אחת הטענות הנשמעות כלפי מודלים גדולים לשפה טבעית מבוססי בינה מלאכותית כמו Chat GPT היא שהן פוגעות ביכולות התלמידים ללמוד ומקשות על מורים להציע לתלמידים עבודות חקר כתוצר למידה. למען האמת, ההפך הוא הנכון.
בפוסט הזה (ובפוסט המשך) אציג תהליך מובנה לחקר המשלב יישומים שונים במטרה להפוך את הלומדים לחוקרים בתחום הנלמד. למעשה, הדרכים שאציע יהפכו כל עבודת חקר למעניינת ורלוונטית הרבה יותר לדור התלמידים שיושב כרגע בכיתות חט"ב ותיכון.
ראשית, נתייחס למטרות הלמידה בפרדיגמת החקר. בשונה מדרכי הוראה מסורתיות המעודדות שינון ולמידה של הגדרות ומושגים בע"פ, למידה דרך החקר מבקשת מהלומד להיות פעיל מאוד- ובעצם "להתנסות בדרך חיים של חוקר" במסגרת הכיתתית בהנחיית המורה. בקווים כללים מדובר על יכולת הלומד לבצע את רצף הפעולות הללו:
לנסח שאלה מעניינת שאין עליה תשובה מוכנה מראש
להעמיק את הידע על הנושא הנחקר ממקורות מהימנים ולהעריך אם הם עשויים לסייע במענה על השאלה הנחקרת ומה הפערים בידע המחקר הקיים. זה שלב מצויין לדיוק שאלה המחקר הראשונית וניסוח השערות מחקר.
לאסוף מידע מהשטח באמצעות ראיונות, חקר ברשת ותצפיות (בהתאם לאופי שאלת המחקר והתחום), לעבד ולבנות משמעות מהמידע שנאסף, לנתח אותו בתהליך איטרטיבי מתמשך ועמוק, תוך דיוק שאלות משנה ונסיון ראשוני לאשש השערות או להפריכן.
לענות על שאלת המחקר תוך הקפדה על פרמטרים של מחקר מדעי איכותי
לכתוב את דו"ח המחקר בהתאם למאפיינים הנהוגים בתחום, הבאת מקורות, חלקי דוח המחקר וכו'
להיות פתוח לאפשרות של ביקורת על המחקר, השיטה והמסקנות וללמוד מהביקורת, לשפר ולתכנן את מחקר ההמשך וחוזר חלילה.
מיינדסט של לומד עצמאי שמאמין ביכולתו ללמוד ולהתפתח באמצעות יישום חקר ביקורתי הוא לא דבר של מה בכך. לומד כזה צריך להיות מודע להטיות של עצמו, לחולשות בשיטת המחקר ולסוגיות לא פתורות שאין המחקר שלו עונה עליהן. אלו חלק מהמאפיינים הנדרשים לחזק אצל התלמידים שלנו כדי ליישם גישת למידה כזו בכיתה.
לקריאה על נושא Growth Mindset בגישת עיצוב אוניברסלי ללמידה הכנסו לפוסט בקישור.
ניכר שיש בתהליך שפע של מיומנויות, גישה ביקורתית ויכולת ליישם רפלקציה תוך עמידה בסטנדרטים הנהוגים בתחום הנחקר.
כל אלה יקודמו בהקשר למידה הנשען על כלים ויישומים חדשים של בינה מלאכותית כפי שאדגים מיד.
מתחילים!
1. ניסוח שאלת מחקר מעניינת היא משימה לא קלה. כדי לנסח שאלה כזו צריך להבין בתחום אותו חוקרים.
דרך חדשנית להתמודד עם האתגר הזה יכולה להיות באמצעות שילוב כלי Chat GPT או כלי מודל שפה גדול אחר (בארד, קלוד, רובי, בינג וכו').
אז איך משתמשים בכלים הללו כדי למצוא את שאלת המחקר איתה נתחיל?
דוגמה אחת-
כותבים (יחד עם התלמידים) פרומפט שמסייע להגיע אל שאלת החקר:
1. מבקשים מהצאט לשחק תפקיד של ילד סקרן ששואל הרבה שאלות.
2. ממקדים את נושא השיחה בתחום אותו מבקשים לחקור (לדוגמה- התחממות גלובלית)
3. מבקשים מהצאט לדבר איתנו על הנושא ולשאול שאלות (ניתן גם להעלות לצאט מאמרים עדכניים בפורמט PDF או בקישורים לאתרים ספציפיים כדי למקד את השיח, כדאי גם לחבר את הצאט לאינטרנט כדי לקבל תגובה עדכנית ומדויקת יותר)
4. נותנים לצאט משוב על רמת השאלות ומדייקים את השיחה ככל שהיא נמשכת
5. מרכזים את השאלות המעניינות ביותר ומנסחים אותן מחדש
6. מבקשים מהצאט להציע כיוונים נוספים לשאלות
7. מבקשים מהצאט סיוע בהערכת השאלה לפי פרמטרים נהוגים בתחום התוכן
8. בוחרים את השאלה איתה נצא לדרך וכותבים רפלקציה על התהליך עד כה
תוכלו להציע דרכים נוספות להגיע לשאלות מעניינות באמצעות פעולות נוספות בשיח עם הצאט או עם חברים לקבוצה בכיתה. אשמח אם תכתבו את הרעיונות שלכם בתגובות לפוסט.
לאחר שבוחרים ניסוח מוסכם ומסבירים את הבחירה לחברים/ לעצמכן מציינים באיזה אופן נעשה שימוש בכלי בינה מלאכותית ומעריכים את תרומת השימוש בהם בחלק הזה של התהליך. חשוב להמשיג עם התלמידים את הערך המוסף של השימוש בכלים ואת המיומנויות החדשות שפותחו, לצד אובדן מיומנויות אחרות בתהליך. הרפלקציה מאוד חשובה ללמידה חדשנית זו.
עוברים לשלב הבא-
2. איסוף המידע מהרשת בהקשר לשאלת החקר שנבחרה על-מנת להעמיק בהבנת הסוגיה הנחקרת, לאתר את פערי המידע, לדייק את שאלת המחקר ולנסח השערות מחקר.
מכיוון שמודלי שפה גדולים מבוססי סטטיסטיקה למדו על מידע שנמצא חופשי ברשת ולאו דווקא מידע מבוסס מחקרי, האפשרות להשתמש בהם למציאת מידע למחקר לא מומלץ בגלל הטיות והזיות. להרחבה ראו בפוסט הזה.
כדאי בשלב זה להשתמש בכלי בינה מלאכותית שמחוברים למקורות המוסכמים על חוקרים בתחום, ולנהל את השיח באנגלית. מומלץ מאוד לנסות כלים כגון https://www.perplexity.ai/ שמשלבים צאט והפניה למקורות. תוכלו לצפות בסרטון המצוין של פרופ' סיגל תפארת המציג את האפשרויות לקבל שליטה ודיוק ביצירת פסקאות הנשענות על מידע מבוסס מחקרית. בסרטון פרופ' תפארת מסבירה כיצד לסנן מהטקסט המעובד את המקורות הפחות מינים בקלות ובנוחות, וכן משלבת ומשווה בין Chat GPT לבין Perplexity.
השלב הזה מאוד חשוב בתהליך החקר, אבל אם התלמידים שלכם יתנו למכונה לעשות את כל העובדה, מה הם ילמדו בתהליך?
כאן כדאי מאוד להכניס שלב משמעותי של העמקת הידע של הלומדים בתחום וארגון הידע בזיכרון האנושי של התלמיד.
אני מציעה להשתמש שוב בבינה המלאכותית (!!!!) כדי לאמן את התלמידים ולסייע להם לבסס את הידע שלהם בתחום הנחקר. מחקרים מצביעים על היעילות של למידה עמוקה כאשר הלומדים צריכים לשלוף את הידע ולהשתמש בו במצבים חדשים. זה בדיוק מה שאני מציעה כעת.
אז איך מעמיקים את ההבנה האנושית באמצעות כלי AI?
אני מציעה לכתוב פרומפט חדש לצאט ולבקש ממנו לאמן אותי, הלומד, על הידע באמצעות בניית שאלות ברמות ידע שונות. להתחיל בשאלות קלות על מושגים מרכזיים ואז להמשיך ולשאול על תהליכים, אתגרים וסוגיות לא פתורות. כולן צריכות להופיע בטקסט שהמכונה סייעה ללומד לכתוב בשלב הראשון.
נסחו פרומפט המבקש מהצאט לשחק תפקיד של מורה בתחום החקר
הזינו את הטקסט שנוסח בשלב הקודם כמקור הלמידה לשלב ההבנה העמוקה (בהדבקה או בצירוף קובץ PDF)
בקשו מהצאט לשאול אתכם שאלות ידע על הטקסט ולתת לכם משוב אם ידעתם את התשובה
הוסיפו הנחיה שבכל פעם שטעיתם, הצאט ינסח מחדש שאלה קלה יותר, ואם עניתם נכון, להמשיך לשאלות קשות יותר. תנו לו משוב על השאלות והמשיכו עד שתרגישו שאתם שולטים בטקסט. ניתן להמשיך בשלב זה עם טקסטים נוספים וכדומה
ניתן גם להשתמש בכלים כמו https://nolej.io/ בהם ניתן להוסיף קובץ/ נושא/ סרטון ולבקש מהבינה המלאכותית לבנות לכם (בשניות) קורס ללמידת הנושא שנמצא בקובץ. הקורס ניתן לעיצוב ולעריכה וכמובן לחסוך לכם את הזמן של ניסוח הפרומפטים.
בפוסט הבא בסדרה תמצאו את השלבים הבאים.
בינתיים תוכלו להרשם כחברים באתר כדי לקבל התראות למייל שלכם ולכתוב תגובות בסוף הפוסט. לחצו כאן להצטרפות- Log In.
בנוסף, זכרו שניתן להזמין הרצאה מעוררת השראה גם בנושא ChatGPT טכנולוגיה וחדשנות בחינוך היום.
בהצלחה מורי המאה ה-21!