Ayer fue el jefe de la ciudad.
Intentemos hacer una alerta hoy.
La misma pregunta, en lugar de la posición del investigador, es: ¿qué recolectas primero para predecir si el agua del río se deshice?
¿Cuál es nuestra misión?
Market Marshes / Previsión de las inundacionesPara ayudar a los mercados a conocer los problemas de agua, primero hay que pensar en cómo convertir la información observada en información útil.
Desarrollado en colaboración con Google Research y el Stanford Accelerator for Learning, para niños de 11 a 14 años.
La versión original en inglés; el menú de idiomas actual no se ve en chino. No se necesita iniciar sesión, se necesita una conexión a Internet.
Ocho minutos, sólo hay dos opciones clave.
¿Cuáles son los datos que se seleccionan y qué pruebas se realizan?
Los cuatro grupos explican los motivos, luego ven la imagen. Los profesores pueden usar los enlaces que ya están listos en la versión original; también pueden proyectar el siguiente análisis de imágenes.
| En el momento oportuno | Todo el equipo lo hace. |
|---|---|
| 0 0 1 minuto | Recordemos una decisión que tomamos ayer: ¿qué cambiaríamos si pudiéramos saber de antemano a dónde va a ir el agua del río? |
| 1 y 4 minutos | Cada grupo presenta una información que explica qué tiene que ver con la inundación. Primero escribe en papel y luego abre el siguiente párrafo. |
| 4 y 6 minutos | ¿Qué tipo de información hay que dejar para revisar el modelo? ¿Qué tipo de información hay que dejar para revisar el modelo? |
| 6 y 8 minutos | Cada grupo añade una frase: "Para que este aviso sea creíble, vamos a revisar... y luego regresamos a los modelos meteorológicos". |
Primero paso: después de elegir, vuelve a ver el sitio original.
¿Qué tipo de información quieren encontrar?
Discuta sugerencias: lluvia, nivel o flujo de los ríos y contacto directo con los enfermos de agua. También pregunte de dónde provienen las observaciones, cuánto tiempo se registraron y si se han perdido. También vale la pena investigar la situación y las personas afectadas; no confundir toda la información útil en una sola entrada de modelo.
El segundo paso: dar a un modelo una pregunta que no ha visto.
¿Se puede asegurar de que un dato predija las inundaciones si nunca se han registrado?
En la información que ya ha visto, se puede juzgar por dos cosas: dejar información no utilizada en el entrenamiento, revisar informes erróneos, reportes de fugas, en especial el diluvio raro. Discutir una brecha y decir cómo se quiere revisar.
Este es un problema de extensión de AHALab. Los comentarios del juego solo indican el rendimiento del juego; las predicciones reales también deben ser continuamente verificadas por observaciones reales.
Los resultados de la investigación real
Ahora, vamos a ver a los archivos antiguos, a GenCast, a Aurora y a Earth-2: ¿a qué datos se enfrentan y cómo evalúan los resultados?
Volver a las cuatro herramientas meteorológicas¿Cómo prepararse para las clases?
- Para acceder a la versión original de la página web y a la computadora en la clase, haga clic en Accept mission, seleccione Market Marshes y luego en Start Quest.
- Antes de la clase, pasar por el campo de discusión, parar la página en el enlace de datos. Los elementos del menú pueden ser interpretados por los profesores; no dejar que la velocidad de lectura en inglés determine quién puede participar.
- Los cuatro grupos tienen razones para cambiar un grupo de discursos cada vez; cuando hay cuatro computadoras, también se limitan los fragmentos que se deben completar.
- Si no se carga con éxito antes de comenzar el curso, se toma directamente la imagen local de esta página.
Las versiones locales guardan imágenes, preguntas y sugerencias para que los profesores puedan cortar la red; las versiones originales de Google Web no pueden jugar fuera de línea, ni garantizar que el progreso del juego se mantenga entre dispositivos.
¿Quieres completar esta tarea?
Flexible Quest: Market Marshes Es una adaptación de proyección automática que ofrece Google, que recomienda 30 minutos y 45 minutos.
También hay recursos para prevenir la ceguera de Dusky Dunes, y extensiones de coronas, edificios, incendios forestales, etc. Puede seguir escogiendo de sus problemas de interés sin tener que jugar todas las tareas a la vez.
Registros de origen y uso
- Google Research: AI Quests original
2026-09-11 Prueba: se puede acceder a las tareas de inundación en inglés, sin necesidad de registrarse; menú de idiomas no se ve en chino.
- Google: publicación de las instrucciones
Google Research y el Stanford Accelerator for Learning han desarrollado un programa para niños de 11 a 14 años, con tareas de preparación, entrenamiento y pruebas de datos.
- Google: recursos para profesores
Hay manuales de tareas, materiales de reflexión y recursos para ampliar las clases.
- Google: Clases de proyección de Flexible Quest
La proyección oficial se adapta a las recomendaciones de 9 a 15 años, 30 a 45 minutos; se puede usar en clases con menos computadoras o redes.
- Google：FAQ
No se requiere un nombre, correo o registro; los juegos web requieren Internet. La cantidad de tareas en los FAQ y la parte del programa de lenguaje se quedan atrás de la interfaz real, por lo que no se juzgan tareas jugables.
- La Fundación Raspberry Pi: Incluye la experiencia AI
Los socios educativos incorporan las consultas de IA en los recursos de Experiencia AI; pertenecen a los cursos con registros y no a la investigación de los efectos de este evento de 8 minutos.
Google y sus colaboradores proporcionaron tareas y material de enseñanza en la versión original. Las preguntas en chino de este curso, de 8 minutos de duración y de clasificación, fueron ajustadas por AHALab y no han sido confirmadas en este curso.