איך ללמד סטודנטים לעבוד באופן ביקורתי עם AI? בהנחיית פרופ' סיגל תפארת, 8.9.26
עודכן: לפני 6 ימים
כניסת ה־AI לאקדמיה הובילה את הסטודנטים לקיצורי דרך שפוגעים בלמידה, וערערה את היכולת להשתמש בשיעורי בית ועבודות ככלי הערכה.
במפגש זה פרופ' סיגל תפארת הציגה 8 דרכים שונות לעצב את הלמידה בעידן ה־AI.
בעבר ניתן היה להעריך סטודנטים על סמך שיעורי הבית והעבודות שלהם. כניסת הבינה המלאכותית ערערה קשות את דרכי ההערכה הללו. כשאנחנו שוקלים באיזו שיטה חדשה לבחור, כדאי לעצור רגע, להסתכל על מרחב האפשרויות, ולשאול איזו דרך מתאימה למטלה שלנו?
שמונה הדרכים לעיצוב הלמידה בעידן ה־AI, מתוארות כמרחבים פיזיים. ניתן ליישמן ברמת המטלה, השיעור, הקורס ואפילו המחלקה או המוסד.
קשה לומר מי מהן עדיפה. כדאי לבחור אחת המותאמת לתפיסה החינוכית של המרצה, לאופי הקורס ולרמת הסטודנטים. הן גם לא מוציאות זו את זו. אפשר להחליף בין הדרכים בין שיעור לשיעור וגם בתוכו.
בהמשך הסדנה, סיגל לימדה פרוטוקול הוראה שמגדיל את הסיכוי שסטודנטים ישתמשו בבינה מלאכותית באופן ביקורתי. הפרוטוקול הוא מודולרי ומתאים לכלל הדיסציפלינות.
צפו במצגת המפגש:
צפו בהקלטת המפגש:
על המנחה, פרופ' סיגל תפארת, מרצה לפסיכולוגיה במחלקה למנהל עסקים במרכז האקדמי רופין.
סיגל מתמחה בהקניית מיומנויות בהוראה אקדמית ובאוריינות AI. היא העבירה סדנאות בנושאים אלה לאוניברסיטה הפתוחה, אוניברסיטת תל חי, המכללה האקדמית ת"א-יפו, המכללה האקדמית עמק יזרעאל, מכללת עזריאלי, מרכז אדמונד דה רוטשילד לחיבור השכלה גבוהה-תעסוקה, ויקימדיה ישראל, מופ"ת, רשות הטבע והגנים ועוד. סיגל חברה בצוות הבינלאומי של מרכז שמואל נאמן לקידום מצוינות במיומנויות במקצועות ה־STEM. למידע נוסף ראו את הבלוג וערוץ היוטיוב.
