htmlmmcool · Google AI Quests 中文带玩
GOOGLE AI QUESTS / MARKET MARSHES

昨天管城镇。
今天试着做预警。

同一个问题，换到研究者的位置再想一次：要预测河水会不会涨，你会先收集什么？

进入 Google 原版 ↗课堂8分钟带玩官方完整投影课 ↗
AI Quests洪水任务Market Marshes的原版菜单
2026年9月11日实测截图 · 原作 Google Research

我们接哪一个任务？

Market Marshes / 洪水预测。先帮助集市了解水患，再考虑怎样把观测资料变成有用的信息。

由Google Research与Stanford Accelerator for Learning共同开发，面向11–14岁。它让人作选择、看反馈、修改想法。

英文原版；当前语言菜单未见中文。无需登录，需要联网。以下中文带玩由AHALab编写，不是官方汉化。

8分钟，只盯住两个关键选择

选哪些数据？拿什么检验？

四组先说理由，再看画面。教师可使用原版已准备好的环节；也可以投影下方实测截图。这里的讨论不会训练真实的Google洪水模型。

用时全班一起做
0–1分钟想起昨天的一次决定：如果能提前知道河水会涨到哪里，我们会改什么？
1–4分钟每组提出一种资料，说清它和洪水有什么关系。先写在纸上，再展开下一段。不要只说“数据越多越好”。
4–6分钟查看原版环节，讨论资料的缺口。模型在看过的题上表现很好，够不够？留出怎样的资料再考它？
6–8分钟每组各补一句：“要让这个预警可信，我们还要检查……”然后回到天气模型。
第一步：说完选择，再看看原版现场

你们想找哪一种资料？为什么？

AI Quests原版数据任务实测画面
原版实测画面；中文问题为课堂带玩。

讨论提示：降雨、河流水位或流量，和水患有直接联系。还要问观测来自哪里、记录了多久、是否缺失。地势与受影响的人也值得调查；不要把所有有用信息都混成同一种模型输入。

第二步：给模型出一道它没见过的题

如果一份资料从没记录过洪水，能放心让它预测洪水吗？

“在已经看过的资料上答对”和“遇到没见过的情况仍能判断”是两回事。留出未用于训练的资料，检查误报、漏报，尤其看少见的大洪水。讨论一个缺口，再说你想怎样检验。

这是一道AHALab延伸问题。游戏反馈只说明游戏中的表现；真实预测还要由实际观测持续检验。

把结果接到真实研究

我们刚做的是教学任务。接下来看看盘古、GenCast、Aurora和Earth-2：它们面对哪些资料，又怎样评价结果？最后还要有人接到预警、作出决定。

回到四种天气工具 →

课前怎么准备

  1. 用上课的电脑与网络打开原版，点Accept mission，进入任务选择，选Market Marshes，再点Start Quest。
  2. 课前走过开场对白，把页面停在数据环节。菜单项可由教师口译；不让英文阅读速度决定谁能参与。
  3. 默认一台教师电脑加投影。四组各有理由，每次换一组发言；有四台电脑时，也先限定本次要完成的片段。
  4. 开课前没加载成功，就直接用本页本地截图。现场尝试约30秒仍未进入，也切本页继续。

本地版保留截图、提问和讲师提示，能断网打开；Google网页原版不能据此离线玩，也不能保证游戏进度跨设备保留。

想把这个任务做完整？

Flexible Quest: Market Marshes 是Google提供的单机投影适配，建议30–45分钟。可另开一节专题，让全班经历完整任务并复盘；本课8分钟是取段带玩。

官网还有预防失明的Dusky Dunes，以及树冠、建筑、野火等延伸资源。可从自己在意的问题继续选，不必把所有任务一次玩完。

教师资料与拓展任务 ↗

来源与使用记录

Google与合作方提供的是原版任务和教学资料。本课的中文提问、8分钟时长和分组方式由AHALab调整，尚未在本班验证。