Microsoft Learning Zone Copilot+ PC의 AI를 사용하여 교육자가 학습 목표, 연령 그룹, 표준 및 참조 학습 콘텐츠에 따라 학생을 위한 맞춤형 대화형 수업을 쉽게 생성할 수 있도록 도와주는 Microsoft의 새로운 창 학습 도우미입니다.
이 솔루션은 Copilot+ PC 디바이스에서 사용할 수 있는 Phi Silica 모델과 클라우드 LLM 모델을 사용하여 다양한 형식의 콘텐츠와 연습 슬라이드가 혼합된 대화형 및 개인 설정된 수업을 생성하고 학생에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 세대 프로세스에서 수업의 개요가 먼저 생성되고 교육자는 쉽게 검토하고 구체화할 수 있습니다. 다음으로 개요는 실제 대화형 단원을 생성하는 데 사용됩니다. 교육자는 생성되면 필요에 따라 슬라이드를 수정, 순서 변경, 추가 및 제거하고, 해당 슬라이드의 원본 개요 콘텐츠를 보고, 업로드된 파일 또는 스톡 이미지의 이미지를 추가할 수 있습니다. 결과에 만족하면 교육자는 수업을 미리 보거나, 학생에게 할당하거나, 동료와 공유할 수 있습니다.
수업 편집의 일환으로 교육자는 특정 슬라이드를 재생성하거나, 슬라이드 언어를 단순화하거나, AI를 사용하여 더 많은 슬라이드를 추가하거나, 수동으로 슬라이드를 추가할 수 있습니다.
학생들은 모든 장치에서 할당된 수업을 재생할 수 있습니다. 수업을 하는 학생은 연습 시간과 진행 상황을 검토할 수 있습니다. 학생과 수업을 공유하는 교육자는 학생의 참여와 숙달도 검토할 수도 있습니다.
단원 생성은 어떻게 작동하나요?
단원 생성은 Phi Silica라는 기계 학습 소형 언어 모델과 클라우드 기반 대형 언어 모델을 모두 사용하여 빌드됩니다. 모델은 공개적으로 사용할 수 있는 방대한 텍스트 샘플에 대해 학습됩니다. 결과적으로 언어 모델은 사람이 작성한 것처럼 보이는 수업을 생성합니다.
모델 생성 부적절한 콘텐츠의 위험을 최소화하기 위해 응답은 여러 유효성 검사기 및 콘텐츠 조정 필터링 단계를 통해 전달됩니다.
크리에이터는 수업 생성을 어떻게 사용해야 하나요?
Learning Zone 수업을 만드는 교육자는 직접 수업을 미리 보거나 동료와 공유하거나 학생을 할당할 수 있습니다. 다른 사람과 공유하기 전에 적절성과 정확성을 위해 콘텐츠를 검토하고 편집하는 것은 작성자의 책임입니다. 다양한 필터와 보호 장치를 사용하여 의심스레 또는 부적절한 콘텐츠를 제한하지만, Elthe 기본 언어 모델의 기술은 광범위한 인터넷 원본에서 학습되었으며 부정확한 정보를 생성할 수 있으므로 작성자가 최종 활동의 적절성과 정확성을 확인하는 데 의존합니다.
수업은 학습 프로세스의 효과와 참여를 향상시키도록 설계되었지만 학습 자료 전체를 다루지 않을 수 있으므로 연구 자료와 함께 사용해야 합니다.
생성된 수업은 경험의 본문에 답변이 주어질 수 있는 경우가 많기 때문에 평가 목적이 아닌 topics, 연습 및 조형 평가 목적의 도입을 위해 고안되었으며, 교육자는 그에 따라 이를 사용해야 합니다.
통로를 생성하는 동안 어떤 안전 장치가 사용됩니까?
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수업 작성자는 수업 콘텐츠를 사용하기 전과 다른 사용자(예: 학생 및 동료)와 공유하기 전에 검토하고 승인하도록 지시합니다.
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단원을 저장하기 전에 슬라이드 검토를 놓친 경우 작성자에 설명 알림이 표시됩니다.
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콘텐츠 조정은 작성자가 제시하기 전에 단원에 사용됩니다.
모델 제한 사항
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단원 생성은 현재 영어와 스페인어로만 제한됩니다.
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모델은 텍스트 입력만 사용하여 단원을 만들고, 입력에 포함된 이미지 및 기타 개체는 모델에서 무시됩니다. 코드 및 수학 식도 제대로 처리되지 않습니다.
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입력 파일은 단원 생성에 대한 참조로 사용됩니다. 단원에서는 전체 파일 콘텐츠를 다루지 않을 수 있습니다.
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입력 문서 크기는 50MB 이하이고 최대 125K자 이하여야 하며 업로드에 실패하는 더 큰 파일이어야 합니다.
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집중적인 교육과 책임 있는 AI 가드레일이 사용되었음에도 불구하고 AI 서비스는 본질적으로 틀리고 확률적입니다. 이렇게 하면 모든 부적절한 콘텐츠를 포괄적으로 차단하기 어렵기 때문에 생성된 수업에서 잠재적 편견, 고정관념 또는 비경지성으로 이어질 수 있습니다.
지원되는 언어
단원 생성은 es-ES, es-MX, en-US, en-GB 언어에 대해 유효성을 검사하고 지원됩니다.
생성 AI 모델은 방대한 양의 데이터를 사용하여 학습되며 해당 데이터는 대부분 영어로 제공됩니다. 이로 인해 영어가 아닌 언어에 비해 영어의 성능이 향상될 수 있습니다. 생성 AI 모델의 배포와 마찬가지로 사용자는 특정 사용 사례 및 문화 및 언어 컨텍스트에 대해 이러한 시스템의 제한 사항을 염두에 두는 것이 좋습니다.
Microsoft는 AI 단원 생성에 지원되는 언어와 로컬을 더 추가할 계획입니다. 이 문서는 추가 언어가 지원됨에 따라 업데이트됩니다.