Prepoznavanje štirikotnikov

Uvod

Učence spomnimo na različne vrste štirikotnikov. Če jih že poznajo, jih lahko narišemo na tablo in skupaj poimenujemo; lahko jih rišejo tudi učenci sami. Sprašujemo jih, kako vedo, da je to romb, da je tisto pravokotnik itd. Poskušamo jih pripeljati do tega, da oblikujejo pravila za razlikovanje med njimi.

Aktivnost je mogoče izvesti tudi, če teh likov še ne poznajo. Lahko jih, na primer, prosimo, da opišejo pravokotnik. Če povejo, da “ima po dve stranici enako dolgi”, narišemo nekaj “pravokotnikov”, a med njimi tudi paralelogram; počakamo, da ugovarjajo in prosimo, da povedo natančnejšo definicijo pravokotnika.

Ne glede na učiteljev slog, je bistvo uvoda, da učenci ponovijo ali izvedo definicije posameznih vrst štirikotnikov. Like pustimo narisane na tabli, da se bodo učenci manj motili.

Vprašamo jih, ali bi zmogel računalnik sam odkriti ta pravila, če bi mu pokazali dovolj različnih vrst štirikotnikov.

Priprava podatkov

Razred razdelimo na skupine s približno 3-4 učenci. Vsaka skupina prejme del listov s štirikotniki.

Učenci naj odprejo anketo, ki jih sprašuje po različnih lastnostih likov: ali ima lik prave kote, ali ima vzporedne stranice, koliko enako dolgih stranic ima itd. V anketo vnesejo, katere lastnosti veljajo za njihove like in za kateri lik gre. Anketo izpolnijo za vsak list, ki ga dobijo.

Gradnja odločitvenega drevesa

V gradnik Datoteka vnesemo podatke, ki smo jih zbrali z anketo. Če spremenljivke lik program ne zazna kot ciljno, jo ročno spremenimo (pod “ime” poiščemo “lik” in mu spremenimo “vlogo”, tako da kliknemo na zapis “spremenljivka” in iz spustnega seznama izberemo “ciljna”). Datoteko povežemo z gradnikom Drevo, ki zgradi drevo, in nato še Drevo povežemo z gradnikom Drevogled, ki nam to drevo pokaže.

Tako zgradimo odločitveno drevo in ga pogledamo v gradniku Drevogled.

Razložimo, kako je potrebno brati drevo in preverimo, ali pravilno opisuje vrste štirikotnikov. Na primer: če ima dva para enako dolgih starnic, nima pa dveh parov vzporednih stranic, gre za deltoid.

Učencem lahko pokažemo nekaj novih likov (ali jih narišemo na tablo) in vprašamo, kakšen lik je to. Pri tem uporabimo drevo, da določimo tip lika.

Nekaj možnih zapletov

Časovne omejitve. Aktivnost zahteva vsaj pol ure. Če smo omejeni na 45 minut, ne smemo porabiti preveč časa za uvodni del, ponavljanje.

Napake v podatkih. Učenci bodo nekatere like poimenovali napačno in te napake se bodo zrcalile na drevesu. Če napak ni veliko, bo drevo vseeno dokaj pravilno - vsaj v prvih nivojih, o posameznih napakah pa se lahko pogovorimo. Če je napak preveč in se pojavijo prezgodaj, lahko uporabimo rezervne podatke.

Diskusija ob koncu

Kdaj lahko za neko napravo rečemo, da je pametna, inteligentna? Je pametni telefon res pameten? Zakaj? Ker nas opozori na rojstne dneve prijateljev - če mu povemo zanje? Je to res “pamet”? Za to je zgolj sprogramiran.

Lahko rečemo, da je računalnik inteligenten, če se nauči nekaj, česar prej ni znal: naučil se je razlikovati med štirikotniki - sam, na osnovi primerov. Zanimivo je tudi to, da je odkril (če ga niso zavedli napačni podatki), da so podatki o živalih, dorisanih na listih, nepomembni.

Je torej naredil nekaj za kar ni bil sprogramiran? Da in ne. Ni bil sprogramiran za razlikovanje likov. “Sprogramiral” se je sam. Bil pa je sprogramiran za to, da se uči - da se “samoprogramira”. Je potem pameten ali ne? Ali je potem res pameten ali ne, je stvar pogleda.

Za konec učencem povemo, da se napovedni modeli dandanes uporabljajo vsepovsod. V medicini, na primer, računalniku pokažemo večje število ljudi z različnimi simptomi in mu povemo, katero bolezen imajo; tako se računalnik nauči na podlagi simptomov prepoznavati bolezni, čisto tako, kot se je na podlagi lastnosti štirikotnikov naučil prepoznavati njihove vrste.