Ngày hôm qua, thị trấn Quan Thành.
Hôm nay, hãy cố gắng cảnh báo sớm.
Câu hỏi tương tự, hãy suy nghĩ lại từ góc độ của nhà nghiên cứu: nếu bạn muốn dự đoán liệu dòng sông có dâng cao hay không, bạn sẽ thu thập cái gì trước?
Chúng ta sẽ thực hiện nhiệm vụ nào?
Dự báo đầm lầy thị trường / lũ lụt.Đầu tiên, hãy giúp thị trường hiểu được rủi ro lũ lụt, sau đó xem xét cách biến dữ liệu quan sát thành thông tin hữu ích.
Được phát triển chung bởi Google Research và Stanford Accelerator for Learning dành cho lứa tuổi 11–14. Nó cho phép người dùng đưa ra lựa chọn, xem phản hồi và sửa đổi ý tưởng của họ.
Bản gốc tiếng Anh; menu ngôn ngữ hiện tại không bao gồm tiếng Trung Quốc. Không cần đăng nhập, cần kết nối internet. Hướng dẫn tiếng Trung sau đây được viết bởi AHALab, không phải bản địa hóa chính thức.
8 phút, chỉ tập trung vào hai lựa chọn chính
Chọn dữ liệu nào? Dùng gì để thử nghiệm?
Bốn nhóm trước tiên giải thích lý do, sau đó xem hình minh họa. Giáo viên có thể sử dụng các bước đã chuẩn bị ở bản gốc; việc chiếu ảnh chụp màn hình kiểm tra hiện trường bên dưới cũng hoạt động. Cuộc thảo luận này sẽ không đào tạo mô hình lũ lụt thực sự của Google.
| Thời gian đã sử dụng | Cả lớp cùng nhau thực hiện |
|---|---|
| 0–1 phút | Nhớ lại một quyết định ngày hôm qua: Nếu biết trước nước sông sẽ dâng cao đến mức nào, chúng ta sẽ thay đổi điều gì? |
| 1–4 phút | Mỗi nhóm đề xuất một loại dữ liệu và giải thích mối quan hệ của nó với lũ lụt. Đầu tiên hãy viết nó ra giấy, sau đó chuyển sang phần tiếp theo. Đừng chỉ nói "càng nhiều dữ liệu càng tốt". |
| 4–6 phút | Kiểm tra phân đoạn ban đầu và thảo luận về các khoảng trống dữ liệu. Mô hình thực hiện tốt các câu hỏi mà nó đã thấy, như vậy đã đủ chưa? Dữ liệu nào nên được loại bỏ trước khi thử nghiệm lại? |
| 6–8 phút | Mỗi nhóm thêm một câu: "Để cảnh báo này đáng tin cậy, chúng ta cũng cần kiểm tra..." sau đó quay lại mô hình thời tiết. |
Bước một: Sau khi hoàn thành các lựa chọn của mình, hãy nhìn lại cảnh ban đầu
Bạn muốn tìm loại dữ liệu nào? Tại sao?
Gợi ý thảo luận: Lượng mưa, mực nước sông hoặc dòng chảy có liên quan trực tiếp đến lũ lụt. Đồng thời hỏi các quan sát đến từ đâu, chúng được ghi lại trong bao lâu và liệu có giá trị nào bị thiếu hay không. Địa hình và dân số bị ảnh hưởng cũng đáng được điều tra; không trộn lẫn tất cả thông tin hữu ích vào cùng một đầu vào mô hình.
Bước hai: Đặt cho mô hình một câu hỏi mà mô hình chưa từng thấy trước đây
Nếu tập dữ liệu chưa bao giờ ghi lại trận lũ lụt, bạn có thể tin tưởng tập dữ liệu đó dự đoán lũ lụt không?
"Trả lời đúng trên dữ liệu đã thấy" và "có thể phán đoán những trường hợp chưa thấy" là khác nhau. Dữ liệu dự trữ không được sử dụng trong đào tạo để kiểm tra kết quả dương tính giả và âm tính giả, đặc biệt đối với các trận lũ lớn hiếm gặp. Thảo luận về một lỗ hổng, sau đó giải thích cách bạn muốn kiểm tra nó.
Đây là câu hỏi mở rộng của AHALab. Phản hồi về trò chơi chỉ hiển thị hiệu suất trong trò chơi; những dự đoán trong thế giới thực cần được xác nhận liên tục bằng các quan sát thực tế.
Kết nối kết quả với nghiên cứu thực tế
Điều chúng tôi vừa làm là một nhiệm vụ giảng dạy. Tiếp theo, hãy xem Pangu, GenCast, Aurora và Earth-2: họ phải đối mặt với dữ liệu gì và họ đánh giá kết quả như thế nào? Cuối cùng, ai đó vẫn cần nhận thông báo và đưa ra quyết định.
Quay lại bốn công cụ thời tiết →Cách chuẩn bị trước khi đến lớp
- Sử dụng máy tính và mạng của lớp học để mở phiên bản gốc, nhấp vào 'Chấp nhận nhiệm vụ', nhập lựa chọn nhiệm vụ, chọn 'Market Marshes', sau đó nhấp vào 'Bắt đầu nhiệm vụ'.
- Đọc đoạn hội thoại mở đầu trước lớp và tạm dừng trang ở phần dữ liệu. Các mục trong thực đơn có thể được giáo viên giải thích; đừng để tốc độ đọc tiếng Anh quyết định ai có thể tham gia.
- Mặc định là một máy tính của giáo viên cộng với phép chiếu. Mỗi nhóm trong bốn nhóm đều có lý do; đổi nhóm cho mỗi câu trả lời. Khi có bốn máy tính, trước tiên hãy chỉ định phần nào của nhiệm vụ cần hoàn thành trong phiên này.
- Nếu không tải được trước lớp, chỉ cần sử dụng ảnh chụp màn hình cục bộ trên trang này. Nếu nó vẫn không vào sau khoảng 30 giây thử tại chỗ, hãy tiếp tục với trang này.
Phiên bản địa phương giữ lại ảnh chụp màn hình, câu hỏi cũng như lời nhắc của người hướng dẫn và có thể mở ngoại tuyến; phiên bản gốc của trang web Google không thể chơi ngoại tuyến theo cách này và cũng không đảm bảo tiến trình trò chơi được giữ lại trên các thiết bị.
Bạn muốn hoàn thành nhiệm vụ này một cách đầy đủ?
Nhiệm vụ linh hoạt: Đầm lầy thị trường Đây là bản chuyển thể trình chiếu một người chơi do Google cung cấp, được khuyến nghị trong 30–45 phút. Bạn có thể mở một buổi học đặc biệt khác để cả lớp trải nghiệm và ôn tập bài đó; 8 phút của bài học này chỉ là một đoạn để chơi.
Trang web chính thức còn có Dusky Dunes để ngăn ngừa mù lòa, cũng như các tài nguyên mở rộng như tán cây, tòa nhà, cháy rừng, v.v. Bạn có thể tiếp tục lựa chọn dựa trên các vấn đề bạn quan tâm; bạn không cần phải thực hiện tất cả nhiệm vụ cùng một lúc.
Nguồn và hồ sơ sử dụng
- Google Research: AI Quests phiên bản gốc
Kiểm tra 2026-09-11: Có thể nhập nhiệm vụ lũ tiếng Anh mà không cần đăng nhập; Không tìm thấy menu tiếng Trung.
- Google: Ghi chú phát hành
Được Google Research và Stanford Accelerator for Learning đồng phát triển, dành cho lứa tuổi 11–14; Nhiệm vụ liên quan đến việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo và kiểm tra.
- Google: Tài nguyên dành cho giáo viên
Bao gồm hướng dẫn nhiệm vụ, tài liệu phản ánh và tài nguyên lớp học mở rộng.
- Google: Lớp học chiếu Nhiệm vụ linh hoạt
Bản điều chỉnh trình chiếu chính thức khuyến nghị độ tuổi từ 9–15, 30–45 phút; Thích hợp cho các lớp học có ít máy tính hoặc truy cập internet.
- Google：Câu hỏi thường gặp
Không cần tên, email hoặc thông tin đăng nhập; Trò chơi trên web yêu cầu truy cập internet. Số lượng nhiệm vụ và gói ngôn ngữ trong Câu hỏi thường gặp tụt hậu so với giao diện thực tế, vì vậy các nhiệm vụ có thể chơi được không được đánh giá dựa trên điều này.
- Raspberry Pi Foundation: Kết hợp trải nghiệm AI
Đối tác giáo dục đã kết hợp Nhiệm vụ AI vào tài nguyên Trải nghiệm AI; Đây là hồ sơ áp dụng khóa học, không phải là nghiên cứu hiệu quả cho sự kiện kéo dài 8 phút này.
Google và các đối tác đã cung cấp các nhiệm vụ và tài liệu giảng dạy ban đầu. Các câu hỏi tiếng Trung, thời lượng 8 phút và phương pháp phân nhóm trong bài học này đã được AHALab điều chỉnh và chưa được xác nhận trong lớp này.