stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
המרכז למלחמה בשנאה דיגיטלית
פרסומים

Don't Feed the Trolls: How to Deal with Hate on Social Media (2019) - חוברת בת 12 עמודים על אופן פעולתם של טרולי אינטרנט, המקושרת לקמפיין באותו שם הכולל את גארי ליניקר וסלבריטאים אחרים.
The Anti-Vaxx Industry (2020) – מבקר את פלטפורמות המדיה החברתית על צמיחתם של מתנגדים לחיסונים.
Will to Act (2020) - טוען שחברות המדיה החברתית הגדולות ביותר אינן מצליחות לאכוף את הכללים שלהן המונעים תוכן של תיאוריות קונספירציה נגד חיסונים ו-COVID-19.
The Anti-Vaxx Playbook (2020) – פרסום המספק תובנות לגבי טקטיקות אנטי-vaxx, הודעות ושימוש במדיה חברתית.
Hatebook (2020) - בשיתוף הקואליציה לרשת בטוחה, הפרסום מאשים כי פייסבוק ואינסטגרם אירחו 61 חשבונות שמכרו סחורה נאו-נאצית כדי לממן פעילות של ימין רדיקלי.
Failure to Act (2021) - במשותף עם Restless Development, עוקב אחר פעולות שננקטות על ידי חברות מדיה חברתית בתגובה לתוכן נגד חיסונים.
מלגוריתם (2021) - ניתוח ביקורתי של אלגוריתם מעורבות המשתמשים והמלצה על תוכן של אינסטגרם ופייסבוק.
תריסר הדיסאינפורמציה (2021) - מזהה את 12 המפיצים המובילים של דיסאינפורמציה נגד חיסונים בפלטפורמות המדיה החברתית כמו ג'וזף מרקולה, רוברט פ. קנדי, ג'וניור, טאי ושרלין בולינגר, שרי טנפני, ריזה אסלאם, ראשיד בוטאר, ארין אליזבת, סיייר ג'י, קלי ברוגן, כריסטיאן נורת'רופ, בן טפר וקווין ג'נקינס. הדוח מצטט אנשים אלה כאחראים ל-65% מכל התוכן נגד חיסונים בפייסבוק, אינסטגרם וטוויטר.
The Toxic Ten (2021) - מזהה "עשרה מפרסמים שוליים" שיחד היו אחראים לכמעט 70% מהאינטראקציות של משתמשי פייסבוק עם תוכן שהכחיש שינויי אקלים: Breitbart News, The Western Journal, Newsmax, Townhall, Media Research Center, The Washington Times, The Federalist, The Daily Wire, RT (רשת הטלוויזיה) ו-The Patriot Post.
בשנת 2023 פרסם המרכז מחקר לפיו 60% מתושבי ארצות הברית בגיל 13–17 מאמינים בלפחות 4 תאוריות קונספירציה. הנתון בקרב מבוגרים עמד על 49%. בקרב בני נוער שבילו 4 שעות או יותר ביום ברשת חברתית יחידה, הנתון עמד על 69%.
ראו גם

פייק ריפורטר
תאוריית קשר
רשת חברתית
פייק ניוז
מיון סלים

מיון סלים או מיון דלי (באנגלית: Bucket Sort) הוא אלגוריתם למיון מערך של מספרים ממשיים, כאשר ידוע שהתפלגותם של האיברים אחידה, ואינו מתבסס על השוואות בין האיברים. בזכות מידע נוסף זה, סיבוכיות זמן הריצה של האלגוריתם אינה חסומה מלמטה על ידי  \ \Omega (n\log n)(כאשר  \ nהוא גודל המערך) כפי שחסומים אלגוריתמים המבוססים על השוואות, אלא  \Theta (n). לכן האלגוריתם עדיף על אלגוריתמים מבוססי השוואות במקרים שבהם מובטחת התפלגות אחידה וכן אין צורך למיון תוך-מקומי. מיון סלים הוא מיון יציב, כלומר לא משנה את הסדר היחסי בין איברים זהים.
האלגוריתם

נניח שיש  n איברים שונים. נחלק את הטווח שבו האיברים מפוזרים ל- \Theta (n) חלקים שווים. לפי ההנחה שהפיזור אחיד אז בכל חלק ישנם  \Theta (1) איברים וניתן למיין כל חלק (בעזרת אלגוריתם נוסף, כמו מיון מהיר) בסיבוכיות זמן ריצה של  \Theta (1).
במספרים ממשיים למשל, ההחלטה לאיזה סל שייך מספר נקבעת על ידי חישוב יחיד של חילוק הערך שלו בגודל הסל, והערך השלם של התוצאה יקבע לאיזה סל להכניסו.
ניתוח סיבוכיות זמן ריצה

עבור חלוקה של  n איברים לתוך  m סלים, בהנחה שהפונקציה המחלקת לוקחת  \Theta (1) לכל איבר אזי סיבוכיות פעולת החלוקה היא  \Theta (n).
במקרה הגרוע, אם פיזור האיברים אינו אחיד, לסל אחד נכנסו  \Theta (n) איברים ומיונם יהיה בסיבוכיות של  \Theta (n\log {n}). המעבר על שאר הסלים הוא בסיבוכיות של  \Theta (m), והסיבוכיות הכוללת של המיון תהיה  \Theta (n\log {n}+m).
לעומת זאת, בהנחה שאכן הפיזור אחיד, האלגוריתם ימיין  m סלים שבכל אחד מהם  \Theta \left({\frac {n}{m}}\right) איברים. מיון סל בודד הוא בסיבוכיות  \Theta \left({\frac {n}{m}}\log \left({\frac {n}{m}}\right)\right), ובסך הכל לאחר הכפלה ב־ m והוספת סיבוכיות החלוקה לתאים מתקבלת סיבוכיות זמן ריצה כוללת של  \Theta \left(n\log \left({\frac {n}{m}}\right)+m\right). במקרה האידיאלי, שבו  m=\Theta \left(n\right) וההתפלגות אחידה הסיבוכיות היא  \Theta (n).
לרוב נעשה שימוש באלגוריתם מיון הכנסה על מנת למיין כל אחד מהסלים כאשר הקלט מתפלג באופן אחיד, משום שמיון זה אופטימלי עבור קלטים קטנים, שמתקבלים במקרה של אחידות ההתפלגות של הקלט.
מבנה נתונים תמציתי

במדעי המחשב מבנה נתונים תמציתי הוא מבנה נתונים, המשתמש בכמות זיכרון הקרובה לכמות הזיכרון המינמלית הדרושה על פי תורת האינפורמציה, אך (בניגוד לייצוגים דחוסים אחרים), עדיין תומך בביצוע שאילתות בזמן יעיל. הרעיון הוצג במקור על ידי ג'ייקובסון כדי לקודד מערך-סיביות, עצים, וגרפים מישוריים. בניגוד לאלגוריתמים כלליים לדחיסת נתונים, מבני נתונים תמציתיים משמרים את היכולת להשתמש בהם במקום, מבלי לחלץ אותם קודם. תחום קרוב למבני נתונים תמציתיים הוא תחום מבני נתונים דחוסים. בשניהם גודל מבנה הנתונים תלוי במידע המסוים המיוצג במבנה.
עבור מידע מסוים, אם על פי תורת האינפורמציה דרושים  Z ביטים לייצוג של המידע, אזי ייצוג של המידע יקרא:
מרומז אם הוא צורך  Z+O(1) ביטים של זיכרון.
תמציתי אם הוא צורך  Z+o(Z) ביטים של זיכרון,
קומפקטי אם הוא צורך  O(Z) ביטים של זיכרון.
לדוגמה, מבנה נתונים המשתמש ב 2Z ביטים של אחסון הוא קומפקטי,  Z+{\sqrt {Z}} ביטים הוא תמציתי,  Z+\lg Z ביטים גם הוא תמציתי ו- Z+3 ביטים הוא מרומז.
מבנים מרומזים בדרך כלל מצומצמים לאחסון מידע באמצעות תמורה כלשהי של נתוני הקלט; הדוגמה הידועה ביותר לכך היא הערימה.
מילונים תמציתיים

מילונים תמציתיים הניתנים לאינדוקס, או בשמם הנוסף מילוני דרגה/בחירה, מהווים בסיס למספר טכניקות של ייצוג תמציתי, כגון עצים בינאריים, עצים  k-ארים, מולטי קבוצות, עצי סיפות ומערכים. הבעיה הבסיסית היא לאחסן תת-קבוצה  S של העולם  U=[0\dots n)=\{0,1,\dots ,n-1\} המיוצגת בדרך כלל על ידי מערך-סיביות  B[0\dots n) כאשר  B[i]=1 אם ורק אם  i\in S. מילון הניתן לאינדוקס תומך בפעולות הרגילות על מילונים (שאילתות, ובמקרה הדינמי גם הוספות ומחיקות) כמו גם בפעולות הבאות:
דרגה (rank) - שאילתה המקבלת אינדקס i של איבר ואיבר q ( q\in \{0,1\}) ומחזירה את מספר האיברים ב-B עד האינדקס i שהערך שלהם הוא q. פורמלית:  \mathbf {rank} _{q}(i)=|\{k\in [0\dots i]:B[k]=q\}|.
בחר (select) - שאילתה המקבלת אינדקס i ואיבר q ( q\in \{0,1\}) ומחזירה את המיקום של האיבר ה-i שהערך שלו הוא q. פורמלית:  \mathbf {select} _{q}(i)=\min\{k\in [0\dots n):\mathbf {rank} _{q}(k)=i\}.
ישנו ייצוג פשוט המשתמש ב  n+o(n) ביטים של זיכרון (מערך הביטים המקורי ומבנה עזר בגודל  o(n)) התומך בפעולות דרגה (rank) ובחירה (select) בזמן קבוע. הוא משתמש ברעיון דומה לזה של שאילתות מינימום-טווח; ישנו מספר קבוע של רקורסיות לפני שעוצרים בתת-בעיה בגודל מוגבל. מערך הביטים  B מחולק לגושים גדולים בגודל  l=\lg ^{2}n  ביטים וגושים קטנים בגודל  s=\lg n/2 ביטים. לכל גוש גדול מאחסנים את הדרגה של הביט הראשון בטבלה נפרדת  R_{l}[0\dots n/l); כל כניסה כזאת דורשת  \lg n ביטים וסך הכל של  (n/l)\lg n=n/\lg n ביטים של זיכרון. בגוש גדול מאוחסנת טבלה נוספת  R_{s}[0\dots l/s), השומרת את הדרגה של כל אחד מ- l/s=2\lg n הבלוקים הקטנים שהיא מכילה. ההבדל כאן הוא שדרושים רק  \lg l=\lg \lg ^{2}n=2\lg \lg n ביטים לכל כניסה, כיוון שמספיק לשמור רק את ההפרשים מהדרגה של הביט הראשון בגוש הגדול המכיל. לכן, הטבלה דורשת סך הכל  (n/s)\lg l=4n\lg \lg n/\lg n ביטים. ניתן להשתמש בטבלת חיפוש  R_{p} כדי לשמור את התשובה לכל שאילתת דרגה אפשרית במחרוזת ביטים באורך  s לכל  i\in [0,s), בעלות של  2^{s}s\lg s=O({\sqrt {n}}\lg n\lg \lg n) ביטים של זיכרון. כיוון שכל טבלאות העזר הללו צורכות  o(n) זיכרון, מבנה הנתונים הזה תומך בשאילתות דרגה בזמן  O(1) ו n+o(n) ביטים של זיכרון.
כדי לענות על שאילתה עבור  \mathbf {rank} _{1}(i) בזמן קבוע, האלגוריתם מחשב בזמן קבוע:
\mathbf {rank} _{1}(i)=R_{l}[\lfloor i/l\rfloor ]+R_{s}[\lfloor i/s\rfloor ]+R_{p}[i\lfloor i/s\rfloor ,i{\text{ mod }}s]
בפועל, ניתן להחליף את טבלת החיפוש  R_{p} בפעולות על ביטים ובטבלאות קטנות יותר כדי למצוא את מספר הביטים הדולקים בבלוקים הקטנים. זה לעיתים קרובות מועיל, שכן מבני נתונים תמציתיים משמשים למערכות נתונים גדולות, שבהן החטאות מטמון נעשות הרבה יותר תכופות, והסיכויים שטבלת החיפוש תפונה מהמטמון גדלים. ניתן לתמוך בקלות בשאילתות בחירה על ידי ביצוע חיפוש בינארי על אותו מבנה עזר המשמש לפעולות דרגה; עם זאת, דבר זה דורש  O(\lg n) זמן במקרה הגרוע ביותר. ניתן להשתמש במבנה מסובך יותר המשתמש ב- 3n/\lg \lg n+O({\sqrt {n}}\lg n\lg \lg n)=o(n) ביטים של זיכרון נוסף, כדי לתמוך בפעולות בחירה בזמן קבוע. למעשה, ברבים מהפתרונות האלה מוסתרים קבועים בסימון  O(\cdot ) אשר שולטים בבעיה לפני שניכר יתרון אסימפטוטי כל שהוא; יישומים באמצעות פעולות נרחבות על מילים ובלוקים של מילים-מיושרות לעיתים קרובות מראים ביצועים טובים יותר בפועל.
מילונים תמציתיים > מילונים דחוסי-אנטרופיה

גישת ה- n+o(n) זיכרון ניתנת לשיפור בזכות ההבחנה כי ישנם  \textstyle {\binom {n}{m}} תתי קבוצות של  [n) באורך  m (או מחרוזות בינאריות באורך  n עם בדיוק  m 1ים), ולכן  \textstyle {\mathcal {B}}(m,n)=\lceil \lg {\binom {n}{m}}\rceil  הוא החסם התחתון של תורת האינפורמציה על מספר הביטים הדרושים לאחסון  B. ישנו מילון (סטטי) תמציתי המשיג את החסם הזה, דהיינו משתמש ב- {\mathcal {B}}(m,n)+o({\mathcal {B}}(m,n)) זיכרון. ניתן להרחיב את המבנה הזה כדי לתמוך בשאילתות דרגה ובחירה, תוך שימוש ב-  {\mathcal {B}}(m,n)+O(m+n\lg \lg n/\lg n) זיכרון. ניתן לצמצם את החסם הזה לתחלופת זיכרון/זמן על ידי הקטנת מקום האחסון של המילון ל- {\mathcal {B}}(m,n)+O(nt^{t}/\lg ^{t}n+n^{3/4}) וזמן שאילתה  O(t) .
דוגמאות

כאשר צריך לקודד רצף של פריטים בעלי אורך משתנה (כגון מחרוזות), ישנן מספר אפשרויות: גישה ישירה היא לשמור את האורך ואת הפריט באותה רשומה- והללו יכולות להיות ממוקמות אחת אחרי השנייה. זה מאפשר מעבר יעיל לעוקב, אבל לא מוצא את הפריט הkי. אופציה נוספת היא למקם את הפריטים לפי הסדר עם תו מפריד (למשל, מחרוזת עם סיומת אפס). אפשרות זו משתמשת במפריד במקום באורך, והיא איטית יותר באופן משמעותי, מפני שיש לסרוק את כל הרצף כדי למצוא תווים מפרידים. שתי האפשרויות יעילות מבחינת זיכרון. גישה אחרת היא הפרדה מאוגדת: ניתן למקם את הפריטים זה אחר זה, ללא מפרידים. ניתן לשמור את גבולות הפריט יכולים כרצף של אורכים, או באופן יעיל יותר, כהיסטים בתוך רצף זה. לחלופין, מקודדים בנוסף מחרוזת בינארית נפרדת המורכבת מ-1ים במקומות בהם פריט מתחיל, ו-0ים בכל מקום אחר. בהינתן המחרוזת זאת, פונקציית ה select יכולה לקבוע במהירות היכן כל פריט מתחיל, בהינתן האינדקס שלו. מבנה זה קומפקטי אך לא תמציתי, היות שהוא צורך 2Z זיכרון, דהיינו (O(Z.
דוגמה נוספת היא ייצוג של עץ בינארי: עץ בינארי שרירותי על  n צמתים ניתן לייצג ב- 2n+o(n) ביטים, תוך תמיכה במגוון רחב של פעולות על כל צומת, אשר כוללות את מציאת האב שלו, הילד הימני והשמאלי שלו, והחזרת גודל של תת-עץ, כל אחת בזמן קבוע. מספר העצים הבינאריים השונים על  n קודקודים הוא  {\tbinom {2n}{n}}/(n+1). עבור  n גדול, ערך זה הוא בערך  4^{n}; ולכן ידרשו לכל הפחות כ- \log _{2}(4^{n})=2n ביטים כדי לקודד אותו. עץ בינארי תמציתי לפיכך יתפוס רק  2 ביטים לכל צומת.
לקריאה נוספת

פונקציית גיבוב מינימלית מושלמת
הערות שוליים

↑  Jacobson, G. J (1988). Succinct static data structures (Ph.D.). Pittsburgh, PA: Carnegie Mellon University.
1 2  Raman, R.; V. Raman; S. S Rao (2002). "Succinct indexable dictionaries with applications to encoding k-ary trees and multisets". Proceedings of the thirteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms (PDF). pp. 233–242. ISBN 0-89871-513-X.
↑  Sadakane, K.; R. Grossi (2006). "Squeezing succinct data structures into entropy bounds". Proceedings of the seventeenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithm (PDF). pp. 1230–1239. ISBN 0-89871-605-5. אורכב מ-המקור (PDF) ב-2011-09-29. נבדק ב-2017-01-02.
↑  Jacobson, G. (1989). "Space-efficient static trees and graphs" (PDF).
↑  González, R.; S. Grabowski; V. Mäkinen; G. Navarro (2005). "Practical implementation of rank and select queries". Poster Proceedings Volume of 4th Workshop on Efficient and Experimental Algorithms (WEA) (PDF). pp. 27–38.
↑  Clark, D. (1998). "Compact pat trees" (PDF).
↑  Vigna, S. (2008). "Broadword implementation of rank/select queries" (PDF). Experimental Algorithms. Lecture Notes in Computer Science. pp. 154–168. doi:10.1007/978-3-540-68552-4_12. ISBN 978-3-540-68548-7. אורכב מ-המקור (PDF) ב-2016-06-11. נבדק ב-2017-01-02.
↑  Brodnik, A.; J. I Munro (1999). "Membership in constant time and almost-minimum space" (PDF). SIAM J. Comput. pp. 1627–1640. doi:10.1137/S0097539795294165.
↑  Pătraşcu, M. (2008). "Succincter". Foundations of Computer Science, 2008. FOCS'08. IEEE 49th Annual IEEE Symposium on (PDF). pp. 305–313.
↑  Belazzougui, Djamal. "Hash, displace, and compress" (PDF).
חינוך גאוגרפי

חינוך גאוגרפי (באנגלית: Geographic Education) הוא תחום חקר הדרכים להקניית תפיסת העולם, הידע והמיומנויות של הגאוגרפיה בבתי הספר וכן בהקנייתם במוסדות של חינוך בלתי פורמלי.
רקע

הקניית כישורים של התמצאות במרחב ורכישת ידע עליו (יכולת מרחבית) הכרחיים להשרדות האדם. בילדותו הוא לומד להבין כיוונים (קדימה, אחורה, ימינה, שמאלה). מאוחר יותר לומד את רוחות השמים. באותה העת הוא לומד להכיר את סביבתו - ביתו, שכונתו, עירו. הוא מוסיף ולומד להכיר ייצוגים של מרחב - תרשים, מפה או מדיה דיגיטליים. כשמתבגר הוא לומד על מקומות רחוקים וכיצד להתמצא בהם. כישורים וידע אלה מוקנים באמצעות גורמים רבים: הורים, מורים, מדריכי טיולים, אנשי צבא ועוד. חלקם נכללים בחינוך הלא הפורמלי, וחלקם בחינוך הפורמלי - היינו בבתי הספר. בחינוך הפורמלי החברה מטילה את התפקיד של רכישת יכולות מרחביות על מקצוע הגאוגרפיה שנלמד בכיתות בית הספר היסודי והתיכון.
רקע > החינוך הגאוגרפי במאה ה-19

הגאוגרפיה משמשת אחד ממקצועות החינוך הנפוצים בבתי הספר בעולם, ברמות השונות מבית ספר יסודי ועד בית הספר התיכון לצד מקצועות כמו טבע, ספרות והיסטוריה ולימוד כישורים ככתיבה, קריאה וחשבון. כבר בתחילת המאה ה-19, הבינו המעצמות הקולוניאליות שהן זקוקות ללמד גאוגרפיה את תלמידיהן כי הם היו זקוקים לידע זה בהתבגרותם בעיקר לשרת את צורכי האימפריה הקולוניאלית האירופאית. זאת בנוסף לידע כללי כמו רשת המעלות, שינוי יום ולילה ובעיקר ידע של שמות מקומות והכרת מפות העולם. בתקופה שאין בה עדיין צילומים, סרטים או טלוויזיה שמביאים מראות ממקומות רחוקים, היו ספרי הלימוד בגאוגרפיה מקור טקסטואלי וויזואלי חשוב להבניית הדימוי והידע על מקומות אחרים בדרך של איורי נופים, אנשים, חיות, צמחים ובשילוב מפות האזור.
במחצית השנייה של המאה ה-19, הבינו בגרמניה את חשיבות הגאוגרפיה בתהליכי החיברות וחיזוק הלאומיות - היינו חיבור הילד והנער לארצם ומולדתם. בצרפת לעומת זאת, הפסדה במלחמה לגרמניה והעברת חבל אלזס-לורן לידי הגרמנים (1871) הביאה את ועדת החקירה הצרפתית לציין כי אי ידיעת קריאת מפות הכשילה את קציני הצבא ולכן הוכנסה הגאוגרפיה כמקצוע חובה לכלל בתי הספר (1872). במקביל נפתחו מחלקות לגאוגרפיה באוניברסיטאות לשם הכשרת מורים ולמחקר. שאר ארצות אירופה הלכו בעקבותיהם. החינוך הגאוגרפי האירופאי התבסס על פיתוח הרעיון של גאוגרפיה רגיונלית, היינו למידת אזורים טבעיים וחבלי עולם על מכלול תכונותיהם: גאולוגיה, אקלים, אוצרות טבע, יישוב כלכלה ועוד. הגישה הרגיונלית כתפיסת עולם בהוראת הגאוגרפיה הייתה קיימת גם באוניברסיטאות, ולמעשה היא עדיין שולטת בחלק ניכר בתוכניות הלימודים בבתי הספר בארצות רבות בעולם.
בעקבות תמורות שחלו בדיסציפלינה הגאוגרפית באקדמיה לאחר מלחמת העולם השנייה, ובעיקר משנות הששים חלו גם תמורות בחינוך הגאוגרפי בבתי הספר. תמורות אלה נערכו גם בהשפעת "האיגוד הבין-לאומי לגאוגרפיה" (.I.G.U), וחוללו רפורמות בהוראה בגישה הרגיונלית. תוכניות הלימודים החדשות ושיטות ההוראה נעשו מורכבות הרבה יותר וכוללות נושאים כמו מדבור, איכות הסביבה, עיור, הגירות בעולם, עולם מפותח לעומת עולם מתפתח ועוד.
בארץ ישראל, בבתי הספר העבריים החל לימוד הגאוגרפיה כבר בראשית ההתיישבות במושבות הראשונות (1882). המקצוע עבר שינויים מסוימים אבל עד הרבע האחרון של המאה העשרים, הגישה הרגיונלית הייתה גישת החינוך המרכזית במקצוע. גישה זו התאימה מאוד בהידוק הקשר שבין החינוך הציוני ובין הזיקה של התלמיד לארץ.
החינוך הגאוגרפי בבתי הספר בישראל > מראשית ההתיישבות עד תקופת המנדט

אנשי העלייה הראשונה שפתחו בתי ספר במושבות כמו ראשון לציון (1882) הכניסו את מקצוע הגאוגרפיה לתוך תוכנית הלימודים. המורים הראשונים שלימדו וקבעו את תוכנית הלימודים היו משכילים שהגיעו מאירופה. תקופת בראשית זו הייתה תקופה של ניסויים וגישושים בתחום החינוך העברי, וכך גם בתחום לימוד הגאוגרפיה. בעשור הראשון לעליה הראשונה, היו כבר מורים שלימדו גאוגרפיה לצד מקצועות השכלה כללית נוספים בכל מושבות הברון.
בשנת 1903 נוסדה "הסתדרות המורים" בזכרון יעקב ואחרי 4 שנים הופיעה הצעה לתוכנית הלימודים שכללה את מקצוע הגאוגרפיה. תוכנית זו, והמשך הדיונים בין המורים הראשונים קבעו קביעות שעד עכשיו רלוונטיות למערכת החינוך הישראלית כמו למשל חלוקת השעות השבועיות בין מקצועות הלימוד. הם חילקו את לימוד הגאוגרפיה לשני שלבים: בכיתות הנמוכות יילמד המקצוע בשם "מולדת", ובכיתות הגבוהות ישתמשו בשם "גאוגרפיה". הם הדגישו שוב ושוב את החשיבות של הקניית "ידיעת הארץ" במובן המולדת לתלמידים. החיבור הרגשי כלל גם את הקשרים עם העבר הרחוק של העם דרך סיפורי התנ"ך וקורות העם בארץ ישראל.
ההצעה של תוכנית הלימודים 1907 לכיתות ד'-ח', שנקראה כבר בשם "גאוגרפיה", שמה במרכזה את לימוד ארץ ישראל, בשני מחזורי לימוד - בכיתה ד' למדו בצורת סקירה כללית את הארץ על ארבע רצועות האורך שלה (חוף, הרים, בקעת הירדן, והרי עבר הירדן) וכל אזור נלמד על יסודותיו הפיזיים והאנושיים. בכיתה ח' הייתה חזרה נוספת והעמקה של נושא ארץ ישראל, הפעם דרך נושאי משנה כמו גבולות, אקלים, יישובים, כלכלה ועוד. בין שני מחזורי לימוד אלה הכניסו מגוון נושאים בתוכנית הלימודים: בכיתה ה' המזרח התיכון (באותם ימים האימפריה הטורקית) ומצריים, וכן נושאים כמו כדור הארץ, מושגים באקלים וגאולוגיה. בכיתות ו'-ז' הרחיבו את מעגל המדינות בשיטה מהקרוב לרחוק - תחילה אסיה, אירופה, ואחריהן למדו על ארצות אמריקה. כל יבשת עם תכונותיה בצורה שיטתית ואחידה: גבולות, נהרות, אקלים וכדומה. זאת השיטה הרגיונלית במיטבה. צורת לימוד זו שנקבעה בשנת 1903 יושמה בעיקרה עוד עשרות שנים בתוכניות הלימודים בגאוגרפיה בבתי הספר בארץ עד שנות האלפיים.
דרכי ההוראה של מקצוע הגאוגרפיה באותן שנים היו מורכבות, חלקן עיוניות - לימוד מתוך ספרי הלימוד, אבל הוסיפו דגש גם על לימוד חווייתי. היינו - הסתכלות ותצפיות של התלמידים בשטח, והם יצאו לשדה ולטיול ללמוד מקרוב על התופעות השונות. בתצפיות אלה ובטיולים התלמיד לא רק למד על תופעות הנוף הטבעי והאנושי אלא גם חיזק את הקשר שלו עם אדמת מולדתו. כאמור הדבר היווה ערך מוסף מרכזי באידאולוגיה של לימוד הגאוגרפיה בבתי הספר.
היה קשר הדוק בין אנשי החינוך בארץ ובין עמיתיהם בבתי הספר העבריים בגולה, בעיקר ברשת החינוך הציוני "תרבות". קשר זה הרחיב את מעגל הלומדים גאוגרפיה בשפה העברית, וספרי לימוד שנלמדו בארץ, נלמדו גם בארצות הגולה בבתי הספר העבריים, כמו ספרו של ישראל בלקינד.
החינוך הגאוגרפי בבתי הספר בישראל > החינוך הגאוגרפי בתקופת המנדט

תקופת השנים 1918–1948 הייתה תקופה של פריחה ושגשוג מבחינת החינוך הגאוגרפי - מחד גיסא קיבלו את התוכניות והתכנים שנקבעו עוד קודם ומאידך גיסא התפתח והתעשר המקצוע בספרי לימוד, בחומרי למידה כאטלסים ובמורים ומחנכים שהרחיבו והעמיקו את הידע הנלמד.
אחד המאפיינים החשובים של התקופה הוא הפוליטיזציה וההכוונה האידאולוגית של מערכת החינוך העברית בארץ שהתבטאה ביצירת זרמי החינוך השונים - "הזרם הכללי", "זרם העובדים" ו"הזרם הדתי". זרמי החינוך, אימצו בשינויים מסוימים, את תוכנית הלימודים של הסתדרות המורים משנת 1907. תוכנית זו הייתה כזכור מבוססת על הגישה הרגיונלית בגאוגרפיה, עם דגש על לימוד ארץ ישראל בשני מחזורי למידה בבית הספר היסודי. התוכנית הבסיסית הזאת הותאמה לתפיסתם האידאולוגית או הדתית. במהלך התקופה הנדונה כל זרם פרסם תוכנית לימודים אחרת. היה דמיון מסוים בין התכנים שנלמדו בכיתות א'-ד' תחת מקצוע "מולדת" - בכל הזרמים הקנו ידיעות על הסביבה ועל עונות השנה וכן שילבו לימודי טבע עם לימודי התמצאות במרחב והסביבה הקרובה.
לעומת הכיתות הנמוכות, ההבדלים בין זרמי החינוך התבטאו ביחס לשאלות פוליטיות ודתיות והוראתם בכיתות ה'-ח' גם במקצוע הגאוגרפיה. כך לדוגמה בתוכנית הלימודים של זרם העובדים משנת 1937, מצוינת תחת נושא הלימוד של בריטניה (כתה ז) הערה כי המורה יקדיש זמן למעמד הפועלים וארגונו במדינה זו, ולעומת זאת בתוכנית הלימודים של ארצות הברית ילמדו על שפע ההון והרכוש וריכוזו בידי יחידים קפיטליסטים.
בתקופה זו הגיעו לארץ גאוגרפים שקיבלו את השכלתם באוניברסיטאות אירופה, והם פנו לחינוך והיוו "סוכני שינוי" מרכזיים להתפתחות המקצוע בבתי הספר. הראשון, פרופ' אברהם יעקב ברוור, שלימד גאוגרפיה במדרשה למורים בירושלים, פרסם את ספר הבסיס החשוב באותה העת (1928). ומאוחר יותר גם ספר הדרכה למורים. פעילותו השלישית החשובה הייתה בהוצאת אטלסים עבריים ומפות ארץ ישראל לבתי הספר, ששירתו במערכת החינוך עשרות שנים נוספות.
בשנות השלושים הגיע לארץ ד"ר יהויקים פאפוריש, שלמד גאוגרפיה בווינה, ומשנת 1940 פרסם עשרות ספרים בגאוגרפיה רגיונלית של ארץ ישראל ושל ארצות העולם. אלה הפכו במשך ארבעים שנה עד שנות השמונים לספרי הלימוד החשובים במערכת החינוך בארץ. ספרי לימוד נוספים שהתאימו לתוכנית הלימודים בגאוגרפיה בבתי הספר העבריים נכתבו על ידי מורים בארץ ובגולה כמו ספריהם של מ. צוזמר א. בלנק או א. מיטרופוליטנסקי. גם הקק"ל נרתמה להוראת המקצוע, הוציאה עשרות ספרי עיון ולימוד בנושא ארץ ישראל, מפות קיר לבתי ספר, וספרים עיוניים כמו ספריו של צבי זוהר.
כבר בסוף שנות השלושים, החלו אנשי חינוך שונים לכתוב על הצורך ברפורמה בהוראת מקצועות הגאוגרפיה והמולדת, תוך אימוץ רעיונות ותכנים מהעולם האנגלו-סכסי. הם קראו להזניח את הגישות והשיטות שהובאו ממרכז אירופה עוד בתקופת העלייה הראשונה. אבל פרוץ מלחמת העולם השנייה, והקמת מדינת ישראל דחו דיון על הרפורמות במקצוע הגאוגרפיה למשך יותר מדור נוסף. מצב שיצר קפאון ושמרנות בחינוך הגאוגרפי עד אמצע שנות הששים המאוחרות.
החינוך הגאוגרפי בבתי הספר בישראל > החינוך הגאוגרפי מקום המדינה עד שנות השבעים

הקמת המדינה ובואם של מאות אלפי עולים וילדים יצרו מצב חדש בפני מערכת החינוך של היישוב היהודי. בשנת 1949 נחקק חוק חינוך חובה, ששמר על מבנה מערכת החינוך כמו שהייתה בתקופת המנדט, וארבע שנים מאוחר יותר התקבל חוק חינוך ממלכתי, שנועד לאחד את זרמי החינוך והותיר שניים בלבד: החינוך הממלכתי והחינוך הממלכתי דתי. חוקים אלה זירזו פרסום תוכניות לימודים חדשות בשנים 1954-1956.
תהליך נוסף שהתרחש בראשית תקופה זו - הוקמה מחלקה לגאוגרפיה באוניברסיטה העברית בירושלים (1949) על ידי פרופ' דוד עמירן. עמירן אימץ את תוכנית המחקר וההוראה כפי שהכיר אותה מגרמניה טרום מלחמת העולם השנייה. הייתה זו תוכנית לימודים המבוססת על הגישה הרגיונלית. בשנות החמישים והששים, בוגרי המחלקה לגאוגרפיה פנו לעסוק בחינוך והוראה, הן כמורים והן ככותבי ספרי לימוד חדשים. בתחילת שנות הששים נפתחו מחלקות לגאוגרפיה גם באוניברסיטת תל אביב וגם בחיפה, וכן התחילו להופיע בתוכניות לימודיהן קורסים נושאיים בהשפעת הגאוגרפיה האנגלו-אמריקאית. קורסים אלה קשורים בעיקר לגאוגרפיה האנושית, כמו גאוגרפיה עירונית, גאוגרפיה כלכלית או גאוגרפיה חברתית. אלה סייעו בסוף שנות הששים ליצירת הרפורמה בתוכנית הלימודים בגאוגרפיה בבתי הספר.
כאמור בוגרי המחלקה לגאוגרפיה בירושלים החלו להוציא ספרי לימוד חדשים, ביניהם פרופ' דב ניר ופרופ' מנשה הראל, ד"ר אפרים אורני ופרופ' מנשה הראל שפרסמו את ספריהם בגאוגרפיה של ארץ ישראל, תוך שימוש בגישות, מושגים ומידע מודרני באותם ימים. גם ספרים נושאיים החלו להופיע כמו ספריהם של פרופ' מנשה הראל ושל פרופ' דב ניר בנושא גאוגרפיה פיזית שהביאו מושגים עבריים חדשים בגאוגרפיה, שנקבעו על ידי האקדמיה ללשון.
מחברי תוכנית הלימודים החדשה של ישראל שפורסמה באמצע שנות החמישים, ראו במולדת וגאוגרפיה מקצועות המשרתים נאמנה את המטרות הלאומיות של חוק החינוך הממלכתי. הם ראו בלימוד הגאוגרפיה של ארץ ישראל בכיתה ח' את פיסגת החינוך הלאומי. את שאר הנושאים - בתחום הגאוגרפיה הרגיונלית של אזורים בעולם, וכן פרקים כלליים כמו אקלים הם חילקו בין כיתות ה'-ז', בשיטה - אזורים קרובים בתחילה ורחוקים בכיתות הגבוהות. לבתי הספר התיכוניים פורסמה תוכנית לימודים נפרדת בשנת 1956. התוכנית המליצה על גאוגרפיה כמקצוע חובה גם בכיתות ט'-י'. בכיתה ט' חזרו על לימודי נושאים מהתחום הגאוגרפי פיזי וכן לימוד רגיונלי כללי של אזורי העולם. כיתה י' הוקדשה כולה ללימוד נרחב של ארץ ישראל. כן הוסיפו הנחיות לגבי בחינות הבגרות: כל הנושאים היו מהגישה הרגיונלית: נושאי חובה - ארץ ישראל וארצות המזרח התיכון ושני אזורים נוספים לבחירה מתוך רשימת אזורים: ארצות הברית, ברית המועצות, צרפת, ובריטניה.
לסיכום פרק זה בהיסטוריה של החינוך הגאוגרפי בארץ אפשר לומר, כי מצד אחד חלה המשכיות ושמרנות ודבקות בתכנים שנילמדו ומטרות שנקבעו בתחילת המאה העשרים. מאידך החלו להסתמן בסוף התקופה מצבים שאיפשרו שינויים מסוימים בחינוך הגאוגרפי: בנוסף לצורכי החברה והלאום, החלו מתכנני המקצוע והמורים להביא בחשבון גם את התפתחות המקצוע באקדמיה (איפשרו לימוד נושאים לא רגיונליים כגאוגרפיה פיזית) ואת צרכיו של התלמיד היחיד (אפשרויות בחירה והעדפה). ניצני התפתחות זאת היו תשתית חשובה שעליה התפתח החינוך הגאוגרפי שעה שהוכרזה הרפורמה בחינוך בישראל.
כופרה

ערך זה עוסק בסוג נוזקה. אם התכוונתם למשמעות אחרת, ראו .
כּוֹפְרָה (באנגלית: Ransomware) היא נוזקה המגבילה גישה למערכות המחשב הנגוע, ומשמשת לסחוט מהמשתמש תשלום כסף (דמי כופר) על מנת שתוסר מגבלת הגישה. חלק מהכופרות מבצעות הצפנה לקבצים על הכונן הקשיח, ובכך הופכות את תהליך הסרת ההצפנה לקשה מבלי לשלם כופר עבור מפתח ההצפנה, בעוד כופרות אחרות פשוט נועלות את המערכת ומציגות הודעת שווא כי לא ניתן לגשת לקבצים, על מנת לרמות את המשתמש ולהמריצו לשלם. לרוב, הכופרה חודרת למחשב כסוס טרויאני, המוסווה כקובץ תמים.
השימוש בכופרה היה נפוץ ברוסיה, אך מאז הוא התפשט לכל העולם. ביוני 2013 פרסמה חברת אבטחת המידע מקאפי מידע אשר הצביע על 250,000 דוגמאות ייחודיות של כופרות ברבעון הראשון של 2013, יותר מכפול מהכמות שהוצגה ברבעון הראשון של 2012. התקפות הקשורות בכופרות גברו באמצעות סוסים טרויאניים כגון קריפטולוקר, אשר גרם לנזק המוערך בכ-3 מיליון דולר לפני שהורד על ידי הרשויות, ו-Cryptowall, אשר לפי הערכת ה-FBI, גרם לנזק של כ-18 מיליון דולר נכון ליוני 2015. במאי 2021 מוסדות של מערכת הבריאות באירלנד הותקפו על ידי קבוצת Wizard Spider במטרה לקבל כופר כספי.
מפעילים שונים בדארקנט מציעים תוכנות כופרה במודל של תוכנה כשירות.
סחיטת כופר נעשית גם בדרך של גנבת מידע רגיש מהמחשב ואיום בפרסומו אם לא ישולם כופר, ללא פגיעה במחשב הקורבן או בקבצים שבו. הערך שלפנינו אינו עוסק בסחיטה מסוג זה.