Auto a guida autonoma con Duckietown
Il Self-Driving Cars MOOC di Duckietown è il corso online pionieristico sull'autonomia dei robot, che consente agli studenti di tutto il mondo di confrontarsi con robot hardware reali. L'ambiente di apprendimento digitale-fisico-sociale, promosso da una comunità internazionale, si concentra sul processo decisionale autonomo nella robotica. Con attività pratiche che utilizzano modelli di auto a guida autonoma, il corso facilita l'apprendimento efficace e la riflessione critica.
Nato dal sostegno dell'ETH Innovedum, questo progetto all'avanguardia, avviato prima della pandemia, ha raccolto circa 10.700 iscrizioni entro settembre 2023. Oltre alla robotica, l'ecosistema di apprendimento aperto offre la possibilità di insegnare diverse materie legate alla tecnologia, come la computer vision, la codifica, le reti, la modellazione, il controllo, la stima ricorsiva, la pianificazione e l'apprendimento automatico.
"Self-Driving Cars with Duckietown" è un corso online aperto massivo (MOOC), originariamente finanziato dall'ETH Innovedum, realizzato in collaborazione con università internazionali, costruito sulla piattaforma tecnologica Duckietown e offerto tramite edX, online.
Il corso è incentrato sulla scienza e la tecnologia dell'autonomia dei robot, ovvero su come far sì che le macchine prendano le proprie decisioni. Offre un "grand-tour" della robotica moderna, con l'obiettivo principale di trasmettere le sfide dell'autonomia a livello di sistema e far sì che gli studenti diventino abili con gli strumenti e i flussi di lavoro per affrontarle nel mondo reale.
L'autonomia dei robot è un campo complesso e multidisciplinare, poiché "atomi e bit" devono unirsi per ottenere risultati positivi. Il software e l'hardware, insieme alla scienza dell'autonomia, alle sfide tecnologiche dell'implementazione, agli strumenti scelti per farlo, agli ambienti in cui avviene l'apprendimento e ai compiti che i robot devono svolgere, devono tutti allinearsi attentamente affinché le cose "funzionino". L'insegnamento dell'autonomia dei robot attraverso un corso online presenta ulteriori sfide, in particolare la bassa soglia di attenzione media, che per gli studenti online è tipicamente più breve di quella dei corsi in presenza. Per affrontare queste sfide, abbiamo creato un ecosistema di apprendimento che è allo stesso tempo digitale, fisico e sociale.
Gli studenti interagiscono con tutte le risorse pedagogiche online, con il corso diviso in moduli, o "Esperienze di apprendimento" (LX). Le LX sono concepite come insiemi autonomi di diverse attività di apprendimento che ruotano attorno a un determinato argomento, l'equivalente di una settimana di un tipico corso in presenza. Le attività in ogni LX sono progettate per stimolare gli studenti in modi diversi: da brevi video con compiti di attivazione (ad esempio, quiz), set di istruzioni con punti di controllo attivi, esercitazioni interattive di codifica basate su Jupyter-notebook che funzionano in simulazione e su robot reali, "compiti a casa" che vengono valutati automaticamente sul cloud offrendo un feedback (quasi) in tempo reale, fino a puntatori a risorse aggiuntive per gli studenti più curiosi.
Un elemento distintivo per rafforzare il curriculum del corso è la presenza di automobili fisiche (modelli) a guida autonoma: i Duckiebots.
I Duckiebot sono disponibili a livello internazionale e sono strettamente integrati nell'ecosistema di apprendimento di Duckietown, consentendo un'implementazione perfetta dei LX nel mondo reale. Per quanto ne sappiano gli istruttori, questo corso è stato il primo (e finora unico) MOOC sull'autonomia dei robot con hardware. Questo apprendimento pratico è ideale per trasferire le competenze agli studenti e farli riflettere criticamente sui risultati, ed è particolarmente rilevante in un corso di robotica dove lavorare con robot reali è una parte fondamentale, anche se spesso trascurata, del processo di apprendimento.
Gli studenti sono incoraggiati a interagire tra loro e con il personale docente, per ottenere chiarimenti e supporto, attraverso diversi canali. Per le domande e le risposte tecniche, gli studenti possono accedere a uno spazio privato Stack Overflow, che è un noto ambiente simile a un forum per le domande e le risposte nella comunità dello sviluppo software. Man mano che gli studenti pongono domande e ricevono risposte sia dai loro compagni che dallo staff, si crea un ricco database storico di problemi e soluzioni, che riduce progressivamente il tempo richiesto dal personale docente per il supporto, fornendo al contempo una grande risorsa per gli studenti. Inoltre, gli studenti sono incoraggiati a unirsi a Duckietown Slack, un ambiente di comunicazione in tempo reale in cui vive la comunità e si possono fornire domande e risposte in un contesto più dinamico. Questi canali offrono l'opportunità di comunicare, ricevere supporto e incoraggiare gli studenti a partecipare attivamente alle attività di apprendimento.
Un'ulteriore caratteristica del corso è la valutazione automatica dei compiti degli studenti. Ogni LX del corso ha un esercizio, o "sfida", basato su un taccuino Jupyter, che viene valutato online. Gli studenti possono codificare i loro compiti, testarli localmente su un simulatore Duckietown costruito su misura e, una volta soddisfatti del risultato, inviarli per la valutazione sul "server delle sfide". Questa infrastruttura fornisce una classifica pubblica per ogni sfida, con un ordinamento basato su una serie di metriche di prestazione, e allo stesso tempo fornisce approfondimenti tecnici sulle prestazioni dell'agente presentato per il compito specifico. Questa infrastruttura fornisce i risultati pochi minuti dopo l'invio, fornendo un rapido feedback agli studenti e introducendo allo stesso tempo un elemento di gamification, che è un modo comprovato per aumentare la motivazione e la fidelizzazione degli studenti online.
Nonostante le sfide didattiche, offrire un corso completamente online presenta anche delle opportunità, ad esempio per quanto riguarda la permanenza e l'accessibilità dei materiali didattici. Dopo lo sforzo iniziale per creare i LX e l'infrastruttura sottostante, è possibile erogare iterazioni del corso virtualmente senza ulteriore insegnamento attivo, concentrandosi invece sulla fornitura di supporto.
Il team del progetto
Ingegneria dei sistemi e del controllo
Sonneggstrasse 3
8092 Zurigo
La Svizzera
Ist. Dynam. Syst. and Control.
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