בחמש השנים האחרונות, אחת לחודש, אנו מארחים סמינר מקוון לשיתוף מחקרי חינוך מחשוב. סמינרים מאורגנים כסדרות בנות שנה בדרך כלל עם נושאים משתנים. בשנת 2025, למשל, הנושא שלנו היה "ללמד על AI ומדעי נתונים". בשנת 2024, זה היה 'ללמד תכנות (עם או בלי AI)'.
זה לא מפתיע שבשנים האחרונות ההתמקדות שלנו הייתה בטכנולוגיית AI, ולשנת 2026 נמשיך בכך. אבל נעבור מלהראות כיצד מחקר חינוך מחשוב משנה את ההוראה והלמידה בשיעורי מחשוב, להצגת כיצד מחקר חינוך מחשוב בדיסציפלינות אחרות, כמו אמנות או גיאוגרפיה, מתחיל לכלול הוראה על AI. לדוגמה, שיעורי אמנות עשויים להשתנות כך שהלומדים יגלו כיצד אמנים מקצועיים משתמשים בכלי AI ליצירת אומנויות. לחלופין, שיעורי גיאוגרפיה עשויים להשתנות כך שהלומדים יגלו כיצד גיאוגרפים מקצועיים משתמשים בבינה מלאכותית כדי ליצור תחזיות לגבי היבטים פיזיים או אנושיים של גיאוגרפיה, כגון פעילות וולקנית והתחממות כדור הארץ.
הסדרה שלנו לשנת 2026 נקראת 'AI יישומי'. כותרת זו מכירה בכך שטכנולוגיית AI מיושמת בהקשרים, על פני קריירות, על פני דיסציפלינות, ומשמעות הדבר היא שמה שאנו מלמדים על פני מקצועות בית הספר ישתנה.
עידוד משיכה מדיסציפלינות, ולא דחיפה ממדעי המחשב
רוב המשאבים וחומרי הפיתוח המקצועיים הקשורים להוראה על AI פותחו על ידי קהילת מדעי המחשב. לדוגמה, פיתחנו את הפופולרי ניסיון ב-AI משאבים בשיתוף עם Google DeepMind. במשאבים אלה, ההקשרים נבחרו בקפידה כדי לייצג דוגמאות מהעולם האמיתי על פני דיסציפלינות, וכדי לאפשר לימוד של מושגים טכניים או חברתיים ואתיים מסוימים. ניתן לתאר זאת כ"דחיפה" של תוכן ממחשוב לכיוון דיסציפלינות אחרות. לדוגמה, כדי לאפשר לימוד על הסוגיות האתיות סביב פלגיאט, נעשה שימוש בהקשר אמנותי במשאבי ה-Experience AI; כדי לאפשר לימוד על היתרונות הפוטנציאליים של שימוש בכלי AI, נעשה שימוש בהקשר גיאוגרפי אקולוגי.
יישומי בינה מלאכותית ממוקמים תמיד בתוך נושא מסוים. רוב יישומי הבינה המלאכותית הנוכחיים הם מונעי נתונים: כמויות עצומות של נתונים נאספות ומעובדות כדי לייצר מודלים שניתן להשתמש בהם כדי ליצור פלטים או ליצור תחזיות. לדוגמה, ניתן לאסוף נתונים על יצירות אמנות ולהשתמש בהן כדי להכשיר מודל להפקת תפוקות דומות ליצירות האמנות; זהו יישום של AI בתחום האמנות. או שניתן לאסוף נתונים על שריפות בר ולהשתמש בהם כדי להכשיר מודל לביצוע תחזיות לגבי שריפות נוכחיות או עתידיות; זהו יישום של AI בתחום הגיאוגרפיה.
במציאות, האנשים הטובים ביותר לזהות כיצד מיושמת טכנולוגיית בינה מלאכותית בדיסציפלינה ומה צריך ללמד את התלמידים בדיסציפלינה הזו על יישומים אלה הם האנשים העובדים בדיסציפלינה, למשל המורים לאמנות וגיאוגרפיה. מחנכים למדעי המחשב יכולים לעבוד כדי לבנות את ההבנה הטכנית ואת ההבנה החברתית והאתית הכללית המקובלת בין יישומים. אבל את הפרטים של האופן שבו טכנולוגיית בינה מלאכותית משנה דיסציפלינה אפשר להבין באמת רק על ידי הקהילה המתאימה, על ידי האמנים ומחנכי האמנות, על ידי הגיאוגרפים ומחנכי הגיאוגרפיה.
מוקד מתהווה
עם זאת, כיום רוב המחנכים מתמודדים עם האופן שבו הם יכולים להשתמש בכלי AI לצורך פרודוקטיביות, כגון יצירת מערכי שיעור או מענה למיילים. או שהם בוחנים כיצד הם יכולים להשתמש בבינה מלאכותית להוראה ולמידה כללית, למשל להתאמה אישית, למשל עבור תלמידים עם צרכים נוספים. הרעיון שהמשמעת הבסיסית שלהם משתנה, אולי עדיין לא על הרדאר של המורים. אבל באוניברסיטאות, כמו בקורסים לתואר ראשון, ובעולם העבודה, החינוך וההכשרה משתנים. קורסי מדעי הנתונים מוצעים כעת על פני פקולטות, כולל פקולטות למדעים, גיאוגרפיה, שפה ואמנות. שינויים אלה יתחילו להסתנן לחינוך המבוסס על בית הספר באמצעות שינוי בתוכנית הלימודים. בעוד שחלק מהמשאבים וחומרי הפיתוח המקצועיים העוסקים בשינוי זה כבר הופכים לזמינים, השינוי עדיין שביר וחלקי.
העלאת מודעות, בניית קהילה ושפה משותפת
המטרות של סדרת הסמינרים שלנו למחקר בינה מלאכותית בינה מלאכותית בשנת 2026 הן להתחיל:
- להעלות את המודעות לשינויים הקרובים שיישום AI יביא לדיסציפלינות
- בנה קהילה חוצת תחומים
- חשבו על שפה משותפת שניתן להשתמש בה בתחומים שונים
אם נוכל להתחיל להסכים על המושגים הנפוצים שניתן ללמד באמנויות, במדעים ובמדעי הרוח, זה נותן לנו סיכוי טוב יותר:
- הבן כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כפי שהיא מיושמת בדיסציפלינות שונות
- עזור לתלמידים לבנות מודלים מנטליים שימושיים ולפתח את מיומנויות הסוכנות והחשיבה הביקורתית הדרושים להם כדי להעריך את היישומים האלה ולהחליט מתי וכיצד להשתמש בהם ועד כמה לסמוך עליהם
אנחנו צריכים את עזרתכם
כדי להפוך את סדרת 2026 שלנו להצלחה, עלינו להפיץ את הבשורה על הסמינרים שלנו לקבוצות של מחנכים, חוקרים, תעשייה וקובעי מדיניות ברחבי האמנויות, המדעים והרוח.
אנא ספר למי שאתה מכיר בקבוצות אלה על סדרת הסמינרים, ושתף אותה דרך המדיה החברתית שלך ורשתות אחרות. אם יש לך רעיונות לאסוציאציות לנושא שנוכל להתחבר אליהם או לפרסומים שבהם נוכל לכתוב על הסדרה שלנו, אנא הודע לנו.
הצטרף לסדרת הסמינרים 'בינה מלאכותית יישומית' שלנו
כבר ארגנו את הסמינרים הבאים לאורך שנת 2026 ונוסיף עוד דוברים עבור המשבצות החודשיות הנותרות בקרוב. סמינרים תמיד מתקיימים באינטרנט בימי שלישי בין השעות 17:00-18:30 שעון בריטניה.
- 10 בפברואר: לימודי חברה, מדיניות ציבורית, כלכלה ובינה מלאכותית – תימה מונרו-וויט (אוניברסיטת ג'ורג' מייסון, ארה"ב)
- 17 במרץ: אומנויות ובינה מלאכותית — רבקה פיברינק (אוניברסיטת האמנויות בלונדון, בריטניה)
- 14 באפריל: שירותי בריאות ובינה מלאכותית — קתרין ג'סן אלר (מדע נתונים, AI & You (DSAIY) בבריאות, ארה"ב)
- 14 ביולי: אוריינות ובינה מלאכותית – דן ורסטנד (אוניברסיטת גתה פרנקפורט, גרמניה)
- 8 בספטמבר: היסטוריה ובינה מלאכותית – ג'י צ'או (קונסורציום קונקורד)
- 6 באוקטובר: רובוטיקה ובינה מלאכותית — אלני פטראקי ודמית הראת' (אוניברסיטת קנברה, אוסטרליה)
- 10 בנובמבר: גיאוגרפיה ובינה מלאכותית – דורין בויד (אוניברסיטת נוטינגהאם, בריטניה)
כדי להירשם ולקחת חלק, לחץ על הכפתור למטה. לאחר מכן נשלח לך מידע על ההצטרפות. אנו מקווים לראותך שם.
אתה יכול לצפות ב לוח זמנים ופרטים של הסמינרים הקרובים שלנו בעמוד זהולהתעדכן סמינרים קודמים בדף הסמינרים הקודמים שלנו.
נ.ב. אם אתה מלמד לומדים בבית ספר יסודי באנגליה, אתה יכול כרגע רשום את התעניינותך במחקר השיתופי הקרוב שלנו בנושא חינוך למדעי נתונים. תוכל לגלות עוד על חלק מה מחקר שעשינו בתחום זה בפוסט זה בבלוג.
קישור לכתבת המקור – 2026-01-08 13:17:00
