מדריך זה מציג מגוון פרקטיקות פדגוגיות לשילוב כלי בינה מלאכותית בהוראה אקדמית. הפרקטיקות מותאמות לצרכים השונים של הסגל האקדמי ומיועדות לקדם למידה משמעותית, מעורבות סטודנטים, חשיבה ביקורתית ומיומנויות רלוונטיות בשילוב בינה מלאכותית.
דיסקליימר: מגבלות ואתגרים בשילוב כלי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה
שילובם של כלי בינה מלאכותית יוצרת (כמו ChatGPT וכלים דומים) בהוראה, כרוך במגבלות וסוגיות אתיות ומעשיות שחשוב להיות מודעים להן. כלים אלו עשויים לשקף ולהעצים הטיות קיימות במידע שעליו אומנו ולהשפיע, לפיכך, על ייצוג מגדרי, תרבותי או פוליטי. נוסף על כך, השימוש בכלים אלה מעלה שאלות משמעותיות בנוגע לפרטיות ואבטחת מידע, במיוחד כאשר מוזנים לתוכם נתונים אישיים או תכנים רגישים. חשוב לשים לב גם לנגישות הכלים – לא לכל סטודנטית וסטודנט יש גישה כלכלית או טכנולוגית שווה לכלים אלו, ויש לקחת בחשבון את הפערים האפשריים ביצירת סביבת למידה שוויונית.
מהי הפרקטיקה?
הצגת שיחה חיה עם כלי בינה מלאכותית בזמן השיעור, תוך שיתוף הסטודנטים בניסוח השאלות וניתוח ביקורתי של התשובות המתקבלות.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס על תאוריות כלכליות, המרצה מציגה לצ'אט את השאלה: "הסבר את התאוריה הקיינסיאנית והביקורת עליה". לאחר קבלת התשובה, הסטודנטים מתבקשים לזהות נקודות מפתח, לבקר היבטים בתשובה ולהציע שאלות המשך. המרצה מדגימה כיצד ניסוח שונה של השאלה (למשל: "השווה בין התאוריה הקיינסיאנית לתאוריות ניאו־ליברליות") מוביל לתשובות עשירות יותר.
ואריאציות:
אפשר לתת לסטודנטים לנהל בעצמם את השיח עם הצ'אט, ביחידים, זוגות או קבוצות, ולחפש הטיות או שגיאות בתשובה.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית ליצירת דימויים חזותיים או אחרים, המלווים עבודות אקדמיות, מצגות או פרויקטים.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס אדריכלות ותכנון עירוני, סטודנטים מתבקשים ליצור דימויים המייצגים קונספטים מרכזיים בפרויקט התכנון שלהם. הם מנסחים בקשות לבינה מלאכותית כדי ליצור דימויים הממחישים מושגים כמו "קיימות אורבנית" או "אינטגרציה בין מרחב פרטי לציבורי". בהמשך מתקיים דיון על האופן שבו הדימויים תורמים לתהליך התכנון והתקשורת החזותית של הרעיון האדריכלי.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית ייעודיים ליצירת מפות חשיבה, אינפוגרפיקות ותרשימים המארגנים מידע באופן חזותי.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
במסגרת קורס מבוא למערכות מידע, המרצה יוצרת אינפוגרפיקה המציגה את הארכיטקטורות השונות של מסדי נתונים ויחסי הגומלין ביניהן. הסטודנטים מקבלים משימה ליצור מפות חשיבה משלהם, המקשרות בין סוגי מסדי נתונים שנלמדו לבין תרחישי שימוש מתאימים בתעשייה, תוך שימוש בכלי בינה מלאכותית לארגון המידע והוויזואליזציה שלו.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בבינה מלאכותית ליצירת סימולציות של שיחות עם דמויות רלוונטיות לחומר הנלמד – דמויות היסטוריות, מומחים בתחום, דמויות בדיוניות המייצגות עמדות תאורטיות או בעלי עניין בפרויקט מסוים.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס על ארכיטקטורת מחשבים, סטודנטים מחולקים לקבוצות ו"מנהלים שיחה" עם ג'ון פון נוימן או אלן טיורינג (באמצעות כלי בינה מלאכותית). הם מכינים שאלות על התפתחות ארכיטקטורת המחשב, תאוריות חישוביות ויישומים עכשוויים, מנהלים את השיחה, מנתחים את התשובות ומציגים בכיתה את התובנות העיקריות. בסיום, מתקיים דיון על ההשפעה של רעיונות היסטוריים אלו על מערכות מחשוב מודרניות.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בבינה מלאכותית ליצירת מקרי בוחן (Case Studies) מפורטים ומורכבים, המאפשרים לסטודנטים ליישם ידע תאורטי במצבים מציאותיים. הבינה המלאכותית מייצרת תרחישים עשירים ומפורטים בהתאם לתחום הנלמד, כולל נתונים, אילוצים, ודילמות הקרובים למציאות המקצועית. המרצה יכול/ה להשתמש בבינה המלאכותית כדי ליצור מקרי בוחן מראש או, לחלופין, לבקש מהסטודנטים ליצור בעצמם מקרי בוחן באמצעות בינה מלאכותית.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס הנדסת תוכנה, המרצה משתמשת בבינה מלאכותית ליצירת מקרה בוחן מורכב של חברת סטארט-אפ המפתחת מערכת לאבטחת מידע רפואי. מקרה הבוחן כולל תיאור מפורט של דרישות הלקוח, אילוצי תקציב וזמן, ארכיטקטורת מערכת קיימת ואתגרים טכניים ספציפיים. הסטודנטים מחולקים לצוותים ומתבקשים לנתח את הבעיה, לתכנן ארכיטקטורה, להציע אלגוריתמים מתאימים ולהתמודד עם סוגיות אבטחה והגנת פרטיות. הם מציגים את הפתרונות שלהם ולאחר מכן מקבלים מהבינה המלאכותית "עדכון למקרה הבוחן" – אירוע בלתי צפוי או שינוי בדרישות – שמחייב אותם להתאים את הפתרון שלהם במהירות.
טיפים ליישום אפקטיבי:
מהי הפרקטיקה?
שימוש בבינה מלאכותית לצורך קבלת הסברים על מושגים ותאוריות ברמות שונות של מורכבות, מהסבר בסיסי ("תסביר לי כאילו אני תלמיד תיכון") ועד להסבר מתקדם ("תסביר לי כאילו אני פרופסורית מומחית").
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס מבוא לתכנות, המרצה מדגימה כיצד לבקש מבינה מלאכותית להסביר את הקונספט של "תנאי" בשלוש רמות: "הסבר כאילו אני מתחיל/ה ללמוד תכנות", "הסבר כאילו אני סטודנט/ית לתואר שני במדעי המחשב", ו"הסבר כאילו אני מהנדס/ת תוכנה מנוסה". הסטודנטים משתמשים באסטרטגיה זו בלמידה עצמאית של מושגים מורכבים נוספים בתחום, ומתבקשים לזהות את ההבדלים המהותיים בין רמות ההסבר השונות והכלים המתמטיים והתכנותיים שנוספים בכל רמה.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית ליצירת משחקי למידה המבוססים על תכני הקורס – חידונים, תחרויות, חדרי בריחה וירטואליים וסימולציות משחקיות.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס מבני נתונים, המרצה נותנת לסטודנטים מטלה ליצור "חדר בריחה וירטואלי", שבו צריך לפתור חידות המבוססות על סוגים שונים של מבני נתונים (עצים, גרפים, ערמות וכו'). הבינה המלאכותית מסייעת ביצירת התסריט, החידות והרמזים, והסטודנטים עובדים בקבוצות קטנות כדי לבנות את החדר תוך יישום החומר הנלמד בקורס. בהמשך, כל קבוצה תנסה לפתור חדר בריחה שיצרה קבוצה אחרת ללא עזרת AI!
מהי הפרקטיקה?
יצירת פאנל מומחים וירטואלי באמצעות בינה מלאכותית, שבו "מומחים" מדיסציפלינות שונות מגיבים לסוגיה, דילמה או שאלה אקדמית.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס על אבטחת סייבר, המרצה יוצרת פאנל וירטואלי שכולל "מומחה אבטחת מידע", "מהנדס תוכנה", "מומחה פרטיות ואתיקה", ו"מנהל IT ארגוני". הפאנל מתבקש להגיב לשאלה: "כיצד יש להתמודד עם איומי סייבר מתקדמים בארגונים". הסטודנטים מנהלים את הדיון, שואלים שאלות המשך על אסטרטגיות אבטחה שונות ומבצעים רפלקציה על ההבדלים בין הגישות הטכנולוגיות, הארגוניות והאתיות. בהמשך, הם מתבקשים לסנתז את הגישות לכדי אסטרטגיית אבטחה מקיפה ומאוזנת עבור ארגון היפותטי.
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית לתמיכה, שיפור והעשרה של תהליכי הערכת עמיתים, כאשר ה־AI משמש כשכבת הדרכה, תיווך וניתוח נוספת.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
מודלים ליישום:
דוגמה ליישום:
בקורס פרויקט הנדסי בתכנון מערכות תוכנה, המרצה מיישמת תהליך הערכת עמיתים מובנה בשלבים:
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית כמורה פרטי או חונך, המותאם לצרכים האישיים של הסטודנט ומסייע בהבנה, תרגול והעמקה בחומר הלימוד.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
במסגרת קורס סטטיסטיקה, המרצה מספקת לסטודנטים הנחיות לשימוש ב־AI כמורה פרטי לתרגול. ההנחיות כוללות פרומפט מובנה: "התנהג כמורה פרטי מומחה בסטטיסטיקה. עזור לי להבין את הנושאים הבאים: [רשימת נושאים]. הצג לי חמש אפשרויות: (1) שאל שאלה ספציפית, (2) קבל הסבר מסודר, (3) בקש סיכום, (4) בקש תומכי זיכרון, (5) קבל שאלות לתרגול עם הכוונה." הסטודנטים משתמשים בכלי לאורך הסמסטר ולקראת אירועי הערכה.
וריאציות:
מהי הפרקטיקה?
שימוש בכלי בינה מלאכותית לניתוח מובנה ומעמיק של מאמרים אקדמיים, תוך הפעלת חשיבה ביקורתית ופיתוח מיומנויות קריאה אקדמית. הבינה המלאכותית משמשת כשותף דיאלוגי שמסייע בהבנת מבנה המאמר, זיהוי טיעונים מרכזיים, ניתוח ביקורתי והבנת ההקשר הרחב יותר של המחקר.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס מבוא להנדסת תוכנה מבוססת נתונים, הסטודנטים מקבלים מאמר מחקרי העוסק במתודולוגיית DevOps ושילוב למידת מכונה בתהליכי פיתוח. המרצה מספקת מדריך שאלות מובנה לניתוח המאמר באמצעות בינה מלאכותית. הסטודנטים מעלים את המאמר למודל שפה (כגון Claude או (ChatGPT ועוברים דרך ארבעת השלבים בתהליך הניתוח. לאחר מכן, הם כותבים רפלקציה על התובנות שהפיקו ועל האופן שבו הדיאלוג עם הבינה המלאכותית השפיע על הבנתם. בשיעור העוקב, מתקיים דיון כיתתי על הפרשנויות השונות וכיצד הבינה המלאכותית סייעה או הגבילה את ניתוח המאמר.
טיפים ליישום אפקטיבי:
מהי הפרקטיקה?
שימוש מובנה בכלי בינה מלאכותית לתמיכה בתהליך הלמידה וההכנה למבחנים.
מתי להשתמש?
יתרונות פדגוגיים:
הכנה נדרשת:
טכניקות ספציפיות והכנה נדרשת:
דוגמה ליישום:
בקורס אלגוריתמים מתקדמים, המרצה מספקת לסטודנטים רשימת נושאים למבחן בפורמט המותאם לשימוש בבינה מלאכותית. היא מדגימה כיצד להשתמש בפרומפטים שונים ללמידה – למשל, בקשה מה־AI לנסח קטעי קוד שגויים המיישמים אלגוריתמי מיון ונתיבים בגרפים. הסטודנטים מזהים את השגיאות, מתקנים אותן ומקבלים משוב על הפתרונות שלהם. כמו כן, הם מתבקשים ליצור מחברת לימוד דיגיטלית (ב־Notebook LM) המארגנת את החומר למבחן, מציגה מקרים מיוחדים וקצה של אלגוריתמים ומאפשרת תרגול אינטראקטיבי עם ויזואליזציות של מבני נתונים ופעולות אלגוריתמיות.
אתגרים בהטמעת פרקטיקות הוראה מבוססות בינה מלאכותית בכיתה
הטמעת כלי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה עשויה לעורר שורה של אתגרים פדגוגיים ויישומיים. ראשית, קיימות רמות שונות של אוריינות דיגיטלית וטכנולוגית בקרב הסטודנטים, ולעיתים גם בקרב אנשי הסגל, מה שעלול להקשות על שילוב אפקטיבי של הכלים. שנית, עשויה להיות התנגדות לשינוי מצד סטודנטים או מרצים, הנובעת מחוסר היכרות, מחשש מהשפעת הכלים על תהליך הלמידה המסורתי או מהחלשת תפקידם של המרצים. כמו כן, השימוש בכלים אלו דורש זמן להשקעה בהדרכה, פיתוח משימות מותאמות והערכת תוצרים – משאבים שלא תמיד זמינים במוסדות ההשכלה הגבוהה. נוסף לאלה, קיימת אי־ודאות לגבי השפעת השימוש בכלים אלו על אמות המידה האקדמיות, כגון מקוריות, תהליכי חשיבה ביקורתית ואחריות אישית בלמידה.
עם זאת, ועל אף האתגרים, שימוש מושכל ואחראי בכלי בינה מלאכותית בהוראה יכול להעשיר את חוויית הלמידה, לקדם למידה מותאמת אישית, לעודד חשיבה יצירתית ולסייע בפיתוח מיומנויות חיוניות לעידן הדיגיטלי. שילוב מושכל של כלים אלו, תוך הכרה במגבלותיהם לצד יצירת מסגרת פדגוגית ברורה ומודעת, יכול לשפר את איכות ההוראה ולקרב את ההשכלה הגבוהה למציאות המשתנה של עולם העבודה והחיים בעידן הבינה המלאכותית.
סיכום
שילוב כלי בינה מלאכותית בהוראה האקדמית מציע הזדמנויות משמעותיות להעשרת חוויית הלמידה, להתאמתה לצרכים אישיים ולפיתוח מיומנויות הרלוונטיות למאה ה־21. הפרקטיקות המוצגות במדריך זה מספקות מסגרת התחלתית שניתן להתאים ולהרחיב בהתאם לצרכים הספציפיים של כל תחום דעת, קורס וקהל סטודנטים.
חשוב לזכור כי הבינה המלאכותית היא כלי בידי המרצה והסטודנטים, ולא תחליף לחשיבה ביקורתית, יצירתיות ולמידה משמעותית. ההטמעה המושכלת של כלים אלה, תוך הקפדה על עקרונות פדגוגיים איכותיים, יכולה להעצים את ההוראה והלמידה ולהכין את הסטודנטים טוב יותר לעולם העתיד.
בואו נדבר על הפיל שבחדר: הסטודנטים שלנו משתמשים בבינה מלאכותית. מטלות שבעבר דרשו שעות של כתיבה, מחקר וניתוח, ניתנות כיום לביצוע בכמה קליקים. איך נמדוד ונעריך, כמרצים, למידה בעולם שבו ChatGPT יכול לכתוב עבודה מצוינת בתוך דקות? במדריך שלפניכם תמצאו שורת צעדים שיסייעו לכם להתאים את ההערכה האקדמית למציאות החדשה. והבונוס – אפילו בנינו לכם בוט ייעודי שיוכל לעשות את העבודה הקשה בשבילכם!
האתגר
רבים מהסטודנטים כבר משלבים כלי AI בעבודתם האקדמית, לעיתים מבלי שאנחנו מודעים לכך. כמעט כל מטלה שנועדה לבחון חשיבה עצמאית או יכולות כתיבה וניתוח, יכולה להתבצע כיום בצורה מוצלחת למדי באמצעות שימוש בכלים אלה. כמרצים, אנחנו עומדים בפני דילמה מורכבת: כיצד להעריך נכונה את הלמידה ואת היכולות של הסטודנטים שלנו?
מה כדאי אפוא לנסות?
מה לא מומלץ לעשות?
אל תנסו להיות "שוטרי AI" ולאתר שימוש אסור בכלי בינה מלאכותית. מסיבות רבות (בעיקר משום שזה לא ממש אפשרי), זו איננה הגישה שמרבית מוסדות ההשכלה הגבוהה בעולם נוקטים כיום. במקום זאת, נוכל לראות במהפכה הזו הזדמנות לחשיבה מחודשת על האופן שבו אנחנו מעריכים למידה.
השאלה איננה האם הסטודנטים משתמשים בכלי AI, אלא כיצד ננחה אותם לעשות שימוש מושכל ואתי בכלים הללו במסגרת לימודיהם.
הבינה המלאכותית כבר כאן, והיא טומנת בחובה הזדמנות להעשיר ולייעל את ההוראה האקדמית. בין אם אתם עושים את צעדיכם הראשונים בעולמות ה־AI או כבר מומחים בתחום, המדריך שלפניכם מציע מגוון רחב של כלים מעשיים ופשוטים שיעזרו לכם לחסוך זמן יקר בעבודת ההוראה.
הפרקטיקות המופיעות במדריך זה מותאמות לשימוש במודלי השפה הגדולים והמובילים בשוק כרגע: Chat GPT, Claude ו־Gemini. אם טרם יצא לכם להתנסות, לחצו וערכו היכרות קצרה עם הכלים:
Gemini הוא מודל שפה מתקדם מבוסס בינה מלאכותית מבית Google, המתמחה בניהול שיחות בשפה טבעית ובהפקת טקסטים איכותיים במגוון רחב של תחומים. עבור אנשי הוראה, ג'מיני מהווה כלי רב־עוצמה שיכול לסייע בפיתוח תכני לימוד, יצירת תוכן מותאם אישית, הכנת מצגות מקצועיות ועוד שלל משימות – בקלות וביעילות.
Claude הוא מודל שפה מתקדם מבוסס בינה מלאכותית של חברת Anthropic. מעבר ליכולת לנהל שיחה טבעית ולייצר טקסטים איכותיים, קלוד יכול לשמש כעוזר הוראה וירטואלי שמבין את האתגרים היומיומיים של המרצה: מפיתוח חומרי לימוד ועד הכנת מצגות, מהתאמת תכנים לסטודנטים ספציפיים ועד יצירת תרגילים ומטלות, והכול במהירות ובדיוק מפתיעים.
מודל שפה מתקדם מבית OpenAI, מבוסס על בינה מלאכותית. המודל מסוגל לנהל שיחות בשפה טבעית ולהפיק טקסטים באיכות גבוהה במגוון רחב של נושאים. בתחום ההוראה, Chat GPT יכול לסייע למרצים בפיתוח תכני הלימוד, יצירת תוכן מותאם אישית, סיוע בהכנת מצגות ועוד.
היעזרו בבינה המלאכותית לכתיבת הסילבוס לקורס חדש או לריענון סילבוס קיים:
פרומפט מוכן לשימוש:
אני מלמד/ת קורס בנושא ____(השלימו נושא) בהיקף של ____(השלימו מספר ש"ש), לתלמידי תואר ____(השלימו סוג תואר) בפקולטה ל____(השלימו אם יש). דרישות הקדם בקורס הן ____(השלימו אם יש). הצע לי סילבוס לקורס זה.
טיפ | מלבד הפרומפט, מומלץ להעלות לצ'אט את תבנית הסילבוס המוסדית [ בעברית | באנגלית ] ולבקש ממנו להציע סילבוס התואם לה.
השתמשו בבינה מלאכותית לאיתור, סינון וסיכום מקורות אקדמיים רלוונטיים לקורס שלכם:
פרומפט מוכן לשימוש:
אני מחפש/ת מקורות עבור קורס בנושא ____ (נושא הקורס). הקורס מיועד לתלמידי ____ (תואר/שנה) ומתמקד ב____ (תתי־הנושאים המרכזיים). אני מעוניין/ת במיוחד במקורות העוסקים ב____ (נושאים ספציפיים) ומעדיף/ה מקורות מהשנים ____ (טווח שנים). אנא הצע/י רשימה של 10-15 מקורות מרכזיים בתחום, כולל הסבר קצר על הרלוונטיות של כל מקור.
טיפ | כלי מומלץ לאיתור מקורות אקדמיים, שאינו מוזכר בתחילת המדריך, הוא Perplexity המצוין גם למטרות מחקר!
היעזרו בבינה מלאכותית לניסוח מדויק ואפקטיבי של מטרות הקורס
פרומפט מוכן לשימוש:
אני מעביר/ה קורס בנושא _______ לתלמידי ____ (תואר/שנה). בסיום הקורס אני רוצה שהסטודנטים ידעו/יוכלו ____ (ידע/מיומנויות). מצורפת תוכנית הקורס ____ (רשימת נושאים/ העלאת סילבוס). הצע/י מטרות למידה מותאמות לקורס בחלוקה למטרת על ומטרות ביניים.
טיפ | בקשו מהבינה לנסח את המטרות לפי מודל SMART – ספציפיות (Specific), מדידות (Measurable), בנות השגה (Achievable), רלוונטיות (Relevant) ותחומות בזמן (Time-bound). זה יבטיח שהמטרות שתקבלו יהיו אפקטיביות.
השתמשו בבינה מלאכותית לתכנון רצף למידה אפקטיבי ומדויק לאורך הסמסטר
פרומפט מוכן לשימוש:
אני מלמד/ת קורס בנושא ____ (נושא) הכולל ____ (מספר) מפגשים של ____ (משך). הנושאים המרכזיים הם: ____ (רשימה). מטרות הקורס הן: _____ (מטרות). אנא הצע/י רצף הוראה אופטימלי וחלוקה למפגשים.
טיפ | שתפו עם הבינה את לוח השנה האקדמי ובקשו ממנה להתחשב בחופשות ואירועים מיוחדים בעת תכנון רצף הלמידה.
השתמשו בבינה מלאכותית לשדרוג או כתיבה מאפס של בחנים ומטלות, בהתאם לנושאי הלמידה בקורס ומטרותיה
פרומפט מוכן לשימוש:
אני כותב/ת מטלת הערכה לקורס בנושא (…) לסטודנטים בתואר (…). המטלה צריכה לבדוק (…). מצ"ב חומרי הקורס הרלוונטיים (העלו סילבוס/מצגת/מערך שיעור וכו'). הצע אירוע הערכה וצור שאלות או מטלות מתאימות.
טיפ | בקשו מהבינה ליצור את אירועי ההערכה לפי הטקסונומיה של בלום: משאלות שבודקות ידע וזיכרון, דרך שאלות שבודקות הבנה ויישום ועד לשאלות שדורשות ניתוח, הערכה ויצירה.
מחוון מפורט מסייע לסטודנטים להבין מה מצופה מהם באירוע ההערכה ומוביל לתוצאות משופרות. כעת תוכלו ליצור מחוון במהירות בעזרת כלי הבינה המלאכותית!
פרומפט מוכן לשימוש:
להלן מטלת הערכה בקורס שאני מלמד/ת בנושא _____ (נושא+ העלאת מסמכים). אני זקוק/ה למחוון מפורט שכולל: 1. קריטריונים מרכזיים להערכה, 2. עבור כל קריטריון – תיאור של רמות ביצוע שונות, 3. מספר נקודות מקסימלי לכל קריטריון.
טיפ | בקשו מהבינה לנסח את המחוון בשפה ברורה וקונקרטית, שתעזור לסטודנטים להבין בדיוק מה נדרש מהם. במקום תיאורים כלליים כמו "ניתוח מעמיק" או "הסבר ברור", בקשו דוגמאות ספציפיות ל'מה זה אומר בהקשר של המטלה'.
הערכה מעצבת, בניגוד למבחן מסכם, מתרחשת לאורך הקורס ומטרתה שיפור הלמידה באמצעות משוב. הערכה מעצבת מומלצת לשילוב בכל תהליך למידה, והבינה יכולה לסייע בבנייה של אירועי הערכה בהתאם לצורך.
פרומפט מוכן לשימוש:
הנה סילבוס/תוכנית הקורס שלי ____ (סילבוס/תוכנית קורס). אנא – 1. זהה/י 4-5 נקודות לאורך הקורס המתאימות להערכה מעצבת. 2. הצע/י עבור כל נקודה את סוג ההערכה המתאים ביותר (לדוגמה: בוחן קצר, תרגיל, משחק למידה).
טיפ | משחוק הלמידה תורם רבות להערכה מעצבת: בקשו מהבינה להמיר שאלות הערכה פשוטות למשחקי למידה קצרים עם משוב מיידי (חידונים, תחרויות, משחקי תפקידים).
השתמשו בבינה מלאכותית ככלי עזר לניתוח ראשוני של עבודות סטודנטים, תוך הפעלת שיקול דעת מקצועי ואישי.
פרומפט מוכן לשימוש:
הנה הנחיות למטלה בקורס שלי והמחוון לבדיקתה. מצורפת גם המטלה שהוגשה על ידי סטודנט/ית. אנא 1. נתח/י את העבודה בהתאם למחוון והצע/י משוב מנומק. 2. זהה/י נקודות חוזק ונקודות לשיפור, כולל דוגמאות מהעבודה עצמה. 3. הצע/י משוב בונה.
טיפ | השתמשו בניתוח של הבינה כנקודת פתיחה בלבד: חשוב להוסיף את המבט האישי שלכם, להתייחס להקשר הספציפי של הקורס והכיתה ולתת דוגמאות רלוונטיות מניסיונכם. המשוב האותנטי שלכם הוא קריטי ללמידה ולמוטיבציה של הסטודנטים.
שיעור מוצלח הוא בדרך כלל שיעור שתוכנן כהלכה. היעזרו בבינה וצרו מערכי שיעור מובנים ואפקטיביים
פרומפט מוכן לשימוש:
במסגרת קורס בנושא ____ (נושא הקורס) שאני מלמד/ת, אני מתכנן/ת שיעור בנושא ____ (נושא) שאורכו ____ (משך). מטרות השיעור הן ____ (מטרות). הסטודנטים כבר למדו ____ (ידע קודם). אנא הצע/י מבנה שיעור, פעילויות מתאימות וחלוקת זמנים.
טיפ | לאחר שיצרתם מערך שיעור לשביעות רצונכם, העבירו אותו לבינה כבסיס ליצירת המצגת. כך תיווצר הלימה מדויקת בין מבנה השיעור לבין תכני המצגת ועיצובה.
בין אם מדובר במצגת קיימת או שאתם צריכים ליצור מצגת חדשה – הבינה המלאכותית יכולה לקצר לכם תהליכים ולעזור לכם להגיע לתוצאה סופית איכותית
פרומפט מוכן לשימוש:
אני מכין/ה מצגת לשיעור בנושא ____ (נושא+העלאת מצגת קיימת, אם יש). מטרת השיעור היא ____ (מטרה). השיעור אורך ____ (משך) ומיועד ל____ (קהל יעד). אנא הצע/י מבנה למצגת, כולל חלוקה לשקפים, תוכן מרכזי והמלצות לוויזואליזציה.
טיפ | השתמשו בכלי AI כמו DALL-E או Canva ליצירת תמונות ודימויים מותאמים אישית, וב־Napkin AI לתרשימים ודיאגרמות.
המציאות משתנה תדיר והמצגות וחומרי ההוראה שלנו זקוקים לעדכון מתמיד. הבינה המלאכותית יכולה לעזור (גם) בזה
פרומפט מוכן לשימוש:
הנה חומרי הלימוד הקיימים שלי בנושא ____ (נושא הקורס). הקורס מיועד ל____ (קהל יעד) ומטרתו ____ (מטרת הקורס). עזור/י לי: 1) לזהות אילו חלקים דורשים עדכון 2) להציע דוגמאות ומקורות עדכניים 3) לזהות נושאים חדשים שכדאי להוסיף.
טיפ | דוגמאות מעולמות התוכן של הסטודנטים יסייעו להם להתחבר לנושא הנלמד ולהבין אותו טוב יותר. בקשו מהבינה למצוא עבורכם דוגמאות מרשתות חברתיות, תרבות פופולרית, טרנדים עכשוויים וכו'.
סטודנטים פעילים הם סטודנטים שלומדים! בקשו מהבינה המלאכותית לסייע לכם בשילוב למידה פעילה לאורך השיעור: כרטיסי כניסה/יציאה, סימולציות, למידה מבוססת פרויקטים ועוד
פרומפט מוכן לשימוש:
הנה מערך השיעור/המצגת שלי בנושא ____ (נושא+העלאת קבצים). השיעור מועבר באופן ____ (פרונטלי/מקוון) ואורכו ____ (משך). מטרות השיעור הן ____ (מטרות). יש בכיתה ____ (מספר) סטודנטים. אנא הצע/י: 1) היכן לשלב למידה פעילה, 2) אילו סוגי פעילויות יתאימו, 3) הנחיות מפורטות להפעלתן.
טיפ | היעזרו במדריך שיצרנו בנושא למידה פעילה ובקשו מהבינה ליצור פעילויות לפי המודלים השונים המופיעים בו!
