הערכה בהשכלה הגבוהה בעידן הבינה המלאכותית – משמעויות ואתגרים
הכניסה של טכנולוגיות בינה מלאכותית להוראה וללמידה באקדמיה מאתגרת את פרדיגמות ההערכה המסורתיות, ופותחת פתח לחשיבה מחודשת על מטרות ההערכה, האמצעים שבהם אנו משתמשים, והמיומנויות שאותן אנו מבקשים לזהות, למדוד ולטפח. לצד הפוטנציאל הטמון ב-AI להרחיב את אפשרויות ההערכה, עולות גם סוגיות מורכבות של אתיקה, הוגנות, והצורך לוודא כי הערכה משקפת למידה משמעותית ולא רק שליטה בטכנולוגיה.
כלים מבוססי בינה מלאכותית מאפשרים למרצים לפתח שיטות הערכה חדשות המאתגרות את הסטודנטים ברמות חשיבה גבוהות ומקדמות שילוב בין ידע, יישום וחשיבה. הם מציעים גם תמיכה טכנית מתקדמת כמו יצירת שאלות, ניסוח מחוונים, ניתוח תשובות ומתן משוב מיידי. עם זאת, שימוש לא מבוקר בטכנולוגיה עלול לטשטש את ההבחנה בין תוצר אנושי לתוצר שנוצר בידי מכונה, ולפגוע במטרות ההערכה.
במיוחד בקורסים בתחומי STEM בהם רבות מהמטלות נשענות על פתרון בעיות, ניתוח נתונים, יישום נוסחאות או כתיבת קוד, חשוב לבחון אילו משימות עדיין בודקות הבנה ויכולת, ואילו מהן ניתנות לפתרון מלא באמצעות בינה מלאכותית. השאלות אינן רק טכניות, אלא מהותיות: האם מטלה מסוימת מודדת חשיבה עצמאית, או רק שימוש יעיל ב-AI? האם התשובה שקיבלנו משקפת תהליך למידה או רק תוצאה אפשרית?
לנוכח אלה שיטות הערכה אלטרנטיביות הולכות ותופסות מקום, למשל:
- למידה מבוססת פרויקטים (PBL) – פרויקטים מהעולם האמיתי שדורשים איסוף מידע, פתרון בעיות, יצירתיות, תיעוד תהליך והצגתו.
- הערכה מתמשכת – מבט כולל על השתתפות, תהליכים, שיקולים והתקדמות לאורך הקורס, ולא רק תשובה סופית בבחינה או חיבור
שיטות אלו מקשות על שימוש פאסיבי או בלתי מבוקר בבינה מלאכותית ודורשות מהלומדים הפעלת שיקול דעת, ניתוח ביקורתי, יישום אישי ותוצר ייחודי. ניתן אף להטמיע את הבינה המלאכותית כחלק מהמטלה, אך לא כאמצעי שמחליף את החשיבה: למשל, לאפשר לסטודנטים להיעזר ב-AI לבניית טיוטה, ואז לנתח את מידת הדיוק, ההטיות והכשלים בתוצר או להשוותו למקורות נוספים. כך נבנית גם אוריינות AI שהיא חלק חשוב מהכשרת הבוגר האקדמי בעידן הנוכחי.
מהצד של המרצים, בינה מלאכותית יכולה לשמש כלי תומך בתכנון הערכה:
יצירת שאלות מותאמות לפי נושאי קורס, הרכבת בוחנים לפי רמות קושי, הצעת מחוונים מפורטים או ניסוח קריטריונים לניקוד. לצד זאת, נדרשת תמיד בקרה אנושית, שמבינה את הקשר ההוראה, מטרות הלמידה, ומאפייני הלומדים.
