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    電競級機械人製作

    kaWing
    kaWing
    從事科技教育報導逾十年,見證香港電子學習及STEM的興起和轉變。

    Signal 快速上手 簡易設定兼快手開 group

    潮流興社交移民,但小編認為這不是單純移民持有單一國籍的想法。現時的狀況比較像是多了一個電視台,當巿場上有多一個平台可供選擇支持的話,只要大家樂意支持,就有機會促進巿場良性競爭,日後也可就個人情況使用,多一個機會實行 Work-life balance ,何樂而不為。事實上,科技世界的新服務往往比舊服務更能徹底改進。過往香港科技界亦曾發生,由 ICQ 轉至 msn messenger ,再轉至 Signal ,改變始於起動,而且現實也許沒有想像中困難和緩慢。

    WhatsApp 提示用戶新私隱條款 2 月 8 日生效 用戶必須向 Facebook 分享資料才能繼續使用

    WhatsApp 於 1 月 4 日公佈更改私隱條款,雖然現在網頁中強調保護私隱,但接著續說 WhatsApp 是 Facebook 的一員,因此 WhatsApp 會與所屬的成員公司共享資訊。換句說話, WhatsApp 與 Facebook 正式 Connect,資料按照眾多條款下會被共用,而作為用家的你有選擇嗎?

    2021 科技教育趨勢

    2020 年初談及科技教育路向發展是關於 STEM 的普及化,而 AI 會加以推動,於編排上一切有跡可尋;只是 2020 年一切不完全符合預期,全球步伐隨著疫情發展均備受挑戰,教育正是其中之一;但每次有危亦會有機,本文正嘗試回顧 2020 ,並展望 2021 年的科技教育趨勢。

    過去數年,科技教育及 STEM 推動方式會因應校情各有不同,而隨著社會需求,需要加入 AI 令推動 STEM 的難度跳升。只是科技進步,教授 STEM 及 AI 的工具亦推陳出新,部分工具進化極快,令教學變得更容易及更有效率。今次受訪的宣道會陳朱素華紀念中學,在兩方面都有教授學生,運用的教學產品 RoboMaster ,簡單兼具吸引力,初步看來效果不俗。

    首先要分享的是資訊科技增潤班採用 RoboMaster 進行教學的現況,這次運用組裝機械車進行學習,學生在取得套裝後,需像 LEGO 般自行組裝。機械車特點是配備鏡頭和感應器等,學生只要加入編程,就可執行自動化動作。

    有別於普通機械人設計,電競機械人比賽要求準確度高,也需要心思考慮如何以技巧取勝。
    有別於普通機械人設計,電競機械人比賽要求準確度高,也需要心思考慮如何以技巧取勝。
    該校RobotMaster機甲大師比賽部分成員,(左起)指導教師李健朗、學生林登潔、劉偉邦和教師胡世康。
    該校 RobotMaster 機甲大師比賽部分成員,(左起)指導教師李健朗、學生林登潔、劉偉邦和教師胡世康。

    製作電競機械人參賽

    資訊科技增潤班統籌主任李健朗老師表示,機械車能以 Block-Based Programming 操控,相比過往同學要用編碼編程,難度大幅減低。更重要是,此機械人支援電競比賽,而從李老師所播放早前的參賽片段中可見,比賽過程十分激烈,可媲美全港大專生機械人大賽,但加入電玩經常看到的「扣血」,以及特有規則,例如獲得武器可加乘,令刺激感大增;從影片可見,這是一項鬥智鬥技的比賽,非單純的操練,更有教育意義。

    程式編程經原廠改良,難度大幅降低,學生更易掌握。
    程式編程經原廠改良,難度大幅降低,學生更易掌握。

    簡易編程和機械元素

    談及比賽細節,師生均表現熱血;擔任隊長的劉偉邦同學指出,比賽需由八位同學參與,控制兩組機械人,並要考慮攻守策略,當中包括要顧及各機械人的設計,並需要群策群力才可致勝。他坦言,接觸機械人的日子不多,只有三個月,但能用電腦控制其活動感到十分有趣,當中最吸引的確是玩法,畢竟與一般電腦遊戲相比,需通過編程控制機械更有真實感。而印象深刻的是受限於疫情,有些時間只能在家進行編程,要麻煩老師們經由 TeamViewer 協助調整機械部分。

    另一位工程組隊員林登潔同學亦分享他的體驗,他運用了多款材料細心進行測試,耐心地於兩天內進行過百次試驗,以求找出性價比最高的組件,然後動手改良,最終製作出防禦性能極佳的機械人。他表示,他很喜歡這次全新的學習體驗,而在場指導的教師均讚賞他在機械人設計上細緻用心。

    比賽內容之一,需通過視像辨識才能過關。
    比賽內容之一,需通過視像辨識才能過關。
    比賽期間,同學們表現專注,一如其他電競比賽。
    比賽期間,同學們表現專注,一如其他電競比賽。

    配合 AI 學習

    學校為何會選擇 RoboMaster 作為學生研習 STEM 的工具,這裡還有一個原因,就是考慮與 AI 學習的配合。該校具有資深編排 STEM 經驗的資訊科技教育組主任司徒華生,以及 STEM 科科主任曾祥俊老師均表示,曾運用 Python 的編程方式教授 AI ,但學習效果事與願違;考慮到要先引發學生興趣,多番挑選下,最後有兩項編排,分別是組裝機械人,以及雲端編程,讓學生先體驗 AI 。而 RoboMaster 方面,其程式庫分別支援 Google 及 Microsoft 語音資料庫,學生就能結合編程,從而由語音操控機械車。

    另一個體驗是運用 Microsoft AI 進行相片辨識(過往本網站也有類似介紹),只是在今次採訪時,注意到 Microsoft AI 操控介面變得更容易和集中,而電腦科教師胡世康表示, Microsoft 為學界提供了定額免費使用量,方便學生進行學習,而學校初步運用 Microsoft AI 教授學生作出物件辨識及建立問答資料庫,學生的學習過程理想。

    AI視像辨識需通過人手學習,現在同學們可通過簡單的概念掌握當中技巧。
    AI 視像辨識需通過人手學習,現在同學們可通過簡單的概念掌握當中技巧。
    同學們嘗試製作聊天機械人。
    同學們嘗試製作聊天機械人。

    AI 不再艱深

    有選修 ICT 的學生關山樂談及學習感受時表示,他個人認為學習 AI 甚至比 ICT 更容易,因為現時 AI 的學習內容更具體兼容易理解,而ICT所學的概念卻有點抽像,他個人較偏愛學習 AI 。很多人說, 2020 年是停滯的一年,但從今次訪問中學生的反應看,不難注意到 AI 學習正悄悄「跨過停滯的時空」,而在即將要來臨的 2021 年,相信學界新秩序會陸續上演。

    學生關山樂表示,喜歡學習AI,因為簡單直接。
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