למה בכלל לטרוח? היתרונות העצומים של בינה מלאכותית

לפני שנצלול לבעיות, חשוב להבין למה כדאי בכלל להתעסק עם זה. הבינה המלאכותית מציעה למורי מתמטיקה יתרונות שפשוט לא היו אפשריים בעבר.

ראשית, המהירות מדהימה. במקום לבלות שעות על הכנת תרגילים חדשים לכל פרק, אפשר לקבל עשרות תרגילים מגוונים בתוך דקות ספורות. אבל לא רק המהירות חשובה – איכות התרגילים והמגוון שהבינה המלאכותית יכולה לייצר פשוט מרשימים.

אפשר לבקש תרגילים ברמות קושי שונות, עם דגש על נושאים ספציפיים, או אפילו תרגילים שמתאימים לסגנון הלמידה של הכיתה שלכם. רוצים תרגילי מילים? אין בעיה. רוצים שהמספרים יהיו נחמדים לחישוב? בקלות. רוצים להוסיף אתגרים מיוחדים לתלמידים המצטיינים? הבינה המלאכותית תכין לכם גם את זה.

יתרון נוסף הוא היכולת להתאים תרגילים לנושאים עדכניים או לתלמידים עם צרכים מיוחדים. אפשר לבקש תרגילים שמתחברים לאירועים אקטואליים, או תרגילים פשוטים יותר לתלמידים עם קשיי למידה, או להפך – תרגילים מאתגרים במיוחד. הבעיה היא שכל היתרונות האלה נעצרים ברגע שמנסים להעביר את התרגילים מהמסך אל הנייר.

איפה הכל מתחיל להסתבך: הקרב עם הפורמטים

הבעיה הראשונה והבסיסית היא ששפת המתמטיקה של המחשבים שונה משפת המתמטיקה שלנו. כשאנחנו כותבים משוואה על הלוח או בספר, אנחנו משתמשים בסימנים מיוחדים – שברים עם קו אופקי, חזקות קטנות למעלה, שורשים עם הסימן המיוחד, ועוד הרבה סימנים שהופכים את המתמטיקה לקריאה ולהבנה.

המחשבים, לעומת זאת, מדברים בשפה שנקראת טקסט פשוט. הם לא יכולים לכתוב שבר עם קו אופקי, אז הם כותבים 2/3. הם לא יכולים לכתוב חזקה קטנה למעלה, אז הם כותבים x^2. במקום שורש, הם כותבים sqrt(x). זה נשמע הגיוני, אבל התוצאה היא שהתרגילים שהבינה המלאכותית מייצרת נראים כמו קוד מחשב ולא כמו מתמטיקה אמיתית.

הבעיה מתחמרת כי כלים שונים משתמשים בפורמטים שונים. לפעמים התרגילים מגיעים בפורמט LaTeX, שהוא מעין שפת תכנות למתמטיקה. אז במקום לראות שבר פשוט, אתם מקבלים משהו כמו \frac{2}{3}, ובמקום שורש אתם מקבלים \sqrt{x+1}. זה יכול להיות מועיל מאוד לאנשים שיודעים איך לעבוד עם LaTeX, אבל רוב המורים פשוט רוצים להדביק את התרגיל בוורד ולהדפיס אותו.

הסיוט האמיתי: ההדבקה בוורד

אז מגיע הרגע הגורלי – אתם מעתיקים את התרגילים מהצ’אטבוט ומנסים להדביק אותם בוורד. וכאן הכל מתחיל להתפרק.

הדבר הראשון שאתם מבחינים בו זה שהתרגילים פשוט לא נראים כמו מתמטיקה. השבר 2/3 נשאר 2/3, החזקה x^2 נשארת x^2, והשורש sqrt(x) נשאר בדיוק כמו שהוא. במקום דף תרגילים יפה ומסודר, אתם מקבלים משהו שנראה כמו קוד מחשב ולא כמו מתמטיקה שתלמידים יכולים לפתור.

אבל זה רק ההתחלה. המורים הנחושים לא מוותרים בקלות, והם מתחילים לנסות “לתקן” את התרגילים. הם מנסים להמיר את השברים לשברים אמיתיים באמצעות תפריט המשוואות של וורד, מנסים לשנות את החזקות למידה הנכונה, ולבנות שורשים מהתפריט המיוחד.

התהליך הזה לא רק איטי ומתסכל – הוא גם מלא בטעויות. וורד לא תמיד מבין מה אתם מנסים לעשות, ולפעמים הוא הורס את העיצוב של כל המסמך. בסוף, המורים מבזבזים שעות על עריכה של תרגילים שהיו אמורים לחסוך להם זמן.

החסרונות המוסתרים: מה שאף אחד לא מספר לכם

מעבר לבעיות הטכניות הברורות, יש עוד כמה בעיות שמורים מגלים רק אחרי שהם מתחילים לעבוד עם המערכת.

הבעיה הראשונה היא עקביות. גרסאות שונות של וורד מתנהגות בצורה שונה לחלוטין. מה שעובד מצוין בוורד 2019 יכול להראות נורא בוורד 365, ומה שנראה מושלם במחשב שלכם יכול להראות גרוע בבית הספר. זה אומר שמורים חייבים לבדוק את התרגילים על מספר מחשבים ובמספר גרסאות לפני שהם יכולים להיות בטוחים שהכל יעבוד.

בעיה נוספת היא השפה. גרסאות של וורד בעברית מתנהגות לפעמים בצורה שונה מגרסאות באנגלית, במיוחד כשמדובר במשוואות מתמטיות. זה יוצר עוד רובד של סבוכות שמורים צריכים להתמודד איתו.

יש גם את הבעיה של הגיבוי והשמירה. כשמורים מקלידים תרגילים רגילים, הם יכולים להיות בטוחים שהקובץ ייפתח בכל מחשב. אבל כשמדובר בתרגילים עם משוואות מורכבות, לפעמים הקובץ לא נפתח נכון במחשבים אחרים, או שהמשוואות מתפרקות כשמדפיסים.

הפתרון שפיתחתי: סוף סוף, עבודה חכמה

אחרי שראיתי עשרות מורים נאבקים עם הבעיות האלה, החלטתי לפתח פתרון מעשי. במקום לנסות ללמד כל מורה להיות מומחה טכני, יצרתי בוט שעושה את כל העבודה הטכנית הזו באופן אוטומטי.

איך עובד הבוט?

הבוט עובד בצורה פשוטה: אתם מעתיקים את התרגילים מהבינה המלאכותית (לא משנה באיזה פורמט הם הגיעו), ומדביקים אותם לבוט. הבוט מזהה אוטומטים את כל הביטויים המתמטיים ומתרגם אותם לפורמט שוורד מבין במושלם.

השברים מומרים לפורמט שוורד מזהה מיד כשברים אמיתיים עם קו. החזקות מומרות לפורמט שוורד יודע להציג כחזקות אמיתיות. השורשים מומרים לפורמט שוורד יכול לבנות אוטומטית מהתפריט שלו.

אבל הבוט לא רק מתרגם – הוא גם מסביר. לכל תרגיל שמצריך בנייה מיוחדת (כמו שורשים מורכבים או לוגריתמים עם בסיס), הבוט נותן הוראות ברורות וצעד אחר צעד איך לבנות את הביטוי בוורד.

הבונוס המיוחד: PDF מוכן ומקצועי

אחד הדברים שהכי הפתיעו אותי זה כמה מורים פשוט רוצים להדפיס את התרגילים ולחלק אותם, בלי להסתבך עם וורד בכלל. בשביל המורים האלה, הבוט יוצר גם קובץ PDF מוכן להדפסה, עם כל המשוואות מעוצבות בצורה מקצועית.

ה-PDF נראה בדיוק כמו דף תרגילים מספר לימוד – עם שברים אמיתיים, חזקות במקום הנכון, שורשים יפים, ועיצוב נקי ומסודר. אין צורך בעריכה, אין צורך בהמרות, ואין צורך להסתבך עם תפריטים מורכבים. פשוט להדפיס ולחלק לתלמידים.

איך זה עובד בפועל: מקרה בוחן אמיתי

בואו נראה איך זה עובד בפועל. נגיד שאתם מלמדים פונקציות ריבועיות, ובקשתם מהבינה המלאכותית ליצור כמה תרגילים. הבינה המלאכותית מחזירה לכם משהו כמו:
“פתרו את המשוואה: x^2 + 5x + 6 = 0” “מצאו את הערך המינימלי של הפונקציה f(x) = 2x^2 – 4x + 1” “פתרו: sqrt(x+3) = 5”

כשאתם מדביקים את זה בוורד, זה נראה בדיוק כמו שכתבתי כאן – כמו קוד ולא כמו מתמטיקה. אתם צריכים לבלות עשרות דקות על כל תרגיל כדי להמיר אותו למשהו שנראה כמו שצריך.

עם הבוט שפיתחתי, אתם פשוט מדביקים את התרגילים, והוא מחזיר לכם:
“פתרו את המשוואה: x² + 5x + 6 = 0” “מצאו את הערך המינימלי של הפונקציה f(x) = 2x² – 4x + 1” “פתרו: √(x+3) = 5”

רואים את ההבדל? החזקות הפכו לחזקות אמיתיות, והשורש הפך לסימן שורש אמיתי. כשאתם מדביקים את זה בוורד, הוא מבין מיד מה אתם רוצים ומציג את התרגילים בצורה המושלמת.

למי זה מתאים: לא רק למתמטיקה

למרות שפיתחתי את הבוט בעיקר בשביל מורי מתמטיקה, הוא מתאים לכל מי שצריך לעבוד עם נוסחאות ומשוואות. מורי פיזיקה יכולים להשתמש בו כדי ליצור תרגילי כוחות וחשמל. מורי כימיה יכולים להשתמש בו עבור נוסחאות כימיות. אפילו מורי כלכלה יכולים להשתמש בו עבור נוסחאות מתמטיות כלכליות.

הכלי מתאים למורים בכל הרמות – מהכיתות הנמוכות בבית הספר היסודי ועד לתיכון ואפילו מכללות. הוא עובד עם כל סוגי התרגילים – תרגילי חזרה פשוטים, מבחנים, דפי עבודה לבית, ואפילו חומרי הכנה לבגרויות.

הטעויות הנפוצות שכדאי להימנע מהן

הטעות הכי נפוצה שמורים עושים זה לנסות להמיר תרגילים מורכבים מדי בפעם הראשונה. זה כמו לנסות ללמוד לנהוג על כביש מהיר – עדיף להתחיל עם משהו פשוט ולהתקדם בהדרגה.

חשיבות הבדיקה לפני ההדפסה

טעות נוספת היא לא לבדוק את התוצאות לפני ההדפסה. גם עם הטכנולוגיה הטובה ביותר, תמיד כדאי לעבור על התרגילים ולוודא שהם נראים בדיוק כמו שאתם רוצים.

התמדה וגישה נכונה

טעות שלישית היא לוותר מהר מדי. הטכנולוגיה הזו דורשת קצת התרגלות, אבל ברגע שתתרגלו אליה, היא תחסוך לכם שעות רבות כל שבוע.

מבט לעתיד: מה יקרה בהמשך

הטכנולוגיה של בינה מלאכותית מתפתחת בקצב מדהים, והיכולות שלה רק הולכות ומשתפרות. בעתיד הקרוב נראה כלים שיוכלו ליצור לא רק תרגילים, אלא גם פתרונות מפורטים, הסברים לתלמידים, ואפילו מבחנים שמתאימים את עצמם לרמה של כל תלמיד.

אבל כל הטכנולוגיות האלה יהיו שימושיות רק אם נדע איך להשתמש בהן בצורה מעשית. הכלים שפיתחתי הם רק ההתחלה – הם פותרים את הבעיות של היום, ומכינים אותנו לטכנולוגיות של מחר.

סיכום: לא עוד קופי-פייסט מתסכל

המטרה של הטכנולוגיה היא להקל עלינו, לא לסבך. אם עד עכשיו הרגשתם שבינה מלאכותית מייצרת יותר עבודה ממה שהיא פותרת, אתם לא טועים – הבעיה הייתה אמיתית, והפתרונות הטכניים שהיו קיימים פשוט לא היו מתאימים למורים.

הכלי שפיתחתי משנה את כללי המשחק. הוא לוקח את כל היתרונות המדהימים של בינה מלאכותית – המהירות, המגוון, והיכולת להתאים תרגילים בדיוק לצרכים שלכם – ומסיר את כל החסרונות הטכניים שמנעו מכם להשתמש בה.

התוצאה היא תרגילים איכותיים, יפים ומוכנים להדפסה, בלי הסתבכות טכנית, בלי בזבוז זמן על עריכה, ובלי התסכלות. פשוט תרגילים טובים שתוכלו להתמקד במה שחשוב באמת – ללמד ולהעביר את האהבה למתמטיקה לתלמידים שלכם. זה הזמן להפסיק להילחם עם הטכנולוגיה ולהתחיל לעבוד איתה. המהפכה במערכת החינוך כבר כאן – השאלה היא אם אתם מוכנים להיות חלק ממנה.

מדריך מהיר: כך יוצרים תרגילים ומעבירים לוורד בקלות

1. מנסחים תרגילים במודל בינה מלאכותית

בעזרת צ’אטבוט כמו ChatGPT, Claude או כל מודל שפה מתקדם – מבקשים לנסח סדרה של תרגילים, משוואות, שאלות עם שברים, חזקות, לוגריתמים, שורשים וכדומה.
בדוגמא, משוואות שנוצרו בעזרת קלוד:

2. מעתיקים את התרגילים אל הבוט הייעודי

מסמנים את כל התרגילים שהתקבלו, ומדביקים אותם לבוט שממיר תרגילים לפורמט מתאים לוורד. קישור לבוט – לחצו כאן.

3. מקבלים תרגילים מסודרים להעתקה

הבוט מחזיר את כל התרגילים כשהם כתובים כך שניתן להעתיק אותם ישירות לתיבת משוואה של Word (Alt+=), בפורמט ברור: שברים – (מונה)/(מכנה)
חזקות – x^2
שורשים – sqrt(x)
לוגריתמים – log_2(x)

4. מעתיקים את התרגילים לוורד

פותחים את וורד, לוחצים Alt+= (תיבת משוואה), ומדביקים כל תרגיל. וורד מציג אוטומטית את השברים, החזקות והשורשים בצורה מתמטית מקצועית.

משוואה מועתקת לפני שינוי

לחיצה על משוואה מקצועית

ככה נראית המשוואה החדשה (יש לעשות עוד שינוי קטן של השורשים):

וככה נראת משוואה סופית לאחר שינוי קטן של השורשים:

וזהו הדף עם כל התרגילים:

סיכום: השליטה המלאה על התרגילים שלכם

אמת, השיטה הזו דורשת קצת יותר עבודה ידנית מאשר פשוט להעתיק ולהדביק. זה לא פתרון “קסם” שעושה הכל בלחיצת כפתור אחת. אבל זה בדיוק מה שהופך אותו לכלי חזק ומועיל.
כשאתם פשוט מעתיקים ומדביקים תרגילים מבינה מלאכותית, אתם מקבלים מה שמקבלים – ואם משהו לא מושלם, אתם תקועים. הפורמט לא נכון? אין מה לעשות. רוצים לשנות מספר? צריך לחזור לבינה המלאכותית ולהתחיל מחדש. רוצים להוסיף הסבר קטן? זה הופך למשימה מורכבת.

הבוט שפיתחתי נותן לכם משהו הרבה יותר טוב – שליטה מלאה. אתם מקבלים תרגילים מעוצבים נכון שווורד מבין אותם, אבל עדיין יכולים לערוך, לשנות, להוסיף הסברים, לשנות מספרים, או לשלב תרגילים ממקורות שונים. זה לא מחליף את היכולת שלכם כמורים – זה מעצים אותה.

בנוסף, כשאתם עובדים עם הבוט, אתם לומדים גם כיצד עובדת המתמטיקה הדיגיטלית. אתם מבינים איך לבנות משוואות, איך לעצב אותן נכון, ואיך לעבוד עם הכלים של וורד בצורה יעילה. זה לא רק חוסך לכם זמן היום – זה גם הופך אתכם למורים טובים יותר למחר. אם אתם מוכנים לנסות גישה חדשה שמשלבת את היתרונות של בינה מלאכותית עם השליטה והגמישות שאתם צריכים כמורים מקצועיים, אתם מוזמנים להתחיל לעבוד עם הבוט. התחילו עם תרגיל פשוט, תראו איך זה עובד, ותגלו איך הטכנולוגיה יכולה לעבוד בשביל המחנכים ולא נגדם.

הפוסט לייצר תרגילי מתמטיקה עם בינה מלאכותית ולהעתיק אותם לוורד – למה זה תמיד מסובך, ומה הפתרון? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מאמר זה נכתב בשיתוף עם הוצאה לאור “בני גורן“.

הקלטת הוובינר

לפני הכל, מוזמנים לצפות בהקלטת הוובינר, בה חשפנו שיטות רבות לשימוש ב-AI בהוראת המתמטיקה. צפייה חובה! סמכו עלינו…

בנוסף, השיח במהלך הוובינר על שילוב בינה מלאכותית בחינוך בכלל ובמתמטיקה בפרט, חשף מספר תובנות פדגוגיות משמעותיות, אשר יכולות לשנות באופן עמוק את הדרך שבה אנו מלמדים.

לפרטים וסילבוס על קורס ה-AI שלנו למורים, לחצו פה.

אינטליגנציה מלאכותית כאמצעי לשוויון הזדמנויות

כלי AI נגישים כמו ג’מיניי למשל (Gemini), מציעים פוטנציאל אדיר לקידום שוויון בחינוך. בעזרת כלים אלה, תלמיד בפריפריה יכול לזכות בסיוע אישי המקביל לשירותיו של מורה פרטי ממרכז מצוינות. היכולת של תלמידים לקבל הדרכה פרטנית ואיכותית כבר אינה מותנית במיקומם הגיאוגרפי או במצבם הכלכלי. חשוב להקפיד לעבוד עם מודל שמסוגל להתמודד עם משימות מתמטיות, כמו Gemini 2.5 pro, שזמין גם בחבילה החינמית.

הגברת יעילות של שיעור הפוך (Flipped Classroom)

שיטת “השיעור ההפוך“, שמטרתה להעביר את החלק המעשי (התנסות בתרגול פתרון שאלות בגרות במתמטיקה) לעבודה עצמית בכתה, או אפילו לבית (חשוב במיוחד בימים אלו), מסייע להפוך את הכתה או הסלון למרחב לעבודה מעשית ולהתנסות. במקום הרצאות ארוכות, התלמידים עוברים מבוא קצר בלבד, ואז ניגשים לעבודה מעשית עם כלים כמו Gemini החינמי, או במידה ויש להם מנוי בתשלום – עם מודלי ריזונינג כמו o3 של ChatGPT, בזמן שהמורה פנוי להדרכה פרטנית ולאיתור קשיים בזמן אמת, או לסיוע מרחוק.

למידה פעילה ויצירתית בעזרת AI

כאשר התלמידים מפתחים בעצמם משחקים או אפליקציות, הם נאלצים להתמודד לעומק עם החומר הלימודי. ההבנה של מושגים כמו הסתברות או גיאומטריה הופכת להיות משמעותית יותר, כאשר התלמידים נדרשים להשתמש בידע שלהם בצורה פעילה ויצירתית. זו למידה אפקטיבית ומעמיקה הרבה יותר מאשר זכירת נוסחאות בלבד. אפשר לתת להם לחקור נושא מסוים בעזרת פרפלקסיטי או NotebookLM החינמיים, להכין מצגות עם Gamma, או אפילו לבנות אפליקציות בקליק עם Canva Code או Perplexity Labs (שני הכלים האחרונים מצריכים מנוי בתשלום או מנוי Edu).

האחריות האנושית בעבודה עם AI

חשוב להדגיש כי כל תוצר של AI הוא בגדר טיוטה בלבד. הפיקוח האנושי נותר הכרחי בכל שלב בתהליך – החל מבדיקת תקינות נוסחאות, דרך התאמת הטקסט לעברית ולכיוון מימין לשמאל (RTL), ועד לאישור הסופי. תפקיד המורה הוא להיות המבקר, המפקח והמאשר הסופי של כל פעילות בכיתה.

צעדים מעשיים לשילוב AI כבר מחר בבוקר

הנה כמה צעדים פשוטים וקלים ליישום, שתוכלו להתחיל לבצע כבר למחרת:

לחצו על התמונה כדי להגדיל>>

רשימת פעילויות עם AI למורים למתמטיקה – לחצו על התמונה כדי להגדיל.

דשבורד הכנה למבחן עם פרפלקסיטי (Perplexity)

צרו במהירות דשבורד קצר עם נושא החזרה לשיעור הבא באמצעות Perplexity Labs. שתפו אותו דרך הקבוצה בוואטסאפ הכיתתי כדי שהתלמידים יוכלו להתכונן מראש. אל תשכחו לציין לפרפלקסיטי מה הנושאים למבחן ולכוון אותו. 

יצירת שיעור אינטראקטיבי בקאנבה (Canva)

צרו לתלמידים שלכם אפליקציות, סימולציות וכלי עזר, למשל – שיעור על הסתברות בהטלת מטבעות או קוביות דיגיטליים. לאחר מכן, שתפו את האפליקציה באמצעות קוד QR, כך שהתלמידים יוכלו לגשת אליה בקלות מהטלפונים שלהם.

מינוי “שגרירי AI”

הקצו תלמיד אחד בכל קבוצה קטנה להיות “שגריר AI”. תלמיד זה יאסוף ויחפש טריקים ויישומים חדשים לשימוש ב-AI, ויציג אותם בפני הכיתה אחת למספר שיעורים, בתחילת השיעור.

כיצד AI משנה את לימודי המתמטיקה?

מתמטיקה תמיד היתה תחום הדורש אימונים חוזרים, תרגולים מדויקים ומשמעת גבוהה. אולם, ב-2025, עבודה טכנית וחזרתית כבר אינה חייבת להיות מוטלת על המורה או על התלמידים – זו בדיוק העבודה שאפשר להשאיר למכונה. היכולת להתמקד בהבנה מעמיקה, חשיבה יצירתית והעצמת התלמידים הופכת למשימה המרכזית של המורים.

הזדמנות זו היא לא רק בשינוי דפוסי הלימוד, אלא בשינוי הגישה החינוכית כולה – מעבודה טכנית יבשה להנדסה של ידע אמיתי, התנסות ולמידה אקטיבית שמעודדת סקרנות וחשיבה מחוץ לקופסה – וכל אלו לצד שימוש בטכנולוגיה הכי מתקדמת על כדוה”א.

הפוסט תובנות מוובינר AI למורים למתמטיקה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מורי מתמטיקה, הגיע הזמן לדבר על השינוי שאתם חייבים להכיר. הפעם מדובר בשני בוטים מתקדמים מבוססי GPTs, שמטרתם לסייע לתלמידים שלכם בתרגול מתמטיקה לקראת הבגרות, בגיאומטריה ובאלגברה. מעבר לכך, לא מדובר בעוד סתם בוטים, אלא בכלים שמשתמשים במודלים מחשבתיים מתקדמים – וזה בדיוק מה שעושה את ההבדל בין סתם תרגול לבין הצלחה אמיתית בבגרות. אז למה אתם מחכים? בואו נכיר אותם!

 

הישארו מעודכנים

רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.

 

 

אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו

 

Email

בהרשמה אני מאשר/ת קבלת מסרים פרסומיים במייל

הרשמה

 

הכירו את הבוטים שיהפכו למורים הפרטיים החדשים של תלמידיכם

בכל הקשור ללמידת מתמטיקה לקראת הבגרות, תלמידים רבים זקוקים להכוונה מדויקת ולתמיכה של מורה פרטי. אך במציאות של עומס בכיתות וקשיי זמינות של מורים פרטיים איכותיים, טכנולוגיה חדשנית יכולה להוות פתרון אפקטיבי במיוחד. את שני הבוטים הבאים – GeoMath Helper GPT ו-Math Helper GPT – בניתי במטרה לספק לתלמידים שלכם הדרכה אישית, מדויקת וברורה. כך בינה מלאכותית יכולה לסייע לכל תלמיד, בכל מקום לקבל את הרמה הגבוהה ביותר של חניכה וסיוע מקצועי, שהטכנולוגיה כיום מאפשרת.

 

לפרטים וסילבוס על קורס ה-AI שלנו למורים, לחצו פה.

 

רגע לפני שאתם מתחילים לעבוד עם הבוטים שלנו…

דגש חשוב מאוד! אם יש לכם מנוי בתשלום ל-ChatGPT, מומלץ בחום לעבוד למודל o3, שכן יש הבדל דרמטי בין השימוש במודל ריזונינג ובין השימוש במודל ברירת המחדל של הבוט: GPT4o – שהוא הרבה פחות טוב בחישובים מתמטיים! הסבר בהמשך המאמר!

 

הבוט הראשון: GeoMath Helper GPT – לתרגול בגיאומטריה

הכירו את הבוט GeoMath Helper GPT מבית LetsAI, שתוכנן לסייע לתלמידים ברמות 3, 4 ו-5 יחידות לימוד בגיאומטריה. הבוט הזה עובד כמו מורה פרטי של ממש, ומלווה את התלמידים צעד אחר צעד בפתרון התרגילים, תוך מתן הסברים מדויקים, רמזים מועילים ושרטוטים חזותיים שמבהירים כל שלב בתהליך.

התלמיד יכול פשוט להעלות תרגיל או לשאול על נושא מסוים, והבוט מדריך אותו לפתרון בעזרת הסברים מותאמים אישית. הגישה הזו מעודדת הבנה עצמאית של התלמיד ומסייעת לו לפתח יכולות חשיבה לוגית וויזואלית, קריטיות במיוחד בלימודי הגיאומטריה.

GeoMath Helper GPT – פתרון והדרכה בגיאומטריה של בגרות.

 

הבוט השני: Math Helper GPT – לתרגול באלגברה

הבוט Math Helper GPT, אותו בניתי כדי שימש כמעין מורה פרטי לאלגברה. הוא עוזר לתלמידים להתמודד עם תרגילים אלגבריים נפוצים ברמות 3, 4 ו-5 יחידות לימוד, בדיוק בדרך שתלמידים צריכים כדי להצליח בבחינות הבגרות. הבוט מתמקד בהסברים בהירים, צעד אחר צעד, ומתאים לכל רמת קושי שאליה נדרש התלמיד.

בין אם מדובר במשוואות ריבועיות או באי-שוויונות מורכבים, Math Helper GPT עוזר לתלמיד להבין לא רק כיצד להגיע לפתרון, אלא גם את ההיגיון מאחורי כל שלב.

Math Helper GPT – פתרון והדרכה באלגברה של בגרות.

החלפת המודל: לחצו על שם הבוט כדי לוודא שאתם על מודל ריזונינג כמו o3. אם אין לכם מנוי, קחו בחשבון שהמודל יהיה GPT4o והוא הרבה פחות טוב בחישובים מתמטיים!

ומה אם אני כן רוצה להשתמש בכלי או במודל חינמי?

אם לכם אם לתלמידים שלכם אין מנוי חינמי, לא תוכלו להפעיל את מודלי הריזונינג בבוטים שיצרתי ושהצגתי במאמר זה, אבל יש אלטרנטיבה! תוכלו להשתמש במודלי ריזונינג של גוגל, שזמיני בחינם באפליקצייה של Gemini. פה תמצאו הסבר מעמיק ואפילו המלצה לשיעור שובר שגרה, עם כלי אחר שבנינו עבורכם – אפליקציה לתרגול פתרון שאלות בגרות במתמטיקה עם Gemini בכתה.

הפוסט שני בוטים שכל מורה למתמטיקה חייב להכיר! הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

תרגול מודרך ותגבור אישי (מורה פרטי דיגיטלי)

כלים בקטגוריה זו מתפקדים כ“מורה פרטי” לכל תלמיד, ומנחים את הלומד צעד-אחר-צעד בפתרון בעיות. הם מספקים רמזים, משוב מיידי והסברים במקום לגלות מיד את התשובה, ובכך מעודדים הבנה עמוקה יותר והתמודדות עצמאית עם אתגרים . שימוש פדגוגי מומלץ הוא לשלבם כתגבור אישי: תלמידים יכולים לפתור תרגילים בעזרת צ’אטבוט מנחה, או לקבל עזרה נקודתית בשיעורי בית בזמן אמת. כך, תלמיד נתקע יכול לשאול את הכלי “איך מתחילים”? או “האם הפתרון שלי  נכון”? ולקבל הכוונה מבלי שהפתרון יינתן מיד.

כלים ודוגמאות:

• ChatGPT – מודל שיח רב-עוצמה מבית ,OpenAI זמין גם בעברית. ניתן לשוחח איתו כמורה פרטי: הוא מסביר מושגים מסובכים בפשטות, יוצר דיאלוג סביב בעיה מתמטית, ומציע רמזים לפתרון נכון . למשל, תלמיד יכול לבקש: “אני לא מבין איך לפתור משוואה ריבועית – תוכל לכוון אותי”? ו-ChatGPT יסביר שלב אחר שלב ולא רק יציג תשובה סופית. חידוש : בגרסאות המתקדמות ניתן אפילו לצרף תמונה או תרשים, והמודל מנתח ומסייע – ניתן לכוון מצלמה לתרגיל מספר ולשמוע הנחייה לפתרון. בכך, ChatGPT משמש כמנטור זמין בכל עת, המסייע לחיזוק ההבנה בצורה אישית.
• Khanmigo – עוזר לימודי מבוסס GPT מטעם Academy .Khan הכלי משוחח ישירות עם התלמיד, מבין את שאלותיו ומותאם לרמתו. Khanmigo מתמקד בהנחיה שלב-שלב: אם תלמיד מבקש פתרון, Khanmigo לא יגלה מיד את התשובה אלא ישאל שאלות מנחות ויכוון את התלמיד לחשוב ולפתור בעצמו. הכלי מספק משוב מיידי ומדרבן את הלומד, ומתאים את הקצב והתוכן לפי ביצועי התלמיד בזמן אמת. לדוגמה, בכיתה שבה תלמידים עובדים באופן עצמאי, מורה יכול לאפשר לחלקם להשתמש בKhanmigo- במחשב כסייען אישי – התלמיד שואל את Khanmigo כאשר הוא תקוע, והכלי מדריך אותו כפי שמורה היה עושה. הדבר מאפשר למידה מותאמת אישית בתוך הכיתה.
• Sizzle – אפליקציה חינמית בהובלת בכיר בתחום הSizzle- Pesenti(. Jerome ) AI מציעה צ’אטבוט מתמטי המדריך כל צעד בפתרון תרגיל. אם תלמיד טועה בדרך, Sizzle יעודד לנסות גישה אחרת במקום לספק פתרון ישיר. תכונה ייחודית היא אפשרות “נסה דרך אחרת” המאפשרת לתלמיד להעלות הצעות לפתרון שונה ולקבל עליהן משוב. גם כתב יד לא ברור של תלמידים ניתן לפענוח על ידי Sizzle באמצעות צילום– כך תלמידים יכולים לכתוב נוסחה במחברת, לצלם, והכלי יזהה וידריך. יתרונו הפדגוגי הוא התאמה אישית: Sizzle מתאים את ההנחיות לפי טעויות התלמיד, על מנת לחזק נקודות חולשה.
• Photomath / Solver Math Microsoft – כלים הפותרים בעיות מתמטיות מצילום או קלט המשתמש, עם הסברים שלב-אחר-שלב. Solver Math Microsoft (זמין גם בממשק עברי) מאפשר הזנת בעיה ידנית או בצילום, ונותן פתרון מפורט בכל שלב. הוא מזהה כתב יד ומתאים למגוון נושאים (אלגברה, טריגו, חדו”א ועוד). בדומה, Photomath (אפליקציה פופולרית בקרב תלמידים) נותן מענה מיידי ע”י צילום תרגיל, ומציג כמה דרכי פתרון עם פירוק לשלבים. שימו לב: כלים אלו מצוינים לבדיקה והבנה עצמית, אך עלולים לעודד “קיצור דרך” אם משתמשים בהם רק להעתקת תשובות. הפתרון הפדגוגי הוא להנחות את התלמידים להשתמש בהם כבדיקה לאחר שהתאמצו, או לקבל רמז כאשר אינם יודעים להתקדם, במקום לשלוף תשובה מיידית.
• StepWise – מערכת הדרכה חכמה (ITS- System Tutoring Intelligent) המספקת חוויית תרגול אישית במתמטיקה. StepWise מתקשר עם התלמיד בשפה טבעית, מבין את שאלותיו, נותן תרגילים מתאימים ומעודד עם פידבק חיובי. המערכת מאפשרת עזרה 24/7 בזמינות גבוהה לתרגול מיומנויות מתמטיות . עבור המורה, StepWise אוסף נתונים מתרגולי התלמידים ומפיק דוחות תובנתיים המצביעים על נקודות חוזק וחולשה של כל תלמיד. דוחות אלו מסייעים למורה לזהות מי מתקשה ובאילו נושאים, כדי להתאים תמיכה ממוקדת. כלי כזה יכול להשתלב בכיתה בכך שהתלמידים פותרים משימות בבית בעזרת ,StepWise והמורה בבוקר מקבל תמונה של ההתקדמות ויכול לפתוח את השיעור בהתייחסות לקשיים שעלו.

דוגמה יישומית: בכיתה flipped classroom , המורה נותן לתלמידים משימות מתמטיקה בבית. כל תלמיד משתמש בכלי AI זמין – למשל ChatGPT או Khanmigo – כדי לקבל הנחיה כאשר הוא נתקע. התלמיד שואל: “איך פותרים צעד ראשון”? והכלי נותן רמז (למשל: “נסה לבודד את $x$ בצד שמאל של המשוואה.)” אם תלמיד פתר, הוא מבקש מהכלי בדיקה, והכלי מאשר או מצביע על טעות. כך, עד בואם לכיתה, רוב התלמידים פתרו בעצמם (עם סיוע מינימלי) את התרגילים. בכיתה המורה דן בקצרה באתגרים המשותפים שעלו (בהתבסס על דיווחי הכלי או שאלות שהתלמידים שימרו,) ובכך השיעור הפרונטלי ממוקד בהעמקה ובחשיבה ביקורתית במקום בעבודה טכנית.

כלים לתרגול מודרך ותגבור אישי (מורה פרטי דיגיטלי)

יצירת תרגילים, משימות ותוכניות שיעור באמצעות AI

אחת המשימות הגוזלות זמן רב מהמורה היא הכנת חומרי לימוד: כתיבת שאלות חדשות, בניית דפי עבודה, הפקת בחנים ויצירת מערכי שיעור. כלים מבוססי AI יכולים לייעל תהליכים אלה על ידי יצירה אוטומטית של תרגילים ומשימות בהתאמה לצרכים, ואף בניית תוכנית שיעור מלאה כולל דוגמאות, הסברי רקע ופעילויות. הדגש כאן הוא פדגוגי: הכלי לא רק חוסך זמן, אלא מאפשר למורה לקבל מגוון רחב של תרגילים (כולל כאלה עם הקשרים מציאותיים יצירתיים) ולהתאים אותם לרמות שונות של תלמידים. כמו כן, חלק מהכלים כוללים מנגנונים ליצירת שאלות עם טעויות מכוונות או זיהוי תפיסות שגויות, כדי שהמורה יוכל ללמד באמצעותן.

כלים ודוגמאות:

• School Magic AI – פלטפורמת עוזר הוראה למורים, המשלבת מחוללי תוכן מתקדמים. היא מאפשרת למורה לייצר בלחיצת כפתור סט תרגילים מגוונים לחזרה ספירלית על חומר נלמד (Review Spiral Math) – סדרת שאלות מתחלפות בנושאים שלמדו, לתרגול חוזר ומתמשך. תרגילים כאלו עוזרים לתלמידים לשמור על כשירות בנושאים קודמים ולזהות חולשות מוקדם. כמו כן, הכלי מציע מחולל בעיות מילוליות בהקשר סיפור (Math Story Problems) היוצר בעיות מילוליות מעניינות ורלוונטיות מהעולם האמיתי. לדוגמה, ניתן לבקש מהמנוע ליצור בעיית מילים על אחוזים במסגרת סיפור על מבצע בחנות, כדי לקרב את המתמטיקה לחיי היומיום של התלמידים ולהגביר מוטיבציה. פיצ’ר נוסף הוא מחולל תפיסות מוטעות נפוצות Common Misconception) Generator) המזהה טעויות נפוצות של תלמידים בנושאים שונים, ומספק למורה דוגמאות לשאלות או הסברים המטפלים בדיוק באותן טעויות. כך המורה יכול לשלב בשיעור שאלה שנבנתה במיוחד סביב בלבול נפוץ וליישב אותו בזמן הנכון. Magic School שם דגש גם על הוראה דיפרנציאלית: המורה יכול לבקש יצירה של מספר גרסאות של תרגיל ברמות קושי שונות (למשל, אותה בעיה עם מספרים פשוטים יותר לקבוצת מתקשים, ומספרים “מכוערים” למתקדמים.) יישום בכיתה: מורה יכול להכין דף חזרה לפני מבחן באמצעות  Magic School – לקבל מגוון תרגילי חזרה, סיפורון מתמטי קצר כפתיח יצירתי, ושאלת “אתגר” לתפיסה שגויה נפוצה, ובכך לחסוך זמן ולאפשר חוויה עשירה ומכוונת מטרות.

תרגיל לדוגמה שנוצר ב-Magic School: “סקירת מתמטיקה ספירלית” לחזרה על חומר קודם.

• EduAide – עוזר הוראה AI נוסף (פותח על ידי מורה בכיתה, מתוך הבנת צרכי השטח). EduAide מתמקד ביצירת תוכן לימודי עם הקשרים למציאות ולתחומי STEM. בין כליו: מחולל “דוגמה מעולם האמיתי” שבו מקישים מושג מתמטי והמערכת מציעה פעילות או בעיה בהקשר מציאותי הקשור למושג, כדי שהתלמידים יבינו את היישום המעשי של החומר. כלי נוסף מאפשר יצירת פרויקטי STEM משולבים  עם שאלות חשיבה ביקורתית ופירוט העקרונות המדעיים/טכנולוגיים הקשורים למשימה. EduAide כולל גם מאגר שאלות ותרגילים לכל שכבות הגיל (יסודי, חט”ב, תיכון ואף אוניברסיטה,) מהם אפשר להרכיב דפי עבודה ומבחנים. ייחודי לכלי הוא מחולל “טעויות מכוונות” – יצירת פתרון שגוי במתכוון שהתלמיד צריך לנתח ולתקן. משימה כזו מחזקת את הבנת התלמיד את התהליך הנכון על ידי זיהוי טעויות. EduAide יכול גם לסייע בניצני תכנון שיעור דרך Lesson Seed: המורה בוחר נושא וכיתה, והמערכת מציעה שלד שיעור עם מטרות, הסברים, פעילות ותרגול. המורה יכול לערוך ולהרחיב לפי צרכיו.
• ChatGPT ככלי תכנון – מעבר לשימושו עם תלמידים, מורים רבים אימצו את ChatGPT לצרכי הכנת מערכי שיעור וייצור תרגילים. באמצעות הנחיות (prompts) מתאימות, ניתן לבקש מChatGPT- רשימת שאלות ברמת קושי רצויה, יצירת סיפור מתמטי קצר לפתיחת נושא, או אפילו כתיבת הסבר מתומצת לנושא מורכב כדי לוודא שמבינים אותו בפשטות. לדוגמה, מורה יכול לבקש: “צור 5 תרגילים מגוונים בנושא פונקציה ריבועית, כולל אחד עם הקשר מעשי (כמו מסלול של כדור) ואחד ברמת אתגר.” בתוך שניות, המודל יספק תרגילים עם פתרונות. חשוב כמובן שמורה מקצועי יעבור על ההצעות, יתקן ניסוחים ויוודא דיוק – אך זהו כלי האצה מצוין לעבודת המורה. בנוסף, ניתן להיעזר בChatGPT- להפקת מבחנים ובחנים: לדוגמה, להזין שאלות שהיו בבגרויות קודמות ולבקש מהמנוע ליצור וריאציות חדשות לכל שאלה, וכך לקבל בנק שאלות דומה ברוחו אך שונה מספרותית. בחלק מהמקרים, ChatGPT אפילו מציע ניתוח של רמות חשיבה לכל שאלה (אם מבקשים זאת,) מה שיכול לעזור ביצירת מבחן מאוזן (לדוגמה: 30% ידע בסיסי, 50% יישום ו20%- שאלות עמוקות.) יתרון נוסף – תמיכה בעברית: המודל מסוגל להציג תרגילים וניסוחים בשפה העברית באופן סביר, כך שמורה למתמטיקה בעברית יכול להפיק ממנו תכנים ללא מחסום שפה.

כלים נוספים לייצור שאלות: קיימים גם מערכות ייעודיות כמו Numbas (מחולל בוחנים פתוח שמאפשר יצירת גרסאות אקראיות של שאלות וכולל בדיקת תשובות וציונים אוטומטיים) ו-GPT-Quiz (תוסף המייצר שאלות ידע כללי ומתמטי). אך כלים אלו פחות ממוקדי-פדגוגיה מובנית ויותר טכניים. עבור מורים בישראל, ייתכן ששימוש בChatGPT- או בפלטפורמות המקומיות (למשל מחוללי שאלות הקיימים במערכת משרד החינוך) יהיה נוח יותר. חשוב לציין גם את מאגרי השאלות הקיימים (כגון בנקי שאלות בגרות של משרד החינוך) שניתן לשלבם עם AI – לדוגמה, להזין למודל AI שאלה אמיתית מתמטיקה ולבקש “צור שאלה דומה עם מספרים אחרים והקשר שונה,” וכך לקבל תרגיל “חדש” לתרגול נוסף.

דוגמה יישומית: מורה המתכנן שיעור בנושא סדרות הנדסיות יכול לפנות ל-Magic School AI: לבקש “צור לי סיפור מתמטי קצר על תלמיד שחוסך כסף כל חודש בסדרה הנדסית, עם שאלה לתלמידים בסוף.” הכלי יחולל בעיה מילולית בהקשר מציאותי. לאחר מכן המורה מבקש “ייצר 5 תרגילי חזרה ספירלית: 2 על חשבון דיפרנציאלי, 2 על גיאומטריה ו-1 על סדרות, לרמת כיתה י”א.” מתקבל סט תרגילים מגוון. המורה עובר, מתאים קלות את הניסוחים לעברית מדויקת, ומקבל דף משימות עשיר הכולל גם שאלת אתגר המבוססת על טעות נפוצה בסדרות הנדסיות. בשיעור עצמו המורה מציג את הסיפור כפתיח (למידה בהקשר), מחלק את דף המשימות לתרגול בזוגות, ובסיומו דן בשאלת האתגר והטעות שתוקנה. כך משולבים יצירתיות, רלוונטיות ותרגול רב-רובדי בהוראה, בסיוע הכלים.

כלים ליצירת תרגילים, משימות ומערכי שיעור

ניתוח טעויות ופתרונות (משוב ממוקד)

מתן משוב תיקון ובדיקת פתרונות הם חלק חיוני בהוראה. כלי AI יכולים לסייע לנתח טעויות תלמידים, לזהות תפיסות שגויות נפוצות ולספק הסברים מתקנים באופן מיידי. בכך, המורה מקבל עזרה בזיהוי מה השתבש בהבנת התלמיד, והתלמיד זוכה למשוב מותאם ומיידי עוד במהלך התרגול. יתרון פדגוגי נוסף הוא שהכלים יכולים להדגים דרכי פתרון אלטרנטיביות – להראות שיש יותר מדרך אחת לפתור בעיה, מה שמעודד גמישות מחשבתית.

כלים ודוגמאות:

• מחולל תפיסות מוטעות (Magic School)– כאמור לעיל, יכולת זו מזהה טעויות נפוצות ומאפשרת למורה להתמקד בהן. למשל, אם ידוע שתלמידים רבים מתבלבלים בין נוסחת שטח והיקף בעיגול, הכלי יכול ליצור שאלה שממחישה בלבול כזה. המורה מציג את השאלה בכיתה ודן בה: “מה הטעות של מי שפתר ככה.”? הכלי בעצם מונע חזרה על טעויות על ידי טיפול יזום בהן.
• ניתוח שגיאות עם ChatGPT+Wolfram– שילוב העוצמה ה”שיחתית” של GPT עם הדיוק המתמטי של Wolfram Alpha יוצר כלי בדיקה רב-עוצמה. מורה או תלמיד יכולים להזין פתרון מלא של תלמיד לבעיה מסוימת, ולבקש מהצ’אטבוט “בדוק את הפתרון ומצא טעויות.” בעוד ש-ChatGPT לבדו עלול לפספס חישוב, עם תוסף Wolfram הוא יחשב במדויק. לדוגמה, הוזנה בעיית גאומטריה שבה ChatGPT (ללא תוסף) עשה שגיאה בחישוב שורש, וקיבל תוצאה שגויה. אולם עם ,Wolfram התוצאה היתה נכונה. לאחר מכן ביקש המורה: “האם תוכל לזהות איפה נעשתה הטעות בפיתרון הראשון.”? ChatGPT+Wolfram הצביע במדויק על שלב החישוב שבו הארעה השגיאה. שימוש בכיתה: ניתן לקחת פתרון שגוי נפוץ של תלמיד (בעילום שם), להזינו לכלי ולשאול אותו איפה הטעות ומה התיקון. את המשוב המפורט מציגים לכיתה או מחזירים לתלמיד, כדי שיבין מה לא בסדר. כך התלמידים לומדים מטעויות בצורה קונסטרוקטיבית.
• Gradescope  – פלטפורמה (כעת בבעלות Turnitin) המשמשת לבדיקה אוטומטית של מבחנים ותרגילים. Gradescope משתמשת ב-ML כדי לקבץ טעויות דומות של תלמידים יחד. למשל, בכל מבחן סרוק, תשובות שגויות “דומות” זו לזו יסומנו בקבוצה, כך שהמורה רואה שקבוצת תלמידים עשתה את אותה טעות. זה מאפשר לתת משוב אחיד וסטטיסטיקה על שכיחות כל טעות. אמנם Gradescope נפוץ יותר באוניברסיטאות וייתכן שפחות מתאים לבית הספר התיכון, אך העיקרון – זיהוי מגמות בטעויות – קיים גם בכלים אחרים. לדוגמה, כלי כמו Eedi (שירות בריטי) מציג למורה לאחר מבחן אילו % מהתלמידים התבלבלו בין מושגים, ומציע פעילויות Remedy מתאימות.
• עוזרי פתרון עם הסברים – כלים כמו Symbolab (הישראלי) –  Wolfram Alpha עצמם יכולים למלא תפקיד בניתוח פתרונות. Symbolab למשל יציג שלבי ביניים מפורטים לפתרון כל משוואה, ואף מספק לעיתים מספר דרכי פתרון (נניח, פתרון אלגברי לעומת גרפי). מורה יכול לנצל זאת להראות בכיתה: “ראו, כך פותרים בשיטה א’ וכך בשיטה ב׳.״ Wolfram Alpha נותן הסברים דינמיים וויזואליזציות יחד עם הפתרון – לדוגמה, בפתרון אי-שוויון הוא יצייר את הישר המספרי המסמן את תחום הפתרונות. כדי לנתח פתרון תלמיד, ניתן גם להזין את הביטויים שכתב לוולפרם ולראות אם הם שקולים לנכונים. בנוסף, Wolfram מציג הגדרות והסברים למונחים – כך שאם תלמיד השתמש במושג שגוי, אפשר מיד לבדוק מה ההגדרה הנכונה.
• שימוש יצירתי ב-AI לניתוח תשובות תלמיד: מורים החלו להתנסות בכך שהתלמיד כותב הסבר לנפתר (איך פתר בעיה) ואז מזין את ההסבר ל-ChatGPT ושואל “האם ההסבר ברור? האם יש בו טעויות לוגיות?.״ זה נותן לתלמיד משוב על תקינות ההסבר שלו, לא רק התוצאה הסופית. כמובן, המורה מנחה את התהליך ומוודא שהתלמיד לא מקבל מידע שגוי. הרעיון הוא שה-AI פה משמש כ”בקר איכות” לשפת ההסבר וההיגיון.
• (Mistakes Intentional (EduAide – כבר הוזכר לעיל: יצירת פתרון שגוי שהתלמידים צריכים לנתח. דרך זו מעודדת למידה פעילה – במקום לקבל משוב פסיבי, התלמיד הוא המבקר שמוצא את השגיאה. ניתן ליצור בעצמכם פתרון שגוי בכוונה, אך כלי AI יכולים לייצר במהירות וריאציות של טעויות אפשריות, במיוחד בשאלות מרובות שלבים (למשל: טעות בהוצאת שורש, טעות בחישוב נגזרת וכו.)’ את ה”פתרון” המוטעה אפשר לחלק בקבוצות ולבקש מכל קבוצה לאתר ולתקן.

דוגמה יישומית: לאחר מבחן כיתתי, המורה מזין לChatGPT- (עם )Wolfram כמה תשובות שגויות נבחרות של תלמידים לשאלה מסוימת (למשל, פתרון משוואה ריבועית). הוא מבקש: “עבור כל פתרון, ציין היכן הטעות ומה התוצאה הנכונה.” המודל מחזיר פירוט: בתשובה א’ – הטעות היא בפישוט, בתשובה ב’ – הצבת ערך לא נכון. המורה מכין שקף עם טעויות נפוצות אלו (בלי שמות), מציג בכיתה ודן: “למה חשבתם שאפשר לצמצם $x$ משני אגפי המשוואה? מה הכלל הנכון?.״ כך התלמידים לומדים מכלל הטעויות מבלי להיות מובכים באופן אישי, וההוראה מתמקדת בהבהרת מושגים בסיסיים (כמו מתי מותר לצמצם). כלי ה-AI קיצר למורה את זמן הניתוח של כל מחברת, ואפשר לזהות דפוסים בקלות.

כלים לניתוח טעויות ומתן משוב מתקן

המחשה חזותית ולמידה יצירתית

תחום המתמטיקה לעיתים מופשט, וכלים ויזואליים יכולים להפוך אותו לקונקרטי יותר. AI מסייע כאן בשתי דרכים: המחשה אוטומטית של בעיות ומושגים (גרפים, דיאגרמות, אנימציות) ויצירת הקשרים יצירתיים ללמידה (למשל בעיות בסגנון משחק או סיפור.) המטרה הפדגוגית היא להגביר את ההבנה והמעורבות: תלמידים רואים בעין תופעות מתמטיות, ומתמודדים עם אתגרים בדרך לא שגרתית.

כלים ודוגמאות – המחשה חזותית:

• Wolfram Alpha – כפי שתואר, מסוגל ליצור גרפים ויזואליים של כמעט כל פונקציה או משוואה מפונקציות, למשל, במקום לשרטט ביד, המורה יכול להזין את הפונקציה לוולפרם ולקבל גרף מדויק כולל נקודות חיתוך, קודקוד וכד’. ניתן להציג לתלמידים ולדון בתכונות הגרף. Wolfram Alpha גם משרטט הנפשות במקרים מסוימים (כגון חתכי חרוט בתלת-ממד) ומאפשר הזזה של פרמטרים. דוגמה בכיתה: בשיעור על נגזרות, המורה משתמש בוולפרם כדי להראות גרף של $f)x($ וגרף של $f’)x($ זה ליד זה, כדי שתלמידים יראו כיצד שיפוע מתורגם לגרף הנגזרת – המחשה מיידית שמבהירה את הרעיון.
• Assistant GeoGebra (בעתיד)? – GeoGebra עצמה (תוכנה דינמית גאומטרית) אינה מבוססת ,AI אך צוותי פיתוח שוקדים על שילוב סוכני AI שיוכלו לענות על שאלות בתוך תוכנת ההנדסה. למשל, ייתכן שבעתיד תוכלו לשאול: “שרטטי משולש ושיקוף שלו על ציר “$x$ וGPT- ייצור את הבנייה בגאוגברה. נכון ל,2025- כלים כאלה בשלבי ניסוי. בינתיים, המורים יכולים לשלב: משתמשים בגאוגברה להמחשה, ובChapGPT- כדי לייצר הנחיות או להסביר את המודל הגאומטרי שנוצר.
• מנועי יצירת תרשימים – חלק ממנועי ה-AI החדשים (כמו DALL-E של OpenAI) מסוגלים ליצור דימויים חזותיים בהתאמה לבקשה. למשל, מורה שרוצה תמונה מושכת לפתיחת שיעור יכול לבקש, “צייר איור של תלמידים מטפסים על גרף פונקציה הררי.” התוצאה יכולה לשמש כפתיח לשיעור על פונקציות עולה/יורדת באופן ציורי. זהו שימוש יותר השראתי, אך תורם ללמידה רגשית-חזותית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

כלים ודוגמאות – למידה יצירתית:

• בעיות חקר מבוססות AI – מורים יכולים להשתמש ב-AI כדי לייצר אתגרים פתוחים. למשל, לבקש מ-ChatGPT: “תן בעיית חקר מתמטית מקורית שמתאימה לכיתה ט,’ בלי פתרון יחיד.” המודל עשוי להציע בעיה כמו “חקור כיצד מספר הצלעות של מצולע משפיע על סכום זוויותיו והצג דפוס.” התלמידים, בהנחיית המורה, חוקרים, וה-AI יכול לשמש לשאלות במהלך החקר (אולי כתומך מידע ולא כמגיש תשובה).
• משחקי מתמטיקה – ישנם כלים המשתמשים ב-AI ליצירת משחקים או חידות מתמטיות. למשל, פלטפורמה שדרכה המורה יכול להזין רשימת מושגים וה-AI יוצר חדר בריחה וירטואלי .Escape Room שבכל שלב התלמיד צריך לפתור חידה מתמטית כדי להתקדם. זה מגביר מוטיבציה ויוצר למידה חווייתית. חלק מהכלים הללו עדיין בשלבי פיתוח, אבל עקרונות קיימים כבר (לדוגמה, משחקי מתמטיקה אדפטיביים שמשנים את רמתם אוטומטית לפי ביצועי השחקן – שילוב של למידה יצירתית והוראה דיפרנציאלית).
• יצירתיות של תלמידים עם AI – אפשר גם לאפשר לתלמידים עצמם להיות יוצרי תוכן: לתת לתלמיד משימה “השתמש ב-ChatGPT כדי להמציא חידת מתמטיקה מקורית לכיתה.” התלמיד צריך לכוון את הAI- ולבדוק את נכונות התשובה. אחר כך יתר התלמידים פותרים את החידה. כך מפתחים חשיבה יצירתית ויכולות ניסוח, לצד בדיקת נכונות הפתרון. דוגמה: תלמיד מבקש מה-AI “המצא חידת מספרים שבה התשובה היא .”24 מתקבלת חידה, הוא מוודא שהיא נכונה, ומציג לחבריו. זו דרך להשתמש בAI- לא כשחקן ראשי, אלא כשותף לתהליך יצירתי.
• Visual Art & Math – שילוב אמנות ומתמטיקה באמצעות AI: למשל, כלי AI לציור יכולים להמחיש פרקטלים, דפוסים סימטריים, גרפים של פונקציות בתור יצירת אמנות. המורה יכול לתת פרויקט שבו כל תלמיד יוצר (בעזרת AI) ציור המבוסס על מושג מתמטי שלמדנו (סימטריה, חתכי חרוט, סדרות, וכדומה) ומציג את הקשר בין האמנות למתמטיקה.

דוגמה יישומית: בשיעור גיאומטריה, המורה רוצה שהתלמידים יראו בצורה מוחשית את משמעות משפט פיתגורס. במקום רק להציג נוסחה, היא משתמשת בכלי AI ויזואלי (למשל, מחולל גרפי) ליצירת אנימציה שמראה ריבועים נבנים על צלעות משולש ישר זווית, ומתמלאים עד שהם ממלאים בדיוק את הריבוע שעל היתר. התלמידים צופים באנימציה ודנים: למה זה קורה? לאחר מכן, כדי לחזק את ההבנה, כל קבוצה מקבלת משימה: “בקשו מכלי הציור DALL-E לצייר תמונה שמסמלת בדרך יצירתית את משפט פיתגורס .” קבוצה אחת מקבלת איור של שלושה ספרים שהשטח של שניים מהם יחד שווה לשטח השלישי, קבוצה אחרת מקבלת ציור של בניינים… הדיון בעקבות התמונות הללו מעמיק את הבנת המשפט בדרך בלתי שגרתית. התלמידים מתנסים בחשיבה מטפורית על מתמטיקה, מה שנחקק בזיכרון בצורה חזקה יותר.

כלים להמחשה חזותית ולמידה יצירתית

הערה: לא כל הכלים בפסקה זו מבוססי AI (כגון Desmos ,GeoGebra) אך הם משלימים היטב את שילוב ה-AI בהוראה. הרעיון הוא להשתמש ב–AIלהפקת התוכן (למשל גרף אוטומטי, או יצירת תמונה/סיפור), ואז בכלי הוויזואלי האינטראקטיבי לצורך חקירה ושינוי בידי התלמיד. השילוב מעניק גם דיוק אוטומטי וגם מעורבות פעילה.

הוראה דיפרנציאלית והתאמה אישית

הוראה דיפרנציאלית – התאמת הלמידה לרמות וצרכים שונים של תלמידים – היא אתגר בכיתה הטרוגנית. כלים מבוססי AI בנויים לתמוך בכך: הם מנתחים את רמת התלמיד בזמן אמת ומתאימים את החומר, או מספקים למורה דרכים מהירות ליצור כמה גרסאות של אותה משימה ברמות קושי שונות. למעשה, AI מאפשר למורה לשמר עקרון של “כל תלמיד עם תוכנית אישית” מבלי לשאת במלוא עול ההכנה הנפרדת לכל אחד .

גישות וכלים:

• מערכות תרגול אדפטיביות – כלים כמו ALEKS DreamBox, Sizzle, Khanmigo, ואחרים “קוראים” את הצלחת התלמיד ומידת הביטחון שלו בכל שלב, ומתאימים את השאלה הבאה. למשל, בDreamBox- (מיועד יותר ליסודי וחט”ב) אם תלמיד פתר נכון מהר, תוצג בעיה קשה יותר; אם התקשה, המערכת תיתן רמז או בעיה קלה יותר לחיזוק.

Khanmigo כאמור, משתמש ב-LLM מתקדם (GPT) וביכולתו “להבין” את תשובות התלמיד כדי לכוון אותו נכון. דוגמה פדגוגית: המורה מפעיל מצב תרגול אדפטיבי בכיתה (למשל, כל תלמיד עובד על iPad עם מערכת כמו ALEKS באנגלית, או עם סייען כמו Sizzle). התלמידים מתקדמים כל אחד מנקודת המוצא שלו. המערכת דואגת שכולם יעסקו באותו נושא כללי (נגיד משוואות לינאריות), אבל ברמה המתאימה – תלמיד אחד יקבל משוואות קלות עם מספרים שלמים, ואחר יקבל משוואות עם שברים ואתגר. המורה עוקב דרך ממשק הניהול ורואה בזמן אמת מי תקוע (המערכת יכולה להתריע: תלמיד X ניסתה 3 פעמים ללא הצלחה). כך המורה ניגש בדיוק לתלמיד שזקוק לו ברגע הנכון. הפידבק לתלמיד גם הוא מותאם: תלמיד חלש מקבל שבח על התקדמות קטנה (״מצוין, הצלחת לפתור 2 תרגילים ברצף״), וחזק מקבל אתגר נוסף (״נסה לפתור גם בלי שימוש במחשבון״). AI מאפשר זאת בקנה מידה גדול, מה שקשה למורה לעשות לבד בכיתה של 30 ילדים.

• יצירת גרסאות מרובות של משימה – ציינו זאת בהקשר :Magic School: מורה יכול לבקש “תייצר שלושה דפי עבודה בנושא אנליטית בשלוש רמות: בסיס, בינוני, מתקדם.” הכלי יפיק שלוש גרסאות של התרגילים – אולי שונים במספרים, במספר השלבים הנדרשים ובמורכבות. המורה מחלק בהתאם לקבוצות רמה (או אפילו לתלמידים ספציפיים). חשוב: הוראה דיפרנציאלית אין פירושה שתלמיד חלש תמיד עושה רק קל – אפשר להתחיל בקלה לבנות ביטחון ואז לאתגר אותו בהדרגה. הכלים יכולים לסייע בכך שניתן לשלב רמות: למשל, דף עבודה שמכיל חלק א’ קל, חלק ב’ בינוני וחלק ג’ אתגרי – וכל תלמיד מתקדם עד כמה שהוא יכול. ה-AI יחסוך למורה כתיבת שאלות בכל הרמות הללו.
• אנליטיקות למורה – חלק מהפלטפורמות (כמו ,StepWise או אפילו תוסף AI בClassroom- Google בעתיד) נותנים דוחות פרטניים. דוח יכול לציין: “יוסי שולט היטב במושגי החזקה אבל מתקשה בשורשים; דנה לא הגישה פתרונות לנושאים X,Y״. דוחות כאלה מאפשרים התאמה אישית בהמשך: המורה מחליט ליצור קבוצת תגבור לשורשים, או לתת משימת העשרה לדנה כדי לעודד אותה להדביק את הפער. AI יכול גם להמליץ: למשל Eedi (באנגליה) לאחר מבחן אומר למורה: 5″ תלמידים שטעו בשאלה 3 כנראה לא מבינים את נושא השיפועים – מומלץ לתת להם את פעילות 7.2 מלמידה מתוקשבת לחיזוק.” זו דוגמה לאיך AI מפרש את הנתונים ומציע פעולות הוראה דיפרנציאליות.
• תמיכה רב-לשונית – בהקשר הישראלי, הוראה דיפרנציאלית כוללת לפעמים תלמידים עולים חדשים או כאלה ששפתם שונה. כלים כמו ChatGPT המודעים להקשר רב-לשוני יכולים לעזור לתווך שפה: למשל, תלמיד דובר רוסית יכול לשאול את המודל שאלה ברוסית על תרגיל מתמטיקה ולקבל הסבר ברוסית, מה שלא ייתכן בכיתה רגילה אם המורה אינו דובר את השפה. כמובן, המורה חייב לפקח, אבל זו דרך לתמוך בלומד שלא בשפת האם.

דוגמה יישומית: נניח בכיתה י’ יש טווח רחב של יכולות. בשיעורי חזרה לקראת מתכונת, המורה מחליט לחלק את הכיתה לשלוש קבוצות: מתקדמים, בינוניים, ומתקשים. הוא פונה ל-ChatGPT (או Magic School) ומבקש: “צור לי 3 גרסאות של דף תרגול בבעיות אחוזים: גרסה קלה (מספרים שלמים, שלב אחד), גרסה בינונית (כולל אחוזים מורכבים יותר, 2-3 שלבים) וגרסה קשה (ריבוי שלבים, כולל ירידות ועליות אחוז״). תוך רגע המורה מקבל 3 דפים. הוא עובר עליהם, מוודא שהם נכונים ומובנים (עורך מעט לעברית תקינה במקרה הצורך), ומחלק: כל קבוצה עובדת על הדף המתאים. לקראת סוף השיעור, הוא מקרין שאלת אתגר מהגרסה הקשה וכולם מנסים לפתור יחד, כדי לא להשאיר את המתקשים רק ברמה נמוכה. במקרה שתלמיד סיים מהר את הגרסה שלו, המורה יכל לתת לו משימה נוספת: “נסה לפתור גם שאלה מהגרסה המתקדמת” – כל זאת הוכן מראש בעזרת ה,AI- כך שלמורה היה זמן במהלך השיעור להסתובב ולעזור ולא להיות טרוד ביצירת תרגילים במקום.

כלים ותכונות להוראה דיפרנציאלית

לסיכום, הכלים הדיגיטליים המבוססים על בינה מלאכותית פותחים בפני המורה למתמטיקה עולם חדש של אפשרויות. בשימוש מושכל הם יכולים להפוך את הלמידה למותאמת ואפקטיבית יותר, לחסוך למורה זמן יקר בהכנת חומר ובבדיקה, ולהפוך את השיעורים למגוונים ומרתקים. חשוב להדגיש כי ה-AI אינו מחליף את שיקול הדעת הפדגוגי של המורה, אלא משמש כמכפיל כוח – מאפשר למורה להתמקד בהיבטים האנושיים: השראה, הבניית ידע גבוה, דיון ויצירת קשר אישי, בעוד “העוזרים הדיגיטליים” מטפלים בשגרה, בהתאמות פרטניות, ובהבאת מקורות מידע ותרגול עשירים. על המורה לעודד שימוש אחראי בכלים: לקבוע גבולות ברורים (למשל, מתן קרדיט בעת שימוש ב-AI, איסור העתקה ישירה בתרגילים), ולהנחות את התלמידים כיצד להפיק מהם למידה ולא רק תשובות.

לסיום, עולם ה-AI בחינוך מתפתח ללא הרף. מומלץ למורים להמשיך להתעדכן (יש כיום קהילות מורים ופורומים מקצועיים בנושא), לנסות כלים חדשים ולשתף תובנות עם עמיתיהם. בצורה כזו, נוכל כולנו לרתום את ההזדמנויות האדירות של הבינה המלאכותית כדי לשפר את הוראת המתמטיקה ולהכין את תלמידינו לעתיד שבו טכנולוגיה וחשיבה ביקורתית שזורים יחדיו. כמו שאני נוהג לומר: “בינה מלאכותית אינה מחליפה את המורים, אלא מעצימה אותם ומעניקה להם כלים חדשים להתמודד עם אתגרי המאה ה-21״.

ואם הכלים הללו זמינים – מדוע לא לנצלם ולהעשיר את חוויית הלמידה? העתיד כבר כאן, והוא בידיים שלנו המורים, בהכוונת ה-AI לתמוך בכל תלמיד ותלמידה.

הפוסט מדריך מקיף: כלים מבוססי בינה מלאכותית בהוראת מתמטיקה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מורה הוא לא רק מקצוע – זו שליחות

מורים לא מלמדים רק חומר. אתם מגדלים דור שלם. הילדה שיושבת עכשיו בשיעור מתמטיקה עלולה להיות יום אחד מהנדסת החלל שתוביל משימה ישראלית לירח. התלמיד שמתקשה היום בשאלות מילוליות עשוי להפוך לרמטכ”ל הבא. ואתם – אלה שמלווים אותם במסע הזה. אתם יוצרים את העתיד של כולנו. הצלחתכם היא ההצלחה של מדינה שלמה. יש מצב שאצלכם בכתה יושב הסטארטאפיסט הבא שיעשה אקזיט של מיליונים או היוניקורן שימכר במיליארדים. ובדיוק בשל כך, חשוב לנו שתדעו שבינה מלאכותית יכולה לסייע לכם להגיע ליותר תלמידים, לשפר את יחס החניכה ולהעלות את רמת ההוראה, העזרים והחשיפה לטכנולוגיה מתקדמת.

לפרטים וסילבוס על קורס ה-AI שלנו למורים, לחצו פה.

מה בינה מלאכותית יכולה לעשות בשבילכם?

אנחנו מאמינים שכל מורה – בכל מקצוע – יכול להפיק ערך עצום משימוש מושכל במודלי שפה מתקדמים. אבל במיוחד מורים למתמטיקה. הבינה המלאכותית כבר כאן, והיא יכולה לחסוך לכם זמן, להקל על ההכנה, לשפר את הלמידה ולשדרג את החוויה בכיתה.

מה אפשר לעשות איתם?

• ניתוח או יצירת טקסטים בכל תחום: הסבר בשפה פשוטה לקונספט מורכב, ניסוח מענה לשאלות פתוחות, פירוש של גרף או טבלה, תרגום, סיכום והנגשה לתלמידים.
• כתיבת מערכי שיעור שלמים עם מטרות לימודיות, שלבים, דגשים, הרחבות והצעות לפעילויות.
• הפקת דפי עבודה ותרגול בהתאמה אישית לרמות שונות, לפי נושא, סוג תרגיל, פורמט בחינה או תרגול חזרות. כולל פתרונות מלאים.
• סיוע פרטני לתלמידים: הבינה יכולה להסביר לתלמידים צעד אחר צעד איך פותרים תרגיל, מהו ההיגיון שמאחוריו ואילו כלים מתמטיים מופעלים.
• בניית בוטים לשירותכם: עוזרים דיגיטליים שיכולים לנהל שיח עם תלמידים, לסייע בניסוח תשובות, להמליץ על מקורות ועוד – זמינים תמיד.

מה מורים יכולים לעשות עם AI?

מתמטיקה – תחום מאתגר גם למודלים

לא כל מודל שפה יודע להתמודד היטב עם מתמטיקה. תחום זה דורש הבנה לוגית, דיוק, שליטה בסמלים ובשיטות פתרון. במרבית החבילות החינמיות, לא תקבלו ביצועים מספקים. אבל החדשות הטובות – יש גם פתרונות איכותיים, חלקם חינמיים לחלוטין.

הכירו את המודלים המובילים – ומה כל אחד מציע:

• מודלי הריזונינג של ChatGPT (גרסאות o3 או o4 על סוגיו) – המודלים של OpenAI מהסדרה הזו הם החזקים ביותר כיום לפתרון תרגילים מתמטיים מורכבים. זמינים למנויים בלבד, בעלות של 20 דולר לחודש. ההשקעה מחזירה את עצמה במהירות – במיוחד אם היא חוסכת שעות הכנה. למודלים אלו יש את כוח החישוב הנדרש, וגם את שיטת המחשבה (שנקראת “שרשרת מחשבה – CoT) כדי להתמודד עם בעיות מתמטיות מורכבות. הם הפגינו ביצועים יוצאים מן הכלל באולימפיאדת המתמטיקה, ולכן מתאימים גם לפתרון תרגילים, וגם ליצירת תרגילים או דפי עזר.

• ג’מיניי 2.5 פרו של גוגל – מודל Gemini 2.5 Pro מצוין למתמטיקה, וזמין גם בגרסה חינמית באפליקציית Gemini. הוא מסוגל להסביר פתרונות באופן מפורט. מתאים לשאלות סגורות ופתוחות כאחד. נסו לצלם שאלת בגרות ולהעלות אליו, ואז לרשום פרומפט כזה: “אני תלמיד כתה י’ ואני מתקשה במתמטיקה – הסבר לי צעד אחר צעד איך להגיע לפתרון של התרגיל הזה, ולווה אותי לאורך התהליך, עד שאצליח לחשב את התוצאה הסופית הנכונה“).
• קלוד 4 של אנטרופיק (Anthropic) – לאחרונה הגיע מודל חדש ומסקרן במיוחד – קלוד 4 של Anthropic. מדובר במודל חדש, שיכול להיות יעיל גם במשימות מתמטיות. זמין כיום גם בגרסה החינמית של קלוד. תומך בהעלאת תמונות, הסברים של תרגילים, והתאמה לרמות שונות. שווה בדיקה – מוזמנים להתנסות ולראות אם הוא נותן מענה לצרכים שלכם.

כאמור, שלושת המודלים תומכים כיום גם בהעלאת תמונות. המשמעות: תלמיד יכול לצלם שאלה מתוך מבחן או ספר לימוד, והמודל יסביר לו שלב אחר שלב איך לגשת לפתרון. מורה פרטי דיגיטלי, זמין בכל שעה.

רעיון לשיעור שובר שגרה

שקלו את המבנה הבא לשיעור הקרוב: פתחו ב-15 דקות הסבר, בו תלמדו את התלמדיים איך ניגשים לג’מיניי 2.5 (זו האופציה העדיפה והחינמית לשימוש בכתה), הדגימו להם איך מעלים שאלה, וגם רשמו להם פרומפט לדוגמה (שיסייע להם לקבל הסבר). ואז, תנו לתלמידים 30 דקות עבודה עצמית עם ג’מיניי (בטלפון) ועם דף תרגול שנבנה מראש (אגב, המודלים שציינו יכולים לסייע לכם ליצור גם את אותם דפי תרגול).

ומה התוצאה?

פחות מע”מ (מורה-עומד-מלמד). מינימום הוראה פרונטלית ומקסימום לומד אקטיבי!

במקום רק מורה אחד – 30 עוזרי AI אישיים.

במקום עוד שיעור רגיל – חוויית למידה היברידית וטכנולוגית.

אתם מסתובבים בכיתה, עוזרים, מכוונים – ומספקים ערך בדיוק איפה שצריך.

והתלמידים זכו גם לתמיכה וחניכה היבדרידית צמודה (גם ה-AI וגם המורה), וגם זכו להשתמש בטכנולוגיה המתקדמת ביותר על כדוה”א באותה נקודות זמן. וזה אולי משהו שהם יזכרו כמה שנים מהיום.

אפליקציה חינמית לתרגול AI בכתה, עם מודל Gemini

רוצים לתרגל את השיעור הזה בפועל בכתה, עם התלמידים שלכם? מזל שהכנו לכם אפליקציה חינמית, בה תוכלו להשתמש יחד עם התלמידים שלכם. 

האפליקציה שלנו לתרגול מתמטיקה עם AI בעזרת Gemini בכתה. לשימוש באפליקציה לחצו פה – מוזמנים לשתף לתלמידים שלכם. 

על כסף, השקעה, ומה שביניהם

בעולם אידיאלי – מורים לא היו צריכים להוציא אגורה מהכיס על כלים פדגוגיים. בטח לא לנוכח השחיקה, המאבקים התקציביים והפערים הקיימים. אבל עד שמישהו במערכת יתעורר – אנחנו מאמינים ב”כאן ועכשיו”.

לכן הצגנו גם אפשרויות בתשלום, וגם כלים חינמיים. כל אחד יבחר מה שמתאים לו – לפי צורך, משאבים ועניין.

אם מורה מחליט להשקיע 70 ש”ח בחודש (20 דולר), כדי לחסוך שעות עבודה בכל יום, לייעל את ההוראה ולהיות מורה טוב יותר – אנחנו כאן כדי להראות לו את הדרך, ולספק את הכלים. כל אחד יחליט מה שיחליט.

הצטרפו לקהילת המורים שחושבת אחרת

כבר עכשיו פועלת קבוצת וואטסאפ של מורים מכל רחבי הארץ שמשתפים פעולה, לומדים אחד מהשני ומיישמים בינה מלאכותית בכיתה. להצטרפות – קבוצת המורים שלנו.

הפוסט איך AI עוזר למורים למתמטיקה… אבל לא רק! הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

יכולות עיקריות

יצירת תמונות טבעית: Gemini 2.0 Flash משלב קלט מולטימודלי, יכולות היסק משופרות והבנת שפה טבעית כדי ליצור תמונות איכותיות. 

עקביות דמויות: אחד היתרונות המשמעותיים של המודל הוא היכולת לשמור על עקביות הדמויות והסביבה לאורך סדרת תמונות. זה מאפשר יצירת סיפורים מאוירים עם דמויות שנשארות עקביות לאורך כל התהליך. 

עריכת תמונות שיחתית: המודל מאפשר עריכת תמונות באמצעות דיאלוג טבעי, מה שמאפשר לשפר תמונות באופן איטרטיבי או לחקור רעיונות שונים. 

רינדור טקסט מדויק: בניגוד למודלים אחרים ליצירת תמונות, Gemini 2.0 Flash מציג יכולת משופרת לרנדר טקסט באופן קריא ומדויק בתוך התמונות. 

שינוי צבע לאובייקט

כיצד להשתמש בתכונה

באמצעות Google AI Studio

1. גשו ל-Google AI Studio.
2. בחרו את מודל Gemini 2.0 Flash Experimental.
3. בהגדרות הפלט, בחרו באפשרות “טקסט ותמונות”.
4. הזינו את הבקשה שלכם ליצירת תמונה.
5. המודל ייצר תמונה בהתאם להנחיות שלכם. 

באמצעות Gemini API

ניתן לגשת לתכונה גם באמצעות Gemini API. הנה דוגמת קוד בפייתון:

סוגי בקשות נתמכות

המודל תומך במגוון סוגי בקשות:

• טקסט לתמונה: יצירת תמונה מתיאור טקסטואלי.
• טקסט לתמונות וטקסט משולבים: יצירת תוכן המשלב טקסט ותמונות (למשל, מתכון מאויר).
• עריכת תמונות: שינוי תמונות קיימות באמצעות הנחיות טקסטואליות.
• עריכת תמונות רב-שלבית: עריכת תמונות במספר שלבים באמצעות שיחה. 

החלפת שמש ביום לירח בלילה

יישומים מעשיים

• סיפורים מאוירים: יצירת סיפורים עם איורים תואמים.
• שיווק ופרסום: יצירת תוכן חזותי למסעות פרסום.
• עיצוב מוצר: פיתוח קונספטים חזותיים למוצרים.
• הזמנות ופוסטים לרשתות חברתיות: יצירת גרפיקה עם טקסט קריא. 

שינוי התפאורה או הרקע

מגבלות

• לביצועים מיטביים, מומלץ להשתמש בשפות: אנגלית, ספרדית-מקסיקנית, יפנית, סינית ואינדית.
• התכונה אינה תומכת בקלט אודיו או וידאו.
• לעיתים המודל עשוי לייצר רק טקסט ללא תמונות. במקרה כזה, יש לבקש במפורש יצירת תמונות.
• המודל עשוי להפסיק לייצר תוכן באמצע התהליך. במקרה כזה, יש לנסות שוב או לשנות את הבקשה. 

כל התמונות המיוצרות כוללות סימן מים SynthID, והתמונות ב-Google AI Studio כוללות גם סימן מים גלוי. תכונה זו עדיין בשלב ניסיוני, אך מציעה אפשרויות מרגשות למפתחים ויוצרי תוכן המעוניינים לשלב יצירת תמונות איכותיות בעבודתם. 

הוספת אובייקט לתמונה

לסיכום, Gemini 2.0 Flash Experimental מציע כלים מתקדמים ליצירת תמונות ועריכתן באמצעות שפה טבעית, מה שמאפשר למשתמשים ליצור תוכן ויזואלי עשיר ומותאם אישית בקלות ובמהירות.

הפוסט מדריך לתכונת יצירת התמונות החדשה ב-Gemini 2.0 Flash Experimental הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהן מפות חשיבה ב-NotebookLM?

מפות חשיבה (Mind Maps) הן תכונה חדשה בכלי NotebookLM של גוגל שהושקה במרץ 2025. הן מאפשרות לארגן מידע ממקורות שונים בתרשים אינטראקטיבי וויזואלי, המציג מושגים מרכזיים והקשרים ביניהם.

איך זה עובד?

כאשר מעלים מסמכים ל-NotebookLM, הכלי מארגן את המידע לפי נושאים רלוונטיים ומייצר תרשים היררכי מסתעף. כל צומת בתרשים מייצג מושג מרכזי מהחומר, וממנו מסתעפים תתי-נושאים וקשרים למושגים אחרים. המערכת מזהה באופן אוטומטי את הקשרים בין המושגים השונים, ומאפשרת למשתמש לחקור את המידע באופן אינטראקטיבי על ידי הרחבת הצמתים לקבלת מידע מפורט יותר על כל נושא.

כיצד להשתמש במפות חשיבה?

השימוש במפות החשיבה של NotebookLM הוא פשוט ואינטואיטיבי. ראשית, פתחו מחברת ב-NotebookLM והעלו את המסמכים שברצונכם לנתח. לאחר מכן, לחצו על כפתור ‘Mind Map’ שנמצא מתחת לסיכום הצ’אט. תוך שניות ספורות, מפת החשיבה האינטראקטיבית תופיע בחלק ה-Notes של לוח ה-Studio. כעת תוכלו לחקור את המפה, להרחיב צמתים שמעניינים אתכם, ולגלות קשרים חדשים בין רעיונות שלא הייתם מודעים אליהם קודם.

יתרונות השימוש

מפות החשיבה ב-NotebookLM מציעות יתרונות משמעותיים, במיוחד עבור סטודנטים וחוקרים העובדים עם כמויות גדולות של מידע. הן מאפשרות ניווט מהיר וממוקד למידע על נושא ספציפי, חוסכות זמן בחיפוש מידע בין מסמכים רבים, ומסייעות בזיהוי קשרים חדשים בין רעיונות. יתרון נוסף הוא האפשרות להוריד את מפות החשיבה כתמונות PNG, מה שמקל על שיתוף התובנות עם אחרים ושילוב המפות בחומרי לימוד, מצגות או עבודות אקדמיות.

לסיכום, מפות החשיבה ב-NotebookLM מהוות כלי חדשני לארגון וויזואליזציה של מידע. הן מאפשרות למשתמשים להבין טוב יותר חומרים מורכבים, לזהות קשרים בין רעיונות, ולעודד חשיבה יצירתית וקישור בין תחומי ידע שונים. עם יכולת להפוך מידע מורכב לתרשים אינטראקטיבי, מפות החשיבה מסייעות לסטודנטים, תלמידים, מורים וחוקרים לנווט בקלות רבה יותר בין מסמכים רבים ולגלות תובנות חדשות.

הפוסט מדריך קצר למפות חשיבה ב-NotebookLM הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מאמר זה נכתב בשיתוף עם הוצאה לאור “בני גורן“.

תרגול מותאם אישית באמצעות GeoMath Helper GPT

אחד הכלים החדשניים שמיועדים לתלמידי מתמטיקה לבגרות הוא GeoMath Helper GPT – בוט מתמטי שמומחה בשאלות גיאומטריות. כלי זה נועד להקל על תלמידים המתמודדים עם תרגילים גיאומטריים מורכבים על ידי מתן תמיכה וליווי אישי, כמעט כמו מורה פרטי.

כניסה לכלי: GeoMath Helper GPT

מהו GeoMath Helper GPT?

GeoMath Helper GPT הוא בוט ייעודי שתוכנן במיוחד עבור תלמידי מתמטיקה ברמות 3, 4 ו-5 יחידות לימוד. הבוט מתמחה בלספק לתלמידים מענה לשאלות גיאומטריות, להציג פתרונות שלב אחר שלב, ולהסביר את הגישה הנכונה לפתרון. צפו בסרטון הבא, בו אני מסביר על הכלי המדהים הזה:

איך הוא עוזר לתלמידים?

• הדרכה שלב-אחר-שלב: הבוט מוביל את התלמיד בתהליך הפתרון, כך שהלמידה אינה מסתכמת בקבלת תשובה נכונה בלבד אלא בהבנה מעמיקה של התהליך.
• מתן רמזים והסברים: במקום להציג את הפתרון השלם בבת אחת, הבוט מעניק רמזים שמכוונים את התלמיד לחשיבה עצמאית. אם התלמיד מתקשה, הוא יכול לבקש עזרה נוספת או לחזור לשלבים הקודמים.
• שימוש בשרטוטים וייצוגים חזותיים: אחד היתרונות המרכזיים של GeoMath Helper GPT הוא היכולת להציג שרטוטים ודיאגרמות הממחישות את הבעיה הגיאומטרית. בכך, התלמיד יכול להבין את הקשרים בין הצורות והזוויות בצורה ברורה יותר.
• מותאם לבגרות: הבוט תוכנן כך שהתכנים שהוא מציע תואמים לנושאי הלימוד ולדרישות של בחינות הבגרות בישראל.

שילוב הבוט בשגרת הלמידה

תלמידים יכולים להיעזר ב-GeoMath Helper GPT כחלק משגרת הלימודים היומיומית:

• תרגול תכנים שנלמדו בכיתה: לאחר השיעור, התלמידים יכולים לפתוח את הבוט ולתרגל שאלות דומות.
• חזרה לפני בחינות: הבוט יכול לשמש ככלי לחזרה אינטראקטיבית, המסייע לתלמידים לבדוק את עצמם ולהתכונן באופן ממוקד יותר.
• שיפור הבנת מושגים: באמצעות הפתרון המודרך והרמזים, הבוט מסייע לתלמידים לזהות ולמנוע טעויות חוזרות, ובכך משפר את הבנתם.
• באמצעות GeoMath Helper GPT, תלמידים יכולים להעמיק את הבנתם בגיאומטריה, ללמוד בקצב שלהם, ולקבל ליווי אישי גם מעבר לשעות הלימודים.

הצטרפו לקורס קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך – פרטים, סילבוס והרשמה פה.

פתרון שאלות אלגבריות עם Math Helper GPT

בנוסף לתמיכה בגיאומטריה, תלמידים יכולים להיעזר ב-Math Helper GPT, בוט מתמטי שממוקד בתרגול שאלות אלגבריות לקראת בחינות הבגרות. כלי זה מתפקד כמורה פרטי דיגיטלי, המדריך את התלמידים לאורך תהליך הפתרון ומספק מענה ברור ומובנה. בסרטון הבא אני מסביר ומדגים על השימוש בכלי:

כניסה לכלי: Math Helper GPT

מהו Math Helper GPT?

Math Helper GPT הוא בוט ייעודי המסייע לתלמידים להתמודד עם נושאים אלגבריים ברמות 3, 4 ו-5 יחידות לימוד. הוא מתמקד בפירוק תרגילים מורכבים לשלבים קטנים וברורים, ומסייע לתלמידים להבין את היסודות האלגבריים הדרושים לפתרון נכון ומדויק.

איך הוא עוזר לתלמידים?

• מדריך שלב-אחר-שלב: Math Helper GPT מוביל את התלמיד בתהליך הפתרון, מסביר את הצעדים הנדרשים בצורה פשוטה וברורה, ומסייע לו לפתח שיטתיות ודיוק.
• מתן רמזים: הבוט מספק רמזים מתקדמים שמסייעים לתלמידים לחשוב עצמאית ולהבין את ההיגיון שמאחורי הפתרון, בלי לספק את התשובה המלאה מיד.
• חיזוק הבנה אלגברית: הבוט מדגיש עקרונות בסיסיים, כמו פעולות על שברים, חישובים עם פרמטרים, ופתרון משוואות מסובכות, ובכך מסייע לתלמידים לגשת לכל שאלה עם ביטחון וידע מעמיק.

 שילוב הבוט בשגרת הלמידה

Math Helper GPT יכול להשתלב באופן טבעי בשגרת הלימוד של התלמידים:

• תרגול תרגילים יומיים: תלמידים יכולים לעבוד עם הבוט אחרי כל שיעור כדי לוודא שהם מבינים את החומר שנלמד.
• חזרה לקראת בחינות: באמצעות הפתרון המודרך, התלמידים יכולים לוודא שהם שולטים בנושאים האלגבריים המרכזיים בבגרות.
• שיפור שיטת החשיבה: הבוט לא רק עוזר לפתור תרגילים, אלא גם מלמד את התלמידים כיצד לחשוב באופן אלגברי נכון, מה שמחזק את יכולותיהם לאורך זמן.
•  

Math Helper GPT הוא כלי לימודי רב עוצמה שמקנה לתלמידים את היכולת לתרגל אלגברה בצורה ממוקדת ויעילה, ובכך מסייע להם להגיע מוכנים יותר לבגרות במתמטיקה.

שימו לב: השימוש בבוטי GPTs במסגרת OpenAI, כלומר ב-ChatGPT, מוגבל במנוי החינמי. משתמשים ללא מנוי בתשלום יכולים לשלוח מספר הודעות מוגבל בלבד, במיוחד בעת שימוש במודלים מתקדמים כמו GPT-4. לעומת זאת, מנוי ChatGPT Plus מעניק גישה רחבה יותר, כולל שימוש בלתי מוגבל במודלים מתקדמים, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור תרגול ממושך, פתרון בעיות מורכבות, ולמידה מעמיקה. מומלץ לשקול שדרוג למנוי Plus אם יש צורך בשימוש מתמשך ואינטנסיבי.

Google AI Studio – כלי מתקדם ללמידת מתמטיקה

Google AI Studio הוא פלטפורמה חדשנית המאפשרת יצירה והתאמה של מודלים מבוססי בינה מלאכותית. הפלטפורמה מיועדת לספק פתרונות מתקדמים בתחום החינוך, במיוחד עבור תלמידים המתכוננים לבגרות במתמטיקה ברמות 3, 4 ו-5 יחידות לימוד. באמצעות הכלי, תלמידים יכולים לשפר את הבנתם, לתרגל בעיות מתמטיות מגוונות ולהגיע מוכנים יותר לבחינות.

כניסה לכלי: Google AI Studio

הממשק של Google AI Studio.

מה זה Google AI Studio ואיך הוא פועל?

Google AI Studio מאפשר למשתמשים לעבוד עם מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית, כולל משפחת המודלים Gemini ו-LearnLM. הפלטפורמה מספקת ממשק אינטואיטיבי שבו ניתן להתאים מודלים למגוון משימות מתמטיות כמו פתרון משוואות, ניתוח נתונים וגרפים, ולמידה של מושגים מתמטיים מורכבים. בנוסף, Google AI Studio מציע כלים לבניית מודלים מותאמים אישית, המאפשרים למורים ותלמידים להשתמש בפתרונות המתאימים ביותר לצרכיהם.

יתרונות השימוש ב-Google AI Studio בלמידת מתמטיקה

• תמיכה במודלים מתקדמים: הפלטפורמה מציעה גישה למודלים רבי עוצמה לניתוח ולפתרון בעיות מתמטיות, תוך מתן הסברים מפורטים.
• למידה מותאמת אישית: הכלי מאפשר התאמת רמת הקושי והמשימות לצרכי התלמיד, מה שמאפשר למידה אפקטיבית וממוקדת.
• מענה מהיר ומדויק: המודלים מספקים פתרונות מיידיים תוך שמירה על דיוק גבוה, המאפשר תרגול יעיל בזמן קצר.
• ממשק ידידותי למשתמש: גם מי שאינו מתכנת מקצועי יכול להשתמש בפלטפורמה וליהנות מכליה המתקדמים בקלות.

המודלים המובילים לשימוש מתמטי

בין המודלים הזמינים ב-Google AI Studio, ניתן למצוא מספר אפשרויות שמתאימות במיוחד ללמידת מתמטיקה: 

• Gemini 1.5 Pro: מודל זה מומלץ במיוחד למשימות מתמטיות מורכבות כמו פתרון בעיות ברמת 5 יחידות לימוד. הוא מספק דיוק וניתוח מעמיק, ומתאים לבעיות הדורשות הבנה יסודית, כמו משוואות עם פרמטרים או מערכות משוואות.
• Gemini 1.5 Flash: מתאים למשימות הדורשות תגובה מהירה, כמו תרגול משוואות פשוטות או פתרון שאלות חישוב בסיסיות. זהו כלי אידיאלי לתרגול יומיומי.
• Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental: מודל מתקדם הנמצא בשלב ניסיוני ומציע יכולות ייחודיות של חשיבה יצירתית וניתוח בעיות מורכבות. מתאים במיוחד לתלמידים ברמות הגבוהות ביותר, הדורשים תמיכה בפתרון שאלות מותאמות אישית.
• LearnLM 1.5 Pro Experimental: מודל חזק במיוחד לניתוח נתונים ולוגיקה. הוא תוכנן להתמודד עם בעיות מתמטיות מורכבות, ניתוח גרפים וסטטיסטיקה, ומתן משוב מפורט וברור. LearnLM 1.5 Pro מתאים למשימות הכוללות הבנה רחבה והסקת מסקנות מעמיקות.

איזה מודל הכי מומלץ ולמה?

המבחר הרחב של המודלים מאפשר התאמה מדויקת לצרכים שונים. עם זאת, הבחירה תלויה בסוג המשימה:

• למשימות מורכבות כמו פתרון בעיות מתקדמות ברמת 5 יחידות לימוד, Gemini 1.5 Pro הוא המודל המוביל בזכות איזון מושלם בין דיוק למהירות.
• למשימות הדורשות ניתוח לוגי והבנה רחבה, LearnLM 1.5 Pro Experimental הוא הבחירה האידיאלית.
• לתרגול יומיומי או משימות בסיסיות, Gemini 1.5 Flash מספק פתרון מהיר ואפקטיבי.

Google AI Studio מציע פלטפורמה עוצמתית המשלבת טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת עם פתרונות חינוכיים מותאמים אישית. השימוש במודלים כמו Gemini 1.5 Pro ו-LearnLM 1.5 Pro Experimental מספק לתלמידים את הכלים הדרושים לשיפור הבנתם, התרגול והביצועים שלהם בבחינות הבגרות. הפלטפורמה יוצרת חוויית למידה אינטראקטיבית ויעילה, המסייעת לתלמידים למצות את הפוטנציאל שלהם ולהצליח במתמטיקה.

אתר Magic School

אתרים כמו Magic School AI מציעים כלים מתקדמים שיכולים לסייע לתלמידים באופן עקיף, באמצעות הדרכת מורים ושילובם במסגרת השיעורים. האתר מתמקד במתן תמיכה למורים, אך כלים מסוימים יכולים לשפר משמעותית את חוויית הלמידה של תלמידים, במיוחד כהכנה למבחן הבגרות במתמטיקה. בסרטון הבא אני מדגים את השימוש בכלי:

כניסה לכלי: Magic School AI

להלן שלושה מהכלים המרכזיים שמציע האתר וכיצד הם תורמים לתהליך הלמידה:

Math Spiral Review Generator

כלי זה מאפשר למורים ליצור חומרים לחזרה מסודרת על נושאים שנלמדו בעבר. באמצעות יצירת סדרת תרגילים מגוונת, התלמידים יכולים לתרגל נושאים מהותיים, לשמור על רעננות בידע המתמטי שלהם ולהתכונן בצורה טובה יותר למבחנים. החזרה הספירלית מסייעת לתלמידים לזהות חולשות מוקדם ולחזק את המיומנויות הדרושות להצלחה בבגרות.

Math Spiral Review Generator.

Math Story Word Problems

כלי זה מיועד ליצירת בעיות מילוליות מעניינות ורלוונטיות. הבעיות מציגות את היישומים המעשיים של המתמטיקה, ומחברות את התלמידים בין הידע התיאורטי לבין השימוש בו בחיי היומיום. השימוש בבעיות מילוליות ייחודיות תורם לפיתוח חשיבה לוגית ומוטיבציה ללמוד מתמטיקה בצורה מעמיקה יותר.

Math Story Word Problems.

Common Misconception Generator

אחד האתגרים המשמעותיים בהוראת מתמטיקה הוא טיפול במושגים שמובנים בצורה שגויה. כלי זה מזהה מחשבות מוטעות נפוצות בקרב תלמידים בנושאים שונים, ומאפשר למורים להציג את ההסברים המתאימים בזמן הנכון. בכך, הוא משפר את ההבנה של התלמידים ומונע טעויות חוזרות ונשנות.

Common Misconception Generator.

בעוד ש-Magic School AI מכוון בעיקר למורים, הכלים שהוא מציע יוצרים השפעה חיובית גם על תלמידים. במסגרת כיתתית או באמצעות הנחיה אישית, המורים יכולים לנצל את הכלים כדי להעצים את חוויית הלמידה של התלמידים. כלים כמו Math Spiral Review Generator, Math Story Word Problems, ו-Common Misconception Generator מספקים דרכים יצירתיות לחזק את הידע המתמטי, לשפר את ההבנה, וליצור עניין במתמטיקה.

Microsoft Math Solver – כלי מתמטי מבוסס בינה מלאכותית

Microsoft Math Solver הוא כלי חינוכי מתקדם שמסייע לתלמידים לפתור בעיות מתמטיות בצורה אינטראקטיבית וברורה. הכלי משתמש בבינה מלאכותית כדי להעניק פתרונות מפורטים שלב אחר שלב, תוך תמיכה במגוון רחב של נושאים מתמטיים, כמו אלגברה, טריגונומטריה, וחשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי. הכלי זמין בגרסת אינטרנט ואפליקציות למכשירים ניידים, מה שמבטיח נגישות גבוהה לתלמידים בכל מקום.

כניסה לכלי Microsoft Math Solver

תכונות עיקריות

• פתרון בעיות שלב אחר שלב: הכלי מציע הסברים מפורטים לכל שלב בתהליך הפתרון, דבר שמקל על התלמידים להבין את הלוגיקה והגישה לפתרון בעיות.
• זיהוי כתב יד: תלמידים יכולים להעלות בעיות מתמטיות באמצעות כתיבה ידנית או סריקה, מה שהופך את הכלי לנוח ומהיר לשימוש.
• כלים גרפיים: Microsoft Math Solver כולל כלים גרפיים אינטראקטיביים שמאפשרים לתלמידים לדמיין משתנים וקשרים בין פרמטרים בצורה חזותית ומובנת.
• נגישות רב-פלטפורמות: הכלי תומך במחשבים, טאבלטים ומכשירים ניידים, ומספק גישה נוחה לתלמידים בכל זמן ומקום.

יתרונות

• חינמי ונגיש: Microsoft Math Solver זמין לשימוש ללא תשלום, דבר שמאפשר לכל תלמיד להפיק ממנו תועלת.
• ממשק משתמש נוח: העיצוב הפשוט והאינטואיטיבי הופך אותו לידידותי לתלמידים בכל הגילאים.
• תמיכה בשפות רבות: הכלי מותאם לשימוש בינלאומי בזכות התמיכה בשפות שונות.

חסרונות

• מוגבלות בבעיות מתקדמות: הכלי מיועד בעיקר לתרגול בסיסי, והוא פחות מתאים לפתרון בעיות מתמטיות מורכבות ברמת בגרות מתקדמת.
• תלות באינטרנט: הכלי דורש חיבור אינטרנט פעיל, מה שעלול להוות מגבלה באזורים עם גישה מוגבלת לרשת.

שימוש כהכנה ללמידה ברמות מתקדמות יותר

Microsoft Math Solver הוא כלי מצוין לביסוס הבנה מתמטית ולתרגול של מושגים בסיסיים, אך חשוב להבין שהוא אינו תחליף ללמידה מעמיקה ברמות הגבוהות של הבגרות. ניתן להשתמש בו ככלי עזר בהכנת התלמידים לרמות המורכבות יותר, תוך שילובו עם פתרון שאלות ברמת חשיבה גבוהה יותר, כפי שנדרש בבגרות ברמות 4 ו-5 יחידות לימוד. הכלי מסייע בגיבוש אינטואיציה מתמטית ובהבנת שלבים טכניים בפתרון משוואות ובעיות, אך מומלץ לתלמידים לשלב אותו עם כלים נוספים ומדריכים המספקים הקשרים מתמטיים עמוקים יותר.

Microsoft Math Solver הוא פתרון מעולה לתרגול והבנה ראשונית של נושאים מתמטיים, במיוחד עבור תלמידים שרוצים לחזק את היסודות לפני שהם ניגשים לשאלות מורכבות יותר בבגרות. הכלי מספק תמיכה טכנית מצוינת בפתרון שלבים במתמטיקה, אך יש להשתמש בו בשילוב עם למידה עצמאית, תרגול מתקדם והכוונה של מורים על מנת להבטיח הבנה מקיפה ומיומנויות פתרון ברמה גבוהה.

אז אם עד היום חשבתם שמבחני הבגרות במתמטיקה הם מאבק בלתי נגמר, הגיע הזמן להכיר את החברים החדשים שלכם – הכלים החכמים של הבינה המלאכותית! במקום לשבור את הראש לבד, אפשר לקבל תמיכה חכמה, ללמוד בקצב אישי ולהגיע למבחן מוכנים מתמיד. נכון, שום דבר לא מחליף תרגול והשקעה, אבל כשיש כלים שעוזרים להבין בצורה חווייתית ויעילה – למה לא לנצל אותם? העתיד של הלמידה כבר כאן, והשאלה היא רק – אתם בפנים?

רוצים עוד? הקלטת וובינר AI למורים למתמטיקה

מוזמנים לצפות בהקלטת וובינר AI מיוחד שקיימנו בשיתוף עם “בני גורן”, בה תמצאו אינספור דוגמאות והדגמות בלייב ליכולות המדהימות של המודלים הללו:

הפוסט שימוש בכלי בינה מלאכותית לתרגול ולמידה לבגרות במתמטיקה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

לפני הכל – מוזמנים לצפות בהרצאה המלאה:

Credit: מרכז טאוב.

החלפת עובדים בבינה מלאכותית היא אחד הנושאים המרכזיים המעסיקים את הכלכלה והחברה בעידן הנוכחי. ההתפתחות המואצת של בינה מלאכותית מביאה עימה הבטחה לייעול ושיפור פריון העבודה, תוך שהיא מאפשרת שדרוגים משמעותיים בתחומים רבים, החל מתעשייה וכלכלה ועד בריאות וחינוך. עם זאת, הטכנולוגיה מציבה אתגרים חסרי תקדים לשוק העבודה ולמבנה החברתי, שמחייבים התמודדות יסודית ומעמיקה. ניתוח ההשלכות הכלכליות והחברתיות של הבינה המלאכותית מראה את מורכבותה של המהפכה הטכנולוגית הזאת ואת הפתרונות האפשריים הנדרשים לצמצום נזקיה והעצמת יתרונותיה.

השלכות כלכליות

אחת ההשלכות המשמעותיות ביותר היא ירידה בביקוש לעובדים. בינה מלאכותית מסוגלת לבצע משימות רבות בצורה יעילה יותר ובעלות נמוכה בהרבה מזו של כוח העבודה האנושי, דבר שיכול לשנות באופן דרמטי את פני שוק העבודה. שינוי זה צפוי להוביל לפיטורים נרחבים ולעלייה באבטלה, בעיקר בתחומים שבהם המשימות ניתנות לאוטומציה מלאה, כמו ייצור, שירותי לקוחות ולוגיסטיקה. התהליך מעלה חששות כבדים לגבי היכולת של עובדים להתאים את עצמם לעולם עבודה חדש ותחרותי, שבו הטכנולוגיה מחליפה את מיומנויותיהם המסורתיות.

עם זאת, לצד האיומים, קיימות גם הזדמנויות משמעותיות. חברות שיאמצו את הטכנולוגיה המתקדמת יוכלו להגדיל את הפריון בצורה ניכרת, לשפר את איכות המוצרים והשירותים שהן מציעות ולהוביל מהפכה בשירות הלקוחות באמצעות פתרונות טכנולוגיים מותאמים אישית. בנוסף, השימוש בבינה מלאכותית עשוי להוביל להוזלת עלויות הייצור, דבר שיתבטא בהורדת מחירים לצרכנים ובחיזוק כושר התחרות של החברות בשווקים גלובליים. יתר על כן, החדשנות שנוצרת כתוצאה מאימוץ טכנולוגיה עשויה לפתוח תחומי עבודה חדשים ולייצר הזדמנויות תעסוקה במקצועות שאינם קיימים כיום.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

השלכות חברתיות

מבחינה חברתית, ההשלכות עלולות להיות דרמטיות לא פחות ואף עשויות לשנות את אופי החברה כפי שאנו מכירים אותה. עובדים רבים עלולים למצוא את עצמם מחוץ למעגל העבודה בשל חוסר התאמה בין כישוריהם לדרישות השוק החדש. ההשלכה המיידית היא עלייה באבטלה מבנית ארוכת טווח, שלא רק תפגע בפרטים עצמם אלא גם תעמיק את הפערים החברתיים. בעוד שמי שמחזיק בהון ובטכנולוגיה ייהנה מפירות האוטומציה, רבים אחרים יאבדו את מקור פרנסתם ויתמודדו עם אתגרים כלכליים וחברתיים משמעותיים.

השאלה הגדולה היא כיצד תיראה חברה שבה העבודה אינה עוד המוקד המרכזי של חיי היומיום. מעבר זה מעורר דילמות עמוקות בנוגע לזהות, למטרות ולערכים שעליהם מושתתת החברה האנושית. בעולם שבו העבודה אינה בהכרח תנאי להישרדות כלכלית, ייתכן שיהיה צורך להגדיר מחדש את מערכות היחסים החברתיות ואת תחושת המשמעות האישית של הפרטים. יתרה מכך, השינוי מחייב מחשבה מעמיקה על עיצוב מערכות חברתיות וכלכליות חדשות, שישלבו את הטכנולוגיה בצורה שתטיב עם כלל האוכלוסייה.

כדי להתמודד עם אתגרים אלו, יש צורך ביצירת שיח רחב על הערכים שצריכים להוביל את השינוי, ועל תפקיד הממשלות, הקהילות והחברות במעבר לעידן החדש. התהליך ידרוש התאמות משמעותיות במדיניות החברתית, כולל תמיכה באוכלוסיות הפגיעות ביותר והבטחת שוויון הזדמנויות בעידן שבו הפערים עלולים להתרחב עוד יותר.

פתרונות מוצעים

במטרה להתמודד עם האתגרים הצפויים, מציע דניאל שרייבר מספר פתרונות פרקטיים ומקיפים להתמודדות עם השינויים הדרמטיים שעומדים בפני שוק העבודה והחברה. הכנסה בסיסית אוניברסלית, לדוגמה, מוצעת כרשת ביטחון כלכלית שתבטיח לכל אזרח הכנסה מינימלית לקיום, ללא תלות במצבו התעסוקתי. רעיון זה, לדבריו, אינו רק תגובה למשבר, אלא גם גישה חברתית שתוכל לקדם שוויון כלכלי ולהעניק יציבות לאזרחים בעידן של שינויים מהירים. הוא מדגיש כי יישום פתרון זה ידרוש תכנון מדויק ומעורבות ממשלתית נרחבת.

פתרון נוסף וחשוב הוא השקעה בחינוך והכשרה מקצועית. שרייבר טוען כי מערכות החינוך צריכות לעבור עדכון משמעותי, כדי להתאים את תלמידי היום למציאות של מחר. יש לעודד פיתוח מיומנויות טכנולוגיות, כמו תכנות, עיבוד נתונים ויכולת עבודה עם מערכות בינה מלאכותית, ולחזק את היכולת של עובדים להסתגל לעולם עבודה שמשתנה במהירות. נוסף על כך, הוא מציע להקים מרכזי הכשרה אזוריים, שיספקו הזדמנויות לימוד מתקדמות לכל שכבות האוכלוסייה.

שרייבר מדגיש גם את החשיבות של פיתוח מודלים כלכליים חדשים, שיבטיחו חלוקה שוויונית יותר של הרווחים שנוצרים כתוצאה מהאוטומציה. לשם כך, יש לבחון אפשרויות כמו מסים פרוגרסיביים על רווחי חברות טכנולוגיה, והשקעתם בחינוך, ברווחה ובמחקר. מעבר לכך, הוא מדגיש את הצורך בהשקעה מסיבית בתשתיות ליצירת מקומות עבודה חדשים בתחומים שאינם ניתנים לאוטומציה, כמו עבודות יצירתיות, חברתיות וטכנולוגיות מתקדמות המשלבות מגע אנושי. השקעות אלו יוכלו לא רק להקטין את האבטלה, אלא גם לשמר את ההיבט האנושי בעבודה בעולם טכנולוגי יותר ויותר.

הקצב האקספוננציאלי של הפיתוח הטכנולוגי

שרייבר מציין כי קצב הפיתוח של הבינה המלאכותית הוא חסר תקדים ומשנה את חוקי המשחק בכל תחומי החיים. הוא משווה את ההשקעה בטכנולוגיה לפרויקטים היסטוריים דוגמת תוכנית אפולו או פרויקט מנהטן, אך מדגיש כי קנה המידה הנוכחי של הפיתוח גדול פי כמה ומעמיק בהרבה. לדבריו, בתוך עשור או אף פחות מכך, הבינה המלאכותית תהיה מסוגלת לבצע את רוב המשרות הקיימות כיום בצורה לא רק יעילה יותר מבני אדם, אלא גם מדויקת ומהירה יותר, מה שייצור מהפכה בשוק העבודה.

השפעה זו אינה מוגבלת לעבודות פיזיות בלבד, אלא נוגעת גם לעבודות אינטלקטואליות. תחומים כמו עריכת דין, רפואה וחינוך כבר היום רואים חדירה של מערכות בינה מלאכותית שמסוגלות לנתח כמויות עצומות של מידע, לספק ייעוץ משפטי, לאבחן מחלות ואף לפתח שיטות לימוד מותאמות אישית. התחומים הללו, שבעבר נחשבו נחלתם הבלעדית של אנשי מקצוע, עומדים בפני שינוי יסודי בתהליכי העבודה.

בנוסף, שרייבר מדגיש את הדינמיקה של הפיתוח העצמי של הבינה המלאכותית. הוא מסביר כי המערכות לא רק מתקדמות, אלא גם לומדות ומשתפרות בקצב אקספוננציאלי, דבר שמאיץ את התהליך באופן חסר תקדים. הדוגמאות שהוא מביא כוללות את מודלי השפה המתקדמים שיכולים לנהל שיחות כמעט ברמת בני אדם, ואת השימוש במערכות אוטונומיות בתחומים כמו תחבורה ובריאות, שהופכות מורכבות ומדויקות יותר משנה לשנה. השפעה זו מחדדת את הצורך בהיערכות רחבה ומעמיקה שתתמודד עם השינויים הללו באופן מושכל.

הקריאה לפעולה

המבט לעתיד מחייב חזון רחב ומעמיק מצד מנהיגים ומקבלי החלטות, המודעים להשלכות הרחבות של הבינה המלאכותית על החברה ועל הכלכלה. שרייבר קורא לממשלת ישראל ולחברות הטכנולוגיה לגבש מדיניות ארוכת טווח שתוכל להתמודד עם האתגרים המורכבים הצפויים, ובמקביל לנצל את ההזדמנויות האדירות שהטכנולוגיה מביאה עימה. הוא מדגיש כי יש לשלב את הבינה המלאכותית כך שתהווה מנוע לשיפור רווחת החברה כולה, ולא תחריף את הפערים החברתיים הקיימים או תיצור חוסר שוויון נוסף.

מדובר במשימה דחופה במיוחד, שכן חלון ההזדמנויות להיערך לשינויים קצר מאוד, והתהליכים הטכנולוגיים מתקדמים בקצב מהיר וחסר תקדים. ההחלטות שיתקבלו היום ישפיעו באופן ישיר לא רק על הדור הנוכחי, אלא גם על עתידם של דורות רבים קדימה. שרייבר מדגיש את חשיבות האחריות שמוטלת על כתפיהם של מקבלי ההחלטות, וקורא להם לא רק להגיב לשינויים, אלא גם להוביל אותם באופן פרואקטיבי ובונה. הוא מתאר חזון שבו הבינה המלאכותית משולבת בכל תחומי החיים, אך תחת רגולציה חכמה ואיזונים מתאימים, כך שתשמש ככוח חיובי שיתרום לכל שכבות החברה.

עידן האוטומציה

המעבר לעידן של אוטומציה נרחבת הוא בלתי נמנע, והוא צפוי לחולל שינויים רחבי היקף בכל תחומי החיים. עם זאת, בעזרת תכנון נכון ופעולה מיידית, ניתן להבטיח שהשינוי יתבצע בצורה שתשרת את כלל החברה ותאפשר מעבר הוגן וצודק. כדי להתמודד עם האתגרים הנלווים, יש לפתח מודלים חברתיים וכלכליים חדשניים אשר יוכלו לצמצם את ההשלכות השליליות ולחזק את היתרונות. המודלים הללו צריכים לכלול מדיניות שמבטיחה תמיכה בשכבות הפגיעות ביותר של האוכלוסייה, לצד קידום טכנולוגיות שמטרתן לשרת את הציבור כולו ולא רק קבוצות מסוימות.

בנוסף, על המנהיגים והמוסדות לקחת תפקיד פעיל בעיצוב עתיד שבו הטכנולוגיה אינה רק כלי לשיפור יעילות ופריון, אלא גם אמצעי לקידום ערכים חברתיים, שוויון וצדק. השקעה בחינוך, הכשרה מקצועית ותמיכה במחקר ופיתוח תוכל לסייע ליצירת חברה שבה הבינה המלאכותית פועלת ככוח חיובי. בסופו של דבר, המפתח להצלחה טמון ביכולתנו להתאים את עצמנו לשינויים הטכנולוגיים, תוך שמירה על ערכי הליבה של החברה האנושית, ולוודא שהשינוי יביא לשיפור איכות החיים של כלל האוכלוסייה.

הפוסט החייזרים נחתו והם מוכנים לעבוד בחינם – תובנות מהרצאתו של דניאל שרייבר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מאמר זה הוא תוצר של שיתוף פעולה עם חברת “בני גורן“.

מהי למידה מבוססת משחק?

למידה מבוססת משחק מתמקדת בהטמעת תכני למידה בתוך חוויית משחק, כך שהתלמידים יוכלו להתנסות במושגים דרך משחקים שמאתגרים אותם בצורה חיובית. כאשר למידה נעשית דרך משחק, היא מאפשרת לתלמידים להתמודד עם כישלונות, לנסות שוב ושוב, ולהיות פעילים בתהליך הלמידה שלהם. המשחק יוצר סביבת למידה בלתי פורמלית שמדגישה חקר, ניסוי ותעוזה, ובכך מעודדת למידה משמעותית יותר.

למידה מבוססת משחק במתמטיקה

למידה מבוססת משחק במתמטיקה כוללת משחקים שמובילים את התלמידים להתמודד עם אתגרים מספריים וחישוביים תוך כדי סיפור או אתגר משחקי. לדוגמה, משחק שבו התלמידים צריכים לעזור לדמות לעבור מסלול מסוים באמצעות פתרון בעיות מתמטיות, או משחק שבו התלמידים מתחרים זה בזה על פתרון נכון ומהיר של תרגילים. שילוב המשחקים במתמטיקה מאפשר לתלמידים להבין בצורה טובה יותר את החומר הנלמד, להתגבר על חששות מפני מתמטיקה, ולהפוך את הלמידה לחוויה מהנה.

בינה מלאכותית בלמידה מבוססת משחק

שילוב הבינה המלאכותית (AI) בלמידה מבוססת משחק מוסיף מימד נוסף של חוויית למידה מותאמת אישית. טכנולוגיית AI מאפשרת להתאים את רמת הקושי של המשחק לצורכי התלמיד, לזהות את נקודות החוזק והחולשה שלו, ולהציע משימות שמאתגרות אותו בצורה אופטימלית. לדוגמה, מערכת AI יכולה לייצר תרגילים מתמטיים מותאמים אישית ולהכניסם בתוך סיפור מרתק שמדבר אל עולמו של התלמיד, ובכך לשפר את המוטיבציה והמעורבות שלו.

יתרונות הלמידה מבוססת משחק

1. הפחתת חרדה: למידה מבוססת משחק מאפשרת לתלמידים לגשת לנושאים שמאתגרים אותם בצורה פחות מלחיצה. המשחקיות יוצרת אווירה חיובית שבה ניתן לטעות וללמוד מטעויות.
2. שיפור המוטיבציה: התלמידים חווים את הלמידה כמשחק מאתגר ומהנה, דבר שמשפר את המוטיבציה שלהם ללמוד ולהשקיע יותר.
3. למידה חווייתית: למידה מבוססת משחק מעודדת את התלמידים לחוות את החומר בצורה פעילה, דרך חקר והתנסות, ולא רק דרך הקשבה או קריאה פסיבית.
4. משוב מידי: משחקים חינוכיים מספקים משוב מידי על ביצועי התלמיד, דבר שמסייע ללמידה אפקטיבית ומהירה יותר. משוב זה יכול להוביל לתיקון טעויות ולחיזוק ההבנה בזמן אמת.

דוגמאות לשימוש במשחקי למידה

1. “הרפתקאות המתמטיקה”: משחק בו התלמידים עוזרים לגיבור לפתור חידות מתמטיות כדי להתקדם במסלול ולהשיג פרסים. המשחק כולל חישובים, בעיות הגיון, ופתרון משוואות. כל שלב מביא את התלמידים למקום חדש ומאתגר אותם במשימות קשות יותר. המשחק משלב סיפור דמיוני, בו התלמידים חווים הרפתקה מרתקת.

• “בניית עיר”: משחק אסטרטגי שבו התלמידים מתכננים ובונים עיר תוך שימוש בחישובים מתמטיים כמו שטחים ועלויות. התלמידים מחשבים את השטח של כל מבנה, מתכננים חלוקת משאבים, ושוקלים עלויות בהתאם לתקציב. המשחק מעודד חשיבה אסטרטגית ושימוש בידע מתמטי לצורך קבלת החלטות נכונות, כולל אתגרי תכנון סביבתי כמו חישוב כמויות מים וחשמל.

• “פאזלים היסטוריים”: משחק שמשלב חקר היסטוריה עם חידות ומשימות, כך שהתלמידים משתמשים בידע היסטורי ובכישורים לוגיים כדי לפתור בעיות ולהתקדם בסיפור. הפאזלים כוללים חידונים ותשבצים שמחזקים את הידע על תקופות היסטוריות שונות. המשחק מאפשר לתלמידים לחקור בצורה אינטראקטיבית ולהפוך את לימודי ההיסטוריה לחוויה חיה.

• “מסע בחלל”: משחק שבו התלמידים יוצאים למסע בין כוכבים וצריכים לפתור בעיות מדעיות ומתמטיות כדי להתקדם. התלמידים מחשבים מסלולי תעופה, כמויות דלק, וכוחות פיזיקליים. המשחק מאפשר למידה על חוקי הפיזיקה והאסטרונומיה בצורה חווייתית.

• “המסחר העתיק”: משחק אסטרטגי שבו התלמידים נכנסים לנעליהם של סוחרים מתקופות היסטוריות. עליהם לנהל מסחר בין ערים ולשקלל רווחים תוך שימוש בחישובי ריבית והמרות. המשחק מעודד חשיבה כלכלית ותכנון אסטרטגי.

• “משימת הישרדות בטבע”: משחק בו התלמידים מתמודדים עם אתגרי הישרדות בסביבה טבעית. עליהם לחשב כמויות מזון ומים, לבנות מחסה באמצעות חישובי גיאומטריה, ולהשתמש בידע מדעי להתמודדות עם אתגרים כמו מזג אוויר קיצוני.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס בינה מלאכותית בהוראה וחינוך

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

כיצד לשלב למידה מבוססת משחק בכיתה?

כדי לשלב למידה מבוססת משחק בכיתה, מומלץ לבחור משחקים שמתאימים לגיל ולרמת התלמידים, ולהשתמש בהם כפעילות משלימה או כחלק מרכזי מהשיעור. ניתן להשתמש במשחקים כדרך לפתוח נושא חדש, כדרך חווייתית לתרגול, או כדרך להעריך את רמת ההבנה של התלמידים באופן שאינו פורמלי. חשוב גם לאפשר דיון לאחר המשחק כדי שהתלמידים יוכלו לשתף את חוויותיהם ולחבר את מה שלמדו דרך המשחק לחומר הלימודי.

דוגמא למשחק שנוצר ב-ChatGPT

כתבתי את הפרומפט הבא:

״עזור לי לבנות את המשחק הבא לכיתה ד. שים לב לפרט כמה שיותר וממש לתת לי את כל השאלות והפתרונות. אם יש צורך ליצור משהו ויזואלי אני מבקש גם אותו ליצור “הרפתקאות המתמטיקה”: משחק בו התלמידים עוזרים לגיבור לפתור חידות מתמטיות כדי להתקדם במסלול ולהשיג פרסים. המשחק כולל חישובים, בעיות הגיון, ופתרון משוואות. כל שלב מביא את התלמידים למקום חדש ומאתגר אותם במשימות קשות יותר. המשחק משלב סיפור דמיוני, בו התלמידים חווים הרפתקה מרתקת.״

וזו  התוצאה (מומלץ להגדיל את התמונה).

למידה מבוססת משחק ב-ChatGPT/

דוגמא ליצירת המשחק בעזרת קאנבה ומחולל תמונות

חשוב להשתמש בכלים שונים של בינה מלאכותית כדי ליצור מערך שיעור איכותי. לדוגמה, ניתן להיעזר במודל שפה כמו צ’אט GPT או Claude כדי ליצור את התוכן הטקסטואלי, להשתמש במחוללי תמונות שונים כדי לעצב מפות ותרשימים, ולעצב כרטיסיות לימוד באמצעות אפליקציות כמו Canva. השילוב בין הכלים השונים מאפשר ליצור חוויית למידה שלמה ומגוונת שמתאימה לצרכי התלמידים ולתכנים הנלמדים. 

בתמונה מטה ניתן לראות משחק שמבוסס על תמונה שיצרתי במחולל תמונות, ולה הוספתי כיתובים ומיקומים בעזרת תוכנת העיצוב Canva.

יצירת משחק עם קאנבה ומחולל תמונות.

בדוגמה מטה ביקשתי מ-ChatGPT ליצור לי מלל למשחק כרטיסיות עבור שיעורי מתמטיקה, ואז יצרתי את הכרטיסיות עצמן ב-Canva. לא צריך לעבוד קשה ולא צריך להמציא את הגלגל – פשוט משתמשים בטמפלטים של קאנבה. אגב, מזכיר לכם שלמורים יש חבילת Canva להוראה חינמית (לא לשימוש מסחרי).

למידה מבוססת משחק עם AI.

סיכום

למידה מבוססת משחק היא גישה חדשנית ויעילה שמביאה עימה יתרונות רבים, במיוחד בעידן הטכנולוגי שבו אנו חיים. באמצעות שילוב בינה מלאכותית ומשחקים לימודיים, המורים יכולים להעשיר את חוויית הלמידה של התלמידים ולהפוך את הכיתה למקום שבו הלמידה היא הרפתקה מהנה ומשמעותית. הגישה מאפשרת לתלמידים לחקור, לשחק וללמוד תוך כדי שהם חווים את המתמטיקה, ההיסטוריה, או כל נושא אחר באופן אישי ומעורב יותר. למידה מבוססת משחק אינה רק כלי להנאה, אלא דרך להוביל את התלמידים להישגים משמעותיים תוך פיתוח סקרנות, חשיבה יצירתית ומיומנויות פתרון בעיות.

הפוסט פיתוח למידה מבוססת משחק במתמטיקה בעזרת בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מאמר זה הוא הראשון מתוך סדרת מאמרים ומדריכים לשילוב כלי AI בהוראת המתמטיקה עבור מורים למתמטיקה בשיתוף של LetsAI וחברת ספרי המתמטיקה “בני גורן“.

הפעם נתמקד בכלי או היבט אחד מסוים – מתודת “סוגרים שבוע”. בשבועות הקרובים נפרסם מאמרים ומדריכים נוספים שיתמקדו בנושאים אירים – שווה לעקוב! הצטרפו לקבוצת המורים שלנו, בה נעדכן על מאמרים נוספים בסדרה ועל וובינר מיוחד למורים למתמטיקה שיתקיים ב-22.12.24.

סרטון הסבר

רגע לפני שאתם ממשיכים בקריאת המדריך, אני מזמין אתכם לצפות בסרטון המחשת היכולות שהכנתי לכם:

איך בינה מלאכותית מסייעת למורים בכלל ולמורים למתמטיקה בפרט?

אחד היתרונות הבולטים של הבינה המלאכותית בעולם החינוך הוא היכולת להפוך תכנים לימודיים לחוויה אינטראקטיבית. גישה זו מאפשרת לתלמידים להשתתף בלמידה באופן פעיל ומהנה, תוך שילוב חידות, משחקים ותרגילים ויזואליים שמקרבים את החומר הנלמד לעולמם. שימו לב איך AI מסייע למורים למתמטיקה לעשות את מה שהם כבר עושים, אבל קצת יותר טוב:

הצגת חומר לימודי באופן אינטראקטיבי

אחד היתרונות הבולטים של כלי בינה מלאכותית הוא היכולת להציג חומר לימודי בצורה אינטראקטיבית. באמצעות כלים כמו חידות, משחקים ותרגילים ויזואליים, התלמידים משתתפים באופן פעיל בלמידה והופכים לחלק בלתי נפרד מהתהליך. למשל, משחקי מתמטיקה מבוססי AI מאפשרים לתלמידים לפתור בעיות תוך כדי משחק, מה שמוסיף מימד של הנאה ותחרותיות לתרגול השגרתי. חוויות למידה אינטראקטיביות מגבירות את המעורבות ומנגישות את המתמטיקה בצורה ידידותית, תוך הפחתת החשש מתרגילים מורכבים.

משוב מיידי ותמיכה רציפה

משוב מיידי הוא אחד היתרונות המרכזיים של שילוב בינה מלאכותית בלמידה. מערכות למידה חכמות מספקות לתלמידים תגובות בזמן אמת לתשובותיהם, כולל הסברים על טעויות והכוונה לשיפור. לדוגמה, כאשר תלמיד טועה בפתרון בעיה, המערכת מצביעה על השגיאה, מספקת הסבר מפורט ומציעה דרכים לתיקון. משוב זה מעודד את התלמידים ללמוד מטעויותיהם, משפר את תחושת המסוגלות שלהם ומניע אותם להמשיך ולהתקדם. בהמשך המאמר נצרך מדריך מפורט למתודת משוב מיידי ותמיכה רציפה.

יצירת אתגרים מותאמים אישית

כלי בינה מלאכותית מאפשרים התאמה אישית של רמת הקושי בתרגילים, כך שכל תלמיד יכול ללמוד בקצב שלו ולהתמודד עם אתגרים המתאימים לרמתו. לדוגמה, תלמיד שמתקשה בנושא מסוים יקבל תרגילים פשוטים יותר והסברים מפורטים, בעוד שתלמידים מתקדמים יוכלו להתנסות באתגרים מורכבים ולהעמיק את הידע שלהם. התאמה אישית זו מאפשרת לתלמידים לחוות הצלחה, לבנות ביטחון עצמי ולהגביר את המוטיבציה להמשיך בלמידה.

למידה מבוססת משחק

למידה מבוססת משחק היא אחת הדרכים האפקטיביות לשילוב בין אתגר להנאה בלימודי מתמטיקה. היא מצוינת להגברת המוטיבציה! בינה מלאכותית מאפשרת יצירת משחקי מתמטיקה חווייתיים שמזמינים את התלמידים להתמודד עם בעיות בצורה מהנה ולא פורמלית. לדוגמה, מערכת AI יכולה לשלב בעיות מתמטיות בתוך סיפור מרתק, שבו התלמידים מסייעים לדמות להשלים משימה או להתקדם במסלול באמצעות פתרון בעיות מתמטיות. גישה זו מפחיתה חרדה ממתמטיקה ומציגה את הלמידה כפעילות מהנה ומעוררת עניין.

הסברים מותאמים אישית וגישת “לימוד בגובה העיניים”

בינה מלאכותית מציעה יכולת לספק הסברים מותאמים אישית בהתאם לרמת ההבנה של כל תלמיד. כך, תלמידים המתקשים מקבלים הסבר פשוט וברור, בעוד שתלמידים המעוניינים להעמיק ולהרחיב את ידיעותיהם מקבלים הסברים מתקדמים ומורכבים יותר. התאמה זו הופכת את הלמידה לנגישה ומעצימה את תחושת המסוגלות של התלמידים, כשהם מרגישים שמעניקים להם את תשומת הלב הדרושה, ללא תלות במורה בכיתה.

המחשה ויזואלית של פתרונות

כלים מבוססי AI מספקים אפשרויות להמחשה ויזואלית של פתרונות, באמצעות גרפים, תרשימים ואנימציות אינטראקטיביות. המחשות אלו מסייעות לתלמידים להבין את הקשרים בין מושגים מתמטיים שונים ואת התקדמות הפתרון שלב אחר שלב. לדוגמה, בלימוד פונקציות, כלי AI יכול להציג באופן גרפי את השינויים בפונקציה כאשר משנים פרמטרים שונים. המחשה כזו תורמת להבנה מעמיקה יותר ומבהירה נושאים מופשטים בצורה חווייתית וברורה.

יתרונות שילוב בינה מלאכותית בהוראת המתמטיקה

השילוב של בינה מלאכותית בתהליכי הוראה ולמידה יוצר אפשרויות חדשניות במערכת החינוך, ובפרט בתחום המתמטיקה. טכנולוגיה זו מאפשרת למורים להעצים את תלמידיהם ולהעניק להם כלים ללמידה עצמאית, גמישות מרבית, וחיבור לחיי היומיום.

שלושה היבטים מרכזיים שבהם כלי AI משפרים את תהליכי הלמידה הם:

1. פיתוח ביטחון עצמי בלמידה עצמאית.
2. הנגשת הלמידה בכל זמן ובכל מקום.
3. חיבור הלמידה להיבטים מעשיים בחיי היומיום.

כל אחד מהנושאים הללו מוסיף ערך ייחודי התומך בתלמידים ובמורים, ומדגים כיצד AI משנה את הדרך שבה אנו תופסים הוראת מתמטיקה.

1) פיתוח ביטחון עצמי בלמידה עצמאית

אחד האתגרים המרכזיים בהוראת מתמטיקה הוא הקניית ביטחון עצמי לתלמידים. באמצעות כלים מבוססי AI, התלמידים מקבלים תמיכה מיידית וגישה למשאבים המאפשרים להם להתמודד עם שאלות ותרגילים בכוחות עצמם. הצלחות קטנות ומצטברות, שהמערכת מעודדת, משנות את הגישה של התלמידים לנושא ומובילות לבניית ביטחון עצמי ותחושת מסוגלות.

2) הנגשת הלמידה בכל זמן ובכל מקום

כלי בינה מלאכותית מציעים גמישות יוצאת דופן, שהופכת את הלמידה לזמינה בכל שעה ובכל מקום. תלמידים יכולים לתרגל בזמנם החופשי, להתאים את הקצב לצרכיהם האישיים ולקבל משוב מיידי. הגמישות הזו מאפשרת לתלמידים לחוש שליטה על תהליך הלמידה שלהם, ומקנה למורים זמן להתמקד בצרכים אישיים של תלמידיהם במקום במשימות שגרתיות או רפטטיביות.

3) חיבור ללמידה מעשית והקשרים לחיי היומיום

כאשר התלמידים רואים כיצד המתמטיקה משתלבת בחיי היומיום שלהם, היא הופכת מרעיון מופשט לכלי שימושי ומעשי. בעיות מבוססות-מציאות, כגון ניהול תקציב או מדידת שטחים, מקשרות את החומר הנלמד למצבים אמיתיים. כלי AI תורמים לקשר הזה על ידי יצירת תרגילים והתנסויות המדמות מצבים מהחיים, מה שמעצים את המוטיבציה והעניין בלמידה.

שלושת ההיבטים האלו ממחישים את הכוח של בינה מלאכותית ככלי המוביל שינוי מהותי בחוויית הלמידה. הטכנולוגיה לא רק מסייעת לתלמידים להצליח ולהתפתח, אלא גם מקלה על עבודת המורים ומשפרת את איכות ההוראה.

לדוגמה – כך יראה הפרומפט הבסיסי (הוסיפו פרטים בסוגריים כדי להתאים אותו לצרכים שלכם). מוזמנים להעתיק אותו ולהשתמש בו.

אני מבקש/ת ליצור טופס אינטראקטיבי המשלב משוב מיידי עבור תלמידי [כיתה] [בנושא]. הטופס מיועד לתרגול ברמה (קלה/בינונית/מתקדמת). אשמח לשאלות מסוג רב-ברירה (אמריקאיות) כאשר כל שאלה תכלול אפשרויות תשובה. חשוב לי שלכל שאלה יהיה משוב מפורט שיסביר את התשובה הנכונה ויעזור לתלמידים להבין את הטעויות שלהם. התלמידים יקבלו משוב מיידי על כל תשובה ויוכלו לראות את ההסבר המלא. אני מעוניין/ת שהטופס יתמקד במיוחד ב [תת-נושא או מיומנות ספציפית]. חשוב לי שהמשוב יהיה [בשפה] (מעודדת/מקצועית/ידידותית) ומותאם לרמת התלמידים. משך הפעילות המתוכנן הוא [דקות].

דוגמה לפרומפט מלא (עם כל ההתאמות):

אני מבקש/ת ליצור טופס אינטראקטיבי המשלב משוב מיידי עבור תלמידי [ד] [סדר פעולות חשבון]. הטופס מיועד לתרגול ברמה קלה עד מתקדמת. אשמח לשאלות מסוג רב-ברירה (אמריקאיות) כאשר כל שאלה תכלול אפשרויות תשובה. חשוב לי שלכל שאלה יהיה משוב מפורט שיסביר את התשובה הנכונה ויעזור לתלמידים להבין את הטעויות שלהם. התלמידים יקבלו משוב מיידי על כל תשובה ויוכלו לראות את ההסבר המלא. אני מעוניין/ת שהטופס יתמקד במיוחד ב סוגריים, כפל וחילוק. חשוב לי שהמשוב יהיה [עברית] (מעודדת וידידותית) ומותאם לרמת התלמידים. משך הפעילות המתוכנן הוא [20 דקות].

3) אישור הבקשה והעתקה לגוגל פורמס

לאחר שליחת הפרומפט (אישור הבקשה), תקבלו את השאלון המלא עם כל הפרטים. את הטקסט שיצא תצטרכו להעתיק לגוגל פורמס (Google Forms) ליצירת טופס מקוון נגיש לתלמידים.

לאחר מכן צרו קישור לטופס ושתפו אותו דרך מייל, קבוצת וואטסאפ כיתתית או פלטפורמה חינוכית כמו Classroom. ודאו שההגדרות בגוגל פורמס מאפשרות צפייה במשוב המיידי לאחר מילוי השאלות.

תשובה לדוגמה של ChatGPT

פה תוכלו לראות את התשובות שקיבלנו לאחר שהזנו את הפרומפט ל-ChatGPT.

תשובה לדוגמה של Claude (קלוד)

פה תוכלו לראות את התשובות שקיבלנו לאחר שהזנו את הפרומפט לקלוד.

טופס ה”גוגל פורמס” שיצרנו מהתוצאות של ChatGPT ו-Claude

טופס פורמס שנוצר מהדוגמא – לצפייה לחצו כאן.

טיפ: אם אינכם מכירים את אופן השימוש ב-Google Forms ואינכם יודעים כיצד להגדיר את הטופס כבוחן, אין מה לדאוג! תוכלו להיעזר בצ’אט, שידריך אתכם צעד אחר צעד – החל מיצירת הטופס ועד להגדרת השאלות, התשובות והמשוב המיידי. התהליך פשוט, יעיל ומהיר, כך שתוכלו להפיק את המיטב מהכלים הזמינים.

בזכות ה-AI: התייעלות, הגברת פרודוקטיביות ולמידה איכותית יותר! 

בינה מלאכותית פותחת דלתות לאפשרויות חדשות ומלהיבות בהוראת המתמטיקה, שהופכות את תהליך הלמידה לחוויה חיובית, מעניינת ומאתגרת. השימוש בכלי AI מגביר את מעורבות התלמידים, מפתח את תחושת המסוגלות שלהם, ומעורר בהם רצון להמשיך ולהתקדם בלמידה. באמצעות התאמה אישית של תרגילים, משוב מיידי, המחשה ויזואלית ולמידה מבוססת משחקים, ניתן להפוך את המתמטיקה לנגישה ומהנה עבור כל תלמיד. בכך, המקצוע מקבל משמעות חדשה ככלי מעורר השראה, שמשפיע לא רק על חוויית הלמידה בכיתה אלא גם על חייהם של התלמידים ביומיום.

הפוסט איך “סוגרים שבוע” עם AI בהוראת המתמטיקה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מחוון תשובות וניקוד למבחנים: האם אפשר לעשות את זה חכם יותר?

אחת המשימות הקבועות של כל מורה היא לבדוק מבחנים ולבנות מחוון מדויק, שמתאר איך לחלק את הניקוד לכל שלב בפתרון. זה לא סתם רשימת תשובות – זה כלי שמאפשר למורה לראות את התהליך שכל תלמיד עובר בפתרון השאלה. בעזרת AI, התהליך הזה נעשה חכם יותר. לא צריך לסמוך רק על הבנה אישית – AI פותרת את המבחן ובונה מחוון שמתחשב בכל הדרכים האפשריות לפתור את השאלה. כך, כל תלמיד יכול לקבל את הניקוד ההוגן שמגיע לו, בין אם בחר בדרך אחת לפתרון או בדרך אחרת.

הצטרפו לקורס שימושים מתקדמים עם AI למורים

היתרונות ש-AI  מביאה למחוון

AI  לא רק מקלה על חיי המורה, אלא גם משפרת את תהליך ההערכה. הנה כמה יתרונות בולטים:

• יעילות: AI חוסכת זמן רב – במקום לשבת שעות על תכנון המחוון, המערכת בונה אותו תוך זמן קצר.
• דיוק ועקביות: המערכת מתייחסת לכל שאלה באופן אחיד ומציעה פתרונות לכל האפשרויות שהתלמידים עשויים לבחור בהן, מה שמבטיח שההערכה תהיה הוגנת ומדויקת.
• שקיפות מול התלמידים: כל תלמיד יכול לראות בדיוק איך הניקוד מחולק ואיך מוערך כל שלב בפתרון.
• התאמה אישית: קל לעדכן את המחוון ולהתאים אותו לרמות שונות או לצרכים שונים של מורים וכיתות.

איך זה עובד?

הפעולה פשוטה: מעלים את המבחן למערכת מבוססת AI. המערכת פותרת את השאלות, ולאחר מכן יוצרת מחוון מפורט שמחלק את הנקודות לפי שלבי הפתרון ורמת הקושי של כל שלב. בנוסף, המערכת מספקת הנחיות כיצד להתייחס לטעויות נפוצות. למשל, אם תלמיד טועה בחישוב פשוט אבל הפתרון הבסיסי נכון, המערכת תציין איך להוריד רק חלק מהנקודות, מבלי לפגוע בהערכת התהליך הכולל.

דוגמה לשימוש ב-AI ליצירת מחוון: פתרון משוואות ריבועיות

דוגמא משוואה ריבועית- מחוון

יתרונות המחוון

1. מגוון דרכי פתרון: השאלה מאפשרת בחירה בין שתי דרכי פתרון עיקריות – פירוק לגורמים או שימוש בנוסחת השורשים. המחוון מתייחס לכל דרך ומעניק את הניקוד המלא בהתאם לביצוע.
2. ניקוד לכל שלב: חלוקת הניקוד לשלביו מאפשרת להעריך את כל התהליך, לא רק את התשובה הסופית.
3. התחשבות בטעויות נפוצות: המחוון מתייחס לטעויות נפוצות ומעניק ניקוד חלקי בהתאם למידת ההבנה של התלמיד.
4. גמישות והתאמה אישית: ניתן להתאים את המחוון לפי רמת השאלה ודרישות המורה, כך שיהיה מותאם לצרכים של כל כיתה.

אז למה אתם מחכים?

השימוש ב-AI לא רק משדרג את ההוראה וההערכה, הוא גם מקל על חייכם כמורים ומספק לתלמידים חוויית למידה משמעותית יותר. AI עוזרת לכם לבדוק את המבחנים בצורה מדויקת, שקופה והוגנת, והוא יותר פשוט משחשבתם.

הפוסט פתרונות קלים: מחוון מתמטי מדויק וקל להבנה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

למה בכלל פודקאסטים בחינוך?

תחשבו על זה ככה – כמה פעמים קרה לכם שהתלמידים פשוט בהו בחלל כשניסיתם להסביר משהו? עם פודקאסטים, זה יכול להשתנות. הנה למה:

1. גמישות: התלמידים יכולים להקשיב מתי ואיפה שבא להם. בדרך לבית הספר? בזמן ריצה? למה לא!
2. פיתוח הקשבה: במקום לקרוא עוד טקסט משעמם, הם מקשיבים. וככה, בלי לשים לב, הם משפרים את יכולת ההקשבה שלהם.
3. מגוון: אפשר להביא מומחים, לשלב מוזיקה, אפקטים קוליים – הכל כדי להפוך את הלמידה למעניינת יותר.
4. יצירתיות: כשהתלמידים מכינים פודקאסט בעצמם? זה פשוט מדהים. הם חוקרים, כותבים, מקליטים – ולומדים המון בדרך.

בואו ניקח דוגמה מעשית שממחישה איך אפשר לשלב פודקאסטים בכיתה. נניח שאתם מלמדים היסטוריה ומגיעים לנושא מלחמת העולם השנייה. במקום להסתמך רק על הספר, אתם יכולים ליצור סדרת פודקאסטים קצרים. למשל, פודקאסט אחד שנקרא “קולות מהעבר”, שבו אתם או התלמידים מקליטים קטעים קצרים של “עדויות” מדומות של אנשים שחוו את המלחמה מנקודות מבט שונות – חייל בחזית, אזרח בעיר מופצצת, או ילד במקלט.

הצטרפו לקורס שימושים מתקדמים עם AI למורים

איך בינה מלאכותית נכנסת לתמונה?

עכשיו, אתם בטח חושבים – “נשמע מעולה, אבל אין לי זמן להכין פודקאסטים”. וזה בדיוק איפה שה-AI נכנס לתמונה. הנה כמה דרכים שבהן AI יכול לעזור:

1. רעיונות לתוכן: נגיד שאתם רוצים להכין פודקאסט על ההיסטוריה של המחשבים. תזינו את הנושא ל-AI, והוא יציע לכם רשימה של נושאים מעניינים – מהמחשב הראשון ועד לסמארטפונים של היום.
2. כתיבת תסריטים: AI יכול לעזור לכם לכתוב את הטקסט הבסיסי. אתם רק צריכים לערוך ולהוסיף את הטאצ’ האישי שלכם.
3. עריכת קול: יש תוכנות AI שיכולות לנקות רעשי רקע, לאזן את הווליום, ואפילו להוסיף מוזיקת רקע מתאימה.
4. תמלול: במקום לשבת שעות ולתמלל את הפודקאסט, AI יכול לעשות את זה בשבילכם בדקות.
5. הצעות לשאלות: אם אתם מתכננים לעשות ראיון בפודקאסט, AI יכול להציע שאלות מעניינות שיגרמו למרואיין לדבר.

בואו ניקח דוגמה אחרת. נניח שאתם רוצים להכין פודקאסט על שינויי אקלים. אתם יכולים להשתמש ב-AI כדי:

• לחפש עובדות ונתונים עדכניים על התחממות גלובלית
• ליצור תסריט בסיסי שמסביר את התופעה בצורה פשוטה
• להציע רעיונות לאפקטים קוליים שידגימו תופעות מזג אוויר קיצוניות
• לנתח את הטקסט ולהציע שאלות מעניינות לדיון בכיתה אחרי ההאזנה לפודקאסט

איך משלבים את זה בכיתה?

אז יש לכם פודקאסט מדהים, מה עכשיו? הנה כמה רעיונות:

1. פתיחת שיעור: במקום להתחיל עם “פתחו ספרים בעמוד 53”, התחילו עם פודקאסט קצר וקליט. זה יעורר עניין ויכין את התלמידים לנושא.
2. שיעורי בית אחרים: במקום לתת דפי עבודה, תנו לתלמידים להקשיב לפודקאסט ולכתוב תגובה או להכין שאלות.
3. פרויקטים: תנו לתלמידים משימה להכין פודקאסט משלהם. הם יצטרכו לחקור, לכתוב, להקליט – זו למידה פעילה במיטבה!
4. דיונים בכיתה: השמיעו קטע מפודקאסט ואז פתחו דיון. זה יכול להיות מעולה לנושאים מורכבים או שנויים במחלוקת.
5. למידה מותאמת אישית: תלמידים שמתקשים יכולים להקשיב שוב ושוב. תלמידים מתקדמים יכולים לקבל פודקאסטים נוספים להעמקה.

הנה דוגמה נוספת: בשיעור אזרחות, אתם יכולים להשמיע קטע מפודקאסט על מערכת הבחירות. אחר כך, חלקו את הכיתה לקבוצות ותנו לכל קבוצה להכין פודקאסט קצר על מפלגה אחרת. בסוף, עשו “פסטיבל פודקאסטים” כיתתי שבו כל קבוצה משמיעה את היצירה שלה.

למה זה טוב לתלמידים?

בואו נחשוב רגע על התלמידים שלנו. הם גדלים בעולם דיגיטלי, נכון? אז למה שלא ננצל את זה? הנה כמה דברים שהתלמידים מרוויחים:

1. מיומנויות תקשורת: כשהם מכינים פודקאסט, הם לומדים איך להעביר מסר בצורה ברורה ומעניינת.
2. אוריינות דיגיטלית: הם לומדים להשתמש בכלים דיגיטליים, מה שיעזור להם בעתיד.
3. עבודת צוות: הכנת פודקאסט היא לרוב עבודה קבוצתית, וזה מפתח כישורים חברתיים.
4. ביטחון עצמי: כשהם שומעים את הקול שלהם בפודקאסט מוגמר, זה יכול לתת להם המון ביטחון.
5. למידה עמוקה: כשאתה צריך ללמד משהו (בפודקאסט), אתה באמת מבין אותו לעומק.

תארו לעצמכם תלמידה ביישנית שתמיד פחדה לדבר מול הכיתה. פתאום, כשהיא מקליטה פודקאסט, היא מגלה שיש לה קול נהדר ויכולת להסביר דברים. זה יכול לשנות לה את כל החוויה בבית הספר!

פודקאסטים ובינה מלאכותית הם לא סתם עוד צעצועים טכנולוגיים. הם כלים שיכולים לשנות את איך שאנחנו מלמדים ואיך שהתלמידים לומדים. הם מאפשרים למידה גמישה, מעניינת ומותאמת אישית. הם עוזרים לתלמידים לפתח מיומנויות חשובות לעולם המודרני.

כן, זה דורש קצת עבודה בהתחלה. אבל עם עזרה של AI והרבה יצירתיות, אפשר להפוך כל שיעור לחוויה מרתקת. אז למה אתם מחכים? כי מי יודע, אולי הפודקאסט הבא שלכם יהיה הדבר הבא!

זכרו – העולם משתנה, והחינוך צריך להשתנות איתו. עם פודקאסטים ו-AI, אתם לא רק מלמדים – אתם מכינים את התלמידים שלכם לעתיד. וזה, חברים, שווה כל מאמץ.

הפוסט הוראה בגל החדש: איך פודקאסטים ובינה מעצבים מחדש את קול המורה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

במקום לבזבז זמן על קריאת כל המסמכים בעצמכם, NotebookLM עושה את העבודה הכבדה בשבילכם – מסכם, מציע שאלות, ומציג את המידע בצורה ברורה וממוקדת. הכלי הזה לא רק עוזר לכם לחסוך זמן, אלא גם מאפשר לכם להתרכז במה שחשוב באמת – להבין את התוכן ולהפיק ממנו את המיטב. והכי חשוב, כל זה קורה תוך שמירה על הפרטיות שלכם. NotebookLM זמין לכם כבר עכשיו בגרסת בטא חינמית, והוא כאן כדי להפוך את המחקר שלכם לאפקטיבי וממוקד יותר מאי פעם.

העלאת מקורות

העלאת מסמך Google Doc או מצגת Google Slide:

1. בחר מחברת קיימת או לחץ על מחברת חדשה ותן לה שם.
2. באזור המקורות בצד השמאלי של המסך, לחץ על “הוסף מקור” או על סמל ה”פלוס”.
3. בחר באפשרות “Drive”.
4. בחר את הקבצים של Google Docs או Slides שברצונך להעלות. תוכל להעלות יותר מקובץ אחד בו זמנית.
5. לחץ על “הכנס”.

העלאת קובץ PDF או טקסט:

1. באזור המקורות בצד השמאלי של המסך, לחץ על “הוסף מקור” או על סמל ה”פלוס”.
2. בחר באפשרות “PDF או קובץ טקסט”.
3. בחר את קבצי ה-PDF או הטקסט שברצונך להעלות.
4. לחץ על “פתח”.

יצירת מקור מטקסט שהועתק:

1. באזור המקורות בצד השמאלי של המסך, לחץ על “הוסף מקור” או על סמל ה”פלוס”.
2. בחר באפשרות “טקסט שהועתק”.
3. הוסף כותרת למקור. לא תוכל ליצור את המקור ללא כותרת.
4. הדבק את הטקסט בתיבת הטקסט.
5. לחץ על “הכנס”.

יצירת מקור מכתובת URL של אתר אינטרנט:

1. באזור המקורות בצד השמאלי של המסך, לחץ על “הוסף מקור” או על סמל ה”פלוס”.
2. בחר באפשרות “כתובת URL של אתר אינטרנט”.
3. הדבק את כתובת ה-URL של הדף שברצונך להוסיף כמקור.
4. לחץ על “הכנס”.

הנחיות שימוש במחברת

דרך מצוינת להתחיל לחקור את NotebookLM לאחר שהעלית אוסף מקורות היא באמצעות המדריך של NotebookLM, שאותו ניתן להפעיל בצד ימין של תיבת הצ’אט. המדריך ייצור באופן אוטומטי סיכום של המקורות שלך ויציע שלוש שאלות ברמה גבוהה שתוכל לשאול כדי לחקור את החומר. בנוסף, ניתן ליצור מדריכים מפורטים יותר שיתנו לך סקירה על החומר במגוון פורמטים: תוכן עניינים, מסמך תדרוך, ציר זמן, שאלות ותשובות, ומדריך לימוד.

שאילת שאלות

תוכל לתקשר עם המקורות שלך באמצעות כתיבת שאלות או הנחיות בתיבת הצ’אט ולחיצה על החץ או הקשה על מקש האנטר כדי לשלוח את השאלה שלך. דברים לנסות:

1. שאל את NotebookLM כל שאלה על המידע במקורות שלך, והוא יגיב בתשובה מהמסמכים שהעלית עם ציטוטים מהמקום בו התבסס על המידע כדי ליצור את התשובה. לחיצה על ציטוט תעביר אותך ישירות למקור.
   • דוגמה: העלה רשימות מפגישה ושאל “סכם את כל הדיון על תקציבי השיווק של 2024”.
   • דוגמה נוספת: העלה מאמר מדעי על נוירולוגיה ובקש מ-NotebookLM “ליצור מילון מונחים של מונחים חשובים הקשורים לדופמין”.
   • או: העלה קבוצה של הערות על דמות היסטורית ושאל “מה היו התרומות של גרייס הופר למדעי המחשב?”
2. NotebookLM אינו מוגבל רק לשאלות עובדתיות. תוכל גם להשתמש בו בצורה יצירתית יותר.
   • לדוגמה: העלה טיוטה של סיפור קצר ובקש ממנו “להציע רעיונות לדמות חדשה שאוכל להוסיף לנרטיב”.
   • או: העלה תכנית עסקית ובקש מ-NotebookLM “להציע שלושה מאפיינים חדשים למוצר”.
   • או: העלה טיוטה של פוסט לבלוג ושאל “מהן שלוש כותרות/כותרות משנה לפוסט זה?”

בזמן שאילת שאלות, תוכל לשלוט באילו מקורות להשתמש ליצירת התשובה. באזור המקורות, סמן את התיבה עבור המקורות שברצונך לכלול.

שימוש בהערות

יצירת הערה חדשה:

ישנן מספר דרכים ליצור הערות חדשות ב-NotebookLM:

• שמור תגובה כהערה – אם קיבלת תגובה שאתה אוהב, לחץ על הסיכה בתיבת התגובה כדי לשמור אותה כהערה. הערות שנוצרו מתגובות שנשמרו אינן ניתנות לעריכה לאחר יצירתן.
• השתמש בהערות קיימות כדי ליצור הערה חדשה. בחר הערות ובחר אחת מהפעולות המוצעות כדי ליצור הערה חדשה המבוססת על התוכן שלהן, כמו למשל “יצירת מדריך לימוד”.
• כתוב הערה חדשה – בפינה הימנית העליונה של אזור ההערות, לחץ על “הוסף הערה”. תוכל לכתוב או להדביק טקסט בהערה זו.

טיפים שימושיים

• התרכז במיקוד: הממשק של NotebookLM מעוצב כך שיהיה קל להתמקד במרכיבים שונים בהתאם לצרכים שלך. בחר מקור אחד, וכל התשובות שתקבל יהיו מבוססות על מידע מהמקור הזה בלבד. בחר הערות והפעולות המוצעות – כמו “יצירת מתווה” – יהיו מבוססות אך ורק על התוכן של ההערות האלה.
• איסוף ויצירה: NotebookLM מעוצב כדי להקל עליך לחקור שאלות, מסמכים או רעיונות בשיתוף עם ה-AI, לשמור את הממצאים המעניינים תוך כדי עבודה. רק הצמד כל מה שמעניין אותך ללוח ההערות; לאחר שצברת אוסף שימושי של הערות, בחר את כולן והשתמש בפעולות המוצעות כדי להפוך אותן לפורמט מובנה, כמו מתווה או מדריך לימוד.
• ציטוטים הם גם תשובות: כל פעם ש-NotebookLM עונה על שאלה על בסיס המקורות שלך, הוא מראה לך את הקטעים הרלוונטיים ביותר מהמקורות שלך כציטוטים. בהרבה מקרים, הציטוטים המקוריים האלה הם יותר חשובים מהסיכום של ה-AI.
• אל תגביל את עצמך לטקסט: NotebookLM תומך עכשיו בתמונות במצגות ובמסמכים, כך שתוכל לשאול שאלות על מידע ויזואלי בתמונות, גרפים, דיאגרמות, ועוד.
• NotebookLM אינו מחשבון: NotebookLM יכול לדווח מספרים הכלולים במקורות שלך בצורה מדויקת, אך הוא יהיה בלתי צפוי אם תבקש ממנו לבצע חישובים מתמטיים.

פעילויות עיקריות ב-NotebookLM

• שימוש במקורות: ברירת המחדל כאשר אתה מעלה אוסף של מקורות ל-NotebookLM היא שה-AI יתמקד בכולם. זה אומר שכאשר תשאל שאלה בתיבת הצ’אט, NotebookLM ישתמש בכל המקורות הקיימים במחברת הנוכחית כדי לענות על השאלה שלך.
• קריאה: תוכל להשתמש ב-NotebookLM כדי לשפר את ההבנה והזכירה שלך כאשר אתה קורא.
• הערות: ישנם שני סוגי הערות ב-NotebookLM: תגובות שנשמרו והערות שכתבת בעצמך.
• איסוף ויצירה: כאשר אתה מסמן הערות, NotebookLM יציע פעולות שניתן לבצע על התוכן שנבחר.
• כתיבה: NotebookLM מספק לך כלים שיכולים לעזור לך גם בסגנון וגם בתוכן של הכתיבה שלך.

הגדרות והגבלות

• מקורות: כל מקור חייב להיות עם פחות מ-500,000 מילים.
• מחברות: כל מחברת יכולה להכיל עד 50 מקורות ו-1,000 הערות.

פרטיות

המידע האישי שלך לא משמש לאימון NotebookLM, כך שכל מידע פרטי או רגיש שיש לך במקורות יישאר פרטי, אלא אם תבחר לשתף אותו עם שותפים.

יתרונות השימוש ב-NotebookLM בחינוך:

יעילות בסיכום חומרים:
NotebookLM מאפשר למורים לסכם במהירות ובדייקנות חומרי לימוד מורכבים, מה שמפנה להם זמן רב יותר להתמקד בהוראה עצמה. הכלי יכול להפיק סיכומים קצרים וברורים שמקלים על התלמידים להבין נושאים מסובכים במהירות. הסיכומים הללו יכולים לשמש כבסיס לשיעורים, למבחנים או כחומר עזר לתלמידים, ובכך לשפר את תהליך הלמידה כולו.

התאמה אישית:
אחד מהיתרונות המרכזיים של NotebookLM הוא היכולת שלו להתאים את החומרים לרמות שונות של תלמידים. מורים יכולים להשתמש בכלי כדי ליצור גרסאות מותאמות אישית של חומרי הלימוד בהתאם לצרכים של כל תלמיד, כך שתלמידים ברמות שונות יקבלו את ההדרכה המתאימה להם. זה יכול להיעשות באמצעות התאמת רמת הקושי של השאלות, הסברים מפורטים יותר או פחות, ובחירת הנושאים המתאימים לכל קבוצת תלמידים.

עידוד מחקר עצמאי:
NotebookLM מעודד תלמידים לחקור נושאים באופן עצמאי ומעמיק על ידי כך שהוא מאפשר להם לשאול שאלות על החומר הלימודי ולקבל תשובות מפורטות ומדויקות. הכלי מסייע לתלמידים למצוא את הקשרים בין החומרים השונים שהם חוקרים, להבין את הנושאים באופן רחב ועמוק יותר, ולפתח מיומנויות מחקר עצמאיות שיתרמו להם בהמשך דרכם האקדמית.

שיפור הבנת החומר:
באמצעות יצירת שאלות ותשובות מותאמות אישית, NotebookLM עוזר לתלמידים לשפר את הבנתם בחומר הלימודי. הכלי מזהה נקודות קשות במידע ומציע הסברים מפורטים ושאלות חיזוק שמאפשרות לתלמידים להתמודד טוב יותר עם האתגרים בלמידה. זהו כלי עזר רב ערך בתהליך ההכנה למבחנים או בלמידה למטרות חקר עצמי.

יצירתיות בהוראה:
NotebookLM מסייע למורים לפתח תוכן חדש ומעניין שיעורר את סקרנותם של התלמידים ויגרום להם להתרכז ולהתעניין בלמידה. הכלי יכול להציע רעיונות לפעילויות כיתה, ליצור תרחישי למידה חדשים, או לעזור בהפקת חומרים שיאתגרו את התלמידים לחשוב מחוץ לקופסה. בכך, הוא מסייע למורים לשמור על דינמיות וגיוון בתכני ההוראה.

ניתוח ויזואלי:
אחד מהיתרונות הבולטים של NotebookLM הוא היכולת לנתח ולהסביר תרשימים וגרפים בחומרי הלימוד. הכלי יכול לסייע לתלמידים להבין נתונים חזותיים, כמו גרפים, דיאגרמות ותמונות, על ידי הסברים מפורטים המפשטים את המידע המוצג. זהו יתרון משמעותי במיוחד בלימודי מדעים, מתמטיקה וכלכלה, שם החומרים הוויזואליים הם חלק מהותי מהלמידה.

עזרה בכתיבת עבודות:
NotebookLM מהווה כלי עזר חשוב לתלמידים בכתיבת עבודות אקדמיות. הכלי מסייע בארגון מקורות המידע, יצירת מתווים לעבודות, ומתן ציטוטים מדויקים ממקורות שונים. הוא מסייע לתלמידים לשמור על רצף מחשבתי ברור ומובנה בעבודה, ובכך לשפר את איכות העבודות שהם מגישים. מעבר לכך, NotebookLM יכול להציע תובנות חדשות ולהעשיר את התוכן של העבודה על בסיס החומרים שהוזנו אליו.

לסיכום, NotebookLM של גוגל מציע פתרון חדשני ויעיל לכל מי שמחפש לשדרג את תהליכי הלמידה וההוראה. הכלי מתמקד בשיפור רישום הערות, ניתוח מסמכים, והבנה מעמיקה של חומרים לימודיים בצורה אינטואיטיבית ואישית. עם היכולת לסכם במהירות חומרים מורכבים, להציע שאלות ותשובות מותאמות אישית, ולספק תמיכה בלמידה עצמאית ובמחקר, NotebookLM מהווה כלי חיוני הן לתלמידים והן למורים. השימוש ב-NotebookLM יכול להוביל לשיפור משמעותי באיכות ההוראה והלמידה, להקל על ארגון וניהול המידע, ולתמוך ביצירתיות ובחדשנות בכיתה. זהו כלי שמשלב טכנולוגיה מתקדמת עם גישה מותאמת אישית, ומציע יתרונות רבים שיכולים להפוך את תהליכי הלמידה ליעילים ומעמיקים יותר. מומלץ להתחיל להשתמש בו כדי להפיק את המירב מהתהליכים החינוכיים היומיומיים.

הפוסט המדריך המלא ל-NotebookLM: מהפכת המחברת הדיגיטלית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

יצירת שיר בעזרת מודל שפה

שימוש במודלי שפה לכתיבת שירים הוא דרך חדשנית לרתק את התלמידים לנושאי הלימוד. המודל יכול ליצור טקסטים בחריזה על מידע מדויק, שמוסיפים עניין לחומר הנלמד. 

דוגמה לכך היא שיר ש’כתבתי’ על תכונות המקבילית:

שיר המקבילית

מַקְבִּילִית היא מרובע,

שְׁתֵּי צְלָעוֹת מַקְבִּילוֹת וְשָׁווֹת בְּאוֹרֵךְ,

זָוִיּוֹת אחת מול השנייה, יִהְיוּ שָׁווֹת.

אַלְכְּסוֹנִים חוֹצִים, בְּמֶרְכָּז נִפְגָּשִׁים.

השיר מסביר בפשטות את תכונות המקבילית: צלעות נגדיות מקבילות ושוות באורך, זוויות נגדיות שוות, והאלכסונים חוצים זה את זה במרכז.

A parallel song

הלחנת שיר בעזרת מחולל מוזיקה

לאחר כתיבת המילים אפשר להלחין את השיר באמצעות מחולל מוזיקה, כלי AI המפיק מנגינות מותאמות. המורה יכול לבחור במנגינה, בסגנון ובמקצב שילוו את המילים. תהליך ‘ההלחנה’ מעצים את השיר ומעניק לו אופי מוזיקלי שמאפשר לתלמידים לזכור אותו.

שיר המקבילית דוגמא 1

שיר המקבילית דוגמא 2

שילוב בשיעור: דרכי ביצוע

ישנן מספר אפשרויות לשילוב שיר בשיעור בעזרת כלים של AI:

1. המורה ככותב ומלחין: המורה יכול לכתוב ולהלחין את השיר ולהציגו לתלמידים ככלי להמחשת החומר. השיר הוא דרך חווייתית ללמוד ולהבין את הנושא הנלמד.
2. התלמידים כמבצעים: התלמידים יכולים להלחין את השיר שכתב המורה באמצעות מחולל מוזיקה. פעילות זו מעודדת יצירתיות ומעורבות ומחזקת את ההבנה של החומר.
3. התלמידים ככותבים ומלחינים: התלמידים יכולים להתחיל מהתחלה, לכתוב שיר על נושא הנלמד ולהלחין אותו במחולל המוזיקה. אפשר לערוך תחרות בין השירים הטובים ביותר, וזה יכול להגביר את המוטיבציה ואת המעורבות של התלמידים.

שילוב בינה מלאכותית ביצירת שירים הוא דרך חדשנית ומרתקת להעצמה של חוויית הלמידה. כתיבת שירים באמצעות מודל שפה והלחנתם בעזרת מחולל מוזיקה מאפשרים להעשיר את השיעור ולהעצים את חוויית השיער בדרכים מגוונות. בין שהמורה הוא זה שיוצר את השיר, ובין שהתלמידים מעורבים בתהליך היצירה, הכלים הללו מעוררים עניין ועוזרים לזכור את החומר הנלמד.

רוצים ללמוד איך לשלב בינה מלאכותית בהוראה?

הירשמו לקורס המקיף והמתקדם שלנו בתחום בינה מלאכותית בחינוך, קורס המיועד למורים ולמחנכים שרוצים להעמיק את הידע ולשלב טכנולוגיות חדשניות בתהליכי הלמידה. הצטרפו לאלפי המורים שכבר נהנו מהסדנאות והקורסים שלנו ושילבו בהצלחה את הידע במערכות הלמידה שלהם. לפרטים ולהרשמה באתר.

הפוסט בינה מוזיקלית: כתיבת שירים והלחנתם בכיתה בעזרת AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

1. סיכונים של פרטיות ואבטחת מידע

מערכות בינה מלאכותית מתקדמות לעתים קרובות דורשות גישה לכמויות עצומות של נתונים על מנת להיות מאומנות כראוי. נתונים אלה כוללים לא רק טקסטים וחומרי לימוד כלליים, אלא גם נתונים אישיים וביוגרפיים על התלמידים, צוות ההוראה והקהילה הלומדת. כמויות המידע האישי הנדרשות גדלות ככל שהבינה המלאכותית נהיית מתוחכמת יותר במטרה להתאים את עצמה לצרכיהם הספציפיים של המשתמשים.

חשיפה של מידע זה לכלי בינה מלאכותית מעלה חששות משמעותיים לגבי פרטיות המידע ואבטחתו. התיעוד של נתונים רגישים כגון מידע אישי, דמוגרפי, רפואי וכלכלי של תלמידים ומשפחותיהם בידי צד שלישי, יוצר סיכון לדליפות מידע, גנבות זהות ופגיעות פרטיות נוספות. פרטי מידע כאלה עלולים להיות מנוצלים לרעה למטרות כגון פרופיילינג, מעקב ופשעי מידע.

בנוסף, המאגרים העצומים של נתוני אישיים עלולים להיות יעד לפריצות ותקיפות סייבר על ידי גורמים עבריינים שרוצים לגנוב או לחטוף את המידע הרגיש הזה למטרות זדוניות כמו סחיטה, הונאות ופשעי מחשב נוספים. גם בהנחה שספקי הבינה המלאכותית עצמם הם ישויות אמינות, קיימים תמיד סיכונים כאשר מידע כה רגיש וחשוף לדליפה או גניבה.

Risks of privacy and information security

לכן, השימוש בכלי בינה מלאכותית בכיתה דורש מחויבות גבוהה ביותר להגנה על פרטיות והגנת המידע של כל הצדדים המעורבים. יש לנקוט משנה זהירות בעת חשיפת מידע רגיש למערכות אלה ולוודא קיומם של אמצעי אבטחה מתקדמים, תקנים גבוהים של אבטחת מידע והיערכות מלאה כנגד גניבות או דליפות מידע.

מספר הצעות מעשיות למערכת החינוך כיצד להתמודד עם האתגרים הקשורים לפרטיות ואבטחת מידע בעת שימוש במערכות בינה מלאכותית:

• הכשרה ומודעות: על מערכת החינוך להבטיח שכל צוות ההוראה והתלמידים מודעים לחשיבות הגנת המידע ולנהלים המתאימים. יש להקנות הכשרה בנושאי פרטיות ואבטחת מידע. יש להימנע ממסירה של מידע רגיש או אישי מזהה למערכות AI, אלא אם כן זה נדרש ויש אבטחה מתאימה.
• מדיניות ברורה: יש לפתח וליישם מדיניות ברורה בבית הספר לשימוש במערכות בינה מלאכותית, כולל כללים לאיסוף, שימור ושיתוף מידע אישי.
• הגבלת גישה: יש להגביל את הגישה למידע הרגיש לאנשים המורשים בלבד ולוודא שכל שימוש בנתונים מאובטח ונעשה למטרות חינוכיות בלבד.
• בדיקות ותקנים: יש לבדוק ולהעריך את אבטחת המידע של הכלים הדיגיטליים הנמצאים בשימוש, ולוודא שהם עומדים בתקני האבטחה של משרד החינוך.
• חינוך לפרטיות: ללמד את תלמידים על חשיבות הפרטיות ועל דרכים לשמור עליה בסביבה דיגיטלית, על מנת לחזק את ההבנה והמודעות לנושא.
• בדיקת הסכמה: לפני שימוש בנתונים אישיים של תלמידים, יש לוודא שקיבלו הסכמה מהתלמידים ומההורים, ושהם מבינים לאילו מטרות הנתונים ישמשו.

2. הטיה ושוויון

אחד האתגרים המרכזיים בפיתוח ויישום של מערכות בינה מלאכותית היא הסכנה הטמונה של החדרת דעות קדומות והטיות לא רצויות אל תוך התפוקות והתהליכים של המערכת. מאחר שמערכות אלה לומדות ומאומנות על נתונים קיימים, קיים סיכון ממשי שכל הטיות או חוסרי שוויון הקיימים בנתונים עצמם יוטמעו בתוך המערכת ויבואו לידי ביטוי בהחלטותיה ובתוצריה.  

במקרה של יישומי בינה מלאכותית בחינוך, זוהי בעיה חמורה ביותר. אם מערכות אלה מפתחות העדפות או דעות קדומות כלפי תלמידים מרקע מסוים, מגזע או מין מסוימים – התוצאה עלולה להיות קבלת החלטות מפלות, המשפיעות על הזדמנויות חינוכיות וקידום אקדמי של תלמידים אלה. 

באופן כללי, הסכנה הגלומה היא של הידרדרות ואי-שוויון במערכת החינוך, מצב שבו קבוצות מסוימות נהנות מיתרון בלתי הוגן בעוד אחרות סובלות מקיפוח והזדמנויות מצומצמות על בסיס דעות קדומות וגזענות סיסטמית. זוהי תרחיש קטסטרופלי המנוגד לחלוטין לערכי השוויון והצדק החברתי שמערכות חינוך אמורות לקדם.

bias and equality

לפיכך, יש להקפיד על שקיפות מרבית מצד ספקי הבינה המלאכותית לגבי אופן איסוף והכשרת הנתונים. כמו כן, נדרשים מנגנוני ביקורת ובחינה תקופתית יסודיים של המערכות לזיהוי הטיות והפליה לא רצויה, ותהליך של ויסות ושיפור מתמיד להסרת גורמים אלה. במקביל, חינוך הציבור והגברת המודעות לבעיה זו הם חיוניים כדי ליצור לחץ ציבורי ראוי.  רק על ידי טיפול נחוש ומקיף בבעיית ההטיות ניתן יהיה להפיק את מלוא התועלת מכלי הבינה המלאכותית תוך שמירה על סביבת לימודים הוגנת ושוויונית לכלל התלמידים.

מספר הצעות מעשיות למערכת החינוך כיצד להתמודד עם האתגרים הקשורים להטיה ושיוויון בעת שימוש במערכות בינה מלאכותית:

• איסוף נתונים רחב ומגוון: יש לודא שהנתונים שעליהם המערכת מאומנת מייצגים מגוון רחב של אוכלוסיות ורקעים, כדי למנוע הטיות עקב עיוותים בנתונים.
• הכשרה רחבה למורים: יש להכשיר מורים להבין איך לעבוד עם מערכות בינה מלאכותית ולהיות מודעים לפוטנציאל להטיות, כדי שיוכלו לזהות ולתקן בעיות שעלולות להתעורר.
• פיתוח מדיניות: יש לפתח מדיניות ברורה בנושא הטיות ושוויון בשימוש במערכות בינה מלאכותית.
• הגברת המודעות: יש להגביר את המודעות בקרב תלמידים, מורים והציבור לבעיית ההטיות בבינה מלאכותית ולחשיבות השוויון והצדק בחינוך.

3. התבססות יתר על טכנולוגיה

אחד החששות המרכזיים בשילוב כלי בינה מלאכותית בחינוך הוא הסכנה של התבססות יתר עליהם, על חשבון פיתוח מיומנויות חשיבה עצמאיות אצל התלמידים. קיים חשש ממשי שהנגישות הגוברת לתשובות “מוכנות” ממקורות טכנולוגיים יובילו להתרגלות של התלמידים לקבל ידע ותשובות כ”נתון”, מבלי להבין את התהליכים העומדים מאחוריהם.

מיומנויות חיוניות כמו חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות, למידה עצמאית וסקרנות אינטלקטואלית עלולות להיפגע כתוצאה מכך. במקום להתאמץ ולחקור בעצמם, התלמידים עלולים להסתמך על כלי ה-AI להסביר ולפתור עבורם, מצב שעלול לטפח פסיביות, חוסר יוזמה ותלות מוגזמת בטכנולוגיה.

בנוסף, סמיכות יתר על כלי בינה מלאכותית עלולה לפגוע בהבנה העמוקה והפנמה של החומר הנלמד. במקום להיחשף לתהליך החשיבה המלא ולגלות את התובנות והקשרים בעצמם, תלמידים עשויים להסתפק בתשובות ה”נכונות” הסופיות שמספקת להם הבינה המלאכותית. כך הם מפספסים חלקים חיוניים של חוויית הלמידה.

Over reliance on technology

הסכנה היא של דור חדש של לומדים שאינם חושבים בעצמם ונשענים באופן כמעט מוחלט על טכנולוגיות בינה מלאכותית. זהו תרחיש מדאיג מאוד, שעלול לפגוע ביכולת החשיבה העצמאית, הסקרנות האינטלקטואלית והחדשנות בקרב התלמידים – מיומנויות חיוניות לא רק בהישגים האקדמאים אלא גם בהצלחה בחיים המקצועיים ובאופן כללי.

לפיכך, חשוב במיוחד להדגיש בשילוב כלי בינה מלאכותית בכיתה כי אלו הם כלים משלימים ולא תחליף לתהליך הלמידה האנושי המסורתי. יש לעודד את התלמידים להמשיך ולהציג סקרנות, לברר ולשאול שאלות, לחקור בעצמם ולא להסתפק בתשובות הניתנות על-ידי המערכות הטכנולוגיות. חשוב להמשיך ולפתח אצלם חשיבה עצמאית וביקורתית ולעודד חקר עצמי ככל הניתן, תוך שימוש בכלים הטכנולוגיים כתוספת יעילה אך לא כפלטפורמה בלעדית.  

רק על ידי איזון נכון ומחושב ניתן יהיה ליהנות מהיתרונות הרבים של בינה מלאכותית בחינוך מבלי לשלם את המחיר הכבד של טיפוח דור של “צרכני” אינטליגנציה מלאכותית שאינם יכולים לחשוב ולפעול בעצמם.

מספר הצעות מעשיות למערכת החינוך כיצד להתמודד עם האתגרים הקשורים לתבססות יתר על בינה מלאכותית:

• שילוב למידה היברידית: שילוב בין שימוש בכלי בינה מלאכותית לבין שיטות למידה קונבנציונליות. על המורים לשמור על איזון בין כלים טכנולוגיים לפעילויות המפתחות חשיבה עצמאית ויצירתית.
• פיתוח חשיבה ביקורתית: עידוד תלמידים לשאול שאלות, להעמיק בבדיקה ולבקר את המידע שהם מקבלים מהטכנולוגיה. המורים צריכים לקדם דיונים ופעילויות שמאתגרות את התלמידים לחשוב באופן עצמאי.
• הכשרת מורים: מורים צריכים להיות מאובזרים בידע ובמיומנויות לשלב טכנולוגיה באופן שלא יפגע בפיתוח מיומנויות חשיבה עצמאיות. עליהם להבין מתי ואיך להשתמש בטכנולוגיה כך שתשמש כתוספת ולא כמחליף לתהליכים קוגניטיביים עצמאיים.
• פרויקטים מבוססי חקר: עידוד פרויקטים שבהם התלמידים צריכים לחקור, להיעזר במקורות מגוונים (לא רק טכנולוגיים) ולהגיע למסקנות באופן עצמאי.
• פעילויות ללא טכנולוגיה: קידום פעילויות למידה שאינן כוללות שימוש בטכנולוגיה כדי לחזק את היכולת של התלמידים ללמוד ולחשוב באופן עצמאי.
• הערכת תהליך: לא רק הערכת תוצאה אלא גם הערכת התהליך שהתלמידים עברו במהלך הפתרון של בעיה או ביצוע משימה. על המורים להדגיש את חשיבות התהליך ולא רק את הפתרון הסופי.
• דיאלוג ורפלקציה: עידוד שיח ורפלקציה בקרב התלמידים על השפעת הטכנולוגיה על הלמידה והחשיבה שלהם, ועל החשיבות של שמירה על סקרנות וחשיבה עצמאית

4. סוגיות של שוויון 

אחד האתגרים המשמעותיים בשילוב כלי בינה מלאכותית במערכת החינוך נוגע לסוגיית השוויון והפערים האפשריים בין מוסדות לימוד שונים מבחינת הנגישות והיכולת לרכוש ולהטמיע טכנולוגיות אלה. 

בעוד שחלק מבתי הספר זוכים להיות מצוידים במחשבים מודרניים, תוכנות בינה מלאכותית מתקדמות, תכנים דיגיטליים עשירים וצוותים שעוברים הכשרות שוטפות – בתי ספר אחרים נאלצים להסתפק במשאבים דלים ומוגבלים.

המצב הזה יוצר פערי הזדמנויות גדולים בין תלמידים במוסדות חינוך ״עשירים״ לבין אלו הלומדים במוסדות ״ענייים״ יותר. כאשר בית ספר אחד יכול להתקין מחשב בכיתה לכל תלמיד ולהציע מגוון רחב של תכנים לימודיים דיגיטליים – במקביל, בית ספר אחר אולי יתקשה אפילו לשלב מחשב אחד לכל כיתה ויהיה מוגבל לתכנים מצומצמים במדיה הדיגיטלית.

פער זה בולט גם בהיבט של הכשרת הצוות החינוכי. בעוד שמוסדות חזקים יכולים להשקיע בהדרכות מקצועיות לצוותים, כיצד לשלב ולהפיק תועלת מרבית מטכנולוגיות בינה מלאכותית – למוסדות חלשים יותר קשה לממן הכשרות כאלה.

Issues of equality

התוצאה העגומה היא פער משמעותי בחוויית הלמידה של התלמידים ובהזדמנויות שהם חשופים אליהן. תלמידים הלומדים במוסדות בעלי תקציב גבוה יחוו למידה חדשנית, אינטראקטיבית ומותאמת אישית באמצעות טכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות. לעומת זאת, תלמידים בבתי ספר בעלי תקציב נמוך יותר יהיו חשופים להרבה פחות לכלים טכנולוגיים כאלה.

פער זה עלול להוביל לאי-שוויון משמעותי בהישגים הלימודיים, בהכנה לקראת המשך לימודים והשתלבות עתידית בשוק העבודה, ולמעשה להעמקה של פערים חברתיים-כלכליים קיימים. לכן, חשוב להבין שהשאיפה לשלב טכנולוגיות חדשניות בחינוך אינה יכולה להיות מוגבלת למוסדות מסויימים. 

על מנת לממש את היתרונות של בינה מלאכותית ולמנוע העמקה של אי-שוויון, נדרשת מעורבות של הרשויות והקצאת משאבים לוודא תשתיות טכנולוגיות ותקציבים מתאימים לכלל מוסדות החינוך, ללא הבדלים על בסיס גיאוגרפי או סוציו-אקונומי. רק כך ניתן יהיה להבטיח גישה שווה להזדמנויות שמציעה הטכנולוגיה המתקדמת עבור כלל התלמידים.

מספר הצעות מעשיות למערכת החינוך כיצד להתמודד עם האתגרים הקשורים לסוגיית השיוויון:

• תכניות סבסוד: פיתוח תכניות סבסוד ממשלתיות או פרטיות למימון טכנולוגיה בבתי ספר עם תקציב נמוך כדי להבטיח שכל תלמיד יכול לגשת למשאבים דיגיטליים ולכלים חדשניים.
• שיתופי פעולה: יצירת שיתופי פעולה בין בתי ספר שונים  כדי לשתף ידע, משאבים ואסטרטגיות להטמעת טכנולוגיה בחינוך.
• הכשרות למורים: פיתוח תוכניות הכשרה נגישות וברות השגה לכל המורים, כדי להבטיח שכולם יכולים לשלב ביעילות טכנולוגיה בתהליך הלמידה.
• גישה פתוחה לחומרי למידה: עידוד יצירה ושימוש בחומרי למידה דיגיטליים ברישיון פתוח, כך שניתן יהיה לשתף ולהגיש אותם באופן חופשי לכל בתי הספר.
• הערכת צרכים ונגישות: יצירת מפות צרכים ונגישות לבתי ספר שונים כדי לאפשר התאמה מדויקת של המשאבים לצרכים הספציפיים של כל בית ספר.
• פיתוח תוכניות חינוך מתקדמות: עידוד בתי ספר לפתח וליישם תוכניות חינוך שמשלבות בינה מלאכותית וטכנולוגיה באופן שמקדם שוויון ונגישות לכלל התלמידים.
• מעקב והערכה: יצירת מערכות למעקב והערכה של הפערים בגישה לטכנולוגיה בין בתי ספר שונים ופיתוח תוכניות פעולה לצמצום פערים אלו.

5. השפעה על טוהר הלמידה והערכה

עם התקדמות הטכנולוגיה של בינה מלאכותית גנרטיבית, כלומר מערכות המסוגלות ליצור תוכן כתוב באופן עצמאי, מתעוררים חששות משמעותיים לגבי האפשרות של תלמידים לנצל כלים אלה לרעה במטרה להונות ולהעתיק בבחינות ובמטלות לימודיות. מערכות כמו ChatGPT מצליחות ליצור טקסטים ברמה גבוהה במגוון נושאים, דבר שעלול לאפשר להם לבצע עבירות רמייה והעתקה מהירות ונוחות.

הסכנה המרכזית במצב זה היא פגיעה באמינות של תהליכי ההערכה והבחינה האקדמית כולה. אם תלמידים יוכלו להגיש עבודות ותרגילים שנכתבו כולם או חלקם באופן אוטומטי על ידי בינה מלאכותית, מרכיב ההערכה של ידע והישגים אישיים של התלמיד יאבד את משמעותו. במצב קיצוני, תלמיד בעל כישורי כתיבה ירודים יוכל לצלוח בהצלחה קורסים וציונים גבוהים על ידי שימוש מוגזם בבינה מלאכותית.

חשש משמעותי נוסף הוא הפגיעה הצפויה במוטיבציה ללמידה עצמאית בקרב התלמידים. אם תהיה להם הרגשה שהם יכולים תמיד להסתמך על כלי בינה מלאכותית מתוחכמים להשלים את המטלות הלימודיות במקומם – המניע והמאמץ ללמידה עצמית עלולים להיפגע. כמו כן, צמצום האינטראקציה האנושית בלמידה לטובת כלים טכנולוגיים עלול להקשות על התפתחותם החברתית והמוטיבציונית.

Impact on the purity of learning and assessment

על מנת להתמודד עם האיומים האלה, נדרשים שינויים בדרכי ההוראה, הלמידה וההערכה במערכת החינוך. יש לפתח מטלות הדורשות עבודה יצירתית, חשיבתית ואישית מצד התלמידים שלא ניתן לחקותן באמצעות כלי בינה מלאכותית. חשוב להפחית את ההסתמכות על עבודות רגילות ולהגביר את המרכיב של בחנים בעל-פה, הצגות והבעת דעה עצמאית. במקביל, יש לשלב טכנולוגיות לזיהוי והשוואת טקסטים לאיתור העתקות מבינה מלאכותית.

בסופו של דבר, השימוש הנכון והזהיר בכלי בינה מלאכותית גנרטיבית בחינוך יכול להעשיר את חווית הלמידה, אך רק אם עבודת המורה תשתנה גם היא ותשקף הבנה של מגבלות הטכנולוגיה ודרכים לשלבה בצורה אחראית יחד עם שימור ושיפור מרכיבים מסורתיים של למידה אנושית, מחשבה ביקורתית ומאמץ אישי.

מספר הצעות מעשיות למערכת החינוך כיצד להתמודד עם האתגר של טוהר הלמידה והערכה:

• חינוך לאתיקה דיגיטלית: יצירת תוכניות לימוד וסדנאות שמטרתן לחנך תלמידים לגבי זכויות יוצרים, חשיבות היושרה האקדמית, והשלכות השימוש לרעה בכלים טכנולוגיים.
• שימוש בכלים לזיהוי העתקה: הטמעת תוכנות זיהוי כדי לבדוק את העבודות שהתלמידים מגישים ולזהות העתקות או שימוש לא מורשה בתוכן גנרטיבי.
• תרגילים אינטראקטיביים ודינמיים: פיתוח משימות לימוד שדורשות הבנה ויישום של החומר ולא רק כתיבה. משימות שיש בהן גם חלק אינטראקטיבי או דינמי שקשה יותר להעתיק.
• הערכה מבוססת תהליך: פיתוח מערכי הערכה שבהם התהליך שבו התלמיד מגיע לתוצאה מהווה חלק משמעותי של הציון, ולא רק התוצאה הסופית.
• עבודה בקבוצות: עידוד של למידה קבוצתית ופרויקטים משותפים, שבהם תלמידים צריכים להשקיע בתקשורת ושיתוף פעולה, ולא רק בייצור טקסט.
• פיתוח חשיבה קריטית: יצירת מטלות הדורשות מהתלמידים לעסוק בביקורת, פירוק ובניית טיעונים, שאינם ניתנים להעתקה או חקירה פשוטה באמצעות בינה מלאכותית.
• בחינות בעל-פה והצגות: כלים אלה מאפשרים לבדוק את הידע וההבנה של התלמידים באופן ישיר ולזהות אם הם עברו תהליך למידה אמיתי.

בינה מלאכותית היא כוח רב-עוצמה שיכול לקדם ולשפר את התהליך החינוכי בצורות רבות. אך יש לנהוג בו בזהירות ולהיות מודעים לסיכונים הכרוכים בכך – סיכונים של פרטיות, הטיה, התבססות יתר, בידוד חברתי, אי-שוויון ואיומים על האמינות האקדמית. על ידי יישום האסטרטגיות המתאימות, אנשי חינוך יכולים ליהנות מיתרונות ה-AI תוך מזעור הסכנות ושמירה על סביבת לימודים בריאה, מכילה ומפרה עבור כלל התלמידים.

הפוסט בינה מלאכותית בכיתה: ניהול סיכונים וסכנות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

Email

בהרשמה אני מאשר/ת קבלת מסרים פרסומיים במייל

הרשמה

ממליצים לכם להצטרף גם לקהילות ה-AI של LetsAI בוואטסאפ ובטלגרם. רוצים לשמוע על הקורסים וסדנאות ה-AI שלנו? לחצו פה.

יצירת מוקאפים עם מידג’רני

בעולם העיצוב המודרני, כלים חדשניים ויצירתיים הם מפתח להצלחה. דנה אקרמן גרין, יוצרת ומעצבת מוכשרת, הבינה את הפוטנציאל של התוכנה מידג’רני ליצירת מוקאפים יעילים ומרהיבים. בפוסט הזה, דנה משתפת את הניסיון והידע שצברה בתהליך העבודה עם מידג’רני, מסבירה כיצד היא השתמשה בכלי זה להביא לחיים את הרעיונות שלה בדרך הכי מרשימה ומעשית שיש. זה מה שדנה כתבה:

“בעקבות שאלה בקבוצה גיליתי משהו די מדהים:

אם יצרנו תמונה עם טקסט בגירסה 6, נעשה לה וריאציות ונשנמך אותה לגירסה 5.2 הטקסט שלנו ישמר במלואו, זה די מדהים!

זה פותח הרבה אפשרויות חדשות, למשל יצירת מוקאפים”

קחו לדוגמה את התמונה הראשונה. דנה יצרה אותה בגירסה 6 עם הפרומפט הבא:

retro futurism style poster with text “AI for content creators” –v 6.0

 

באותה העת לא היו לגרסה 6 את כל הכפתורים שזמינים בגרסאות הישנות יותר, ולכן דנה הייתה צריכה לעשות לה שינמוך לגירסה 5.2 (סיבה נוספת הייתה שגרסאות מתחת 6 מתקשות בג’ינרוט טקסט).

טיפים לג’ינרוט טקסט במידג’רני

אגב, אם אתם רוצים לג’נרט טקסט במידג’רני, הכנתי לכם רשימה של טיפים:

• מומלץ לעבוד בגרסה 6.
• מומלץ להוסיף את פרמטר –style raw
• מומלץ לעבוד על ערך נמוך של סטיילייז – למשל: –s 150

איך מעבירים תמונה מגרסה לגרסה במידג’רני?

וודאו שאתם עובדים ברמיקס מוד (בחרו אותו ב settings/) ותעשו vary subtle.

עכשיו יפתח החלון לערוך את הפרומפט, תשנו רק את הגירסה ל 5.2:

retro futurism style poster with text “AI for content creators” –v 5.2

 

עכשיו תראו את הפלא הזה, הטקסט ישמר לכם בצורה די מושלמת הגרפיקה תשתנה, מאד תלוי מה בתמונה. עם פרינטים יחסית פשוטים ולוגואים שדנה ניסתה, השינוי בגרפיקה היה די מינימלי.

עכשיו בחרו את הגירסה שאהבתם והמשיכו לשלב הבא.

יצירת המוקאפ

כדי ליצור את המוקאפ, השתמשו ב-custom zoom עם רמיקס מוד דולק. היום האפשרות של הזום פתוחה גם למשתמשים בגרסה 6, אך כשדנה יצרה את התמונות, היא הייתה זמינה רק בגרסאות ישנות יותר, ולכן הייתה צריכה לשנמך את התמונה לגירסה 5.2.

מחקו את כל התיאור בפרומפט והחליפו לתיאור של הפריט, למשל:

Cream t shirt –ar 1:1 –v 5.2 –zoom 2

דגשים חשובים:

– עדיין אין אפשרות לשים לוגו משלכם על מוקאפים, זה חייב להיות משהו שיצרתם במידג’רני. כל תמונה שתעלו למידג’רני תשתנה לכם כי מידג’רני מייצרת תמונות “בהשראת” הרפרנס ולא מדייקת.

– בשיטה הזו אנחנו מוגבלים לפריטים בצבע הרקע של הפרינט שלנו

– אם נעשה שוב וריאציות על התוצר הסופי ונשנה חזרה לגירסה 6 הוא לא ישמור בכלל על הפרינט

גלריית התמונות

קרדיט: דנה אקרמן גרין

הפוסט איך להפוך כל לוגו/פרינט עם טקסט שיצרתם במידג’רני למוקאפ הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

ממליצים לכם להצטרף גם לקהילות ה-AI של LetsAI בוואטסאפ ובטלגרם.

Chatgpt בחינוך – תרגילים לשילוב מודלי שפה בכתה ובהוראה

פתרון בעיות בעזרת chatgpt

פתרון בעיות עם ChatGPT בכיתה יכול להתבצע באופן איטרטיבי כאשר התלמידים, המורה וה-ChatGPT מקיימים דיאלוג משולש. התלמידים מעלים רעיונות לפתרון בעיה נתונה, המורה בוחר את הרעיונות הטובים ביותר ומזין אותם ל-ChatGPT שמספק פתרונות שונים ומגוונים. התלמידים בוחנים את הפתרונות בצורה ביקורתית וכך מעמיקים את הבנתם בנושא, בהנחיית המורה.

יתרונות הגישה: משפרת חשיבה ביקורתית ויכולות פתרון בעיות; תורמת ללמידה שיתופית ולמעורבות התלמידים; מספקת פרספקטיבות ופתרונות מגוונות בזמן אמת; מאפשרת הבנה מעמיקה יותר באמצעות ניתוח ביקורתי של תפוקות ה-AI.

עם זאת, נדרשים תכנון והובלה זהירים של המורה; איכות פלט ה-ChatGPT תלויה באיכות הקלט; ויש לשמור על איזון מול הסתמכות יתר על הטכנולוגיה.

דוגמא לפתרון בעיות בעזרת chatgpt

הגדרת הבעיה: המורה מציג בפני התלמידים את הבעיה, לדוגמה, “כיצד לשפר את איכות האוויר בערים גדולות”.

חשיבה קבוצתית: התלמידים חושבים על פתרונות אפשריים בקבוצות קטנות או בכיתה כולה, לדוגמא: הגברת שימוש בתחבורה ציבורית ידידותית לסביבה, תוכניות להפחתת פליטות מתעשיות, מיסוי על פליטות פחמן, קידום רכב חשמלי, תכנון עירוני ירוק, תוכניות למיחזור וצמצום פסולת.

בחירת רעיונות: המורה בוחר ברעיונות המובילים שהתלמידים הציעו.

שימוש ב-ChatGPT: המורה מזין את הרעיונות ל-ChatGPT ומקבל פתרונות מגוונים. דוגמא לשני פתרונות של Chatgpt מתוך כלל הרעיונות:

הגברת שימוש בתחבורה ציבורית ידידותית לסביבה: פיתוח תוכנית להגברת המודעות והנגישות של תחבורה ציבורית ירוקה יכול לכלול הקמת תחנות נוחות ואטרקטיביות, הגדלת תדירות הנסיעות, והצעת מחירים מוזלים למנויים. יתרה מכך, ניתן להשקיע ברכבות ואוטובוסים חשמליים או היברידיים, מה שיפחית את פליטת הגזים המזהמים ויעודד שימוש נרחב יותר באפשרויות תחבורה ידידותיות לסביבה.

תכנון עירוני ירוק: יצירת מרחבים ירוקים בעיר יכולה לתרום לספיגת מזהמים ולהפחתת הטמפרטורה העירונית. זה יכול לכלול הקמת פארקים וגנים קהילתיים, כמו גם התקנת גגות וקירות ירוקים בבניינים. תכנית כזו תעודד גם פיתוח של אזורי הולכי רגל ושבילי אופניים, מה שיעודד אנשים לבחור באמצעי תחבורה ידידותיים לסביבה ולהפחית את התלות ברכב הפרטי.

הערכה ביקורתית: התלמידים בוחנים את הפתרונות ש-ChatGPT הציע באופן ביקורתי.

ניהול דיון על ידי המורה: במהלך הדיון, המורה תפקידו להוביל ולתמוך, כאשר הוא עוזר לתלמידים להעמיק את הבנתם ולגבש פתרון מועדף.

סיכום והערכה: הכיתה מסכמת את התהליך ואת הפתרונות שנחשבו לטובים ביותר, ומעריכה את הלמידה שהתרחשה.

כיצד לשפר את איכות האוויר בערים גדולות

סיעור מוחות למחקר יצירתי בעזרת chatgpt

המורה מציג נושא מחקר רחב או מטרה מחקרית לתלמידים, שאינם בקיאים במורכבות של הנושא. התלמידים משתמשים ב-ChatGPT כדי ללמוד על המושגים הבסיסיים, להבין יישומים ומשמעותם במחקר. עם התפתחות הבנתם, הם מתבקשים לחקור שאלות ספציפיות יותר על ניסוי שהם בוחרים, כולל זיהוי חומרים וטכניקות מדידה. המורה מנחה את הדיון, מקבל משוב ומשתמש בשאלות ותשובות לחידוד ההבנה והערכה ביקורתית. התהליך האיטרטיבי זה מזמין יצירת רעיונות חדשים ומעודד חשיבה יצירתית ואינטגרציה של מושגים להצעות מחקר מקיפות, תוך שילוב תפקיד ה-AI כמקור ידע בתהליך.

דוגמא לסיעור מוחות למחקר יצירתי בעזרת chatgpt

הצגת הנושא: המורה מציג נושא מחקר, “השפעת זיהום אוויר על בריאות האדם”.

שאלות ראשוניות: תלמידים שואלים ב-ChatGPT שאלות בסיסיות על זיהום אוויר והשפעותיו, לדוגמא:  מהם המקורות העיקריים לזיהום אוויר?, האם ילדים יותר פגיעים להשפעות זיהום האוויר? אילו מחלות נפוצות נגרמות מחשיפה לזיהום אוויר? כיצד זיהום אוויר משפיע על בעיות נשימה כמו אסתמה?

העמקת הבנה: התלמידים משתמשים ב-ChatGPT לשאלות מתקדמות יותר, כגון כיצד ניתן להשתמש בנתוני זיהום אוויר כדי לחזות את הסיכון לפתח אסתמה באזורים שונים? האם קיים קשר סטטיסטי מובהק בין חשיפה לדיוקסיד חנקן באוויר להתפרצויות של מחלת לב? מהן השיטות המדעיות המובילות למדידת השפעת זיהום אוויר על קצב התפתחות סרטן הריאות?

עיצוב הניסוי: בעזרת chatgpt  הם מתכננים את הניסוי, לדוגמא לעיצוב הניסוי שבודק את הקשר בין זיהום לאסתמה, התלמידים יצטרכו לקבוע פרמטרים חשובים. ראשית, יש לבחור קבוצת נבדקים שתחולק לקבוצת בקרה וקבוצת ניסוי. קבוצת הניסוי תחשוף לרמות זיהום מוגדרות, בעוד קבוצת הבקרה לא תחשוף או תחשוף לרמות נמוכות יותר. לאחר מכן, יש לקבוע משתני בקרה כמו גיל, מין, רקע גנטי והרגלי חיים, כדי להבטיח שההשפעות שנמדדות נובעות אך ורק מזיהום האוויר. יש למדוד את השפעת הזיהום על האסתמה באמצעות פרמטרים כגון תדירות וחומרת התקפי האסתמה, נפח הנשימה, ומדדים אחרים הקשורים לתפקוד הריאות.

הדרכה והערכה: המורה מנחה את התלמידים, מעריך את התהליך ומסייע בפיתוח הצעת המחקר.

השפעת זיהום אוויר על בריאות האדם

דיון וטיעון (דיבייט) עם ChatGPT

כל תלמיד בוחר נושא ומשתמש ב-ChatGPT כדי לייצר עמדות מנוגדות ולקיים ביקורת עמיתים. תרגיל זה מתאים לכיתות הממוקדות בפיתוח מיומנויות דיון או חשיבה ביקורתית, או קורסים בהם הבנת נקודות מבט מגוונות חיונית.

אופן ביצוע התרגיל: התלמידים מנחים את ChatGPT לספק טיעונים בעד ונגד הנושא שנבחר. לאחר מכן הם מסכמים את העמדות ומציגים אותן בכיתה, תוך הוספת הפרספקטיבה האישית שלהם לדיון. גישה זו מקדמת הבנה מקיפה של הנושא, מכיוון שהתלמידים נחשפים לטיעונים שייתכן שלא שקלו בעצמם. בשלב הבא, תלמידים אחרים דנים ומבקרים את סיכומי חבריהם לכיתה, מה שמשפר את חוויית הלמידה באמצעות אינטראקציה עמיתים וניתוח שיתופי.

יתרונות: חושף פרספקטיבות מגוונות ומאפשר הבנה מאוזנת של נושאים מורכבים; משפר מיומנויות חשיבה ביקורתית וטיעון; מקדם יכולות תקשורת והצגה; עוזר ללמידה עמיתים ולמתן משוב בונה.

שיקולים: סיכון שתלמידים יסתמכו יותר על טיעונים שהציע ChatGPT; דורש הנחיה של המורה להבטחת דיון תרבותי ופורה; איכות הדיון תלויה בעומק ורלוונטיות של ההנחיות ל-ChatGPT.

דוגמא לדיון וטיעון (דיבייט) עם ChatGPT

בחירת נושא: השפעת מדיה חברתית על בריאות הנפש.

יצירת עמדות באמצעות ChatGPT (אפשרות להרחבה בעזרת הצ׳אט).

בעד: מדיה חברתית יכולה להוביל לחרדה, דיכאון, והשוואות לא ריאליות של עצמי לאחרים.

נגד: מדיה חברתית מאפשרת תמיכה חברתית, חיבור לקהילות עם עניינים דומים, וגישה למידע חיובי.

דוגמה להרחבה של בעד: השפעת המדיה החברתית על חרדה מתבטאת בכמה מישורים. ההשוואות הבלתי פוסקות לאחרים, הצפייה בתמונות וסרטונים שמציגים רק את הצדדים החיוביים של חיי אנשים, והצורך התמידי לקבל אישור וחיזוק חברתי דרך לייקים ותגובות, יכולים ליצור לחץ נפשי ותחושות של חוסר. זה יכול להוביל לחרדה כאשר משתמשים מרגישים שהם לא מספיק טובים, לא מוצלחים או לא פופולריים כמו אחרים ברשתות החברתיות.

דוגמה להרחבה של נגד: מדיה חברתית תורמת לתמיכה חברתית על ידי הקלת גישה לקהילות וקבוצות עם עניינים משותפים, מה שמאפשר לאנשים למצוא חברים, תמיכה והבנה. היא מספקת פלטפורמה לשיתוף חוויות, קשיים והישגים, ולקבלת תמיכה מיידית ממשתמשים אחרים. זה יכול להיות משמעותי במיוחד עבור אנשים המרגישים מבודדים בחייהם האמיתיים או עבור מי שמתמודד עם קשיים ספציפיים ומחפש קהילה תומכת.

ביקורת עמיתים: חברי הכיתה מוזמנים לדון ולבקר את הטיעונים, ולחלוק את חוויותיהם האישיות עם המדיה החברתית.

השפעת מדיה חברתית על בריאות הנפש

לסיכום

עם שילוב כלים מבוססי בינה מלאכותית כמו ChatGPT במערכת החינוך, נפתחות אפשרויות חדשות ומרגשות של שיטות הוראה ולמידה חדשניות. הדוגמאות שהוצגו מראות את הפוטנציאל של ChatGPT לשפר חשיבה ביקורתית, יצירתיות ומעורבות של תלמידים בכיתה. על ידי אימוץ טכנולוגיות AI, מורים יכולים הן לגוון את דרכי ההוראה שלהם והן להכין תלמידים לעתיד שבו AI תהיה חלק בלתי נפרד מפתרון בעיות ומחקר. עם זאת, המפתח הוא לשמור על איזון בין הסתמכות על טכנולוגיה לבין ערכים חינוכיים מסורתיים, ולהבטיח ש-AI משמשת כתוספת ולא כתחליף לאלמנט האנושי הייחודי בחינוך. יש לרתום את היתרונות של הטכנולוגיות החדשות תוך שמירה על עקרונות וערכים חינוכיים שפותחו לאורך ההיסטוריה על ידי בני האדם.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

הצטרפו לסדנה ייעודית וממוקדת לצרכים ולשימושים של מורים, אנשי חינוך ועובדי הוראה שרוצים לשלב AI בחינוך והוראה. הסדנה בהיקף של כ-15 שעות אקדמאיות כוללת 3 סדנאות עומק בלייב זום, 8 תכני הרחבה והעשרה, מבחנים ומשימות תרגול. היא תיתן לכם את הכלים והידע שיאפשרו לכם ליצור סביבה לימודית וחינוכית מתקדמת, בעידן החדש, תוך שימוש בבינה מלאכותית ובמגוון של כלי AI ומתודות חינוכיות.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

הפוסט צ׳אטבוט כעוזר הוראה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

שינויים מבניים מובילים לצמצום כח אדם

בכיר בגוגל, שון דאוני, חשף בפגישה כי החברה מתכננת לבצע שינויים נרחבים באופן פעילות צוות מכירות הפרסום, אך לא הזכיר פיטורים. עם זאת, מקורות דיווחו כי השילוב הגובר של הבינה המלאכותית צפוי להביא לקיצוץ נרחב במשרות האנושיות בתחום זה.

גוגל מכניסה כלי בינה מלאכותית חדשים לשימוש פנימי, שאמורים להחליף עובדים במגוון תפקידים, בהם שירות לקוחות. כך למשל, במאי השנה הודיעה גוגל על מערכת פרסום חדשה המבוססת על בינה מלאכותית, המסוגלת לנתח אתרים וליצור עבורם תוכן פרסומי באופן אוטומטי.

“הבינה המלאכותית אמורה לבצע שינוי משמעותי בחזית התפעולית שעלול להוביל לקיצוץ משרות”.

כך אמר מקור המעורה בתוכניות החברה.

האם מגמת הפיטורין תמשיך גם ל-2024?

גוגל פיטרה כבר השנה כ-12 אלף עובדים. מנכ”ל החברה סונדר פיצ’אי הסביר כי:

“זו הייתה תקופה מאתגרת עבור כל ארגון. בגוגל, לא התמודדנו עם צומת דרכים דומה ב-25 השנים האחרונות. הכרנו שאם לא היינו נוקטים צעדים, זה היה מוביל לתוצאות שליליות”.

הפיטורים הנוספים שגוגל שוקלת כעת יהיו המשך ישיר של מגמה זו, ומעידים על כוונת החברה להסתמך בהיקף גדל והולך על כלי בינה מלאכותית מתקדמים על חשבון כח האדם שלה.

קצת מספרים (ומה שניתן ללמוד מהם)

• גוגל מעסיקה כיום כ-2,000 עובדים בישראל, מתוכם כ-600 במחלקות הפרסום והשיווק.
• גוגל העולמית צפויה ליישם את שיטת דירוג העובדים החדשה שלה, שבמסגרתה צפויים כ-2% מהעובדים להיות מפוטרים. בהערכה גסה, מדובר בכ-35 אלף משרות.
• בינואר 2023 פיטרה גוגל כ-6% מכוח העבודה שלה, כלומר קיצצה 12 אלף משרות.
• ב-2023 עסקי הפרסום של גוגל הניבו הכנסות בגובה 59.6 מיליארד דולר.

נתונים אלה מחזקים את הטענה שגוגל אכן נמצאת בתהליך של קיצוץ נרחב בכוח האדם שלה, הן ברמה העולמית והן בישראל, וזאת כחלק ממעבר לשילוב מוגבר של כלי בינה מלאכותית. הנתונים מראים שמדובר במגמה שהחלה כבר בשנה שעברה, וצפויה להמשיך ואולי אף להחריף בגל הקרוב. אנחנו כמובן נמשיך לעקוב ולעדכן.

הפוסט גוגל שוקלת פיטורים המוניים עקב שילוב בינה מלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

מחולל תמונות בחינוך

זה נשמע כמו פנטזיה, אבל זו בדיוק האפשרות שמחוללי תמונות מבוססי בינה מלאכותית פותחים בפנינו. מחקרים מראים שתלמידים לומדים טוב יותר כאשר החומר הנלמד מומחש באופן חזותי ואינטראקטיבי. כלים כגון מחוללי תמונות יכולים להפוך כל נושא לימודי לסיפור מרתק, ולעורר את סקרנותם והתלהבותם של התלמידים.

האפשרויות הן אינסופיות: בשיעור ספרות ניתן ליצור תמונות של דמויות ומקומות מהסיפורים שקוראים, בשיעור מדעים ניתן להמחיש תופעות פיזיקליות מורכבות, ובשיעור מתמטיקה ניתן לראות נוסחאות הופכות לגרפים ותרשימים מוחשיים. 

בואו נראה איך זה עובד.

דוגמה 1: מסע בזמן דרך רצועת קומיקס

המשימה: פרויקט “מסע בזמן דרך רצועת קומיקס” מאפשר לתלמידים ליצור באופן יצירתי רצועת קומיקס המשלבת דמויות ואלמנטים מתקופות שונות בהיסטוריה. הפרויקט מעודד חשיבה יצירתית, שילוב ידע היסטורי וספרותי, ופיתוח מיומנויות תקשורתיות.

תהליך העבודה: התלמידים בוחרים דמויות היסטוריות או ספרותיות מתקופות שונות שהם מעוניינים לשלב ברצועת הקומיקס. בעזרת מחולל תמונות מבוסס בינה מלאכותית הם יוצרים תמונות של הדמויות.

לאחר מכן הם מוסיפים את התמונות לתוכנת מצגת וכותבים דיאלוגים בין הדמויות תוך שימוש בידע ההיסטורי והספרותי שלהם. הם מוסיפים בועות דיבור עם הדיאלוגים לתמונות.

הצגה ומשוב: התלמידים מציגים את רצועות הקומיקס שיצרו בפני הכיתה ומסבירים את הרעיונות והבחירות שעמדו מאחורי היצירה. המורה והתלמידים נותנים משוב על היצירתיות, השימוש בידע רלוונטי ואיכות הדיאלוגים והתקשורת בין הדמויות.

רעיון לתוצר: נניח, למשל, שנבחר את קלאופטרה ממצרים העתיקה, רובינסון קרוזו מהספרות הקלאסית, ואישה אסטרונאוט מהעתיד. רצועת הקומיקס תציג את שלוש הדמויות האלו יושבות סביב שולחן בסצנה שמשלבת אלמנטים מכל תקופה, כמו פירמידות, ספינת מעבורת, ואי נידח. הן ידברו זו עם זו בדיאלוג שמשלב רעיונות מתקופותיהן.

דוגמה 2: סיום חלופי

צרו סיום חלופי .טוויסט נהדר בהיסטוריה. מה אם דמות בסיפור בחרה בדרך אחרת? מה אם מישהו בהיסטוריה עשה משהו אחר לגמרי? בקשו ממחולל תמונות בינה מלאכותית תמונה של איך זה ייראה.

רעיון לתוצר: סיום חלופי בהיסטוריה: ניל ארמסטרונג מחליט לא לצאת מהחללית על הירח

בסיום חלופי זה, ניל ארמסטרונג, האסטרונאוט המפורסם, מחליט ברגע האחרון לא לצאת מהחללית ‘אפולו 11’ כשהיא נחתה על הירח. במקום להיות האדם הראשון שדרך על הירח, הוא בוחר לשאת אחריות על בטיחות המשימה ולהישאר בתוך החללית, מעביר את ההזדמנות לבאז אלדרין, שהופך להיות האדם הראשון שדרך על הירח.

התמונה יכולה לשמש כנקודת מוצא לדיון בכיתה על השפעת החלטות אישיות על ועל המשמעות של להיות “הראשון” במשהו.

מילות סיכום

מחוללי תמונות מאפשרים גם למידה אישית ומותאמת – כל תלמיד יכול להשתמש בכלי בדרך הייחודית לו, לפי סגנון הלמידה שלו. זוהי טכנולוגיה מרתקת שיכולה לחולל שינוי אמיתי בחוויית הלמידה של התלמידים, ולהפוך כל שיעור להרפתקה יצירתית ומעוררת השראה.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

הצטרפו לסדנה ייעודית וממוקדת לצרכים ולשימושים של מורים, אנשי חינוך ועובדי הוראה שרוצים לשלב AI בחינוך והוראה. הסדנה בהיקף של כ-15 שעות אקדמאיות כוללת 3 סדנאות עומק בלייב זום, 8 תכני הרחבה והעשרה, מבחנים ומשימות תרגול. היא תיתן לכם את הכלים והידע שיאפשרו לכם ליצור סביבה לימודית וחינוכית מתקדמת, בעידן החדש, תוך שימוש בבינה מלאכותית ובמגוון של כלי AI ומתודות חינוכיות.

 

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

 

 

הפוסט מחוללי תמונות בעולם ההוראה והחינוך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הכירו את ה-Photobooth של אסטריה (Astria). מעין “תא צילום” בו אתם יכולים להעלות תמונה ו/או להשתמש במצלמת הרשת שלכם כדי לעבד בשניות, בעזרת קונטרול נט, את התמונה שלכם. או במילים אחרות – קונטרול נט לעניים / קונטרול נט להמונים

קצת על אסטריה

למי שלא מכיר – אסטריה היא חברת AI ישראלית שיצרה מחולל תמונות מבוסס סטייבל דיפיוז’ן. אחת מהיכולות המרשימות של המחולל הזה היא בניית מודלים ריאליסטיים (ויש לנו סדנה שלמה שעוסקת רק בזה). אבל היום אני רוצה לדבר איתכם על כלי אחר, חינמי וממש חמוד שיש באסטריה: ה-Photobooth.

תא הצילום של אסטריה

בסרטון הבא, אני מסביר כל מה שצריך לדעת על הפיצ’ר החמוד הזה. הגרסה המקוונת של אסטריה לתאי הצילום שהכרנו מפעם ושהוצבו בכל קניון בארץ ובעולם. הכלי מאפשר לכם להעלות תמונה ולהשתמש בפריסטים קיימים ו/או להעתיק פריסטים מתמונות שמשתמשים אחרים יצרו. הכל תוך שניות ובקלות רבה. אפשר לעשות מניפולציות ללוגואים, להפוך תמונה שלכם לתמונה מאויירת, להיעזר ב”קונטרול נט” כדי לייצר הדמיות ריאליסטיות של חללים בשניות.

צפו בסרטון הבא כדי להבין במה מדובר:

הפוסט אסטריה Photobooth – תא הצילום של Astria הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

רגע אייל – מה זה בכלל פרומפט?

אצלנו ב-LetsAI אנחנו מבינים שלא כולם באותה רמה, ודברים שברורים לי או לאנשי חינוך אחרים הבקיאים בכלי AI, אולי לא יהיו ברורים לקולגות ואנשי מקצוע אחרים שפחות “שוחים” בתחום. בדיוק בשביל זה אני כאן, כדי לעשות סדר, להכווין ולסייע.

אז מה זה בעצם פרומפט? 

פרומפט הוא הנחייה טקסטואלית שנזין (לרוב) לתוך מערכת AI כזו או אחרת  – במקרה שלנו, לתוך איזשהו צ’אטבוט מבוסס AI כמו ChatGPT או Claude. או במילים אחרות – זה הקלט שלנו (Input). זו הבקשה או ההנחיה שאנחנו מזינים למערכת ושבעקבותיה הצ’אט יבצע פעולה מסוימת וייצור עבורנו קלט (Output). איזשהו תוצר – זו יכולה להיות פסקה, זו יכולה להיות תמונה וזה יכול להיות גם מידע/נתון/קובץ שהמערכת תיצור עבורנו.

תמונה של רובוט לאווירה… כי הרי זה מאמר על AI ובכל מאמר על AI מתבקש לשים רובוט

איך כותבים פרומפט מוצלח בתחום החינוך?

פרומפט מוצלח בתחום החינוך צריך להיות מותאם בצורה מדויקת לצרכים ולמטרות הלימודיות. הוא צריך לקחת בחשבון לא רק את הנושא של השיעור, אלא גם את רמת ההבנה והעניין של התלמידים. כך, למשל, פרומפט לשיעור במתמטיקה לכיתה ג’ יהיה שונה מאוד מפרומפט לשיעור באותו הנושא לכיתה י’.

דיוק הפרומפט חשוב במיוחד כאשר משתמשים בכלים דיגיטליים או בצ’אטבוטים לצורך פיתוח משאבים חינוכיים. כלים אלו יכולים לייצר משאבים אדירים ומותאמים אישית, אך הם תלויים במידת הבהירות והמדויקות של ההוראות שהם מקבלים. לכן, כאשר מורה כותב פרומפט, עליו להיות ברור וממוקד ככל האפשר, מציין את המטרות הלימודיות, את רמת הקושי המתאימה, ואת הקהל היעד של השיעור.

החשיבות של פרומפטים מדויקים בחינוך אינה מוגבלת רק ליצירת תוכן לימודי. היא כוללת גם את היכולת להעביר בקשות לעזרה או הכוונה, לפתח מבחנים או פרויקטים, ואף לבנות תוכניות הוראה מפורטות. כאשר הפרומפטים מנוסחים באופן חד וברור, הם מאפשרים למורים להתמקד במהות הלמידה ולא בניסיונות פיתוח תוכן טכני שאינו מתאים.

בנוסף, פרומפטים מדויקים מסייעים לתלמידים להבין באופן ברור את המשימה ומה מצופה מהם. זה מקל עליהם להתמקד בתהליך הלמידה ולהגיב באופן יעיל ופרודוקטיבי. כך למשל, פרומפט ברור וממוקד לפרויקט מחקר יכול להכווין את התלמידים להבין את המטרה המחקרית, את השאלות המרכזיות ואת הדרך בה יש לבצע את המחקר.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

הצטרפו לסדנה ייעודית וממוקדת לצרכים ולשימושים של מורים, אנשי חינוך ועובדי הוראה שרוצים לשלב AI בחינוך והוראה. הסדנה בהיקף של כ-15 שעות אקדמאיות כוללת 3 סדנאות עומק בלייב זום, 8 תכני הרחבה והעשרה, מבחנים ומשימות תרגול. היא תיתן לכם את הכלים והידע שיאפשרו לכם ליצור סביבה לימודית וחינוכית מתקדמת, בעידן החדש, תוך שימוש בבינה מלאכותית ובמגוון של כלי AI ומתודות חינוכיות.

 

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

כתיבת פרומפטים בחינוך בשיטת חמשת ה-״ש״

השיטה של חמשת ה-“ש” היא כלי יעיל ומסודר לכתיבת פרומפטים אפקטיביים וממוקדים, במיוחד בתחום החינוך וההוראה. השיטה עוזרת למורים ליצור פרומפטים חדים וברורים שמכוונים ומדייקים את התוכן והמשימה שהם מבקשים לבצע. כל שלב בשיטה תורם ליעילות ולאיכות התוצאה הסופית.

1. שימוש בפרטי הסביבה והתמחות

לשלב הראשון בכתיבת פרומפטים לצ’אטבוט חשיבות גדולה ליצירת פלט איכותי וממוקד. בשלב זה, מספקים פרטים על הסביבה החינוכית, המשאבים הזמינים, ואת הניסיון או המומחיות הספציפית של המורה או המחנך. כל פרט נוסף יכול להשפיע על התוכן שמיוצר ולהפוך אותו ליותר רלוונטי ומועיל.

למשל, אם נתון פרומפט כמו:

“אתה מורה לביולוגיה בתיכון עם התמחות באקולוגיה. יש לך גישה לחדר מעבדה מאובזר ולגינה בית ספרית”

זה נותן לצ’אטבוט מסגרת מפורטת יותר לעבודה. הוא יודע שהתוכן צריך להתאים לתלמידי תיכון, להתמקד באקולוגיה, ולנצל את המשאבים הזמינים כמו המעבדה והגינה. זה יכול להוביל להצעות על ניסויים, פרויקטים מחקריים או פעילויות בחיק הטבע, שהן רלוונטיות יותר לסביבה הספציפית של הכיתה.

הכללת פרטים כמו המומחיות הספציפית של המורה או המשאבים הייחודיים בבית הספר מאפשרת לצ’אטבוט לסנכרן את התשובות שלו עם הצרכים המדויקים וההזדמנויות הקיימות בסביבה הלימודית. זה מקדם יצירת פעילויות או חומרי למידה שאינם רק חינוכיים ומעניינים, אלא גם מתאימים באופן מושלם לאופי ולאתגרים הייחודיים של הכיתה או הקורס.

2. שאלות ממוקדות

שלב זה הוא חיוני ליצירת הוראות ומשימות שיהיו יעילות ואפקטיביות. בשלב זה, חשוב להיות מאוד ספציפיים ומדויקים בהגדרת המשימה. זה כולל לא רק את נושא השיעור או הפעילות, אלא גם את משך הזמן, המטרות הלימודיות, ואפילו את סוג הפעילות או המשאבים הנדרשים.

לדוגמה, פרומפט שמבקש:

“תכנית שיעור לשעה אחת על מערכות אקולוגיות, המתמקדת באינטראקציות בין צמחים וחיות ביער גשם”

מספק מידע ספציפי למדי: הנושא (מערכות אקולוגיות), הקונטקסט הספציפי (יער גשם), משך הזמן (שעה אחת), והמטרה הלימודית (לימוד על אינטראקציות בין צמחים לחיות). הוראות ממוקדות כאלו מאפשרות לצ’אטבוט או לכל כלי דיגיטלי אחר לייצר תוכן או חומרים המתאימים בדיוק לדרישות.

היתרון של שאלות ממוקדות הוא שהן מקטינות את האפשרות לפירושים שונים או חוסר בהירות במשימה. כאשר מורה או מתכנן לימודים כותבים פרומפט עם הוראות ברורות וספציפיות, הם מסייעים לצ’אטבוט להתמקד במהות ולספק תוצאות שהן רלוונטיות ומועילות לסביבת הלמידה.

בנוסף, שאלות ממוקדות יכולות לעזור בתכנון שיעורים ופעילויות שמתאימות לצרכים המדויקים של התלמידים. לדוגמה, אם המטרה היא ליצור פעילות קבוצתית, חשוב לציין זאת בפרומפט, כמו גם את הציפיות מהתלמידים ואת המטרות הלימודיות של הפעילות. זה יכול להכווין את הצ’אטבוט ליצירת תוכן שמעודד שיתוף פעולה, דיון, והבנה מעמיקה של הנושא.

3. שפה ברורה ופשוטה

שלב זה הוא קריטי בכתיבת פרומפטים, במיוחד בתחום החינוך. הרעיון הוא להשתמש בשפה ישירה, שמנקה את הטקסט מז’רגון מיותר או מונחים מקצועיים כבדים שיכולים להסתיר את המסר המרכזי. המטרה היא להקל על ההבנה ולהבטיח שכל תשובה תהיה עניינת וקלה.

דוגמה לשימוש בשפה ברורה ופשוטה יכולה להיות פרומפט לפיתוח תרגיל לקריאה עבור כיתות בית ספר יסודי. במקום לומר:

“פתחו חומרים דידקטיים המשלבים מתודולוגיות חדשניות להעשרת הלקסיקון והפרספקטיבה הסמנטית”

אפשר לומר:

“צרו פעילות קריאה מהנה שעוזרת לתלמידים להרחיב את אוצר המילים שלהם ולהבין טוב יותר את משמעות המילים.”

שימוש בשפה ברורה ופשוטה מבטיח שהפרומפט יהיה יעיל יותר, מכיוון שהוא מקטין את הסיכון לבלבול או לאי הבנות. זה עוזר למורים להתמקד ביצירת חומרים איכותיים ומעניינים, במקום להתמודד עם אתגרים של תקשורת לא ברורה.

4. שיתוף כמה שיותר פרטים

בשלב זה, יש להעביר מידע מפורט ומדויק על פורמט המשימה, קהל היעד שלה, והתוכן הספציפי הנדרש. המטרה היא לספק לצ’אטבוט מסגרת ברורה וממוקדת שתאפשר לו לייצר תוצאות מותאמות ורלוונטיות.

לדוגמה, אם המטרה היא ליצור מבחן רב ברירתי בנושא המדעים, חשוב לציין פרטים כמו מספר השאלות במבחן, רמת הקושי של כל שאלה, ואת הנושאים הספציפיים שעליהם יתמקד המבחן. האם המבחן יתמקד בביולוגיה, כימיה, פיזיקה, או נושא אחר? האם השאלות יהיו ממוקדות בהבנה בסיסית או בחשיבה ביקורתית?

כמו כן, חשוב לציין את קהל היעד של המבחן. האם המבחן מיועד לתלמידי כיתה ג’, כיתה ח’, או תלמידי תיכון? ידיעת רמת הקושי והתוכן המתאים לקהל היעד תעזור לצ’אטבוט לייצר שאלות המתאימות לרמת הידע והכישורים של התלמידים.

בנוסף, יש לציין את הפורמט המבוקש. למשל, במקרה של מבחן, האם יש צורך בהסברים או הנחיות מפורטות לכל שאלה? האם יש לכלול משוב אוטומטי או הפניות לחומרי למידה נוספים? כל אלה הם פרטים שיכולים לשפר את איכות המבחן ולהפוך אותו ליותר יעיל ומועיל לתלמידים.

שלב זה של שיתוף כמה שיותר פרטים חיוני ליצירת משימות וחומרים חינוכיים ממוקדים ואפקטיביים. ככל שהפרטים יהיו מדויקים ומפורטים יותר, כך התוצאה הסופית שמייצר הצ’אטבוט תהיה מותאמת טוב יותר לצרכים הספציפיים של המורה והתלמידים.

5. שליחת משוב

המשוב מאפשר לצ’אטבוט ללמוד ולהשתפר בהתאם לצרכים המסוימים של המשתמש. בשלב זה, חשוב לבצע ביקורת על התוצאות שהצ’אטבוט מייצר ולספק משוב מפורט על מה צריך לשפר, להוסיף או לשנות.

משוב יכול להיות כללי או מפורט. לדוגמה, אם צ’אטבוט ייצר שיעור או מבחן שלא עונה על ציפיות המורה, המשוב יכול לכלול הערות על רמת הקושי, אופן הניסוח של השאלות, או אף על חסר בתוכן החינוכי. למשל, אם המבחן שנוצר היה קל מדי לרמת הכיתה, המורה יכול להעיר שיש להגביר את רמת הקושי ולהוסיף שאלות דינמיות יותר.

משוב אינו רק כלי לתיקון טעויות או לשיפור תוכן. הוא גם מאפשר למורים להתאים את הפלט לסגנון ההוראה שלהם ולצרכים המיוחדים של התלמידים שלהם. כך, למשל, אם מורה רוצה להדגיש את החשיבה הביקורתית במקום זכירת עובדות במבחן, הוא יכול לציין זאת במשוב ולבקש שהשאלות ישופרו בהתאם.

משוב הוא גם כלי ליצירת שיח דו-כיווני בין המורה לצ’אטבוט, מה שמאפשר לצ’אטבוט להיות יותר מותאם ויעיל עבור צרכים חינוכיים עתידיים. כך למשל, אם צ’אטבוט ייצר פעילות קבוצתית שלא עבדה היטב בפועל, המורה יכול לספק משוב על הצורך בשינויים או התאמות, כדי שפעילויות דומות בעתיד יהיו מוצלחות יותר.

דוגמאות לחמשת השלבים של שיטת ה-״ש״

1. שימוש בפרטי הסביבה והתמחות

דוגמה:

“אתה מורה לביולוגיה בתיכון עם התמחות באקולוגיה. יש לך גישה לחדר מעבדה מאובזר ולגינה בית ספרית.”

המורה מספק הקשר מדויק של תחום ההתמחות והמשאבים הזמינים, מה שמאפשר לצ’אטבוט לספק פתרונות והצעות יעילות יותר.

2. שאלות ממוקדות

דוגמה:

“הכן תכנית שיעור לשעה אחת על מערכות אקולוגיות, המתמקדת באינטראקציות בין צמחים וחיות ביער גשם.”

כאן, המורה מגדיר בבירור את נושא השיעור, משך הזמן והמטרה הלימודית, מה שמקל על יצירת שיעור ממוקד ויעיל.

3. שפה ברורה ופשוטה

דוגמה:

“צור פעילות קבוצתית שבה תלמידים יחקרו דוגמאות לשרשרת מזון בסביבתם.”

ההוראה פשוטה וישירה, מבלי להשתמש במונחים מקצועיים מורכבים, מה שמאפשר לכל המעורבים להבין בבירור את המשימה.

4. שיתוף כמה שיותר פרטים

דוגמה:

“אני זקוק לתכנית שיעור בפורמט PowerPoint, שכוללת מצגת ופעילות פרקטית, לתלמידי כיתה ז’ על נושא הכוחות והתנועה.”

בדוגמה זו, המורה מספק פרטים על הפורמט (PowerPoint), סוג הפעילות (מצגת ופרקטית), וקהל היעד (כיתה ז’), מה שמאפשר לצ’אטבוט ליצור תוכן מותאם בצורה מדויקת יותר.

5. שליחת משוב

דוגמה:

“הרובריקה שיצרת עבור הפרויקט של תלמידי הכיתה ט’ נראית טוב, אבל יש להוסיף קטגוריה לחדשנות ויצירתיות בעבודה.”

המורה מעביר משוב ספציפי על הפלט שקיבל, מה שמאפשר שיפור והתאמה של המשימה לצרכים הספציפיים שלו.

לסיכום

באמצעות שימוש בשיטה זו, מורים ומחנכים יכולים ליצור בקלות פרומפטים יעילים שמשפרים את את התהליך החינוכי. השימוש בשיטה זו יכול לעזור למתכנן השיעור לשמור על קו מחשבה ברור, להבטיח שהמשימות רלוונטיות ומותאמות לקהל היעד, ולהגביר את הסיכוי שהתלמידים יפיקו הכי הרבה מהחוויה הלימודית. שיטת חמשת ה”ש” מספקות מסגרת עבודה חזקה עבור מורים ומחנכים בכל היבט של תכנון וביצוע שיעורים ופעילויות לימודיות. היא מאפשרת להם להיות יעילים יותר, מדויקים יותר בהוראות שלהם, ולעצב חוויות לימוד שהן גם מעניינות וגם אפקטיביות.

אל תישארו בתקופת האבן… התקדמו!

אנחנו מביאים לקהילת המורים ואנשי החינוך וההוראה את אותה הרמה שאנחנו מביאים בקורסים ובהכשרות שאנחנו עושים לעובדים ומנהלים בחברות הבכירות במשק ובעולם (מיקרוסופט, פייבר, שטראוס ועוד). זו לא עוד השתלמות של הפסגה – זה קורס פרטי ברמה הכי גבוה שיש בשוק שממוקד לצרכים ולשימושים של מורים, ושמועבר ע”י אנשים עם ניסיון בשטח. כל המרצים שלנו הם גם מומחי AI וגם מורים ומחנכים בפועל, כך שהם מכירים את השטח מבפנים! לקוראי LetsAI יש גם הטבה: הנחה ייחודית בהזנת קוד קופון LetsAI באתר הקורס.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך והוראה

המדריך המלא ל-ChatGPT

הפוסט שיטת חמשת ה-״ש״ לכתיבת פרומפטים בחינוך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…

דגש לפני שמתחילים: חשוב לציין שהמתודה הזו לא באה להחליף את המורה ולייצר הערות גנריות לתעודה – בדיוק להיפך! היא נועדה לתת חוו”ד מקצועית שמבוססת על נתונים מספריים ומילוליים, וכך לסייע הן לתלמיד והן למורה לקבל תמונת מצב עדכנית ומהימנה!

ממה מתחילים?

תהליך העבודה הוא יחסית פשוט.

• העלאת קובץ אקסל של התעודה: השלב הראשון הוא העלאת קובץ אקסל הכולל את הציונים של התלמידים ונקודות מרכזיות נוספות. נקודות אלו יכולות לכלול פרטים כמו התנהגות בכיתה, פרויקטים מיוחדים, תחומים בהם התלמיד מצטיין או זקוק לשיפור, וכל מידע נוסף שיכול לתת תמונה מלאה יותר על כל תלמיד.

• בקשה מה-Chatbot לכתוב הערות: לאחר שהקובץ מוכן, ניתן לפנות ל-Chatbot עם בקשה לכתוב הערות בהתאם לגליון הציונים. חשוב לציין את הטון הרצוי להערות (חיובי, מוטיבציוני, פרקטי וכו’) ואת ההתייחסות הרלוונטית. לדוגמא, אם יש רצון להדגיש הישגים, לתת משוב על אזורים לשיפור, או להתייחס להתנהלות התלמיד בכיתה.

• ביקורת ושיכתוב של התוצאה: אם התוצאה שה-Chatbot נותן אינה מספקת, ניתן לבקש ממנו לבדוק את עצמו ולשכתב את ההערות בהתאם להערות המסופקות. זה יכול לכלול דרישות לשינוי בטון, תוכן או סגנון הכתיבה. חשוב לספק משוב מדויק ככל האפשר כדי לאפשר ל-Chatbot להבין את הצרכים ולשפר את הגישה שלו. לדוגמה, אם ההערות היו כלליות מדי, ניתן לבקש ממנו להיות יותר ספציפי ולהתאים את ההערות למאפיינים הייחודיים של כל תלמיד. או, אם הטון היה חסר חום או חיוביות, ניתן להדגיש את הצורך בגישה יותר מעודדת וחמה.

כל שלב בתהליך זה מצריך תשומת לב והבנה של המידע שבקובץ האקסל, כדי להבטיח שההערות שנוצרות על ידי ה-Chatbot הן מדויקות, מותאמות אישית, ותורמות להתפתחות התלמידים.

דוגמה לשיח:

1. העלאת קובץ אקסל:

גליון ציונים פיקטיבי של תלמיד

2. כתיבת הפרומפט:

תוצאה:

3. שיפור בהתאם לצורך:

דיוק ההוראה והכוונה שלי את הבוט

התשובה המתוקנת – הפלט שהבוט יצר

למרות כל היתרונות, חשוב לזכור שהבינה המלאכותית אינה פטורה מחסרונות ודורשת התאמות מדי פעם. יש לוודא כי הטקסט שנוצר באמת מתאים ומתייחס לתלמיד או תלמידה הרלוונטיים, ולבצע תיקונים קטנים אם נדרש.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

הצטרפו לסדנה ייעודית וממוקדת לצרכים ולשימושים של מורים, אנשי חינוך ועובדי הוראה שרוצים לשלב AI בחינוך והוראה. הסדנה בהיקף של כ-15 שעות אקדמאיות כוללת 3 סדנאות עומק בלייב זום, 8 תכני הרחבה והעשרה, מבחנים ומשימות תרגול. היא תיתן לכם את הכלים והידע שיאפשרו לכם ליצור סביבה לימודית וחינוכית מתקדמת, בעידן החדש, תוך שימוש בבינה מלאכותית ובמגוון של כלי AI ומתודות חינוכיות.

סדנת AI למורים ואנשי חינוך

אולי גם זה יעניין אתכם…

מדריך מקיף: Perplexity AI בחינוך: הממשק של Perplexity AI ידידותי ואינטואיטיבי ומעודד גילוי וסקרנות. בין אם מדובר בתלמיד המחפש מידע על נושא מסוים, או מורה המעוניין במשאבים לשיעור, Perplexity AI מספקת גישה יעילה וממוקדת למידע ותוכן רלוונטי. ממליץ לכם בחום להכיר גם את הכלי הזה (אגב, גם עליו אני מלמד בסדנת המורים שלי).

הפוסט כתיבת הערות לגיליון ציונים בעזרת AI: תעודות עם נגיעה אישית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הממשק של Perplexity AI ידידותי ואינטואיטיבי ומעודד גילוי וסקרנות. בין אם מדובר בתלמיד המחפש מידע על נושא מסוים, או מורה המעוניין במשאבים לשיעור, Perplexity AI מספקת גישה יעילה וממוקדת למידע ותוכן רלוונטי.

Perplexity AI – ככלי תומך להוראה ולמידה

בעידן שבו מורים ותלמידים נעזרים במשאבים דיגיטליים בתדירות גוברת, Perplexity AI בולטת ככלי תומך הוראה בעל ערך רב בזכות יכולות החיפוש המתקדמות שלה. הפלטפורמה מסייעת למורים לאתר חומרי למידה רלוונטיים, תוכניות שיעור ומאמרים אקדמיים להעשרה. מצד שני, היא משמשת גם כמקור מידע אמין עבור תלמידים העורכים מחקר אקדמי, ומספקת להם תשובות ישירות וממוקדות.

יתרון נוסף של Perplexity AI הוא יכולתה לספק תשובות בהתאם להקשר הספציפי, תכונה חיונית במיוחד בסביבה חינוכית שבה הבנת הקונטקסט קריטית ליעילות הלמידה. הפלטפורמה מאפשרת גילוי מידע רלוונטי ועדכני המותאם לצורכי המשתמש.

בנוסף, Perplexity AI היא כלי תומך מחקר יעיל עבור סטודנטים ותלמידים. בין אם זה עבודת גמר או תזה אקדמית, הפלטפורמה מספקת מידע מקיף ומפורט תוך שימוש במקורות אמינים במצב האקדמי שלה.

Perplexity AI אף מהווה מאגר משאבים שימושי עבור מורים, ומאפשרת למצוא חומרי למידה, תכנים מולטימדיה ורעיונות פעילויות מותאמים אישית לכל מורה. בכך היא הופכת לכלי תומך הוראה רב ערך בתחום החינוך.

השוואה ל-ChatGPT

על אף ששתי הפלטפורמות מונעות על ידי בינה מלאכותית, Perplexity AI ו-ChatGPT פועלות באופן שונה ומשרתות מטרות שונות.

ChatGPT היא בעיקרה מודל שפה המיועד ליצור טקסט איכותי ודמוי-אנוש. היא מסוגלת לענות על שאלות, לחבר מאמרים ואף לחבר שירה לפי בקשה.

לעומת זאת, Perplexity AI היא מנוע חיפוש הממוקד במתן תשובות ישירות ומדויקות לשאילתות המשתמשים.

ההבדל המרכזי בין השתיים הוא בייעוד העיקרי שלהן – בעוד ChatGPT היא כלי רב-תכליתי שניתן לעשות בו שימושים רבים, Perplexity AI פותחה במיוחד עבור משימה אחת – גילוי מידע יעיל ומדויק.

יתרונות וחסרונות של Perplexity AI

יתרונות:

– דיוק: מספקת תשובות ישירות ומודעות הקשר.

– יעילות: חוסכת זמן על ידי ביטול הצורך לסנן דרך קישורים רבים.  

– אמינות: מצב “אקדמי” מבטיח שהמידע מקורו במקורות אמינים.

חסרונות:

– תלות באינטרנט: דורש חיבור אינטרנט יציב.

– הבנה מוגבלת: למרות שמתקדמת, ה-AI לא תמיד תבין נושאים מורכבים מאוד או נישתיים.

הרחבת כרום לכלי Perplexity AI

Perplexity – Ask AI היא הרחבת כרום שמאפשרת לך להשתמש ב-Perplexity בכל מקום בזמן גלישה באינטרנט. אז, בכל פעם שאתה צריך לחפש משהו שאתה נתקל בו, Perplexity AI נמצאת רק לחיצה אחת.

להרחבת הכרום יש גם תכונות כמו תשובות ספציפיות לעמוד ולדומיין, שבהן Perplexity שומרת את התשובות שלה ממוקדות רק בעמוד או בדומיין שאתה גולש בהם כרגע. אתה גם יכול לקבל סיכומים של כל מאמר שאתה קורא עם הרחבת הדפדפן שניתן להתקין גם על כרום וגם על אדג’.

אפליקציה לנייד

לאפליקציית הנייד יש גם חיפוש קולי, יחד עם כל התכונות האחרות כמו היסטוריית דיון, שאלות המשך, מחיקת דיונים וכו’, שאתה מקבל באפליקציית האינטרנט.

עם זאת, עדיין אין אפשרות להיכנס לחשבון שלך באפליקציה. אז, הדיונים שלך באפליקציית האינטרנט ובאפליקציה הניידת אינם מסונכרנים.

בסך הכל, זוהי כלי חזק וקל לשימוש כדי לעזור לך למצוא מידע על מגוון נושאים במהירות.

Perplexity AI app for ios

Perplexity AI app for android

לחצן Copilot

חברת Perplexity פיתחה עוזר AI אינטראקטיבי בשם Copilot המיועד לסייע למשתמשים בחיפוש מידע. Copilot יכול לנהל שיח עם המשתמש, לשאול שאלות הבהרה ולבצע חיפושים מרובים על מנת לאסוף את הנתונים הרלוונטיים ביותר לשאילתה.

יתרון מרכזי של Copilot הוא היכולת להבין שאלות מורכבות ולספק תשובות מדויקות ומותאמות אישית. למשל, בחיפוש על נושאים סבוכים Copilot יכול לשאול שאלות הממוקדות בדיוק במידע שהמשתמש צריך. כמו כן, Copilot מסוגל לפרק בעיות מתמטיות מורכבות ולהסביר את הפתרון באופן ברור.

הטכנולוגיה מבוססת על GPT-4 מתקדם שמאפשר ל-Copilot יכולות סיכום חזקות וסריקה יעילה של טקסטים ארוכים. כך Copilot יכול לאתר בדיוק את התשובה הרלוונטית מתוך כמות עצומה של מידע.

קיימת מגבלה על מספר השאילתות היומי ל-Copilot, ככל הנראה בשל העלויות הגבוהות של השימוש ב-GPT-4. עם זאת, מדובר בכלי חדשני ויעיל לחיפוש מידע אינטראקטיבי.

מצב אקדמי – Academic

“מצב אקדמי” הוא אחת התכונות הבולטות של Perplexity AI, המותאמת באופן ספציפי עבור חוקרים, מרצים, סטודנטים וכל מי שעוסק בפעילות אקדמית. בעולם הדיגיטלי שבו המידע שופע, הבטחת האמינות והרלוונטיות של התוכן היא קריטית, במיוחד בהקשרים אקדמיים. “מצב אקדמי” נותן מענה לצורך זה על ידי התמקדות במסירת מידע מדויק שמקורו במקורות אקדמיים מהימנים.

כאשר משתמשים מפעילים את “מצב אקדמי” ושואלים שאלה, Perplexity AI מפעילה את האלגוריתמים המתקדמים שלה כדי למצוא תשובות המעוגנות בספרות אקדמית. במקום מקורות גנריים או פופולריים, הפלטפורמה מעדיפה כתבי עת אקדמיים, מאמרי מחקר, פרוטוקולים של כנסים ופרסומים אקדמיים אחרים.

יתרה מכך, התשובות המסופקות במצב זה לעיתים קרובות כוללות ציטוטים בטקסט או מספרי הערות שמתאימים לרשימת מקורות בסוף. זה מאפשר למשתמשים לעקוב אחרי המידע חזרה למקור המקורי שלו, מה שמבטיח שקיפות ואמינות.

Perplexity ai academic focus

יישומים בחינוך:

• סיוע במחקר אקדמי: עבור סטודנטים, במיוחד בלימודים מתקדמים, “מצב אקדמי” יכול להיות כלי יקר ערך עבור פרויקטי מחקר, תזות ודיסרטציות. הוא מספק להם נקודת פתיחה, מציע תובנות, נתונים ומקורות שאפשר לחקור אותם הלאה.
• תכנון שיעורים עבור מורים: מורים ומרצים יכולים להשתמש במצב זה כדי למצוא מאמרים אקדמיים, מחקרים וספרות רלוונטיים לחומר הלימוד שלהם. זה יכול לסייע בתכנון שיעורים, ולהבטיח שהתוכן שהם מספקים מבוסס על מחקר אקדמי אמין.
• עדכון מתמיד: העולם האקדמי משתנה בהתמדה, עם מחקרים ותובנות חדשות שעולות כל הזמן. “מצב אקדמי” מאפשר למרצים ולחוקרים להישאר מעודכנים בהתפתחויות האחרונות בתחום שלהם.

יתרונות:

• אמינות: מידע המבוסס על מקורות אקדמיים מהימנים מבטיח מהימנות.
• עומק: מקורות אקדמיים לעיתים קרובות מספקים ניתוח עמוק ומקיף יותר של נושאים.
• רשימת מקורות: שילוב של מקורות מאפשר למשתמשים להעמיק בנושאים מעניינים ולאמת את המידע.

אתגרים:

למרות ש”מצב אקדמי” הוא כלי חזק, חשוב לגשת אליו בגישה ביקורתית. אף כלי אינו חסין מטעויות, ומשתמשים צריכים לבדוק ולאמת מידע, במיוחד בעבודה אקדמית קריטית.

“מצב אקדמי” ב-Perplexity AI מדגים את מחויבות הפלטפורמה לשרת את הקהילה האקדמית. על ידי מתן עדיפות לתוכן אקדמי והצעת דרך קלה לגישה למידע אקדמי, Perplexity AI בולטת ככלי בעל ערך רב עבור חוקרים, מרצים וסטודנטים כאחד. בעידן המידע הדיגיטלי, קיומו של מצב מוקדש שמדגיש קפדנות ואמינות אקדמית הוא לא רק מועיל – אלא הכרחי.

Perplexity ai academic focus template

שורת השאלה: מומלץ לנסח שאלה באנגלית כדי לקבל מקורות בצורה מסודרת.

Quick Search– קישורים והפניות למאמרים אקדמאיים שמהם התשובות נלקחו.

Answer– התשובה, יכול להיות סיכום או נקודות מרכזיות באנגלית או עברית.

Related– שאלות קשורות נוספות שמוצעות.

מצבים שונים (Focus)

Perplexity ai focus

מצב Wolfram Alpha:

מצב Wolfram Alpha משלב את היכולות החישוביות של פלטפורמת Wolfram Alpha ב-Perplexity AI.

פונקציונליות: מצב זה מאפשר למשתמשים לבצע חישובים מורכבים, לייצר גרפים ולגשת לבסיס נתונים עצום של מידע עובדתי. בין אם מדובר בפתרון בעיות מתמטיות, יצירת תרשימים או חיפוש נתונים מדעיים, מצב Wolfram Alpha מכסה את הכל.

יישומים בחינוך: שימושי במיוחד עבור מחנכים ותלמידים בתחומי STEM ‏(מדע, טכנולוגיה, הנדסה, מתמטיקה). הוא יכול לסייע בפתרון בעיות מתמטיות, ויזואליזציה של נתונים וגישה מהירה ויעילה למידע מדעי.

מצב כתיבה – Writing:

מצב הכתיבה ב-Perplexity AI עוצב כדי לסייע למשתמשים ביצירת טקסט דמוי אנוש על בסיס הקלט שסופק.

פונקציונליות: משתמשים יכולים לספק נושא או רעיון, ומצב הכתיבה ייצר תוכן מפורט סביבו. תכונה זו מנצלת מודלי שפה מתקדמים כדי להבטיח שהטקסט שנוצר הוא קוהרנטי, רלוונטי ואיכותי.

יישומים בחינוך: מצב זה יכול להיות מבורך עבור תלמידים העובדים על מאמרים, דוחות או מטלות כתיבה אחרות. הוא יכול לספק נקודת פתיחה, להציע הצעות, או אפילו לסייע במבנה התוכן. מחנכים יכולים להשתמש בו כדי ליצור תוכן עבור תוכניות שיעור, חומרי למידה או אפילו מבחנים.

מצב יוטיוב – Youtube:

מצב היוטיוב ב-Perplexity AI עוצב כדי לשאוב מהמאגר העצום של תוכן וידאו הזמין בפלטפורמת יוטיוב. נוכח הפופולריות והפוטנציאל החינוכי של סרטונים, מצב זה מהווה תוספת משמעותית לסוויט התכונות של Perplexity AI.

פונקציונליות: כאשר משתמשים מפעילים את מצב היוטיוב ומזינים שאילתה, Perplexity AI מחפשת תוכן וידאו רלוונטי ביוטיוב הקשור לנושא. היא לא פשוט מספקת קישורים לסרטונים אלא גם מציעה תיאור קצר או תקציר, מה שמאפשר למשתמשים להעריך את רלוונטיות התוכן לפני שהם צוללים פנימה.

יישומים בחינוך: ההשלכות החינוכיות של מצב זה הוא עצום. תוכן ויזואלי לעיתים קרובות עוזר בהבנת נושאים מורכבים, ויוטיוב היא אוצר בלום של סרטונים חינוכיים, טוטוריאלים, הרצאות ועוד. מורים יכולים להשתמש במצב זה כדי למצוא חומרי וידאו משלימים לשיעורים שלהם, בעוד תלמידים יכולים לנצל אותו למשאבי למידה נוספים, טוטוריאלים או הסברים ויזואליים של מושגים מורכבים.

מצב Reddit:

Reddit, המכונה לעיתים קרובות “העמוד הראשי של האינטרנט”, היא פלטפורמה שבה משתמשים חולקים תוכן, דנים בנושאים ומעורבים בדיונים בהנחיית הקהילה. מצב ה-Reddit ב-Perplexity AI שואב מהפלטפורמה הדינמית הזאת כדי לספק למשתמשים דיונים ותוכן רלוונטיים.

פונקציונליות: כאשר שאילתה מוזנת במצב Reddit, Perplexity AI סורקת את הפלטפורמה Reddit עבור דיונים, שיחות ותוכן רלוונטיים לנושא. היא מספקת למשתמשים קישורים לדיונים אלה, יחד עם סקירה קצרה או קטע, מה שעוזר להם להעריך את הרלוונטיות והעומק של השיחה.

יישומים בחינוך: Reddit מארחת קהילות, פורומים ודיונים חינוכיים רבים על מגוון נושאים. ממדע ומתמטיקה עד ספרות ואומנות, יש תת-קהילה כמעט לכל נושא אקדמי. מחנכים יכולים להשתמש במצב זה כדי לגשת לתוכן מבוסס קהילה, דיונים ואפילו סשני שאלות ותשובות הקשורים לתחום שלהם. תלמידים, מצד שני, יכולים לנצל זאת כדי להיות מעורבים בדיונים, לבקש הבהרות על נושאים מורכבים, או פשוט לחקור נושאים מעניינים בהגדרה קהילתית.

כיצד להשתמש ב-Perplexity AI

אפשר להשתמש ב-Perplexity AI על ידי גלישה לאתר שלהם בדפדפן או באמצעות האפליקציה הניידת. למדריך הזה , נראה זאת מהאתר.

בדפדפן המועדף עליך, עבור ל-perplexity.ai. 

בדומה לגוגל, יש פה שורת חיפוש מרכזית. פשוט הקלד את השאלה שלך בשורת החיפוש ולחץ Enter.

Perplexity ai search bar

השתמש בשפה טבעית בשאלות. Perplexity AI תוכננה כדי להבין שפה טבעית, כך שתוכל לשאול שאלות באותו אופן שהיית מדבר עם חבר. אם אינך בטוח כיצד לנסח את השאלה, תוכל גם לספק מילות מפתח במקום שאלות תקינות ל-Perplexity AI, בדיוק כמו שהיית עושה במנוע חיפוש, והיא תעשה מאמץ מיטבי כדי להבין ולענות על השאילתה שלך. עם זאת, היא עובדת הכי טוב כשאתה מספק שאלות ספציפיות. ככל שהשאלה שלך תהיה ספציפית יותר, כך תהיינה התוצאות טובות יותר.

Perplexity AI תשתמש אז במודלי השפה שלה כדי להבין את השאלה שלך ולאסוף מקורות רלוונטיים מכל רחבי האינטרנט כדי לספק לך תשובה ישירה.

הציטוטים יוצגו עם כל תשובה (מצב copilot), יחד עם שאלות קשורות בתחתית.

מצב copilot כבוי

Perplexity ai copilot off

מצב copilot דלוק

Perplexity ai copilot on

אפשר ללחוץ על כל מקור כדי לאמת את המידע שסופק. או ללחוץ על כל שאלה קשורה כדי לקבל תשובות נוספות בקלות. אפשר גם למצוא מידע נוסף על ישויות המקושרות בתשובה על ידי לחיצה על הקישורים.

אם השאלות הקשורות אינן כוללות מה שברצונך לדעת, תוכל גם לשאול שאלות המשך ידנית, מה שיכול לסייע לך לקבל מידע ספציפי אף יותר. הקלד את השאלה בתיבת הטקסט ‘שאל שאלת המשך’ ולחץ Enter.

כדי לערוך את השאילתה המקורית שלך, לחץ על הכפתור ‘ערוך שאילתה’ ונסח מחדש את השאלה שלך.

אל תישארו בתקופה האבן – התקדמו!

הגיע הזמן לעלות על הרכבת ולהצטרף למהפכת ה-AI, שמגיעה לכל מקום – גם לכתה ולחדר המורים! קורס AI חובה לאנשי ונשות הוראה בעידן המודרני שייתן לכם את הכלים למקסם את הפוטנציאל שלכם כמובילי חינוך ערכיים במאה ה-21.

הפוסט מדריך מקיף: Perplexity AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית