MATLAB Copilot 소개
MATLAB Copilot을 통해 교육자, 학생 및 연구원들은 생성형 AI로 MATLAB 코드를 생성하고 개선하며 디버그할 수 있습니다. MATLAB Copilot은 지루한 작업을 자동화하고 생산성을 향상할 수 있어 최근 업계에서 인기를 얻고 있는 툴인 코딩 어시스턴트로 사용됩니다.
차세대 엔지니어 및 과학자의 양성에 있어 생성형 AI의 도입은 핵심적인 요소입니다. MathWorks는 Campus-Wide License에 MATLAB Copilot을 포함하여 교육자들의 이러한 교육의 전환을 견인하고 있습니다.
강의실에서 생성형 AI를 사용할 기회
생성형 AI 툴을 사용하려면 학생들은 프롬프트 생성, 프롬프트 개선, 아이디어에 대한 반복 및 생성된 결과 평가 등 추가적인 역량을 쌓아야 합니다. 이러한 각각의 역량은 학생들에게 추후 경력에서 활용할 수 있는 새로운 능력을 가르쳐 줄 기회를 제공합니다.
학생들에게 생성형 AI 툴을 적절하게 사용하는 방법을 가르침으로써, 교육자는 교육과정에서 이전보다 더 많은 것을 성취할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 교육자는 코드 문제 해결에 시간을 덜 쓰고, 실습 프로젝트를 통한 교육과정 목표 구현에 더 많은 시간을 투자할 수 있습니다.
또한 MATLAB Copilot과 같은 생성형 AI 툴은 학생들에게 실시간 피드백과 지원을 제공하여 학생들은 필요할 때 알맞은 도움을 받을 수 있습니다.
이러한 역량을 쌓을 수 있도록 가르치는 교육과정의 예로는 AI-assisted MATLAB Programming with ChatGPT가 있습니다.
강의실에서의 생성형 AI 사용에 대한 우려 사항
생성형 AI 툴은 다양한 이점을 제공하지만, 학생의 역량을 평가할 때는 방해가 될 수 있습니다. 최신 생성형 AI 툴을 활용하면 쉽게 해결되는 과제 문제를 통해 근본적인 개념을 평가하는 기본 교육과정에서는 이런 우려가 실재할 수 있습니다. 이런 경우에 강사는 학생들이 생성형 AI의 도움을 받지 않고 연습문제를 해결하기를 바랄 수 있습니다(아래의 MATLAB Copilot 구성 섹션 참조).
강사들은 생성형 AI 툴이 앞으로도 계속 사용될 것이라는 것을 인지하여 프로그래밍 언어 구문보다는 학생의 이해를 우선시하는 새로운 평가를 살펴보고 구현하고 있습니다. 그런 노력의 예는 다음과 같은 부분에 집중하는 것입니다.
- 프로젝트 기반 학습
- 비판적 사고
- 시스템 수준 사고
생성형 AI 툴을 사용한 학생들의 작업 평가에 대한 연구는 편향, 유효성, 투명성 관련 잠재적인 위험을 강조합니다. MATLAB Copilot은 학생 평가를 목표로 하지는 않습니다. 대신 MathWorks는 형성 평가 및 총괄 평가를 생성, 공유, 자동으로 채점하는 동시에 학생 진도에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 브라우저 기반 플랫폼인 MATLAB Grader™를 제공합니다. MATLAB Grader는 결정적이며 AI를 사용해 학습자의 작업을 평가하지 않습니다. MATLAB Grader는 문제를 독립적으로 해결하는 학생들의 능력을 측정하도록 설계되었기 때문에 MATLAB Copilot은 학생이 MATLAB Grader 평가를 완료하면 비활성화됩니다.
MATLAB Copilot 구성
MATLAB Copilot은 입문 프로그래밍 작업에 뛰어나기는 하지만, 학생들이 추후 더 복잡한 작업을 처리할 수 있으려면 독립적으로 견고한 프로그래밍 기반을 구축하는 것이 여전히 중요합니다. MATLAB Copilot 설정은 MATLAB Copilot의 기능 제어(자동 완성 기능 활성화/비활성화 또는 MATLAB Copilot 전체 활성화/비활성화)에 사용할 수 있습니다.
