עבור לתוכן

ניסוי: בגרות AI – מגמת מידע ונתונים

רובוט מוקף באייקונים הקשורים ללמידה

"למידה שנעשית ללא תשוקה מקלקלת את הזיכרון. שום דבר ממה שנלמד בה לא נשמר."

ליאונרדו דה וינצ'י

אודות הניסוי

מטרת העל של הניסוי היא התאמת בחינת הבגרות (מבנה ושאלות) להיבחנות עם אינטרנט פתוח ויישומי בינה מלאכותית, כמנוף לחיזוק הרלוונטיות של הכישורים שהתלמידים רוכשים במגמה, לקראת פעילותם בעולם רווי טכנולוגיה.


<<רקע : מדוע שילוב עמוק של ב״מ במגמת מידע ונתונים הינו חיוני?

תחום ניתוח הנתונים ועיבוד המידע, הפך בעשור האחרון לתחום מתפתח וחיוני בכל סוגי הארגונים והעיסוקים. ניתוח המידע מאפשר להבין, לתכנן ולפעול על בסיס נתונים, ומשפר את היכולת להתמודד עם אתגרים והזדמנויות בצורה מושכלת. בנוסף, ניתוח מידע מהווה כלי מחקרי חשוב ואף חיוני, המאפשר קידום שיטתי על בסיס מדעי וטכנולוגי בכל תחומי החיים המודרניים, והוא מרכיב מרכזי במהפכת המידע המדעית והטכנולוגית של המאה ה-21. זאת ועוד, בשנה האחרונה הפכה הבינה המלאכותית לכלי שימושי בידי הציבור, והיא מאפשרת למשתמשים לייצר תכנים מסוגים שונים (Generative AI).  במסגרת זו, יישומי ב"מ מאפשרים לבצע חלק ניכר מן המטלות של ניתוח מידע ונתונים באופן אוטומטי, מהיר ויעיל. 

במגמת מידע ונתונים מכינים את התלמידים לעולם בו AI משולב בכל תחומי החיים וחושפים אותם לאפשרויות השימוש בכלים אלו במקצוע מידע ונתונים (DATA ANALYSIS).  המגמה מסייעת לתלמידים להבין את חשיבות המידע והנתונים כחלק מתהליכי קבלת החלטות, לפתח חשיבה ביקורתית ויצירתית, לשלוט ביישומים דיגיטליים לאחזור נתונים, מיזוגם, עיבודם, ניתוח מידע והצגתו. המגמה מסייעת לפתח מסוגלות להיענות לצורכי המידע של קבוצות שונות, כל זאת, תוך היכרות עם סוגיות אתיות בתחום עיבוד נתונים ומידע. 


אתגרים

ההאצה בקצב החדירה של בינה מלאכותית לחלק ניכר מעולמות התוכן והעיסוק, ובהם עולם המידע והנתונים, מציעה לצד הזדמנויות מרתקות לעוסקים בלמידה והוראה של תחום דעת זה, מספר אתגרים:

  1. רלבנטיות התכנים בתוכנית הלימודים: תכנים מסוימים בתוכנית הלימודים של המגמה הופכים במהירות להיות לא-רלבנטיים, ותכנים חדשים, כולל מיומנויות חדשות, חייבות לקבל תיעדוף.
  2. רלבנטיות הידע המקצועי של מורי המגמה: לאור הצורך בתכנים חדשים בתוכנית הלימודים, יש לצמצם במהירות את הפערים בין גוף הידע הוותיק שיש למורים לבין עולם הידע החדש הנדרש להם.
  3. מירוץ טכנולוגי: יישומי מידע ונתונים המשלבים בינה מלאכותית מתיישנים, מתחדשים ומתחלפים בקצב מסחרר. במציאות זו, אלו פלטפורמות טכנולוגיות כדאי לשלב בתוכנית הלימודים?

מטרות הניסוי

לקראת התנעת הניסוי, גיבש צוות ההיגוי ארבע מטרות התומכות זו בזו:

  1. גיבוש תפיסה לשילוב בינה מלאכותית במסגרת הלמידה;
  2. גיבוש עקרונות ומשימות הערכה המביאות לידי ביטוי אוריינות AI בתחום הדעת של מגמת מידע ונתונים;
  3. גיבוש המלצות לעקרונות למידה והוראה, המשלבים חקרנות רשת ויישומי בינה מלאכותית בתחום הדעת;
  4. פיתוח מתווה להטמעה מערכתית של עקרונות למידה והוראה אלו.
מעברון גרפי

שאלות הניסוי

אייקון סימן שאלה

במהלך הניסוי, הצוות בוחן השערות בנוגע לשלוש שאלות, ומתקף אותן בשטח החינוכי עצמו באמצעות התנסויות:

  • שאלה תפיסתית: מהן המיומנויות וכישורי אוריינות בינה מלאכותית שנדרשים מתלמידי המגמה?
  • שאלה תהליכית: כיצד ניתן להעריך את ידיעותיהם של תלמידי המגמה לאור ההיבחנות עם אינטרנט פתוח וב"מ?
  • שאלה פרקטית: מהם המאפיינים של שאלת בגרות עם אינטרנט פתוח ובינה מלאכותית במגמה?

מהלך הניסוי – כיצד אנחנו פועלים?

הניסוי מבוצע במתודולוגיה של ״מחקר עיצובי״ (Design Based Research). הניסוי מבוסס על תהליך ״מחקר עיצובי״ (Design Based Research). עבודת המחקר, הפיתוח וההתנסות מבוצעת במהלך שנת הלימודים תשפ״ד. שש פגישות משמשות כאבני דרך בתהליך במהלכו קבוצת הניסוי מתנהלת בתהליך הבא:

אינפוגרפיקה של שלבי ניסוי

תוצרים

קבוצת הניסוי בונה מערך של כלים שיסייעו לשלב בינה מלאכותית בתהליכי למידה, הוראה והערכה במגמת מידע ונתונים:

  1. מאגר משימות הערכה משולבות AI לקראת בחינת הבגרות. כל משימה מורכבת משאלה+רשימת מיומנויות+מחוון הערכה
  2. מסמך המלצות לשילוב AI בלמידה והוראה במגמת מידע ונתונים
  3. ערכה יישומית הכוללת מסמך תפיסה ותבנית לעיצוב, תכנון וכתיבת משימות הערכה ומחוונים משולבות AI
  4. מאגר הדרכות מוקלטות של היועצים לשילוב AI בתהליכי עבודה עם מידע וניתוח נתונים 

מפת הידע

'מפת הידע'  מהווה תשתית הכוללת ידע תיאורטי ומחקרי לצד ידע יישומי מהשדה והיא נועדה לספק מסגרת מושגית וסקירת המצב הקיים לניסוי 'בגרות AI: מגמת מידע ונתונים'. 

מעברון גרפי

זרקור: באלו תחומים תומכת הבינה המלאכותית בניתוח ובעיבוד נתונים ?

לניתוח ועיבוד נתונים יש שימושים רבים בארגונים. לבוגרי מגמת מידע ונתונים יכול להיות תפקיד מפתח במיטוב שימושים אלו באמצעות מינוף היכולות של בינה מלאכותית.  להלן מספר דוגמאות  (פירוט מלא תמצאו במפת הידע).


>> דוגמאות? בבקשה!
  • החלטות מבוססות על נתונים[לדוגמה: ניתוח מידע לצורך זיהוי גורמים, טרנדים]
  • חיזוי ותחזוקת תהליכים [לדוגמה: מאפשרים אוטומציה, אופטימיזציה ושיפור של תהליכים תפעוליים]
  • זיהוי וניהול סיכונים [לדוגמה: זיהוי, הערכה וניטור של סיכונים]
  • התאמה אישית ושירות לקוח [לדוגמה: יצירת שירותים ומוצרים מוכווני לקוח]
  • חדירה לשוק [לדוגמה: זיהוי פלחי שוק וצרכים בלתי מסופקים שאליהם ניתן לכוון מוצר או שירות חדש]
  • התאמת אסטרטגיות שיווק [לדוגמה: התאמת הקמפיינים השיווקיים לאוכלוסיות ולקהל יעד מבוקש]
  • ביטחון מידע   [לדוגמה: זיהוי דפוסים חריגים והתמודדות עם מתקפות סייבר]
  • חידוש וחדשנות [לדוגמה: זיהוי טרנדים והבנת צרכי שוק]
  • מחקר ופיתוח [לדוגמה: זיהוי טרנדים ותבניות בנתוני מחקר וסימולציות מתקדמות]

זרקור: מאפיינים של שאלות מותאמות לאינטרנט פתוח ויישומי AI

שילוב בינה מלאכותית בתהליכים פדגוגיים ובמבחנים, מחייב להטמיע שינויים פדגוגיים עמוקים. אחד מהם – הצורך להגדיר שאלות ומטלות שיאפשרו למיומנויות, כישורים וידע של התלמידים עצמם (ולא של מפתחי יישום הבינה המלאכותית שבו הם משתמשים) לבוא לידי ביטוי. מאפיינים אלו חשובים בכל מקרה שבו מאפשרים לנבחנים לגשת לרשת הידע העולמית באמצעות אינטרנט פתוח. מצאנו חמישה מאפיינים בולטים במבחנים המותאמים לעידן החדש: 

שותפי הניסוי

השטח החינוכי

אייקון טביעת אצבע

עירוני ו' דרכא אשקלון | תיכון ע"ש חיים הרצוג כפר סבא | אורט רבין עפולה | עמל תעופה וחלל מעלה אדומים | תיכון חדרה בית אליעזר | עירוני א' אשקלון | אורט יד ליבוביץ נתניה | תיכון קרית שרת חולון | עירוני משה שרת נתניה

צוות ההיגוי ומובילי הניסוי

צרו קשר


אייקון ספר

האתגר שבמוקד הניסוי מעסיק אותך? –  רוצה לשתף פעולה איתנו? נשמח לשוחח איתך.
דקלה בר, המכון למחקר יישומי בבינה מלאכותית בחינוך:
מייל [email protected] |  ווטסאפ:  050-899-5783