המודל הדו נתיבי להערכת תהליכי למידה משולבי AI
מדוע צריך מודל חדש?
• משבר האמון בעידן ה AI: מה כתב הסטודנט ומה כתב הAI?
• מה הערך של מטלות כשAI כותב הכל?
• לא ניתן לאכוף שימוש בAI
ערכים נדרשים למודל החדש
אנחנו צריכים הערכות שיכולות לעודד שימוש בטוח ונתמך בבינה מלאכותית, אבל אנחנו גם צריכים הערכות שיכולות למדוד את יכולות התלמידים בצורה אמינה ותקפה
Relevance
רלוונטיות לעולם האמיתי
Integrity
אמינות ותוקף
הכירו את המודל הדו-נתיבי
נתיב 2
Assessment for learning
הערכות פתוחות עם שימוש מונחה ב-AI
נתיב 1
Assessment of learning
הערכות מאובטחות ומפוקחות
לא לנסוע בין הנתיבים:
הערכות נתיב 2 מניעות ומעודדות את הסטודנטים ללמוד... כדי להצליח בנתיב 1.
הערכות נתיב 1 מבטיחות אמינות וחייבות להיות מאובטחות ובנוכחות פיזית.
נתיב 1
מאפיינים
מאובטחות, בפיקוח, בוחנות יכולות אמיתיות
דוגמאות
• מבחן בכתב
• ראיון הערכה מובנה
• הדגמה ביצועית
• מצגת עם שאלות Q&A
נתיב 2
מאפיינים
פתוחות, תומכות למידה, מאפשרות שימוש מונחה ב־AI
דוגמאות
• עבודת חקר
• פרויקט קבוצתי
• יומן רפלקטיבי
• סימולציה פתוחה
עקרון השילוב
• האיזון יכול להיעשות ברמת התוכנית, ולא בהכרח בכל קורס
• רוב ההערכות = Lane 2
• בנקודות מפתח = Lane 1 כמשוכות מעבר
(למשל במעבר משנה לשנה, או בסיום יחידות מרכזיות)
דוגמאות לנתיב 1
דוגמאות להערכות מבוקרות ומאובטחות:
• מבחן בפיקוח
• ראיון הערכה מובנה
• הדגמה מעשית של מיומנות
• כתיבה קצרה בזמן אמת
• מצגת עם Q&A
דוגמאות לנתיב 2
דוגמאות להערכות פתוחות –מתאימות לשוק העבודה
• עבודת חקר
• פרויקט קבוצתי
• יומן רפלקטיבי
• סימולציה פתוחה
המודל פותח באוניברסיטת סידני באוסטלריה.
מפתחי המודל
שלושה מסרים לסיכום
חייבים לאזן
בין נתיב 1 לנתיב 2
אי אפשר לאסור שימוש ב-AI
המודל הדו-נתיבי שומר על ערך התואר
יישום נכון של המודל הדו־נתיבי
למעשה מחזק את תחושת הסוכנות (agency) ואת האמון