Exemples de requêtes optimisées pour le programme d'études Électricité 5295
Apprentissage sans exemple (Zero-Shot Learning)
Formulez une requête détaillée sans fournir d'exemples préalables.
Exemple : « Rédige un guide pour effectuer l’installation sécuritaire d’un système d’éclairage résidentiel. »
Apprentissage avec exemples (Few-Shot Learning)
Fournissez un ou deux exemples pour guider la réponse de l'IA.
Exemple : « Voici une procédure pour mesurer la tension avec un multimètre. Crée une procédure similaire pour mesurer la puissance avec un wattmètre. »
Rôle et ton simulé
Demandez à l’IA d’adopter un rôle spécifique.
Exemple : « Agis comme un expert en électricité et propose des étapes pour diagnostiquer un disjoncteur qui ne fonctionne pas. »
Requêtes comparatives
Comparez plusieurs approches ou solutions pour une prise de décision éclairée.
Exemple : « Compare les avantages des câbles en cuivre et des câbles en aluminium pour un système résidentiel. »
Reformulation systématique
Reformulez une requête pour obtenir des perspectives différentes.
Exemple : « Crée un guide pratique pour vérifier le facteur de puissance dans un système triphasé. »
Visualisation avec l'IA
Utilisez l’IA pour générer des visuels à partir de requêtes textuelles.
Exemple : « Crée un diagramme illustrant le câblage d’un disjoncteur double dans un panneau électrique. »
Approche contextuelle multidimensionnelle
Incluez plusieurs dimensions dans une requête pour plus de précision.
Exemple : « Explique comment choisir et installer un transformateur triphasé en tenant compte des normes de sécurité et d’efficacité énergétique. »
Simulation de cas pratiques
Créez des scénarios interactifs pour entraîner les étudiants.
Exemple : « Scénario : Diagnostiquer un système d’éclairage qui ne fonctionne pas dans un entrepôt. Propose des solutions. »