MISSIONI AI GOOGLE / PALUDI DEL MERCATO

Ieri, città di Guancheng.
Oggi, prova a fare il preallarme.

La stessa domanda, ripensaci dal punto di vista del ricercatore: se volessi prevedere se il fiume si alzerà, cosa raccoglieresti per primo?

Inserisci la versione originale di Google ↗Demo in classe di 8 minutiLezione ufficiale di proiezione completa ↗
Le missioni AI riempiono il menu originale delle paludi del mercato
Screenshot del test sul campo dell'11 settembre 2026 · Lavoro originale di Google Research

Quale compito ci svolgeremo?

Paludi del mercato / Previsione delle inondazioni.Innanzitutto, aiutare il mercato a comprendere i rischi di alluvioni, quindi considerare come trasformare i dati di osservazione in informazioni utili.

Sviluppato congiuntamente da Google Research e Stanford Accelerator for Learning per la fascia di età dagli 11 ai 14 anni. Consente agli utenti di fare scelte, visualizzare feedback e rivedere le proprie idee.

Versione originale inglese; il menu della lingua corrente non include il cinese. Nessun login richiesto, è necessaria una connessione Internet. Il seguente tutorial cinese è scritto da AHALab, non dalla localizzazione ufficiale.

8 minuti, concentrati solo su due scelte chiave

Quali dati scegliere? Cosa usare per i test?

Quattro gruppi spiegano prima le loro ragioni, poi guardano le illustrazioni. Gli insegnanti possono utilizzare i passaggi preparati nella versione originale; funziona anche la proiezione delle schermate del test sul campo riportate di seguito. Questa discussione non addestrerà il vero modello di inondazione di Google.

Tempo utilizzatoFallo insieme come classe
0–1 minutoRicorda una decisione di ieri: se potessimo sapere in anticipo quanto in alto aumenterebbe l'acqua del fiume, cosa cambieremmo?
1–4 minutiOgni gruppo propone un tipo di dati e spiega la sua relazione con le inondazioni. Prima scrivilo su carta, quindi procedi alla sezione successiva. Non limitarti a dire "più dati sono, meglio è".
4–6 minutiControlla il segmento originale e discuti le lacune nei dati. Il modello si comporta bene sulle domande che ha visto, è sufficiente? Quali dati dovrebbero essere tralasciati prima di testarli nuovamente?
6–8 minutiOgni gruppo aggiunge una frase: "Per rendere questo avviso affidabile, dobbiamo anche controllare..." quindi tornare al modello meteorologico.
Passo uno: dopo aver terminato le tue scelte, guarda di nuovo la scena originale

Che tipo di dati vuoi trovare? Perché?

Filmato di prova dell'attività dati originale di AI Quest
Riprese sul campo originali; le domande cinesi sono per uso in classe.

Spunti di discussione: le precipitazioni, il livello o il flusso dell'acqua del fiume sono direttamente correlati alle inondazioni. Chiedi anche da dove provengono le osservazioni, da quanto tempo sono state registrate e se ci sono valori mancanti. Vale la pena indagare anche sulla topografia e sulla popolazione colpita; non mescolare tutte le informazioni utili nello stesso input del modello.

Fase due: poni al modello una domanda che non ha mai visto prima

Se un set di dati non ha mai registrato un'alluvione, puoi fidarti che possa prevedere le inondazioni?

"Rispondere correttamente sui dati già visti" e "essere in grado di giudicare casi non visti" sono diversi. Riservare i dati non utilizzati nella formazione per verificare i falsi positivi e i falsi negativi, in particolare per le inondazioni rare e gravi. Discuti una lacuna, quindi spiega come vuoi testarla.

Questa è una domanda sull'estensione AHALab. Il feedback del gioco mostra solo le prestazioni del gioco; le previsioni del mondo reale necessitano di una convalida continua da parte di osservazioni reali.

Collega i risultati alla ricerca reale

Quello che abbiamo appena fatto è stato un compito didattico. Successivamente, diamo un'occhiata a Pangu, GenCast, Aurora e Earth-2: quali dati devono affrontare e come valutano i risultati? Infine, qualcuno ha ancora bisogno di ricevere avvisi e prendere decisioni.

Torna ai quattro strumenti meteo →

Come prepararsi prima della lezione

  1. Utilizza il computer e la rete della classe per aprire la versione originale, fai clic su "Accetta missione", inserisci la selezione dell'attività, scegli "Market Marshes", quindi fai clic su "Avvia missione".
  2. Segui la finestra di dialogo di apertura prima della lezione e metti in pausa la pagina nella sezione dati. Le voci del menu possono essere interpretate dall'insegnante; non lasciare che la velocità di lettura in inglese determini chi può partecipare.
  3. L'impostazione predefinita è un computer insegnante più proiezione. Ciascuno dei quattro gruppi ha delle ragioni; cambiare gruppo per ogni risposta. Quando sono presenti quattro computer, specificare innanzitutto quale parte dell'attività completare in questa sessione.
  4. Se non riesce a caricarsi prima della lezione, utilizza semplicemente gli screenshot locali in questa pagina. Se il problema persiste dopo circa 30 secondi di tentativi sul sito, continuare anche con questa pagina.

La versione locale conserva screenshot, domande e suggerimenti dell'istruttore e può essere aperta offline; la versione originale della pagina web di Google non può essere riprodotta offline in questo modo, né garantisce che i progressi del gioco vengano conservati su tutti i dispositivi.

Vuoi completare completamente questa attività?

Missione flessibile: Paludi del mercato Questo è l'adattamento della proiezione per giocatore singolo fornito da Google, consigliato per 30-45 minuti. Puoi aprire un'altra sessione speciale per consentire a tutta la classe di sperimentare l'attività completa e rivederla; gli 8 minuti di questa lezione sono solo una parte di gioco.

Il sito web ufficiale dispone anche di Dusky Dunes per prevenire la cecità, oltre a risorse estese come tettoie, edifici, incendi, ecc. Puoi continuare a scegliere in base alle questioni che ti interessano; non è necessario svolgere tutte le attività contemporaneamente.

Fonti e registrazioni di utilizzo

Google e i suoi partner hanno fornito le attività originali e i materiali didattici. Le domande cinesi, la durata di 8 minuti e il metodo di raggruppamento in questa lezione sono stati modificati da AHALab e non sono stati ancora convalidati in questa lezione.