בינה מלאכותית בחינוך

**בינה מלאכותית בחינוך** היא השימוש בכלים של בינה מלאכותית בחינוך ילדים ומבוגרים. כלים של בינה מלאכותית משמשים בחינוך לשם עיצוב למידה מותאמת אישית, הערכה ומשוב, פיתוח מיומנויות ומטרות נוספות. עם זאת, השימוש בכלים אלה מעלה אתגרים כמו שאלות של אתיקה, הכשרה והצורך בקשר אישי.

## יוזמות
בתחילת 2025, מערכת האוניברסיטאות של מדינת קליפורניה (CSU), רשת האוניברסיטאות הציבוריות הגדולה ביותר בארצות הברית, השיקה יוזמה רחבת היקף לשילוב כלים של בינה מלאכותית עבור מאות אלפי סטודנטים ואנשי צוות אקדמי ומנהלי. היוזמה נעשתה בשיתוף פעולה עם חברות טכנולוגיות כמו Adobe, Alphabet, IBM, Intel, LinkedIn, Microsoft, NVIDIA, OpenAI ועוד.

## הכשרת מורים
כניסת הבינה המלאכותית לתחום החינוך הרחיבה את הקשר הדיאדי של מורה־תלמיד לקשר המשולש מורה־תלמיד־בינה מלאכותית. כדי להתמודד עם השינוי הזה, על המורים לפתח אוריינות בינה מלאכותית. עבור מורים, אוריינות כזאת כוללת גישה ממוקדת־אדם, והיכרות עם האתיקה של הבינה המלאכותית, עקרונות הבסיס של הבינה המלאכותית והאפליקציות שלה, פדגוגיה של בינה מלאכותית והתפתחות מקצועית עם בינה מלאכותית.

## למידה מותאמת אישית
למידה מותאמת אישית נחשבת לתחום בו לבינה מלאכותית יש את פוטנציאל התועלת הגדול ביותר. מערכות למידה חכמות , למשל, מדמות עבור הלומד עבודה מול מורה פרטי. המערכות מקבלות החלטות ביחס לנתיב הלמידה של הלומד, התוכן שיש להציג לו ורמת התמיכה שיש לתת לו. מערכות כאלה יכולות ללמד את תוכן הקורס, לאבחן את חוזקותיו וחולשותיו של הסטודנט, לספק משוב אוטומטי, ולהציע חומרי לימוד מותאמים אישית. למרות הפוטנציאל הטמון בהן, האפקטיביות של מערכות כאלה עדיין אינה ברורה.

## הערכה ומשוב
כלים של בינה מלאכותית יכולים להעריך עבודות כתובות ולתת להן ציונים. הם יכולים גם לספק משוב ביניים לסטודנטים. הם עושים זאת ברמת דיוק גבוהה וביעילות רבה. עם זאת, בשל תהליך האימון  הנדרש לשם כך, מומלץ להשתמש בכלים אלה בעיקר בקורסים מרובי משתתפים או בקורסים בהם נצברו מטלות מרובות שעברו ציינון ידני שיכולות לשמש כמסד נתונים לאימון המערכת. למרות שקיימים כלים אוטומטיים לבדיקת טקסט  במבחנים ועבודות, נראה שכלים אלה אינם מתאימים לכל צורות הכתיבה.

מעבר לבדיקה של ידע, נכון לשנת 2024, אין מספיק מחקרים המצביעים על יכולתם של כלי AI להעריך את רמת ההבנה של הסטודנטים, את רמת המעורבות  שלהם או את היושרה האקדמית  שלהם.

## ביצוע מטלות ופיתוח מיומנויות
כלי AI יכולים לסייע ללומדים לבצע מטלות לימודיות שונות ולפתח מיומנויות אקדמיות ומקצועיות. בהוראת אנגלית, צ'אטבוטים יכולים לסייע לפיתוח כישורי דיבור (אינטונציה, לחץ ושטף), אולי חלקית בשל הפחתה של חרדה. בתחומי הרפואה, סיעוד ורפואת שיניים, צ'אטבוטים יכולים לסייע בהדמיה של טיפול. קיימים גם כלים לסיוע באבחון מחלות וקביעת פרוגנוזה.

כלי AI מאפשרים גם להשתמש בסימולציות המשלבות סוכן תוכנה במקצועות כמו הנדסה, רפואה וחינוך. במקרים כאלה, הסימולציה מחקה את סביבת העבודה ודורשת מהלומד להדגים טכניקות, תהליכים, קבלת החלטות וחשיבה ביקורתית. מחקר מטא־אנליזה מצא שסימולציות ממוחשבות ששילבו סוכן תוכנה נמצאו קשורות לתוצאות למידה טובות יותר בהשוואה לסימולציות ממוחשבות שלא שילבו סוכן תוכנה.

## תמיכה
כלי בינה מלאכותית יכולים לתמוך בסטודנטים במספר דרכים. הם יכולים לייעץ לסטודנטים מה ללמוד, או באיזה מסלול מקצועי להמשיך לאחר הלימודים.

עוזרים וירטואליים יכולים לשפר את הנגישות לסטודנטים בעלי מוגבלות בראייה או בשמיעה. הם יכולים גם לזהות סימנים של חרדה או דיכאון בקרב סטודנטים.

## ניבוי
אפשר להשתמש בכלים של בינה מלאכותית גם לצורך ניבוי. פרופילים של סטודנטים הכוללים מאפיינים דמוגרפיים, אישיותיים, הישגים לימודיים ומוסדיים מאפשרים לנבא את סיכויי הקבלה או הנשירה שלהם. את הפרופילים ניתן לבנות ברמת המוסד, המחלקה או הקורס. זיהוי מוקדם כזה יכול לסייע לקבלת החלטות או מתן תמיכה. כלי AI מנבאים היטב את סיכויי ההצלחה של הסטודנט, בשלב הקבלה ללימודים, אך ייתכן שהם פחות יעילים בזיהוי נשירה.

## מינהלה
כלי AI יכולים גם לסייע לניהול השוטף של מערכות חינוך. הם יכולים לעזור בשיבוץ סטודנטים לקורסים ולמנחים, ובבדיקת נוכחות בשיעורים בעזרת זיהוי פנים.

כלי בינה מלאכותית יכולים להעריך את ביצועי המרצים, בעזרת ניתוח של משובי סטודנטים. הם יכולים גם לנבא את שביעות רצונם של סטודנטים ב־MOOCs על סמך מאפייני הקורס.

## אתגרים
ישנם מספר אתגרים בשימוש בכלי AI במסגרות חינוכיות.
* **אתיקה** - בתחום המוסר עולים כמה קשיים. האיזון בין למידה אנושית ללמידה בסיוע מכונה, דורש שיקול דעת בשילוב של כלי AI בלמידה. יש שאלות אתיות ביחס לשימוש של אנשי רפואה בכלי AI לשם אבחון וקביעת פרוגנוזה. קיימות גם שאלות ביחס לאיסוף המידע מהלומדים. אתגרים נוספים מתייחסים להוגנות, אחריותיות, שקיפות ואתיקה כללית.
* **אוריינות AI** - מעבר לשימוש בכלי AI במהלך הלימודים, על הלומדים להיות מודעים לבעיות הקשורות בשימוש בכלים אלה. בעיות כמו רמת המהימנות והדיוק של כלי ה־AI, ובעיות נוספות. מומלץ שהפן האתי של אוריינות AI יוטמע בתוך תוכנית הלימודים, ולא רק השימוש בכלים.
* **פערים חברתיים** - כלי AI דורשים משאבים, לכן יש לוודא שהשימוש בכלי AI לא יגביר פערים סוציו־אקונומיים.
* **הכשרת המורים** - אנשי החינוך צריכים לרכוש כלים חדשים כדי להשתמש באופן אפקטיבי בכלי AI בהוראה. בקרב המורים יכול לעלות חשש מפני שינוי וכן חשש לאבד את מקום העבודה. החשש מפני שינוי יפגע בנכונות לרכוש כלים חדשים, אך החשש להיות לא רלוונטיים יכול לעודד אותה. תהליך ההכשרה של המורים צריך להיות מתמשך ולעסוק גם ביכולות ובשימושים של כלי AI, וגם בדרכים האופטימליות לשלב אותם בהוראה.
* **קשר אישי** - שימוש בכלי AI כמו צ'אטבוטים יכול לשפר את התאמת הלמידה עבור התלמיד, אך הוא מעלה אתגר של היעדר תמיכה רגשית והדרכה.

## ראו גם
* אוריינות AI

## קישורים חיצוניים
*השיעור כן יכין את עצמו, באתר MORAi של מט"ח
*בינה מלאכותית, בפורטל עובדי הוראה | מרחב פדגוגי, משרד החינוך
*בינה מלאכותית יוצרת, בפורטל עובדי הוראה | מרחב פדגוגי, משרד החינוך
*שילוב בינה מלאכותית במוסדות להשכלה הגבוהה, מרכז אדמונד דה רוטשילד, יוני 2023
*
*מפת דרכים לשימוש ביישומי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה ובלמידה, האקדמית גורדון, נובמבר 2023
*
*עינבל אריאלי, מהוראת ידע להוראת מיומנויות בעזרת בינה מלאכותית, באתר Genially
* 
*Generative AI in Higher Education: The ChatGPT Effect ספר בגישה פתוחה באתר טיילור ופרנסיס, 2024 **(באנגלית)**

## הערות שוליים

קטגוריה:בינה מלאכותית
קטגוריה:טכנולוגיות למידה