intelekta redzes sensorus, nevis lielus valodu modeļus (LLM), piemēram, ChatGPT.
Studentu privātums ir mūsu augstākā prioritāte
Mūsu pieeja nodrošina, ka jūsu studentu dati vienmēr ir drošībā.
-
Robotu ar mākslīgā intelekta redzes sensoriem izmantošana mākslīgā intelekta apguvei piedāvā
un vizuāli saistošus veidus, kā izpētīt mākslīgā intelekta koncepcijas potenciālos privātuma riskus, kas saistīti ar tiesību zinātņu
(LLM).
- Nekādi personu identificējoši (PII) dati netiek vākti.
- Attēli vai video plūsmas no VEX sensoriem vai robotiem nekad skolēna ierīci.
- Studentiem tiek nodrošināti iepriekš apmācīti mākslīgā intelekta modeļi, tādējādi nepieciešamību apkopot attēlus un augšupielādēt tos un dārgos mākoņserveros apstrādei.
Roboti padara mākslīgā intelekta mācīšanos redzamu
Mākslīgā intelekta pamatjēdzienus var padarīt taustāmus, izmantojot robotus.
- Mākslīgā intelekta apmācība ar robotu pārvērš sarežģītus abstraktus jēdzienus konkrētās, praktiskās mācību pieredzēs. Robotu izmantošana, lai uzsvērtu mākslīgā intelekta pamatā esošās datorzinātnes koncepcijas, sniedz studentiem tiešu pieredzi ar to, kā mākslīgais intelekts faktiski darbojas. Tas atklāj mākslīgā intelekta mistifikāciju un palīdz studentiem redzēt sevi kā nākotnes novatoriem un problēmu risinātājiem mākslīgā intelekta jomā.
- Mākslīgā intelekta redzes sensori sniedz studentiem tūlītēju, noderīgu atgriezenisko saiti. Studenti var reāllaikā redzēt un manipulēt ar datiem no mākslīgā intelekta redzes sensora un pielietot tos kodēšanas projektos, lai risinātu reālas problēmas, izmantojot robotu.
Attīstoties līdz ar mākslīgo intelektu
Mūsu pieeja mākslīgā intelekta izglītībai nepārtraukti un aktīvi attīstās.
- Mākslīgais intelekts (MI) nepārtraukti un strauji attīstās, un, lai efektīvi atbalstītu skolotājus un skolēnus šajā dinamiskajā vidē, mums ir jāattīstās tādā pašā tempā. Turpmākie gadi mākslīgā intelekta sistēmās ienesīs lielāku personalizāciju, sadarbību un pārredzamību, un mēs turpināsim attiecīgi attīstīt resursus, lai nodrošinātu studentu un pedagogu izaugsmi.
- Mēs esam apņēmušies apmierināt skolotāju vajadzības brīdī, radot viegli ieviešamus intelekta mācību materiālus ar skolotāja ievadi. Mēs sadarbojāmies ar Everyone centru Universitātē un divām sākumskolas skolotāju grupām, lai izveidotu aktivitātes, kas paredzētas skolēnu izpratnes veicināšanai par mākslīgā intelekta uztveres koncepciju, izmantojot VEX 123 un VEX GO, K-4 skolēniem. Aktivitātes ir aprakstītas tālāk esošajās 123. un GO sadaļās.
Mākslīgais intelekts visā VEX kontinuumā
VEX Continuum apvieno praktisku, reālās pasaules pieredzi ar attīstības ziņā atbilstošām praksēm, lai nodrošinātu, ka visu vecumu skolēni var iesaistīties un gūt panākumus visā savā mākslīgā intelekta mācību ceļojumā. Pieredzes mācīšanās veido pakāpenisku izpratni par datorzinātnēm un mākslīgā intelekta koncepcijām. Laika gaitā studenti attīsta pamatizpratni par to, kas ir mākslīgais intelekts, kā tas darbojas un kā to var izmantot.
VEX 123
Mākslīgā intelekta lasītprasme sākas agri
Ar VEX 123 palīdzību skolēni no bērnudārza līdz otrajai klasei var tikt iepazīstināti ar mākslīgā intelekta koncepcijām. 123. robota kodēšana palīdz skolēniem sākt izprast atšķirības starp to, kā cilvēki un datori uztver savu vidi. 123 robota iebūvētais acu sensors nodrošina studentiem vienkāršu veidu, kā sākt pētīt sensoru datus, vienlaikus apgūstot datorzinātņu pamatjēdzienus, piemēram, sekvencēšanu, modeļu atpazīšanu un pamatalgoritmus.
123 STEM laboratorijas vienības, piemēram Mazais sarkanais robots, nodrošina saistošu un jautru fonu šo jēdzienu apguvei. Šajā STEM laboratorijas vienībā skolēni programmē savus robotus, lai tie brauktu uz vecmāmiņas māju, izvairītos no vilka un, izmantojot acu sensoru, izveidotu vilka noteikšanas algoritmu.
Turklāt mākslīgā intelekta lasītprasmes aktivitātes VEX 123 ir izstrādātas, lai iemācītu skolēniem par mākslīgā intelekta pamatjēdzienu — uztveri. Jaunajiem skolēniem ir svarīgi veidot izpratni par to, kā roboti un datori uztver pasauli caur sensoriem.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX 123, apmeklējiet šo lapu.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX 123 aktivitātēm un STEM laboratorijas vienībām, šo lapu
VEX GO
STEM un mākslīgais intelekts sākas agri
Trešās līdz piektās klases skolēni var papildināt savu ievada pieredzi ar mākslīgo intelektu ar VEX GO, paplašinot savas zināšanas, iekļaujot padziļinātu izpratni par sensoru datiem. Studenti iegūst izpratni par to, kas ir dati, kā tie tiek apkopoti un kā tos var izmantot lēmumu pieņemšanai.
datu detektīvu: tiltu izaicinājuma STEMlaboratorijas nodarbībā skolēni risina reālas pasaules problēmu, izmantojot acu sensoru datus, un mācās izmantot šos datus, lai identificētu plaisu tiltā.
Šāda pieredze palīdz studentiem veidot izpratni par to, kā datus un mākslīgo intelektu var izmantot, lai palīdzētu viņu kopienām. Un VEX GO skolēni turpina pilnveidot savas datorzinātņu prasmes, risinot sarežģītākas problēmas, izmantojot sekvencēšanu, lēmumu pieņemšanu un algoritmus.
AI lasītprasmes aktivitātes ir pieejamas arī VEX GO, un tās var izmantot, lai iepazīstinātu skolēnus ar sensoru uztveri, vai kā papildinājumu VEX GO STEM laboratorijām, palīdzot skolēniem dziļāk iedziļināties tajā, kā roboti un datori uztver savu vidi.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX GO apmeklējietlapu.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX GO aktivitātēm un STEM laboratorijas vienībām apmeklējiet lapu.
VEX AIM
Reālās pasaules kodēšana
VEX AIM kodēšanas robots ir uz datorzinātnēm vērsts robots 4. klasei un vecākiem skolēniem. VEX AIM ir aprīkots ar iebūvētu mākslīgā intelekta redzes funkciju, kas sniedz iespējas izpētīt mākslīgā intelekta koncepcijas ar fiziska robota palīdzību, kas palīdz padarīt abstraktas koncepcijas studentiem taustāmas.
VEX AIM izmanto mākslīgā intelekta redzi, lai robotiem dotu iespēju redzēt apkārtējo vidi un mijiedarboties ar to. Sensors var atpazīt iepriekš apmācītus objektus, piemēram, sporta bumbas un mucas, un identificēt AprilTag ID, pēc tam kopīgot šos datus tieši ar studentiem, izmantojot kodu. Robotus var kodēt, izmantojot gan blokus, gan Python, padarot VEX AIM pieejamu iesācējiem, vienlaikus piedāvājot padziļinātas iespējas dziļākai izpētei. Šis līdzsvars starp vieglu ienākšanu un izaugsmes iespējām ļauj VEX AIM sasniegt studentu pašreizējo izpratni par mākslīgo intelektu un turpināt viņus izaicināt, attīstoties viņu prasmēm.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX AIM, apmeklējiet šo lapu.
Lai iegūtu plašāku informāciju par mācīšanu ar VEX AIM apmeklējiet lapu.
Jaunumi, kas gaidāmi 2026. gada vasarā:
- Mākslīgā intelekta futbola papildinājums ar futbola laukumu un objektiem
- Mākslīgā intelekta futbola mācību programma un aktivitātes
VEX IQ
Lietišķās mākslīgā intelekta mācības
VEX IQ (2. paaudze) nodrošina vidusskolas skolēniem papildu mākslīgā intelekta mācību izaicinājumus, izmantojot fizisku robotu. IQ dod skolēniem iespēju risināt atvērta tipa izaicinājumus, apkopojot un izmantojot datus no vairākiem sensoriem. Tas palīdz skolēniem izprast, kā izvēlēties pareizos sensorus konkrētas problēmas risināšanai.
Studenti var arī iesaistīties datu reģistrēšanas vingrinājumos, izmantojot SD kartes krātuvi IQ (2. paaudzes) smadzenēs. Studenti var apkopot sensoru datus, saglabāt tos CSV failā un pēc tam attēlot datus grafikā, lai pilnībā izprastu, kā sensori uztver savu vidi.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX IQ, skatiet šolapu.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX IQ STEM laboratorijas vienībām, lapu.
Ir pieejams arī atsevišķs VEX IQ AI redzes sensors lietošanai ar VEX IQ (2. paaudzes) smadzenēm. Šo sensoru var izmantot, kā aprakstīts tālāk, VEX EXP un VEX V5, bet ar VEX IQ versijām un kodēšanu VEXcode IQ vai Microsoft Visual Studio Code.
Lai iegūtu papildinformāciju par IQ AI redzes sensoru, izlasiet sadaļu Darba sākšana ar AI redzes sensoru ar VEX IQ.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX IQ AI redzes sensora iegādi apmeklējietlapu.
Jaunumi, kas gaidāmi 2026. gada vasarā:
- IQ AI papildinājums ar IQ AI redzes sensoru un objektiem
- IQ AI redzes mācību programma un aktivitātes
VEX EXP un V5
Reālās pasaules mākslīgais intelekts klasēm
VEX EXP un V5 pievieno vēl vienu dimensiju mākslīgā intelekta mācībām ar mākslīgā intelekta redzes sensoru. Sensors ļauj jūsu robotam unikāli redzēt apkārtni un mijiedarboties ar to, uztverot vizuālu informāciju no plaša redzes lauka. Tā atpazīst 2D un 3D objektus, atpazīst noteiktas krāsas un krāsu kombinācijas, kā arī identificē AprilTag ID un iepriekš apmācītu objektu kopas gan klasei, gan sacensībām.
Mākslīgā intelekta redzes sensors dod studentiem iespēju vienā kodēšanas projektā izmantot vairāku veidu sensoru datus. Turklāt, tā kā sensors satur divus iepriekš apmācītus objektu noteikšanas modeļus, studenti var iepazīties ar to, kā dažādi mākslīgā intelekta modeļi darbojas reālās pasaules lietojumprogrammās. EXP Tīrā ūdens misijas STEM laboratorijas vienība nodrošina praktisku, uzlabotu resursu studentiem, kurā viņi izmanto datus no sensora, lai izveidotu sarežģītus algoritmus pārnēsājamas ūdens attīrīšanas iekārtas automatizēšanai.
Lai iegūtu papildinformāciju par AI redzes sensoru, izlasiet sadaļu Darba sākšana ar AI redzes sensoru.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX AI redzes sensora iegādi apmeklējietlapu.
Jaunumi, kas gaidāmi 2026. gada vasarā:
- Mākslīgā intelekta papildinājums ar mākslīgā intelekta redzes sensoru un objektiem
- Mākslīgā intelekta redzes mācību programma un aktivitātes
VEX CTE darba šūna
Karjeras un darbaspēka gatavība ar mākslīgā intelekta palīdzību
VEX CTE Workcell ir vēl viena vidusskolas līmeņa iespēja skolēniem iesaistīties mākslīgā intelekta tēmās. VEX CTE Workcell ir robotizētas rokas, konveijeru, sensoru un pneimatikas sistēma, kas paredzēta, lai atbalstītu studentus rūpnieciskās automatizācijas apguvē.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX CTE darba šūnu, skatiet šo lapu.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX CTE STEM laboratorijas vienību kursiem skatietlapu.
Jaunumi, kas gaidāmi 2026. gada vasarā:
- Mākslīgā intelekta papildinājums ar diviem mākslīgā intelekta redzes sensoriem un objektiem
- Mākslīgā intelekta redzes mācību programma un aktivitātes
VEXcode VR
Virtuālā robota kodēšana
VEXcode VR padara mākslīgā intelekta mācības pieejamākas, novēršot aparatūras barjeras un uzsverot, kā darbojas viedās sistēmas. Studenti koncentrējas uz domāšanu kā mākslīgā intelekta sistēmu dizaineri — uz to, kā dati tiek vākti, interpretēti un izmantoti lēmumu pieņemšanai —, nevis uz fizisku robotu pārvaldīšanu.
Personas ar VEXcode VR Premium licenci vai reģistrētas sacensību komandas var kodēt virtuālu robotu, lai sacenstos autonomās kodēšanas prasmju mačos. Ir pieejami laukumi gan VEX V5 robotikas sacensībām, gan VEX IQ robotikas sacensībām! Katrs no šiem virtuālajiem robotiem integrē mākslīgā intelekta redzi, ļaujot studentiem savos kodēšanas projektos izmantot objektu klasifikāciju un citus mākslīgā intelekta redzes datus.
Lai iegūtu plašāku informāciju par virtuālajām prasmēm skatiet šo lapu.
VEXcode VR Premium lietotāji var iesaistīties mākslīgā intelekta attēlojumā un spriešanā Rover Rescue Playground platformā. Spēlē “Rover Rescue” skolēni programmē roveru, izmantojot mākslīgo intelektu, lai pārvietotos pa svešu pasauli, vienlaikus vācot minerālus un izvairoties no šķēršļiem un ienaidniekiem. Rovera iebūvētā mākslīgā intelekta tehnoloģija ļauj tam noteikt objektus un ziņot par tiem datus, tostarp par to, cik tālu atrodas objekts un cik tālu tas atrodas. Rover var identificēt iepriekš apmācītus spēles elementus, piemēram, šķēršļus, ienaidniekus un minerālus.
Lai iegūtu papildinformāciju par mākslīgo intelektu (AI) Rover Rescue operācijā, lasiet Mākslīgā intelekta izmantošana Rover Rescue operācijā.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEXcode VR Premium licencesiegūšanu, apmeklējiet šo lapu.
Konkurētspējīgas STEM jomas, kas ietver mākslīgo intelektu
VEX mākslīgā intelekta robotikas sacensības
VEX mākslīgā intelekta robotikas sacensības dod vidusskolēniem un koledžas skolēniem iespēju sacensties pilnīgi autonomās robotikas sacensībās, izmantojot jaudīgo GPS sensora un VEX mākslīgā intelekta redzes sistēmas kombināciju. Studenti programmē divus robotus, lai strādātu komandā un paveiktu šī gada izaicinājumu.
Lai iegūtu plašāku informāciju, AI robotikas sacensību lapu.
VEX V5 robotikas sacensības
Studenti var iekļaut mākslīgā intelekta redzes datus savā stratēģijā, lai piedalītos VEX V5 robotikas sacensībās. Izmantojot sensoru ievades kombināciju, komandas var integrēt informāciju par iepriekš apmācītiem klasifikācijas objektiem savās autonomajās kodēšanas rutīnās.
Lai iegūtu plašāku informāciju par VEX V5 robotikas sacensībām, V5 robotikas sacensību lapu.
VEX IQ robotikas sacensības
Māciet mākslīgo intelektu ar pārliecību
VEX nodrošina visaptverošus resursus un atbalsta materiālus mākslīgā intelekta mācīšanai, lai jūs varētu mācīt ar pārliecību.
-
VEX STEM laboratorijas piedāvā soli pa solim sniegtas ieviešanas instrukcijas, līdzīgi kā tiešsaistes skolotāja rokasgrāmatā.
- VEX 123 un GO STEM laboratorijās mācību vienības pārskats sniedz detalizētu pamatinformāciju, lai jūs justos labi sagatavots mācību vienības mācīšanai. Piemēram, VEX GO datu detektīvu vienības pamatinformācijā ir sniegta padziļināta informācija par to, kas ir sensori un kā pats acu sensors vāc un ziņo par datiem.
- IQ un EXP STEM laboratorijās ir sniegta apmācības rokasgrāmata, kurā sniegta pamatinformācija, ieviešanas instrukcijas un padomi, kas novērš minējumus mākslīgā intelekta mācīšanā.
- VEX bibliotēka un VEX API atsauce ir resursi, kuriem ikviens var piekļūt, lai uzzinātu vairāk par mākslīgā intelekta mācīšanu ar VEX. Piemēram, izmantojiet VEX bibliotēku, lai uzzinātu, kas ir sensors un kam tas tiek izmantots. Pēc tam skatiet VEX API, lai izprastu ar šo sensoru saistītos koda blokus vai komandas.
-
VEX PD+ nodrošina VEX lietotājiem nepārtrauktu un personalizētu profesionālo attīstību.
- Iegūstiet sertifikātu, apgūstot VEX ievadkursu PD+ tehnoloģijās, un iegūstiet tūlītēju piekļuvi VEX PD+ kopienai, kur līdzīgi domājoši pedagogi var dalīties jautājumos un idejās par mākslīgā intelekta mācīšanu, izmantojot VEX.
- Pievienojieties kā PD+ All-Access dalībnieks un:
- Izmantojiet individuālās sesijas, kurās varat pārrunāt mākslīgā intelekta mācīšanu ar VEX ekspertu.
- Apmeklējiet video bibliotēku, lai noskatītos videoklipu sēriju par AI redzes sensoru.
- Pievienojieties mums klātienē VEX robotikas pedagogu konferencē un piedalieties praktiskos semināros un informatīvās sesijās, ko vada domu līderi mākslīgā intelekta izglītības jomā.
Lai iegūtu plašāku informāciju par to, kā kļūt par VEX PD+ All-Access dalībnieku, apmeklējiet šo lapu.