tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
משחקים רבים מחייבים פעולות קבוצתיות על מנת להתקדם, ויש בכך כדי לפתח את הדימוי של השחקן לגבי תפקידו כחבר פעיל בקבוצה.
לפתרון בעיות בשיתוף פעולה יש יתרון ברור על פני פתרון בעיות של יחידים מכמה סיבות: חלוקה יעילה של העבודה; שילוב של מידע שמקורו במגוון מקורות ידע, נקודות מבט והתנסויות שונות; יצירתיות מוגברת; ואיכותם של פתרונות המושגים בהשראת רעיונותיהם של חברי קבוצה אחרים.
במחקר שהתבצע בנושא המוטיבציה של אנשים לשחק משחקים מקוונים, זוהה שהרצון ליצור אינטראקציות חיוביות עם אנשים אחרים הוא אחד משלושת הגורמים המרכזיים למוטיבציה .
חקירה - משחק הוא מרחב בו הכול אפשרי, דמיוני ויצירתי.
מרחב כזה מעורר תהליכי חקר וגילוי, יוצר הזדמנויות ללמידה רלוונטית ואותנטית מתוך תחושה של חירות המאפשרת ללומד ליזום, לאלתר, למלא תפקידים שונים, ליצור פתרונות לבעיות ולהביא לידי ביטוי את ייחודיותו וכישוריו.
השחקנים מעודדים לפתור בעיות ולהתמודד עם אתגרים .
המשחק מתקיים בתוך מסגרת מוגנת של כללים, המאפשרת לאלה הלוקחים בה חלק, להסתכן, להעז ולאתגר את עצמם, בלי לחשוש מן התוצאות.
משחקים מעצימים את תהליך הלמידה הטבעי הכרוך בחקירה.
משחקים דיגיטליים מזמינים שחקנים להיכנס לסביבות חדשות ללא כל הסבר מוקדם או הוראות כיצד להתנהג.
המשחק מחייב את השחקנים לפעול, תוך למידה מתמדת, באמצעות חקירת המשאבים והכלים השונים העומדים לרשותם.
ככל שהמשחק עשיר יותר, כך הוא מעניק לשחקנים מרחב חקירה גדול יותר חקירה המכוונת ללמידה היא תהליך אישי המאפשר לשחקן לבחור בחירות אישיות, כמו תזמון הלמידה, טווח המשאבים שבהם ברצונו להשתמש, פעילות יחידנית או קבוצתית ועוד מגוון אפשרויות בחירה.
הווירטואליות מעצימה את החקירה מכיוון שהשחקנים חשים "בטוחים יותר" להעז ולהתנסות במצבים וירטואליים חדשים הודות לסביבה הפתוחה והמאפשרת .
תפקיד פעיל בלמידה - משחקים מאפשרים לשחקן להיות יצרן ולא רק צרכן של הידע.
לעיתים קרובות מדי תלמידים צורכים ידע ולא מייצרים אותו, ובהתאם הם כמעט שלא שותפים לעיצוב תוכניות הלימודים שלהם לפי תחומי העניין שלהם .
המשחק מאפשר למידה בדרך עקיפה במציאות מדומה, המספקת מרחב לתרגול ולאימון מתוך מכוונות למשחק ובלי לשים לב למאמץ הנדרש.
המעורבות והשיח על מהלכי המשחק מעמיקים את ההבנה.
בלמידה חישובית, למידת PAC או Probably approximately correct learning (בתרגום חופשי: "למידת קרוב לוודאי בערך נכון") הוא מודל לניתוח מתמטי של בעיות מתחום הלמידה החישובית.
המודל הוצג ב־1984 על ידי מדען המחשב הבריטי לסלי וליאנט.
במודל זה הלומד מקבל דוגמאות וצריך לבחור פונקציה מכלילה ("היפותזה") מתוך מחלקה מוגדרת של פונקציות אפשריות.
המטרה היא שבהסתברות גבוהה ("קרוב לוודאי"), הפונקציה הנבחרת תהיה בעלת שגיאת הכללה ("בערך נכון") נמוכה.
הלומד נדרש להיות מסוגל ללמוד פונקציה בהינתן בחירה של יחס קירוב נדרש, מידת וודאות או התפלגות של דוגמאות.
המודל הורחב בהמשך כדי לטפל גם ברעש, או דוגמאות המסווגות בצורה שגויה.
מודל PAC משלב רעיונות הבאים מתורת הסיבוכיות, ובפרט הלומד נדרש למצוא פונקציה יעילה (למשל מבחינת זמן ריצה או סיבוכיות מקום החסומים פולינומית ביחס לגודל המדגם), כשהלומד עצמו נדרש לממש למידה יעילה (מספר הדוגמאות חסום פולינומית בהתאם למשימת הלמידה, ובהתאם לחסמים של יחס הקירוב וליחס הוודאות הנדרשים).
נניח כי הוא מרחב הדוגמאות (instance space), או קידוד של כל הדוגמאות, וכל דוגמה היא בעלת אורך מוגדר.
לדוגמה בבעיית זיהוי תווים .
רעיון (concept) הוא תת-קבוצה , למשל כל התבניות של צורות קידוד האפשריות של ביטים המקודדים את התמונה של האות "P" ב-.
מחלקת רעיונות (concept class) היא קבוצה של רעיונות מעל .
היא פונקציה המייצרת דוגמה,, מתוך התפלגות ונותנת לה את הסיווג הנכון , כלומר 1 אם ו־0 אחרת.
נניח שיש אלגוריתם שיש לו גישה ל־ והוא מקבל כקלט פרמטרים ו־ שהם, בהסתברות של לפחות , פולט היפותזה שיש בה טעות השווה או הפחותה מ־ עם דוגמאות מ־ הבאות מהתפלגות .
אם יש אלגוריתם כזה לכל רעיון , לכל התפלגות מעל , ולכל ו־ אז הוא בר למידה לפי מודל PAC או "PAC learnable".
ניתן גם להגיד כי הוא "אלגוריתם לומד PAC" עבור .
האלגוריתם רץ בזמן אם הוא מייצר לכל היותר דוגמאות ודורש לכל היותר צעדים.
מחלקת רעיונות היא "למידת PAC יעילה" (efficiently PAC learnable) אם היא למידת PAC באמצעות אלגוריתם שרץ בזמן פולינומי ב־, ואורך קידוד הדוגמה.
למידת עמיתים הידועה גם כהוראת עמיתים היא שיטת הוראה אינטראקטיבית שפותחה באוניברסיטת הרווארד על ידי פרופסור אריק מזור באמצע שנות ה-90. השיטה ממוקדת בתלמיד ומתבססת על שילוב התלמידים בהעברת התוכן הלימודי כחלק מפעילות הלמידה.
השיטה מיושמת רבות בתפיסות למידה מקוונת ושיעור הפוך.
הוראת עמיתים מול הוראה מסורתית
בהוראה מסורתית הקניית החומר הלימודי מתבצעת בכיתה באמצעות הרצאה, והתלמידים מתרגלים בבית דרך מטלות.
בהוראה עמיתים פעילות ההקניה הראשונית של התלמידים מתבצעת על ידי קריאה מקדימה של החומר הלימודי, כאשר בכיתה הלמידה מתבססת על שאלות מובנות שעליהן מתקיים דיון בין התלמידים.
להבדיל מהוראה מסורתית בהוראת העמיתים כל התלמידים שותפים לפעילות בכיתה.
בהוראת עמיתים נושא הנלמד מחולק להצגת נושאים קצרים, שכל אחד מתמקד בנושא מרכזי וסביבו מוצגות השאלות המובנות שנקראות ConcepTests.
מטרת שאלות אלו לדגום את הבנת התלמידים של הנושא שהוצג.
תהליך ההוראה כפי שהוגדר על ידי מזור מורכב מ:
המדריך/המורה מציג שאלה המתבססת על הקריאה המקדימה
כל תלמיד מספק מענה לשאלה
המדריך סוקר את תשובות התלמידים
התלמידים מנהלים דיון משותף על תהליך החשיבה והמענה על השאלה
כל תלמיד עונה מחדש על השאלה
המדריך סוקר שוב את תשובות התלמידים ומחליט האם נדרש דיון נוסף על הנושא או שניתן להתקדם לנושא הבא
אסטרטגיית הלמידה בסיוע עמיתים נועדה לחזק את יכולות המורים על מנת לענות על הצרכים הלימודיים המגוונים של התלמידים באמצעות פעילויות מובנות שונות.
כמו כן, התלמידים יכולים להסביר וללמד מושגים אחד לשני.
הם נותנים ומקבלים עזרה, משתפים ידע, מזהים ופותרים סתירות בין נקודות המבט שלהם לבין אלה של תלמידים אחרים אשר מופיעים במהלך למידה עמיתים.
הוראת עמיתים מתאימה לכיתות קטנות אך גם לכיתות מרובות תלמידים.
כיום היא בדרך כלל מיושמת בשילוב שיטות פדגוגיות נוספות כגון שיעור הפוך.
השיטה מיושמת בהרבה דיסציפלינות למידה כולל פילוסופיה, פסיכולוגיה, גאולוגיה, מתמטיקה, ביולוגיה, מדעי המחשב והנדסה.
למידה בסיוע עמיתים היא אחת השיטות היעילות ביותר בחינוך.
ושילוב אסטרטגיה כזו ב-CSCL יכול לשפר באופן משמעותי את התוצאות הלימודיות של התלמידים במיוחד בקריאה.
הדמיה של השתתפות במהלך שיעורי עמיתים ברשת הוא אחד התרומות הגדולות ל-CSCL מוצלח.
יישום אסטרטגיית הלמידה המקוונת של עמיתים בלימוד; יוצרת השפעה חיובית חזקה על מיומנויות הקריאה, והיא מועילה ביותר כאשר היא יוצרת הזדמנויות שוות לכל חברי הקבוצה.
בנוסף, לתלמידים המשתתפים בתוכנית למידה מקוונת בסיוע עמיתים, יש להם רווח חיובי בתפיסה העצמית ובתפיסה הבין אישית.
השיעורים בלמידת עמיתים מאופיינים בתפקידים ספציפיים שמטרתם לשפר את הלמידה, המוטיבציה וההישגים.
כמו כן, בעזרת המודל הזה כל סטודנט תורם מידיעותיו ומהבנתו לשאר החברים, הם יכולים להסביר וללמד מושגים אחד לשני.
למשל: נותנים ומקבלים עזרה, משתפים ידע, מתבססים על רעיונותיהם של אחרים ומזהים ופותרים סתירות בין נקודות המבט שלהם לבין אלה של תלמידים אחרים אשר מופיעים במהלך למידה של עמיתים.
הסטודנטים מפגינים כישורי חשיבה שונים כאשר הם משויכים לעמיתים ברמות שונות של יכולת.
מערכת השיעורים של עמיתים היא כלי יעיל לשיפור הלמידה של התלמידים, כמו גם לקדם מושגים עצמיים חיוביים.
למידת עמיתים מפעילה השפעות חיוביות על מגוון רחב של תוצאות חברתיות-רגשיות, כולל הערכה עצמית מוגברת, שיפור היחס לנושא וללמידה.
אריק מזור פיתח את שיטת למידת העמיתים בתחילת שנות ה-90. במקור הוא השתמש בה לשיפור קורסים של פיזיקה לתואר ראשון בהארוורד וראה ששיטת הוראה זאת מאוד אפקטיבית להעברת הנושאים.
בהמשך הוא שכלל את השיטה ושילב שימוש בלמידה מבוססת מחשב לבחינת הנושאים וה-ConcepTests, בעיקר בתחום הפיזיקה, קורסי הכנה אלגברה וחשבון אינפיניטסימלי.
בסוף שנות ה-90 אריק מזור שילב את למידת העמיתים עם למידה לשליטה .
למידה משמעותית הוא מושג וגישה בתחום החינוך, וכן כינוי של תוכנית לאומית במערכת החינוך הישראלית הנהוגה מאז שנת 2014 והובלה על ידי שר החינוך באותה תקופה, שי פירון.
גישה זו חותרת לפדגוגיה אשר במסגרתה מעלה התלמיד שאלות, מאתר מקורות מידע, מעבד מידע ויוצר ידע חדש הרלוונטי לעולמו האישי ולחיים בעידן הטכנולוגי, במאה ה-21.
למידה משמעותית היא תהליך אישי של הבניית ידע שבמהלכו הלומד מעורר שאלות, מאתר מקורות מידע, מעבד מידע ויוצר ידע חדש הרלוונטי לו בהקשר של יחסי גומלין.
למידה משמעותית שואפת לערב היבטים מגוונים של התנסויות שכליות, רגשיות, חברתיות, ערכיות, גופניות, אמנותיות, יצירתיות ואחרות.
השאיפה היא לאפשר לתלמיד למצות את הפוטנציאל האישי שלו ולפתח מצוינות.
הלימוד אמור לספק חוויה של צמיחה והתפתחות, תוך העמקה בנושאים שמעניינים את הלומדים ונותנים מענה לצרכיהם.
למידה משמעותית מתרחשת אצל הלומד והמלמד בתוך יחסי גומלין עם הסביבה, והיא מתקיימת במרחבים שונים: בגן הילדים, בבית הספר ומחוצה להם, בפינות המשחקים, בכיתה, בחצר בית הספר, בספרייה, בבית, במשפחה, בתנועת הנוער, בקהילה, באתרים שונים ובמרחב הדיגיטלי.
בתוך תהליך הלמידה המשמעותית, החוויה הפדגוגית והחוויה הפסיכולוגית של הלמידה משלימות, משפיעות ומעצימות זו את זו.
כדי להבטיח למידה משמעותית ולהשיג את מטרותיה, נדרשת מכל השותפים הסתכלות מחודשת על מרכיבים רבים, ביניהם: מטרות הלמידה, אפיוני הלומדים, תהליכי הלמידה, ההוראה וההערכה, תוכניות הלימודים, ההתארגנות המערכתית והכשרת הצוותים לפני כניסתם להוראה ובתהליכי הפיתוח המקצועי במהלך חייהם המקצועיים.
לטפח לומדים בעלי כשירויות ומיומנויות הנדרשות לתפקוד במציאות המשתנה במאה ה-21.
לקדם הישגים, חדוות למידה ותשוקה לדעת תוך זימון חוויות רגשיות, חברתיות וקוגניטיביות.
לתת מענה מותאם למגוון הצרכים של הלומדים השונים (מחוננים, מצטיינים, עם צרכים מיוחדים, עולים ועוד).
להנחיל שיח של אמון, הוקרה והעצמה בין כלל השותפים בתהליך הלמידה המשמעותית.
לזהות את הגורמים המקדמים או המעכבים את תהליך הלמידה ולתת להם מענים שיאפשרו לפתח תחושת מסוגלות ומימוש עצמי.
לעודד את הלומדים להיות מעורבים בכיתה, בבי"ס, בקהילה ובחברה ולקדם חברת מופת.
למידה משמעותית מושתת על שלושה מרכיבים מרכזיים המתקיימים בו זמנית:
למידה משמעותית מערבת את הלומדים בתהליך הלמידה הקוגניטיבי, הרגשי והחברתי ומזמנת להם התנסות פעילה במעגלים שונים תוך חיזוק תחושת המסוגלות.
המעורבות באה לידי ביטוי בכך שניתנת ללומדים ההזדמנות להיות שותפים פעילים בתהליך הלמידה, בהעלאת יוזמות ובביצוע תהליכי למידה, בבחירת דרכי הלמידה, בעבודה בצוות, בהצגת תוצרים, במתן משוב ובקבלתו ובהזדהות עם ערכי בית הספר.
למידה משמעותית מזמנת עיסוק בתכנים, במסרים וברעיונות מאתגרים, מסקרנים, מעוררי עניין המותאמים ללומד.
היא קושרת את הנלמד לניסיון ולידע קודמים, לצורכי הלומד, לעולמו הרגשי, לכישוריו, לתחביביו ולעיסוקיו ולצרכיו כפרט וכחלק מחברה.
כפי שצוין לעיל, כאשר האינטראקציה משפיעה על משמעות התלמידים ומגבירה את השפעות הלמידה, אנו יכולים לומר כי אינטראקציה היא משמעותית.
אלא שההצהרה הזאת היא קצת טאוטולוגית.
איך נוכל לדעת אם האינטראקציה השפיעה על הלמידה באמצעות תהליך של אינטרסובייקטיביות, במיוחד בלמידה מבוססת סביבת אינטרנט?
שימוש במשימות אותנטיות אינו מבטיח אינטראקציה משמעותית.
אם אנחנו מעצבים רשת סביבת למידה מבוססת באמצעות משימות אותנטיות, ההצלחה תלויה בגורמים רבים, כולל אופן הפעולה המוצגים, מדריכי אסטרטגיות הפיגום, האינטרסים והמוטיבציה של הלומדים, וכן הלאה.
כאשר סביבת הלמידה המקוונת מתוכננת סביב משימה אותנטית, גורמים בלתי צפויים עשויים להתגלות וכמה תוצאות צפויות לא תמיד ניתן לחיזוי.
לכן, כדי להגביר אינטראקציה משמעותית לתכנן וליישם פעילויות אינטראקציה טובה יותר בסביבות למידה מבוססות אינטרנט, יש צורך לנתח ולהבין את תהליכי האינטראקציה במונחים של למידה.
עם זאת, רבים מבוססי אינטרנט מבוססי סביבות למידה באופן אוטומטי ליצור טקסט מבוסס ארכיונים או תמלילי אינטראקציות המתרחשות במהלך הלמידה המקוונת (Harasim, Hiltz, Teles, & Turoff, 1995).
שונה גישות ניתוח תוכן או ניתוח השיח יכול ללכוד את העושר של האינטראקציה התלמיד כתוב Webbased סביבות למידה.
ניתוח תוכן הוא שם כללי עבור מגוון רחב של ניתוחים טקסטואליים שבדרך כלל כרוך השוואות, ניגודים וקטגוריות של קבוצת נתונים (Schwandt, 1997).
ניתוח השיח הוא אנליטי מחויבות ללימוד השיח כטקסטים ולשיחה בפרקטיקות חברתיות (פוטר, 1997).
ניתוח השיח שונה ניתוח תוכן במשתני תוכן אינם קבועים מראש ומתקיימים, אלא מתפתחים בקורסים איטרטיביים של הטקסט.
יחידת הניתוח מורכבת מאורך משפטים שונים, פסקאות, עמודים, ואפילו טקסטים שלמים (דייוויס וברואר,1997; פוטר, 1997).
כדי לפצות על נקודות התורפה של כל שיטה, ניתוח התוכן וניתוח השיח הם המשמשים לעיתים קרובות יחד.
כמה חוקרים פיתחו מודלים וכלים כדי להקל על ניתוח הנתונים המייצג אינטראקציה מקוונת (Gunawardena, Lowe, & Anderson, 1997, Henri, 1992; Johnson & Johnson, 1996).
כדי להגדיל את הלמידה ואת אינטראקציה משמעותית, מרכיבים חשובים של אינטראקציה משמעותיים שהוזכרו קודם לכן יש לבדוק במהלך הניתוח ללא קשר לגישה שנקטה.
כלומר, אנחנו צריכים לנסות להבין את הדברים הבאים:
איך הלומדים התקשרו באופן פעיל עם אנשים שונים, כולל עמיתים ומומחים.
איך הלומדים עמדו במצבי הקונפליקט הבלתי נמנעים שהתעוררו במהלך הדיון.
כיצד הם ניהלו משא ומתן באופן פעיל וחברתי כדי לפתור את המצבים הללו.
כיצד הגיעו לבסוף לאיזו הבנה משותפת באמצעות תהליכים אלה.
למידה משמעותית זקוקה לשני סוגים של תנאים: תנאים פנימיים ותנאים חיצוניים: תנאים פנימיים הם מצבי תודעה המאפשרים למידה משמעותית, תנאים חיצוניים הם מאפיינים של הסביבה המאפשרים ומעודדים את התנאים הפנימיים ללמידה משמעותית.
הנעה: בעיות אותנטיות ונושאים רלוונטיים, ערעור קוגניטיבי, מעורבות ובחירה, התנסות ועשייה פעילה.
התאמה: אזור ההתפתחות הקרובה, הבניית ידע, אינטליגנציות מרובות, סגנונות למידה.
מבוגר משמעותי: תמיכה ואתגור, דיאלוג, משוב מצמיח.
יחסי גומלין חברתיים: אמפתיה והתחשבות באחר, התנהגויות שיתוף ועבודת צוות, למידת עמיתים.
ארגון התכנים בתוכנית הלימודים במבנים שונים - תחומי דעת, מיקוד למידה, אשכול מקצועות, מבנה בין תחומי, יסודות מארגנים, מעגלי הרחבה והעמקה המאפשרים בחירה.
ארגון לומדים - יצירת הרכבים קבוצתיים בהתאם למטרות ההוראה (בפן הלימודי-רגשי-חברתי) קבוצת למידה רב גילית ע"פ תחומי עניין.
פיצול קבוצות האם (שתי כיתות לשלוש קבוצות למידה).
ארגון זמן - תכנון יעיל של מרחב הזמן: מיקוד למידה בזמן מוגדר - מחצית, שבוע, חודש.
חיבור יחידות זמן, יחידות זמן גמישות המאפשרות בחירה וניהול למידה.
גיוון בדרכי הוראה-למידה - שימוש במגוון דרכי הוראה-למידה המקיימים את הע.מ.ר: למידה מקושרת, מותאמת ללומדים ורלוונטית לעולמם.
למידה בעלת ערך ללומד ולחברה המספקת חוויה חיובית ותחושת מסוגלות.
למידה המעודדת ומאפשרת את מעורבותו של הלומד.
גיוון בדרכי הערכה - תהליך הערכה מעצב, דינמי, גמיש ומתמשך.
ארגון מרחבי הלמידה - שימוש מושכל במרחבים העומדים לרשות בית הספר.(בכיתה, מחוץ לכיתה, ברשת ומחוץ לבית הספר).
המרחבים תומכים בלמידה, מזמנים התנסויות מגוונות ומאתגרות, מאפשרים בחירה, חקר וגילוי.
מושג הלמידה המשמעותית קשור באופן ישיר לעבודתו של הפרופסור יורם הרפז אשר קידם את החלתה במערכת החינוך בתקופתו של שר החינוך שי פירון.
התוכנית ביקשה לקדם מספר רב של היבטים הנוגעים לצורת הלמידה במערכת החינוך הישראלית.
במובן זה, זו נתפסת כרפורמה היחידה בעשורים האחרונים שקידם משרד החינוך ואשר נוגעת לאופן ההוראה ולא לתנאי ההוראה.
היבטים מרכזיים בתוכנית נגעו ב:
חתירה לצמצום המרכזיות של בחינות הבגרות בתיכון ובחטיבת הביניים לטובת יצירת חוויית למידה בעלת משמעות לתמיד.
פיתוח אפיקי הערכה חלופית שמטרתם להוות חלופה לבחינות ולבחינות הבגרות באופן הממצה את יכולות וכישורי התלמיד
גמישות פדגוגית - חתירה למתן עצמאות וגמישות למורה בניהוג תוכנית הלימודים
מכוונות לתלמיד - התלמיד וחוויית הלמידה שלו, ולא תוכנית הלימודים או המורה נמצאים במוקד העשייה הפדגוגית
פרסום והובלת התוכנית הובילו לתגובות מעורבות במערכת ומחוצה לה.
לצד רוח גבית מצד גורמים שונים שהאמינו בשינוי שהתוכנית ביקשה לקדם, ניטען כי המושגים מופשטים וכלליים מדי ועל כן לא מובנים למורה, וכן שהבעיות של תחום החינוך יקבלו מענה מחזרה לערכים ולגישות הקלאסיות של החינוך.
דו"ח אוחר של מבקר המדינה עסק בהובלה החפוזה של המהלך שהתרחשה ללא ניהול עירוב של הדרגים הרלוונטיים במשרד החינוך וללא מתן הכשרה לצוותי ההוראה.
עם זאת, המושגים של התוכנית ממשיכים להיות מרכזיים במערכת החינוך גם לאחר כהונת פירון ומהווים חלק מתוכנית העבודה הרב שנתית של המשרד.
הספר "על למידה משמעותית והוראה משמעותית של מושגים מדעיים" מנסה לענות על השאלה למה התכוונו שר החינוך שי פירון ואנשי משרדו במושג למידה משמעותית, מעלה את הבעיות העולות מהגדרת התכנית על ידי משרד החינוך ומציג עמדה ברורה, עקבית ומבוססת באשר למשמעות הביטוי.
לפי הגדרת הכותבת, למידה משמעותית היא למידה שבמהלכה הלומד בונה לו משמעות אישית של החומר הנלמד באמצעות תבניות וידע שכבר קיימים בהכרתו.
הגדרה אשר נשענת על התיאוריה של הפסיכולוג החינוכי, דייוויד אוזובל, (Ausubel, 1968)
אשר טבע את הביטוי כבר בשנות השישים של המאה העשרים ועל תאוריית הלמידה הקונסטרוקטיביסטית.
למיופסיס (שם מדעי: Lamiopsis) הוא סוג של דגי סחוס ממשפחת הכרישיים, הכולל 2 מינים המצויים לחופי האוקיינוס ההודי ומערב האוקיינוס השקט.
בעבר נכלל בסוג רק המין כריש רחב-סנפיר, אך בהמשך הוחלט לסווג עוד מין - כריש רחב-סנפיר בורנאי.
שני המינים מפגינים דו-צורתיות זוויגית כשאורכם עולה על 130 סנטימטרים והנקבות גדולות יותר ומגיעות לעיתים לאורך 2 מטרים.
הכרישים בעלי סנפירי חזה רחבים ושטוחים, זוג סנפירי גב בולטים וחוטם קצר.
הם חיים בעומקים רדודים ומחפשים בחולות החוף דגי גרם, סרטנים ודיונונים למאכל.
לעיתים הם נתפסים ברשתות דיג ומגיעים לסכנת הכחדה.
למידה עמוקה היא אוסף שיטות למידת מכונה מבוססות על רשתות עצביות מלאכותיות.
שם התואר "עמוקה" בשם מתייחס ללמידה במבנה של שכבות, המאפשר לרשת ללמוד תכונות בהדרגה, תהליך המתבצע על ידי חילוץ דפוסים או תכונות מנתונים גולמיים כדי לשפר את ביצועי המודל.
הלמידה יכולה להיות מונחית, מונחית למחצה או בלתי מונחית.
מודל הרשת העצבית המלאכותית נוצר בהשראת עיבוד מידע וצמתי תקשורת מבוזרים המצויים במערכות ביולוגיות.
רשתות אלו שונות ממוח ביולוגי, היות שהמבנה של רשתות עצביות מלאכותיות נוטה להיות סטטי, בעוד שהמוח הביולוגי של רוב האורגניזמים החיים הוא דינמי.
הבדל נוסף הוא, שמחשבים פועלים בעיקר בעיבוד טורי, או עם כמות קטנה של עיבוד מקבילי, ואילו מוחות של יצורים פועלים בעיבוד מקבילי.
חוקרי הבינה המלאכותית, מרווין מינסקי וסימור פפרט, הראו שפרספטרון (אלגוריתם הלומד תוך כדי ריצה) יחיד אינו יכול ליצור את השער הלוגי XOR, אולם משפט הקירוב האוניברסלי הראה שרשת בעלת שכבה נסתרת אחת ברוחב לא מוגבל עם פונקציית הפעלה לא ליניארית יכולה להיות מסַוֶג אוניברסלי.
למידה עמוקה בדרך כלל עוסקת במספר גדול של שכבות בגודל מוגבל.
למידה עמוקה היא מחלקה של אלגוריתמים בתחום למידת המכונה המשתמש במספר שכבות כדי לחלץ בהדרגה תכונות ברמה גבוהה יותר מהקלט הגולמי.
לדוגמה, בעיבוד תמונה דיגיטלי, שכבות נמוכות עשויות לזהות קצוות, בעוד שכבות גבוהות יותר עשויות לזהות את המושגים הרלוונטיים לאדם כגון ספַרוֹת, אותיות או פרצופים.
רוב המודלים המודרניים של למידה עמוקה מבוססים על רשתות עצביות מלאכותיות, במיוחד רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNN), אם כי הם יכולים לכלול גם נוסחאות הצעה (פרופוזיציוניות) או משתנים סמויים המאורגנים בשכבה במודלים מחוּללים עמוקים (generative models) כמו הצמתים ברשת אמונה עמוקה ומכונת בולצמן עמוקה.
בלמידה עמוקה, כל שכבה לומדת להפוך את נתוני הקלט שלה לייצוג מופשט ומרוכב יותר.
ביישום של זיהוי תמונה, הקלט הגולמי עשוי להיות מטריצה של פיקסלים; שכבת הייצוג הראשונה עשויה להפשיט את הפיקסלים ולקודד את הקצוות, השכבה השנייה עשויה להרכיב ולקודד סידורים של קצוות; השכבה השלישית עשויה לקודד אף ועיניים; והשכבה הרביעית עשויה לזהות שהתמונה מכילה פנים.
נקודה חשובה היא שתהליך למידה עמוק יכול ללמוד אילו תכונות למקם בצורה אופטימלית באיזו רמה בעצמו.
אמנם, זה לא בהכרח מבטל את הצורך בהנחיה ידנית.
לדוגמה, מספר משתנה של שכבות וגודלי שכבות יכולים לספק רמות שונות של הפשטה.
המילה "עמוקה" ב"למידה עמוקה" מתייחסת למספר השכבות שבאמצעותן הנתונים עוברים עיבוד או שינוי.
ליתר דיוק, למערכות למידה עמוקה יש עומק CAP (או credit assignment path) משמעותי.
ה-CAP הוא שרשרת הטרנספורמציות מקלט לפלט.
CAPs מתארים קשרים סיבתיים פוטנציאליים בין קלט ופלט.
עבור רשת זרימה קדימה, העומק של ה-CAPs הוא זה של הרשת והוא מספר השכבות הנסתרות פלוס אחת (כיוון שגם שכבת הפלט מותאמת לפרמטרים).
עבור רשתות עצביות חוזרות, שבהן אות עשוי להתפשט בשכבה יותר מפעם אחת, עומק ה-CAP עשוי להיות בלתי מוגבל.
אין סף מוסכם אוניברסלי של עומק שמבדיל בין למידה "רדודה" ללמידה עמוקה, אבל רוב החוקרים מסכימים שלמידה עמוקה כוללת עומק CAP גבוה מ-2. CAP של עומק 2 הוכח כקירוב אוניברסלי במובן זה שהוא יכול לחקות כל פונקציה.
יתרה מכך, שכבות נוספות אינן מוסיפות ליכולת קירוב הפונקציות של הרשת.
מודלים עמוקים (CAP > 2) מסוגלים לחלץ תכונות טובות יותר ממודלים רדודים ומכאן, שכבות נוספות עוזרות ללמוד את התכונות בצורה יעילה.
ניתן לבנות ארכיטקטורות למידה עמוקה בשיטה חמדנית שכבה אחר שכבה.
למידה עמוקה עוזרת להפריד את ההפשטות הללו ולבחור אילו תכונות משפרות את הביצועים.
עבור משימות למידה מפוקחות, שיטות למידה עמוקה מבטלות את הנדסת המאפיינים, על ידי תרגום הנתונים לייצוגי ביניים קומפקטיים הדומים לגורמים הראשיים, ומפיקות מבנים שכבתיים המסירים יתירות בייצוג.
ניתן ליישם אלגוריתמים של למידה עמוקה על משימות למידה-ללא-פיקוח.
זהו יתרון חשוב מכיוון שהנתונים שאינם מתויגים נמצאים בשפע רב יותר מהנתונים המסומנים.
דוגמאות למבנים עמוקים שניתן לאמן באופן לא מפוקח הם מדחסי היסטוריה עצבית ורשתות אמונה עמוקות.
רשתות עצביות עמוקות מתפרשות בדרך כלל במונחים של משפט הקירוב האוניברסלי או היסק הסתברותי או בייסיאני.
משפט הקירוב האוניברסלי הקלאסי נוגע ליכולתן של רשתות זרימה קדימה עם שכבה נסתרת יחידה בגודל סופי לקירוב פונקציות רציפות.
בשנת 1989 פורסמה ההוכחה הראשונה על ידי ג'ורג' סיבנקו עבור פונקציות הפעלה סיגמואידיות והוכללה לארכיטקטורות זרימה קדימה רב-שכבתיות.
משפט הקירוב האוניברסלי עבור רשתות עצביות עמוקות נוגע לקיבולת של רשתות עם רוחב מוגבל אך עם עומק שעשוי לגדול.
לוּ הוכיח שאם הרוחב של רשת עצבית עמוקה עם הפעלת ReLU גדול בהחלט מממד הקלט, אזי הרשת יכולה להעריך כל פונקציה הניתנת לשילוב של אינטגרל לבג, אם הרוחב קטן או שווה לממד הקלט, אז רשת עצבים עמוקה אינה קירוב אוניברסלי.
הפרשנות ההסתברותית נובעת מתחום למידת המכונה.
הוא כולל מסקנות, וכן את מושגי האופטימיזצה של אימון ובדיקה, הקשורים להתאוה והכללה, בהתאמה.
ליתר דיוק, הפרשנות ההסתברותית מחשיבה את אי-ליניאריות ההפעלה כפונקציית התפלגות מצטר.
הפרשנות ההסתברותית הובילה להכנסת הנשירה (dropout) כמסדרת (regulazier) ברשתות עצביות.
הפרשנות ההסתברותית הוצגה על ידי חוקרים כולל הופפילד.
בשנת 2012, צוות בראשות ג'ורג' א'דאהל זכה ב"אתגר הפעילות המולקולרית של מרק" באמצעות רשתות עצביות עמוקות רב-משימתיות כדי לחזות את היעד הביו-מולקולרי של תרופה אחת.
בשנת 2014, הקבוצה של הוכריטר השתמשה בלמידה עמוקה כדי לזהות השפעות מחוץ למטרה ורעילויות של כימיקלים סביבתיים ברכיבים תזונתיים, במוצרים ביתיים ובתרופות וזכתה ב"אתגר הנתונים של Tox21" של המכונים NIH, FDA ו-NCATS.
השפעות נוספות משמעותיות בזיהוי תמונה או אובייקט הורגשו מ-2011 עד 2012. אף על פי שרשתות CNN שאומנו על-ידי back propagation היו בנמצא כבר עשרות שנים, והטמעות GPU של רשתות נוירונים היו בנמצא במשך שנים, כולל CNNs, היה צורך בהטמעות מהירות משמעותית של CNNs על GPUs כדי להתקדם בראייה ממוחשבת.
בשנת 2011, גישה זו השיגה לראשונה ביצועים על אנושיים בתחרות זיהוי דפוסים חזותיים.
כמו כן, ב-2011 היא זכתה בתחרות כתב היד הסיני של ICDAR, ובמאי 2012 היא זכתה בתחרות פילוח התמונות של ISBI.
עד 2011, רשתות CNN לא מילאו תפקיד מרכזי בכנסים של ראייה ממוחשבת, אבל ביוני 2012, מאמר של סיקסאן בכנס המוביל CVPR הראה כיצד איגום מקסימלי של CNN ב-GPU יכול לשפר באופן דרמטי רשומות בנצ'מרק רבים של ראייה.
באוקטובר 2012, מערכת דומה מאת קריזבסקי זכתה בתחרות ImageNet בקנה מידה גדול בהפרש משמעותי על פני שיטות למידת מכונה רדודות.
בנובמבר 2012, המערכת של Ciresan זכתה גם בתחרות ה-ICPR בנושא ניתוח תמונות רפואיות גדולות לגילוי סרטן, ובשנה שלאחר מכן גם ב-MICCAI Grand Challenge באותו נושא.
בשנים 2013 ו-2014, שיעור השגיאות במשימת ImageNet באמצעות למידה עמוקה הופחת עוד יותר, בעקבות מגמה דומה בזיהוי דיבור בקנה מידה גדול.
לאחר מכן הורחב סיווג התמונות למשימה המאתגרת יותר של יצירת תיאורים (כתוביות) לתמונות, לעיתים קרובות כשילוב של CNNs ו-LSTMs.
כמה חוקרים קובעים שהניצחון ב-ImageNet באוקטובר 2012 עיגן את תחילתה של "מהפכת הלמידה העמוקה" ששינתה את תעשיית הבינה המלאכותית.
במרץ 2019, יהושע בנג'יו, ג'פרי הינטון ויאן לקון זכו בפרס טיורינג על פריצות דרך מושגיות והנדסיות שהפכו רשתות עצביות עמוקות למרכיב קריטי במחשוב.
רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs) או מערכות מקושרות הן מערכות מחשוב בהשראת הרשתות העצביות הביולוגיות המהוות מוח חי.
מערכות כאלה לומדות (משפרות בהדרגה את יכולתן) לבצע משימות על ידי בחינת דוגמאות, בדרך כלל ללא תכנות ספציפי למשימה.
לדוגמה, בזיהוי תמונות, הם עשויים ללמוד לזהות תמונות המכילות חתולים על ידי ניתוח תמונות לדוגמה שסומנו באופן ידני כ"חתול" או "ללא חתול" ושימוש בתוצאות האנליטיות כדי לזהות חתולים בתמונות אחרות.
הם מצאו את רוב השימוש ביישומים שקשה לבטא עם אלגוריתם מחשב מסורתי באמצעות תכנות לוגי "מסורתי".
ANN מבוסס על אוסף של יחידות מחוברות הנקראות נוירונים מלאכותיים, (בדומה לנוירונים ביולוגיים במוח).
כל חיבור (סינפסה) בין נוירונים יכול להעביר אות לנוירון אחר.
הנוירון הקולט (הפוסט-סינפטי) יכול לעבד את האות ואז לאותת לנוירונים במורד הזרם המחוברים אליו.
לנוירונים יכול להיות מצב, המיוצג בדרך כלל על ידי מספרים ממשיים, בדרך כלל בין 0 ל-1. לנוירונים ולסינפסות עשוי להיות גם משקל שמשתנה ככל שהלמידה מתקדמת, מה שיכול להגביר או להקטין את עוצמת האות שהוא שולח במורד הזרם.
בדרך כלל, נוירונים מאורגנים בשכבות.
שכבות שונות עשויות לבצע סוגים שונים של טרנספורמציות על הקלט שלהן.
האותות עוברים מהשכבה הראשונה (הקלט עצמו), לשכבה האחרונה (הפלט), לפעמים לאחר חציית השכבות מספר פעמים.
המטרה המקורית של גישת הרשת העצבית הייתה לפתור בעיות באותו אופן שבו יעשה מוח אנושי.
עם הזמן, תשומת הלב התמקדה בהתאמת יכולות מנטליות ספציפיות, מה שהוביל לסטיות מביולוגיה כגון התפשטות לאחור, או העברת מידע בכיוון ההפוך והתאמת הרשת לשקף מידע זה.
רשתות עצביות שימשו במגוון משימות, כולל ראייה ממוחשבת, זיהוי דיבור, תרגום מכונה, סינון רשתות חברתיות, משחקי לוח ווידאו ואבחון רפואי.
נכון לשנת 2017, לרשתות עצביות יש בדרך כלל כמה אלפים עד כמה מיליוני יחידות ומיליוני חיבורים.
אף על פי שמספר זה הוא בכמה סדרי גודל פחות ממספר הנוירונים במוח אנושי, רשתות אלו יכולות לבצע משימות רבות ברמה גבוהה מעבר לזו של בני אדם (למשל, זיהוי פנים, משחק "Go").
רשת עצבית עמוקה (DNN) היא רשת עצבית מלאכותית (ANN) עם שכבות מרובות בין שכבות הקלט והפלט.
ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות אך הן תמיד מורכבות מאותם מרכיבים: נוירונים, סינפסות, משקלים, הטיות ותפקודים.
רכיבים אלו פועלים באופן יחסית דומה למוח האנושי וניתן לאמן אותם כמו כל אלגוריתם ML אחר.
לדוגמה, DNN שמאומן לזהות גזעי כלבים יעבור על התמונה הנתונה ויחשב את ההסתברות שהכלב בתמונה הוא גזע מסוים.
המשתמש יכול לעיין בתוצאות ולבחור אילו הסתברויות הרשת צריכה להציג (מעל סף מסוים וכו') ולהחזיר את התווית המוצעת.
כל מניפולציה מתמטית כשלעצמה נחשבת לשכבה, ול-DNN מורכב יש רבדים רבים, ומכאן השם רשתות "עמוקות".
DNNs יכולים למדל קשרים לא ליניאריים מורכבים.
ארכיטקטורות DNN מייצרות מודלים מורכבים שבהם האובייקט מתבטא כקומפוזיציה מרובדת של פרימיטיבים.
השכבות הנוספות מאפשרות הרכבה של תכונות משכבות נמוכות יותר, ועשויות ליצור מודלים של נתונים מורכבים עם פחות יחידות מאשר רשת רדודה בעלת ביצועים דומים.
לדוגמה, הוכח כי קל יותר באופן אקספוננציאלי, לבצע קירוב לפולינומים דלילים רבי-משתנים עם DNNs מאשר עם רשתות רדודות.
ארכיטקטורות עמוקות כוללות גרסאות רבות של כמה גישות בסיסיות.
כל ארכיטקטורה מצאה הצלחה בתחומים ספציפיים.
לא תמיד ניתן להשוות את הביצועים של ארכיטקטורות מרובות, אלא אם כן הם הוערכו על אותם מערכי נתונים.
DNNs הם בדרך כלל רשתות הזנה קדימה שבהן נתונים זורמים משכבת הקלט לשכבת הפלט מבלי לחזור אחורה.
בתחילה, ה-DNN יוצר מפה של נוירונים וירטואליים ומקצה ערכים מספריים אקראיים, או "משקלות", לקשרים ביניהם.
המשקולות והכניסות מוכפלות ומחזירות פלט בין 0 ל-1. אם הרשת לא זיהתה במדויק דפוס מסוים, אלגוריתם יתאים את המשקולות.
כך האלגוריתם יכול להפוך פרמטרים מסוימים למשפיעים יותר, עד שהוא יקבע את המניפולציה המתמטית הנכונה לעיבוד מלא של הנתונים.
רשתות עצביות חוזרות (RNNs), שבהן נתונים יכולים לזרום לכל כיוון, משמשות ליישומים כמו מודלים של שפות.
זיכרון גדול לטווח-קצר יעיל במיוחד לשימוש זה.
רשתות קונבולוציה (CNN) משמשות בראייה ממוחשבת.
CNNs יושמו גם למידול אקוסטי לזיהוי דיבור אוטומטי (ASR).
כמו ב-ANN, בעיות רבות יכולות להתעורר עם DNNs עם הכשרה "נאיבית".
שתי בעיות נפוצות הן התאמת יתר וזמן חישוב.
DNNs נוטים להתאים יתר על המידה משום שכבות ההפשטה הנוספות, המאפשרות להם למדל תלויות נדירות בנתוני האימון.
הסדרת (רגולריזציה) שיטות כגון "הגיזום היחיד" של איבננקו או דעיכת משקל ( רגוליזציה) או דלילות ( - רגוליזציה) ניתן ליישם במהלך האימון כדי לטפל בחלק משמעותי מהתאמת היתר.
לחלופין, הסדרת נשירה משמיטה באופן אקראי יחידות מהשכבות הנסתרות במהלך האימון.
זה עוזר לשלול תלות נדירה.
לבסוף, ניתן להגדיל את הנתונים באמצעות שיטות כגון חיתוך וסיבוב, כך שניתן להגדיל מערכי אימונים קטנים יותר כדי להקטין את הסיכוי להתאמת יתר.
DNNs חייבים לקחת בחשבון פרמטרים רבים של אימון, כגון הגודל (מספר השכבות ומספר היחידות לשכבה), קצב הלמידה והמשקלים הראשוניים.
סריקה של מרחב הפרמטרים בחיפוש עבור פרמטרים אופטימליים ייתכן שלא יהיה אפשרי בשל עלות הזמן ומשאבי החישוב.
טריקים שונים, כגון batching (חישוב גרדיאנט על מספר דוגמאות אימון בו-זמנית ולא דוגמאות בודדות) מאיצים את החישוב.
יכולות עיבוד גדולות של ארכיטקטורות ליבות רבות (כגון GPUs או Intel Xeon Phi) הביאו להאצות משמעותיות באימון, בגלל ההתאמה של ארכיטקטורות עיבוד כאלה למטריצה ולחישובי וקטור.
לחלופין, מהנדסים עשויים לחפש סוגים אחרים של רשתות עצביות עם אלגוריתמי אימון פשוטים ומתכנסים יותר.
זה לא דורש שיעורי למידה או משקלים ראשוניים אקראיים עבור CMAC.
ניתן להבטיח שתהליך האימון יתכנס בשלב אחד עם אצווה חדשה של נתונים, והמורכבות החישובית של אלגוריתם האימון היא ליניארית ביחס למספר הנוירונים המעורבים.
מאז שנות ה-2010, התקדמות הן באלגוריתמי למידת מכונה והן בחומרת המחשבים הובילה לשיטות יעילות יותר לאימון רשתות עצביות עמוקות, המכילות שכבות רבות של יחידות נסתרות לא ליניאריות ושכבת פלט גדולה מאוד באופן יחסי.
עד שנת 2019, יחידות עיבוד גרפי (GPUs), לעיתים קרובות עם שיפורים ספציפיים ל-AI, החליפו את המעבדים כשיטה הדומיננטית לאימון AI ענן מסחרי בקנה מידה גדול.
בשנת 2015 החלה גוגל להשתמש ביחידות (TPU) שפיתחה להאצת למידת מכונה של רשתות עצביות עמוקות, באמצעות תוכנת TensorFlow.
OpenAI העריכה את חישוב החומרה המשמש בפרויקטים הגדולים ביותר של למידה עמוקה מ-AlexNet (2012) ועד AlphaZero (2017), ומצאה עלייה של פי 300,000 בכמות החישוב הנדרשת, עם קו מגמה של זמן הכפל של 3.4 חודשים.
לפני מיליארד שנים או גיגה-שנה היא יחידת זמן בסולם פטא השווה ל-1,000,000,000 שנים (1,000 מיליון שנה).
המונח משמש בגאולוגיה, פלאונטולוגיה, גיאופיזיקה, אסטרונומיה וקוסמולוגיה פיזיקלית המתארת את מבנה היקום.
תקן ISO שואף להחיל תקן אחיד לשמותיהם של מקדמי היחידות (כדוגמת קילו לאלף, מגה למיליון, גיגה למיליארד וכו').
היחידות הללו נועדו לתאר גם מרווחי זמן, לדוגמה: ("במשך 2 Ga") וגם ספירה לאחור ("לפני 2 מיליארד שנה").
למידה שיתופית מקוונת היא פעילות שבה שני אנשים או יותר מתקשרים דרך האינטרנט כדי ללמוד או לחקור נושא מסוים וליצור לו משמעות, או כדי לשפר מיומנויות.
למידה זו נחשבת כמיומנות חיונית במאה העשרים ואחת .
למידה שיתופית מקוונת מאפשרת להרחיב את מעגל המשתתפים בלמידה במצבים שבהם לא ניתן להיפגש פנים אל פנים בגלל מרחק פיזי.
בגישה זו הלומדים מפתחים מיומנויות חברתיות ומיומנויות תקשורת, יכולות קוגניטיביות ומיומנויות חשיבה מסדר גבוה.
למידה שיתופית מקוונת היא חלק מלמידה שיתופית, אשר נכללת כאחת ממיומנויות המאה ה-21. הלמידה השיתופית ברשת מתאפיינת באינטראקציה, ביוזמה עצמית של הלומדים כחלק פעיל מתהליך הלמידה ובהבניית הידע.
האינטראקציה מתקיימת בין השותפים בתהליך הלמידה, כמו בינם לבין המנחה, לבין מקורות מידע אנושיים, כלומר מומחים בתחום הנדון.
מושגים דומים ללמידה שיתופית מקוונת הם למידה שיתופית נתמכת טכנולוגיה, למידה שיתופית ברשת, למידה שיתופית נתמכת טכנולוגיה, ולמידה שיתופית נתמכת מחשבים (Computer-supported collaborative learning, CSCL).
למידה שיתופית היא שיטת הוראה שהתפתחה בשנים האחרונות כמענה להטרוגניות של אוכלוסיות התלמידים בכיתה.
בפועל היא כוללת מספר צורות הוראה שנבדלות זו מזו במטרותיהן.
נקודת המוצא של הלמידה השיתופית היא ראיית היחיד כיצור חברתי.
הבסיס ללמידה שיתופית בנוי על שיתוף פעולה בין התלמידים במהלך המשימה הלימודית.
למידה שיתופית שואפת להגביר את ההשתתפות הפעילה של הלומד בתהליך הלמידה.
בלמידה שיתופית יש תלות הדדית בין חברי הקבוצה שנוצרת על ידי יחסי גומלין והידברות בין חברי הקבוצה.
בלמידה השיתופית יש אינטראקציה פנים אל פנים ואחריות אישית.
הדוגמאות הראשונות של שימוש של טכנולוגיה בהדרכה היו ביישום של טכניקות ביהביוריסטיות שהיו פופולריות באמצע המאה העשרים.
בשנות ה-70 הגישה הקוגניטיבית תפסה תאוצה בקרב מחנכים, ביחד עם טכנולוגיות שמשלבות מודלים של אינטליגנציה מלאכותית.
למידה שיתופית מקוונת נוצרה כאסטרטגיה עבור הפילוסופיות המתרחבות - קוגניטיביזם וקוגניטיביזם חברתי.
ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות הרשתות החברתיות והצורך הגדל של הפרט להבין ולהשתמש בטכנולוגיות אלו זימנו חוקרים מתחומים שונים לתחום הלמידה השיתופית המקוונת.
כיום משתמשים בלמידה שיתופית מקוונת בבתי ספר מקוונים ולא מקוונים ובקהילות העוסקות בהבניית ידע כגון ויקיפדיה.
פרויקט ENFI באוניברסיטת גאלדט – סטודנטים חרשים או כבדי שמיעה, סיוע בדיונים מבוססי טקסט ובכתיבה משותפת.
פרויקט CSILE באוניברסיטת טורונטו – הדמיית לימוד בבית ספר ללימוד אקדמי סביב בעיה מחקרית.
פרויקט המימד החמישי באוניברסיטת קליפורניה סן דייגו – שיפור כישורי קריאה ופתרון בעיות באמצעות מבוך הכולל חדרים נפרדים ומעודד שיתוף פעולה ושיתופיות.
בבסיס הגישה ללמידה שיתופית מקוונת עומדת תאוריית הלימוד החברתי של לב ויגוצקי המדברת על ידע כתוצר חברתי, ועל הפנמה של הלומד בעקבות האינטראקציה עם הסביבה התרבותית והחברתית.
ויגוצקי הוא גם אבי עקרון ה-Zone of proximal development, אזור היכולת הפוטנציאלית של הלומד, שבו הוא מסוגל לפעול באמצעות תיווך ותמיכה מצד אדם אחר.
בהקשר זה נתפסים הפרטים המשתתפים בלמידה חברתית כמי שמסוגלים לתמוך זה בזה, על פי הידע שלהם בכל תחום.
קהילת למידה כוללת ניהול דיונים, פתרון בעיות משותפות, למידה דיפרנציאלית על פי העניין של המשתתפים ועוד.
למידה שיתופית נתמכת טכנולוגיה מתחברת לתפיסות מודרניות הרואות בלמידה תהליך שמתרחש לא רק במוחם של הלומדים, אלא גם בניסיון המשותף שלהם.
הבסיס התאורטי של טכנולוגית למידה זו מצוי בתאוריה החברתית הפרקטית ובתאוריות למידה דיאלוגיות.
בלמידה שיתופית הדגש מושם על השפעת הלימוד הקבוצתי על הפרט, בעוד שבלמידה שיתופית מקוונת יחידת הניתוח הבסיסית היא הקבוצה, במובן של יצירת משמעות משותפת.
בלמידה שיתופית יש להבחין בין שיתוף פעולה (Cooperation) לשיתופיות (Collaboration).
בשיתוף פעולה אנשים מחלקים ביניהם את העבודה, בעוד שבשיתופיות הם מבצעים אותה יחד.
שיתופיות בפתרון בעיות משותף היא יצירת משמעות משותפת באמצעות דיון בדרך ליצירת תפיסה משותפת של הבעיה, בניגוד לייצוג נפרד של הבעיה הקיים בקבוצת לימוד מבוססת שיתוף פעולה.
למידה שיתופית מתאפיינת כפעילות שבה החברים בקבוצה נמצאים בתהליך דיאלקטי מפרה, שבו עצם האינטראקציה החברתית מכוננת למידה משמעותית.
למידה שיתופית מקוונת כוללת מאפיינים וכלים המאפשרים גיבוש קבוצה של לומדים ביחד לצורך פעילויות יצירתיות, חקירה אינטלקטואלית ואינטראקציה חברתית.
בין מאפייני הלמידה השיתופית המקוונת:
כתיבה משותפת - היכולת לכתוב במשותף תוכן, תוך קיום דיון על התוכן הנכתב ותוך יכולת עריכה והוספה.
חשובה מאוד גם היכולת לשמר באופן ממומחשב את כלל התהליך, הן לצורכי תיעוד והן לצורכי ביטולי עריכה הדדיים, חזרה לגרסה קודמת וכו'.
פורום – קיומו של דיון מרובה משתתפים, הגם שאינם נמצאים בכיתה אחת או במקום אחד, מתאפשר הודות לתוכנות פורום התומכות בכתיבת תוכן על ידי כל משתתף, יכולות תגובה הדדיות, ויכולות נוספות כגון ניטור וסטטיסטיקות שונות.
מערכות ויקי מאפשרות כתיבה משותפת + דיון בכלי אחד.
הוויקים תומכים בכתיבה משותפת בצורה די טובה, אם כי יכולת הדיון שלהם בדרך כלל נופלת בהרבה מזו של תוכנות הפורום הייעודיות.
הודעות בין אישיות וקבוצתיות - מערכות הודעות בין אישיות מאפשרות אינטראקציה ישירה יותר ומהירה יותר בין המשתתפים מאשר בדיוני פורום, כשמרביתן בנות שורה אחת, והן מספקות מידע על נוכחות (presence), על כתיבה בזמן אמת של משתתף מסוים, וכו'.
חקירה משותפת - כלי חקירה משותפת תומכים במחקר משותף של מספר משתתפים, ובין היתר תומכים בריבוי ערוצים המאפשר לנהל דיונים בנושאים שונים בתוך אותו תחום מחקר.
פתרון בעיות משותף, משמעות משותפת - זוהי המהות של למידה שיתופית מקוונת: היכולת להגדיר את הבעיה, לנהל את תהליך הפתרון ולהגיע לפתרון, כאשר כל זה קורה באופן משותף הוא ליבה של למידה שיתופית מקוונת.
בסוף התהליך נוצרת משמעות משותפת למושגים הנלמדים, שהיא לא בהכרח האמת האבסולוטית.
בהוראה הפרונטלית המורה אחראי על המתרחש בכתה, המורה מעביר את החומר באמצעות הרצאה, שאלות ומשוב.
בלמידה שיתופית מקוונת המורה עובר מהמרכז אל הרקע, המורה אינו מהווה צינור לתקשורת בין התלמידים ואינו מפיץ מידע.
תפקיד המורה להיות מנחה ויועץ.
כאשר התלות במורה מצטמצמת, נוצר חלל תפקודי ורגשי.
החלל הרגשי אמור להתמלא באמצעות מערכת חלוקת התפקידים בין הקבוצה והחלל התפקודי יתמלא על ידי השימוש הרב במדיה האלקטרונית כמגוון אדיר של ידע.
הנגישות לידע, פיתוח ראייה ביקורתית כלפי המידע המתוקשב וכן היכולת למצוא ידע איכותי ומתאים נשענת על מרצם ורצונם של התלמידים.
הלמידה השיתופית המקוונת מתקיימת בקבוצות קטנות, לרב בקבוצות של 4 - 8 תלמידים.
מספר התלמידים הקטן בתוך הקבוצה, מגדיל ומעלה את השפעתו ותרומתו של כל תלמיד לתהליך הלמידה.
הקבוצה הקטנה מהווה שינוי מההגדרה הרגילה, של כיתה בעלת 40 תלמידים ויותר, והיא מאלצת את התלמיד להתמודד עם תפקידים אחרים במהלך תהליך הלמידה.
מעבר לאינטגרציה החברתית המתקיימת בקבוצה, ישנה אחריות המתחלקת בין חברי הקבוצה ודורשת גמישות, התמדה ומוטיבציה לפעולות הלימודיות.
ההנחה כי הלמידה מתבצעת באופן עצמאי על ידי קבוצת הלומדים וכי תהליך הלמידה והבניית הידע של הפרט מתרחש כאשר הוא הופך שותף פעיל בתוך אותה קבוצת לומדים.
כל אחד מחברי הקבוצה אחראי על תהליך הלמידה וההתקדמות של הקבוצה; כל חברי הקבוצה צריכים לאסוף יחדיו את חומרי הלימוד, לקרוא אותם, לדון עליהם ולכתוב ביחד את הידע והתוצר המשותף.
הסנקציות המופעלות על הפרט במקרה של חוסר אחריות מטעם קבוצת העמיתים, גבוה לאין שיעור מהערת המורה.
לתלמיד יש אחריות כלפי עצמו, כלפי המטלה וכלפי חבריו.
לכל אחד מחברי הקבוצה תפקיד משמעותי בהתפתחות החברתית, הלימודית והקוגניטיבית שלו ושל עמיתיו, הוא משפיע עליהם ומושפע מהם.
ההתמודדות עם חומר הלימוד נעשית באופן עצמאי, כמעט ללא תיווך המורה.
התלמיד מתנסה בהגנה על עמדותיו, ניסוח הסברים לחבריו, וחיפוש משותף של מידע.
התלמידים מתנסים בקבלת ונתינת משוב בונה.
בשונה מהרצאות פרונטליות, הנערכות מול כיתה מלאה בשעות ומקום קבוע, הלמידה באמצעות מחשב איננה מצריכה תיאום של זמן ומיקום קבוע.
הלמידה יכולה להתרחש בצורה סינכרונית או א-סינכרונית בהתאם לסוג המטלה או דרישות הביצוע.
הסביבות הדיגיטליות מהוות מרחב תרבותי התומך במגוון אינטראקציות שיתופיות.
הן תומכות בקיום תקשורת של רבים לרבים (דוא"ל, צ'אט, ועידת וידאו וכדומה), בתיעוד ושיתוף, הן מאפשרות נגישות למקורות וכן שימוש בכלי חשיבה, יצירה ועיצוב מגוונים.
ישנן מגוון מתודות שיתופיות מתוקשבות כגון: חקירה של תופעה מדעית, שיתוף פעולה כצוות במשחק דמוי תוכנת למידה וכדומה.
מתודות אלו כוללות הערכת עמיתים ומשוב על תוצרי הלמידה, שיחות ודיונים קבוצתיים.
לכל מתודה מתאים סוג התקשרות שונה.
שטאל במאמרו מעלה מספר נושאים מרכזיים בהם עוסק תחום הלמידה השיתופית ברשת.
תחומים אלו נוגעים לתפקידים האפשריים של טכנולוגיית המחשב בתחום:
ההבניה השיתופית של הידע - לפי עיקרון זה מספקת הטכנולוגיה תמיכה לקבוצת הלומדים במסגרת תהליך חיפוש, העשרה והבנייה של הידע האישי והקבוצתי.
הטכנולוגיה יכולה לשמש הן כמאגר מידע להעשרת הידע והן כזיכרון דיגיטלי חיצוני בו נשמרים הרעיונות המתפתחים של הקבוצה, לרבות רעיונות חלקיים ולא מלאים אותם יוכלו חברי הקבוצה לשפר ולשכלל בתהליך הקבוצתי.
מאגר המידע בסביבות אלו יכול להיות רחב או מצומצם, החל מגישה ישירה ונרחבת למקורות מידע אינטרנטיים אינסופיים, דרך פורטלים ייעודיים (העוסקים בנושא ספציפי) וקבלת סיוע ממומחי תוכן שנמצאים מחוץ לכיתה הסטנדרטית, וכלה בגישה לחומרים ומקורות ספציפיים שמובנים בסביבה הלימודית הספציפית ורלוונטיים למטרת הלמידה המוצהרת.
תקשורת ואינטראקציה - לפי עיקרון זה תפקיד הטכנולוגיה הוא לספק ללומדים מרחב לקיום קשרים בין-אישיים ואינטראקציה חברתית ומקצועית.
יחסי הגומלין והתקשורת בין המשתתפים, נמצאים ביסוד תאוריית הלמידה השיתופית, הם מרחיבים את נקודת המבט האישית של הלומדים ויוצרים את הפרספקטיבה הקבוצתית לנושא.
בעזרת הטכנולוגיה יכולים הלומדים להביע דעה בכל שלבי התהליך.
כלומר, לתרום לתהליך את הידע האישי והרעיונות שלהם, ללבן מחלוקות, לקיים דיון, לבצע הערכת עמיתים ורפלקציה אישית.
שיתוף המידע באמצעות האינטרנט מתאפשר באמצעות מגוון רחב של תוכנות אפליקטיביות, כאשר הגישה אליהן מתאימה למגוון רחב של סוגי המשתמשים/הלומדים.
ניתן לשתף כל דבר שמשתמש אינטרנט מצא או יצר עם שאר העולם באונליין.
כלי הסימון החברתיים באינטרנט, מאפשרים לבנות מאגרים של מקורות אינטרנטיים או סימניות, להגדיר ולסווג אותם ולארגן אותם באמצעות שימוש בתגיות ולשתף אותם עם אחרים.
באופן זה, משתמשים עם תחומי עניין דומים יכולים ללמוד זה מזה, ללא מגבלת זמן ומקום, ולתרום באופן אקטיבי לשיתוף הידע ההולך וגדל.
יצירת חפצים מתווכים (Artifacts), סמלים, פעילויות או תוצרים - לפי עיקרון זה תפקיד הטכנולוגיה הוא להוות את הכלי שבאמצעותו תציג הקבוצה את נקודת המבט השיתופית ותייצר את התוצרים השיתופיים.
במסגרת זו תציג הסביבה כל העת את מצב "הידע המתפתח" והפרספקטיבה הקבוצתית.
כלומר הסביבה מסייעת לקבוצת הלומדים לתווך את הידע האחד לשני ולהדגים את תוצרי תהליך הלמידה (האישית כמו גם הקבוצתית), הדגמת הרעיונות נעשה בעזרת ארטיפקטים וסמלים שונים בתוך הסביבה כדוגמת; סיכום, תוכנית, יצירת אמנות, יצירה טכנולוגית, תוצר דיגיטלי שהוא תוצר גנרי של הסביבה וכדומה.
ניתוח האינטראקציה בין הלומדים - על פי עיקרון זה תפקיד הטכנולוגיה הוא לסייע בתהליך הערכת הלמידה השיתופית.
מאחר סביבות ממחושבות מתעדות את פעילויות השונות המבוצעות בהן, גם פעילות הלומדים בסביבה הממוחשבת מתועדת.
באמצעות מודלים לכריית נתונים מהרשת וניתוח הלוגים השונים ניתן לנתח את תהליכי הלמידה ואת האינטראקציות ויחסי הגומלין של הלומדים והקבוצה בתהליך יצירת הידע השיתופי.
בעשורים האחרונים התפתחו כלים שיתופיים מתוקשבים המאפשרים ללומדים לקיים אינטראקציות ברמות שונות.
להלן מספר דוגמאות לסביבות שיתופיות מקוונות:
סביבות שיתוף (Sharing): כגון בלוג (יומן רשת) ורשתות חברתיות כגון Facebook מספקות סביבות לשיתוף מידע באמצעות העלאת תכנים, הוספת קישורים ופרסום פוסטים.
המשתתפים בהן יכולים להגיב לתכנים אלו או להוסיף תכנים נפרדים משלהם.
סביבות לשיתוף פעולה (Cooperating): כגון הפורום הלימודי וקהילות מקוונות הפעילות באתרים ובמערכות סגורות שונות (דוגמת Classroom Google).משמשות כמקום מפגש ציבורי המאפשר לשתף פעולה ולנהל דיונים במצב סינכרוני ואסינכרוני באמצעות אינטראקציות בין אישיות וכישורי עבודת צוות, העלאת רעיונות, מתן משוב וביקורת, שיתוף בניסיון אישי וכדומה.
סביבות לניהול תכנים ולמידה שיתופית (Collaborating): כדוגמת Wiki וכלי Google (דוקס, סליידס וכדומה) מאפשרות ניהול משותף של משימות – הן יצירה משותפת של והן קיום אינטראקציה בין השותפים.
פלטפורמות אלו מאפשרות עבודה סינכרונית ואסינכרונית והן כוללות את האפשרות להגיב לעבודתו של האחר, לערוך אותה ולבצעבה שינויים.
ללמידה שיתופית באמצעות מחשב מספר יתרונות:
שיטה זו תורמת רבות ללומדים המשתמשים בה.
היא מחברת אותם למקומות ותרבויות שונות אותם לא הכירו.
תהליך הלמידה השיתופית יוצר אינטראקציה בין סטודנטים מרקעים תרבותיים שונים.
באחד המחקרים אשר התקיים לבדיקת יעילות והשפעת שיטת הלמידה השיתופית, מצאו כי דרך הדואר האלקטרוני הסטודנטים השתמשו בכמה אלמנטים שיתופיים, למשל: הסבר רעיונות, מחמאות, שיתוף העבודה, עידוד וקשרים אישיים וחברתיים שנוצרו.
אלמנטים אלו הוכיחו כי שיטת למידה שיתופית יכולה להוביל לתוצרים פוריים ומועילים באמצעות למידה הן אקדמאית והן חווייתית.
למידה שיתופית מובילה לרמות גבוהות של למידה, חשיבה ביקורתית, הבנה משותפת של התחום הנלמד, ושימור הידע הנלמד לטווח זמן ממושך.
למידה שיתופית מסייעת בנוסף לרכישת כישורים חברתיים, משפרת את התפישה החיובית לגבי חברי הקבוצה והחומר הנלמד ומסייעת בלכידות קבוצתית.
תנאים אלו משפרים את ההבניה החברתית של הידע ומאפשרים את התפתחות היכולות האישיות של הלומדים.
לגישה זו קיימים חסרונות המורכבים מהבעייתיות של למידה שיתופית וכן מהקשיים של למידה מתוקשבת:
בעיות באינטגרציה - עבודה קבוצתית מטבעה דורשת הסכמה של המשתתפים לגבי אופן פעילות הקבוצה.
לא לכולם מתאים סגנון העבודה, נוצרים "מנהיגים" טבעיים שלא תמיד מקובלים על שאר חברי הקבוצה.
יש סטודנטים עצמאיים אשר מעדיפים לפעול לבד ואינם משתפים פעולה בתהליך הלמידה השיתופית מאחר שהם מרגישים כי זה מפריע למערכת השעות שלהם והם מעדיפים לסיים מוקדם ולא להיות תלויים באחרים.
בעיות מול המחשב - חוסר במגע פנים מול פנים יכול לעורר תסכול וחוסר הבנה של המטלה, דרכי הביצוע, מציאת הביבליוגרפיה ועוד.
חוסר הזמינות של מורה עלול ליצור תסכול ורתיעה מן החומר הנלמד ומדרכי השגתו.
אופן הערכה - שיטות הערכה המקובלות לא תמיד יכולת להעריך תוצרים של חשיבה משותפת.
הערכה אמפירית ואובייקטיבית כמקובל בשיטת הבגרויות או בציוני האוניברסיטה, כוללת מבחן סטנדרטי לכולם.
מן הסתם, התוצר של קורס בלמידה שיתופית ממחושבת יהיה שונה ממבחן וידע "סגור" וחד משמעי.
יש ליצור כלים ודרכים להערכה של תוצרים אלו.
בלמידה מתוקשבת שיתופית, הציון מתחלק בין חברי הקבוצה הקטנה ובין חברי הכתה על סמך תגובותיהם, משוביהם והשתתפות פעילה בפורומים השונים.
מכאן שקשה מאוד למורה לאמוד את הציון בצורה המקובלת.
הערכת הסטודנטים המשתמשים בשיטה זו.
במקום בו לא היה ערך מספרי או מרכיב חשוב בציון, ירדה המוטיבציה של הלומד להתאמץ ולעבוד יחד.
ומאחר והיו קשיים טכניים או אחרים עם השיטה הא-סינכרונית, הסטודנטים העדיפו להתמקד בשאר המרכיבים האקדמאים של הקורס מאחר שלהם מרכיב בעל ערך רב לציון הסופי.
בעיות טכניות של המחשב - אשר לא תמיד ניתנות לתיקון או לוקחות זמן- דבר אשר יכול לעכב את האינטראקציה של הלומדים מרחוק ואף לגרום להתרופפות בתהליך הלמידה השיתופית.
בעיות עם התקשורת האסינכרונית - כמו כן במחקרים שונים יש דיווח על בעיות עם התקשורת האסינכרונית בקרב סטודנטים אשר נמצאים בצד השני של האוקיינוס.
פערי השעות ומערכות שעות הפוכות גרמו לעיכוב בתגובות והחלישו את האינטראקציה של הלומדים.
סטודנטים רבים נפגעו מהעובדה ש"מתעלמים" מהדואר שלהם ולא מגיבים להודעות – דבר אשר יוצר מצב של תסכול ואכזבה בקרב הסטודנטים המצפים לתגובה.
ומכאן ליצור שיבוש בתהליך השיתופי, במוטיבציה וברצינות של הסטודנטים השותפים.
מבין הבעיות הבולטות היא החיבוריות למחשב, ואף על פי שהגישה למחשבים השתפרה בעשורים האחרונים, היחס של מורים לשימוש במחשבים המחוברים לרשת ממשיך להיות מחסום למימוש הגישה פדגוגית.
מעבר לכך, מורים ומדריכים מגלים כי הזמן הדרוש לבקר את פעילות המשתתפים, להעיר הערות ולהעניק ציון על העבודה, יכול להיות גדול מהזמן הדרוש לפעילות כיתתית מסורתית.
המורים או המדריכים צריכים גם לתכנן את המשימה כך שתהיה מתאימה לפעילות בשיטה זו.
אם המשימה קלה מידי, קיים סיכון שעבודת צוות אינה הכרחית.
בנוסף, נדרשת הדרכה ראשונית עבור המשתתפים כיצד לעבוד בשיתופיות.
בעיה נוספת היא כתיבת יתר, שגורמת ליצירת שיתופיות "מזויפת".
כתיבת יתר שכזו עלולה לפגוע במנגנונים החברתיים, קוגניטיביים ורגשיים הקיימים במסגרת תהליך לימוד.
כמו כן, מדריכים או מורים נוטים להתפתות לשימוש בטכנולוגיה גם למשימה שאינה דורשת זאת בהכרח, וכתוצאה מכך מחשבים יכולים להוות מכשול לשיתופיות במקום תמיכה
למידה שיתופית מבוססת מחשב המתקיימת בצורה א-סינכרונית חסרה בדיאלוגים, וכתוצאה מכך מובילה לכישלונות הבאים לידי ביטוי בפן החברתי ופחות בפן הטכני.
אחד החסרונות נובע מהנחת יסוד שגויה לפיה אינטראקציה חברתית מתקיימת מאחר שהטכנולוגיה מאפשרת זאת.
אינטראקציה חברתית אינה תוצר של תשתית טכנולוגית המאפשרת אינטראקציות ושיתוף, אלא תוצר של גורמים שונים.
חיסרון נוסף מתקיים עקב הנטייה להגביל אינטראקציה חברתית לפן הנוגע ללמידה ומכוון תהליכים קוגניטיביים, בזמן שעידוד קיום אינטראקציות חברתיות נזנח הצידה.
חולשות אלו מתעצמות כאשר מדובר בלמידה מקוונת והשימוש בפלטפורמות להעברת מסרים כתובים כגון מיילים, וואטספ, פורומים, המשפיעים על האופן בו מסרים עוברים ומתורגמים.
כתוצאה מכך מושפעות מערכות היחסים בקבוצה.
סביבות טכנולוגיות באות לידי שימוש במסגרת ביצוע משימות, אך מדירות אינטראקציות חברתיות מחוץ למסגרת ביצוע המשימה.
לרוב, חברי הקבוצה אינם מוכרים אחד לשני ואין להם היסטוריה משותפת.
עם ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות תקשוב חינוכיות באינטרנט, מתפתחים במקביל גם כלים מתוקשבים חדשניים לניהול כיתה וירטואלית ולהעברת שיעורים סינכרוניים (בזמן אמיתי).
למידה סינכרונית, המתרחשת בזמן אמת, מתקיימת לאחר תיאום מוקדם במרחב ווירטואלי אשר סוכם מראש.
למידה מסוג זה יכולה להשלים את הלמידה הפרונטלית בכיתה או אף להחליפה במקרים מסוימים.
מורים המעוניינים לקיים מפגשי תרגול למתקשים, חזרה לקראת בחינה, למידה בחירום ועוד.
AnyMeeting: היא פלטפורמה בסיסית לקיום מפגשים סינכרוניים.
היתרונות המרכזיים של הכלי הם: תפעול ושימוש בקלות, ללא עלות וללא צורך בהתקנות מיוחדות.
ניתן גם להקליט את השיעורים עבור מי שלא יכול היה להיות בהם בזמן אמת.
Sookooroo: פלטפורמה חינמית לניהול קבוצת למידה סינכרונית.
מאפשר קיום שיעור סינכרוני, כולל שיתוף מצגות, גלישה משותפת ברשת.
Google Hangout: מפגש Hangout יכול לכלול עד ל-10 משתתפים (כולל המנחה).על המשתתפים להצטייד באוזניות, מיקרופון ומצלמת רשת.
ניתן לקיים את המפגש גם מהטלפון החכם או מהטאבלט.
כדי להתחיל במפגש, על המנחה להצטייד ברשימת כתובות ה-GMAIL של המשתתפים או להוסיפם מבעוד מועד למעגלים שלו ב-GOOGLE+.
למידה סינכרונית באמצעות מערכת Elluminate או Blackboard Collaborate: מערכת המאפשרת לקיים שיעורים סינכרוניים (בזמן אמת) באמצעות רשת האינטרנט.
המערכת מאפשרת תקשורת שיתופית קולית וטקסטואלית, שיתוף במידע מילולי, מצגות, אתרי אינטרנט, סרטונים, תמונות, מתן משוב אישי וכללי באמצעים מילוליים וגרפיים על ידי המרצה והסטודנטים, וכן תיעוד של השיעורים, אשר מוקלטים ונשמרים, וניתן לחזור אליהם ללא הגבלה ולשמוע אותם במועד מאוחר יותר.
כלים נפוצים של למידה שיתופית מתוקשבת א-סינכרונית.
לא ניתן לציין את עליונותו של כלי אחד על פני כלי אחר מכיוון שלכל אחד מאפיינים שונים ומטרות שונות.
כלים אלו יכולים להשלים אחד את השני לצורך הקניית פיגומים ללומדים בנושא טיפוח אסטרטגיות במכוונות עצמית בלמידה.:
פורום - "שיחה" בין הסטודנטים לבין עצמם, בשיתופו של המרצה או בלעדיו.
משתמשים בפורום כאשר יש צורך פדגוגי בקורס ליצור תקשורת שוטפת בין השיעורים.
למשל בקורס התנסות מעשית; בקורס בו יש מקום להבעת דעות בנושא מסוים, לדיון בשאלה או בבעיה; בקורס בו רוצים ליצור קבוצות עבודה הצריכות לתקשר בינן לבין עצמן, ועוד.
התהליכים המרכזיים המתרחשים במהלך פעילות בפורום הם: הקשה לוגית, הערכה, ארגון ותמיכה.
הפורום הוא כלי יעיל לצורך קיום דיונים ושיתוף רעיונות תוך שימוש נגיש שאינו דורש השקעת זמן מרובה.
יתרונותיו של הפורום הם פיתוח היכולת הרפלקטיבית, שבירת גבולות הזמן והמקום, גיבוש הקבוצה ויצירת קהילה לומדת, ניהול השיח על פי הצורך של הסטודנט, הקניית הרגלים של שימוש בטכנולוגיה ועוד.
מערכות ליצירה שיתופית פתוחה - מערכות מבוססות טכנולוגיית ויקי (שהשימוש המוכר ביותר שלה הוא ויקיפדיה) או מערכות כגון Google Drive ו-מיקרוסופט 365 המאפשרות כתיבה של מסמכים, מצגות וגיליונות אלקטרוניים בצורה מקוונת ושיתופית.
אפשר להשתמש בכל אלו כאשר יש צורך פדגוגי בקורס לספק מרחב של כתיבה שיתופית בו כולם יכולים לעבוד במקביל וליצור באופן משותף.
למשל כאשר רוצים לכתוב ולהגיש מטלה משותפת או לספק מרחב להערכת עמיתים.
התהליכים המרכזיים המתרחשים במהלך פעילות במערכת מבוססת טכנולוגיית ויקי הם: פיתוח ויצירה.
מערכת מבוססת ויקי משמשת ככלי יעיל לצורך פיתוח מסמך שיתופי ועם זאת נדרשת השקעת זמן מרובה ביחס לשימוש בפורום.
יתרונותיה של מערכות כאלו כוללים שבירת גבולות הזמן והמקום, גיבוש הקבוצה ויצירת קהילה לומדת, התאמה לגישה הקונסטרוקטיביסטית, הקניית הרגלים של שימוש בטכנולוגיה, העלאת המוטיבציה ללמידה ושיפור יכולת הכתיבה והעריכה.
בלוג - הוא כלי שמאפשר כתיבה אישית רפלקטיבית, מעין אתר אישי של הכותב, המאפשר תגובות של אחרים.
קיימים ברשת בלוגים מסוגים שונים אותם כולנו מכירים, וניתן לעשות בהם שימוש פדגוגי.
בניגוד לפורום, אין כאן שיחה שווה בין כל המשתתפים, אלא אדם אחד המוביל את השיחה והאחרים רק מגיבים (או לא).
כותב הבלוג יכול להיות מרצה או סטודנט.
חשוב לזכור כי בלוג יכול להיות גלוי לכל משתתפי הקורס או רק למרצה, על פי הגדרתכם.
משתמשים בבלוג כאשר יש צורך פדגוגי בקורס לספק מקום בו הסטודנט יהיה במרכז אבל יקבל תגובות של אחרים או של המרצה.
למשל התייחסות לסוגיה חשובה או למאמר, או ליווי תהליך עבודה אישי (כמו התנסות בהוראה).
יתרונותיו של הבלוג דומים לאלה של מערכות ליצירה שיתופית פתוחה.
למידת חיזוק מרובה סוכנים ) היא תת-תחום של למידת חיזוק, ונמצאת על קו התפר בין בינה מלאכותית למערכות מרובות סוכנים (אנ').
מחקר בתחום מתמקד בהתנהגותם של סוכנים המתקיימים במקביל בסביבה משותפת.
כל סוכן עושה פעולות לקידום האינטרסים שלו; בסביבות מסוימות אינטרסים אלו מנוגדים לאינטרסים של סוכנים אחרים, וכיוצא מכך נוצרת דינמיקה קבוצתית מורכבת.
למידת חיזוק רב-סוכנים קשורה קשר הדוק לתורת המשחקים ובמיוחד לתת-תחום של משחקים חוזרים.
המחקר בתחום משלב את השאיפה למציאת אלגוריתמים אידיאליים שממקסמים את התגמולים עם מערכת מושגים סוציולוגית.
בעוד מחקר בלמידת חיזוק של סוכן יחיד עוסק במציאת האלגוריתם שמקבל את מספר הנקודות הגדול ביותר עבור סוכן אחד, מחקר בלמידת חיזוק מרובת סוכנים מעריך ומכמת מדדים חברתיים, כגון שיתוף פעולה, הדדיות, שוויון, השפעה חברתית, שפה ואפליה.
למין דיאק הוא כדורגלן סנגלי המשחק בעמדת הקשר האחורי.
דיאק גדל באקדמיית הנוער של התאחדות אוסלו בסנגל, ועבר למועדון המקדוני ק.פ.
שקופי ב-7 ביוני 2019, כשחתם על חוזה לשנתיים.
ב-11 באוגוסט 2021, לאחר 2 עונות בקבוצה המקדונית, עבר דיאק לקבוצת טולזספור מליגת המשנה הטורקית.
ב-25 יולי 2022 חתם אנקרגוג'ו מהליגה הטורקית.