להלן רעיונות לאסטרטגיות יישום שונות:
| אסטרטגיית יישום | 1. NotebookLM Podcast | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| פרטים-משימה | • לומדים מקבלים מאמר מדעי • הם משתמשים ב-NotebookLM כדי "לראיין" את המקור ולדמות תפקידים שונים (למשל, ספקן, קובע מדיניות, מומחה בתעשייה, הדיוט) • לומדים יכולים לשאול שאלות מאתגרות כדי לחשוף מגבלות או נקודות תורפה במאמר, ולדון בפתרון או הצעה למחקר המשך כדי לטפל בבעיות אלו • לומדים מגישים הקלטה (או ההקלטות) של הפודקאסט המייצג נקודות מבט שונות • הגשה סופית: אודיו + הערה רפלקטיבית על הנלמד מכל אחת מנקודות המבט | |||||
| שימוש במקרה (הקשר) | קורסים מבוססי ספרות, סמינרי מחקר STEM | |||||
| כלי | Notebooklm | |||||
| פיתוח יכולות | קידום הבנה עמוקה יותר, שטף דיגיטלי ומעורבות עם בינה מלאכותית אתית. פיתוח אוריינות ורבלית, קריאה ביקורתית וחשיבה טרנס-דיסציפלינרית |
| אסטרטגיית יישום | 2. חשיבה תכנונית עם צוות בינה מלאכותית וירטואלי |
|---|---|
| פרטים-משימה | • לומדים מגדירים אתגר (למשל, "עיצוב מחדש של מעבדות כימיה", עיצוב מחדש של מוצר, בניין...) • יצירת צוות של יועצי AI : יועץ טכנולוגי, יועץ פדגוגי, יועץ אתיקה: יצירה באמצעות הנחיות מפורטות • בסיוע AI הצוות מפתח יחד הצעה, אב טיפוס וניתוח SWOT (חוזקות, חולשות, הזדמנויות ואיומים) • פלט סופי: הצגה ורפלקציה על האופן בו AI תמך בכל שלב |
| שימוש במקרה (הקשר) | אדריכלות, STEM |
| כלי | GenAI (ChatGPT/Gemini) + Miro/FigJam/Mural |
| פיתוח יכולות | חשיבה מערכתית, הנדסת הנחיות/ prompt, שיתוף פעולה בצוות, חשיבה בינתחומית |
| דוגמא אמיתית | https://doi.org/10.1002/cae.22817 |
| אסטרטגיית יישום | 3. בניית סקירת ספרות הפוכה |
|---|---|
| פרטים - משימה | • חלוקת 5–6 מאמרי מחקר ללומדים • הלומדים מתבקשים להשתמש ב-NotebookLM במטרה: o לזהות אשכולות נושאים o לזהות פערים o להציע שאלת מחקר אפשרית • פלט סופי: דף אחד הממפה את התחום המתבסס על תובנה של AI • הלומדים מתבקשים להשתמש ב-ResearchRabbit וליצור מפת קישור למאמרים ולהציג את התפתחות התחום |
| שימוש במקרה (הקשר) | כל קורס מבוסס מחקר. |
| כלי | NotebookLM, Elicit, Scispace, ReasearchRabbit |
| פיתוח יכולות | סקירת הספרות עוברת מ"סיכום" ל״הבהרה/ הבנה״ |
| אסטרטגיית יישום | 4. תכנון מחדש של מודל בינה מלאכותית במאמרים מדעיים |
|---|---|
| פרטים - משימה | לומדים מקבלים מאמר מדעי ומתבקשים לבחור ייצוג אחד או שניים (למשל, סכימת תגובה, מסלול מטבולי או דיאגרמת מעגל) או ניסוי מדעי או שיטה המשימה שלהם היא להשתמש בכלי AI כדי: • לעצב מחדש את הייצוג (או הניסוי או השיטה) עבור קהל אחר (למשל, תלמידי תיכון או קובעי המדיניות) • על הלומדים להצדיק את בחירות העיצוב וכיצד AI עזר לשפר את הבהירות או לקדם תקשורת • הגשת הייצוג החדש + רציונל קצר |
| שימוש במקרה (הקשר) | STEM |
| כלי | כלי GenAI |
| פיתוח יכולות | מקדם תקשורת מדעית, אוריינות חזותית וכישורי עיצוב בשיתוף בינה מלאכותית |
| אסטרטגיית יישום | 5. חקירת נתונים - חקירת אנומליות בסיוע בינה מלאכותית |
|---|---|
| פרטים - משימה | • הלומדים מקבלים מערך נתונים בו 1-2 חריגות נסתרות, חוסר עקביות או מגמות בלתי מוסברות הלומדים מתבקשים: • להשתמש בכלי AI כדי לנתח וליצור וויזואליזציה של הנתונים • ניסוח השערות לאנומליה תוך שיתוף פעולה • הגשת "דוח בלשי" המתאר את התהליך, הממצאים וכיצד AI עזר או עיכב את ההנמקה |
| שימוש במקרה (הקשר) | מדעי נתונים |
| כלי | כל כלי GenAI עם תוסף CSV או ChatGPT Advanced Data Analysis |
| פיתוח יכולות | משלב למידה מבוססת חקירה, מעורבות נתונים אמיתיים, הסטודנטים לומדים כיצד להעריך באופן ביקורתי תובנות הנתמכות בבינה מלאכותית |
| אסטרטגיית יישום | 6. AI כמחבר משותף של ניירות עמדה |
|---|---|
| פרטים - משימה | על הלומדים מוטלת המשימה לכתוב נייר עמדה על נושא עדכני שנוי במחלוקת או על מאמר מדעי עדכני הם נדרשים: • לומדים מתבקשים להזין 2-3 מקורות ראשיים ל-AI (או לסכם את המקורות בכלי) • על הלומדים לבקש מה-AI לנסח טיעונים ראשוניים בעד ונגד • הלומדים מציגים שאלות לשתי הגישות, בעד ונגד, כדי להמשיך ולפתח את הטיעונים של כל צד • על הלומדים לפתח טיעון אחרון משלהם, ולשפוט בעניין על סמך הוויכוח בין שתי הגישות שהוצגו ע״י הבינה המלאכותית הגשה: • נייר עמדה סופי • קטעים מפורשים המציגים מה מתבסס על תובנות הבינה המלאכותית לעומת מה מתבסס על חשיבת הלומד • רפלקציה על האופן בו ה-AI העביר או הבהיר את עמדתו |
| שימוש במקרה (הקשר) | כל הקשר |
| כלי | NotebookLM |
| פיתוח יכולות | מלמד חשיבה ביקורתית, הערכת טיעונים, רפלקציה אתית, בינה מלאכותית יוצרת שקופה |
