昨日は町を管理した
警鐘を鳴らして
同じ質問で,研究者の立場を変え,もう一度考えてみましょう. 川の水が沸くのを予測するには,まず何を収集しますか?
任務は何ですか?
マーケット・マーシェス / 洪水予報市場が水災について理解し,観察データを有用な情報に変える方法を考える.
Google ResearchとStanford Accelerator for Learningが共同で開発した"11歳から14歳"は,選択,フィードバック,アイデアの変更を可能にします.
英語原版;現在の言語メニューは中国語に見えていない. 登記は必要ない,インターネットが必要です. 下記の中国語バンドはAHALabによって作成され,公式漢字ではありません.
8分,二つの重要な選択を絞った
では,どんなデータを選び,どんなテストをしてみましょうか.
4つのグループが理由を説明し,画像を見てください. 教員は原版の準備済みリンクを使用できます.また下記のテストスキャップを投影できます.
| 必要な時 | クラスが一緒にやってる |
|---|---|
| 1分 | 昨日の決断を思い出してください. 川の水がどこに流れていくか,事前に知っていれば,何が変わるか. |
| 1時間4分 | 各グループは,洪水と何関係があるかを説明する資料を提出しました. まず紙に書き,次に開示します. |
| 4~6分 | 本文のリンクを見て,資料の欠陥について議論します. モデルがよく見られた問題で表現していることは,十分ではありませんか? |
| 6~8分 | 各グループに"は警告を信頼して欲しい"という言葉を補完します. |
"つ目のステップは,選択を完了して,原作の現場を見てください.
メディアは,この記事の内容に注目しています.
議論の提示:雨,川の水位または流量,水患と直接的な関係がある.また,観測がどこから来たのか,どのくらい記録されたのか,欠損したのかを尋ねる.地形と影響を受けた人々も調査に値する.すべての有用な情報を一つのモデルに混同して入力しないでください.
2つ目のステップは,モデルが 見たことがなかった問題を出す
洪水が記録されていないデータで,洪水を予測できるのか?
はすでに見た資料からとが遭遇した未確認の状況に答えると,は2つのことを判断できる. 未訓練された資料を残す,誤報をチェック,漏洩を報告する,特に稀な大洪水をチェックする.
これはAHALabの拡張問題です.ゲームフィードバックはゲームでのパフォーマンスを説明するだけであり,実際の予測は実際の観察によって継続的に検証される.
成果を実用研究に届け
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4つの天気ツールへ戻る授業の準備について
- 授業中のコンピュータとネットワークで原版を開く,Accept missionを点,タスクを選択する,Market Marshesを選択し,Start Questを点.
- 授業の前で開場式を行き,ページをデータリンクに停留します. メニュー項目は教師によって翻訳できます. 英語の読み速度が参加者を決定しないようにします.
- 教師のコンピュータをデフォルトでプロジェクタに追加する. 4つのグループには理由があり,毎回1つのグループを交換する.
- 授業開始前は,このページを本地から直接撮影します. 現場での試みは30秒ほど進んでおらず,このページを切り続けます.
地元のバージョンは,スクリープ,質問,講師の提示を保持し,インターネットを断つことができる;Googleのウェブページの原版は,このままオフラインでプレイできないし,デバイス間でのゲームの進歩を保証することはできません.
このミッションを完成させたいですか?
Flexible Quest: Market Marshes Googleが提供したシングルプロジェクションの適応で,30~45分を推奨します.
また,Dusky Dunesの盲目の予防も提供され,樹冠,建築,野火などの拡張資源も提供されています.
ソースと使用記録
- Google Research:AI Quests オリジナル版
2026-09-11 テスト:英語の洪水任務へのアクセス,登記不要;言語メニューは中国語に見えない.
- Google:説明書公開
Google Researchとスタンフォード・Accelerator for Learningが共同開発し,11歳から14歳向けで,データ準備,訓練,テストを担当しています.
- Google:教師の資源
タスクマニュアル,反省資料,教室のリソースを拡大しています.
- Google:Flexible Quest 投影教室
公式プロジェクションは9歳15歳30歳45分を推奨し,コンピュータやネットでの授業が少ない.
- Google：FAQ
名前,郵便箱,ログインが不要;ウェブゲームはインターネットを必要とします.FAQのタスク数と言語計画の一部は実際のインターフェースに遅れていて,このことからプレイ可能なタスクを判断しない.
- Raspberry Pi Foundation:体験AIを組み込む
教育協力者は,AI QuestsをExperience AI資源に組み込み,この8分間の活動による効果研究ではなく,記録による授業に属しています.
Googleとパートナーが提供したのは,原作の課題と教材です.この授業の中国語質問,8分間の時間と配列がAHALabによって調整され,この授業では確認されていません.