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GUIDE：利用生成式 AI 的數位設計教育單元

arXiv - Computers and SocietyWeihua Xiao, Jason Blocklove, Matthew DeLorenzo, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Kanad Basu, Jeyavijayan Rajendran, Siddharth Garg, Ramesh Karri

建立一套以生成式 AI 為核心的開放式課程單元，透過 Google Colab 實作與案例，提升數位設計與硬體安全教學的互動與實作深度。

AI 幫你先抓重點

AI 重點 1

生成式 AI 驅動的標準化教學單元設計

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
此設計提供可重複使用、學習體驗一致的資源，並簡化教師評量流程，符合現代教育科技的需求與可擴展性。
AI 重點 2

實際案例驗證課程在硬體安全競賽中的有效性

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
透過 CSAW 競賽的成功部署，證明課程不僅理論完整，亦能產生可競賽的實作成果，為教育者提供實證依據。
AI 重點 3

Google Colab 可執行實驗室降低技術門檻

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
學生不需本地 GPU 即可執行複雜 AI 模型，提升可及性與學習動機，並促進自主學習與即時反饋。

核心研究發現

  1. 1

    建構了以標準化教學單元為基礎的開放式課程庫，包含投影片、短影片、可執行實驗室與相關論文，確保學生學習體驗一致性。

  2. 2

    透過三個代表性單元（VeriThoughts、LLM-aided testbench、LLMPirate）示範生成式 AI 在 RTL 生成、測試平台與 IP 盜版偵測等領域的實際應用。

  3. 3

    四個完整課程實例（GUIDE4ChipDesign、Build your ASIC、GUIDE4HardwareSecurity、Hardware Design）將單元組合成學期課程，並設計學習成果與畢業專題，證明可直接投入教學。

  4. 4

    在硬體安全課程中，學生完成 LLM-aided hardware Trojan 插入專案，並在 CSAW 競賽中獲得實際部署與評比，顯示課程能產生可競賽的實作成果。

  5. 5

    舉辦 NYU Cognichip Hackathon，24 支國際團隊使用 AI 助力 RTL 設計流程，證明此課程庫能促進跨國協作與實務導向的學習。

對教育工作者的啟發

教師可直接下載並整合 GUIDE 單元至課程，利用 Colab 讓學生即時執行 AI 驅動 RTL 生成或 Trojan 插入，並設計專題與競賽作為評量。此模式降低實作成本、提升學生自主學習與協作，亦可作為評量工具以追蹤學習成效。課程設計者可依需求調整單元順序或加入額外實驗，並透過 GitHub 版控共享更新，促進教學資源的持續迭代與社群共創。

原始文獻資訊

英文標題：
GUIDE: GenAI Units In Digital Design Education
作者：
Weihua Xiao, Jason Blocklove, Matthew DeLorenzo, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Kanad Basu, Jeyavijayan Rajendran, Siddharth Garg, Ramesh Karri
來源：
arXiv - Computers and Society
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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