מדמיין את ההתקדמות של התלמידים בעידן ה-AI הגנרטיבי – Raspberry Pi Foundation

פרסומת
MAGNEZIX מגנזיקס


כלי בינה מלאכותית גנרטיבית (AI) הופכים נגישים יותר בקלות ללומדים ומחנכים, ויותר ויותר טובים ביצירת פתרונות קוד למשימות תכנות, הסברי קוד, מערכי שיעור מחשוב ומשאבי למידה אחרים. זה מעלה שאלות רבות למחנכים במונחים של מה ואיך אנחנו מלמדים את התלמידים על מחשוב ובינה מלאכותית, וההשפעה של בינה מלאכותית על הערכה, פלגיאט ויעדי למידה.

פרסומת

היה לנו הכבוד לקבל פרופסור ברט בקר (University College Dublin) הצטרפו אלינו כחלק מהעבודה שלנו סדרת הסמינרים 'הוראת תכנות (עם או בלי AI)'. הוא ממוקם באופן ייחודי להגיב על הוראת מחשוב באמצעות כלי AI, לאחר שהיה מעורב ביוזמות רבות הרלוונטיות לחינוך מחשוב ברמות שונות, באירלנד ומחוצה לה.

בכיתת מחשוב, שתי בנות מתרכזות במשימת התכנות שלהן.

ההרצאה של ברט התמקדה במה שהמחנכים ומערכות החינוך צריכים לעשות כדי להכין את כל התלמידים – לא רק אלה שלומדים מחשוב – כך שהם מצוידים בידע מספיק על AI כדי לעשות את דרכם מבית הספר היסודי לתיכון ומעבר לו, בין אם זה באוניברסיטה, כישורים טכניים, או עבודה.

כיצד פועלים כיום כלי AI?

ברט החל את דבריו בהמחשת העלייה בביצועים של מודלים של שפה גדולה (LLMs) בפתרון תרגילי תכנות לתואר ראשון: הוא השווה את הממצאים משני מחקרים אחרונים בהם היה מעורב כחלק ממחקר קבוצת עבודה של ITiCSE. במחקר הראשון – משנת 2021 – התוצאות שנוצרו על ידי GPT-3 היו דומות לאלו של תלמידים ברבעון העליון. לפי המחקר השני בשנת 2023, הביצועים של GPT-4 תאמו את הביצועים של תלמיד מוביל (איור 1).

גרף המשווה את ציוני הבחינה.

איור 1: ציוני התלמידים בבחינה 1 ובבחינה 2, מיוצגים על ידי עיגולים. ציון 2021 של GPT-3 מיוצג על ידי 'x' הכחול, וציון 2023 של GPT-4 באותן שאלות מיוצג על ידי 'x' אדום.

ברט גם הסביר שהמחקר מצא שכמה מודלים מסוגלים לפתור הערכות תכנות נוכחיות לתואר ראשון כמעט ללא שגיאות, ויכולים לפתור את הבחינות של Irish Leaving Certificate ו-UK A ברמה של מדעי המחשב.

מהם אתגרים והזדמנויות לחינוך?

רמת ביצוע זו מעלה שאלות רבות למחנכי מחשוב לגבי מה נלמד וכיצד להעריך את הלמידה של התלמידים. כדי לטפל בזה, ברט התייחס לשלו נייר 2023, שכלל ממצאים מסקירת ספרות וסקר על עמדות התלמידים והמדריכים לגבי השימוש בלימודי LLM בחינוך מחשוב. ניתוח זה עזר לו לזהות מספר הזדמנויות כמו גם את האתגרים האתיים שעומדים בפני מערכות החינוך בנוגע לבינה מלאכותית גנרטיבית.

ההזדמנויות כוללות:

  • יצירת תוכן ייחודי, מערכי שיעור, משימות תכנות או משוב כדי לעזור למחנכים בעומס עבודה ובפרודוקטיביות
  • תוכן וכלים נגישים יותר שנוצרו על ידי אפליקציות בינה מלאכותית כדי להפוך את המחשוב לנגיש יותר ליותר תלמידים
  • חוויות למידה מרתקות ומשמעותיות יותר של תלמידים, כולל שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לאפשר יצירתיות ושימוש בסוכני שיחה כדי להגביר את הלמידה של התלמידים
  • ההשפעה על שיטות הערכה, הן במונחים של אוטומציה של סימון הערכות נוכחיות והן בבחינה מחדש של מה מוערך וכיצד

חלק מהאתגרים כוללים:

  • חוסר האמינות והדיוק של תפוקות מכלי AI גנרטיביים
  • הצורך ללמד את כולם על AI כדי ליצור רמה בסיסית של הבנה
  • ההשלכות המשפטיות והאתיות של שימוש בבינה מלאכותית בחינוך מחשוב ומעבר לכך
  • כיצד להתמודד עם שימושים מפוקפקים או אפילו מזיקים בכוונה של AI והפחתת ההשלכות של שימושים כאלה

תכנות כישורים בסיסיים לכל המקצועות

לאחר מכן, ברט דיבר על פעולות קונקרטיות שלדעתו עלינו לנקוט בתגובה להזדמנויות ולאתגרים אלו.

הוא הדגיש את האחריות שלנו לשמור על בטיחות התלמידים. אחת הדרכים לעשות זאת היא להעצים את כל התלמידים עם רמת ידע בסיסית על AIברמה המתאימה לגיל, כדי לאפשר להם לשמור על עצמם.

לומדים בגילאי בית ספר תיכון בכיתת מחשוב.

הוא גם דן ברלוונטיות המוגברת של תכנות לכל המקצועות, לא רק למחשוב, באופן דומה לאופן שבו קריאה ומתמטיקה חוצות את גבולות המקצועות שלהם, ובצורך שהוא רואה להתאים מקצועות ותכניות לימודים לכך.

כדוגמה למידת המהירות שבה תוכניות הלימודים עשויות להשתנות עם הגדלת השימוש בבינה מלאכותית על ידי סטודנטים, ברט בחן את מפרט מדעי המחשב האירי עבור "מחזור בכיר" (שנתיים אחרונות של רמה ב', גילאי 16-18). תוכנית לימודים זו פותחה בשנת 2018 ונשארה תוכנית לימודים חזקה למחשוב לדעתו של ברט. עם זאת, הוא ציין שהוא מכיל רק תוצא למידה בודד על AI.

כדי לעזור למחנכים לגשר על הפער הזה, בספר שכתב ברט לצד קית' קוויל כדי ללוות את תוכנית הלימודים, הם כללו שני פרקים המוקדשים ל-AI, למידת מכונה, ואתיקה ומחשוב. ברט מאמין שסוגים אלו של משאבים נוספים עשויים להוות עזר להוראה וללמידה על AI, מכיוון שהמשאבים ניתנים להתאמה וקלים יותר לעדכון מאשר תוכניות לימודים.

AI גנרטיבי בחינוך מחשוב

ברט ועמיתיו ניצלו את ההזדמנות להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לדמיין מחדש סוגים חדשים של בעיות תכנות, פיתחו את Promptly, כלי המאפשר לתלמידים להתאמן על מחוללי קוד בינה מלאכותית. כלי זה מספק גישה משולבת ללמידה על AI גנרטיבי תוך לימוד תכנות עם כלי AI.

מיידי נועד לעזור לתלמידים ללמוד כיצד לכתוב הנחיות יעילות. זה מעודד את התלמידים לציין ולפרק את בעיית התכנות שהם רוצים לפתור, לקרוא את הקוד שנוצר, להשוות אותו למקרי מבחן כדי להבחין מדוע הוא נכשל (אם כן), ולאחר מכן לעדכן את ההנחיה שלהם בהתאם (איור 2).

דוגמה לממשק Promply.

איור 2: דוגמה לשימוש של תלמיד ב-Promply.

משוב מוקדם של סטודנטים לתואר ראשון מצביע על היותה של מיידי דרך שימושית ללמד מושגי תכנות ולעודד מיומנויות תכנות מטה-קוגניטיביות. הכלי מתואר עוד ב ניירובעוד ההערכה הראשונית כוונה לסטודנטים לתואר ראשון, ברט מיקם אותה גם ככלי ברמת בית הספר התיכון.

ברט מקווה שבאמצעות כלי AI גנרטיביים כמו זה, ניתן יהיה לצייד טוב יותר מאגר גדול ומגוון יותר של תלמידים לעסוק במחשוב.

בחינה מחודשת של מושג התכנות

ברט סיכם את הסמינר שלו בהרחבת הרלוונטיות של תכנות לכל הלומדים, תוך אתגר לנו להרחיב את נקודות המבט שלנו לגבי מהו תכנות. אם נגדיר תכנות כדרך להנחות מכונה לקבל פלט, LLMs מאפשרים לכולנו לעשות זאת ללא צורך בלימוד התחביר של שפות תכנות מסורתיות. בהסתכלות זו, ברט הותיר אותנו עם שאלה לשקול: "איך אנחנו מתכוננים לזה מנקודת מבט חינוכית?"

אתה יכול לצפות במצגת של ברט כאן:

הצטרפו לסמינר הבא שלנו

המיקוד של סדרת הסמינרים המתמשכת שלנו הוא בהוראת תכנות עם או בלי AI.

לסמינר הבא שלנו ביום שלישי 11 ביוני בשעה 17:00 עד 18:30 GMT, מצטרפת אלינו ורוניקה Cucuiat (קרן Raspberry Pi), שתדבר על האם ניתן להשתמש ב-LLMs כדי לעזור להבין הודעות שגיאה בתכנותשיכול להוות מכשול משמעותי לכל מי שחדש בקידוד, במיוחד צעירים.

כדי לקחת חלק בסמינר, לחצו על הכפתור למטה כדי להירשם, ואנו נשלח לכם מידע על אופן ההצטרפות. אנחנו מקווים לראות אותך שם.

ה לוח הזמנים של הסמינרים הקרובים שלנו מחובר. אתה יכול להתעדכן בסמינרים קודמים בבלוג שלנו ועל ה עמוד סמינרים והקלטות קודמים.



קישור לכתבת המקור – 2024-06-07 15:14:28

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Email
פרסומת
תכנון תשתיות רפואיות

עוד מתחומי האתר

זמרי אופרה צריכים להשתמש בגבולות הקיצוניים של טווח הקול שלהם. מקורות פדגוגיים ומדעיים רבים מצביעים…