À propos de Simulink Copilot
Simulink Copilot apporte des capacités alimentées par l'IA générative à Simulink et à l'approche Model-Based Design. Les enseignants, les apprenants et les chercheurs peuvent l'utiliser pour expliquer des modèles et des erreurs, enseigner ou apprendre des outils et des techniques, et obtenir des conseils en design. Que ce soit pour naviguer dans un modèle complexe ou diagnostiquer des problèmes, les utilisateurs reçoivent des explications et des suggestions qui les guident à travers les workflows de modélisation et de simulation.
L'intelligence artificielle générative est en train de s’imposer rapidement comme une compétence essentielle pour les futurs ingénieurs et scientifiques. Les enseignant peuvent soutenir les compétences en intelligence artificielle générative de leurs apprenants grâce à Simulink Copilot, inclus avec l'accès Campus-Wide.
Utilisations de l'IA générative en classe
L'utilisation d'outils d'IA générative implique que les apprenants acquièrent de nouvelles compétences, telles que la création de prompts, l’amélioration de ceux-ci, l'itération des idées et l'évaluation des résultats obtenus. Chacune de ces tâches est une opportunité d’apprendre aux étudiants à se poser des questions et à développer de nouvelles compétences qu’ils pourront utiliser en classe et plus tard dans leur carrière.
En apprenant aux étudiants à utiliser correctement les outils d'IA générative, vous pouvez poser les bases permettant d'accomplir plus dans un cours qu’il n’était possible auparavant. Vous pouvez passer moins de temps à résoudre les problèmes des modèles, ce qui vous laisse plus de temps pour implémenter les apprentissages de la formation à travers des projets pratiques.
Les outils d'IA générative, comme Simulink Copilot, proposent également des commentaires et une assistance en temps réel aux apprenants, ce qui leur permet d'obtenir de l'aide lorsqu'ils en ont besoin :
- Simulink Copilot recommande les outils et blocs appropriés, guidant les apprenants vers la documentation et les exemples pertinents pour leurs tâches de modélisation et de simulation.
- Les apprenants acquièrent des connaissances sur le comportement des modèles, comprennent l'architecture et les algorithmes dans les systèmes complexes, recherchent des composants spécifiques et apprennent les bonnes pratiques pour l'approche Model-Based Design.
- Les apprenants reçoivent des conseils détaillés sur la modification des modèles existants ou la création de nouveaux modèles, les aidant à effectuer les changements nécessaires.
- Simulink Copilot propose aux apprenants des explications sur les messages d'erreur et des solutions potentielles afin qu'ils puissent identifier les problèmes.
- La documentation de Simulink Copilot offre aux apprenants des ressources sur la manière de rédiger des prompts ciblés, améliorant ainsi la qualité de leurs interactions.
Inquiétudes concernant l'IA générative en classe
Si les outils d'IA générative présentent de nombreux avantages, ils peuvent également nuire à l'évaluation des compétences des apprenants. Cela peut être vrai pour les cours de base, où les concepts fondamentaux sont évalués à l'aide de devoirs qui sont désormais très simples pour un outil d'IA générative moderne. Dans ce cas, les enseignants peuvent préférer que les apprenants réalisent les exercices sans l'aide de l'IA générative (voir la section Configurer Simulink Copilot ci-dessous). En réponse, de nombreux enseignants explorent des évaluations qui mettent l'accent sur les compétences et les activités, lesquelles demeurent pertinentes et valorisables dans un contexte professionnel :
- L’apprentissage par projet
- La pensée critique
- La réflexion à l’échelle des systèmes
Ces approches sont en adéquation avec les compétences requises pour l'approche Model-Based Design, où les apprenants doivent prendre des décisions de design, justifier les compromis et effectuer des itérations sur des systèmes techniques complexes.
Dans le cadre de l'apprentissage par projet, Simulink Copilot peut servir de compagnon d'apprentissage précieux, permettant aux apprenants de passer moins de temps à résoudre des problèmes et plus de temps à développer le raisonnement au niveau système qui définit les pratiques efficaces pour l'approche Model-Based Design.
Les recherches sur l'utilisation d'outils d'IA générative pour évaluer le travail des apprenants mettent en lumière les risques potentiels quant aux biais, à la validité et à la transparence. Simulink Copilot n'est pas destiné à évaluer les soumissions des apprenants ni à déterminer les notes. Il se positionne davantage comme une assistance précieuse aux enseignants qui utilisent MATLAB Course Designer pour créer des cours basés sur Simulink, en offrant de l'aide pour développer des exemples de modèles, rédiger des explications et construire du contenu pédagogique. Parce que MATLAB Course Designer et MATLAB Grader sont conçus pour enseigner aux apprenants comment résoudre des problèmes de manière autonome, Simulink Copilot est désactivé lorsque les apprenants complètent les activités d'apprentissage de MATLAB Course Designer ou MATLAB Grader.
Configuration de la salle de classe Simulink Copilot
Bien que Simulink Copilot soit particulièrement performant pour proposer des conseils et explications en modélisation, il est essentiel que les apprenants acquièrent des bases solides en modélisation, de manière autonome, pour pouvoir aborder des tâches plus complexes par la suite. Les enseignants peuvent choisir d'autoriser ou de restreindre l'accès à Simulink Copilot. Les paramètres MATLAB peuvent être utilisés pour contrôler la fonction de Simulink Copilot en activant ou désactivant entièrement Simulink Copilot.
