Über MATLAB Copilot
Mithilfe generativer KI hilft MATLAB Copilot Lehrenden, Studierenden und Wissenschaftlern dabei, MATLAB Programmcode zu schreiben, zu optimieren und zu debuggen. Als Codierhilfe unterstützt es dabei, wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und so den Codierprozess effizienter zu gestalten – ein Ansatz, der sich in der Industrie zunehmend durchsetzt.
Generative KI spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung der nächsten Generation von Ingenieurinnen und Ingenieuren sowie Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern. Um den Übergang zu unterstützen, stellt MathWorks MATLAB Copilot für Lehrende über die Campus-Wide License zur Verfügung.
Einsatzmöglichkeiten generativer KI im Bildungsbereich
Der Einsatz generativer KI-Tools setzt voraus, dass Studierende zusätzliche Fähigkeiten erwerben, wie z. B. das Formulieren und Anpassen von Prompts, das iterative Arbeiten an Ideen und die kritische Beurteilung der erzeugten Ergebnisse. All diese Aspekte bieten Chancen, Studierende mit Fertigkeiten auszustatten, die diesen in ihrer späteren Karriere von Nutzen sein werden.
Indem Lehrkräfte Studierenden den richtigen Umgang mit generativen KI-Tools vermitteln, schaffen sie die Grundlage dafür, in einem Kurs mehr zu erreichen als bisher möglich war. Lehrende verbringen dann weniger Zeit mit der Fehlersuche im Code und gewinnen dadurch mehr Zeit für die Umsetzung der Kursziele in praxisnahen Projekten.
Generative KI-Tools wie MATLAB Copilot bieten Studierenden außerdem Echtzeit-Feedback und Unterstützung, sodass sie genau dann Hilfe erhalten, wenn sie sie benötigen.
Ein Beispiel für einen Kurs, der solche Fähigkeiten vermittelt, ist AI-assisted MATLAB Programming with ChatGPT (KI-unterstütztes Programmieren mit MATLAB und ChatGPT).
Kritische Aspekte beim Einsatz von generativer KI in der Lehre
Generative KI-Tools bringen zahlreiche Vorteile mit sich, können jedoch die Einschätzung der tatsächlichen Kompetenzen von Studierenden stören. Gerade in Einführungskursen kann dies problematisch sein, da Aufgaben zum Verständnis grundlegender Konzepte von heutigen generativen KI-Tools mühelos gelöst werden können. In solchen Fällen kann es sinnvoll sein, dass Lehrpersonen von den Studierenden verlangen, bestimmte Übungen ohne die Hilfe generativer KI zu lösen (siehe den Abschnitt „MATLAB Copilot konfigurieren“ weiter unten).
Im Wissen darum, dass generative KI-Tools bleiben werden, entwickeln und erproben Lehrkräfte neue Bewertungsformen, die das Verständnis der Studierenden in den Vordergrund stellen – nicht die Syntax der Programmiersprache. Dazu gehören unter anderem die Schwerpunkte auf folgenden Aspekten:
- Projektbasiertes Lernen
- Kritisches Denken
- Systemorientiertes Denken
Untersuchungen zur Verwendung generativer KI bei der Leistungsbewertung von Studierenden machen deutlich, dass Risiken im Hinblick auf Verzerrungen, Aussagekraft und Nachvollziehbarkeit bestehen. MATLAB Copilot ist nicht für die Bewertung studentischer Leistungen vorgesehen. Stattdessen stellt MathWorks MATLAB Grader™ zur Verfügung – eine browserbasierte Plattform, mit der sich Übungs- und Prüfungsaufgaben erstellen, teilen und automatisch bewerten lassen, inklusive sofortigem Feedback für Studierende. MATLAB Grader ist deterministisch und verwendet keine KI zur Bewertung der Arbeiten von Lernenden. Da MATLAB Grader darauf ausgelegt ist, die Fähigkeit der Studierenden zur eigenständigen Problemlösung zu bewerten, ist MATLAB Copilot während der Bearbeitung von MATLAB Grader-Aufgaben deaktiviert.
Konfiguration von MATLAB Copilot
Auch wenn MATLAB Copilot besonders gut bei einfachen Programmieraufgaben unterstützt, ist es dennoch entscheidend, dass Studierende eine solide Grundlage im eigenständigen Programmieren aufbauen, um künftig auch komplexere Aufgaben bewältigen zu können. Über die MATLAB Copilot-Einstellungen kann die Funktionalität von MATLAB Copilot gesteuert werden (z. B. das Aktivieren oder Deaktivieren der automatischen Vervollständigungen oder das vollständige Ein- bzw. Ausschalten von MATLAB Copilot).
