キャリアガイダンスにおけるレゴ マインドストーム エデュケーション EV3

画像 — roboconstructor.ru

有名な寓話に、子供を抱いた若い母親が賢者に「何歳になったら子育てを始めるべきか」と尋ねたところ、老人は「子供と同じくらい遅い」と答えたという逸話があります。将来の職業を選ぶ場合も、状況はよく似ています。赤ん坊に自分の性向や興味を自覚させるのは難しいですが、高校生になると既にあらゆる専門分野が始まります。この頃には、成長した子供がどの方向に進むべきかを既に理解していることが望ましいでしょう。しかし、私たちがほぼ確実に知っていることが一つあります。それは、今後数十年で職業の30～80%が完全に自動化されるということです。

ロボット工学、サイバネティクス、アルゴリズムの理解。こうしたスキルがあれば、人はおそらく、このような漠然とした将来に脅かされることはないでしょう。もちろん、ロボットによる労働力の代替と並行して、無条件のベーシックインカムという概念も発展していくでしょう。しかし、あなたは自分の子供にそのような未来を望むことはまずないでしょう。

プログラミングとロボット工学に興味を持つ若い聴衆に、プログラミングとロボット工学の基礎を素早く教える方法はたくさんあります。どれも安価で、習得も比較的簡単で、わずか数時間でサイバネティックデバイスのアルゴリズムと概念の基礎を理解できます。しかし、教室では、これらのプラットフォームの欠点に直面することになりがちです。ブレッドボードの耐摩耗性（そして正直に言うと、「幼児にも扱いにくい」という点も）の限界、11～12歳の子供にとってあまり使いにくいソフトウェアインターフェース、そして比較的少ない「ゲーム」要素などです。

これらの欠点はすべて、教育セットの最も有名なメーカーであるレゴ・エデュケーションによって3年以上もの間、克服されてきました。ここで話題にしているのは、もちろんMINDSTORMS Education EV90プラットフォームです。3年代初頭に製造されたMindstorms RCXから、最新のMINDSTORMS Education EVXNUMXコンプレックスに至るまで、プラットフォームを構成する原理は変わりません。プラットフォームは、画面と入出力ポートを備えたマイクロコンピューターである「インテリジェント・ブリック」をベースとしており、他のすべてのコンポーネントはこれに接続されます。あらゆるロボットシステムと同様に、周辺機器はセンサーとエフェクターに分けられます。ロボットはセンサーの助けを借りて周囲の世界を認識し、エフェクターによって埋め込まれたプログラムに従って反応します。プラットフォームの各コンポーネントは、はんだ付けのないシンプルなケーブルで接続され、機械構造はプラスチック部品の強度と設計者の想像力によってのみ制限されます。

前回の投稿 これまで、このようなソリューションの可能性について全般的に検討してきましたが、ここでは LEGO MINDSTORMS Education EV3 にさらに詳しく焦点を当てたいと思います。

EV3

LEGO MINDSTORMS Education EV3は、LEGO Technicのパーツと互換性があります。つまり、このプラットフォームを使えば、シンプルな「車」や「ロボロンアーム」から、複雑なコンベア、さらにはルービックキューブの「ソルバー」まで、実に様々な驚くべきデザインを作ることができます。実際、どのLEGO Technicセットもプロジェクトのパーツとして利用でき、破損したパーツの交換も簡単です。確かに、旧ソ連のアルミ製組み立てセットほど無骨な見た目ではありませんが、実際には金属製品よりも頑丈です。少なくとも、1993年からコレクションを始めた私のコレクションでは、壊れたパーツは一度も見つかりませんでした。

MINDSTORMS Education EV3基本教育セットには、541個のレゴテクニックパーツが付属しています。また、次のような専用リソースセットも購入できます。 45560 （またはNXT用にリリースされた古い9648）、または次のような大きな組み立てセット 42043 （2800部）または 42055 （パーツ数は約4000個）メインモデルで十分に遊んだ後は、サイバネティック実験用の「ブロック」として使うことができます。パーツ数で言えば、レゴは他のセットに比べて圧倒的に有利です。3ピースあたりわずか5～XNUMXルーブルです。

まあ、何万点もの部品を含む古いコレクションを誰かが保存しているのであれば、リソースについて心配する必要はまったくありません。

著者によるBricksetサービス（レゴ所有者向けのインタラクティブデータベースで、さまざまな統計情報を収集できる）のスクリーンショット

ただし、これは梁、車輪、接続ピンといった「受動的な」要素にのみ当てはまります。センサーやエフェクターは当然ながらはるかに高価ですが、基本キットには十分すぎるほどの機能が揃っています。Mindstorms EV3には、XNUMXつのモーター（より大型で強力なモーターXNUMXつとコンパクトなサーボドライブXNUMXつ）、タッチセンサーXNUMXつ（一種の「スマート」ボタン）、超音波センサー、ジャイロセンサー、カラーセンサー（光センサーモードでも動作可能）が付属しています。さらに、レゴ エデュケーションの旧世代ロボットであるMindstorms NXTのセンサー（例えば、騒音レベルセンサーなど）との互換性も維持されています。

さて、システムの心臓部である「スマートブリック」に戻りましょう。これは確かにかなり重くてかさばる「ブリック」で、178×128のモノクロLCD画面（メニューだけでなく、操作中に様々なカスタム画像を表示）を備え、バックライトの色も変更できます。センサーとエフェクター（各タイプ最大12台）は、標準のRJ-XNUMXコネクタで接続され、microSDHCスロットとUSBポートも備えています。

後者は、プログラム自体のダウンロードとファームウェアのアップデートの両方に使用できます。ただし、マイクロコントローラには無線インターフェースも備わっており、必要に応じてWi-Fi（外付けモジュールが必要）またはBluetooth（内蔵）経由でプログラムをダウンロードできます。また、遠隔操作可能なロボットを組み立てる場合は、スマートフォンやタブレットからの無線通信を利用してロボットを「操縦」することもできます。

この「スマートブリック」には、300メガヘルツのARMプロセッサ、16メガバイトの永続メモリ（これがこのカードが役立つ理由です）、そして64メガバイトのRAMが搭載されています。これらの数値は控えめに思えるかもしれませんが、学習過程であなたや、特に子供が書き込むような、最も分岐の多いアルゴリズムを実行するには、このパワーは十分すぎるほどです。そして、最近48周年を迎えた前世代のNXTのXNUMXメガヘルツプロセッサと比較すると、その進歩は明らかです。しかしながら、典型的な問題を解く際にNXTの速度が著しく低下するとは言えません。

さらに、モーター用の 4 番目のポートが登場しました。これは、アップグレードを正当化する大幅な機能拡張です。

USBポートがホストモ​​ードに対応しました。これにより、Wi-Fiアダプターを接続できるだけでなく、複数のEV3ブロックを接続して複雑なロボットを作ることも可能になります。ただし、タスクのレベルは完全に「子供じみた」ものではなくなります。

MINDSTORMS Education EV3はついにバッテリー駆動に対応しました。単XNUMX電池XNUMX本の代わりに、XNUMXアンペア時強のリチウムイオンバッテリーを内蔵できます。もちろん、エネループのような指で操作するタイプの電池の使用を禁じているわけではありませんが、充電時に取り外す必要があるため、使い勝手は平均以下です。価格面では、充電器付きのエネループキットは、ブランド品の電池とほぼ同等です。

そうそう、8 ビット時代のレトロな曲を鳴らすだけでなく、もっと心地よい音も再生できる、大きくて大きなスピーカーがあります。

それでは、基本セットのエフェクターを見てみましょう。そのうち2つは、NXTで既に使用されているものと同様の強力なモーターで、内部の減速ギアによって大きなトルクを生み出す細長いデバイスです。

エンジンが詰まった場合に備えて機械式クラッチが設けられており、摩擦が計算値よりも大きい場合に滑り始めるため、エンジンが焼き付くことは非常に困難です。
1 度の分解能を持つ回転角度センサー (モーターはコントローラーに軸が現在どの角度で回転しているかを伝えます) があり、接続されているすべてのモーターの回転を正確に同期できます。

3 つ目の、いわゆる M サーボ ドライブ (中型モーター) は、トルクは 3 分の 1 ですが、回転速度はほぼ 2 倍になります。

センサーに関しては、レゴ エデュケーションが提供するものに限定する必要はありません（教育プロジェクト向けに豊富なセンサーが用意されていますが）。多くのサードパーティ企業が互換性のある、時には非常に珍しいセンサーを製造しています。ファームウェアのソースコードとハードウェア仕様は完全に公開されています。 開いた.

ソフトウェア

ハードウェア基盤についてはこれまで多くのことをお話ししてきましたが、実際にはロボット工学の授業の効果を決定づけるのはハードウェアだけではありません。複数のプラットフォーム（Mac、PC、モバイルデバイス）で直感的に操作できるソフトウェアが利用できるかどうかが重要です。 既製のカリキュラム LEGO MINDSTORMS Education EV3 は、特に XNUMX 歳の児童の小学校および中学校レベルの学習に最適なプラットフォームです。

iPad上のアプリケーションのウェルカム画面

LEGO MINDSTORMS Education EV3のネイティブソフトウェアにおけるアルゴリズムの可視化は、まさに最高レベルです。論理ブロックの基本的な相互作用の種類（遷移条件、サイクルなど）を文字通り数分で学習し、その後徐々にプログラムの複雑さを高めていくだけで十分です。もちろん、数十種類のロボットモデルに対応した既製の教育プロジェクトが用意されており、必要に応じてオンラインコミュニティで数千もの興味深いプログラムを見つけることができます。

iPadアプリのサンプルプログラム

上級ユーザーはLabVIEWまたはRobotCをインストールできます。LEGO MINDSTORMS Education EV3の「頭脳」はこれらのパッケージと完全に互換性があります。残念ながら、追加の変換なしでは古いプロジェクトをNXTにエクスポートすることはできません。

教育的観点から見ると、それははるかに興味深い ソフトウェアのデスクトップ版生徒用の電子ノートを作成できるため、教師は特定の生徒の学習成果を評価し、生徒の進捗状況を自分のアプリケーションから確認できます。さらに、ソフトウェアに搭載されている教材（多数あります）だけでなく、内蔵のコンテンツエディターを使って独自の教材を作成することもできます。

EV3 コンテンツエディターチュートリアルビデオ

デスクトップ版には、しきい値に応じてグラフ領域をプログラムできるデータ登録ユーティリティも搭載されています。これにより、例えば教師はスマートホーム内の最新技術の操作を簡単に実演できるようになります。

EV3マイクロコンピューターはセンサーからリアルタイムでデータを収集し、温度環境に応じて様々なモデルプログラムを起動します。高温時にはファンが、低温時にはヒーターが作動します。生徒たちはデータを記録・分析し、モデルを改良することができます。

データロギング

「スマートブリック」ファームウェアのオープン性は既にその役割を果たしています。数十種類もの人気のプログラミング言語をサポートする代替オプションが用意されています。EV3は、プログラミング関連のあらゆる教育プロジェクトに「組み込む」ことができます。なぜなら、自分で作成したアルゴリズムの動作を「ハードウェア上で」確認できる機会ほど魅力的なものはほとんどないからです。

多くの人が、この話のネックとなるのは価格ではないかと予想しています。確かに、基本セットは29ルーブル、充電にさらに900ルーブルかかります。しかし、この金額には、2人の生徒が快適に作業するための部品と電子機器、そして500の既成レッスン（48年2016月以降、個人および団体向けに完全に無料）を含む基本ソフトウェアが含まれています。もちろん、追加の機器や課題セットによってコストは増加しますが、妥当な範囲内です。つまり、LME EV8の基本セットとリソースセット、充電器、ソフトウェア、そして…を含む3人用のセットです。 追加のタスクセット「エンジニアリングプロジェクト」価格は174円です。例えば学校のクラブに装備させるのに十分でしょう。

確かに、Arduinoのようなシンプルなプラットフォームと比べると明らかに高価です。しかし、EV3ベースのカリキュラムは、高校全体、そしてそれ以降も容易に計画できます。さらに、LEGO MINDSTORMS Education EV3は、その優れた機械的特性、容易な交換性、そして部品の入手しやすさにより、適切に使用すれば、いくつかのシンプルなキットよりも「長持ち」するでしょう（私の経験では、12年前のNXTで交換が必要になったのはRJ-10ケーブルXNUMX本だけでした）。

その結果、巨大企業に支えられた事実上のオープンソースプロジェクトが誕生しました。そのプロジェクトには、長いライフサイクル、スペアパーツや拡張機能の入手性、公式ガイドとアマチュアガイド、そして成熟したコミュニティといった、あらゆるメリットが伴います。Mindstormsは、欧米の子供向けロボット工学教育において事実上標準となっており、ロシアでも広く普及することを期待しています。

パスの選択

さて、いよいよ本題です。WeDo 2.0セットとは異なり、EV3は中等教育機関、つまり将来の職業選択という問題がより深刻な年齢の子どもたちを対象としています。

EV3 を使用すると、各生徒は生まれつき、育ち、教育プロセスによって培われた能力をより積極的に開発できるようになります。

生まれながらの数学者は、センサーのテレメトリ、ロボットの移動距離がどのように正確に記録されるか、ロボットが逸脱した角度がどのように記録されるかなどを綿密に監視します。

将来のITスペシャリストは、当然のことながら、ロボットのプログラミングに没頭し、ロボットの動作アルゴリズムを分析するでしょう。そして、標準的な指示書に書かれていない独自のロボットを作り上げることになるでしょう。

物理学に熱心な子供は、キットにセンサーの問題がないこと、そして子供が想像力に問題がないことなどから、ロボットの助けを借りて視覚的な実験を行うことができます。

一般的に、お子様が学校でどんな興味や好きな科目を持っているかに関係なく、MINDSTORMS EV3 キットを使用した学習は、それらをより明確に強調し、将来の発達に焦点を当てるのに役立ちます。

生活の中で

現在、同社のソリューションは、様々なコンテストや一般的な開発の枠組みの中で、学生たちによって興味深いプロジェクトの作成に既に活用されています。今年、メディアでも多くの記事が掲載されました。

アストラハンの小学生ルスラン・カジモフさんとミハイル・グラディシェフさんは、地域テクノロジーパークで手の関節のリハビリテーション用のロボットトレーナーを開発した。

写真 — rg.ru

中学3年生の生徒たちは、シミュレーターの開発に約XNUMXヶ月を費やしました。彼らは、南連邦管区で開催された第XNUMX回全ロシア科学革新プロジェクトコンクールの地方大会でプロジェクトを発表し、XNUMX位を獲得しました。将来的には、工業用プロトタイプの作成を計画していますが、現時点では、開発チームはレゴ マインドストーム エデュケーション EVXNUMX 教育用ロボットキットで製作したプロトタイプのみを提供しています。

このデバイスは医師が行う動作を再現します。関節が動き始め、関節だけでなく筋肉群の可動性も回復します。現在、これらのデバイスはBluetoothで接続されていますが、将来的にはインターネットまたはWi-Fi経由で通信できるようになる予定です。

市場には類似のデバイスが存在します。しかし、アストラハンは肩、手首、肘の関節を同時に鍛えることができます。さらに、持ち運び可能でバッテリー駆動です。さらに、リモコン操作も可能なため、患者は自宅にいながらトレーニングを行うことができます。

2015年世界ロボットオリンピック（WRO 2015）において、サンクトペテルブルクのロシアチーム DRL が、レゴ エデュケーションから創造性に関する特別賞（レゴ エデュケーション クリエイティビティ アワード）を受賞しました。

ロシアDRLチームがCaveBotプロジェクトを発表しました。サンクトペテルブルク出身のチームは、セルゲイ・フィリッポフ監督の指導の下、洞窟内の未踏の領域を発見するためのユニークなロボット探査機を開発しました。このロボットは、様々な複雑なタスクの実行を可能にするため、開発は様々な科学分野に関わっています。

研究チームは、さらなる調査のために物体を検知するための様々なセンサーを搭載した登山ロボットを開発しました。収集されたデータは、コンピューター上で3Dモデルに変換できます。

そして13歳のシュバム・バネルジーは принтер 学校の理科プロジェクトの一環として、レゴブロックで点字を制作しました。その後、家族の協力を得て、この発明を世に送り出すためのスタートアップ企業を設立し、技術系企業インテルから資金援助を受けました。

(写真:マルシオ・ホセ・サンチェス、AP通信)

シュバム氏がこのプリンターのアイデアを思いついたのは、インターネットで点字について調べていた時でした。タッチタイピング対応のプリンターは2,000ドル以上もすることを知って、シュバム氏はより安価なバージョンを作ることにしました。

発明後すぐに、目の不自由な子供たちとその親たちがシュバムに連絡を取り始め、安価な点字プリンターを作ってほしいという要望を「すぐに買える」と約束した。

ご覧のとおり、学習プロセスで MINDSTORMS Education EV3 を使用すると、生徒は想像力を最大限に活用して、アイデアを実装したり、実験を視覚的に実行したりするのに役立つだけでなく、将来の職業を決定するのに役立つ新しいメカニズムをどんどん作成できます。

教育プロセスでこれらのソリューションを使用する方法（または製品自体）についてご質問がある場合は、コメント欄にご記入ください。

出所： habr.com