KCC JOURNAL

英語で学ぶコンピューター・サイエンス
「Machine Learning × Emoji World Reloaded / 機械学習であそぼう リローデッド」

日本全国およびアメリカ合衆国から合計55人、スタッフを含めると約80人の参加となりました！保護者の皆様からのサポートも心より感謝しております！

＜日本時間＞2024年2月18日（日）9時15分～11時20分
＜シアトル＞2024年2月17日（土）16時15分～18時20分

今回のイベント詳細（募集ページ）はこちら
今回のメインレクチャーの動画（Basic）（Advanced）
前回（第3回）のレポートはこちら

Web会議システム「Zoom」を活用し、米国シアトルに拠点を置くGoogleなどの企業で働くエンジニアの方々に授業をしていただきました。今回のセッションでは、Teachable Machineを使用した経験の有無に基づき、メインレクチャーをBASICクラスとADVANCEDクラスの2つに分けました。

📢当日のイベントの流れにそってレポートします。
レポート：Kids Code Club　クルーはるか

１：ZOOMオープン

司会はNanamiさん。シアトルのコミュニティカレッジで生物学とエンジニアリングを専攻しています。続々とZOOMに入ってくる参加者に、明るい笑顔で声をかけてくれます！ZOOMのチャットにも活発に挨拶が飛び交い、楽しい雰囲気があふれてきました🙌
オープニングの話が終わると、メインレクチャーの2つのルームへ各自移動するよう案内されたので、子どもたちは移動を開始します。

２：メインレクチャー

参加者は、BASICクラスとADVANCEDクラスの2つのブレイクアウトルームに分かれて、それぞれメインレクチャーを受けます。

〈BASICクラス〉
講師：Utakoさん、MC：Nanamiさん。
「Teachable Machine」の基本的な仕組みを学びました。

「犬と猫がどんな特徴を持っているかを覚えさせれば、AIは上手く判断できるのでしょうか・・？」
「足が4本あって、毛が生えてて、髭があるのが・・犬と猫かな？」

「いいえ、3本足の犬や、毛のない猫もいるよね。」
「それでは、どのようにしたらAIが犬と猫を判断できるのでしょうか。」

「世界中の犬や猫のデータを取る必要があるのでしょうか？」
「いいえ、複数の取り込んだデータからAIがパターンを学び、トレーニングを行います。トレーニングによってモデルが生成されるので、新しいデータが来た時にそのデータについての予想をしてくれます。」

〈ADVANCEDクラス〉
講師：Gregさん、MC：Kenjiさん。
「Teachable Machine」の基本的な仕組みと、そこでトレーニングしたモデルを「replit」で応用してみるやり方を学びました。

第１回目、2回目では静止画（Image Project）を学習させたので、今回はポーズ（Pose Project）でモデルをつくります。

さらに今回の目標として、特定のポーズに絵文字が表示されるようプログラムを作ってみます。

３：各クラス英語のレベル別に4～6人の少人数グループに分かれます。

メインレクチャー終了後、英語のレベルによってグループに分かれます。各グループにTAがつくので、参加者は分からないところを聞くことができます。
〈英語のレベル分けについて〉
L1：主に日本語を使用しますが、重要なキーワードや簡単な単語には英語を取り入れます。英語にまだ慣れていない方や、学校の授業程度の英語レベルの方向けです。
L2：日本語と英語をほぼ半分ずつ使用します。英語をさらに学びたい、チャレンジしたい方や、英検4級程度のレベルの方向けです。
L3：全て英語で行います。日常会話が理解できるレベルの方向けです。

BASICクラスは第2回目のセッションと内容が同じなので、ここからはADVANCEDクラスに焦点を当ててレポートしていきます。

〈ADVANCEDクラスの様子〉
参加者は少人数のブレイクアウトルームに分かれたら、自分の端末でAI学習に挑戦します！

1.まず、子どもたちはパソコンのカメラを使用して、自分の顔や体を用いた様々なポーズを撮影し、これらの画像をデータとして入力します。
2.次に、これらの入力されたデータを用いて自動的に機械学習を行います。
3.学習が完了した後、新しくカメラに映る自分のポーズがAIによってどのように識別されるかを確認します。

ADVANCEDクラスのTA、Masakiさんのポーズの例です。〇、×、ポーズなしの3つのモデルについて学習させた結果、AIはこれらを正確に判別できるようになりました！

次に、Teachable Mashineで作ったモデルをreplitで使ってみます。

↑Teachable Mashineで自分が作ったモデルのデータをコピーして・・

↑replitにコードを入力します。（15行目の"YOUR MODEL URL"に、先ほどコピーしたリンクを貼り付けるだけでOKです！）

↑データを取り込んだ後、絵文字を追加してみましょう。例えば、キャプチャの設定では「Left」の時に「×」の絵文字が表示されるように設定しています（replitの105行目）。

参加した子どもたちは、自分の想像通りにAIが動作すると喜びを感じる一方で、うまくいかないときはその原因や改善策を一人一人が考え、取り組んでいました。少人数グループでの活動の中では、小さなコミュニティ内での互いの教え合い、他者の作品からのインスピレーション、自分のモデルの発表など、活気に満ちた時間を過ごせたと思います🔥
イベント終了後も、個人の時間を使ってさまざまな工夫を凝らしたり、独自の発見をしてくれたらとても嬉しいです🤩

４：全員がメインルームに戻り、カフートクイズを使って楽しく復習します。

イベントの締めくくりは、恒例のカフートクイズをしました。今日の授業で学んだことが色んなクイズになって画面に出てきます。簡単な問題もあれば、よく読まないと間違えてしまう難しい問題もあって、みんな必死に画面を見ながら回答してくれていました。

上の問題の答えはどれでしょうか・・・・？（回答は下の画像で表示されています。）

全員の回答が終わると他の人の回答も上の画像の様に分かるため、ひっかけ問題では笑いが起きたり、全員正解していると歓声があがったりと、今日の学びについて盛り上がる時間となりました👏ADVANCEDクラス、BASICクラスのそれぞれのクラスで学び、最後は全員でクイズを楽しめて、本当に嬉しかったです！今回ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。また、ご家族の皆様の支援と、スムーズな運営に向けたご協力に深く感謝申し上げます。

▼次回のイベント予告
Season6第5回 特別編
開催日：2024年4月20日（土）、時間は未定
開催場所：リアル会場＠福岡
キャリア教育に焦点を当てたプログラムを予定しています！

▼アンケートの一部を紹介します。

＜子ども＞

• 作りたいと思っていたゲームが、今日教えてもらったことを使えばできることがわかって、うれしかった。

• 先生と一緒にコーディングができてとても嬉しかったです！

• コーディングの内容に少し苦戦しましたが、これくらいのレベルのコーディングで、先生のアドバイスを頂きながら、次回以降も勉強したいと思いました。

• Teachable Machine was VERY VERY VERY FUNNN!!

• Teachable Model because I liked to train it and do the things

＜保護者＞

• 英語の自己紹介の時間があったので、事前に書き出して一生懸命準備していた。実際に自己紹介できたので自信につながったようです！（恥ずかしがり屋さんですがやり切ることができました！）

• いつもありがとうございます。クイズが楽しかったです。（子供が早く押そうとして間違えたり、逆によく読もうとして時間切れになったりしている慣れていないで失敗から学んでいる姿が見れました）

• 今回も大変貴重な経験をありがとうございました。先生にアドバイス頂いたり、コーディングをしたり楽しく取り組めた様子でした。先生やほかのお子さんとのコミュニケーションも大変良い経験になっているように感じます。次回の開催も楽しみにしております。

• 最初は難しそうだと思っていたようですが、実際にトライしてみると、自ら他にも色んなバリエーションを試してみていて、機会学習を１から体験してみて、ビックリして、凄いー！！へぇー！！と思春期時期の子供達の目が生き生きしていました、親ではない大人やお兄さんとの関わりに本当に感謝しております。

• 前回英語が全くわからなかったので、英語の学習を始めました。始めたばかりなので慣れ親しんでいる段階なので、まだまだ理解には及びませんが、それでもだいぶ自信をもって参加できたようです。あまり英語に触れる機会もないので、このような機会はありがたいです。

☆☆Thank You Teachers!☆☆

Charles （Seattle）
Durga （Seattle）
Eitaro（Fukuoka）
Georg（Tokyo）
Greg（Seattle）
Haruka（Okinawa）
Jacques （Mountain View）
Keigo（Kanagawa）
Kenji（Seattle）
Luis （Tokyo）
Maiko（Fukuoka）
Masaki（Seattle）
Masataka（Fukuoka）
Nanami（Seattle）
Naoko（Fukuoka）
Reiko （Seattle）
Shuhei （Tokyo）
Tomoko（Fukuoka）
Utako（Tokyo）
Yanhe（Mountain View）

☆☆CS in English Project Team☆☆

Seattle Team： Seattle IT Japanese Professionals
Kumamoto Team： 特定非営利活動法人くまもと L R ネット
Fukuoka Team： 一般社団法人Kids Code Club

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