Trumpai

HOBIVERSE Užupio laboratorijoje vaikai ir paaugliai kuria individualius STEAM, elektronikos, 3D modeliavimo, dizaino ir kitus projektus. Laboratorijoje turime įvairių technologijų, įrankių bei medžiagų, o veiklos pagrindas – vaiko idėja, eksperimentavimas ir gyvas kūrybinis procesas kartu su mentoriumi.

Iššūkis – kaip pasitelkti AI, kad jis sustiprintų mentoriaus ir vaiko kūrybinį procesą, bet nepakeistų nei mentoriaus, nei mūsų metodikos?

Įsivaizduojame įrankį, kuris „žinotų”, kokią įrangą, technologijas ir medžiagas turime laboratorijoje. Mentorius kartu su vaiku galėtų aprašyti kuriamą projektą ar iškilusią problemą, o AI pasiūlytų kelis galimus sprendimo kelius bei technologijų ir medžiagų kombinacijas. Sistema galėtų veikti ir atvirkščiai: nurodžius turimus medžiagų likučius ar komponentus, AI pasiūlytų, kokiems projektams juos būtų galima panaudoti.

Svarbu, kad AI nepateiktų baigtinio rezultato, o skatintų vaiką tyrinėti, rinktis, bandyti ir pačiam atrasti sprendimą.

Apie įmonę

HOBIVERSE Užupio laboratorija – Sostinės vaikų ir jaunimo centro filialas, kuriame vaikai ir paaugliai mokosi kurdami, eksperimentuodami ir įgyvendindami savo idėjas. Čia vyksta STEAM, elektronikos ir 3D modeliavimo, Cosplay bei kitos technologinės ir kūrybinės veiklos, edukacijos mokykloms, kūrybinės dirbtuvės ir stovyklos.

Veiklos centre – ne baigtinio rezultato atkartojimas, o vaiko idėja, kūrybinis problemų sprendimas, prototipavimas ir mokymasis per praktinę patirtį.

Patirtis šiame iššūkyje: komanda turi ilgametę patirtį kuriant ir įgyvendinant vaikams bei paaugliams skirtas kūrybinio ir technologinio ugdymo metodikas. Gerai pažįstame skirtingų amžiaus grupių poreikius, kūrybinio proceso dinamiką, mentoriaus vaidmenį ir technologijų bei medžiagų panaudojimą ugdymo procese.

Ką suteiktume komandai: realią laboratorijos testavimo aplinką, supažindinimą su naudojama įranga ir medžiagomis, metodinius principus bei galimybę prototipą testuoti kartu su mūsų mentoriais.

Poreikis / problema

Šiuo metu šią funkciją atlieka mentorius, remdamasis savo patirtimi ir žiniomis apie laboratorijoje esančias technologijas bei medžiagas.

Informacija apie įrangą ir medžiagas nėra sujungta į vieną sistemą. Medžiagų likučiai saugomi ir pakartotinai naudojami, tačiau neturime patogaus įrankio, kuris padėtų greitai susieti turimas medžiagas, įrangą ir konkrečią vaiko projekto idėją.

Praktikoje tai reiškia, kad dalis laboratorijos galimybių lieka neatrastos – ypač netikėtos medžiagų ir technologijų kombinacijos, kurių konkretus mentorius tuo momentu tiesiog neprisimena arba nežino.

Galimas sprendimas

Studentų komanda galėtų sukurti ir HOBIVERSE Užupio laboratorijoje išbandyti AI mentoriaus asistento prototipą.

Jis galėtų:

turėti paprastai atnaujinamą laboratorijos įrangos, įrankių ir medžiagų bazę;
pagal vaiko projekto idėją pasiūlyti galimas turimų technologijų ir medžiagų kombinacijas;
padėti ieškoti alternatyvių sprendimų, kai kuriant prototipą iškyla problema;

pagal turimas ar likusias medžiagas pasiūlyti jų panaudojimo galimybes;
skatinti tyrinėjimą ir eksperimentavimą, o ne generuoti vieną baigtinį rezultatą.

Studentams paliekame atvirą klausimą, kaip toks įrankis turėtų atrodyti ir veikti. Svarbi iššūkio dalis – pasiūlyti, kaip informaciją apie laboratorijoje esančią įrangą bei medžiagas būtų galima paprastai atnaujinti ir kaip sistemą galėtume prižiūrėti pasibaigus projektui.

Kviečiami studentai

Tarpdisciplininė komanda. Būtų naudingi dirbtinio intelekto arba duomenų mokslo, programų sistemų, UX/UI ar produkto dizaino, elektronikos / mechatronikos ir produkto vystymo bei inovacijų sričių studentai.