ערכה למורים - המפ"ה: הוראת בינה מלאכותית מודעת מגדר

כתבו: ד"ר אורנית מימון, מעיין שי סייג, המכון למחקר יישומי של בינה מלאכותית בחינוך

מדעני הבינה המלאכותית של המחר יושבים היום בכיתות שלנו - אך לא כולם מרגישים שהתחום 'בשבילם'. בעוד שבמתמטיקה מוגברת יש כמעט שוויון מגדרי, במגמות ה-AI רואים בעיקר בנים. הפער הזה אינו נובע מפער ביכולות, אלא מאלפי רגעים קטנים בכיתה: מי מקבל רשות דיבור, מי מחזיק במקלדת, ומי מרגישה שהתחום שייך לה.

ערכת המפ"ה פותחה במסגרת מחקר מלווה במכינה למגמת מדעי בינה מלאכותית, ומעניקה למורות ולמורים כלים מעשיים לאבחון האקלים הכיתתי ולקידום הוגנות מגדרית בהוראת AI. הערכה מבוססת על מודל CAPE של ה-OECD ומתורגמת ל-18 פרקטיקות קונקרטיות, שלושה מערכי שיעור מוכנים לכיתה, וכלים ללווי מתמשך לאורך השנה.

כל פרקטיקה נבנתה כך שתהיה ברורה, מכבדת וניתנת ליישום מיידי - צעד קטן אחד בכל פעם, שמצטבר לשינוי אמיתי במיקרו-אקלים הכיתתי.

קהל היעד

  • מורות ומורים המלמדים AI, מדעי המחשב ומקצועות STEM בחטיבת הביניים ובתיכון
  • רכזות ורכזי מגמות המבקשים להרחיב את מעגל התלמידות והתלמידים בתחום
  • צוותים מובילים ומנהלים המעוניינים לקדם הוגנות מגדרית בהוראת בינה מלאכותית

מה בערכה?

הערכה כוללת שישה רכיבים מרכזיים

  • מודל אבחון כיתתי (המפ"ה / CAPE): כלי לזיהוי פערים בהנגשה, בהשתתפות ובחוויית הלמידה, עם שאלות רפלקציה מוכנות.
  • 18 פרקטיקות ליישום מיידי: מחולקות לשלושה עוגני פעולה - פדגוגיה מודעת מגדר, שייכות וזהות, ותודעת צמיחה.
  • שלושה מערכי שיעור מלאים: מצגת, דף עבודה ונספח לכל שיעור, מוכנים לכיתה.
  • צ'ק-ליסט רפלקציה שבועי: כלי מעקב אישי למורה לאורך השנה.
  • עשר סיטואציות תרגול: מגרש אימונים לקבלת החלטות ברגעי אמת בכיתה.
  • מילון מושגים ורשימת מקורות מחקריים: שפת עבודה משותפת והבסיס המחקרי של הערכה.
פרק 1: בחירת נושא ושאלת מחקר

מה תמצאו במסלול: מסלול ההיכרות פותח בתפיסה הפדגוגית של הערכה, וממשיך לנתונים ולכלי האבחון המרכזי.

פרק 2: סקירת ספרות

מה תמצאו במסלול: הלב המעשי של הערכה - 18 פרקטיקות ליישום מיידי, שש בכל עוגן.
 
רשימת המשאבים במסלול:

פרק 3: תכנון מתודולוגיה

מה תמצאו במסלול: שלושה מערכי שיעור מלאים לחיזוק האקוסיסטם הכיתתי, מומלצים לתחילת שנת הלימודים. כל מערך כולל מצגת, דף עבודה לתלמידים ונספח למורה.
 
רשימת המשאבים במסלול:

פרק 4: איסוף נתונים

מה תמצאו במסלול: כלים שמלווים את המורה לאורך השנה - רפלקציה, תרגול ושפה משותפת.
 
רשימת המשאבים במסלול:

מורות, מורים ומוסדות חינוך שהשתתפו בניסוי

מירב רוזן, אחד העם, פתח תקווה
נירית גזית, אלדד, נתניה
גיא ריי, בליך, רמת גן
מריאלה שטיין, עמל - הרב תחומי למדעים ולאמנויות, חדרה
טטיאנה קגן, מקיף ד', אשקלון
אריק מרקוביץ, מקיף ו', אשדוד
גלינה וייסבלאי, בן גוריון, נס ציונה
בת חן זלצמן, פנחס אילון, חולון
ירון יצחקי, אהל שם, רמת גן
מנחם אילוז, אלדד, נתניה
דניאל חורי, ישיבה תיכונית דרכא, נתיבות
נוהא סלאמה, מקיף אבן חלדון
מלא עלא, עיוני מגדל שאמס

חברי ועדת ההיגוי

ד"ר מאיה גורדין – מנהלת אגף א' STEM מינהל חדשנות וטכנולוגיה
נעמה מרוז – מובילת תחום בינה מלאכותית מינהל חדשנות וטכנולוגיה
פרופ' גיורא אלכסנדרון - מכון ויצמן
אסיף אלמוזינו - המרכז לחינוך סייבר

המכון למחקר יישומי של בינה מלאכותית בחינוך, מינהל חדשנות וטכנולוגיה, משרד החינוך

ד"ר איל רבין – החוקר הראשי של המכון למחקר יישומי של בינה מלאכותית בחינוך
אפרת שושני בכר – מנהלת המכון למחקר יישומי של בינה מלאכותית בחינוך

יועצים נוספים

ד"ר חגית גבאי - המחלקה להוראת המדעים, מכון ויצמן למדע
ורוניקה סטרקוב - המחלקה להוראת המדעים, מכון ויצמן למדע
ד"ר יעל שוורץ - המחלקה להוראת המדעים, מכון ויצמן למדע
רונית הלסטוך - המחלקה להוראת המדעים, מכון ויצמן למדע
ד"ר רחל קנול - אחראית מגדר ושותפויות בתוכנית ההייטק הלאומית

כאן תמצאו ידע, ערכות ומגמות הנוגעות לנושא הכי חם בחינוך ובכלל: בינה מלאכותית.

אולי תתעניינו גם ב...

בינה מלאכותית בחינוך העל-יסודי
בינה מלאכותית בחינוך העל-יסודי
שאלות ותשובות בנושא בינה מלאכותית
שאלות ותשובות בנושא בינה מלאכותית
הרעיון שלכם כאן!
אם גם לכם יש מערך שעור רב כשרון או רעיון מקורי, מעניין, שמצית את הדמיון, מעורר את החושים ומפיח חיים בשיעורים- שלחו לנו אותו!