מודלים של בינה מלאכותית יוצרת, מודלים של שפה, הם מערכות בינה מלאכותית שאומנו להבין ולייצר שפה אנושית המותאמת למשימות ספציפיות. כאן, תוכלו לגלות מגוון של כלי בינה מלאכותית ממודלים שונים המתאימים לצרכים ולתחומי העניין שלכם:
- מודלים גדולים של שפה (LLMs) – אידיאליים ליצירת טקסט, מענה לשאילתות, וסיוע במשימות כתיבה. דוגמאות: Llama, ו-Microsoft Copilot
- מולטימודליים של בינה מלאכותית – משלבים טקסט, תמונה, וסוגי נתונים אחרים, ומאפשרים אינטראקציות מורכבות יותר ופלטים רב-תכליתיים. דוגמאות: ChatGPT, Claude, ו-Gemini
- מודלים ליצירת קוד – ממוקדים ביצירת ותיקון באגים בקוד, מודלים אלה מפשטים משימות תכנות ותומכים בלמידה חישובית. דוגמאות: Cursor, Github Copilot, ו-Julius
- מודלים יוצרים של מדיה – יוצרים ומתפעלים תוכן אודיו ווידאו. דוגמאות: Synthesia, Luma, ו-Suno
פיתוח הפוטנציאל של בינה מלאכותית בחינוך STEM
למידה והוראה מותאמת אישית – בינה מלאכותית יכולה להתאים תוכן ואסטרטגיות הוראה לצרכי הלמידה האישיים של הסטודנטים. שימושים אפשריים:
- בחנים מותאמים: בינה מלאכותית מייצרת בחנים מותאמים אישית לסטודנטים בהתבסס על הביצועים שלהם, ומגדילה בהדרגתיות את רמת הקושי
- דוגמאות מהחיים האמיתיים: השתמש בבינה מלאכותית כדי לספק דוגמאות STEM הקשורות לאירועים עכשוויים ויישומים מהעולם האמיתי
- פתרון בעיות אינטראקטיבי: בינה מלאכותית יכולה להדריך סטודנטים שלב אחר שלב בפתרון בעיות במגוון נושאים
- סיוע בשיעורים פרטיים: בינה מלאכותית יכולה לעזור לסטודנטים המתקשים בשיעורי בית או מושגים ב-STEM
יצירת תוכן ותכנון קורסים – בינה מלאכותית עוזרת למחנכים לייעל תכנון שיעורים, עיצוב הערכות, ויצירת חומרי קורס, חוסכת זמן ומשפרת את יעילות ההוראה. שימושים אפשריים:
- כתיבת סילבוס: השתמש בכלי בינה מלאכותית ליצירת סילבוס מובנה היטב עם מטרות למידה, תוכניות שבועיות, ולוחות זמנים להערכה
- תכנון מצגות: בינה מלאכותית מציעה דרכים מעניינות להציג מושגים, כגון אנימציות או המחשות ויזואליות
- שאלות לבחנים ומבחנים: יצירת שאלות מותאמות אישית עם בחירה מרובה, שאלות פתוחות, או שאלות מספריות למבחני
- הסברים לנושאים מורכבים: בינה מלאכותית מציעה אנלוגיות, תרחישים מהעולם האמיתי, או הסברים פשוטים להוראת נושאים בהוראת ה-STEM
- שקופיות להרצאות: יצירת שקופיות מושכות ויזואלית, כולל איורים וגרפים, כדי לפשט נושאים מאתגרים.
יעילות אדמיניסטרטיבית ותובנות מבוססות נתונים – בינה מלאכותית יכולה לבצע משימות אדמיניסטרטיביות שגרתיות ומספקת תובנות לגבי ביצועי סטודנטים, ובכך משחררת מחנכים להתמקד בהוראה ומחקר. שימושים אפשריים:
- ציונים אוטומטיים: ניתן להשתמש בבינה מלאכותית לבדיקת מטלות, בחנים ומבחנים
- תשובות לדוא"ל: ניסוח תגובות לשאלות סטודנטים נפוצות לגבי שיעורי בית, לוחות זמנים של מעבדות, או שעות קבלה
- תובנות מבוססות נתונים: ניתוח נתוני ביצועי סטודנטים לזיהוי פערי למידה או סטודנטים בסיכון בקורסי STEM
- נוכחות והשתתפות: אוטומציה של מעקב נוכחות ומדדי מעורבות בכיתות STEM גדולות.
