tomron87/hebrew-wikipedia-sentences-corpus huggingface dataset:
למושג חשיבות רבה בדיסציפלינות רבות ובמיוחד בחינוך וניהול, מאחר שהוא מתייחס לאינטראקציה בין האינדיבידואלים וסביבתם.
למידה שיתופית מאפשרת לכל לומד לבטא את עצמו בתוך קבוצה ומאפשרת לו ליצור קשרים חברתיים בתוך אותה קבוצה.
על מנת שלמידה שיתופית תהיה מוצלחת יש לוודא כי המשתתפים מבינים מהם יעדי הלמידה ומסכימים עם יעדים אלו.
כל מטלה לימודית צריכה להיות מלווה בהוראות ברורות.
אם מחלקים את הכיתה או את הלומדים לקבוצות יש לוודא כי החלוקה היא לקבוצות הטרוגניות.
כמו כן, יש להגדיר לוחות זמנים ברורים וסבירים המאפשרים ללומדים מספיק זמן על מנת להשלים כל מטלה.
לפי לזרוביץ ופוקס (1987) הלמידה השיתופית מתבטאת בעקרונות הבאים:
התלמיד הוא יצור חברתי לומד מיסודו ויש לפתח בו יכולת חברתית, תקשורת אנושית ושיתוף פעולה: התלמידים מופעלים תוך מימוש התנהגויות שיתופיות בתוך הקבוצה ונדרשים להפעיל מיומנויות של תקשורת בין אישית כמו דיון, הקשבה, סובלנות, האזנה, ויתור ועוד.
התלמידים שונים זה מזה מבחינת המין, הרקע, הרמה השכלית.
כל תלמיד הוא בעל ייחודיות משלו: הלמידה השיתופית מאפשרת הרכבים שונים של קבוצות הטרוגניות והומוגניות.
הלמידה השיתופיות מאפשרת מפגש בין תלמידים שונים.
בתהליך הלמידה השיתופי כל תלמיד יכול לתרום לקבוצה ויתקדם בהתאם לכישוריו.
למידה משמעותית מתרחשת רק כאשר הלומד משתתף באופן פעיל בתהליך הלמידה: ללומד יש אפשרות לבחור בדרכי הלמידה או במשאבי הלמידה או בכולם יחד לפי התעניינותו.
הלומד יהיה פעיל על ידי הצגת תוצר ופרשנותו.
התלמיד יממש את הפוטנציאל הטמון בו בסביבה לימודית תומכת, מעודדת ובאקלים חברתי חיובי שמתפתח כאשר התקשורת היא רב כיוונית: הלמידה השיתופית מתרחשת בתוך קבוצות לימודיות קטנות שבה המורה מעודד ערוצי תקשורת רבים: בין המורה לבין התלמיד, בין המורה לקבוצה ובין התלמידים עצמם.
בקבוצה יש לכל תלמיד אפשרות מרבית לבטא את כישוריו באופן מילולי, יצירתי או אחר.
בקבוצה שיתופית התלמיד תורם לקבוצה ידע והתייחסות, והוא מקבל משוב המחזק את דימויו העצמי.
העדר שיתוף פעולה מוגדר כמצב שבו היחיד/ה משיג מטרות אישיות בעזרת אמצעים אישיים (מלבן שמאלי עליון בתרשים).
מדגישים שבמצב כזה כמעט אין התנהגויות שיתופיות לימודיות.
המורה מרשה לשוחח ונותן לגיטימציה להדברות כל שהיא.
לדוגמה כאשר התלמיד קורא, עונה על שאלה.
שיתוף פעולה מינימלי מתקיים כאשר היחיד/ה נעזר באמצעים, תוצרים המשותפים להשגת מטרות אישיות, או על ידי הבעת דעה, חוויה ועמדה.
שיתוף פעולה מסוג זה מכונה באנגלית Sharing.
הדגישו שבשיתוף פעולה מסוג זה יש רמת שיתופיות נמוכה.
לפי המודל הזה התלמידים פועלים סביב אמצעי משותף, שהוא בדרך כלל כלי עזר לימודי.
למשל, הם קוראים יחד בטקסט משותף, מתחלקים באותם כלים (כלי ניסוי מעבדתיים, מכשירים ועוד).
כאן האמצעי משותף לכל חברי הקבוצה, אך הפעילות היא יחידנית ועצמית.
שיתוף פעולה מתקדם יותר מתקיים כאשר על העמיתים מוטלת מטרה משותפת וכל עמית/ה מבצעאת חלקו במשימה בעזרת אמצעים אישיים.
שיתוף פעולה מסוג זה מכונה באנגלית Cooperation.
הדגישו שבשיתוף פעולה מסוג זה יש רמת שיתופיות בינונית.
לפי המודל הזה קיימת שיתופיות בתוצרים מושם הדגש על התוצר המשותף.
תוצר משותף יכול להיות סך כל התוצרים האישיים או תוצר חדש של חברי הקבוצה.
התלמידים המתבקשים ליצור תוצר אחד משותף לכלל הקבוצה צריכים לפעול ברמה מסוימת של תקשורת ומיומנויות לימודיות ובינאישיות, אשר בלעדיהן לא ניתן יהיה להשלים את המשימה ולהגיע לתוצר משותף.
ובכך לפי המודל הזה המשימה השיתופית נוצרת כאשר אין אדם אחד יכול להשלים את המשימה לבד, אלא כל תלמיד אחראי על חלק מסוים במטרה להגיע לתוצר קבוצתי סופי.
בתוך התחום של למידה שיתופית התפתחו גישות רבות, והן נבדלות זו ברמת השיתופיות שהן דורשות.
ישנן גישות שבהן החומר מוגדר מראש, וכל שנדרש מהלומדים הוא לעבד את החומר ולהיות בקיאים בו.
גישות אחרות פותחות בפני הלומדים מרחב של דיון וחקר ללא הגדרה של התוצאה הסופית, השיטות הבאות מהוות ייצוג של אופני עבודה מרכזיים:
הצגת חומר הלימוד על ידי המורה באופן פרונטלי.
חלוקת דפי עבודה וחומר מסייע לצוותים הטרוגניים של ארבעה תלמידים, אשר הורכבו מראש על ידי המורה.
חברי הצוות נעזרים בחומר הלימודים ועוזרים אחד לשני להבין את הנושא הנלמד על ידי דיונים ותיקון טעויות.
מתן בוחן אישי לתלמידים (אחת לשבוע).
מתן ציון אישי המעיד על התקדמותו היחסית של התלמיד.
נקודות התלמיד נתרמות לקבוצתו כדי לעודד תלמידים להשקיע ולהגיע לרמת שליטה טובה יותר
פרסום תוצאות ומתן הכרה לצוות המצטיין.
אחד השימושים הפדגוגיים של למידה משותפת הוא "ג'יגסו" או "תצרף".
המונח נלקח בהשאלה מ-Jigsaw puzzle - שיטה בה מחלקים את הנושא הנלמד למספר תחומי משנה, ומטילים על כל תת-קבוצה ללמוד תחום אחד, וללמד את כלל הקבוצה את התחום הזה.
בשיטה זו נעשה שימוש בהוראת עמיתים.
מימוש נוכחי לשיטה זו החל בשנות ה-70 של המאה ה-20. תלמידי הכיתה חולקו לקבוצות המונות כ-5 תלמידים (ארונסון, א' סטפאן, ק' סייקס, י' בלייני, נ' וסנאפ, מ-1978, מתוך ריץ, 1996).
כל קבוצה מקבלת אותה משימה, את מטלת הלימוד מחלקים לחלקים כמספר חברי הקבוצה, על כל חבר בקבוצה מוטל חלק אחד של המשימה הלימודית הכוללת.
בשלב השני מכנסים יחד מכל הקבוצות את כל התלמידים שקבלו חלק מסוים מהמטלה לקבוצת התמחות והם לומדים יחד את הקטע שלהם, על קבוצת ההתמחות לוודא שכל אחד מחבריה מבין ויודע את הקטע על כל הבטיו.
אם יש צורך - ניתן להיעזר בתרגיל קבוצתי המפתח תקשורת בין אישית, הקשבה לאחר ומתן עזרה במסגרת קבוצתית (סלבין, 1986).
התלמידים חוזרים לקבוצות האם שלהם ומתחילים בהוראת עמיתים, כך לומדים כל חברי הקבוצה את כל החומר.
חלוקת הכיתה לקבוצות אם הטרוגניות של 4–5 תלמידים ומתן משימה לימודית כוללת וזהה לכל הקבוצות, המתחלקת למספר החברים בכל קבוצה.
כל חבר קבוצה מקבל מספר מ-1 עד 5 על פי תתי הנושאים של המשימה הכוללת.
קבוצות מומחים - כל התלמידים שבחרו אותו תת-נושא מתקבצים לקבוצות חדשות.
בקבוצות אלה התלמידים לומדים באופן מעמיק את הקטע המסוים שלהם, כדי להורותו לאחר מכן בקבוצות האם.
הוראה בקבוצות האם - כל מומחה מגיע לקבוצת האם שלו ומלמד את נושא התמחותו.
לאחר שכל הצוות הסביר את הנושאים, מתנהל דיון משותף להבהרת כל החומר.
מבחן אישי - כל תלמיד נבחן על החומר כולו.
מתן משימה לימודית אחת לכל קבוצת התלמידים על ידי המורה
כל תלמיד מקבל חלק אישי בפעילות הקבוצתית המותאם לרמתו האישית כדי להיות שותף פעיל במשימה, וליצור מוצר קבוצתי משותף.
השיטה מאופיינת על ידי חלוקת הכיתה לקבוצות הטרוגניות קטנות, ומורכבת משישה שלבים:
בחירת נושא לימוד והתארגנות התלמידים בקבוצות - המורה מציג נושא כללי, ובמקביל התלמידים מעיינים במקורות שונים של מידע ומציעים תתי נושאים השייכים לנושא הכללי.
לאחר מכן התלמידים מצטרפים לקבוצות הטרוגניות לפי קבוצות העניין.
תכנון המשימה הלימודית - כל קבוצה מתכננת את המחקר, תוך חלוקת העבודה בין חברי הקבוצה, דרך ומטרת עבודתם.
ביצוע התכנון - איסוף המידע, סיכומו והחלפת מידע בין התלמידים בדרך של דיון וניתוח נתונים.
הכנת דין וחשבון קבוצתי - חברי הקבוצה קובעים מהם הדברים העיקריים שברצונם להציג לחברי כיתתם.
הצגת עבודות הקבוצות בפני הכיתה - כל קבוצה מציגה את עבודתה לפני הכיתה.
הערכת הידע של התלמידים על ידי מבחנים שהתלמידים שותפים בהרכבתם.
בשיטת החברותא, הכיתה מחולקת לזוגות הטרוגניים אשר לומדים ביחד חומר לימודי מסוים, כאשר הלימוד נעשה בארבעה שלבים:
שלב תרגול אישי, בעזרת קלפי מידע ותרגול אישי הכוללים גם את התשובות.
חלוקה לזוגות הטרוגניים ולימוד בעזרת כרטיסי מידע משותפים.
כדי לדרבן את בני הזוג לשיתוף פעולה פורה, ניתן תגמול בסוף הלמידה לזוג ששיפר את הציון הראשוני, בדרך כלל נעשה על ידי העלאת הציון באופן משמעותי לשני בני הזוג (כהן, 1995).
התנאי הראשון ללמידה שיתופית הוא קיום מטרה בקבוצת למידה בבית הספר, תהליך הלמידה משמעותי למורה ולמשתתפים ונחשב כמטרה ואילו בקבוצות למידה באקדמיה או בעולם העסקים, התוצר הסופי הוא המשמעותי.
התנאי השני הוא התכוונות לטובת מכוונות מטרה על פני מכוונות חברתית.
בקבוצה צריכה להתפתח אינטראקציה ותלות חיובית.
רק קשר חיובי ולא "טרמפיסטי" של המשתתפים יוביל לסינרגיה חיובית, שהיא הרווח של הקבוצה מן הפעילות המשותפת.
התנאי השלישי - דרך קבלת ההחלטות - בצורה קבוצתית לאחר דיון והעלאת הדילמות.
למורה יש תפקיד כמכוון ותומך ולא כבעל הסמכות הסופית.
התנאי הרביעי - התפתחות הקבוצה - כל קבוצה ובתוכה כמובן גם קבוצת למידה שיתופית עוברת במהלך "חייה" הקבוצתיים ארבעה שלבים:
שלב הערכה הראשונית ועיצוב מסגרת פעולה בסיסית.
שלב הקונפליקטים, תחרויות והכרה של השוני בין המשתתפים.
הסכמה וקונצנזוס לגבי אופן הפעולה בהתאם למטרה.
יצירת המבנה הסופי של המוצר, דרישת הלמידה, ונורמות הביצוע.
ללמידה שיתופית יש יתרונות רבים:היא מזמנת מעורבות והשתתפות פעילה של כל אחד מחברי הקבוצה כל חבר בקבוצה תורם בהבניית הידע.
השיח המתקיים תוך כדי הלמידה השיתופית יכול להעצים ולתגבר את חווית הלמידה האישית ואיכותה ולהביא לריבוי רעיונות ולשינוי תפיסות ועמדות למידה שיתופית בקבוצה מובילה את הלומד לקבל אחריות לביצוע המשימה, ושיפור היחסים החברתיים ובמיוחד ילדים שמוצאם מסטטוס שונה ומסייעת להעלאת ערך העצמי של הפרט.
למידה קבוצתית מזמנת היכרויות חדשות או העמקה של היכרות קיימת, מגבירה את הסיכוי להנאה ומאפשרת, פעמים רבות, גם למופנמים וגם למוחצנים למצוא את עצמם ולבוא לידי ביטוי באופן שלא מתרחש בלמידה עצמית.
למידה בצוות מאפשרת לחברים לתרום ולבטא את עצמם מתוך החוזקות והמוטיבציות האישיות שלהם ולהביא להרחבת היכולות של כל אחד דרך האינטראקציה המשותפת באופן שלא היה מתרחש בלמידה עצמית.
אנשים הם יצורים חברתיים, הצורך להיות חלק ממשהו גדול יותר הוא כח מניע שמסייע מאוד ללמידה קבוצתית ויכול לגרום לנו ללמוד יותר מאשר אם היינו לבדנו.
הרבה גישות תאורטיות לתקשורת מקוונת הניחו היעדר רמזים לא מילוליים, אשר גורם לרמה פחותה של תקשורת חברתית רגשית מאשר תקשורת פנים אל פנים (Amichai-Hamburger & McKenna, 2006; Shonfeld, Ganayem, & Hoter, 2006; Walther, 2011).
במידה והנחות אלה היו נכונות, התקשורת המקוונת הייתה סביבה לא טובה לפיתוח רמת האמון והיחסים בין קבוצות רב-תרבותיות.
תקשורת מקוונת עשויה לעזור, להתגבר ולהפחית את תחושות האיום והחרדה בין קבוצות רב-תרבותיות שונות הנמצאות באינטראקציה, וזה מהווה דרך נוספת שבה גלומים יתרונות בתקשורת מקוונת עבור מגע בין חברים בקבוצה הטרוגנית.
גורם מרכזי נוסף שמשפיע על סיכוייה של תקשורת מקוונת לעורר מגע בין-קבוצתי יעיל מסתמך על תיאורית "עיבוד המידע החברתי" SIP) - Social Information Processing).
המשגות תאורטיות חדשות של יחסי גומלין בתקשורת מקוונת מציעות הערכה מחודשת של היכולת של תקשורת כזו לייצר יחסים חיוביים וחברתיים-רגשיים.
תיאורית SIP בתקשורת המקוונת (Walther, 2011) מתארת את ההבדל בין מפגשים מקוונים ומפגשי פא"פ כקשור יותר לקודים תקשורתיים ולקצב החלפת המידע מאשר להבדל המוחלט בין היכולות של שתיהן לתמוך בפיתוח מערכת יחסים.
כל זאת, מכיוון שתקשורת מקוונת כוללת תקשורת לא מילולית מועטה, כאשר המשתמשים בה חייבים להשתמש בשפה מבוססת-טקסט כדי להביע רמזים חברתיים-רגשיים חשובים.
תיאורית SIP טוענת שהמשתמשים בתקשורת מקוונת, למעשה, עושים את ההתאמות האלה.
מחקר אמפירי הראה שהמשתמשים בתקשורת מקוונת מביעים רמה שווה של מידע יעיל כשהם משתמשים בטקסט כמו שעושים משתתפים פא"פ כשהם משתמשים בכל המערך של שפה, קול ורמזים של תנועות גוף (Walther, Loh & Granka, 2005).
המאה ה-21 חוללה שינויים בכל היבט של החיים באמצעות טכנולוגיה הנמצאת בכל מקום ומדיה חברתית מבוססת אינטרנט.
השימוש בסביבות Web 2.0, יצירת מידע ושיתוף במדיה המקוונת, מתרחש במהירות ובעוצמה והשפעתו על החינוך ועל תהליכי ההוראה משמעותיים.
המרחק בין תרבויות ויבשות הצטמצם, העולם הופך לשטוח יותר, וצוותי עבודה בינלאומיים רב-תרבותיים הפכו למציאות יומיומית בעסקים גלובליים, לכן נדרש לרכוש ולפתח מיומנויות של למידה שיתופית מקוונת
למידה שיתופית מקוונת מתוארת כפעילות שבה שני אנשים או יותר מתקשרים באופן מקוון כדי ללמוד או לחקור נושא מסוים וליצור לו משמעות, או כדי לשפר מיומנויות.
היא כרוכה באינטראקציה בין הלומדים ובתקשורת חברתית או מקצועית המתאפשרת על ידי הנגישות והתקשורתיות שהרשת מזמנת.
למידה כזאת מתאפשרת כיום בדרכים חדשות הודות לשימוש בטכנולוגיות המידע והתקשורת שמקדמות עבודה שיתופית ומובילות ליצירת ידע שיתופי, ולכן נחשבות כמיומנות חיונית במאה ה-21. למידה שיתופית מקוונת מאפשרת להרחיב את מעגל המשתתפים בלמידה במצבים שבהם לא ניתן להיפגש פנים אל פנים בגלל מרחק פיזי או תרבותי.
האינטראקציה בין המשתתפים במסגרת זו תורמת להרחבת הידע על ידי חשיפה למידע חדש ולמגוון תרבויות ולהצמחת רעיונות יצירתיים הלומדים מפתחים מיומנויות חברתיות ומיומנויות תקשורת, יכולות קוגניטיביות ומיומנויות חשיבה מסדר גבוה.
למידה שיתופית מקוונת עשויה להעלות את האמון ואת שיתוף הפעולה בין חברי הקבוצה ואף ליצור קשרי חברות ביניהם.
אפשר לגשר באמצעותה על פערי תרבויות ולקיים אינטראקציות בין מוסדות שונים, והיא מחזקת את האינטראקציה של הלומדים עם סביבתם.
הלמידה השיתופית מניעה את התלמידים למידה פעילה מבחינה רגשית–חברתית, קוגניטיבית ומטא–קוגניטיבית.
היא מעודדת שיח לוגי, עיבוד מידע במסגרת קבוצה חברתית והבניה משותפת של הידע הנלמד.
הבנת הקשר בין הלמידה השיתופית בקבוצות קטנות לשיפור ההישגים הלימודיים מובאת לנו על ידי הגישה הנאו-ויגוצקיאנית, ויגוצקי (1978; ריץ', 1996) טען שכתוצאה מהאינטראקציה בין התלמידים בקבוצות הקטנות, הילדים רוכשים מיומנויות ומגיעים להבנה עמוקה שלא יכלו להשיג בעצמם.
על פי ויגוצקי, האינטראקציה החברתית שנוצרת בקבוצות הקטנות מביאה לצמיחה קוגניטיבית בקרב התלמידים ומובילה לשיפור בהישגים הלימודיים (ריץ', 1996).
אישוש טענה זו ניתן למצוא מניתוח מטה - אנליטי של 122 מחקרים שביצע דויד ג'ונסון ואחרים (1981; שרן, 1989), אשר מצא כי ללמידה השיתופית יתרון בולט על פני הלמידה היחידנית, ועל פני שיטות ההוראה המדגישות תחרות בין התלמידים, לשם הגברת ההניעה שלהם.
עוד מצאו החוקרים כי הלמידה השיתופית יעילה יותר כאשר אין עידוד לתחרות בין הקבוצות השונות בכיתה (שרן, 1989).
התאורטיקנים של הלמידה השיתופית תמימי דעים כי הלמידה השיתופית משפרת את מערכות היחסים בין התלמידים, את תחושת השייכות של התלמידים לכיתה ואף גורמת להעלאת הדימוי העצמי של התלמידים.
הוכחה לכך מהווה ניתוח ממצאים של 21 מחקרים שערכו מילר ודווידסון-פודגורני (1978; ריץ,1996) הבדקו את השפעתה של שיטת הלמידה השיתופית על היחסים החברתיים והבין עדתיים.
הניתוח אישר וחיזק את ההשפעה החיובית של הלמידה השיתופית בין הקבוצות, בעקבות תלות הדדית הנוצרת בין חברי הקבוצה (ריץ', 1996).
מסקירת מחקריו של סלאבין (1983; שרן, 1989) הוסקה מסקנה אחת ברורה המאששת אף היא את טענה זו, לפיה הלמידה השיתופית, מובילה לשיפור בדפוסי החברות בין בני העדות בכיתה (שרן, 1989).
עוד נמצא, מסקירת 14 מחקרים, כי יש נטייה חיובית לעלייה בדימוי העצמי של התלמידים אשר למדו בכיתות השיתופיות (הרץ-לזרוביץ ופוקס, 1987).
מסקנותיהם של מרבית המחקרים אשר דנו בשיטה השיתופית מעידים כי האקלים החברתי משתפר וישנה ירידה במידת המתח והתחרות בין התלמידים, וההתנהגות השיתופית נפוצה בכל הבחינות (ריץ, 1996).
שילוב ילדים עם צרכים מיוחדים
מרבית המחקרים אשר עסקו בשילוב החברתי של הילדים בעלי צרכים מיוחדים בכיתה, מצביעים על הפוטנציאל הרב שיש ללמידה השיתופית על העלאת המקובלות החברתית של ילדים אלה, המשולבים בכיתות הרגילות.
הממצא המשמעותי ביותר שנמצא בתוך מחקרים הוא שהילדים בעלי הצרכים המיוחדים בכיתות הלמידה השיתופית דיווחו על עלייה גדולה במספר "חברים שהיו רוצים לעבוד עימם" (הרץ-לזרוביץ ופוקס, 1987).
ללמידה שיתופית כתהליך למידה ישנן יתרונות בולטים, אך קיימים גם מספר חסרונות.
חסרונות שיטת הלמידה השיתופית באים לידי ביטוי בעיקר באופייה החדשני.
תחום הלמידה השיתופית חורג מעט מן הנורמה של הלמידה הקלאסית.
שינוי סגנון ההוראה יכול לגרום ללומד להרגיש מאוים הן מסיבות חברתיות והן מחוסר הבנת עקרונותיה של שיטה זו.
על מנת להתגבר על קשיים אלו רצוי להקים קהילת לומדים אוהדת ולהסביר ללומדים את המאפיינים, העקרונות והפוטנציאל הטמונים בה.
למידה שיתופית יכולה להתבצע בכלים חדשים.
"תהליכי תקשורת בין לומדים נחקרו לעומק בסביבות למידה מסורתיות שבהן הלמידה השיתופית התקיימה פנים-אל-פנים.
טכנולוגיות למידה מתקדמות ובראשן האינטרנט עשויות להביא עמן שינוי משמעותי בתצורה ובמהלך של הלמידה בקבוצות.
הלמידה אינה מוגבלת למקום ולזמן, פעולות פנים-אל-פנים המתנהלות בו-זמנית המאפיינות עבודה בקבוצה מסורתית אינן קיימות עוד; התקשורת הבין-אישית מתבצעת באמצעות כלים טכנולוגיים.
הדבר מאפשר לחברי הקבוצה למלא תפקידים שונים ואף להופיע בזהויות שונות על-פי מצבים משתנים.
אופייה הא-סינכרוני של התקשורת מאפשר לחברי הקבוצה לדון בינם לבין עצמם תוך אפשרות של הכנה וניסוח מראש של המסרים, ללא לחץ המאפיין מפגש תקשורתי פנים-אל-פנים."
ברשת האינרנט קיימים כלים רבים המשמשים ללמידה שיתופית ברשת, הן בצורה סינכרונית והן בצורה א סינכרונית, בהם:
a.nnotate, כלי שיתופי און ליין המשמש לעריכה ולאינדוקס של מסמכים ותמונות.
etherpad, כלי זה משמש כפתק קבוצתי אותו ניתן לערוך במקביל על רשת האינטרנט ולראות את ההוספות והערות של כל חברי הקבוצה.
twiddla, כלי המאפשר צירוף של הערות על גבי מסמכים ונתינת הערות.
דבר החיוני במהלך שיעורים סינכרוניים למשל בו המרצה רוצה לתת הערות על שקף ספציפי עליו מדברים
תפקיד המורה מקבל משמעות נוספת בלמידה שיתופית.
תפקידו של המורה בהוראה המסורתית משתנה עם הפיכת התלמידים ללומדים עצמאיים בסביבה מתוקשבת.
מתפקיד "מוביל הוראה" לתפקיד שבו "התלמיד במרכז".
מאחר שהמורה אינו ממלא תפקיד של "יוצק הידע", הוא אינו עומד לפני התלמידים ומרצה, התלמידים ניזונים ממידע אותו הם מקבלים דרך הסביבה המתוקשבת שבה הם פעילים.
מכאן, שהמורה יכול לקבל תפקידים שונים במהלך שיעור בכיתה.
הוא יכול למלא תפקיד של "מדריך מהצד", או תפקיד של "מנהיג מבפנים" במצב זה הוא גם מפקח על התקדמות התלמידים ועוזר להם באופן פעיל לסנתז את דעתם, שומר על התהליכים הדינאמים המתרחשים בכיתה בין הלומדים בקבוצות השונות.
תוך כדי שיעור המורה אמור לשים לב לאינטראקציות המתרחשות בשלושה מישורים: א.
בכל אחד מהם האינטראקציה עם הלומדים היא שונה.
ערנות מצד המורה למתרחש בכיתה בזמן למידה שיתופית ברשת תוביל לכך שידע לזהות מצבים שבהם התערבותו נחוצה, וידע לתת את התמיכה הנדרשת במידה המתאימה.
לדוגמה: כאשר קבוצה אינה מתקדמת או חשה תסכול, בייחוד כאשר קיימת קבוצה הטרוגנית המורכבת מתלמידים עם ידע קודם הלומדים יחד.
או כאשר יש תלמידים שבאופן מכוון מעכבים את התקדמות הקבוצה.
המורה ידע לספק תמיכה שתפחית את רמת הלחץ והתסכול, יעודד את תלמידיו ויטפח בהם מוטיבציה אוטונומית.
כך יוכל לטפח את תלמידיו לפיתוח הישגים להשכלה גבוהה ויעודד שיתוף פעולה ביניהם, דבר שלעיתים קרובות מקדם למידה גדולה יותר.
על המורה לגלות משנה זהירות מהתערבות מוגזמת בתהליך הלמידה, דבר שעלול לשבש וליצור תלות הדדית (כהן, 1994) ולעיתים אף להגדיל את זמן ביצוע המשימה של התלמידים עובדה הנובעת לעיתים מבעיות משמעת או כשהמורה מתעכב בהסבר לקבוצה מסוימת, משמע הדבר שהתקדמותו של פרט אחר נפגעת.
על מנת לפתח את מיומנויות המורה בצורה המקצועית והטובה ביותר, על המורה לעבור פיתוח מקצועי מתאים, לרכוש כלים לניהול כיתה שבה יש התייחסות לניהול זמן נכון, עם התייחסות למצב הפרט, הקבוצה והמליאה.
למידה פעילה היא שיטת הוראה בה הלומד מעורב בתהליך הלמידה בפעילות התנהגותית כלשהי.
הלמידה הפעילה התפתחה בהתאם לגישה הקונסטרוקטיבית וגישת עיבוד המידע.
היא שונה מאופן ההוראה המסורתי בחינוך הפורמלי, שבו המורה או המרצה מדבר מרבית השיעור בעוד שהתלמידים נותרים פסיביים, אלא מתבססת על הבניית הידע על בסיס אקטיביות הלומד.
הלמידה הפעילה כוללת: למידת חקר, למידה חווייתית (experiential learning), למידה בדרך של קהילת חשיבה (community of thinking), למידה מבוססת פרויקטים (project-based learning) למידה מבוססת בעיות (problem-based learning) ולמידה שיתופית.
למידה פעילה נשענת על ההנחה שהלומד בונה משמעויות ביחס למושגים הקשורים לתופעה בה הוא עוסק מתוך התנסותו ותחושותיו.
כמו כן, המערבות של הלומד בתהליך משפרת את יכולת הלמידה שלו.
שיטת הלמידה הפעילה מאפשרת לתלמידים חופש בחירה רב יותר בנוגע לדרך בה הם מעדיפים ללמוד, לקצב למידתם ולחומרי הלימוד, ומעודדת יותר את השתתפותם בקבלת החלטות בכיתה.
לפי אשל וגרוסברגר כל אלה מאששים את ההנחה, שהלמידה הפעילה מזמנת ללומדיה יותר הזדמנויות להתנסות בלמידה עצמית ובקבלת החלטות עצמאית.
מקובל לחשוב שתלמידים המעורבים בתהליך הלמידה יוכלו לזכור את החומר בקלות רבה יותר וכן יוכלו להשתמש בו בהקשרים אחרים.
כמו כן ישנה הנחה שההנעה ללמידה צריכה להגיע מהלומד, על מנת שתהליך הלמידה יהיה אפקטיבי.
לפי אלברט בנדורה האדם לומד מתוצאות מעשיו, כך שהתנהגויות שמתוגמלות או מובילות להצלחות יישמרו, ואלו שמובילות לכישלונות יעברו שינוי או ייזנחו.
עם זאת, הלמידה הפעילה אינה שוללת את הצורך במורה או מדריך שיספק אתגרים, יתקן טעויות ויעודד את היזמה האישית של הלומד, אלא מבקשת להגדיר את תפקידו מחדש כמנחה למידה.
הלמידה הפעילה מנסה ליישם עקרונות אלה באמצעות שילוב שיטות של הוראה יחידנית, הממוקדת בילד, ושיטות האופייניות ללמידה שיתופית.
מאפיינים אותה ארבעה ממדים עיקריים:
צמצום ההוראה הפרונטלית ושימת דגש על למידה אינדיבידואלית וקבוצתית.
מתן אפשרות לתלמיד ליזום את דרכי למידתו וליטול חלק משמעותי בקבלת החלטות לגביה.
שימוש במגוון רחב של תוכניות לימודים אינדיבידואליות וחומרי לימוד המעודדים חשיבה עצמאית.
יצירת אקלים כיתתי המושתת על יחסים חיוביים בין מורים לתלמידים ועל רמה גבוהה של מעורבות, השתתפות ומוטיבציה של תלמידים.
ההשפעה של למידה פעילה באה לידי ביטוי חזק גם במישור האפקטיבי.
במחקר שנערך - על ידי לזרוביץ ואחרים, נמצא כי למידה בצוותי פרויקטים תורמת לתלמידים גם בתחום הקוגניטיבי - הישגים האקדמיים (Academic
הביטחון העצמי ומספר החברים שיש לתלמיד שלמד בצוותי פרויקטים גבוהים במידה ניכרת יחסית לתלמידים שלמדו בלמידה יחידנית.
ע"פ לזרוביץ יישום נרחב של שיטה זו יכול לתרום להישגים לימודיים וגם לצדדים האפקטיביים של למידת התלמיד.
שילוב למידה פעילה במערכת החינוך
המבקרים של הלמידה הפעילה טוענים כי היא יעילה לחיזוק חומר שכבר נלמד, אך לא ללימוד של חומר חדש.
מעבר לכך, הדרכה אישית של תלמידים דורשת משאבים שמערכת החינוך אינה יכולה לספק אותם.
לפיכך, הם ממליצים לשלב טכניקות של למידה פעילה כמו דיונים כיתתיים ומשימות כתיבה קצרות בלמידה הפרונטלית המסורתית.
אחת הדרכים לשילוב של למידה פעילה היא באמצעות E-learning.
לדוגמה, משחקי מחשב מאפשרים להתנסות בלמידה פעילה באופן המסייע להכללה של חומר הלימוד להקשרים נוספים ולמצבים עתידיים.
במחקרים על למידה פעילה בארץ נראה שהניסיון ליישם רעיונות של החינוך הפתוח במציאות של בית-הספר מביא תכופות להתפתחות נוסחים שונים של הגמשת הלמידה, המשלבים הן מרכיבים של החינוך הפתוח והן מרכיבים של דרכי הוראה מסורתיות.
למידה חוץ כיתתית במערכת החינוך יכולה לתרום להתפתחותם של התלמידים מתוך היבט הכרתי, רגשי ומוטורי.
קיימת היום הסכמה שההוראה המסורתית בקורסי היסוד במדעים במוסדות להשכלה גבוהה אינה מניבה את התוצאות המקוות.
מרבית הסטודנטים המסיימים קורסים אלה, מגלים גישה שלילית למדעים ולחשיבותם.
כדי להתמודד עם בעיה זו פותחו במהלך העשורים האחרונים שיטות הוראה המפעילות את הסטודנטים במהלך השיעורים.
חרף הצלחתן, אימוצן מלווה בהתנגדות של חברי הסגל.
מומחים להוראת המדעים מנסים להתמודד עם תופעה זו על ידי פיתוח שיטות הוראה שמטרתן לענות על קשיי הסטודנטים שהתגלו בתהליך הלימוד של קורסי היסוד.
לפי גישה זו המרצה מפעיל את הסטודנטים במהלך ההרצאה, ומייחד פרקי זמן להתמודדות הסטודנטים עם פתרון בעיות.
למרות הצלחתן של שיטות אלו מעדיפים מורים רבים לדבוק בשיטות ההוראה המסורתית.
במטרה לקדם את הוראת המדעים עוצבו סביבות למידה כך שיתאימו לתפקידו החדש של המורה, ושיטות ההוראה שבהן ינקוט, כגון: שילוב הדגמות מפעילות, מענה על שאלות מושגיות באמצעות מערכת משוב אישית, הרצאות בפרקי זמן המוגבלים לעשרים דקות, למידה בקבוצות קטנות, הוראת עמיתים ופתרון בעיות מובנה.
בשיטה זו, אולם ההרצאות מוחלף בכיתה סדנאית, בה יושבים הסטודנטים סביב שולחנות עגולים.
מרבית זמן השיעור מתמודדים הסטודנטים עם משימות ועוסקים בפתרון בעיות וחקירה מעבדתית.
הכיתה מתפקדת כקבוצת מחקר בה מדווחים צוותים שונים על פעילותם ותוצאותיה.
תפקיד המרצה מתמקד בתכנון סיבת הלמידה, הפעלת הסטודנטים ומתן משוב יעיל בזמן אמת.
הפעילות הלימודית בכיתה מסתייעת ברשת תקשורת ממוחשבת בין המרצה לסטודנטים ובינם לבין עצמם.
הרשת מאפשרת שליפת משימות, הצגת מודלים ממוחשבים, הצגת בעיות, מתן משוב, וקיום קבוצות דיון.
למידה מונחית או למידה מפוקחת היא טכניקה בענף למידת המכונה, המאפשרת לפתח מכונה או מערכת (בדרך כלל תוכנית מחשב) שלומדת לפתור בעיות על בסיס מאגר גדול של דוגמאות "פתורות".
הלמידה עצמה נעשית באמצעות חיפוש היפותזה – פונקציה ממרחב הדוגמאות למרחב התיוגים – שמתארת את המידע בצורה המתאימה ביותר.
אלגוריתם למידה אופטימלי הוא אלגוריתם שהפונקציה הנלמדת על ידיו תוכל לחזות נכונה את התשובה גם בעבור דוגמאות שטרם נראו על ידי המערכת.
אלגוריתמי למידה מונחית מתחלקים לשתי מחלקות בהתאם למודל שהם לומדים:
מתוכננים לסווג דוגמאות בצורה נכונה.
המודלים צריכים ללמוד את הגבול בין המחלקות השונות שהדוגמאות יכולות להשתייך אליהן, על מנת לדעת לאיזו מחלקה לשייך אותן.
חלקם מייצרים על-מישור (או מספר כאלו) במרחב, שמפריד את הדוגמאות ששייכות למחלקה אחת מאלו ששייכות לאחרת.
במקרה כזה, תהליך הסיווג יכלול בדיקה של חצי המרחב שבו הדוגמה נמצאת, והתשובה תינתן לפי המחלקה שמזוהה עם חצי המרחב הזה.
מודלים גנרטיביים הם מודלים שלומדים את התפלגות הקלט, ולכן ניתן להשתמש בהם בשביל לייצר דוגמאות חדשות שנוצרות מהתפלגות זהה לזו של דוגמאות האימון.
כדי לייצר דגימה חדשה שנראית כמו דוגמה אמיתית ששייכת לאחת מהמחלקות, מודלים כאלו צריכים ללמוד את התפלגות הקלט ולייצר דגימה חדשה בהתבסס על ההתפלגות הנלמדת.
אחד מהמודלים הגנרטיביים שנמצאים בשימוש הנרחב ביותר כיום הוא Generative adversarial network, אם כי רוב ה-GAN-ים משתמשים בטכניקות של למידה לא מונחית.
מודל דיפוזיה הוא מודל נוסף שפותח בשנת 2015.
תהליך הלמידה של המערכת נקרא "אימון".
בשלב זה מציגים למערכת את הדוגמאות, והיא לומדת היפותזה שמתארת את הדוגמאות שראתה בצורה הטובה ביותר.
בלמידה מונחית, כל דוגמה שהמערכת לומדת על פיה היא זוג המורכב מאובייקט קלט ומערך הפלט הרצוי בעבור אותו הקלט.
לאוסף הדוגמאות קוראים בשם "סט האימון", והוא מכיל דגימות שמגיעות מהתפלגות משותפת של מרחב האלמנטים ומרחב התיוגים.
אימון אלגוריתם למידה מונחית דורש בדרך כלל סט אימון שמכיל דוגמאות רבות.
מטרת הלמידה היא לנבא את התיוג של אלמנט חדש שנוצר מאותה ההתפלגות אם המודל שאנחנו מאמנים הוא דיסקרימינטיבי.
בעבור מודל גנרטיבי מטרת הלמידה תהיה ללמוד את ההתפלגות שממנה נוצרו הדוגמאות.
לדוגמה, אם הבעיה שאנחנו רוצים ללמוד היא סיווג של תמונות לפי האובייקט המופיע בהן, תורכב כל דוגמה בסט האימון מהקלט – התמונה, ולכל קלט יוצמד הפלט הרצוי – התיוג לפי האובייקט המופיע באותה התמונה.
בעבור סט אימון נתון ניתן לחשב לכל היפותזה את השגיאה האמפירית שלה, שמוגדרת להיות אחוז השגיאות של ההיפותזה על סט האימון.
לכל היפותזה ניתן לחשב שגיאת הכללה – תוחלת של טעות תיוג על פני ההתפלגות המשותפת.
השגיאה האמפירית מתייחסת לסיכוי של המודל לטעות על סט האימון, ושגיאת ההכללה מתייחסת לסיכוי לטעות על המידע כולו.
מטרת הלמידה היא שההיפותזה הנלמדת תהיה בעלת שגיאת ההכללה קטנה ככל האפשר כדי שנוכל לסווג בצורה נכונה גם דוגמאות שטרם נראו על ידי המודל.
באופן יחסי קל להשיג היפותזה שהשגיאה האמפירית שלה קטנה, אך רצוי להימנע מהיפותזה שהשגיאה האמפירית שלה קטנה ושגיאת ההכללה שלה גדולה.
אימון מודל כזה, תוך למידה מדוגמאות בצורה מונחית, מורכב ממספר שלבים.
ראשית, על המפתח לקבוע את סוג הדוגמאות שתשמשנה את המערכת בשלב האימון, ולבחור את האלגוריתם המתאים לבעיה, בהתאם למטרה הרצויה של המערכת.
לדוגמה, במקרה של מערכת שלומדת לזהות טקסט בכתב יד, הקלט יכול להיות תו בודד, מילה שלמה או משפט שלם בכתב יד.
לאחר מכן יבחר המפתח סט אימונים מתאים המכיל דוגמאות – זוגות של קלטים ופלטים רצויים, שאותם המערכת תלמד.
לעיתים סט האימון מוכר בקהילה ומשמש בלמידה של מגוון בעיות, ולעיתים צריך לבנות את הסט במיוחד באמצעות שימוש במומחים אנושיים בתחום או באמצעות מדידות.
לאחר בחירת סט האימון מעובדת כל דוגמה לפורמט שהמערכת יודעת לעבוד אתו.
לאופן ייצוג הקלט יש השפעה על טיב הלמידה של המכונה, ועל הערכת הביצועים שלה לאחר הלמידה.
בדרך כלל מייצרים מאובייקט הקלט וקטור מספרי שנקרא , שמכיל ייצוג מספרי של תכונות שמתארות את האובייקט.
בלמידה של תמונות נהוג לייצג כל תמונה כמטריצה שמכילה את ערכי ה-RGB של כל פיקסל.
לפני תחילת האימון נהוג להוציא מתוך סט האימון אחוז מסוים של דוגמאות ולשמור אותן בצד לצורך אימות מאוחר של המודל.
שמירת הסטים מתבצעת כדי לאפשר בדיקה מבוקרת של התנהגות המודל אל מול דוגמאות שלא נראו בשלב האימון.
במרבית המקרים יצרו מהדוגמאות שהוצאו שני סטים חדשים – סט ולידציה וסט בדיקה (לעיתים סט הולידציה מושמט).
סט הולידציה נועד להעריך את ביצועי המערכת על דוגמאות שלא נראו בשלב האימון, תוך כדי השלב עצמו, ואילו סט הבדיקה נועד להערכת ביצועים בתום שלב האימון.
שלב האימון עצמו תלוי בסוג האלגוריתם.
ברשתות נוירונים מוכנסות הדוגמאות לאלגוריתם בזו אחר זו, בדרך כלל בקבוצות שמכילות מספר דוגמאות (batch).
המערכת מבצעת חיזוי בעבור כל דוגמה באמצעות ההיפותזה שלמדה עד כה, ובאמצעות הערכת השגיאה על הקבוצה, מתקנת את ההיפותזה שלמדה באמצעות שימוש בשיטת אופטימיזציה למציאת מינימום כדוגמת Stochastic gradient descent ושינוי ההיפותזה בכיוון הגרדיאנט.
לולא הייתה מגבלת זיכרון או מגבלה על כוח העיבוד היה תיקון ההיפותזה נעשה לאחר מעבר על כל הדוגמאות וחישוב השגיאה על כולן.
אולם מכיוון שקיימות מגבלות כאלו מועבר המידע בקבוצות (batch).
בעצי החלטה מתייחס שלב האימון לבניית העץ.
הבנייה עצמה נעשית בצורה רקורסיבית, כאשר בכל שלב נבחרת התכונה שפיצול על פיה יגרום לכל תת-עץ להכיל דוגמאות בעלות סיווג כמה שיותר דומה.
אימון של מודלים מתמטיים כדוגמת רגרסיה ליניארית יעשה באמצעות חיפוש של הפרמטרים שיתארו פונקציית קירוב של המידע בצורה הטובה ביותר.
לעיתים נדרש מפתח המערכת לקבוע פרמטרים חיצוניים שמשמשים לבקרה של המערכת.
כדי למצוא את הפרמטרים הנכונים יאמן המפתח את המערכת עם מגוון פרמטרים, ויבחר את אלו שמסתכמים בביצועים הטובים ביותר.
המפתח יוכל להעריך את הביצועים של המערכת באמצעות סט הבדיקה שכולל דוגמאות שנלקחו מסט האימון ונשמרו בצד מבעוד מועד.
בהינתן סט אימון המכיל דוגמאות כך ש- הוא וקטור התכונות של הדוגמה ה-i ו- הוא התיוג שלה, אלגוריתם למידה מחפש פונקציה , כאשר הוא מרחב הקלט (וקטורי התכונות של הקלט) ו- הוא מרחב הפלט (התיוגים).
הפונקציה שייכת למרחב ההיפותזות , הכולל את הפונקציות האפשריות שעשויות לייצג את הבעיה בצורה הנכונה.
לפעמים מייצגים את באמצעות פונקציית ניקוד כך ש- מחזירה בעבור הקלט את התיוג שנותן את הניקוד הגבוה ביותר.
את מרחב פונקציות הניקוד נסמן ב-.אף על פי ש- ו- יכולים לייצג כל מרחב של פונקציות, אלגוריתמי למידה רבים משתמשים במודלים הסתברותיים שבהם הוא מודל הסתברות מותנית , למשל רגרסיה לוגיסטית, או ש- הוא מודל הסתברות משותפת , למשל סיווג בייסיאני נאיבי.
שתי גישות בסיסיות לבחירה של או של הן מזעור סיכונים אמפירי ומזעור סיכונים מבני.
מזעור סיכונים אמפירי מחפש את הפונקציה המתארת בצורה הטובה ביותר את נתוני האימון, בעוד שמזעור סיכונים מבני כולל "פונקציית עונש" השולטת על הטרייד-אוף בין ההטיה לבין השונות.
בשני המקרים, ההנחה היא כי סט האימונים מורכב מזוגות של משתנים מקריים בלתי תלויים ובעלי התפלגות משותפת, .
על מנת למדוד את מידת ההתאמה של פונקציה לנתוני האימון, נגדיר את פונקציית ההפסד שמודדת את המרחק בין התיוג שהמודל החזיר לבין התיוג האמיתי של הקלט.
למשל, בעבור הדוגמה , אם האלגוריתם החזיר את הערך בעבור הדוגמה , פונקציית ההפסד מחשבת את ההבדל בין התיוג "האמיתי" של הדוגמה לזו שהתקבלה מאלגוריתם – .
פונקציית השגיאה האמפירית של פונקציה מוגדרת להיות תוחלת ההפסד של על הפלטים של האלגוריתם.
ניתן לאמוד את ערך השגיאה האמפירית על הדוגמאות בסט האימון באמצעות הנוסחה הבאה: .
אלגוריתם למידה יקרא ממזער סיכונים אמפירי (ERM) אם הוא ממזער את השגיאה האמפירית .
מזעור סיכונים מבני משתמש בהוספת רגולריזציה לפונקציית ההפסד – , כאשר היא פונקציית ההפסד, היא הרגולריזציה ו- הוא פרמטר נלמד שמתאר את עוצמת ההשפעה של הרגולריזציה.
הוספת הרגולריזציה מתאימה את הפונקציה הנלמדת לעיקרון התער של אוקאם, שמעדיף פונקציות פשוטות יותר על פני פונקציות מורכבות.
רגולריזציה תורמת להקטנת שגיאת ההכללה באמצעות מניעת התאמת-יתר לנתונים.
בתום אימון המערכת נהוג להעריך את ביצועיה כדי לבדוק את טיב ההיפותזה שנלמדה.
בדרך כלל משתמשים בהערכות סטטיסטיות מגוונות, אך תמיד נהוג להציג את אחוזי הדיוק של המודל על סט הבדיקה ואת ערך פונקציית ההפסד שלו.
להערכה בעלת משמעות נהוג להשתמש במדדי ערך ניבוי חיובי (Precision) ורגישות (Recall), שמייצגים את כמות הדוגמאות שהן באמת חיוביות מתוך כל אלו שסווגו כחיוביות, ואת כמות הדוגמאות שסווגו כחיוביות מתוך כל הדוגמאות החיוביות בעולם.
למשל, אם המודל לומד לחזות תוצאות של בדיקות קורונה על פי סימפטומים, ה-Precision מייצג את אחוז האנשים שהם באמת חיוביים לנגיף מתוך אלו שהמודל סיווג כחיוביים, וה-Recall מייצג את אחוז האנשים שהמודל אמר שהם חיוביים לנגיף, מתוך אלו שהם באמת חיוביים.
שימוש נפוץ נעשה גם במדד משוקלל של שני אלו – מדד F1, שהוא ממוצע הרמוני של שני המדדים.
ישנו מגוון רחב של אלגוריתמי למידה מונחית, ולכל אחד מהם יש יתרונות וחסרונות.
כאשר נרצה לפתור בעיה מסוימת באמצעות אלגוריתם למידה, נצטרך לבחור את האלגוריתם המתאים ביותר לבעיה, תוך התייחסות למספר קריטריונים.
נשים לב לכך שאין אלגוריתם למידה יחיד שעובד בצורה הטובה ביותר בעבור כל בעיות הלמידה המונחית (לפי משפט "אין ארוחות חינם" שאומר שלא קיים אלגוריתם המסוגל ללמוד כל פונקציה כאשר כמות הדוגמאות מוגבלת).
כאשר עולה הצורך לבחור אלגוריתם ללמידה מונחית, המתכנת יוכל להשוות מספר אלגוריתמים, ולקבוע באופן נסיוני את האלגוריתם המתאים ביותר לצורך הספציפי.
לאחר בחירת האלגוריתם, יצטרך המתכנת לכוונן את הפרמטרים השונים שלו בהתאם להתנהגות הרצויה – משימה שעשויה להיות מאתגרת.
לעיתים קרובות יתקבל שיפור ביצועים גדול יותר בעקבות איסוף דוגמאות אימון נוספות ובחירת תכונות אינפורמטיביות יותר, מאשר השיפור שיתקבל לאחר ניסיון כוונון הפרמטרים של אלגוריתמי הלמידה.
כדי לבחור אלגוריתם למידה מונחית, יש להתייחס למספר סוגיות אפשריות.
הטרייד-אוף בין ההטיה (bias) לבין השונות (variance)
הסוגיה הראשונה היא הטרייד-אוף בין ההטיה לבין השונות .
נניח שיש לנו מספר מאגרי מידע שניתן להשתמש בהם לאימון, כאשר כולם טובים באותה המידה.
נאמר שלאלגוריתם למידה יש הטיה גבוהה בעבור קלט מסוים אם כאשר מאמנים אותו על כל אחד ממאגרי המידע הללו, הוא ייתן פלט שגוי באופן שיטתי בעבור .
נאמר שלאלגוריתם למידה יש שונות גבוהה בעבור קלט מסוים אם כאשר מאמנים אותו על מאגרי מידע שונים, הפלט של האלגוריתם בעבור משתנה עם שינוי סט האימון.
שגיאת החיזוי של מסווג נלמד תלויה הן בהטיה של אלגוריתם הלמידה והן בשונות שלו.
ככלל, קיים טרייד-אוף בין הטיה לבין שונות.
אלגוריתם למידה בעל הטיה נמוכה צריך להיות "גמיש" כדי שיתאים היטב לנתונים.
אך אם אלגוריתם הלמידה יהיה גמיש יתר על המידה, הוא יתאים את עצמו לכל סט אימון בצורה שונה, ולכן נוכל לומר עליו שיש לו שונות גבוהה.
אלגוריתמי למידה מונחית רבים מאפשרים לשלוט על הטרייד-אוף בין השונות לבין ההטיה – חלקם באופן אוטומטי, וחלקם בצורה ידנית באמצעות העברת פרמטר על ידי המשתמש.
סוגיה נוספת היא הקושי בלמידת פונקציות מורכבות בהינתן סט אימון בגודל סופי שלא מייצג את המידע כולו.
פעמים רבות מאגרי המידע מכילים מידע מוגבל מכיוון שקשה לבנות סט גדול שמכיל דוגמאות מתויגות.
הפונקציה האמיתית שמתארת את התפלגות הנתונים שאותה אנו רוצים ללמוד, יכולה להילמד במדויק רק אם האלגוריתם יקבל את כל הקלטים האפשריים בזמן האימון.
הדבר אינו אפשרי, ולכן קיים טרייד-אוף בין מספר הדוגמאות שהאלגוריתם יראה בשלב האימון, לבין יכולת ההתאמה שלו לפוקנציה שמתארת את הנתונים במדויק.
אם הפונקציה האמיתית היא פשוטה, אז אלגוריתם למידה "לא גמיש" עם הטיה גבוהה ושונות נמוכה יוכל ללמוד אותו גם אם יצפה בכמות קטנה של נתונים בשלב האימון.
אך אם הפונקציה האמיתית היא פונקציה מורכבת (למשל פונקציות שכוללות אינטראקציות מורכבות בין מספר תכונות שונות של הקלט, או פונקציות שמתנהגות באופן שונה בחלקים שונים של מרחב הקלט), אלגוריתם הלמידה יצליח להתאים את עצמו אליה רק באמצעות למידה מכמות גדולה מאוד של נתוני אימון.
כמו כן, כדי שאלגוריתם יוכל להתאים את עצמו לפונקציה מסובכת שכזו, הוא צריך להיות "גמיש", כלומר עם הטיה נמוכה ושונות גבוהה.
הסוגיה השלישית היא הממד של מרחב הקלט.
בעיית הלמידה עשויה להפוך למאתגרת יותר ככל שהממד של וקטורי התכונות גדל , גם אם הפונקציה האמיתית שמייצגת את המידע תלויה רק במספר קטן מהתכונות הללו.
הסיבה לכך היא שהממדים העודפים יכולים לבלבל את אלגוריתם הלמידה, להגדיל את מרחב הטעויות האפשריות שלו, וכתוצאה מכך להגדיל את השונות שלו.
לפיכך, קלט בעל וקטורים מממד גבוה דורש כוונון של המסווג כך שתהיה לו שונות נמוכה, והטיה גבוהה.
בפועל, ניתן להתמודד עם הבעיה על ידי הסרה ידנית של תכונות לא רלוונטיות מנתוני הקלט.
בנוסף, קיימים אלגוריתמים (למשל, אלגוריתם PCA) שיודעים להקטין את ממד הקלט באמצעות הסרת תכונות לא רלוונטיות מווקטור התכונות.
במקרה הכללי, הורדת ממד עשויה לשפר את הדיוק של הפונקציה הנלמדת, אך מנגד היא גוזרת שימוש בפחות פיצ'רים ועשויה לגרום לקושי בתיאור המדויק של הקלט.
נבחין כי לעיתים ייתכנו רעשים בערכי הפלט שמוזנים לאלגוריתם בזמן האימון (למשל עקב שגיאות מדידה).
במקרים כאלו, נרצה שאלגוריתם הלמידה לא ילמד את הרעש, ולא ימצא פונקציה שתתאים בדיוק לדוגמאות האימון.
ניסיון להתאים את הנתונים בצורה מדויקת עשוי להוביל להתאמת יתר.
ניתן להגיע למצב של התאמת יתר גם כשאין רעש, אם הפונקציה שמנסים ללמוד מורכבת מדי בעבור המודל.
בשני המקרים, הקטנה של השונות והגדלה של הטיית המודל עשויים להיטיב עם התוצאות.
ישנן מספר גישות למניעת התאמת יתר.
הגישה הראשונה היא עצירה מוקדמת של אימון המודל, וגישה נוספת גורסת כי יש לאתר את דוגמאות האימון הרועשות לפני אימון האלגוריתם, ולהסיר אותן.
ישנם מספר אלגוריתמים המזהים דוגמאות רועשות או חריגות לפני תחילת האימון, ויודעים להתעלם מהן.
למודלים ספציפיים יש שיטות ייעודיות שנועדו להתמודד עם התאמת יתר.
למשל, ברשתות נוירונים שיטות נפוצות הן הוספת רגולריזציה, הוספת dropouts ושימוש ב-.
בעצים נשתמש בגיזום - החלפת חלק מהצמתים בעץ בעלים שסיווגם נקבע על פי רוב הדוגמאות ששייכות לתת העץ שתחת אותו הצומת.
לעיתים המאגר הקיים מכיל דוגמאות רבות ששייכות למחלקה אחת ומעט דוגמאות ששייכות לאחרת, גם כאשר בעולם אין הטיה כזו.
במקרה כזה, אלגוריתם סיווג יהיה מוטה באופן טבעי כלפי המחלקה שיש ממנה הרבה דוגמאות, ויהיה פחות מדויק בעבור דוגמאות ששייכות למחלקה השנייה.
דוגמה לכך היא אימון של מערכת זיהוי פנים באמצעות מאגר שמכיל תמונות רבות של גברים לבנים, ומעט תמונות של אוכלוסיות שונות.
במקרה שבדוגמה, האלגוריתם ידע להבחין בצורה טובה בסימנים המייחדים גבר לבן, אך יהיה פחות מדויק בעבור נשים אסיאתיות או בעבור כל קהל אחר שהאלגוריתם לא אומן על מספיק דגימות שנלקחו ממנו.
בשביל להתמודד עם הטיה מהסוג הזה כדאי לנסות לאמן את האלגוריתם על קבוצות שמכילות כמות זהה של אובייקטים מכל קבוצה, או אם הדבר אפשרי, לייצר דגימות נוספות מהסוג שקיים פחות במאגר.
מבנה וקטורי התכונות של הנתונים
הטרוגניות של התכונות השונות בווקטור התכונות עשויה להשפיע על בחירת האלגוריתם.
וקטורי תכונות מגוונים, שכוללים סוגים שונים של פיצ'רים, יגררו שימוש פשוט יותר באלגוריתמים מסוימים על פני אחרים.
אלגוריתמי למידה מונחית רבים דורשים שתכונות הקלט תהיינה מספריות ומנורמלות לטווח אחיד (למשל ).
בין האלגוריתמים הללו ניתן למנות את SVM, רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, רשתות נוירונים ו-k-NN.
אלגוריתמים המשתמשים בחישוב מרחק, כמו k-NN, רגישים במיוחד לנרמול הנתונים.
אלגוריתמים אחרים, כמו עצי החלטה, לא מושפעים מהטרוגניות של הנתונים, ומטפלים במקרים כאלו בצורה טובה.
קיום של מידע מיותר בווקטורי התכונות של הקלט – למשל אם ישנן תכונות בעלות קורלציה גבוהה – יגרום לכך שאלגוריתמי למידה מסוימים (כגון רגרסיה ליניארית) יתפקדו בצורה לא מספיק טובה.
לעיתים קרובות ניתן לפתור בעיות כאלו על ידי .
במקרה של קיום של אינטראקציות מורכבות בין תכונות, אלגוריתמים כמו עצי החלטה ורשתות נוירונים יתאימו יותר לשימוש, מכיוון שהמימוש שלהם מתבסס על קיום אינטראקציות והם מתוכננים במיוחד בשביל לעמוד במשימות מהסוג המדובר.
אם כל אחת מהתכונות היא עצמאית, אז אלגוריתמים המבוססים על פונקציות ליניאריות או אלגוריתמים המבוססים על פונקציות מרחק יתנו בדרך כלל ביצועים טובים.
אלגוריתמי למידה מונחית נמצאים בשימוש נרחב וישנם סוגים רבים של אלגוריתמים כאלו.
רשתות נוירונים הן משפחה ענפה של מודלים מתמטיים שפותחו בהשראת המבנה של רשתות נוירונים במוח, כדי ללמוד ביצוע של משימות שמוח אנושי מסוגל ללמוד בקלות, אך מחשב יתקשה בלמידה שלהן.
רשתות נוירונים מאפשרות לנו לקרב פונקציות מסובכות בצורה טובה, ולכן הן בדרך כלל מצליחות למדל משימות מורכבות באופן מדויק יותר בהשוואה למודלים אחרים.
דוגמאות לבעיות שרשתות נוירונים יכולות ללמוד הן למידת מודלים של שפה טבעית, זיהוי פנים, זיהוי כתב יד, זיהוי דיבור, עיבוד תמונה, ועוד.
משפחת אלגוריתמים שמסווגים דוגמה חדשה באמצעות השוואה שלה לדוגמאות הקרובות לה ביותר ממרחב האימון.
משפחה של אלגוריתמים שבונים עץ בינארי מלא שבכל צומת שלו נבדק תנאי, ובהתאם לתשובה על התנאים נקבע הסיווג של דוגמה בודדת.
ישנם אלגוריתמים רבים שנכללים בקטגוריית אלגוריתמי למידה מונחית, וביניהם רגרסיה ליניארית, רגרסיה מקומית ורגרסיה לוגיסטית, אלגוריתמים גנטיים, מכונת וקטורים תומכים (SVM) ועוד.
ישנן מספר דרכים שבהן ניתן להכליל את בעיית הלמידה המונחית הסטנדרטית:
למידה מונחית למחצה: בהגדרה זו, ערכי הפלט הרצויים ניתנים רק בעבור חלק מנתוני האימון.
הנחיה חלשה: במצבים שבהם קשה למצוא נתונים מתוייגים כדי להשתמש בהם בתור סט-אימון, ניתן להשתמש בתיוגים שמגיעים ממקורות רועשים או לא מדויקים על מנת לאמן את המודל.
למידה פעילה: במקום שכל דוגמאות האימון תינתנה לאלגוריתם בהתחלה, אלגוריתמי למידה פעילה אוספים באופן אינטראקטיבי דוגמאות חדשות, בדרך כלל על ידי ביצוע שאילתות למשתמש אנושי.
חיזוי מובנה: כאשר ערך הפלט הרצוי של המודל הוא אובייקט מורכב, למשל עץ או גרף, השיטות הסטנדרטיות לא מספיקות ויש להרחיב אותן.
למידה של דירוג: כאשר המודל נדרש ללמוד דירוג של קבוצת אובייקטים, נצטרך להרחיב את השיטות הסטנדרטיות.
מודלים מהסוג הזה משמשים במקומות רבים וביניהם מנועי חיפוש.
למידת בריחה היא מושג פסיכולוגי המתאר התנהגות שמתרחשת על מנת להפסיק גירוי בלתי נעים.
למידת בריחה שונה מלמידת הימנעות: בריחה נועדה להפסיק גירוי בלתי נעים המתרחש בהווה (ללא חשיבה לטווח ארוך), בעוד הימנעות נועדה למנוע כליל את המגע עם הגירוי הבלתי נעים, לפני שהוא מתרחש, בהנחה שהוא אכן עומד להתרחש בעתיד.
ניתן להדגים למידת בריחה בתהליך הביהביוריסטי של התניה אופרנטית, על פי הניסוי הנודע של תיבת סקינר: התיבה חולקה לשני חלקים המופרדים במחיצה נמוכה.
חולדה נמצאת בחלק אחד של התיבה ומקבלת זרם חשמלי (עונש).
החולדה מגיבה בצורות שונות כמו ריצה או קפיצה, אך הזרם החשמלי נמשך, עד שהיא קופצת במקרה לצידה השני של התיבה.
למידה מתווכת היא תהליך למידה שבו האינטראקציה בין הלומד, המלמד והסביבה בה הוא נמצא מובילה באמצעות המלמד להפנמת התהליך ושימוש בו גם בעתיד.
המטרה של הלמידה המתווכת היא להשיג שיח בין הלומד והמלמד, שישפיע על יחסי הגומלין של הלומד עם סביבתו ולספק לו כלי קוגניטיבי חדש לשימוש עתידי ולא רק עכשווי בכל סביבה בה יימצא.
במסגרת תהליך הלמידה המתווכת, על המתווך לא רק לספק הסבר לתופעה המידית אלא ליצור הפנמה של תהליך הלמידה שיופעל שוב במצבים עתידיים.
המתווך מתאים את הגירוי, הסביבה ואת עצמו ללומד באמצעות בימוי תהליך הלמידה ובדרך זאת יכול להשפיע על איכות האינטראקציה.
על המתווך לדאוג לכל זאת בסביבת הלומד ובהתאם למאפיינים האישיים של הלומד.
המתווך יוצר עם הלומד דיאלוג פורה באמצעות כיוון הלומד תוך מתן תשומת לב והדגשה לגירוי בו בחר, ארגון הסביבה בהתאם לבחירה והקצבת זמן ועצמה של הגירוי.
על המתווך לתווך לא רק את הגירוי אלא גם את המשמעויות והיחסים שקשורים לגירוי.
עליו לכוון לאינטראקציות ספציפיות עם הגירוי ולאפשר לגירוי להציע את מה שיש מעבר לתכונות הישירות שנגישות ללומד.
למידה זאת מאפשרת למידה של טכניקות, גישות ונטיות כלליות שישמשו את הלומד לא רק בהקשר והמשמעות הספציפית אליה הוא נחשף בעבר.
כל אלו יאפשרו ללומד הסתגלות והשתנות ומכאן נובעת הייחודיות של הלמידה המתווכת.
את עקרון התיווך פיתח פרופסור ראובן פוירשטיין.
פוירשטיין היה תלמידו של ז'אן פיאז'ה והסכים עם הקביעה שלו כי גירוי מוביל לתגובה בהתאם לשלבי ההתפתחות.
אך טען שיש להתייחס לשוני האישי בין הילדים הלומדים והוסיף כי היכולות של האדם הלומד הן לא רק פונקציה של האדם מצד אחד בלבד.
פוירשטיין האמין ביכולת ההשתנות של כל אדם.
הוא ראה במבוגר המתווך איש הקשר בין העולם לילד והאמין שתפקיד המתווך לזמן ולהגיש גירויים לילד במצבים שונים ונסיבות משתנות תוך כדי תיווך שיוביל ללמידה.
פרופסור פוירשטיין הגדיר שני ערוצי השתנות לבני אדם:
פגישה ישירה בין האדם לגירוי בסביבתו.
פגישה בין האדם לסביבה באמצעות מתווך, שכוללת השתנות משמעותית יותר וכללית יותר שתיושם גם במצבים וגירויים חדשים.
לפי פוירשטיין הסוג השני מבטא שינוי התפתחותי שמשפיע על אופן התגובה של האדם באופן כוללני.
פוירשטיין האמין שתהליך דינמי שמאפשר ללומד התפתחות והסתגלות לשנויים בסביבתו, מוביל להשתנות שכלית.
פוירשטיין טען כי יכולת של האדם להתאים את עצמו ולהשתנות בהתאם למצב או גירוי חדש שדורש שינוי כזה הוא ביטוי לאינטליגנציה.
פויירשטיין פיתח 12 קריטריונים שקובעים את איכות האינטראקציה ומנחים את המתווך מתוכם נרחיב על שלושה שהכרחיים לקיומה של למידה מתווכת.
כוונות והדדיות: כוונה - על המבוגר לכוון באופן כללי את תשומת לב הילד בהתאם לגירוי שנבחר מראש.
יש לשים דגש על ההכוונה בשלב הראשוני באינטראקציה בין המבוגר לילד.
הדדיות – הדגשת הרגישות של המתווך ליוזמות ותגובות של הילד ושימור המצב הרצוי שבו הילד קשוב למתווך.
פעולה זאת חשובה מבחינה מנטלית משום שהמבוגר נענה בה בהדגשה לרצונותיו צרכיו ואיתותיו של הילד.
טרנסצנדנטיות (מעבר ל...): על המתווך להרחיב את החוויה מעבר לסיטואציה ולסיפוק המידי שיש באינטראקציה.
שאלות, הסברים, ציון הקשרים בין החוויה הנוכחית לאחרות, עשיית השוואות, מיון והצבעה על קשר סיבתי הן דוגמאות לאופן בו ניתן להשיג הרחבה זאת.
עיקרון זה יכול לחזות באופן משמעותי את השינוי הקוגניטיבי מבני והוא חשוב מאוד לתהליך ההתפתחות הקוגניטיבית.
תיווך של משמעות: המבוגר בתהליך התיווך צריך להכניס מטען רגשי וערכי לגירוי באמצעות התלהבות מילולית ולא מילולית: הסבר, חזרתיות, אינטונציות, הבעות פנים, שפת גוף, טון דיבור.
בנוסף יש לקשור את הנושא לחייו של הלומד ולהבהיר אותו מבחינת פירוש, רלוונטיות וערך ממשי שלו לחיי הילד ולמה שהוא מייצג.
תיווך של ויסות ושליטה בהתנהגות
תיווך של דיפרנציאציה ואינדיבידואציה פסיכולוגית
תיווך של חיפוש יעדים, הצבת יעדים והתנהגות של השגת יעדים
תיווך למודעותו של האדם כישות משתנה
תיווך לחיפוש אחר אלטרנטיבה אופטימית
ישנה חשיבות רבה להתנסות בלמידה מתווכת והכרת התאוריה במערכת החינוך הפורמלית, בעיקר בהכשרת המורים וצוותי ההוראה.
החשיבות נובעת לא רק מההיבט של התיווך וכיוון פעולת הלמידה (אגוזי, מ' ופויירשטיין, ר', תשמ"ז).
הלמידה המתווכת יכולה לספק מענה להתמודדויות של מורים וצוותי חינוך במערכת הפורמלית עם הקשיים בהם הם נתקלים.
הלמידה המתווכת יכולה לעזור במגוון רחב מקשיי הלמידה הרבים שקיימים במערכת הפורמלית כאשר היא מיושמת בה.
לפי תיאורית הלמידה המתווכת ניתן לראות את הקשר שבין החסך בהתנסות בלמידה מתווכת לבין קשיים כגון חוסר רצון ללמוד ואי-הסתגלות חברתית.
יש לה תפקיד חשוב בהתפתחות הקוגניטיבית של הילד, יותר מגורמים גנטיים וסביבתיים ורבים ומכאן חשיבות יישומה במערכת החינוך הפורמלית.
למידה מקוונת , היא פעילות חינוכית המתרחשת בסביבה מקוונת, ומשתמשת ברשת האינטרנט להוראה ולמידה.
הלמידה המקוונת היא אחת האפשרויות ליישום של למידה משולבת מחשב והיא יכולה להתבצע גם באמצעות כל מכשיר אלקטרוני אחר המאפשר גישה לאינטרנט.
כגון: מחשב, טאבלט, וטלפון חכם.
השימוש בלמידה מקוונת מצריך יכולות של אוריינות דיגיטלית.
למידה מקוונת כוללת מגוון אפשרויות של שילוב האינטרנט בהוראה ובלמידה,
החל בלמידה פנים אל פנים (בכיתה) הנעזרת בדפי Web של אתרים תומכים או בדואר אלקטרוני.
בשנים האחרונות התווספו - ועידות חוזי (ווידאו קונפרנס), Web TV, היכולים להיות משולבים ב-E-Learning או לעמוד בפני עצמם.
למידה דיגיטלית מושתתת על נגישות ושימוש ביחידות וחומרי הוראה ולמידה דיגיטליים, לצד מקורות מידע ברשת, העומדים לרשות המורה והתלמיד, לשם הבניית ידע מבוססת חקר, שיתוף, הרחבה והעמקה.
ההוראה מרחוק כבר לא באה לפתור רק את בעיית הריחוק הפיזי, אלא גם את בעיית לחץ הזמן בו מצוי האדם המודרני, בייחוד האדם העובד.
לצורך לימוד מסוג זה אין תחליף לזמינות המידע המצויה ברשת האינטרנט.
כמו כן הלמידה המקוונת מאפשרת ללומד ללמוד בקצב שלו ולחזור על החומר מספר פעמים עד להבנתו המלאה.
כאשר הלומד עושה שימוש בלמידה מקוונת ניתנים ללומד גם קישורים למאגרי ידע נוספים אשר עושים שימוש בדרכים שונות להסביר את החומר הנלמד כך יוכל כמעט כל לומד למצוא את ההסבר/הדוגמה אשר תבהיר לו את החומר.
רשת האינטרנט התפתחה מרשת אוניברסיטאית, וככזו, כבר מתחילת השימוש ברשת, ניסו אנשי האקדמיה יחד עם אנשי החינוך בשטח לשלב את רשת האינטרנט בחינוך.
היכולת לשלב אחזור מידע יעיל באמצעות מנועי חיפוש, עם יכולת העברת מולטימדיה תוך שימוש בממשק ויזואלי ידידותי, נחשבת בעיני אנשי החינוך כסיבה לשימוש ברשת לצורך מימוש מטרות חינוכיות.
ניתן לחלק את הלמידה/הוראה ברשת לכמה סגנונות, הנקבעים על פי מידת מעורבות המורה:
סגנון הספרייה הווירטואלי: אתר המהווה בעיקר מקום להצגת מקורות מידע, מקורות המידע יכולים להימצא ברשת, אבל ניתן להפנות גם למקורות מידע שאינם ברשת, רק מידע עצמאי מועט מוצג באתר כזה.
סגנון ספר/חוברת הלימוד: אתר המחליף ספר או חוברת לימוד מודפסים (בדומה לאתר זה), מהווה בעיקר מקום להפצת חומרי למידה הייחודיים לקורס.
בנוסף לתכני הספר יכולים להופיע הודעות מהמורה לתלמידים (על מטלות או שינויים), סילבוס, דרישות הקורס וביבליוגרפיה, וקובצי עזר כמו מצגות, קטעי ווידאו, רשימת התלמידים, דוגמאות למבחנים מהעבר, פתרון מבחנים שנעשו ועוד.
דוגמה לכך היא שיתוף סרטונים שהכין המורה במסגרת יישום של פדגוגיית שיעור הפוך.
סגנון אינטראקטיבי: סביבת למידה המכילה בעיקר פעילויות ומשימות מתוקשבות וכן חומרי הוראה המוצגים במגוון אפשרויות אינטראקטיביות, תוך הנחיה ומתן משוב מצד המורה (או המערכת)
סגנון התקשורת: המשקל העיקרי הוא על צורות תקשורת בין התלמידים למורה, ובינם לבין עצמם.
המורה נמצא בתקשורת כתובה מתמדת עם התלמידים, באמצעות דואר אלקטרוני, פורום או צ'אט, נותן משוב לעיתים קרובות, ומנהל דיונים סביב נושאי הלימוד.
בית הספר הווירטואלי: משלב בתוכו את כל הסגנונות, הן חומרי למידה מקוריים, הן הפניה למקורות מידע, הן כלים המאפשרים תקשורת עם המורה ולמידה שיתופית בין הלומדים לבין עצמם הן כלים המאפשרים אימון, תרגול ומשוב, ועוד.
הסוגים השונים של סגנונות הלמידה מכתיבים תלמידים מסוגים שונים, כי אתר סטאטי יפיק תלמיד בודד, בעוד שאתרים הכוללים אמצעי תקשורת יכולים להביא את התלמידים ליצור קהילה לומדת בעלת הפריה הדדית, המקיימת תהליכי למידה שיתופית, תוך קבלת משוב מצד עמיתים ללמידה.
במחקר שנערך על הקשר בין סגנונות חשיבה והצלחה בקורס וירטואלי נמצא קשר חלקי בין סגנונות חשיבה של התלמידים לבין הצלחתם בקורס.
מסקנת החוקרים שפתוח הקורס ודרך ההוראה צריכים להיות מותאמים כך שיספקו "סביבת למידה מתאימה למגוון רחב של תלמידים בעלי מאפיינים שונים וצרכים ייחודיים, [וכך] הוא יוכל להינתן לכל התלמידים".
בלמידה מקוונת מרחוק יש חשיבות רבה לערוצי התקשורת במהלך הלמידה ולאופן השימוש בהם, כך על פי מחקרים רבים שהתקיימו בנושא.
אינטראקציה בלמידה מקוונת מורכבת מתקשורת, שיתוף פעולה או למידה אקטיבית עם או בלי מרכיב חברתי.
מטרת האינטראקציה בקורס מקוון היא הגברת התפתחות הידע וההבנה של תוכן הקורס.
אינטראקציה בלמידה מקוונת יכולה להתקיים בסביבה סינכרונית, בה שני הצדדים מתקשרים באותו הזמן, או בסביבה א-סינכרונית, בה הצדדים מגיבים בזמנים שונים.
ישנם שלושה סוגים עיקריים של אינטראקציות בלמידה מקוונת: בין הלומד למורה, בין הלומד לקהילת הלומדים האחרים ובין הלומד לתוכן הקורס (ויש המתייחסים גם לאינטרקאציה בין הלומד לממשק).
על פי תאוריית שוויון האינטראקציה (Anderson, 2003) שפיתח טרי אנדרסון יש חשיבות דומה לכל אחד משלושת הסוגים הללו כך שמספיקה רמה גבוהה בסוג תקשורת אחד בקורס מקוון על מנת לאפשר למידה משמעותית בלי להפחית מחוויית הלמידה.
רמה גבוהה של יותר מסוג תקשורת אחד תאפשר כנראה סביבה יותר מספקת, אולם לא באופן שיהיה כדאי מבחינת עלות וזמן ההשקעה.
במחקר שביצע ג'ייסון רוד (Rhode, 2009) נבחנו סוגים שונים של אינטראקציה בקרב לומדים בקורס אקדמאי מקוון על מנת לאבחן אם יש רמות שונות של חשיבות, שימוש ויעילות בין ערוצי תקשורת שונים.
במחקר השתתפו לומדים מהאוכלוסייה הבוגרת שנרשמו לקורס מקצועי מקוון במוסד פרטי להשכלה גבוהה בארצות הברית.
בקורס ניתנה פלטפורמה ללומדים שאפשרה תקשורת בכלים שונים ומגוונים בכל אחד משלושת סוגי האינטראקציה בערוצים פורמליים וא-פורמליים.
על פי ממצאי המחקר הלומדים עשו שימוש רב יותר בתקשורת עם המורה ועם התוכן וכן יחסו חשיבות רבה יותר לשני ערוצי תקשורת אלו.
כמו כן הלומדים יחסו חשיבות מעטה לערוצי תקשורת בין הלומד ללומדים האחרים, תוך ציון האתגר בסוג תקשורת כזה בלמידה מקוונת בקצב אישי.
במאמר מציין רוד שניתן להטמיע סט כלים רחב בכל הנוגע לערוצי תקשורת בקורס מקוון, חלקם נתפסים כהכרחיים לקורס ואילו אחרים כמשלימים וייתכנו תוצאות שונות עבור קורסים או סוגים אחרים של למידה.
במחקר שבחן שביעות רצון של לומדים מלמידה מקוונת נמצא כי שביעות הרצון קשורה לנוכחות המורה, ולתחושת מסוגלות עצמית לגבי היכולת ללמוד באופן מקוון.
נוכחות המורה, כסוג של נוכחות חברתית בלמידה מקוונת, יכולה לשפר את תוצאות הלמידה בייחוד במקרים שבהם התוכן לא מובנה וההוראה והלמידה כרוכים בתהליך פרשני יותר.
ההנחה הפדגוגית היא שאפילו עם תוכן מובנה, נוכחות המורה יכולה לשפר את חווית הלמידה, והתועלת רבה אף יותר עבור תוכן פחות מובנה שדורש הפשטה, דיון ופרשנות של מושגי הלמידה.
במחקר התבצעו מניפולציות של נוכחות מורה על ידי שינוי ערוץ תקשורת של הטון הקולי.
על פי ממצאי המחקר, הרצאת קריינות שעושה שימוש בווריאציה ווקאלית טבעית משפרת את נוכחות המורה ויוצרת חווית למידה עשירה עבור הלומדים.
כמו כן, הוספת רמזים ויזואליים כמו הבעות פנים ושפת גוף, יכולה לשפר עוד יותר את נוכחות המורה ואת שביעות הרצון מלמידה מקוונת.
המחקר מחזק את החשיבות של נוכחות חברתית בלמידה מקוונת.
למידה מקוונת במערכת החינוך הישראלית
במאה ה-21, האמצעים הקלאסיים (הוראה פרונטלית, מורה, לוח, מחברות, תלמידים) אינם מספיקים לגירוי התלמיד, פיתוח מוטיבציה ללמידה, העמקת תהליך הלמידה ועוד.
למידה מקוונת תופסת תאוצה בתוך מערכת החינוך בישראל.
מורה, מנחה או מדריך חדש בתחום -ישתמש בתוצרים הקיימים באינטרנט כגון מצגות וסרטונים.
לעומתו, מורה מתקדם -ישתמש ביישומונים חינמיים הקיימים ברשת לשם יצירת פעילות ייחודית משלו.
לדוגמה, הוא יכול ליצור ספרון לימוד אינטראקטיבי באינטרנט המפנה את התלמיד לאתרים, שואל שאלות ועוד.
מורה מומחה בתחום מסוגל ליצור מרחב טכנולוגי (אתר באינטרנט) או קורס מקוון בטכנולוגית MOODLES ו-ILLUMINATE LIFE ובה ייצור משימות בעלי אופי מעצב ומסכם (הערכה מעצבת והערכה מסכמת).
למידת חיזוק (נקרא גם: למידה באמצעות חיזוקים; באנגלית: Reinforcement learning או בקיצור: RL) הוא תחום במדעי המחשב של למידת מכונה הנוגע לאופן שבו סוכנים פועלים בסביבה דינמית באופן שימקסם את הרווח המצטבר כתוצאה מהפעולות הללו.