הקדמה: מושגים בסיסיים

א: מהו מאגר השאלות?

מאגר השאלות הוא מרחב ייעודי במודל המוקדש לארגון השאלות בקורס. מאגר השאלות במודל מאפשר לארגן את כל השאלות בקורס בצורה מסודרת, גם אם הן לא משובצות עדיין באף בוחן.

המאגר נבנה פעם אחת, ומשמש את המרצה שוב ושוב – בכל מבחן, בוחן, תרגול או פעילות אחרת.

חשוב לדעת:

מאגר השאלות אינו מיועד רק לשאלות אקראיות!
גם כאשר בונים מבחן עם שאלות רגילות, כדאי לבנות ולנהל את כל השאלות בתוך המאגר, ולא ישירות בתוך הבוחן, כדי לא 'ללכוד' את השאלות בתוך בוחן ספציפי.

למה? היתרונות של מאגר שאלות:

• קל לבנות מבחנים שונים עם שאלות מאותו מאגר, ולא צריך לבנות מחדש את אותה שאלה בכל מבחן. לדוגמה: אפשר לבנות תרגול פתוח, בוחן על יחידה ספציפית וגם מבחן מסכם – כולם מתוך אותן קטגוריות.
• שינוי בשאלה במאגר ישפיע אוטומטית על כל המקומות שבהם היא מופיעה.
• שאלות במאגר השאלות מאפשר יצירת שאלות אקראיות מתוך קטגוריות.

ב: מהן קטגוריות?

מאגר השאלות מתארגן לפי קטגוריות, שהן בעצם תיקיות שבהן נשמרות השאלות – כמו תיקיות במחשב. במערכת תיקיות היררכית במחשב – כל תיקייה מכילה קבוצת שאלות שקשורות זו לזו.

מבנה היררכי של קטגוריות: בדיוק כמו שבמחשב יש לכם תיקייה ראשית בשם "מסמכי עבודה" ובתוכה תתי-תיקיות כמו "הרצאות", "מטלות", "מבחנים" – כך גם בבוחן יש היררכיה של קטגוריות:

קטגוריה ראשית: "ויסות רגשי"

• קטגוריה משנה 1: "התפרצויות רגשיות"
• קטגוריה משנה 2: "הימנעות והתכנסות"
• קטגוריה משנה 3: "אסטרטגיות התמודדות"

היתרונות של מבנה היררכי:

• ארגון ברור ומסודר של השאלות
• אפשרות לבחור שאלות מקטגוריה ראשית או מקטגוריה משנה ספציפית
• שליטה מדויקת בייצוג של כל תת-נושא בבוחן: ייצוג הוגן של כל הנושאים או הרמות החשובים, תוך שימוש בשאלות אקראיות מכל קטגוריה.

דוגמה: אילו קטגוריות אפשר לבנות? סוגי חלוקה אפשריים:

• חלוקה לפי רמת חשיבה: שאלות ידע, שאלות הבנה, שאלות יישום וניתוח
• חלוקה לפי תוכן הקורס: קשיים בויסות רגשי, אסטרטגיות התמודדות
• חלוקה לפי מבנה המבחן: שאלות פתיחה, גוף המבחן, שאלות סיום

ג: מהן שאלות אקראיות מקטגוריה?

שאלה אקראית מקטגוריה פירושה שבתוך בוחן המערכת בוחרת באופן אוטומטי שאלה אחת – או יותר – מתוך כל הקבוצה של השאלות שהגדרתם בקטגוריה מסוימת.

דוגמה מעשית:

אם יש לכם קטגוריה בשם "שאלות הבנה" עם 10 שאלות שונות, והגדרתם שהבוחן יכלול שאלה אקראית אחת מקטגוריה זו – אז: סטודנט א' יקבל שאלה מספר 3, סטודנט ב' יקבל שאלה מספר 7, וסטודנט ג' יקבל שאלה מספר 1.

אפשר גם יותר משאלה אחת מקטגוריה: אם הגדרתם שהבוחן יכלול 3 שאלות אקראיות מאותה קטגוריה – אז: סטודנט א' יקבל שאלות 2, 5, 9 ואילו סטודנט ב' יקבל שאלות 1, 4, 8 וכן הלאה.

למה? היתרונות של שאלות אקראיות מקטגוריה:

שאלות אקראיות אינן רק אמצעי טכני – הן כלי פדגוגי חשוב עבור למידה עצמית ועבור בחנים מסכמים.

שאלות אקראיות בלמידה עצמית

כאשר מאפשרים מספר ניסיונות מענה בבוחן כחלק מתהליך למידה עצמי, שאלות אקראיות תורמות לכך שבכל ניסיון חוזר, הסטודנט מקבל ניסוח שונה או מקרה אחר – מה שמעודד חשיבה ולא שינון. ובנוסף, התמודדות חוזרת עם אותו רעיון מזוויות שונות מעודדת הכללה והבנת עומק של החומר.

דוגמה:

אם בבוחן לתרגול יש שאלה אקראית מתוך 8 שאלות אפשריות בנושא "אסטרטגיות התמודדות", סטודנט שינסה לענות פעמיים יקבל:

• ניסיון ראשון: "מהי אסטרטגיית הסחת דעת וכיצד היא פועלת?"
• ניסיון שני: "באילו מצבים שימוש בפתרון בעיות יעיל יותר מהסחה?"

כך, הלמידה הופכת פעילה, מגוונת ומשמעותית יותר.

שאלות אקראיות במבחן מסכם

בוחן אקראי במודל מאפשר לכל סטודנט לקבל גרסה שונה של הבוחן, עם סט שונה של שאלות הנבחרות אקראית מתוך מאגר רחב שנבנה מראש. כאשר המאגר מאורגן בצורה היררכית – כלומר, בקטגוריות ותת-קטגוריות לפי נושאים, רמות חשיבה או מטרות למידה – המערכת שולפת שאלות באופן מדויק ומבוקר יותר. זוהי דרך דינמית לבנות הערכה גמישה מותאמת לצרכים, מצמצמת העתקות, ותורמת להוגנות בין סטודנטים.

ד: שילוב בין שאלות קבועות לשאלות אקראיות

ברוב הבחנים ניתן ורצוי לשלב שאלות מסוגים שונים – ולא לבחור רק שיטה אחת:

כך, בתוך אותו בוחן ניתן להבטיח גם עקביות – על ידי שאלות חובה, וגם גיוון והוגנות – על ידי שאלות אקראיות, לדוגמה:

• שאלה 1: שאלת חובה
• שאלה 2: שאלה אקראית מקטגוריה "שאלות הבנה"
• שאלה 3: שאלת חובה מקטגוריה "ניתוח"
• שאלות 4–5: שתי שאלות אקראיות מקטגוריה "יישום"

אחד היתרונות הגדולים של מאגר השאלות ההיררכי הוא שאחרי שהכנתם אותו פעם אחת, אתם יכולים להשתמש בו כמה פעמים במהלך הקורס בצורות שונות. זה נותן גמישות עצומה ביצירת סוגי הערכה שונים:

דוגמאות לשימושים שונים:

• בוחן קצר אחרי השיעור (לוידוא למידה): 3 שאלות פשוטות + שאלת הבנה אחת
• מבחן יחידה (הערכה חלקית): שאלה פשוטה אחת + 3 שאלות הבנה + 2 שאלות יישום
• מבחן סיום קורס (הערכה מקיפה): שאלה פשוטה אחת + 3 שאלות הבנה + 4 שאלות יישום + שאלת ניתוח אחת

התוצאה: השקעה חד-פעמית במאגר השאלות משרתת אתכם לאורך כל הקורס, עם אפשרות ליצור הערכות מותאמות לכל מטרה ורמת קושי.

לסיכום:

• כל השאלות נשמרות במבנה של קטגוריות: לפי נושא, לפי רמת חשיבה, או לפי שבועות הלימוד
• השאלות נשארות זמינות לשימוש חוזר, עריכה והוספה למבחנים שונים
• מומלץ לבנות תמיד את השאלות במאגר, גם כשלא משתמשים באקראיות

הדרכה טכנית

ההדרכה הטכנית תתבצע בשלושה שלבים פשוטים, ותשלב עבודה בשני מרחבים בתוך מודל (ראו גם הדרכה מצולמת ):
בשלבים 1 ו-2 נבנה ונסדר את מאגר השאלות ההיררכי, ובשלב 3 ניצור את הבוחן במרחב הקורס ונקשר אליו את השאלות באופן אקראי.

לפני שאנחנו מתחילים, חשוב להבהיר:

למרות שהרכיב במודל נקרא "בוחן", חשוב להבין שזהו רק שם טכני. באמצעות רכיב זה ניתן לבנות כל סוג של הערכה – החל מתרגול קצר ועד מבחן מסכם ומקיף של הקורס כולו. השם "בוחן" אינו מגביל את היקף או את מטרת הפעילות, אלא רק מייצג את הכלי במערכת.

שלב 1: תכנון הבוחן וקביעת הקטגוריות

מיקום: מאגר השאלות (Question Bank)

החלטות מרכזיות בשלב זה:

• כמה קטגוריות יהיו בבוחן?
• איזה סוג קטגוריות (נושאיות, רמות חשיבה, מטרות למידה)?
• מה ההיררכיה של הקטגוריות? איך לחלק את הקטגוריות?

פעולות טכניות בשלב זה:

1. כניסה למאגר השאלות
2. לחיצה על "קטגוריות"
3. הוספת הקטגוריות הרצויות

שלב 2: הוספת השאלות לכל קטגוריה

מיקום: מאגר השאלות (Question Bank)

החלטות מרכזיות בשלב זה:

• כמה שאלות בכל קטגוריה? (מינימום: 2. מומלץ לפחות 5-10 שאלות לקטגוריה)
• ניסוח שאלות מקבילות בכל קטגוריה

פעולות טכניות בשלב זה:

1. כניסה לקטגוריה הספציפית במאגר השאלות
2. לחיצה על "הוספת שאלה חדשה"
3. חזרה על התהליך לכל שאלה

שלב 3: בניית הבוחן

מיקום: בתוך הקורס עצמו

החלטות מרכזיות בשלב זה:

• האם מועד ההגשה של הבוחן קשיח או גמיש?
• האם הבוחן מוגבל בזמן? ואם כן – מה המשך שלו?
• האם לאפשר ניסיונות חוזרים? כמה?
• מתי הסטודנטים יוכלו לראות את המשוב והציון של הבוחן?

פעולות טכניות בשלב זה:

1. הוספת פעילות "בוחן" חדשה
2. הגדרת הגדרות כלליות (תזמון, ניסיונות, וכו')
3. השלב המרכזי: הוספת שאלות אקראיות:
   • לחיצה על "הוספת שאלה"
   • בחירה ב"שאלה אקראית מקטגוריה"
   • בחירת הקטגוריה המתאימה
   • קביעת כמות השאלות מהקטגוריה
   • חזרה על התהליך לכל קטגוריה

תוצאה: כל סטודנט יקבל בוחן עם מספר שאלות קבוע מכל קטגוריה, אך השאלות הספציפיות יהיו שונות בין סטודנטים.

נקודות חשובות לזכור:

• הפרדה בין מרחבי עבודה: שלבים 1-2 מתבצעים במאגר השאלות, שלב 3 בקורס
• איזון בין קטגוריות: חשוב לקבוע חלוקה הגיונית של שאלות בין הקטגוריות

בדיקה מקדימה לפני פרסום

חשוב מאוד: לפני שאתם מפרסמים את הבוחן לסטודנטים, הקדישו זמן לבדיקה מקדימה. השתמשו באפשרות "תצוגה מקדימה" או "ביצוע מבחן כסטודנט" כדי לוודא ש:

• השאלות נבחרות נכון מהקטגוריות המתאימות
• מספר השאלות מכל קטגוריה תואם למה שתכננתם
• ההגדרות הטכניות (זמן, ניסיונות, ציונים) עובדות כפי שרציתם

בדיקה זו עשויה לחסוך בעיות מול הסטודנטים, ומבטיחה שהבוחן יפעל בדיוק כמו שתכננתם.

סרטון:

מעבר ליתרון של בדיקה מיידית וחיסכון בעומס, הבוחן האוטומטי תורם לארגון הלמידה של הסטודנטיות – הוא מגדיר מראש תאריך סגירה של הבוחן ומסגרת זמן ברורה, ומסייע למנוע דחיינות וסחיבה של משימות פתוחות לאורך הסמסטר.

מבחינה פדגוגית, השימוש בבחנים תומך בלמידה עצמאית ומתמשכת, מעודד למידה פעילה לאורך הקורס ומאפשר מעקב אחר הבנה לאורך הדרך – לא רק בסוף הקורס.

מדריך וידאו שלב אחר שלב:

הסרטונים כאן צולמו תוך כדי ביצוע הפעולות עצמן – אפשר להפעיל, לעצור ולעבוד יחד איתי צעד-אחר-צעד במקביל על הקורס שלכן במודל.

סרטון 1: הקמת בוחן במודל

איך מוסיפים בוחן לקורס? כאן נעבור יחד על שלב ההקמה וההגדרות המרכזיות שכדאי להכיר כדי להתחיל נכון.

סרטון 2: הוספת שאלות לבוחן

בסרטון הזה נלמד איך מוסיפים שאלות לבוחן.

(הבהרה חשובה: בפוסט הזה נלמד איך להוסיף שאלות לבוחן מתוך הבוחן עצמו – זוהי דרך פשוטה וטובה כדי להכיר את הכלי ולהתנסות בו לראשונה. עם זאת, חשוב לדעת שזה לא אופן העבודה המומלץ בשגרה. באופן מקצועי ונכון יותר, מנהלים את השאלות דרך מאגר השאלות, הדרכה על כך – כאן).

סרטון 3: צפייה בציונים של בוחן

איך רואים את הציונים של הסטודנטיות? כאן נראה איך בודקים את תוצאות הבוחן וניגשים לממשק הצפייה.

סרטון 4: שקלול ציונים בקורס

איך משנים את המשקל של כל רכיב בציון הסופי? כאן נעבור על ממשק שקלול הציונים ונראה איך להתאים אותו לקורס שלכן.

רוצות לקחת את זה שלב אחד קדימה?
בפוסט ההמשך תגלו איך ליצור מאגר שאלות מסודר לפי קטגוריות.
בנוסף, תגלו איך לבחור שאלה אקראית מתוך קטגוריה, כך שכל סטודנטית תקבל שאלות שונות – פתרון מעולה למניעת העתקות וליצירת בחנים דינמיים.

כלי בינה מלאכותית הפכו נגישים מאוד ללומדות.

הכלים האלה מסוגלים לייצר תוכן איכותי, לענות על שאלות מורכבות, ואפילו לכתוב עבודות שלמות בזמן קצר.

חלק מהעבודות שאנחנו מקבלות הן עבודות שנכתבו על ידי הבינה המלאכותית.

אולי נדמה כאילו השאלה היא:

כיצד נוכל להבחין בין עבודה מקורית לבין תוצר של בינה מלאכותית?

אבל, חשוב לדעת שבכל מקרה לא מקובל לאסור על לומדות להיעזר בבינה המלאכותית בהגשת עבודות ומטלות (וגם לא יעיל).

האחריות והאתגר:

השאלה הקריטית העומדת בפנינו היא:

האם שיטות ההערכה המסורתיות שלנו עדיין רלוונטיות בעידן הבינה המלאכותית?

כאשר אנחנו נותנות מטלה או עבודה שבינה מלאכותית מסוגלת לבצע בקלות, ואז מעריכות את התוצר כאילו הלומדת הכינה אותו באופן עצמאי, אנחנו נכשלות בתפקיד שלנו: תהליך למידה. האחריות מוטלת עלינו.

אנחנו עומדות בפני אתגר משמעותי:

התאמת המטלות והעבודות לעידן החדש – עידן הבינה המלאכותית.

 הזמנה להתנסות:

כדי להתאים מטלות לעידן הבינה המלאכותית צריך להתנסות בתשובות של הבינה המלאכותית:

1. העלי את המטלות הקיימות שלך לכלי בינה מלאכותית.
2. העריכי 2 פרמטרים חשובים:
   1. העריכי את איכות התשובות.
   2. העריכי את הקלות שבה הן הושגו: האם היית צריכה להוסיף הסבר? הקשר? לכוון את הבינה המלאכותית?

כך תקבלי מושג עד כמה קל לבינה המלאכותית לענות על המטלות שלך, ועד כמה התשובות שלה טובות.

שינוי פרדיגמת ההערכה:

במקום לשאול:

"האם הבינה המלאכותית ביצעה את המטלה?"

עלינו לבחון:

"מה היחס בין ההשקעה של הלומדת לאיכות התוצר הסופי?"

על פי אמת המידה הזו:

• מטלה פחות טובה: לומדת שלא למדה יכולה להשיג ציון גבוה באמצעות שימוש ישיר בבינה מלאכותית.
• מטלה טובה: דורשת מהלומדת מאמץ בהנחיית הבינה המלאכותית ובעיבוד משמעותי של התוצר.

3 קריטריונים למטלה מתאימה לעידן הבינה המלאכותית:

1. התשובות הישירות של הבינה המלאכותית אינן מספקות.
2. הלומדות נדרשות להסביר את המטלה עבור הבינה המלאכותית: לתת מושגים ספציפיים מהחומר הנלמד, לתת את ההקשר וכדומה.
3. הלומדות נדרשות לערוך, לתקן ולהרחיב את התוצר באופן משמעותי.

בדרך זו, נפחית את הסיכוי לקבלת ציון גבוה ללא למידה, ונעודד שימוש מושכל בטכנולוגיה כחלק מתהליך הלמידה.

דוגמה למטלה שלא עומדת ב3 הקריטריונים: מטלת 'עולם סגור'

דוגמה למטלה שעומדת ב3 הקריטריונים: מטלת 'עולם פתוח'

חברותא דיגיטלית

הבינה המלאכותית אינה רק כלי לביצוע משימות, אלא יכולה לשמש כ"חברותא דיגיטלית" בתהליך הלמידה. כאשר לומדות מתנהלות מול הבינה המלאכותית, שואלות שאלות, מנתחות את תשובותיה ומעבדות אותן, הן למעשה מעמיקות את הבנתן בחומר.
תוך כדי העבודה עם הבינה המלאכותית, הלומדות מפתחות מיומנויות חיוניות כמו ניסוח שאלות מדויקות, הערכת מידע, זיהוי הטיות ושגיאות, וסינתזה של רעיונות – כישורים שיהיו קריטיים בעולם העבודה העתידי.

זוהי הזדמנות להפוך את הבינה המלאכותית מאיום לכלי עזר משמעותי בתהליך הלמידה וההוראה.

מטלות 'עולם פתוח' דורשות מהלומדת מאמץ בהנחיית הבינה המלאכותית ובעיבוד משמעותי של התוצר.

הן משימות המחייבות אינטראקציה משמעותית בין הלומדת לבין הבינה המלאכותית. כדי להשיג תוצאות איכותיות, על הלומדת לספק הקשר מדויק, לקיים דיאלוג עם המערכת, ולהנחות אותה בתהליך יצירת התוכן.

האיכות של 'מטלות עולם פתוח' שהוגשו כפי שהבינה המלאכותית ביצעה באופן עצמאי היא במובהק טובה פחות ומטלות כאלו יקבלו בדרך כלל ציונים נמוכים או אפילו יפסלו.

ניתן לדוגמה את מטלת דילמה שנתתי במסגרת הלמידה של תיאוריית ההתקשרות, כהטרמה ללמידה של 'פרדוקס תלות-עצמאות'.

במטלה ביקשתי לכתוב דילמה של תלות-עצמאות מהחיים.

מטלת דילמה היא אמנם מטלה הדורשת חשיבה מסדר גבוה, יצירתיות, יישום של ידע תיאורטי במצבים מציאותיים, וחיבור לשטח ולחיי היומיום, אבל כל התכונות האלו עדיין לא הופכות אותה למטלת 'עולם פתוח'.

מאפיין המפתח הוא – התלות בהזנה מבחוץ של הקשר ושל ידע.

בפוסט הערכה בעידן הבינה המלאכותית הצבנו 3 קריטריונים למטלה מתאימה בעידן הבינה המלאכותית:

1. התשובות הישירות של הבינה המלאכותית אינן מספקות.
2. הלומדות נדרשות להסביר את המטלה עבור הבינה המלאכותית: לתת מושגים ספציפיים מהחומר הנלמד, לתת את ההקשר וכדומה.
3. הלומדות נדרשות לערוך, לתקן ולהרחיב את התוצר באופן משמעותי.

ננתח כיצד המטלה עומדת ב3 הקריטריונים:

קריטריון 1:

לומדות שנתנו לבינה המלאכותית את המטלה 'כמו שהיא' שלחו  תשובה מלאה ושיטתית העונה על כל הפרטים והשלבים של המטלה ועוסקת ב – תלות או עצמאות כלכלית, יציבות או תעוזה עסקית, רצון לביטוי עצמי ויצירתיות לעומת אחריות חברתית ומוסרית וכדומה.

התשובה החמיצה את הנקודה העיקרית: תלות-עצמאות ביחסים בינאישיים.

לעומת זאת, כל לומדת שעונה באופן עצמאי, ספוגה בהקשר, וממילא, באופן טבעי התשובה שלה עוסקת בתלות-עצמאות ביחסים בינאישיים.

קריטריון 2:

מטלה כזו דורשת מהלומדת לפתח מיומנות של הענקת הקשר מפורט ורלוונטי לבינה המלאכותית. זהו תהליך מטה קוגניטיבי המשלב הבנה מעמיקה ורחבה של הנושא: חילוץ הבסיס של יחסים בינאשיים ואספקה של עיקרי המידע מהשיעור.

קריטריון 3:

ביקורתיות כלפי התוצר המתקבל: לדוגמה, התוצר של הבינה המלאכותית הוא: 'דנה קיבלה הצעה לקידום בעבודה שתדרוש ממנה לנסוע לחו"ל לעיתים תכופות. רועי מתנגד לכך בתוקף, טוען שזה יפגע בזוגיות שלהם ומבקש מדנה לוותר על ההזדמנות' והלומדת נדרשת לנהל שיח פורה המכוון את הבינה לתת דילמה מתוך חיי היומיום האופייניים ללומדת.

בתהליך הזה הלומדת מקיימת 'חברותא דיגיטלית' ועשויה לחוות תהליך למידה פורה ומשמעותי.

מטלות 'עולם סגור' הן מטלות שבינה מלאכותית מסוגלת לבצע בקלות, ולתת תוצאות איכותיות, מכיוון שכל המידע הנדרש לביצוע המטלה נמצא כבר בתוכה.

מטלות כאלו לא דורשות מהלומדת מאמץ בהנחיית הבינה המלאכותית ובעיבוד משמעותי של התוצר.

טרריום הם חממות צמחים בכלים שקופים סגורים הרמטית, המייצרים מערכת אקולוגית עצמאית שיכולה באור נכון ומקום נעים לשגשג במשך שנים, בלי להיפתח או להשקות.

כך מטלות 'עולם סגור' הן מטלות שכל הנדרש למענה על המטלה, נמצא בתוכה.

דוגמה: מטלה של מאמר עם שאלות לניתוח.

חשוב להדגיש:

גם כאשר השאלות מצריכות רמת חשיבה גבוהה ומיומנויות מורכבות – כגון חשיבה ביקורתית, יצירתיות, יישום ידע תיאורטי במצבים מעשיים, או רפלקציה אישית – הבינה המלאכותית עדיין מסוגלת לספק תשובות איכותיות ומרשימות.
במצב כזה, הלומדת מזינה את המטלה לכלי בינה מלאכותית, מגישה את התוצר ללא עיבוד נוסף, ובכל זאת זוכה לציון גבוה. זאת מבלי שהתרחש תהליך למידה משמעותי.
כמובן, גם מטלות המתבססות על ידע כללי, נגיש ומוכר – כגון תיאוריות, מודלים או מושגים – יכולת להתבצע 'ללא ממגע יד אדם', אפילו כאשר המידע הספציפי אינו מסופק ישירות במטלה.

היא מסוגלת לסייע ביצירת שאלות מותאמות אישית לחומר הלימוד שלך.

תוכלי להזין את הנושאים הרלוונטיים, ולבקש מהבינה המלאכותית להציע שאלות ותשובות.

לאחר מכן, תוכלי לעבד ולשפר את השאלות עד שתהיי מרוצה מהתוצאה הסופית.

תהליך בחמישה שלבים לסיוע של הבינה המלאכותית בהכנת מבחן רב ברירה :

1. הזנת חומר הלימוד:

• העלו את חומרי הקורס (PDF, PowerPoint, Word) לבינה המלאכותית: (לדוגמה: https://claude.ai)
• חלקו את החומר ל-3-5 קבצים נפרדים לפי יחידות הלימוד.
• העלו בכל פעם יחידת לימוד יחידה.
• סמנו או הדגישו מושגי מפתח בקבצים לפני העלאתם.

2. כתיבת הפרומפט (הנחיה לבינה המלאכותית):

• הגדירו הקשר: "אני מרצה לקורס 'טיפוח וויסות עצמי' בתואר ראשון במכללה לחינוך."
• הפנו לחומר: "בקבצים המצורפים נמצא החומר הנלמד בקורס."
• בקשו שאלות: "אשמח אם תוכל להציע X שאלות רב-ברירה המכסות את החומר באופן מאוזן."
• הוסיפו הנחיות ספציפיות:

– "צור שאלות ברמות קושי מגוונות, מבסיסיות עד מורכבות."

– "כלול שאלות המבוססות על תרחישים ומקרי בוחן."

– "צור שאלות המקשרות בין נושאים שונים בקורס."

– "התאם את השאלות לרמת תואר ראשון ולמטרות הלמידה של הקורס."

3. עריכה ועיבוד:

לאחר קבלת השאלות תערכו אותן:

• הסירו שאלות לא רלוונטיות (קלות מדי, לא מדויקות וכו')
• לטשו את השאלות הכמעט – מצוינות, והפכו אותן למצוינות.
• השתמשו בשאלות כהשראה ליצירת שאלות חדשות.
• בדקו את השאלות מול מטרות הלמידה של הקורס.
• בקשו מהבינה המלאכותית לטייב את השאלות: לדוגמה: ליצור מסיחים מאתגרים יותר.

4. בדיקת איכות:

העלו את המבחן המוכן לבינה המלאכותית ובקשו:

• הצעות לתיקונים בניסוח ובבהירות.
• בדיקת עקביות המינוח.
• וידוא שאין חפיפה או כפילות בין השאלות.

5. אשרו את המבחן ושלחו.

אנחנו רגילות לחשוב על מטלות כעל דרך לאכיפת למידה, ולקביעת הישגי הלומדת.

אבל אפשר לחשוב על מטלות גם מכיוונים נוספים.

אמנם תכליתם של המבחן או העבודה בסיום הקורס היא

לוודא למידה והבנה של הקורס ולהעריך את יכולת הלומדת לעמוד בתוצרי הלמידה,

אך היעדים של המטלות לאורך הקורס יכולים להיות מגוונים יותר.

משוב מתמשך מאפשר להשתפר תוך כדי תנועה,

ומפנה את המיקוד להתפתחות אישית ולמוטיבציה פנימית.

'לאורך הדרך': מטלות בסיכון נמוך

קודם כל, חשוב לציין כי המשקל של המטלות לאורך הקורס הוא קטן מאוד באופן יחסי,

כך נאפשר גם ללומדות שהחמיצו מטלות או קיבלו ציונים נמוכים לעבור את הקורס באמצעות ציון גבוה במבחן, ונמנע ממורכבות בהשלמת הקורס כעבור שנים.

ולכן נתמקד במטלות קצרות ומהירות – מטלות בסיכון נמוך – שהמשקל של כל אחת מהן בציון הסופי הוא 2-4 נקודות.

'לאורך הדרך': לתדלק את הלמידה

היעד המרכזי של המטלות הוא הגברת המעורבות בלמידה:

לחבר את הלומדות לתכנים של הקורס,

לעורר את ההתעניינות שלהן ולהפיח בהן מוטיבציה.

המטלות מנסות 'לנצל' את המחויבות של הלומדות לביצוע המטלות ולגייס אותן ללמידה באמצעות המטלות.

אבל כדי שהמטלות יוכלו לעזור לך לנהל את הקורס הן צריכות לעמוד במספר תנאים (מאתגרים מאוד!):

• להתאים ללמידה מרחוק.
• לצמצם את הפוטנציאל להעתקות, על אף שיש שבוע שלם להגשה שלהם.
• להקל על הבדיקה של המטלות ולא להעמיס על המרצה, ועדיין לתת משוב אפקטיבי ועקבי ללומדות.
• לצמצם, בשיטות לא משמעתיות, את מספר הלומדות שמגישות מטלות מאוחר (לסייע ללומדות להתמודד עם דחיינות וקשיים בניהול העצמי שלהן).
• לפתח חוסן בפני ניסיונות של לומדות 'לעגל פינות' ו'לכופף את הכללים'.

'לאורך הדרך': רעיונות: מטלות בסיכון נמוך

סקרים: שאלוני תפיסות ועמדות

שאלות רב ברירה

תרגילי פיסקה אחת: תרגיל מטרים ותרגיל מסכם

נותנים שאלה עשירה ופורייה ומבקשים תשובה של עד 6 שורות.

התרגיל מעודד עבודה אישית עצמאית וגם לא מעמיס מדי על המרצה כיוון שהמשוב כולל מילים ספורות.

יש שני סוגים של תרגילי פיסקה אחת: מטרים ומסכם.

תרגיל מטרים

תרגיל מטרים נותנים שבוע לפני השיעור.

תרגיל פיסקה אחת מטרים דומה למנת הפתיחה בארוחה.

התפקיד העיקרי שלו הוא לפתוח את התיאבון: לגייס מוטיבציה ולהגביר התעניינות בנושא השיעור.

אבל הוא עושה הרבה יותר מזה:

התרגיל מחבר את הלמידה לידע קודם, להתנסויות ולחוויות קיימות, לתובנות, לצרכים ולתחומי עניין של כל לומדת, וכך מגביר את הרלוונטיות של השיעור לחיי היומיום, את הערך שלו עבור הלומדת ואת הפוטנציאל ליישום.

התרגיל מעורר ייצוגים הקשורים לנושא השיעור, הופך אותם לזמינים, וכך סולל את הדרך להבנה של השיעור.

דוגמה 1:

בשיעור הבא נעסוק בקשר גופנפש. תני דוגמאות לקשר גופנפש.

דוגמה 2:

בשיעור הבא נעסוק בקשר (המפתיע) שבין לחץ לתפקוד:

• תני דוגמה לפעמים בהם את מלחיצה את עצמך, והתפקוד שלך משתפר
• תני דוגמה לפעמים בהם את מלחיצה את עצמך, והתפקוד שלך מדרדר

תרגיל מסכם

תרגיל מסכם פתוח גורם ללומדת להרהר בשיעור ולמצוא את החיבור שלה לתכנים שבו.

התרגיל מאפשר בחירה אישית המגבירה מוטיבציה, והוא מטפס אל הרמה הגבוהה ביותר בטקסונומיה של בלום: הערכה, כלומר, שיפוט ערכי של רעיונות, עובדות, פתרונות או שיטות טיפול.

דוגמה 1: 

בעקבות השיעור בחרי אחת מהנקודות הבאות וכתבי פיסקה (6-7 שורות):

1.  מתנה – נקודה חשובה, שהתחברתי אליה
2.  שאלה, תמיהה, תהיה – משהו שמעניין אותי לדעת עליו עוד, שהייתי רוצה להעמיק בו
3.  סתירה – משהו שאני מתנגדת אליו
4.  הבעת עמדה – דעתי לגבי טיעון שהוצג בשיעור

דוגמה 2: 

בעקבות השיעור בחרי אחת מהנקודות הבאות וכתבי פיסקה (6-7 שורות):

1. ורד – משהו שאני מצפה להתנסות בו, ללמוד עליו יותר, להעמיק בו
2. קוץ – תסכול, משהו פחות מוצלח, פחות מעשי, פחות מובן וכו'
3. ניצן – משהו חדש שלמדתי, משהו שהפתיע אותי, משהו שלא חשבתי עליו

תרגילים מטרימים ומסכמים הן פרקטיקה אחת מתוך שלוש פרקטיקות למטלות בסיכון נמוך.

סביבת הלמידה במודל מאפשרת לשלב שאלות רב-ברירה לאורך הקורס, כמטלות בסיכון נמוך, באופן יעיל,

תוך שמירה על אמינות התהליך ההערכה.

קודם כל, המודל בודק שאלות רב-ברירה באופן אוטומטי, מספק משוב אישי מיידי ללומדות ומקל על העומס של המרצות.

דבר שני, ניתן להזין מאגר גדול של שאלות רב-ברירה, והמודל יבחר מתוכן שאלות באקראי ויציג אותן ללומדות.

דבר שלישי, לכל תשובה אפשרית ניתן להכניס משוב ממוקד – המשוב יעודד את התשובה הנכונה, יצביע על טעויות ויכוון לתשובה הנכונה.

איך מכינים שאלות רב ברירה במודל?

מכינים מאגר של שאלות רב- ברירה מקבילות.

במידה והכנסנו למודל מאגר גדול של שאלות, כל לומדת תקבל באופן אקראי שאלה שונה מהלומדת האחרת.

יותר מזה, נוכל להגדיר 2 קטגוריות (או יותר כמובן), ואז המודל בוחר שאלה אקראית מכל קטגוריה.

כל לומדת מקבלת בוחן הכולל 2 שאלות שונות.

לדוגמה:

למדנו שיעור העוסק במבנה ובתפקוד מערכת העצבים.

הבוחן יכלול 2 קטגוריות:

קטגוריה 1: המבנה של מערכת העצבים – כוללת 15 שאלות שקולות על מבנה מערכת העצבים.

קטגוריה 2: התפקוד של מערכת העצבים – כוללת 15 שאלות שקולות על תפקוד מערכת העצבים.

כל לומדת תקבל בוחן עם 6 שאלות המתייחס ל2 הנושאים שנלמדו בשעור. סביר שכל לומדת תקבל רצף שונה של 6 שאלות מהלומדת האחרת.

כיצד כותבים שאלות רב ברירה בצורה נכונה כדי להבטיח שהן יעילות ומועילות?

הנה כמה טיפים ליצירת שאלות רב-ברירה אפקטיביות:

השאלות:

1. יצרו מגוון שאלות הכולל לא רק שאלות ידע, אלא גם שאלות להערכת יכולות הבנה, יישום וניתוח. מצד אחד, כאשר הלומדות עונות על השאלות כשהחומר פתוח לפניהן, ניתן להעמיק ולדרוש רמות חשיבה גבוהות יותר. מצד שני, מכיוון שמדובר בהערכה לשם למידה שמטרתה לעודד מעורבות, חשוב להימנע משאלות מסורבלות מדי שעלולות להוביל לתסכול במקום למידה.
2. שקלו להשתמש בנתונים חזותיים (תמונות, גרפים) לבחינת הבנה מעמיקה יותר. (המודל מאפשר זאת).

המסיחים:

ניסוח המסיחים הוא החשוב ביותר!

1. נסחו מסיחים מוטעים אך סבירים. המנעו ממסיחים לא-נכונים באופן בולט.
2. בחנו היטב את האפשרויות השגויות כדי לוודא שהן אינן מכילות רמזים לתשובה הנכונה.

טיפ: הבינה המלאכותית תוכל לקצר את התהליכים עשרות מונים!

שאלות רב ברירה הן פרקטיקה אחת מתוך שלוש פרקטיקות למטלות בסיכון נמוך.

כיצד הבינה המלאכותית יכולה לסייע בהכנת שאלות רב-ברירה במהירות וביעילות?