סיקור מקיף

גם למורים מגיעים עוזרים אישיים: בינה מלאכותית בשירות ההוראה והלמידה

במחלקה להוראת המדעים במכון ויצמן רותמים בינה מלאכותית לתמיכה במורים בהוראה מותאמת-אישית

בינה מלאכותית בבית הספר.   <a href="https://depositphotos.com. ">איור: depositphotos.com</a>
בינה מלאכותית בבית הספר. איור: depositphotos.com

"האם אפשר להיות צודקים 100% מהזמן?", שאלה זו טרדה את מנוחתו של "מוח" בסדרת האנימציה לילדים "ארתור" בעקבות הגעתו לכיתה של פיילוט ניסיוני: לוח חכם בשם הוגו הטוען שהוא חף מטעויות. ואולם כאשר הוגו מתקן את המורה, מר עכבר, על תשובה נכונה, נחשף כי ההבטחה הייתה מרחיקת לכת – הוגו צודק ב-98% מהזמן בלבד.  

במחלקה להוראת המדעים במכון ויצמן למדע מתמודדים עם שאלות דומות, כאשר הם מנסים לפתח טכנולוגיות חדשניות לשיפור הלמידה וההוראה. כאשר הם שואלים את המורים כיצד תוכל בינה מלאכותית לסייע להם בעבודתם, התשובה שחוזרת לרוב היא: "סיוע בבדיקת שאלות פתוחות". זה אולי נשמע כמו פנטזיה עתידנית – כמו הוגו מ"ארתור" או אולי כמו עוזר ההוראה המושלם שגם חוסך זמן יקר וגם מספק תובנות מועילות – אבל בקבוצת המחקר של ד"ר גיורא אלכסנדרון עובדים בדיוק על יישומים מסוג זה.

באחרונה פרסמה הקבוצה מחקר שבו הראתה כיצד ניתן "לאמן" אלגוריתמים של למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית להעריך בצורה אוטומטית תשובות של תלמידים לשאלות פתוחות בביולוגיה לפי מאפיינים שונים, ברמת הסכמה גבוהה עם מומחים פדגוגיים ומורים. בעוד שבאנגלית המחקר בתחום כבר מוביל לפיתוחים מסחריים, זהו המחקר הראשון בנושא בעברית.

תרשים המציג את מערכת ההמלצות. כלי למשוב מהיר על רמת הידע בכיתה
תרשים המציג את מערכת ההמלצות. כלי למשוב מהיר על רמת הידע בכיתה

יותר מכך, ניסויים ראשונים שבהם קיבלו מורים ותלמידים המלצות פדגוגיות המבוססות על הניתוח הממוחשב, הראו שיפור בהישגי הלומדים וביכולתם של המורים לקבל משוב מהיר על רמת הידע בכיתה. המחקר, שנערך בשיתוף פעולה עם קבוצת הביולוגיה במחלקה בראשות פרופ' ענת ירדן ועם קבוצת פיילוט של מורי ביולוגיה, התבסס על התשתית של פטל – סביבת למידה דיגיטלית שפותחה במחלקה, ומאות מורים ועשרות אלפי תלמידי מדעים ברחבי ישראל, 40% מהם בבתי-ספר בפריפריה, משתמשים בה. את המחקר הובילו החוקרת הבתר-דוקטוריאלית ד"ר מוריה אריאלי, שמתמחה בהוראת הביולוגיה ובכתיבה מדעית, והדוקטורנטית טניה נזרצקי, שמתמחה ביישומי בינה מלאכותית, וסייעה לו גם ד"ר ציפי הופמן. 

"למורים טובים אין תחליף"

כפי שעולה בבירור מתקרית הלוח החכם ב"ארתור" – אין תחליף למר עכבר, המורה הנבון שמדריך את התלמידים. "מגיפת הקורונה אמנם האיצה את האימוץ של טכנולוגיות למידה מרחוק, אך מחקרים רבים הבהירו שאין תחליף לנוכחות אנושית", מבהיר ד"ר אלכסנדרון. "אין ספק שתפקידה האידיאלי של הטכנולוגיה הוא לתמוך בתהליכי הוראה ולמידה המובלים על-ידי מורים והעצמתם".

על בסיס תובנה זו יצרה הקבוצה תחום מחקר חדש המתמקד באינטראקציית מורה-בינה מלאכותית, בשיתוף עם פרופ' מוטלו קוקורובה מ-University College London, אשר מתמחה באינטראקציית אדם-מחשב וחקר את הנושא בהקשרים של מערכות המלצה בתחום הרפואה ובתחום הפיננסים. אנשי מקצוע רבים, כך מתברר, סובלים מהטיות קוגניטיביות שעשויות להוביל לאמון מופרז או לחוסר אמון בהמלצות מבוססות בינה מלאכותית. גם מורים, כפי שנחשף במחקר, סובלים מהטיות בהקשרים אלה, למשל השפעת ההיכרות הקודמת עם התלמידים על נכונותם של המורים לאמץ המלצות שסותרות את ציפיותיהם. עם זאת, כפי שהראו החוקרים, הכשרה מתאימה יכולה לפתח את היכולת של מורים לאמץ המלצות מבוססות בינה מלאכותית ולהיעזר בהן בצורה מושכלת.

כך למשל במסגרת המחקר וברוח תוכנית הטלוויזיה "הזמר במסכה", התבקשו מורי ביולוגיה לזהות מיהו "המורה במסכה" שקלע באופן הטוב ביותר לדעת מורים אחרים, כאשר התבקש להעריך תשובות פתוחות של תלמידים. כאן חיכתה הפתעה לכולם: כשה"מסכה" הוסרה, נדהמו המורים לגלות שהמעריך המצטיין היה למעשה אלגוריתם מבוסס עיבוד שפה טבעית ש"למד" מהם כיצד מעריכים תשובות לשאלות פתוחות.

תובנות ממחקר זה השפיעו על תכנונו של כלי טכנולוגי נוסף: GrouPer – כלי אינטראקטיבי למורה המשתמש באלגוריתמים של למידת מכונה לתמיכה בהוראה מותאמת אישית. כלי זה מאפשר למורים, בין היתר, למפות את התלמידים לפי פרופילי ידע והוא פוּתח בשיתוף פעולה עם קבוצת הוראת הפיסיקה בראשות פרופ' עידית ירושלמי ועם קבוצת מורי פיילוט שסייעו בהתאמה לצורכי השטח. בפיתוח הכלי השתתפו גם ד"ר אסף בר-יוסף, ד"ר מיכל ולטר וכרמל בר. הפיתוח הטכנולוגי הובל על-ידי נדב קבלרצ'יק ועיצוב הממשק נעשה על-ידי עדנה רולניק.

למרות התוצאות המבטיחות וההתלהבות של המורים שהשתתפו בניסויים עם הכלים השונים, יישום רחב היקף של מערכות כאלה צפוי להיתקל בקשיים הן מהצד הטכנולוגי, הן מצד ההטמעה בשטח עם מורים ותלמידים והן מבחינת ההיתכנות הכלכלית. "יש לנו חזון שבו בינה מלאכותית עובדת בשביל המורים וביחד איתם במשימות שונות כדי לעזור להם להתאים את הוראתם לצרכים הייחודיים של כל תלמידה ותלמיד, תוך שילוב של אלגוריתמים, נתונים ומומחיות פדגוגית", מסכם ד"ר אלכסנדרון ומדגיש: "למורים טובים אין תחליף – מטרתנו היא לתת להם כלים שיעצימו אותם ויאפשרו להם להצטיין".

עוד בנושא באתר הידען:

דילוג לתוכן