Simulink Copilot을 활용한 강의

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 스스로 어떤 질문을 던져야 하는지 배우고, 교실 수업뿐만 아니라 추후 경력에서도 활용할 수 있는 새로운 기술을 습득할 기회를 제공합니다.

학생들에게 생성형 AI 툴을 적절하게 사용하는 방법을 가르침으로써, 교육자는 교육과정에서 이전보다 더 많은 것을 성취할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 모델 문제 해결에 소요되는 시간을 줄이는 대신, 실습 프로젝트를 통한 교육과정 학습 내용을 실제로 구현하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

또한 Simulink Copilot과 같은 생성형 AI 툴은 학생들에게 실시간 피드백과 지원을 제공하여 학생들은 필요할 때 알맞은 도움을 받을 수 있습니다.

• Simulink Copilot은 적절한 툴과 블록을 추천하고, 학생들이 모델링 및 시뮬레이션 작업에 적합한 예제와 문서를 찾을 수 있도록 안내합니다.
• 학생들은 모델 거동에 대한 통찰을 얻고, 복잡한 시스템의 아키텍처와 알고리즘을 이해하며, 특정 컴포넌트를 검색하고, 모델 기반 설계의 모범 사례에 대해 학습할 수 있습니다.
• 학생들은 기존 모델을 수정하거나 새로운 모델을 만드는 데 필요한 구체적인 안내를 받아, 필요한 변경을 수행할 수 있습니다.
• Simulink Copilot은 학생들이 문제를 식별할 수 있도록 오류 메시지와 잠재적인 수정 방법에 대한 설명을 제공합니다.
• Simulink Copilot 문서는 학생들이 보다 목적에 맞는 프롬프트를 작성하는 방법에 대한 자료를 제공하여 상호작용의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

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 Simulink Copilot 구성 섹션 참조). 이에 따라 많은 강사들이 다음과 같이 여전히 실무적으로 중요하고 의미 있는 역량과 활동에 중점을 둔 평가 방식을 모색하고 있습니다.

• 프로젝트 기반 학습
• 비판적 사고
• 시스템 수준 사고