Ekipa naše šole RoboSTARS je letos štela štiri člane (Tijana, Nino, Benjamin in Domen). Udeležili so se letošnjega Državnega prvenstva FLL, ki je potekalo, 16. 3. 2024, na naši šoli. Nekaj utrinkov iz tekmovanja in sezone naše ekipe si lahko ogledate v FOTO ALBUMU. Več o projektu in njihovem delu v sezoni si lahko preberete v nadaljevanju.
Učenci so ugotavljali, navajam njihov zapis, da se premalo ljudi odloči za umetnost in kreativnost, ali jih je npr. strah pred nastopanjem, ne vedo za katero “zvrst” umetnosti bi se odločili. Če si želimo igranja kitare ali se naučiti plesa, tega zagotovo ne moremo doseči le s poslušanjem glasbe oz. z opazovanjem plesnih točk, temveč moramo poskusiti sami. Člani ekipe so tako ugotovili, da vsak lahko ustvari nekaj novega, drugačnega, zato so pripravili projekt, interaktivni program/igro, v programskem jeziku Scratch in jo poimenovali DanceBIT. V programu sta združeni dve veji umetnosti, glasba in ples. Cilj programa je, da s preprostimi plesnimi gibi, ki jih program zazna, ustvarjamo različne zvočne učinke, posnete z različnimi instrumenti, hkrati pa se na naše gibe, v različnih pozah, odzove tudi Lego figura. Učenci so skozi ustvarjanje projekta spoznali več vej umetnosti in ustvarjanja ter si tako pridobili pomembne digitalne kompetence. Usvojili so zajemanje in obdelavo zvoka, ustvarjali so ritem in različne zvočne učinke, pripravili so animacijo figur, zato so morali le-te digitalno obdelati in jih prenesti v program. Za prepoznavanje gibov oz. poz so uporabljali napredne tehnologije umetne inteligence oz. strojnega učenja Teachable Machine. Po mnenju ocenjevalcev ob predstavitvi projekta, so odlično zadeli tematiko letošnjega izziva, saj so zajeli tako umetnost kot napredno tehnologijo za rešitev izziva. Ekipa je k plesu povabila tudi ocenjevalce.
Pri programu FLL projekt predstavlja le eno četrtino končnega rezultata, ekipa se mora predstaviti tudi s svojimi vrednotami in pokazati, kako jih je gojila in izražala čez celotno sezono. Učenci predstavijo tudi svojega robota z vsemi priključki in strategijo reševanja misij. Ocenjevalce tu predvsem zanima npr. katere senzorje so uporabili, kako so napisani programi, kakšne mehanske in konstrukterske rešitve so pripravili. Ekipa je na ocenjevanju robota pridobila pomembno izkušnjo, saj so jih ocenjevalci spodbudili k temu, da največ poudarka dajo na opravljeno pot, torej sledenju napredku izboljšav in tako učenju, ne samo predstavitvi končnega cilja. Seveda so sledili še trije teki tekme robotov, kjer so RoboSTARS dosegli častitljivih 210 točk. Kot mentor ekipe, sem izjemno ponosen na vsakega posameznega člana ter na celotno ekipo.
Mentor: Gregor Nemec
