نشاط: تصنيف الوجوه باستخدام الذكاء الاصطناعي
- المادة: تقنية رقمية
- المجال: علوم الحاسب الآلي
- مستوى الصعوبة: متوسط
- الوحدة: الذكاء الاصطناعي
- المفاهيم العلمية المستهدفة: الذكاء الاصطناعي، تعليم الآلة
- مدة النشاط: 45 - 90 دقيقة
- إعداد وترجمة: رائف بودريس
الفكرة العامة للنشاط:
ستقوم المجموعات الطلابية في هذا النشاط ببناء أداة رقمية لتصنيف الوجوه السعيدة والحزينة باستخدام مبادئ تعلّم الآلة الذكاء الاصطناعي. والإجابة على السؤال التالي:
كيف يتعرّف الحاسب الآلي على الصور المختلفة؟ وماهي التحديات المتعلقة بتصنيف الصور؟
الأدوات المطلوبة في النشاط:
- أجهزة حاسب آلي
- موقع Google Teachable
- أجهزة تابلت أوهواتف ذكية مدمجة بكاميرا
- شبكة انترنت
- قلم رصاص
- أقلام ملونة
- مقص
- ورقة عمل لقالب الوجوه
- ورق مقوى بلون واحد
خطوات تطبيق النشاط:
1) قسّم طلاب الفصل إلى مجموعات صغيرة (3 - 4 طلاب داخل كل مجموعة).
2) اطلب من كل مجموعة أن تتّفِق على اسم مناسب لها، وتحديد دور كل فرد داخل المجموعة. (قائد المجموعة، مهندس حاسب آلي، رسام، عالم نفس).
3) وزّع الأدوات على كل مجموعة.
4) وضّح للطلاب الفرق بين تعلّم الآلة والذكاء الاصطناعي وعلوم الحاسب الآلي.
1. اطلب من المجموعات رسم أمثلة للوجوه السعيدة والحزينة في قالب رسم الوجوه. (10 وجوه سعيدة و10 وجوه حزينة مختلفة باستخدام نفس القلم).
2. تقوم كل مجموعة بقص الوجوه على شكل مربعات. (يمكنك قص الوجوه قبل البدء بتنفيذ النشاط حتى تستفيد من وقت الحصة)
3. اطلب من الطلاب وضع كل صورة على خلفية من الورق المقوى بنفس اللون والمساحة، واسألهم عن سبب ذلك. (حتى لا تتشتت الأداة بسبب البيئة المحيطة).
4. اطلب من المجموعات أن تلتقط صورة بكاميرا الجوال أو الجهاز اللوحي لجميع الصور للوجوه السعيدة والوجوه الحزينة بنفس الطريقة، وبنفس الزاوية، ونفس المسافة.
5) اطلب من كل مجموعة أن تنقل ملفات الصور إلى جهاز الحاسب الآلي ووضعها في مجلدين أحدهما للوجوه السعيدة والآخر للوجوه الحزينة.
6) اطلب من كل مجموعة أن تستخدم موقع Google Teachable Machine لبناء نموذج تعلّم الآلة. واشرح لهم كيفية استخدامه والتعامل مع واجهة الموقع كما في الخطوات الثلاثة التي تم توضيحها في مقاطع الفيديو التالية:
المرحلة الأولى: التجميع Gather
2. باستخدام زر upload "رفع" قم برفع بيانات التعلّم التي تم حفظها على جهاز الحاسب الآلي. ملفات بيانات التعلم للوجوه السعيدة إلى الصنف "سعيد" وملفات بيانات التعلم للوجوه الحزينة إلى الصنف "حزين".
المرحلة الثانية: التدريب Training
المرحلة الثالثة: التصدير Export
4. اطلب من المجموعات تجربة الأداة التي قامت بتصميمها لتصنيف الوجوه السعيدة والوجوه الحزينة. وتسجيل نسبة دقة الأداة في التصنيف.
7) اطلب من كل مجموعة أن تستخدم موقع Google Teachable Machine لبناء نموذج تعلّم الآلة ولكن هذه المرة من اختيارهم، ويمكنهم البدء في اختيار إحدى المشاريع التالية:
- كيف يؤثر زيادة عدد الصور التي تم رفعها في كل صنف على دقة تصنيف الأداة للوجوه السعيدة والحزينة؟
- كيف يؤثر رسم خلفيات ملونة مختلفة لصور الوجوه على دقة تصنيف الأداة للوجوه السعيدة والحزينة؟
- كيف يؤثر زيادة صنف للوجوه (الغاضبة مثلًا) على دقة تصنيف الأداة للوجوه السعيدة والحزينة والغاضبة؟
- كيف نصمم أداة لتمييز وتصنيف صوت الرجل وصوت المرأة؟
- كيف نصمم أداة لتمييز وتصنيف ثلاث أنواع مختلفة من الكائنات الحية؟
- كيف نصمم أداة لتصنيف الحركات الجسمية الصحيحة والخاطئة؟
كيف حدث التكامل بين مجالات STEM في هذا النشاط؟
*العلوم: التعرف على أهمية الثوابت وتحديد المتغيرات في أي تجربة، وعضلات الوجه المستخدمة للتعبير عن السعادة أو الحزن عند الشخص.
*التقنية: استخدام علوم الحاسب الآلي وتعلم الآلة وتقنية الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات في بناء أداة للتصنيف والتمييز بين الصور والأصوات والحركات الجسمية.
*التصميم الهندسي: مراحل عملية التصميم الهندسي لبناء أدوات متقدمة في تصنيف الصور والأصوات باستخدام تعلم الآلة.
*الفنون: الألوان والإطار والإضاءة المستخدمة في صور ورسم الوجوه لتمييزها وتصنيفها.
*الرياضيات: مساحة الصور، وعددها، والأشكال الهندسية المتكررة فيها، وحساب نسبة دقة الأداة في التصنيف الصحيح بين صور الوجوه السعيدة والوجوه الحزينة.
كيف ننمي مهارات التعلم للقرن الواحد والعشرين في هذا النشاط؟
*التعاون: تقسيم طلاب الفصل إلى مجموعات وتوزيع الأدوار على كل عضو.
*التفكير الإبداعي: تقوم كل مجموعة بتوليد أفكار لتطوير وتحسين تصميم أداة تصنيف وتمييز صور الوجوه، أو استخدام سكامبر SCAMPER لتصميم وبناء أداة لتصنيف الأشياء باستخدام تقنية تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
*التفكير الناقد: اختيار فكرة جديدة والعمل عليها بعد دراستها وتحليلها، والإجابة على أسئلة التفكير الناقد والتأمل حول موضوع النشاط، وتقييم نماذج المجموعات الأخرى اعتمادًا على بطاقة تقويم الأداء المصممة من قبل المعلم.
*التواصل: عرض أدوات التصنيف باستخدام تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي الخاصة بكل مجموعة أمام باقي المجموعات الأخرى أو في المعارض أمام الجمهور باستخدام التواصل اللفظي وغير اللفظي.
المصادر:
- https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/project-ideas/CompSci_p067/computer-science/machine-learning-classification
- https://youtu.be/DFBbSTvtpy4?si=0P7FSn6NOiMGykXz
- https://youtu.be/CO67EQ0ZWgA?si=L74QWGtrKIV4JON2
- https://youtu.be/n-zeeRLBgd0?si=oPr4xR9EDLmdUrNG
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق