הקדמה , מאת עמי סלנט , עורך האתר " ידע וסקרנות דיגיטלית"
מתברר כי בכל הנוגע לנכונות מורים להטמיע AI בהוראה ובלמידה , המציאות בשטח היא יותר מורכבת מאשר כתבנו בחלק הראשון של הסקירה לפני חודש (קישור) , ולכן מצאנו לנכון להביא בהמשך את התובנות של לירון סגל , אחת המדריכות המעולות ביותר ליישום פדגוגיה דיגיטלית הנפגשת כל שבוע עם מורים ומורות
מבוא
סקר מגלה מגמה תמוהה: למרות עלייה של 50% בהכשרת AI (43% מהמורים קיבלו לפחות מפגש אחד עד אוקטובר 2024), אחוז המורים המשתמשים באופן פעיל בכלי AI ירד מעט, מ-33% ל-32%. מדאיג יותר היא העלייה בשיעור המורים הסבורים שבינה מלאכותית אינה רלוונטית למקצוע או לרמת הכיתה שלהם, עלייה של 6%. (מקור המידע וקישור )
מניסיוני בעבודה עם מחנכים , התנגדות המורים נובעת לרוב ממוטיבציה נמוכה, מתשלום נמוך, חוסר הכרה מקצועית ומשימות ניהוליות בלתי פוסקות שמשאירות מעט זמן או אנרגיה להתנסות בכלים חדשים.
התנגדות לשינוי: תבנית מוכרת
אימוץ AI אינו המקרה הראשון של מורים המהססים לאמץ טכנולוגיה חדשה. זוכרים את השקת הלוחות החכמים? האימוץ היה איטי בהתחלה מכיוון שלמורים חסרו גם תמיכה וגם מוטיבציה לשלב אותם בשיעורים. רק כשבתי ספר הציגו תמריצים ממוקדים והציגו סיפורי הצלחה, האימוץ תפס תאוצה.
באופן דומה, כלי AI מתמודדים עם אותם אתגרים של התנגדות ומורכבות נתפסת. ללא יתרונות ברורים ומוחשיים ותמיכה נאותה, מורים דבקים לעתים קרובות בשיטות מוכרות (מקור המידע וקישור )
החשש המרכזי משתנה בין בתי ספר ומדינות, אך בכל העולם מתוארת תמונה דומה: הרוב המוחלט של המורים עדיין ספקנים, זהירים ונמנעים משימוש יזום ונרחב ב-AI, למרות שמיעוט קטן ומתקדם מגלה פתיחות רבה יותר להתנסות בטכנולוגיה.
הפרקים בסקירה הנוכחית :
חלק א' : כמה עצות מועילות של לירון סגל
חלק ב' : מדוע מורים נרתעים משילוב AI בכיתה
חלק ג' : נתיב הגיוני קדימה: הקלת המעבר
חלק א' : כמה עצות מועילות של לירון סגל
מאת: לירון סגל
לירון סגל | חשיבה טכנולוגית מחוץ לקופסה
בהשתלמויות ובהדרכות שאני מעבירה, אני פוגשת מורים רבים שמסתקרנים מהבינה המלאכותית, אבל עוצרים רגע לפני שקופצים למים.
חלקם חוששים שזה מסובך או מורכב מדי ויגזול מהם זמן יקר.
אני פה גדי להזכיר:
לא חייבים לדעת הכל, לא צריך להיות מומחים, וגם לא חייבים להתחיל בגדול.
מצרפת לכם שלוש תזכורות קטנות שעוזרות לעשות את הצעד הראשון (( או השני…) בצורה נכונה.
קצר, מדויק ובעיקר מעודד.
מוזמנים לשמור, לשלוח למי שצריך, ולזכור שאתם לא לבד במסע הזה.
כי בלחיצת כפתור ובפדגוגיה מדוייקת כל שיעור הופך לחוויה
לירון סגל | חשיבה טכנולוגית מחוץ לקופסה
חלק ב' : מדוע מורים נרתעים משילוב AI בכיתה ?
מורים חוששים להשתמש בבינה מלאכותית (AI) בשל מספר גורמים מרכזיים, המשלבים חששות פדגוגיים, טכנולוגיים וערכיים:
- פגיעה בשליטה ובמקצועיות המורה: מורים חוששים שאימוץ מערכות AI יפגע באוטונומיה וביכולת שלהם לתכנן ולנהל את השיעור בעצמם, שכן מערכות AI עשויות להציע דרכי הוראה חלופיות, להכתיב קצב למידה ואף להעריך הישגים, דבר שמערער את תפיסת המקצועיות שלהם.
- קשר אישי ותחושות ניכור: הוראה איכותית מבוססת על קשר אישי, תמיכה רגשית והבנה בין-אישית. יש חשש שהסתמכות על AI תרחיק בין מורים לתלמידים, תהפוך את הלמידה לאוטומטית יותר ותפגע ב"חום האנושי" בכיתה
חלק ג' : נתיב הגיוני קדימה: הקלת המעבר
כדי להתגבר על אתגרים אלו, אנו זקוקים לגישה רב-פנים:
- הפחת את הנטל הניהולי: אחד המחסומים הגדולים ביותר למעורבות המורים הוא הזמן. פישוט תהליכים והאצלת משימות שאינן הוראה – פוטנציאליות באמצעות AI – יכולים לשחרר את המורים לחקור כלים חדשים.
- הצג את Easy Wins: התחל עם כלי בינה מלאכותית פשוטים המטפלים בבעיות מעשיות, כמו אוטומציה של ציונים או יצירת מערכי שיעור. כלים אלה דורשים למידה מינימלית ויכולים להדגים במהירות את הערך של AI.
- תמריץ השתתפות: הצע תגמולים משמעותיים, כגון בונוסים כספיים, חופשה בתשלום או תוכניות הכרה, עבור שילוב בינה מלאכותית בהוראה. מורים נוטים יותר לעסוק כשהמאמצים שלהם מתוגמלים, כפי שניתן לראות במהלך השקת הלוח החכם.
- מנדט עם תמיכה: מתן חובה קלה לשימוש בכלי AI ברמת התחלה עבור משימות ספציפיות, בשילוב עם הדרכה ותמיכה מתמשכים, יכולה לעזור. סיפורי הצלחה וחונכות יכולים להקל על הפחדים מכישלון ולבנות ביטחון עצמי.
שיקולים חשובים נוספים
- מוטיבציה פנימית ופיתוח מקצועי: טיפוח מוטיבציה פנימית, כגון התמקדות בצמיחה מקצועית או שיפור תוצאות התלמידים, יכול להניע אימוץ בינה מלאכותית לטווח ארוך. הצגת בינה מלאכותית ככלי לשיפור היצירתיות או הפחתת עומס העבודה עשויה למשוך יותר מאשר הפיכתה לדרישה.
הקשרים תרבותיים: אתגרי האימוץ עשויים להשתנות באופן משמעותי בין האזורים. בתרבויות מסוימות, האוטונומיה של המורים מוערכת מאוד, בעוד שבאחרות, מנדטים מלמעלה למטה עובדים טוב יותר. חקירת ההבדלים הללו יכולה לספק הבנה ניואנסית יותר. - הנושא הרחב יותר: הקשבה למורים
- יש רובד נוסף לאתגר הזה: האם חברות EdTech באמת נותנות מענה לצרכי המורים? הקיפאון באימוץ הבינה המלאכותית מעיד על ניתוק. כלים רבים מתוכננים סביב בעיות תיאורטיות בכיתה, במקום האתגרים המעשיים היומיומיים שהמורים מתמודדים איתו. בינה מלאכותית לעולם לא תחליף את המגע האנושי בחינוך. עם זאת, זה יכול להפחית עומסי עבודה, לייעל את זרימות העבודה ולשפר למידה מותאמת אישית – אם זה מתיישב עם הצרכים בעולם האמיתי.
- מחשבות אחרונות: מסגור מחדש של השיחה
- השמיים שבוע חינוך ממצאי הסקר צריכים לשמש קריאת השכמה לכל אחד ב-EdTech. זה לא רק על כלים טובים יותר או הכשרה; זה קשור לרלוונטיות, כבוד והבנה. עלינו להפסיק למכור AI כפתרון קסום ולהתחיל להוכיח את ערכו בדרכים מוחשיות ומיידיות. כדי להצליח באימוץ AI, עלינו לטפל בהתנגדות של מורים, לתמרץ את המאמצים שלהם ולפשט את זרימות העבודה שלהם.
