הערכה דו נתיבית: אלו תהליכי הערכה מתאימים באמת לעידן ה-AI?
- פריזמה לומדת
- לפני 5 ימים
- זמן קריאה 2 דקות
הערכה דו נתיבית: אלו תהליכי הערכה מתאימים באמת לעידן ה-AI?
אחד האתגרים המרכזיים של העולם האקדמי בעידן הבינה המלאכותית, הוא עיצוב מחדש של תהליכי הערכה.
כאשר משימות הערכה קלאסיות כמו כתיבת סיכום, ניסוח טיעון או ניתוח מאמר, ניתנות לביצוע בקלות יחסית בעזרת בינה מלאכותית, נדרשים המרצים לחשיבה מחודשת.
מודל שפותח באוניברסיטת סידני ('The Two-Lane Approach'), ומודל שהוצג במחקר מאוקטובר 2025 ('Assessment Twin') מציעים רעיון פשוט אך חדשני:
תהליך ההערכה צריך להכיל שני רכיבים משלימים:
האחד כולל שימוש מושכל, מודרך ומוצהר בבינה מלאכותית, והאחר, נטול AI.
שני רכיבים ההערכה מחזקים זה את זה:
הרכיב המשלב AI מאפשר ללומדים להתנסות באופן הדומה לעולם המקצועי שמחוץ לאקדמיה, שבו AI משולב באופן טבעי.
הוא בוחן גם את השימוש ב-AI, בתוך ההקשר הספציפי של התחום הנלמד.
הרכיב ללא ה-AI, מחזק את תקפות ההערכה, ומוודא שהסטודנטים באמת מבינים את התוכן או מסוגלים ליישם אותו בעצמם.
איך זה יכול להיראות בפועל?
כתיבת מאמר קצר + הצגה בעל פה בכיתה של הטיעונים המרכזיים
כתיבת עבודת מחקר + Walk-through של תהליך החשיבה
סיכום מאמר בעזרת AI + שאלות הבנה בריאיון זום קצר
יצירת פרויקט קבוצתי + הצגה בכיתה, בה כל משתתף ומשתתפת לוקחים חלק
כתיבת תוכנית התערבות לבית ספר + תרגול סימולציה המדמה את יישומה
בניית מערך שיעור + הצגה של חלק ממנו בכיתה או בסרטון וידאו
המודל שהוצג באוניברסיטת סידני, מציע לחשוב על תהליכי ההערכה ברמת המאקרו:
לתכנן את שני הנתיבים ברמה החוגית, או לתאם בין מספר קורסים, ולייצר התאמה הדדית בין רכיבי ההערכה השונים.
המודל הכפול מאפשר לנצל את היתרונות של כל סוג הערכה, מבלי להתעלם מהשינויים שמובילה מהפכת ה-AI בתהליכי הלמידה.
כך מתקבלת תמונה מלאה, אמינה והוגנת של הידע והמיומנויות שרכשו הסטודנטים.
1 בדצמבר 2025 // פריזמה על הבינה המלאכותית בהכשרה אקדמית #016
תגובות