Simulink Copilot 目前在您所在的地区不可购买或使用。
关于 Simulink Copilot
Simulink Copilot 为 Simulink 和基于模型的设计带来了生成式 AI 驱动的功能。教育工作者、学生和研究人员可以使用它来解释模型和错误、教授或学习工具和技术，以及获取设计指导。无论是浏览复杂模型还是诊断问题，用户都可以获得解释和建议，指导他们完成建模和仿真工作流。
生成式 AI 正迅速成为未来工程师和科学家不可或缺的技能。教育工作者可以通过 Simulink Copilot 支持学生掌握生成式 AI 技能，该产品包含在全校授权使用中。
生成式 AI 在课堂教学中的机遇
使用生成式 AI 工具需要学生掌握额外的技能，例如创建提示词、优化提示词、迭代创意以及评估生成的结果。以上每一项都是教导学生如何自我提问以及掌握可用于课堂和未来职业的新技能的机会。
通过教导学生正确使用生成式 AI 工具，您可以为可以帮助学生巩固基础知识，在课程中完成比以往更多的内容。您可以减少排查模型问题的时间，留出更多时间通过实操项目来应用课程所学。
像 Simulink Copilot 这样的生成式 AI 工具还能为学生提供实时反馈和帮助，以便他们在需要时获得支持：
- Simulink Copilot 会推荐适当的工具和模块，引导学生找到适合其建模和仿真任务的示例和文档。
- 学生可以深入了解模型行为、理解复杂系统的架构和算法、搜索特定组件，并学习基于模型的设计的最佳实践。
- 学生可以获得关于修改现有模型或创建新模型的详细指导，帮助他们进行必要的更改。
- Simulink Copilot 可为学生提供错误消息的解释和潜在修复方案，帮助他们发现问题。
- Simulink Copilot 文档为学生提供了关于如何编写有针对性的提示的资源，以提升交互质量。
生成式 AI 进入课堂引发的担忧
虽然生成式 AI 工具可带来诸多益处，但在评估学生技能时，它们也可能会造成干扰。在基础课程中尤其如此。这些课程通过课后作业题评估学生对基本概念的掌握，而对于现代生成式 AI 工具来说，解决这些题目现在易如反掌。在这种情况下，教师可能希望学生在没有生成式 AI 辅助的情况下完成练习（请参阅下文的“配置 Simulink Copilot”部分）。因此，许多教师正在探索注重技能和实践活动的评估方式，这些评估方式仍然具有相关性和专业价值：
- 基于项目的学习
- 批判性思维
- 系统级思维
这些方法与基于模型的设计所需的能力一致，要求学生做出设计决策、论证权衡取舍，并对复杂工程系统进行迭代。
在基于工程的学习中，Simulink Copilot 能够成为得力的学习助手，让学生减少排查问题的时间，将更多时间用于培养系统级推理能力，而这正是实现基于模型的设计有效实践的核心所在。
关于使用生成式 AI 工具评估学生作业的研究，强调了其在偏见、评估效度以及透明度方面存在的潜在风险。Simulink Copilot 不适用于评估学生提交的作业或确定成绩。相反，它为使用 MATLAB Course Designer 创建基于 Simulink 的课程的教师提供了宝贵的帮助，包括开发模型示例、撰写说明和构建教学内容。由于 MATLAB Course Designer 和 MATLAB Grader 旨在教导学生独立解决问题，因此当学生完成 MATLAB Course Designer 或 MATLAB Grader 学习活动时，Simulink Copilot 会被禁用。
配置 Simulink Copilot 课堂
虽然 Simulink Copilot 擅长提供建模指导和解释，但学生独立建立扎实的建模基础仍然至关重要，这样他们才能应对未来更复杂的任务。教育工作者可以选择允许或限制对 Simulink Copilot 的访问。可以使用 MATLAB 设置来控制 Simulink Copilot 的功能，包括完全启用或禁用 Simulink Copilot。
