האתגר
הנגישות למידע והיכולת לעבד אותו באמצעות כלי בינה מלאכותית זמינים ופשוטים, שיבשו את המציאות האקדמית. כיום, סטודנט יכול להפיק עבודה שלמה באמצעות כלי AI, כולל ניתוח מקורות, סינתזה של רעיונות וכתיבה אקדמית ברמה גבוהה. הגבול בין תהליך למידה אישי, לבין תוצר מעובד הופך מטושטש, ואיתו גם היכולת שלנו להעריך את מידת ההבנה והידע של הסטודנט. מחקר שפורסם לאחרונה בעיתון "ישראל היום" מצא:
המציאות הזו, מחייבת אותנו לבחון את דרכי ההערכה שלנו ולשאול עצמנו: עם מה באמת חשוב לנו שהסטודנטים שלנו יצאו מהקורס שלנו? מה נרצה למדוד ולהעריך?
המלצות ואפשרויות לעדכון דרכי ההערכה
- הערכה מעצבת: יישום ואינטגרציה של הידע בדגש על החומר הנלמד בכיתה
סיכום תהליכי הוראה ולמידה יכול להימדד באמצעות משימות קצרות המתבצעות בכיתה או בזמן מוגבל. למשל, הצגת מקרה בוחן חדש והתמודדות עם שאלות שמחברות בין התיאוריה הנלמדת למקרה המוצג. המשימות יכולות לכלול הצגת טיעונים מנוגדים, זיהוי הנחות יסוד, או הצעת פתרונות יצירתיים. הדגש הוא על יישום הידע בזמן אמת. - שילוב ידע מהקורס בהערכה
בכל משימת הערכה, ניתן לדרוש שילוב של ידע ספציפי שנלמד בקורס. בדרך זו, נוכל לבקר ולמדוד את תהליכי ההוראה והלמידה ולנטרל השפעה חיצונית לא רצויה של בינה מלאכותית. - הערכה מבוססת דיאלוג – דיבייט רפראט ומה שבניהם
סיכום תהליכי למידה באמצעות פרזנטציה/ רפראט תוך עידוד שיח מתמשך בין המרצה לסטודנטים. האחרונים מתבקשים להציג את הבנתם, להתמודד עם שאלות מאתגרות ולהגיב לרעיונות של אחרים. הדיאלוג מאפשר להעריך את עומק ההבנה ואת היכולת ליישם ידע בהקשרים שונים. שתי כוכביות:
*מותנה בכמות הסטודנטים בכיתה – מתאים לכיתה עם כמות סטודנטים קטנה
*מותנה בחיבור מחוון ברור המציג לסטודנטים את רכיבי הציון - שימוש מושכל, ביקורתי ויצירתי בבינה מלאכותית
בהתאם לתוכן הדיסציפלינארי, ניתן לחבר משימות המעריכות רמות חשיבה גבוהות תוך עידוד שימוש בבינה מלאכותית. כך למשל, ניתן "לשוחח" עם מודל שפה על חומר הלימוד, להעריך את התוצרים ולבקרם. בדרך נוספת, ניתן לחבר משימה הדורשת יישום של סיטואציה מעולם התוכן באמצעות יצירת תמונה בבינה מלאכותית אשר תביא לידי ביטוי הבנה ופרשנות אישית. תוצר הלמידה יכול לכלול צילומי מסך של חיפושי מידע, תיעוד הפרומפטים, הסברים על בחירת מקורות ורפלקציה על השימוש בכלי AI - שיח רפלקטיבי על השימוש בבינה מלאכותית
המדיניות המכללתית לשימוש בבינה מלאכותית, מבקשת מהסטודנטים לדווח על הדרכים השונות בהם השתמשו בבינה מלאכותית. הדבר, מעודד לקיים שיח רפלקטיבי על דרכי השימוש בבינה מלאכותית אשר מסייע במסגור תהליכי ההערכה באופן חינוכי: האם הרעיונות שהובאו בהערכה הם מקוריים של הסטודנט? באלו חלקים של המשימה נעזר בבינה? מה היו האתגרים בשימוש בבינה? מה התועלות?
וכיצד נוכל לבקר את ההערכה שחיברנו?
- התייעצו עם מודל שפה ובקשו רעיונות לתוצרי למידה ומשימות הערכה בעידן הבינה המלאכותית
- בצעו את המשימה מתוך נקודת המבט של הסטודנט ובדקו את יעילות המשימה, תקפותה ומהימנותה.
פרומפט לדוגמה:
אני מרצה במכללה להכשרת מורים, מלמדת את הקורס_____ בחוג ____. מצורף סילבוס הקורס /חומרי למידה.
אנא הצע לי רעיון לתוצר למידה/ משימת הערכה בקורס / עבודה מסכמת בקורס בתעמוד בתנאים הבאים:
מבוססת על חומרי הלמידה שהעליתי וסילבוס הקורס ומיישמת את הידע שנלמד באמצעות רמות חשיבה גבוהות יישום ניתוח והערכה.
הסטודנטים לא יוכלו לבצע את המטלה רק באמצעות מודלי שפה בבינה מלאכותית אלא הם יצטרכו להפעיל חשיבה אישית שלהם.
שים לב שהסטודנטים נדרשים לדווח על שימוש בבינה מלאכותית על פי הקובץ שאני מצרף (לצרף את הצהרת השימוש בבינה מלאכותית). אני מבקשת לעודד את הסטודנטים ליושרה ואתיקה בשימוש בבינה מלאכותית.
אנא כלול בהצעתך:
תיאור מפורט של המטלה
מטרות למידה ספציפיות
הנחיות לסטודנטים לגבי שימוש ב- AI
מחוון להערכת המטלה וקריטריונים להערכה
העשרה ולמידה
בקישור הזה תוכלו לקרוא את הפוסט של ד"ר גלעד לנדאו על חיבור הערכה עם בינה מלאכותית