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Nutzeranleitung Gruppenspielmodus

Voraussetzung ist eine erfolgreich durchgeführte und getestete Basisinstallation unserers Projektes anhand der Installationsanleitungen:

• Windows
• Linux
• MacOS

Durchführung "Gruppenspielmodus"

Einleitung

Pro Schülergruppe wird 1 "Datensammler-Calliope" benötigt, zu dem mehrere "Rennspiel-Calliopes" ihre Rohdaten per Funk senden können. Jede Schülergruppe erhält hierfür einen eigenen Funkkanal, um die Robustheit des Workshops zu erhöhen.

GUI (Grafische Nutzeroberfläche)

Seit Release "Speedy" (19.12.2022) können die Schritte 1 bis 6A statt manuell bzw. via Kommandozeile auch via einer komfortablen grafischen Nutzeroberfläche (GUI) durchgeführt werden (Stand Oktober 2023 nur für Windows und Linux verfügbar).

Dazu im Unterverzeichnis /ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/Python/ folgenden Befehl ausführen: python ki-gui-win.py oder python ki-gui-lin.py

Die unten beschriebenen Schritte sind dann entsprechend über die Menüpunkte des erscheinenden Fenster nutzbar.

Schritt 1 - Rennspiel auf den Calliope minis der Schüler installieren

Diesen Schritt mit angepasster Funkgruppe (funkgruppe1, funkgruppe2, ...) wiederholen, bis alle "Rennspiel-Calliopes" für alle Schüler aller Schülergruppen installiert sind.

Für die Installation wird pro Schüler der Schülergruppe jeweils ein Calliope mini per USB an den Schülergruppenrechner angeschlossen und dann das Rennspiel installiert:

MakeCode-Variante

• Die Datei /ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/Makecode/rennspiel-funkgruppe1-makecode.hex auf den per USB angeschlossenen Calliope mini kopieren

OpenRoberta-Variante

• Die Datei /ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/OpenRoberta/rennspiel-openroberta.hex auf den per USB angeschlossenen Calliope mini kopieren

Schritt 2 - Datensammler pro Schülergruppe installieren

Diesen Schritt mit angepasster Funkgruppe (funkgruppe1, funkgruppe2, ...) wiederholen, bis die gewünschte Anzahl der Schülergruppen erreicht ist.

• Hinweis: Bei der OpenRoberta-Variante kann die Funkgruppe beim Start des Datensammlers per Taste gewählt werden.

Der "Datensammler-Calliope" wird nun an einen USB-Port des Schülergruppenrechners angeschlossen und bleibt dort angeschlossen.

MakeCode-Variante

• Die Datei /ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/Makecode/datensammler-funkgruppe<x>-makecode.hex auf den per USB angeschlossenen Calliope mini kopieren

OpenRoberta-Variante

• Die Datei /ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/OpenRoberta/datensammler-openroberta.hex auf den per USB angeschlossenen Calliope mini kopieren

Schritt 3 - COM-Ports der per USB angeschlossenen "Datensammler-Calliopes" herausfinden

• Windows: via Gerätemanager, wird als "USB Serial Device" angezeigt

• Linux: ls -al /dev/ttyACM*

  Unter Linux ist ggf. der Projektnutzer zur dialout Nutzergruppe hinzufügen, damit dieser auf den Calliope mini auch zugreifen darf.

  sudo usermod -aG <username> dialout

  sudo adduser <username> dialout

Schritt 4 - Datensammel-Phase

• Auf jedem Schülergruppenrechner ausführen: python ki-datenlogger.py <COM-Port> (COM-Port in Schritt 3 herausgefunden)

• Startschuss für das Rennspiel auf den "Rennspiel"-Calliopes der Schülergruppen. Schüler spielen das Rennspiel, so lange vorgegeben; dabei werden die Rohdaten per Funk an den "Datensammler-Calliope" übertragen. Am Ende ist eine beliebige Taste am Schülergruppenrechner zu drücken, um das Datensammeln zu beenden und die Rohdaten in eine Datei zu speichern.

• Im Unterverzeichnis csv-rohdaten werden die Rohdaten abgelegt unter dem angezeigten Dateinamen, bspw. ki-rennspiel-log-20210303111213.csv

Schritt 5 - Trainingsphase (KI anlernen)

• Auf jedem Schülergruppenrechner ausführen: python ki-trainieren-sklearn.py <CSV-Datei> (CSV-Datei in Schritt 4 gespeichert)

• Im Unterverzeichnis modelle wird ein trainiertes neuronales Netzwerk abgelegt unter dem angezeigten Dateinamen, bspw. sklearn-py-modell-20210302220807.pkcls und sklearn-py-modell-20210302220807.json

Schritt 6 - Testphase (KI die Steuerung übernehmen lassen: "IQ-Test" für die KI)

Variante A: IQ-Test auf Schülergruppenrechner

• Auf jedem Schülergruppenrechner ausführen: python ki-rennspiel.py sklearn <PKCLS-Datei> (PKCLS-Datei in Schritt 5 gespeichert)

• Um zu sehen, wie gut oder schlecht die angelernte KI steuert:

  • Turbo ausgeschaltet lassen (Standard)
  • KI spielen lassen durch Drücken von Taste 2

• Da es sich um ein zufallsgesteuertes Rennspiel handelt, wird für eine Auswertung der KI-Leistung das Rennspiel 50-mal durch die KI gespielt und dann der Medianwert der erreichten Punktzahl angezeigt:

  • Turbo anschalten durch Drücken Taste T
  • KI spielen lassen durch Drücken von Taste 2
  • 50 Episoden werden durch die KI gespielt
  • Medianwert der erreichten Punktzahl wird angezeigt.

Variante B: IQ-Test auf Calliope mini

Das trainierte neuronale Netzwerk kann auch direkt auf dem Calliope mini getestet werden.

Projektziel ist es, dies für die SuS über die Oberfläche auf https://makecode.calliope.cc nachvollziehbar zu machen; Stand März 2021 verhinderte jedoch ein Bug in Makecode diese Variante.

Daher wurde im Projekt ein temporärer Behelfsmechanismus implementiert:

• Auf dem Schülergruppenrechner ins Verzeichnis wechseln: ki-in-schulen-master/Calliope-Rennspiel/Python/iq-test-calliope/
• Auf dem Schülergruppenrechner ausführen: python iq-test-erstellen.py -r <JSON-Modelldatei> (Die JSON-Modelldatei ist eine in Schritt 5 erzeugte Modelldatei, bspw. sklearn-py-modell-20210302220807.json)
• Die erzeugte Calliope Hex-Datei iq-test-calliope.hex kann auf einen Calliope mini kopiert werden
• Die trainierte KI übernimmt die Steuerung im Rennspiel (manuelle Steuerung ist zusätzlich möglich)