AI (בינה מלאכותית) בהוראה ולמידה

AI (בינה מלאכותית), הקדמה

בגיל העשרה (מה שמסגיר את גילי) יצא משחק ה"פאקמן". היינו משלשלים כסף למכונת המשחק ומתחילים "לנקות" את השטח. ואז לפתע היה מגיח ה"שדון" המעצבן הזה שהיה צריך לחמוק ממנו. ה"שדון" הזה היה מחליט בעצמו מתי לצאת, לבחור נתיבי נסיעה ולחזות להיכן ילך השחקן על מנת שנשלשל מטבע נוסף למכונה כדי להתחיל משחק חדש. כששיחקתי בזה תהיתי אם פעילות ה"שדון" היתה אקראית או שהמחשב היה לומד את מהלכי השחקן ומנסה להפיל אותו – AI של שנות ה 80.
ה AI או הבינה המלאכותית בעברית הפכה למטבע שגור כבר בפי כל אחד היום וביטוי זה הפך לנחלת הכלל. כולם מכירים את Chat GPT את Gemini של גוגל Midjourney ועוד. עבור רבים ה AI מאפשר בעצם "לדלג" על החיפוש בגוגל ולקבל את המידע לאחר ניתוח באופן שמישהו עושה זאת בעבורנו תוך התייחסות להערותינו בצ'אט בדומה למידען סופר מקצוען וזריז בספרייה.
מוסדות אקדמיים כבר מציעים תארים אשר כוללים AI, מכשירים חשמליים וכמעט בכל מקום שניתן לדחוף את המושג הזה, דוחפים אותו באופן שייצר גימיק שיווקי פנטסטי. ממצאי החיפוש במאגרים המדעיים דלים יחסית לאשר קורה במציאות השיווקית וברשת וככל הנראה בגלל החדירה הכה מהירה של התחום הזה לשיח הציבורי עוד לפני שהמדע הספיק לחקור ולהעמיק בזה. האם הסיפור האמיתי גדול מה"באז" המכונה בינה מלאכותית? המנייה של חברת Nvidia המייצרת מעבדים יעילים ל AI עלתה ב 400 אחוזים בשנה האחרונה מה שמעיד על כך שהכלכלה רואה את העתיד בשוק הזה. ומה בתחום החינוך? ההוראה והלמידה? משהו קורה שם?
נכון להיום לא הרבה ממש, Chat GPT יודע לעשות עבודות ולהגישן ועל המוסדות להתמודד עם זה מה שמקשה על המדידה וההערכה, ישנם ניסיונות להכניס כלים לניבוי נשירת לומדים ועוד כהנה וכהנה. מרבית המוסדות אינם יודעים כיצד "לאכול" את זה ומחפשים את הכיוון האפשרי ליישום ושימוש. אנחנו בתחילת הדרך כעת, בדומה להמצאת מנוע הקיטור אשר בתחילה ניתפס כמחליף לסוס בכך שאיפשר הנעת רכבות/מכוניות אך בטווח הארוך שינה לגמרי את עולם התעסוקה והמודלים החברתיים כלכליים עם הקמת מפעלים ותעשייה אשר שינתה את פני החברה כולה. טענתי היא שה AI נמצא כיום בשלב שבו מנוע הקיטור נתפס כמחליף הסוס והעגלה ולא כמשנה את התרבות, החברה ועולם התעסוקה. אנחנו ממש במייל הראשון, בשלב בו עדיין קשה לנבא לאן זה ילך בכלל. אז מה כן עשוי לקרות בעתיד בשדה ההוראה והלמידה?

עבור הלומד

פרסונליזציה – מערכות ש"יתפרו" לכל לומד את נתיב הלמידה/המודל הפדגוגי המתאים לו והנגשת התוכן באופן שנכון בעבורו – הן בקונטקסט הרגשי והן בתוכן עצמו. למשל: העדפת למידה מן הפרט אל הכלל או מן הכלל אל הפרט, קצב למידה איטי או מהיר, התבססות על הדגמות וכד'. כמובן שהמערכת תתבסס על תגובות הלומד ועל ההיכרות עימו באופן שכל הקורסים/מקצועות שהוא לומד ישתמשו במידע הייחודי שנאסף בעבר על אותו הלומד. הפרסונליזציה יכולה להתבסס על מדידה בזמן אמת על ידי זיהוי מצב הרוח של הלומד באמצעות הבעות פנים, תנוחת ישיבה ועוד מידע. תהליך הפרסונליזציה הוא דינמי וישתנה כל העת.

סיוע בלמידה חברתית – מערכת AI תדע להניע קבוצת לומדים באופן דינמי בהתאם למאפייני האישיות שלהם. היא תזהה את הלומד שאינו משתתף ותפעיל אותו, תאתר מצבים של "מבוי סתום", תדווח למורה ותנחה אותו בהפעלת הקבוצה ועוד. דינמיקה חברתית בין לומדים איננה גלויה לרוב למורה וכלי AI עשויים לספק לו מידע והנחיות להפעלה.

זיהוי מצב רגשי – מצלמות, תוכנות לעיבוד קול וכתב יכולים לזהות מבעוד מועד מצוקות רגשיות אשר לעיתים אינן גלויות למורה, בייחוד במקום בו התחלופה של הסגל גבוהה. מצב רגשי משפיע באופן ישיר על הלמידה ועל איכות חייו של הלומד.

הקניית מיומנויות המאה ה 21 ובכלל – כלי AI יכולים לשלב בתהליך הלמידה כלים לשיפור המיומנויות, למשל: ניתוח טקסט ושיפור יכולת הביטוי של הלומד, אינטראקציה מול אווטאר אשר עימו יתנהל דיבייט, יישום של חשיבה ביקורתית באמצעות "הטלת ספק" על טיעוני הלומד ועוד.

עבור המורה

כלי מעקב, מדידה והערכה – כלים למדידה והערכה בזמן אמת ובכלל. המערכת תדע לומר למורה במה להתמקד, לחלק את הלומדים לקבוצות למידה בהתאם למאפייניהם, בדיקת המטלות ע"י מערכת AI אשר תדע לנתח טקסט ולפנות את המורה מבדיקת מטלות. ההערכה כפי שאנו מכירים כיום ואשר מבוססת על "עצירה ומדידה" באמצעות מבחן/מטלה יהיו פחות רלוונטיים בעתיד שכן ההערכה תתבצע כל העת ובזמן אמת תוך כדי למידה.

פדגוגיה – הצעה של מודל פדגוגי מותאם ללומדים, איתור מקורות חוסר ההבנה ומיקוד המורה בנושאים בהם נדרשת העמקה או שינוי של שיטת ההוראה (שילוב הדגמה, חזרה נוספת, תרגול וכו').

התאמת התוכן לכל לומד – מערכת AI תאפשר למורה לאפשר לכל לומד ללמוד בקצב שלו ועל פי המודל המתאים בעבורו תוך מעקב ובקרה, בין אם בלמידה עצמית או בהוראה פרונטלית מותאמת לכל קבוצת לומדים.

עבור המוסד החינוכי

איתור לומדים עם סיכויי נשירה – ביצוע אגרגציה של כל המידע הנאסף על הלומדים כדוגמת שיעור הנוכחות, תנאי קבלה, ציונים, עיכוב בהגשת מטלות וכו' וניבוי בהתאם לנתונים אשר נשאבו על לומדים זהים מן העבר.

מידע על הסגל – שיקוף הביצועים של הסגל בהתאם לאגרגציה של מדדים כדוגמת התנהלות הלמידה בשיעור, הישגים, שיעור הנוכחות ועוד.

האתגרים

ה AI מביא עימו אתגרים הנוגעים למקומו ותפקידו של המורה, סוגיות אתיות הנוגעות להיבטים של פרטיות, תקלות תוכנה אשר עשויות להשפיע על הסגל והלומדים, חשש מאובדן המגע האנושי והסתמכות על "רובוטים" מה שעשוי לגרום לבעיות רגשיות בבגרות הלומד (דוגמת המכונה של סקינר אשר באמצעותה למדו מתימטיקה בשנות ה 60 ואשר פרט להישגים במתימטיקה גרמה לתסכול ואגרסיות אצל חלק מהלומדים אשר תורגמו לאלימות).

סיכום

ה AI נמצא בשלבי חדירה ראשוניים. ההשפעה של תחום זה תבוא לידי ביטוי בטווח הארוך באופן שקשה לנבא כיום עדיין את השפעותיה התרבותיות והחברתיות. כשם שמנוע הקיטור לא רק החליף את הסוסים, אלא שינה את התרבות והחברה האנושית. ה AI בעוד עשור או שניים ישפיע לבלי היכר על עולם התעסוקה, כללי ההתנהגות וכמובן ארגוני החינוך והאופן בו אנו צורכים ידע ולומדים.