איסוף ותחקיר : עמי סלנט
כיצד מתמודדים מורים בכיתה ומרצים בקורסים עם אתגרי הבינה המלאכותית והשימוש שעושים תלמידים וסטודנטים בכלי בינה מלאכותית ?
היה לי חשוב להביא קולות של אותם מורים המלמדים בביה"ס וגם באוניברסיטאות , הם משמיעים קול אותנטי של התמודדות עם תלמידים וסטודנטים השולטים בכלי הבינה המלאכותית,
בסקירה גם ביטוי לקולות של מקומות העבודה לגבי שילוב הבינה המלאכותית בלמידה ובהוראה
פרקי הסקירה
מבוא
חלק א' : מעיין דהן , המלמדת בביה"ס תיכון ,
חלק ב' : המורה הנדריק האברקמפ, גרמניה
חלק ג' : ד"ר ענת באלינט מלמדת באוניברסיטה בארה"ב (כולל תגובות מרצים אחרים בישראל)
חלק ד' : נקודת המבט של המעסיקים ומקומות העבודה
חלק ה' : זלדס, נ' וגפן, ע' (2023). "בינה מלאכותית במרחב הפדגוגי".
חלק ו' : ללמד עם בינה מלאכותית בחמישה צעדים (ד"ר ערן ברק-מדינה).
נקודות עיקריות
- המורים בארה"ב שדיווחו על היקף השימוש הגבוה ביותר היו מורים בגילי חטיבת ביניים או תיכון, ומורים דווקא למקצועות הומניים.
- יש גם לא מעט התנגדות, ולא כל המורים סבורים שיש לתרגם את השימוש בבינה מלאכותית לחינוך של התלמידים עצמם.
- המעבר לשימוש בכלי בינה מלאכותית בהוראה ובלמידה הוא לא פשוט. כלי הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI) לא נוצרו לשימוש בכיתה, וכל מי שהשתמשו בהם יודעים שיש להם מגבלות מסוגים שונים – שפה, דיוק, נגישות ומציאת הדרך לשלב אותם בתהליך הלמידה.
- התלמידים המתוחכמים עובדים עם הבינה המלאכותית אבל לא בודקים אם מה שכתבה נכון ומה מקור המידע ( מורה בתיכון , Maayan Dahan).
- גרמניה : לפי סקרים, 70 אחוז מהתלמידים משתמשים בבינה מלאכותית עבור מטלות בית הספר, רובם באמצעות גישה פרטית.
- גרמניה : נוכח עליית כלי הבינה המלאכותית , כבר נפרדנו לשלום משיעורי הבית המסורתיים. במקום זאת, יש זמני לימוד בבית שאותם התלמידים מנצלים באופן אינדיבידואלי: כדי להתכונן לשיעורים בכיתה או כדי לעבוד על פערים. את זמן הלימוד הזה הם חייבים לתעד.
- המרצה ד"ר ענת באלינט : סיימתי את הסמסטר הזה בתחושת תבוסה. ממש כך: תבוסה. אין לי ספק שרבות מהמטלות, לאורך הסמסטר (ניתוח של סרטי דוקו ישראלים, בהתבסס על קריאה, הרצאות, דיונים) ואלו שבסופו, נכתבו על ידי בינה מלאכותית, במידה כזאת או אחרת. השפה גבוהה ומלוטשת אך גנרית,
- הגישה של המעסיקים ומקומות העבודה : הבינה המלאכותית היא טכנולוגיה חדשנית ומשבשת. מי שלא ילמד להשתלט עליה, עלול לאבד את פרנסתו
- הגישה של המעסיקים ומקומות העבודה : האתגר האמיתי אינו האם התלמידים משתמשים בבינה מלאכותית יוצרת בכתיבת עבודות – אלא איך הם משתמשים בה. במקום לראות בכלי הבינה המלאכותית כקיצור דרך, אנחנו צריכים לראות בהם כלים קריטיים המשקפים את המיומנויות שהתלמידים יצטרכו בחייהם המקצועיים.
הסקירה המלאה
מבוא
בעוד הכיתה ותוכניות הלימוד כמעט עצרו מלכת, יש מורים שמבינים שהם צריכים להיערך לשינוי בעצמם. לפי מחקר שבוצע על ידי מכון המחקר RAND והמרכז לחינוך ציבורי בארה"ב ופורסם בחודש שעבר, 18% מהמורים בכיתות א'-י"ב בארה"ב דיווחו שהם משתמשים בבינה מלאכותית כדי ללמד. אלה שדיווחו על היקף השימוש הגבוה ביותר היו מורים בגילי חטיבת ביניים או תיכון, ומורים דווקא למקצועות הומניים. רובם עשו זאת כדי להתייעץ עם הצ'אט כיצד להתאים את התוכן לרמה של התלמידים, ולחשוב על מערכי שיעור. אפשר רק להניח שמאז נדגמו המורים הללו, שיעור המורים שמשתמשים בצ'אט רק גדל.
אבל מסתבר שלצד המגמה הזאת יש גם לא מעט התנגדות, ולא כל המורים סבורים שיש לתרגם את השימוש הזה לחינוך של התלמידים עצמם. באותה תקופה שבה בוצע המחקר לעיל (סוף 2023), אסף גם מכון המחקר PEW נתונים על עמדות של מורים בנוגע לשילוב כלי AI בחינוך. לפי הסקר, שהתפרסם החודש, רבע מהמורים סבורים ששילוב של AI בתוכניות הלימוד עושה יותר נזק מתועלת. רק 6% מהמורים חושבים שיש יותר תועלת בשילוב כלי AI בחינוך מאשר נזק. מורים בבתי הספר תיכוניים הם הסקפטיים ביותר.
מקור וקרדיט : ירדן בן גל הירשהורן ( עיתון דה-מרקר ) קישור
חלק א' : מעיין דהן , המלמדת בביה"ס תיכון ,
קישור לדף הפייסבוק שלה .
חלק ב' : המורה הנדריק האברקמפ, גרמניה
בשנה שעברה הסביר המורה הנדריק האברקמפ לשבועון "די צייט", כיצד ChatGPT משנה את אופן ההוראה. מה התרחש מאז? שיחה על חיסכון בזמן באמצעות בינה מלאכותית ועל סופם של שיעורי הבית.
אני מעריך ש– ChatGPT שינה את אופן העבודה של 80 אחוז מהקולגות שלי.
בית הספר שלך מתמקד בתהליכים דיגיטליים מזה כבר שני עשורים. כש– ChatGPTהופיע, התגובה בבתי ספר רבים הייתה תחילה: אוי אלוהים, אנחנו חייבים להימנע מזה!
בקרב התלמידים נראה שהמצב שונה. לפי סקרים, 70 אחוז מהתלמידים משתמשים בבינה מלאכותית עבור מטלות בית הספר, רובם באמצעות גישה פרטית.
בבית הספר שלנו מדובר על 90 אחוז. התלמידים והתלמידות נעזרים ב- ChatGPTכדי לבצע חיפושים, לקבל הסברים על תכני הלימוד או כדי לתקן את הטקסטים שלהם.
איך אתה מוודא מה התלמידים כתבו בעצמם בשיעורי הבית?
כבר נפרדנו לשלום משיעורי הבית המסורתיים. במקום זאת, יש זמני לימוד בבית שאותם התלמידים מנצלים באופן אינדיבידואלי: כדי להתכונן לשיעורים בכיתה או כדי לעבוד על פערים. את זמן הלימוד הזה הם חייבים לתעד.
"אנחנו חייבים לתת בתלמידים יותר אמון"
מה לגבי העבודות במקצועות השונים שכל התלמידים בתיכון חייבים לכתוב?
שם עשינו צעד קדימה: אנחנו מעודדים את התלמידים להשתמש בבינה מלאכותית, אבל הם חייבים לסמן את החלקים שהם כתבו בעזרתה.
וזה עובד?
יותר טוב ממה שחשבנו. אנחנו, המורים, מלווים את התלמידים בכתיבת עבודות הסמינר האלה, ואנחנו יודעים מה רמת הידע שלהם. לעיתים קרובות הנושאים כל-כך ייחודיים, עד שבינה מלאכותית בקושי יכולה לעזור להם. אבל זה נכון, בסופו של דבר בתי הספר מוותרים על פיקוח ושליטה, אנחנו חייבים לתת בתלמידים יותר אמון.
מה בנוגע למבחנים?
אנחנו צריכים להרשות שימוש סלקטיבי בבינה מלאכותית. אני קורא לזה "רגע המחשבון". במקצועות המתמטיקה נהוג מזה זמן רב להשתמש במחשבון בחלק מהמבחן. זה יכול לעבוד באופן דומה גם עם הבינה המלאכותית: חלק מהמבחן ימשיך כמו מקודם בכתב יד. בחלק השני, יהיה ניתן להשתמש ב-ChatGPT.
חלק ג' : ד"ר ענת באלינט מלמדת באוניברסיטה בארה"ב
דיברתי איתם על כך שהם לא יכולים לתת ל AI לכתוב עבורם את העבודות ..
מחשבות מתוך מרתון בדיקת עבודות בסיום סמסטר מאוד לא פשוט (אריזונה, ארה"ב): אני רוצה לסמן לעצמי שזה הסמסטר, סתיו 2024, שבו ה AI הכריע, סופית. זהו, הטריטוריה השתנתה ואני באמת תוהה מה מכאן והלאה.
אני מדברת עם סטודנטים על שימוש ב AI כבר כמה סמסטרים, אבל הפעם החלטתי להתמודד באופן אקטיבי: דיברתי איתם על כך שהם לא יכולים לתת ל AI לכתוב עבורם את המטלות (שעוסקות בנושאי הליבה של החברה הישראלית וביצירה דוקומנטרית), אבל זה בסדר להעזר ב AI ללטש את הטקסט שלהם לאחר שכתבו. רבים מהם סטודנטים בינלאומיים, שליש מהסטודנטים בקורס שלי ערבים, ואין לי בעיה אם הם משייפים את מה שרצו להגיד בכל מקרה, כל עוד עשו עבודה של קריאה, כתיבה, ניתוח.
הפעם, בנוסף לכך, הצבתי דרישה חדשה: כל מי שנעזר ב AI חייב להוסיף גילוי נאות על כך בראש הדף. מי שלא יעשה כך למרות שעשה שימוש בבינה מלאכותית – הציון שלו יפגע משמעותית.
אני שמה רגע בצד את כל החוויה המורכבת ומעניינת, מרגשת לעתים, של ללמד על ישראל באוניברסיטה אמריקאית.
סיימתי את הסמסטר הזה בתחושת תבוסה. ממש כך: תבוסה. אין לי ספק שרבות מהמטלות, לאורך הסמסטר (ניתוח של סרטי דוקו ישראלים, בהתבסס על קריאה, הרצאות, דיונים) ואלו שבסופו, נכתבו על ידי בינה מלאכותית, במידה כזאת או אחרת. השפה גבוהה ומלוטשת אך גנרית, ההתייחסות היא כללית אך נכונה, הקצב יפה, החלוקה לפסקאות והסיום, כל אלו זורמים יפה, אבל…הם פשוט לא אומרים שום דבר משמעותי, שום תובנה, שום התייחסות עמוקה וספציפית למה שנשאלו עליו, כלום. שרשרת קלישאות שנדמה שמתארות סרט הוליוודי ("בסופו של המסע המטלטל, למרות הטראומה שצרבה את שניהם, הם התקרבו מחדש וגילו את החשיבות של משפחה ואהבה"). זה מאלף אותם להתבטא בתבניות שמגבילות את המחשבה, לא פותחות אותה לכיוונים חדשים. האם הם הוסיפו גילוי נאות? מעטים ממש.
בחלק מהמקרים זה היה בוטה – חמישה סטודנטים הגישו מטלה כתובה על סרט עוד לפני ששלחתי לינק לצפיה בו (אין להם שום אפשרות לצפות בו באינטרנט). אחד מהם עוד התווכח אתי בתכתובת אימייל שאכן צפה בסרט ושלח לי לינק לסרט אחר לגמרי. במקרים אחרים ה AI סתם ייצר להם טקסט עמוס שגיאות מביכות שהעידו שכלל לא צפו בסרט שהתבקשו , וכנראה גם לא ידעו לבקש מ AI לכתוב את הדבר המתאים.
ביליתי בימים האחרונים שעות בבדיקות עבודות. יצאתי מובסת: אני, שאינני מכונה, מקדישה זמן להערכת טקסטים שהסטודנטים לא טרחו להקדיש זמן כדי לחקור ולכתוב בעצמם. זאת המציאות. בנוסף, אני צריכה להקדיש זמן כדי לבדוק מדי פעם אם טקסט כלשהוא הוא אותנטי או יציר מכונה – עוד עניין מבאס, זה לא אמור להיות חלק ממה שאני עושה.
ועם זה באה ההבנה שהטריטוריה נכבשה, זהו, אני מתקשה לראות מה עושים מכאן. מה שמציע AI חוסך להם שעות רבות מאוד של עבודה, מייצר משהו שנראה להם מלוטש וייצוגי ועבור רבים, אם זה נותן להם ציון 70, זה מספיק טוב, זהו. הם לא ישימו גילוי נאות ברב המקרים (למה כן אם אפשר לא? בחלק מהמקרים הם התבקשו להוסיף את זה לאחר שהגישו) והם לא יטרחו לעשות את העבודה בעצמם (יש כאלה שכן והעבודות שלהם, על פי רב, הרבה יותר טובות, באופן ניכר) כי ככה זה עבור המון סטודנטים – הם רק רוצים להגיע מנקודה אחת לשניה באופן הכי יעיל וקצר, הם עמוסים, ומה שעוזר – איך אפשר לא לקחת?
אני שמה רגע בצד את תחושת בזבוז הזמן שלי, שממש רוקנה לי את האוויר. מה שהרבה יותר מדאיג הוא שיצמח מכאן והלאה דור של אנשים שהכישורים שלהם לקרוא טקסט מאתגר, לחשוב עליו, לנתח, להתמודד עם אינטגרציה של מידע – עלולים להיות אפסיים. גם ככה לרב המכריע של הסטודנטים קשה לייצר טקסט אקדמי, לחפש מקורות איכותיים ולכתוב טקסט מצוין. ממש קשה. אבל מעתה והלאה הולכים לצאת ממוסדות ההשכלה, שורות שורות, אנשים שפשוט בעצם זייפו את דרכם, לא התמודדו עם האתגר האינטלקטואלי של המחקר והכתיבה. יש לזה השלכות עצומות.
ההחלטה האישית שלי מכאן והלאה היא לשנות את מתכונת המטלות בקורס. הם יקבלו יותר מבחנים אמריקאיים בזמן אמיתי בכיתה (כדי לוודא שהם קראו מה שהתבקשו וצפו במה שהתבקשו) יהיה דיון בכיתה, תהיה פחות כתיבה של מטלות. זהו. הזמן שלי אינו פרוץ. ההפסד הוא כמובן שלהם, הם יתנסו פחות בכתיבה, בדיאלוג מולי על הכתיבה שלהם, בניתוח עמוק, בהבעה של המחשבות שלהם, בחשיבה אנליטית ואינטגרטיבית. זה רע מאוד, לא בטריטוריה הקטנה שלי רק, אלא בטריטוריה כולה. זה רע ביותר ואין לי שום רעיון כעת להתמודדות טובה יותר עם המצב.
תגובות מרצים לפוסט של ד"ר ענת באלינט
אני מצטרפת אליך. אני מסיימת עכשיו סמסטר ראשון של הוראה בארה'ב וחווה חוויות דומות. בעבר לא זיהיתי כל כך בקלות טקסטים שנכתבו בצ'ט – מה שחידד מאד את האבחנה זה שאני עצמי התחלתי להשתמש בו, לעריכה, לניסוח מכתבים רשמיים וכד'. כך גיליתי שהצ'ט מאד אמריקאי. מתנסח יפה, אבל ריקני ונפוח. אני עורכת אותו אחרי שהוא עורך אותי. אבל כך גם גיליתי את ההבדל בין טקסט שסטודנט כתב לבין טקסט שנכתב בעקבות הנחיות של סטודנט לתכנה. בחיי, הבדלים של שמיים וארץ. הבונוס: מי השתכנעתי שמי שכתב בעצמו, עשה עבודה מעולה. ההשוואה רק מדגישה את זה. וזה, ממלא גאווה ותקווה (גם אני מלמדת על ישראל)
מימי הביניים ועד העת החדשה ואפילו במאה העשרים עוד התקיימו בחינות בעל פה, בהן התלמיד מגן בעל פה על התיזה הכתובה מול ועדת מומחים. נראה שאנחנו בדרך לשם. אלא מה, כמה ועדות כאלה ניתן באמת לכנס בסמסטר אחד פר כל קורס? כמה נבחנים בכל קורס? האם זה בכלל ריאלי?
אני חוזר על מה שקודמי כתבו מן הסתם (לפחות לא נתתי לAI לכתוב את הקומנט הזה ) אבל אני רואה שתי אפשרויות, כמובן שזה מבט מבחוץ ואני לא באקדמיה כרגע:
א. לשלב את המטלה בחלק פרונטלי. אולי אפילו שהתלמידים לא רק יגישו את המטלה אלא גם יבואו אלייך למשרד להציג אותה ועל פי זה ייקבע הציון (אם זה בא על חשבון זמן בדיקת המטלה, אולי אפילו זה יחסוך לך זמן?). אני יודע שבחוג למתמטיקה בעברית מתישהו עברו למודל כזה של אפשרות להמיר הגשה של התרגיל במפגש פרונטלי עם הבודק, וממה שהבנתי זה היה מוצלח לשני הצדדים (שם זה היה רק לתלמידים שהיו מעוניינים בכך).
ב. מה לגבי לבדוק את המטלה כאילו אין AI בעולם ולתת ציון נמוך למטלה כתובה רע? זה מבאס מהמון בחינות אבל לא פחות מבאס זה לבדוק הגשה שברור לך שהיא מועתקת או גנובה בלי שיהיה מה לעשות בנידון (וזה קרה לי לצערי).
בול גם אני, בקורס שאני מלמדת – כתיבה אקדמית – נתקלתי בתופעות האלה ולכן החלטתי לשנות את כל המבנה והדרישות בקורס. קודם כול – החזרת האמינות לטקסטים ולמידע. בגלל האופי שלו, הם יצטרכו להוסיף כנספחים את כל המאמרים ב-pdf או לפחות צילומי מסך של העמודים הראשונים וכל עמוד שממנו לקחו מידע כולל לסמן בעיגול את הנתון שהשתמשו בו (אחרי שלל המצאות שמצאתי בטקסטים). זה גם יחייב החמרה רבה בבדיקה, ומה שבעבר התייחסתי אליו בסלחנות – כמו כתיבת מקורות בערך – עכשיו יישפט בחומרה, כי אחרי הבדיקה האחרונה הבנתי שהרבה פעמים ה"בערך" הוא תוצר של המצאות AI. ונקודה אחת חיובית – מסכימה עם מה שנאמר למעלה שאלה אותם סטודנטים שהיו כותבים משהו בערך גם קודם. אבל אולי מכיוון שהניסוחים עכשיו טובים, אפשר יהיה להעביר ביתר קלות את הדגש לאמירה בהירה וחדה, מה ש-AI לא יודע לעשות.
הסטודנטים שיקדישו אפס מאמץ לכתיבה ורק אחוז של מאמץ לכתיבת פרומפט גנרי ובלתי מספק, הם אותם סטודנטים שהיו מגישים לך עבודה מבולבלת לחלוטין שכנראה היתה מזכה אותם באותו 70 רק מסיבות מעט שונות. בינה מלאכותית אינה קסם. היא כלי משמעותי ללמידה ולכתיבה שדורש לכשעצמו ידע, העמקה והבנה – אחרת התוצאות בהתאם. דווקא סוג המטלה שאת מתארת שנתת – היא בדיוק המקום שבו הבינה המלאכותית עוד טרם נגעה. את רוצה שבינה מלאכותית לא תוכל לספק את המענה השלם – נסי לכתוב את העבודה שאת נתת באמצעות בינה מלאכותית. אם צלחת את המשינה בצורה טובה – העבודה שנתת לא מספיק טובה למציאות שלנו.
אני מלמד סדנת מחקר שלמה על שימוש בבינה מלאכותית במחקר אקדמי. קורס שלם שבו, לצורכי למידה ופרויקט,הסטודנטים צריכים להריץ מיני מחקר שלם באמצעות הבינה המלאכותית. למצוא פריטים, לכתוב את הסקירה, לגבש את כלי המחקר, להריץ ולנתח את הנתונים. רק באמצעות הבינה כאשר הם בכיסא טייס הפרומפטים והקצינה הראשונה של מאמנת הבינה המלאכותית. אנחנו עוברים בדקדוק על אימון המכונה, מודלים לחיקוי, הנדסת פרומפטים ועוד – והתפקיד שלהם הוא לנתח את התהליך. וענת, רובם הכמעט מוחלט, כולל אלו שבתחילת הסמסטר מתגאים שהם אשפי פרומפטים ומתפרנסים מכך – עוד רחוקים מאוד מהמצב האידיאלי.
לכן, אוניברסיטאות רבות פשוט מעודדות את השימוש בבינה מלאכותית, כאשר המגבלה היחידה היא שצריך להצהיר ולפרט מה עשית. לא עשית זאת? זו עבירה על תקנון הטוהר האקדמי והענישה בהתאם. הבינה המלאכותית עדיין לא מחליפה את החשיבה הביקורתית. אבל אם היא עוזרת לסטודנטים להיות מיומנים בלמצוא את המקורות הנכונים ולסנתז אותם לסקירה אינטיליגנטית – אני בסדר עם זה. הבעיה היא שגם שה עדיין לא קורה. לכן התפקיד ההוראתי שלנו קצת השתנה מללמד אותם לכתוב ללמד אותם לייצר טקסט מדויק. בשיטה כזו או אחרת,
ההשכלה הגבוהה והבינה המלאכותית היוצרת (GenAi)
חלק ד' : נקודת המבט של המעסיקים ומקומות העבודה
בינה מלאכותית בכיתה: רמאות או חינוך לעתיד?
מאת: נירית כהן
האתגר האמיתי אינו האם התלמידים משתמשים בבינה מלאכותית יוצרת בכתיבת עבודות – אלא איך הם משתמשים בה. במקום לראות בכלי הבינה המלאכותית כקיצור דרך, אנחנו צריכים לראות בהם כלים קריטיים המשקפים את המיומנויות שהתלמידים יצטרכו בחייהם המקצועיים.
הרי בעולמות העבודה אנחנו עסוקים עכשיו בצורך להכשיר את העובדים לעבוד עם כלים של בינה מלאכותית. ולכן ברור שאוריינות בינה מלאכותית חייבת להילמד בבתי הספר, על כל מה שנובע ממנה. אנחנו צריכים לגדל דור שיודע להשתמש בכלים באופן אחראי – כולל הבנת החוזקות, המגבלות וההטיות שלהם. ואנחנו זקוקים למחנכים שידעו להכין אותם להתמודד גם עם האתגרים האתיים שהם יפגשו בעולם שבו הכלים האלה יעבדו לצידנו, ויבינו גם את ההשפעות הרחבות יותר של בינה מלאכותית על החברה. השלב הבא של מערכות החינוך, או איך שהפורום הכלכלי העולמי קורא לזה, "חינוך 4.0" צריך להתמקד בטיפוח המיומנויות שנותנות לבני אדם יתרון מובהק על פני מכונות, כדי להכין את התלמידים למשרות העתיד. בדיוק כפי שאנשי מקצוע משתמשים בבינה מלאכותית כדי לייעל משימות ולהפיק תובנות, התלמידים צריכים ללמוד להשתמש בה כדי לחקור נושאים מורכבים ולהעצים את יכולות פתרון הבעיות שלהם. המפתח הוא להבטיח שהתלמידים יהיו מעורבים באופן פעיל בתהליך הלמידה, תוך שימוש בבינה מלאכותית יוצרת ככלי עזר לעבודתם, לא כתחליף לה.
מקור וקרדיט , נירית כהן (קישור)
חלק ה' : זלדס, נ' וגפן, ע' (2023). "בינה מלאכותית במרחב הפדגוגי".
כנס "בינה מלאכותית והמרחב האקדמי" , אוניברסיטת בר-אילן, רמת-גן
עיקרי הדברים:
- הבינה המלאכותית מסוגלת לייצר טקסטים שנראים סבירים, אך עלולים להיות שקריים ואף מסיתים
- התוצרים של המכונה אינם כוללים מראי מקום והפניה למקורות שניתן להעריך את אמינותם
- במציאות כזו, עולה חשיבותו של החינוך לחשיבה ביקורתית
- הבינה המלאכותית היא טכנולוגיה חדשנית ומשבשת. מי שלא ילמד להשתלט עליה, עלול לאבד את פרנסתו
- הבינה המלאכותית יכולה לחסוך זמן רב למורים בהכנת השיעור ובמשימות דומות, אבל אינה יכולה להחליף את המורים בתחומי פעילות חברתיים-רגשיים-ערכיים
- עלינו לחדד את היכולת שלנו להציג למכונה שאלות מדויקות ורלוונטיות, ולהוסיף להן שאלות השלמה והמשך בהתאם לתגובה המתקבלת. אלה המיומנויות שעל מערכת החינוך להקנות לתלמידים
- על המורים והבודקים של עבודות לחייב את התלמידים לבצע את שש הפעולות הבאות:
- לתת קרדיט לתוכנה אם הם נעזרו בה.
- להציג את הדיאלוג שניהלו איתה.
- להסביר אילו שאלות הציגו לה ומדוע.
- לתאר כיצד בדקו את הנתונים שהפיקה המכונה.
- לדווח אילו שיפורים הוסיפו התלמידים על התוצר הראשוני של המכונה.
- לערוך רפלקציה על התהליך.
- את הציון יש להעניק על ביצוע שש הפעולות דלעיל, ולא רק, אולי גם לא בעיקר, על התוצר הסופי
- תלמיד שהראה כי לא ויתר למכונה, לא הסתפק בתשובה הראשונה שנתנה אלא הציג לה שאלות חכמות ובדק היטב את מה שקיבל, יזכה לציון גבוה. וכך גם תלמיד שהוסיף רעיונות חשובים משלו
אוניברסיטת בר-אילן ערכה במרץ 2023 כנס בנושא "בינה מלאכותית והמרחב האקדמי", שבו דנו בהשפעת הבינה המלאכותית על תחום החינוך. לפניכם סיכום המושב "בינה מלאכותית במרחב הפדגוגי", שעסק בבעיות ובאתגרים שהבינה המלאכותית מציבה בפני מערכת החינוך, וגם בפתרונות האפשריים להם.
ללמד עם בינה מלאכותית בחמישה צעדים
המעבר לשימוש בכלי בינה מלאכותית בהוראה ובלמידה הוא לא פשוט. כלי הבינה המלאכותית היוצרת (Generative AI ובקיצור: GenAI) לא נוצרו לשימוש בכיתה, וכל מי שהשתמשו בהם יודעים שיש להם מגבלות מסוגים שונים – שפה, דיוק, נגישות ומציאת הדרך לשלב אותם בתהליך הלמידה.
בעוד שבינה מלאכותית יכולה לתרום לגיוון הלמידה ולהפיכת השיעורים ליותר מעניינים ורלוונטיים לעולם התלמידים, כשלעצמה היא עדיין (בדגש על עדיין) לא "מרימה את התקרה" מבחינת הפוטנציאל הפדגוגי. מורה מוכשרת, אמפטית, אכפתית ויצירתית תגיע עם תלמידיה לאותם הישגים בין אם השתמשה ב-GenAI ובין אם לא. מבחינה פדגוגית גרידא, לטווח הקצר, לא בטוח שההשקעה הנדרשת בלמידת הטכנולוגיה ושילובה בכיתה מוצדקת.
ואולם, הבינה המלאכותית כבר הופכת לחלק אינטגרלי מהעולם, ואין לחינוך את הלוקסוס להתעלם. זו הסיבה האמיתית שחשוב לכל מורה להתחיל או להמשיך את המסע מול הטכנולוגיה: לא להיות מנותקים, להבין כיצד בינה מלאכותית משפיעה על התלמידים, להיות דוגמה אישית לאנשים סקרנים ולומדים, ולתווך לתלמידות ותלמידים את המפגש עם הטכנולוגיה.
לשם כך מוצעת כאן מפת מסע המתארת את התחנות שעל המורה לעבור בדרך אל עולם ה-GenAI.
למאמר המלא של ד"ר ערן ברק-מדינה
