AI 대화
Note
본 문서는 AI 지원 기계 번역을 사용하여 번역되었습니다. 번역본은 '있는 그대로' 제공되며 정확성에 대해 어떠한 보증도 하지 않습니다. 본 콘텐츠의 영문 버전이 공식적이고 권위 있는 원본입니다.
주제 또는 시나리오에 대한 AI 대화를 만들어 학생들의 참여를 유도할 수 있습니다. AI 대화에는 소크라테스 질문 및 역할극 연습이 포함됩니다. 학생들은 자신의 생각을 탐구하고 반영하거나 학습 또는 진로와 관련된 상황을 역할극으로 할 수 있습니다. 사용자로부터 피드백과 인사이트를 수집할 때 다른 대화 유형을 포함할 것입니다.
AI 대화 활동에는 두 가지 요소가 있습니다.
AI 대화: 이는 학생에게 교수자가 설계한 주제에 대해 비판적으로 생각하도록 요구합니다.
성찰 질문: 이 질문은 학생에게 활동에 대한 자신의 생각을 공유하도록 요청합니다. 또한 학생들은 신뢰할 수 있는 AI 접근 방식의 일부로 AI의 편향이나 오류에 플래그를 지정할 수 있습니다. 성찰은 학생들이 AI 서비스의 책임감 있는 사용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
AI 대화 투명성 안내 관리자 페이지를 방문하여 Blackboard의 '신뢰할 수 있는 AI' 프로그램이 AI 대화에 어떻게 적용되는지 자세히 알아보세요.
AI 대화에 액세스
코스 콘텐츠 페이지에서 더하기를 선택한 다음 생성을 선택합니다.
항목 생성 메뉴의 참여 및 참여 섹션에서 AI 대화를 선택합니다.

AI 대화 사용자 지정
대화 유형을 선택하세요. 소크라테스식 질문 또는 역할극 중에서 선택할 수 있습니다.

소크라테스 질문 대화는 학생들이 지속적인 질문을 통해 비판적으로 생각하도록 장려합니다. 소크라테스식 질문의 경우 콘텐츠 필드에 대화 주제를 입력합니다. 주제가 개방적이고 옳고 그른 답이 없는지 확인하십시오.
역할극 대화를 통해 학생들은 AI 페르소나로 시나리오를 연기할 수 있습니다. 역할극의 경우 시나리오, 학생 및 가상 사용자에 대한 역할, 시나리오에 대한 목표를 포함합니다.
다음을 선택하여 다음 단계로 이동합니다.

대화 설정을 선택하세요. 여기에서 상황을 설정하고 학생의 역할을 정의합니다. 이 시나리오는 맥락을 설정하기 위해 학생에게 표시됩니다. 또한 대화 시간의 길이를 조정하기 위해 시간 제한 또는 최대 메시지 수 제한을 설정할 수 있습니다. 학생이 제한에 도달하면 대화에 더 이상 메시지를 추가할 수 없습니다. 또한 대화 후 학생 반성을 위한 시간 제한을 설정할 수도 있습니다.

AI 대화를 위한 페르소나를 선택합니다. 자신의 이미지를 제공하거나, 언스플래시를 사용하거나, 페르소나의 아바타에 대한 이미지를 생성할 수 있습니다. 페르소나의 이름을 입력하고 페르소나의 직업, 성격 또는 기분을 간략하게 설명합니다. 페르소나 응답의 복잡성을 조정할 수도 있습니다.
참고
성격 특성은 상호 작용에 큰 영향을 미칩니다. 트레이트를 신중하게 선택하고 대화를 미리 보고 편견이나 부적절한 콘텐츠를 피하십시오.

완료되면 저장을 선택합니다.
채팅 미리보기을 선택하여 학생 입장에서 AI 대화를 미리 보고 AI 페르소나와 상호작용하세요. 반성 질문을 편집하여 학생들이 활동에 대해 가장 효과적으로 성찰할 수 있도록 안내할 수 있습니다.
중요
학생에게 활동을 공개하기 전에 항상 AI 대화를 미리 봐야 합니다. AI 도구는 환각을 일으키고 편향을 유발할 수 있습니다. 지침이 명확하고 AI 페르소나가 예상되고 적절한 방식으로 반응하는지 확인하는 것이 중요합니다.
AI 대화 생성
대화를 처음 만들 때 대화 자동 생성을 선택합니다.

해당되는 경우 AI 디자인 어시스턴트가 생성하는 AI 대화를 사용자 지정합니다.
문제의 초점을 좁히기 위해 설명 입력(최대 2,000자)
대화 유형을 선택합니다
소크라테스식 질문
역할극
저에게 영감을 주십시오! 두 가지 유형의 대화를 제공합니다
AI 대화 제목, AI 페르소나 및 성찰 질문 생성을 선택하거나 선택 취소합니다
AI 대화의 복잡성 조정
프롬프트 제목을 생성할지 여부 선택
출력 언어를 변경하려면 고급 옵션을 선택하세요.
선택적으로, AI Design Assistant가 AI 대화에 대한 맥락을 제공하기 위해 사용할 교육 과정 항목을 선택할 수 있습니다. 시작하려면 코스 항목 선택을 선택합니다.

토론 맥락에 포함할 코스 콘텐츠 항목을 선택합니다.
폴더 또는 학습 모듈을 선택하여 항목을 포함할 수 있습니다. 맥락에 대한 항목 선택을 마쳤으면 항목 선택 을 선택하여 질문 생성으로 돌아갑니다.
설정을 완료했으면 생성을 선택합니다.
각 프롬프트의 정확성과 편향성을 검토합니다. 생성된 대화 위에 이 콘텐츠는 자동 생성된 콘텐츠이며 정확성과 편향성을 확인해야 합니다라는 배너가 표시됩니다.

코스에 추가할 토론을 선택한 다음 추가를 선택합니다.
참고
맥락 선택기에서 지원하는 파일 형식에는 PDF, Word, PowerPoint, 텍스트, RTF 및 HTML이 포함됩니다.
Explore AI persona examples
Review these examples to see how a well-defined prompt produces a complete AI Conversation scenario and persona. Each example shows the prompt used to define the conversation, the resulting scenario, and the generated persona. Use these examples as a reference when you build your own AI Conversation prompts.
Example 1
Define the conversation: Create a scenario between a chemist at a corporate organization who explains and answers questions from an undergraduate intern majoring in chemistry. The chemist explains how their current research project supports a business goal, such as lowering production costs or improving product shelf life. The intern asks how chemistry decisions can impact customers and the company's reputation.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: Chemistry Decisions and Customer Trust in Everyday Products: The intern interviews a corporate chemist in the packaging division about a project to improve product stability without raising production costs. The chemist has proposed a novel polymer coating that improves moisture resistance, extends shelf life, and reduces returns, but requires new suppliers and regulatory approvals. The intern maps out how the chemistry choice affects customer experience, pricing, and the company's reputation. The chemist explains the technical reasoning, the supplier implications, and how the advisory committee weighed risk against reward. The intern explains how customer-perceived durability and safety influence brand trust and proposes talking points for a customer-facing report.
AI persona: Lead Materials Scientist focusing on packaging materials and product stability. He values rigorous testing, transparency, and customer safety, and feels emotionally invested in protecting brand integrity and avoiding recalls. His expected outcome is to justify the coating choice with data, show cost impacts, and illustrate how the decision supports customer satisfaction and reputation.
Example 2
Define the conversation: Create a scenario between a technical writer and a subject matter expert (SME) who has developed a new product feature. The writer describes their understanding of the feature and asks the SME for specific details and instructions that an end user needs to use the feature. Personality and instructions for persona: Terse, a little bit cranky, but well-versed in the development of the feature, as well as the problem the feature addresses for a specific audience.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: Documenting a New Feature Through a Developer Interview. The technical writer interviews a senior software engineer about a feature he just finished building. The engineer assumes a level of familiarity that end users won't have, so the documentation risks missing steps that seem obvious to him but aren't. The writer draws out a clear, step-by-step explanation of how the feature works, why the team built it, and what a user needs to know to use it successfully. The engineer answers directly but skips details unless the writer asks specific questions. The writer confirms their understanding of the feature's purpose and translates the engineer's explanation into instructions a non-technical user can follow.
AI persona: Sam Okafor is a Senior Software Engineer who led development of the new feature. He is knowledgeable and efficient but has little patience for vague or repeated questions. He values precision and correctness over documentation, so he expects sharp, specific questions rather than open-ended ones. His expected outcome is to confirm the feature is documented accurately so he doesn't field support questions later.
Example 3
Define the conversation: Create a scenario between a museum curator and a college student volunteer who helps him brainstorm ways to engage the local community with the museum's underappreciated art collection. The curator explains his passion for the collection and his frustration with low community engagement. The student asks questions to understand the audience and proposes outreach ideas the curator can consider.
Conversation type: Role-play
AI-generated conversation scenario: The student, a humanities major, helps museum curator Liam develop a community outreach program. The museum owns a number of artworks that the community has overlooked and underappreciated. Liam wants to make the collection accessible and relevant to people of all backgrounds but feels overwhelmed and unsure how to reach a diverse audience. The student helps Liam brainstorm ideas and strategies to engage more visitors with the collection.
AI persona: Liam is a museum curator dedicated to showcasing art and culture. He values community involvement and feels a deep emotional connection to the artwork, and he feels frustrated that many people don't appreciate it. His expected outcome is to build a successful outreach program that attracts a broader audience to the museum.
학생 상호 작용 검토
제출 시 AI 대화 기록과 학생들의 성찰을 검토할 수 있습니다. AI 대화는 기본적으로 형성 평가이지만 이 옵션으로 제한되지는 않습니다.
학생 활동 탭을 선택하여 평가를 위한 일반 학생 활동을 검토할 수 있습니다.
