Semalam, Pekan Guancheng.
Hari ini, cuba buat amaran awal.
Soalan yang sama, fikirkan semula dari perspektif penyelidik: jika anda ingin meramalkan sama ada sungai itu akan naik, apakah yang akan anda kumpulkan dahulu?
Tugas mana yang akan kami ambil?
Pasaran Paya / Ramalan Banjir.Mula-mula, bantu pasaran memahami risiko banjir, kemudian pertimbangkan cara menukar data pemerhatian kepada maklumat yang berguna.
Dibangunkan bersama oleh Google Research dan Stanford Accelerator for Learning untuk umur 11–14. Ia membolehkan pengguna membuat pilihan, melihat maklum balas dan menyemak semula idea mereka.
Versi Inggeris asal; menu bahasa semasa tidak termasuk bahasa Cina. Tiada log masuk diperlukan, sambungan internet diperlukan. Tutorial bahasa Cina berikut ditulis oleh AHALab, bukan penyetempatan rasmi.
8 minit, fokus pada dua pilihan utama sahaja
Data yang manakah hendak dipilih? Apa yang perlu digunakan untuk ujian?
Empat kumpulan mula-mula menerangkan sebab mereka, kemudian lihat ilustrasi. Guru boleh menggunakan langkah yang disediakan dalam versi asal; unjuran tangkapan skrin ujian medan di bawah juga berfungsi. Perbincangan ini tidak akan melatih model banjir Google yang sebenar.
| Masa digunakan | Lakukan bersama-sama sebagai kelas |
|---|---|
| 0–1 minit | Imbas kembali keputusan semalam: Jika kita dapat mengetahui terlebih dahulu berapa tinggi air sungai akan naik, apakah yang akan kita ubah? |
| 1–4 minit | Setiap kumpulan mencadangkan satu jenis data dan menerangkan kaitannya dengan banjir. Mula-mula tulis di atas kertas, kemudian teruskan ke bahagian seterusnya. Jangan hanya sebut "lebih banyak data lebih baik." |
| 4–6 minit | Semak segmen asal dan bincangkan jurang data. Model ini berprestasi baik pada soalan yang telah dilihat, adakah itu cukup? Apakah data yang perlu ditinggalkan sebelum mengujinya semula? |
| 6–8 minit | Setiap kumpulan menambah satu ayat: "Untuk menjadikan amaran ini boleh dipercayai, kami juga perlu menyemak…" kemudian kembali ke model cuaca. |
Langkah Pertama: Selepas menyelesaikan pilihan anda, lihat semula adegan asal
Apakah jenis data yang anda ingin cari? kenapa?
Gesaan perbincangan: Hujan, paras air sungai atau aliran berkaitan secara langsung dengan banjir. Tanya juga dari mana pemerhatian datang, berapa lama ia telah direkodkan, dan sama ada terdapat nilai yang hilang. Topografi dan penduduk yang terjejas juga patut disiasat; jangan campurkan semua maklumat berguna ke dalam input model yang sama.
Langkah Kedua: Berikan model soalan yang tidak pernah dilihat sebelum ini
Jika set data tidak pernah merekodkan banjir, bolehkah anda mempercayainya untuk meramalkan banjir?
"Menjawab dengan betul pada data yang telah dilihatnya" dan "dapat menilai kes yang tidak dilihat" adalah berbeza. Data rizab yang tidak digunakan dalam latihan untuk menyemak positif palsu dan negatif palsu, terutamanya untuk banjir besar yang jarang berlaku. Bincangkan satu jurang, kemudian terangkan cara anda ingin mengujinya.
Ini ialah soalan sambungan AHALab. Maklum balas permainan hanya menunjukkan prestasi dalam permainan; ramalan dunia sebenar memerlukan pengesahan berterusan oleh pemerhatian sebenar.
Sambungkan keputusan kepada penyelidikan sebenar
Apa yang baru kami lakukan ialah tugas mengajar. Seterusnya, mari lihat Pangu, GenCast, Aurora dan Earth-2: apakah data yang mereka hadapi dan bagaimana mereka menilai keputusannya? Akhirnya, seseorang masih perlu menerima makluman dan membuat keputusan.
Kembali kepada empat alatan cuaca →Cara penyediaan sebelum kelas
- Gunakan komputer dan rangkaian bilik darjah untuk membuka versi asal, klik 'Terima misi,' masukkan pemilihan tugas, pilih 'Market Marshes,' kemudian klik 'Start Quest.'
- Pergi melalui dialog pembukaan sebelum kelas dan jeda halaman di bahagian data. Item menu boleh ditafsirkan oleh guru; jangan biarkan kelajuan membaca bahasa Inggeris menentukan siapa yang boleh mengambil bahagian.
- Lalai ialah satu komputer guru ditambah unjuran. Setiap satu daripada empat kumpulan mempunyai sebab; tukar kumpulan untuk setiap respons. Apabila terdapat empat komputer, nyatakan juga bahagian mana tugasan yang perlu diselesaikan dalam sesi ini.
- Jika ia gagal dimuatkan sebelum kelas, hanya gunakan tangkapan skrin setempat pada halaman ini. Jika ia masih tidak masuk selepas kira-kira 30 saat percubaan di tapak, teruskan juga dengan halaman ini.
Versi tempatan mengekalkan tangkapan skrin, soalan dan gesaan pengajar serta boleh dibuka di luar talian; versi asal halaman web Google tidak boleh dimainkan di luar talian dengan cara ini dan ia juga tidak menjamin kemajuan permainan dikekalkan merentas peranti.
Mahu menyelesaikan tugasan ini sepenuhnya?
Pencarian Fleksibel: Paya Pasar Ini ialah penyesuaian unjuran pemain tunggal yang disediakan oleh Google, disyorkan selama 30–45 minit. Anda boleh membuka satu lagi sesi khas untuk membolehkan seluruh kelas mengalami tugasan yang lengkap dan menyemaknya; 8 minit pelajaran ini hanyalah satu segmen untuk dimainkan.
Tapak web rasmi juga mempunyai Dusky Dunes untuk mencegah kebutaan, serta sumber lanjutan seperti kanopi, bangunan, kebakaran hutan, dll. Anda boleh terus memilih berdasarkan isu yang anda ambil berat; anda tidak perlu memainkan semua tugasan sekaligus.
Sumber dan rekod penggunaan
- Google Research: AI Quests versi asal
2026-09-11 Ujian: Boleh memasukkan tugasan banjir bahasa Inggeris tanpa log masuk; Menu bahasa Cina tidak ditemui.
- Google: Nota keluaran
Dibangunkan bersama oleh Google Research dan Stanford Accelerator for Learning, bertujuan untuk umur 11–14; Tugas melibatkan penyediaan data, latihan dan ujian.
- Google: Sumber guru
Termasuk manual tugas, bahan refleksi dan sumber kelas lanjutan.
- Google: Bilik darjah unjuran Quest Fleksibel
Penyesuaian unjuran rasmi mengesyorkan umur 9–15, 30–45 minit; Sesuai untuk bilik darjah dengan kurang komputer atau akses internet.
- Google：Soalan Lazim
Tiada nama, e-mel atau log masuk diperlukan; Permainan web memerlukan akses internet. Bilangan tugasan dan pelan bahasa dalam Soalan Lazim ketinggalan di belakang antara muka sebenar, jadi tugasan yang boleh dimainkan tidak dinilai berdasarkan ini.
- Raspberry Pi Foundation: Menggabungkan Pengalaman AI
Rakan kongsi pendidikan telah memasukkan Pencarian AI ke dalam sumber Pengalaman AI; Ini adalah rekod penerimaan kursus, bukan kajian kesan untuk acara 8 minit ini.
Google dan rakan kongsinya menyediakan tugasan asal dan bahan pengajaran. Soalan bahasa Cina, tempoh 8 minit, dan kaedah pengumpulan dalam pelajaran ini telah diselaraskan oleh AHALab dan masih belum disahkan dalam kelas ini.