חמש רמות שילוב בינה מלאכותית
האתגר הגדול בנושא אינו רק לזהות עבודות שנכתבו בבינה מלאכותית, אלא להגדיר היכן עובר הגבול בין שימוש בכלי עזר לגיטימי לבין 'מיקור חוץ' של החשיבה. במקום לחזור למבחני כיתה או להרים ידיים, כדאי להכיר את מודל AIAS: The Artificial Intelligence Assessment Scale.
המודל הינו סולם בן 5 רמות שילוב של AI – מאיסור מוחלט ועד שותפות מלאה – שנועד להפוך את ה-AI מכלי 'מבצע' המחליף את הסטודנט, ל'פיגום' שתומך בלמידה שלו (קישור למחקר באנגלית). המודל מעניק לנו כלי עבודה יישומי, המחליף את ההנחיות הכלליות והמעורפלות בהגדרות פדגוגיות מדוייקות. באמצעותו נוכל להגדיר מהם רכיבי הליבה במטלה שחשוב לנו שהסטודנט יבצע בעצמו, ולגזור מכך את המינון והשלב הנכון לשימוש ב-AI.
הרמות הרלוונטיות ביותר לקורסים שלנו הן רמות הביניים (4-2), המאפשרות שילוב מושכל שקל יותר לאכוף ולבקר. הפעם נדגים רמה אחת, אך לפני כן – הנה שני עקרונות שחובה להכיר בכל רמת שילוב:
- מהתוצר אל התהליך: מרכז הכובד בהערכה עובר אל ה"דרך". עבודה עם AI דורשת מיומנויות חדשות של למידה – כמו ניסוח פרומפטים מותאמים לתחום הדעת, דיוק, בקרה וסינון מידע. מסיבה זו, גם המחוון צריך להתייחס לתיעוד התהליך ולתרומת הסטודנט, ולא להסתפק רק בבדיקת התוצר הסופי.
- אמון לצד אחריות: נקודת המוצא היא אמון. אנחנו סומכים על הסטודנטים שאם הם קיבלו הנחיות ברורות ומדויקות – הם (או לפחות רובם) יפעלו על פיהם, אך הצד השני של המטבע הוא אחריות מלאה שלהם על התוצר. לא נקבל תירוצים על טעויות של AI.
איך זה עובד בפועל?
דוגמה ליישום של רמה 2 – AI לתכנון והבנייה
- העקרון: ברמה זו הבינה המלאכותית היא "שותפה לסיעור מוחות" בלבד. היא עוזרת לפזר את הערפל הראשוני, לארגן את הפרטים ואף לבנות שלד, אך הכתיבה בפועל היא מפרי עטו של הסטודנט.
- המטלה: היעזרו ב-AI להעלאת השערות להסבר תופעה, בחרו את המשכנעת ביותר וכתבו בעצמכם ללא AI דו"ח המנתח אותה מול הנתונים.
- כלי בקרה: צירוף קישור לשיחה המלאה עם הבינה. הקישור מאפשר לנו לראות את נקודת ההתחלה: מה הסטודנט שאל, מה המכונה הציעה, ומה הוא בחר לקחת הלאה.
טיפ: כדי לחזק את הלמידה, כדאי לדרוש מהסטודנטים לקשר את הניתוח בדו"ח לתכנים ספציפיים או למקרה בוחן ייחודי שעלה במהלך השיעור.
גם אם יש דרכים לעקוף זאת, דרישה כזו מחייבת את הסטודנט לבצע מהלך רב-שלבי המחבר בין החומר שנלמד בכיתה לבין המטלה, ומונעת מצב של "שגר ושכח" שבו הבינה עושה הכל לבד.
היחס הפדגוגי לשימוש בבינה מלאכותית: שימוש מושכל ואחראי
לפי מדיניות המכללה, האחריות והסמכות לקבוע את מדיניות השימוש בבינה מלאכותית בכל קורס נתונה בידי המרצה. רצוי ומומלץ לבקש מהסטודנטים למלא את הצהרת המקוריות שלנו ככלי חינוכי ולא כאמצעי שיטור. מילוי ההצהרה מזמן לסטודנטים לחשוב מה למדו מהשימוש בבינה המלאכותית, ואיפה יכלו לעבוד בעצמם באופן יעיל יותר. זו הזדמנות לשיחה על שאלות עמוקות: מהו ידע? מה ערך החשיבה העצמאית? איך נשתלב בעולם שבו הבינה המלאכותית נוכחת? אלו שיחות חשובות שהסטודנטים מעריכים את ההזדמנות לנהל.
ולמה עוד חשוב לשים לב בהכנת העבודות?
פשטות בהנחיות: פחות זה יותר – הנחיות תמציתיות מקלות על ההבנה. כדאי לנסח את המטלה בצורה ממוקדת:
- מטרת העבודה – במשפט אחד או שניים
- היקף נדרש – מספר מילים או עמודים
- מבנה מצופה – אילו חלקים צריכה לכלול העבודה
- מועד הגשה – ברור וחד-משמעי
הנחיות של עד עמוד אחד מספיקות ברוב המקרים.
מתן אפשרות בחירה – בחירה מעלה מוטיבציה. ניתן להציע:
- בחירה בין מספר נושאים
- בחירה באופן הצגת העבודה: מסמך כתוב, מצגת, סרטון, פודקאסט
- בחירה בהיבט מסויים בחומר הלימוד שהסטודנט מעוניין להעמיק בו
גם בחירה מוגבלת, כמו בחירה בין שני נושאים, תורמת לתחושת המעורבות של הלומדים.
מחוון: מפת הדרכים של הסטודנט
מחוון הוא פירוט של הקריטריונים להערכה ורמות הביצוע השונות בכל קריטריון. הוא משרת שתי מטרות: מסייע לסטודנט להבין מה נדרש ממנו, ומסייע למרצה לבדוק את העבודות באופן עקבי והוגן. שיתוף המחוון עם הסטודנטים לפני הכתיבה תורם לתחושת ביטחון, מקטין חששות וחוסר וודאות ומסייע לסטודנטים לכוון את עבודתם בהתאם.
דוגמה למבנה מחוון:
| קריטריון | ביצוע מתקדם | ביצוע בסיסי | ביצוע הדורש חיזוק |
|---|---|---|---|
| טיעון מרכזי | טיעון ברור ומנומק עם עדויות | טיעון קיים, ניתן להרחיב | טיעון ראשוני הדורש פיתוח |
| שימוש במקורות | מקורות מגוונים ורלוונטיים | מקורות בסיסיים | יש מקום להוסיף מקורות |
| מבנה ושפה | כתיבה בהירה ומאורגנת | כתיבה סבירה עם מקום לשיפור | כתיבה הדורשת ליטוש נוסף |
כמובן שניתן להיעזר בבינה מלאכותית להכנת מחוון.
פרומפט למשל: צור מחוון להערכת עבודה בקורס ____ בנושא _____ .
פרטים על העבודה: (סוג העבודה, היקף, מטרות עיקריות)
המחוון יכלול קריטריונים להערכה עם שלוש רמות ביצוע: מתקדם, בסיסי, ודורש חיזוק.
נסח את הרמות בשפה מעצימה שתכוון את הסטודנט לשיפור.
רוצים ללמוד ולהתנסות איך ליישם את זה בפועל בקורס שלכם?
אנו פותחים קהילה לומדת, בה נלמד מניסיונם של עמיתים, נוכל להתייעץ לפני ביצוע ולשתף בתובנות לאחר הביצוע.
מוזמנים להצטרף למפגש פתיחה מקוון (בזום), שיתקיים ביום שני הקרוב, א' בשבט (19.01), בשעה 20:30 – 21:30 במפגש יוצגו פרקטיקות ליישום מיידי ופרטים על המשך פעילות הקהילה. לפרטים והרשמה למפגש