Gisteren werd de stad geregeerd.
Probeer vandaag een waarschuwing te zijn.
Hetzelfde vraagstuk, als onderzoeker: wat verzamelt u eerst om te voorspellen of de rivier zal opbloeien?
Wat is onze volgende opdracht?
Market Marshes / Flood voorspelling.De eerste stap is om de markt in te lichten over de waterverschillen en te kijken hoe we de waarnemingen kunnen omzetten in nuttige informatie.
Het is ontwikkeld door Google Research in samenwerking met de Stanford Accelerator for Learning en richt zich op 11- tot 14-jarigen. Het geeft mensen de mogelijkheid om keuzes te maken, feedback te krijgen en hun ideeën te wijzigen.
De originele versie in het Engels; de huidige taalmenu is niet in het Chinees te zien. Geen aanmelding, internet nodig. De volgende Chinese spellen zijn geschreven door AHALab, geen officiële handtekening.
8 minuten, maar twee belangrijke opties
Wat voor data moet je kiezen en wat moet je testen?
De vier groepen geven eerst hun redenen en zien vervolgens de afbeeldingen. De leerkrachten kunnen gebruik maken van de oorspronkelijke voorbereide links; ze kunnen ook de onderstaande proefschot projecteren. De discussie gaat niet over het trainen van echte Google Flood modellen.
| Gebruiktijd | De hele klas doet het samen. |
|---|---|
| 0 tot 1 minuut | Denk aan een beslissing van gisteren: wat zouden we veranderen als we konden weten waar de rivier naartoe zou gaan? |
| 1 ton 4 minuten | Elke groep geeft een stukje informatie en legt uit wat het met de overstroming te maken heeft. Schrijf het op papier en open de volgende paragraaf. |
| Vier ton zes minuten | Een kijkje in de oorspronkelijke pagina, een discussie over de tekortkomingen in de informatie. Het model presteert goed of niet goed genoeg op de onderwerpen die je hebt bekeken. |
| 6 tot 8 minuten | Elke groep voegde een zin toe: "Om deze waarschuwing geloofwaardig te maken, moeten we het nog eens controleren ... en dan terug naar de weermodellen". |
Stap 1: Na het selecteren van de foto's, bekijk je de originele foto's.
Wat voor informatie wil je hebben en waarom?
Besprekingsadviezen: regenval, rivierniveau of stroom, direct in verband met de overstroming; vraag ook waar de waarnemingen vandaan komen, hoe lang de gegevens zijn vastgelegd of ze niet zijn opgenomen; de ligging en de getroffen personen zijn ook onderzocht; verwar niet alle nuttige informatie in een modelinput.
Stap 2: Geef het model een probleem dat het nog niet heeft gezien.
Als een bron nooit een overstroming heeft opgetekend, is het dan veilig om een overstroming te voorspellen?
Het is twee dingen om te beoordelen of je op basis van de informatie die je hebt gezien, op de informatie die je hebt en op de informatie die je nog niet hebt gezien. Laat de informatie achter die je niet hebt gebruikt voor je training, controleer de foutieve meldingen, de lekken, en vooral de zeldzame overstromingen. Bespreek een tekortkoming en vertel hoe je het wilt controleren.
Dit is een uitbreiding van de AHALab-problematiek: gamefeedback is alleen een indicatie van de prestaties in de game; echte voorspellingen worden voortdurend gecontroleerd door waarnemingen.
De resultaten worden onderzocht in een echte studie.
We hebben net een opleidingsopdracht gedaan. We gaan naar de plaat, GenCast, Aurora en Earth-2: welke gegevens hebben ze te maken en hoe beoordelen ze de resultaten?
Terug naar de vier weertools →Voorbereiding voor de les
- Open de originele versie op de schoolcomputer en op het internet, klik op Accept mission, ga naar de opties voor de missie, klik op Market Marshes en klik op Start Quest.
- De lezer kan de menu's interpreteren; laat de snelheid van het lezen van het Engels niet bepalen wie er mee kan doen.
- De standaard is dat de leerkrachten een computer gebruiken om een projectie te maken. De vier groepen hebben een reden om een andere groep te spreken; wanneer er vier computers zijn, wordt de aflevering vooraf beperkt.
- Als je niet succesvol bent met het laden van de pagina, snap dan direct de pagina van de website.
De plaatselijke versie behoudt screenshots, vragen en suggesties van de docent, maar kan offline worden gespeeld; de originele Google-pagina's kunnen niet offline worden gespeeld en kunnen niet garanderen dat de game op verschillende apparaten blijft bestaan.
Wil je deze missie compleet maken?
Flexible Quest: Market Marshes Het is een Google-projectie, aanbevolen voor 30 tot 45 minuten. Je kunt een ander onderwerp openen om de hele klas de volledige opdracht te laten doorstaan en opnieuw te bekijken; deze les is 8 minuten voor het bekijken van de afbeeldingen.
Dusky Dunes, een website voor de preventie van blindheid, en uitbreidingsbronnen zoals bosbomen, gebouwen en wildbranden. Kies maar verder uit de dingen die je interesseeren, zonder alle opdrachten in één keer te spelen.
Bronnen en gebruiksdocumenten
- Google Research: AI Quests oorspronkelijk uitgebracht
2026-09-11 Feitelijke test: toegang tot de Engelse Flood Mission, zonder aanmelding; Chinese taalmenu niet te zien.
- Google: publicatiedata
Google Research ontwikkelt samen met Stanford Accelerator for Learning, gericht op 11- tot 14-jarigen; de opdrachten omvatten datavoorbereiding, training en testen.
- Google: Hulpbronnen voor leraren
Er zijn opdrachten, reflectiemateriaal en uitgebreide lesbronnen.
- Google: Flexible Quest projectieklasse
Officiële projecties zijn geschikt voor kinderen van 9 tot 15 jaar, 30 tot 45 minuten; voor klaslokalen met minder computers of internet.
- Google：FAQ
Geen naam, e-mailadres of aanmelding vereist; het webspel vereist internet. Het aantal opdrachten in de FAQ en de taalplanning liggen gedeeltelijk achter op de werkelijke interface, waardoor de speelbaarheid van de opdrachten niet kan worden beoordeeld.
- Raspberry Pi Foundation: Experience AI wordt geïntegreerd
Onderwijspartners hebben de AI Quests opgenomen in de Experience AI-ressource; het gaat om een cursusdocument, niet om een effectenonderzoek van deze 8-minuten-activiteit.
Google en zijn medewerkers leveren originele opdrachten en lesmateriaal. De Chinese vragen van deze les, met een lengte van 8 minuten en een groepering, zijn aangepast door AHALab en zijn nog niet in deze les geverifieerd.