כלי הבינה המלאכותית קונים אחיזה גוברת והולכת בכל תחום בחיינו והשפעתם הינה דרמטית במיוחד בתחום ההוראה והלמידה. במכללה האקדמית גורדון, אנו רואים חשיבות בהקניית מיומנויות טכנולוגיות מתקדמות לסטודנטיות והסטודנטים, לצד התווית נתיב שימוש אתי ומקצועי נבון ביישומים אלה.
המסמך מכיל סקירה, הצעות לכללים ושימושים של בינה מלאכותית בהוראה ובלמידה במכללה האקדמית גורדון והמלצות כלליות לסגל ולסטודנטים/יות, תוך הדגשת אתגרים רלוונטיים בהיבטים אתיים, משפטיים ופדגוגיים. בנוסף, המסמך מכיל מידע והגדרות למונחים מעולם הבינה המלאכותית, רעיונות לפרקטיקות ודוגמאות לאופני שימוש אפשריים בסביבת ההוראה והלמידה. המסמך מכיל גם הצעות בנוגע לאופן תיעוד השימוש בבינה מלאכותית, לרבות ציון הסימוכין בשימוש בבינה מלאכותית.
לפניכם חלקים נבחרים מתוך המסמך המלא, אותו ניתן להוריד במלואו למחשב (ראו בהמשך העמוד).
מהפכת הבינה המלאכותית מחוללת תמורות מרחיקות לכת במגוון תחומים כמו מחשוב, חינוך, בריאות, פיננסיים ועוד, תוך מתן אפשרות לאוטומציה של תהליכים ואגרגציה של מידע למטרות מגוונות. זאת במקביל לפגיעה אפשרית בערכים, במוסכמות חברתיות, תפיסות, מיומנויות, תחומי עיסוק וקריירה קיימים. בתחום החינוך בפרט, יישומי הבינה המלאכותית לסוגיהם, יוצרים שינוי בהוראה, למידה, הדרכה, התמחות, ניהול וארגון מערכות, הערכה, למידה עם מוגבלויות ועוד. הדבר מחייב מתן מענה מהיר ומעשי עד כמה שניתן, לסוגיות ולאתגרים שעולים מכך.
מסגרת הפעולה הפדגוגית, האקדמית, המחקרית, האתית והמשפטית הכרוכה בשימוש בבינה מלאכותית, ראויה להיות מוגדרת בכפוף לחופש האקדמי של הסגל ולאסדרה הקיימת במדינה. לפיכך, במטרה להסדיר שימוש זה באופן שיטפח אוריינות בינה מלאכותית ויצמצם נזק, פגיעה, רשלנות ומחדל של כל הנוגעים/ות בסביבה החברתית והחינוכית, ועל רקע העדר אסדרה מחייבת בעת הזו לגבי שימוש בבינה מלאכותית במוסדות להשכלה גבוהה, נוצר צורך חיוני ליצור מסמך שיהווה מתווה לשימושים של הכלים הטכנולוגיים הללו בהוראה, למידה ומחקר במכללה האקדמית גורדון, במידת האפשר. בהתאמה, מסמך זה מיועד לשמש 'מפת דרכים' עבור קהילת המכללה ולספק קריאת כיוון והמלצות לדרכי התנהלות.
בגין ההשלכות האתיות והמשפטיות של שימוש בבינה מלאכותית למשל ביחס להגנת הפרטיות וקניין רוחני, המסמך נועד להציע המלצות הנוגעות לשימוש בכלי בינה מלאכותית במסגרת ההוראה והלמידה במוסד, לבאר ולהדגיש היבטים רלוונטיים במטרה להעלות הבנה ומודעות לגבי ההשלכות שיש לכלי הבינה המלאכותית, והסיכונים שהם מגלמים. המלצות אלה מיועדות לסייע בשימוש אחראי, נבון וזהיר ככל הניתן. בכך, מסמך זה עשוי לסייע לסגל האקדמי, ולסטודנטים/יות מקהילת המכללה האקדמית גורדון להימנע מפעולה לא מושכלת, ללא הבנה ותכנון, על בסיס חוסר ידע ו/או ידע חלקי בשימוש בכלי בינה מלאכותית. מכאן, חשוב לעודד רכישת מיומנויות, הבנה ומודעות ליתרונות, לאתגרים ולהשלכות הרבות הכרוכות בשימוש זה. לאור ההתפתחות המהירה של טכנולוגיות אלה ואחרות, יש לבחון את הסוגיות העולות משימושים אלו, ולהפיק תובנות באופן מתמשך.
מטרות:
© כל הזכויות שמורות למכללה האקדמית גורדון ולמחברים/ות.
בחסות קול קורא להטמעת פדגוגיה חדשנית, פרויקט פריזמה
הבהרה: אין במסמך זה משום הנחיה, הדרכה או המלצה מחייבת באשר לשימוש בכלי בינה מלאכותית. האחריות על שימושים בכלי הבינה המלאכותית לסוגיה בכל פעילויות ההוראה והלמידה, הינה של המשתמש/ת (חברי/ות סגל וסטודנטיות/ים) באקדמית גורדון, על כל המשתמע מכך אתית ומשפטית.
* המסמך מעודכן לנובמבר 2023
שמות חברי/ות הוועדה לשימוש ביישומי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה ובלמידה במכללה האקדמית גורדון:
ראשת הועדה - ד"ר אריאלה לונברג - ראשת החוג לחדשנות וטכנולוגיות M.Ed באקדמית גורדון ומרצה בכירה;
חברי וחברות הוועדה:
ד"ר עו"ד לביא סיגמן - מרצה בתחום הדיגיטל, היזמות, הטכנולוגיות ובינה מלאכותית; ד"ר אימי לב - מרצה וחוקרת באקדמית גורדון; ד"ר סמדר גלעד חי - ראשת תחום לימודי יזמות באקדמית גורדון; גב' דוידה פולק - מרצה בתחום הטכנו פדגוגיה והבינה המלאכותית ופריזמאית.
בשימוש בתכנים מהמסמך, לשם מחקר, ביקורת, סקירה או הוראה, יש לשלב אזכור של המסמך כנדרש:
לונברג, א., סיגמן, ל., לב, א., גלעד חי, ס., ופולק, ד. (נובמבר, 2023). מפת דרכים לשימוש ביישומי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה ובלמידה. האקדמית גורדון לחינוך.
לאורך ההיסטוריה, מוסדות לימוד, לרבות מכללות ואוניברסיטאות עוצבו על ידי גורמים משבשים ששינו את נוף ההשכלה הגבוהה. חלק מהגורמים המשבשים היו אירועים מיוחדים: המהפכה התעשייתית, מהפכת טכנולוגיות המידע, לרבות מהפכת האינטרנט, מלחמות או מגפת נגיף הקורונה (Turnbull et al., 2021).
לבד מאירועים חריגים, גורמים משבשים אחרים יכולים להיות מערכתיים וקבועים יותר כמו למשל, הגירה, דמוגרפיה, ושינויים בשוק העבודה (O’Reilly & Binns, 2019). כחלק מהשפעת המהפכה הטכנולוגית, כיום, מתמודדת ההשכלה הגבוהה עם הגורם המשבש הגדול ביותר שלה, ככל הנראה, משבש שהוא איום קיומי לכאורה, בדמות בינה מלאכותית יוצרת (Eager & Brunton, 2023).
כיום, בשלב ההתפתחות הראשוני בו הן מצויות, טכנולוגיות חדשות וביניהן כלי בינה מלאכותית יוצרת, מערבבות לעתים בין עובדות ובדיות, כוללות הטיות ואפליה, ואינן פועלות באופן מוסדר ומתוחם, מה שמקשה יותר ויותר לדעת מה אמיתי, מה מוטה, במה ניתן להשתמש ובמה לא, ומה נרקח על ידי בוטים. בעוד ששימוש בלמידת מכונה מעורר ספקנות ותחזיות אפוקליפטיות, בינה מלאכותית יוצרת, בשימוש אתי, טומנת בחובה הבטחה גדולה. יישומים מבוססי מודלי שפה רחבים (LLM) יכולים לעזור לבני האנוש להפיק תועלת מרובה במגוון תחומים, ללמוד ביעילות רבה יותר ולהיכנס לשוק העבודה מוכנים יותר לעתיד (Cabrera, 2023).
בינה מלאכותית כללית
"בינה מלאכותית כללית" או בינה מלאכותית או אינטליגנציה מלאכותית (Artificial General Intelligence, AGI), היא תחום בהנדסת מחשב המתמקד בפיתוח מערכות ותוכניות שיכולות לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אנושיות. בבינה מלאכותית נעשה שימוש באלגוריתמים ובמודלים שנבנים, לעיתים קרובות, במבנה של רשתות נוירונים מלאכותיות, המאפשרים למערכות ללמוד ולשפר את הביצועים לאורך הזמן. על פי האיחוד האירופאי, מערכת בינה מלאכותית היא מערכת מבוססת מכונה אשר, למטרות מפורשות או משתמעות, מסיקה, מתוך הקלט שהיא מקבלת, כיצד לייצר תפוקות כגון תחזיות, תוכן, המלצות או החלטות שיכולות להשפיע על סביבות פיזיות או וירטואליות. מערכות בינה מלאכותית שונות נבדלות זו מזו ברמות האוטונומיה וההסתגלות שלהן[1].
בינה מלאכותית משמשת במגוון רחב של תחומים כמו ניתוח נתונים, ראיה ממוחשבת, תרגום אוטומטי, רובוטיקה, חיזוי ואיתור מחלות, פיתוח תרופות, רכבים אוטונומיים ואבחון פסיכולוגי. כבר היום יישומי בינה מלאכותית משתלבים ברבים מהתחומים וצפויים להיות גורם משבש דרמטי בעל השלכות פנומנליות על יעילות ואפקטיביות התוצרים במגוון ענפים כמו תחבורה, בריאות מותאמת אישית, חינוך, פסיכולוגיה ותעשייה.
בינה מלאכותית כללית או אינטליגנציה מלאכותית (AI) עוסקת בפיתוח אלגוריתמים המסוגלים ליצור ולהוציא לפועל משימות, החלטות ופעולות באופן המחקה או מגביר את היכולות הקוגניטיביות האנושיות. המגוון הרחב של אלגוריתמים, טכניקות ומתודולוגיות מאפשרים לתוכנה או לכלי בינה מלאכותית לתפוס, לנמק, ללמוד ולקבל החלטות או לבצע פעולות באופן שמציג תכונות הקשורות לאינטליגנציה אנושית.
בינה מלאכותית יוצרת
בינה מלאכותית יוצרת (GenAI - Generative Artificial Intelligence) היא שם כולל ליישומים המבוססים על מודלי שפה רחבים המאפשרים ליצור באמצעות שאילתה/ שורת חיפוש (פרומפט), תוכן חדש - טקסטים, תמונות, סרטונים, מוזיקה, קוד מחשב ועוד, המופק בהתבסס על מידע אימון (Training data) שהוזן למערכות. ככל שמידע האימון מפורט, מדויק ומקיף יותר, היכולות של המערכות הללו משתפרת (גולדשמידט ווורגן, 2023).
בינה מלאכותית יוצרת כוללת כלי בינה מלאכותית מסוג צ'אטבוטים שעובדים באמצעות עיבוד שפה טבעית ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי להבין את הצרכים של המשתמש/ת באמצעות שאלה או הנחיה שמופנית אליהם. יישומים אלה מסוגלים לחקות כתיבה אנושית כמו ChatGPT בגרסאותיו השונות, Claude, Bing, Bard Llama ומגוון כלים נוספים. כלים נוספים יכולים לחקות יצירה אנושית כמו יצירת תמונות, סרטים ומוזיקה תוך לחיצת כפתור שמאפשרת להפוך טקסט קצר לתמונה, לווידאו ולקול. כלים אלה יכולים למעשה לבצע את מה שעד לא מזמן הצריך עמל רב של יוצרים, כותבים, אמנים ומתכנתים: ליצור, לעבד ולערוך טקסטים, להפיק ולעבד מוזיקה, מצגות, תוכניות ולתכנת קוד מחשב, תוכנות ויישומים. לפיכך, לכלים הללו פוטנציאל לחולל מהפכה בתחומים רבים, כולל עיבוד שפה טבעית, כתיבה יצירתית ויצירת תוכן (Bhatia, 2023).
בחינוך, כלי הבינה המלאכותית יכולים לשרת מגוון צרכים, לחקות תקשורת עם אנשים ולבצע פעולות המערבות תכנון, ייעוץ ופתרון בעיות. בנוסף, ניתן להפיק באמצעותם תוצרים מסוגים שונים כגון תמונות, טקסטים, מצגות, סרטי וידאו למטרות מגוונות. דוגמאות כוללות פעולות כמו לפרש שאלות ולספק תשובות מדויקות ומועילות, לספק המלצות מותאמות אישית המבוססות על היסטוריית הלמידה של הסטודנט/ית, ובאופן כללי לעזור בשיפור הביצועים האקדמיים. למשל, כלי בינה מלאכותית Midjourney המאפשר יצירה של תמונות להדגמת נושאים מסוימים או כלי בינה מלאכותית ו-ChatGPT לגרסאותיו המאפשר הפקת מידע עובדתי, תשובות לשאלות, עריכת טקסטים קיימים או הפקת טקסטים חדשים.
בינה מלאכותית יוצרת בהוראה ובלמידה
בשל יכולתם ליצור ולהעריך תוכן, ולמרות שעדיין מדובר ביישומים שעודם מצויים בתהליך פיתוח, יישומי בינה מלאכותית יוצרת כמו ChatGPT ופיתוחים טכנולוגיים דומים, יכולים כבר כיום למלא מגוון תפקידים בתהליכי הוראה ולמידה. התוכנות הללו יכולות לשפר את תהליך וחוויית הלמידה עבור סטודנטים/יות בדרכים שאת חלקן נתאר כאן. היישומים הללו יכולים לשמש ככלים עצמאיים, או להיות משולבים במערכות ובפלטפורמות אחרות המשמשות את ההשכלה הגבוהה. הכלים הללו יכולים לבצע משימות פשוטות או טכניות רבות (למשל, מחקר בסיסי, חישובים, כתיבה, עיבוד, עריכה, שכתוב, הגהה) וגם להיות לכלי עזר בשירות המחקר, האדמיניסטרציה ועוד. באמצעות בינה מלאכותית, כלים אוטומטיים, עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה (ML), בינה מלאכותית יוצרת יכולה לעבד נתונים כדי לספק תגובות לבקשות מסוגים שונים.
מערכות למידה מותאמות אישית, הערכות אוטומטיות, כלי מערכות זיהוי פנים וניתוח תחזיתי, נמצאים בשימוש הולך וגובר במסגרות חינוכיות (Selwyn et al., 2023). היישומים הללו יכולים לתמוך במורים/ות ובסטודנטים/יות בדרכים שונות: (1) תמיכה בהוראה בכיתות הטרוגניות (2) מתן משוב מפורט ובזמן לסטודנטים/יות על תוצרי הכתיבה שלהם/ן, (3) שחרור סגל ההוראה מהאחריות להחזיק בכל הידע ולתת לסגל יותר מקום לתמוך בסטודנטים/יות בזמן שהם מתבוננים, דנים ואוספים מידע בתהליכי בניית הידע שלהם.
[1] מערכות אלה, טומנות בחובן אתגרים אתיים שונים הדורשים פירוט והתייחסות בנפרד.
בפרק זה מפורטים הכללים שהוועדה מצאה לנכון להמליץ למכללה לשלב במסגרת התקנון על מנת להסדיר את חובות הסטודנטים/יות מול המכללה, וכן מונחים הרלוונטיים לכללים אלה והגדרות הכוללות התוויית התנהגות נדרשת שמומלץ לשלבה בתקנון.
המלצות לכללים:
הקדמה: שימושים של בינה מלאכותית במשימות אקדמיות
שימושים של בינה מלאכותית במשימות אקדמיות יעשה אך ורק בכפוף להנחיות ושיקול הדעת של המרצה. למען הסר ספק, סטודנט/ית לא יעשו שימוש בכלי בינה מלאכותית במסגרת קורסים ו/או משימות באופן שסותר את הכתוב בתקנון ההכללתי ו/או סילבוס הקורס והנחיות המרצה הישיר/ה.
במקרה של הנחייה למחקר, שימוש בבינה מלאכותית עבור הסטודנט/ית, מייצר אפשרויות כגון: ייעול העבודה, סיוע לבעלי/ות קשיי למידה ומגבלות אחרות, סיוע בהפקת היסק, ניתוח ממצאים, כתיבה ועריכה, סקירת ספרות ועוד. במקרה של מחקר או כל עבודה שמוגשת או מוצגת, כדאי להגדיר מראש לסטודנטים/יות המונחים/ות היתר /אי היתר השימוש, במידה ויש היתר, את נפח השימוש ואופן השימוש המקובל על המנחה ו/או אישור או איסור להשתמש בכלי בינה המלאכותית בכלל או מסוימים, או בכלים ספציפיים, או בחלקים מסוימים במטלות בקורס ספציפי, ואף להוסיף הנחייה בדבר הצורך ביידוע ונתינת קרדיט.
מומלץ כי במקרה שמרצה לא התווה/תה בסילבוס ובהנחיות האם מותר או אסור להשתמש בכלי בינה מלאכותית במסגרת הקורס או המשימה, הסטודנטים/יות בקורס לא יוכלו להשתמש בבינה מלאכותית. במקרה כזה של היעדר התייחסות לאישור/איסור שימוש באותו סילבוס, אם מעוניינים/ות לעשות שימוש בכלי בינה מלאכותית, על הסטודנטים/יות לפנות למרצה על מנת להבהיר האם מותר לעשות שימוש ומה היקפו.
במידה ונעשה שימוש בעבודה בכלי בינה מלאכותית בכפוף לאישור והנחיות המרצה: על סטודנטי/ת המציג/ה, מגיש/ה, מנגיש/ה, משתפ/ת עבודה, מטלה, פעילות, משימה, לרבות עבודת מחקר, סמינריון, משימת בית, פרזנטציה, מערך שיעור או תוצר שמופק בבית או בכיתה, לבד או בצוותא, לפעול באופן הבא:
על הסטודנטים/יות והסגל להקפיד על תנאי השימוש וההנחיות המותווים על ידי ספקי כלי הבינה המלאכותית, תוך שימוש בכלים באופן שתואם לכללים המשפטיים, המקצועיים, החינוכיים והאתיים. כלי בינה מלאכותית שונים קובעים כללים מסוימים לשימוש. ההוראה של סטודנטים/יות עם תלמידים/ות מתחת לגילאי 18 - תלמידי/ות יסודי / חטיבת ביניים / תיכון / גנים / אחר, צריך להיעשות כאשר יש נוכחות רציפה בכיתה של הסטודנטים/ות, המורה המאמנת / מדריכ/ה פדגוגי/ת לטובת בקרה והנחייה באשר לאופן השימוש של התלמידים/ות בבינה המלאכותית.
קיימות חבויות משפטיות הנוגעות למי שמשתמש/ת, יוצר/ת או מעבד/ת מידע נרחב (ביג דאטה) בהקשרים של אבטחת מידע, שמירה על נתונים והגנת פרטיות (למשל, של תלמידים בביה"ס שהסטודנט/ית מלמד/ת בו ואוספ/ת את המידע מהם). על המשתמשים והיוצרים של כלי בינה מלאכותית להיות ערים לשימוש נכון, תקין וחוקי גם בהקשר זה.
אם סטודנט/ית עושה שימוש בתוצרים של בינה מלאכותית הכוללים עובדות או הפניות מחקריות למאמרים, מחקרים או מראי מקום אחרים, מוטלת עליו/עליה האחריות לבדוק באופן עצמאי את אמינות המידע וכן לבחון באופן מדויק האם מראי מקום/ מקורות שסופקו על ידי כלי הבינה מלאכותית אמינים. מומלץ לשאול את צוות הספרנים/מידענים בנוגע לכלי מידע אמינים בין אם הם "בינה מלאכותית" ובין אם אלה מאגרי מידע ייעודים בתשלום שהספריה מממנת. חובה לוודא כי הציטוטים או ההפניות שצוינו נכונים, מדויקים ואמינים ולא להסתמך על מראי המקום והציטוט כנכונים, לפני בדיקה עצמאית וביקורתית.
על סטודנטים/יות להקפיד לא לעשות שימוש בכלי בינה מלאכותית אם מרצה בקורס או בפעילות כלשהי בקורס או בלמידה אחרת, התוו כי אין לבצע שימוש מעין זה בקורס או בפעילות. במידה והמרצה התיר/ה לעשות שימוש בכלי בינה מלאכותית רק בפעילויות מסוימות ו/או בהיקפים מסוימים, על הסטודנט/ית לפעול בהתאם להנחיות ולא להשתמש בכלי בינה מלאכותית כשנאסר על כך. פעולה בניגוד לכך, הינה עבירה משמעתית. סטודנט/ית לא יעשו שימוש בכלי בינה מלאכותית במסגרת קורסים ו/או משימות באופן שסותר את הכתוב בתקנון המכללתי, סילבוס הקורס והנחיות המרצה הישיר/ה.
בעת שיתוף פעולה במשימות, או בעבודות בקורסים, או בכל פעילות אקדמית וחינוכית אחרת במסגרת המכללה, על הסטודנטים/יות להיצמד להנחיות המוסד והמרצה בקורס או בפעילות, ולהבטיח שכל שימוש בכלי בינה מלאכותית, שנעשה בהתאם לכך ולהנחיות, יהיה שקוף ומוסכם על כל משתפי/ות הפעולה.
הפרות של כללים אלה עלולות להוביל לדין משמעתי ועונשים, לרבות ביצוע מחדש של העבודה, הפחתת ציון, פסילת המשימה ואי מתן ציון, אי מעבר בקורס, דרישה לחזור על הקורס מחדש, השעיה מהלימודים, או השלכות אחרות המתוארות בתקנון המוסד.
מונחים
"אחריות אישית"
אחריות המשתמש/ת שנוגעת לשימוש בבינה מלאכותית בהיבטים של אחריות קניינית, משפטית, כלכלית, אתית, פדגוגית ומקצועית, לרבות אחריות לביצוע וליידוע המרצה ו/או עמיתי/ות למידה בעבודת צוות על השימוש ואופן השימוש.
"אחריות אישית שנוגעת לביצוע או שימוש בבינה מלאכותית"
כל פעולה שנעשית בעזרת כלים של בינה מלאכותית לסוגיה, כולל פיתוחים עתידיים שלה שתוצריה יבואו לידי ביטוי בתהליכי הוראה, למידה, הדרכה, הנחייה, התנסות מעשית, בחינות, עבודות, דגמים ומודלים וכד'; בכל דרך: ויזואלית, מלל וכתיבה, הקראה ואודיו, דיבור ושיח וכדומה, הינה באחריות המבצע/ת, על כל המשתמע מכך בהיבטים האתיים, המקצועיים, המשמעתיים והמשפטיים. סטודנט/ית במכללה המבצע/ת שימוש בכלי בינה מלאכותית, אף אם נדרש/ה לכך במסגרת דרישות קורס מסוימות, נדרש/ת לפעול בשקיפות ובמקצועיות תוך שיקול דעת, אחריות, יושרה וזהירות בהתאם לתקנות, ההנחיות, הכללים והחוקים הרלוונטיים החלים על הפעולות.
"אחריות אישית - יידוע ומתן קרדיט"
כל פעולה הנעשית בעזרת כלים של בינה מלאכותית לסוגיה, כולל פיתוחים עתידיים שלה ותוצריה יבואו לידי ביטוי בתהליכי הוראה, למידה, הדרכה, הנחייה, התנסות מעשית, בחינות, עבודות, דגמים ומודלים וכד', בכל דרך: ויזואלית, מלל וכתיבה, הקראה ואודיו, דיבור ושיח וכד', הינם באחריות המבצע/ת, על כל המשתמע מכך בהיבטים האתיים, המקצועיים, המשמעתיים והמשפטיים. בהקשר זה, חובה על הסטודנט/ית ליידע את המרצה ו/או עמיתי/ות למידה בעבודת צוות / שיתופית מכל סוג שהוא, על שימוש שנעשה בכלי בינה מלאכותית לביצוע משימות הלמידה. יידוע, משמע - הסטודנט/ית יוסיף/תוסיף איזכור מילולי נלווה, בכל מקום בו נעשה שימוש בכלי בינה מלאכותית, כולל תיעוד השיח הגולמי עם היישום הרלוונטי שיצורף כנספח בהתאם להנחיות.
"עבירה אתית משמעתית בהקשר של שימוש בבינה מלאכותית"
אי דיווח וחוסר שקיפות לגבי כל מעשה, שבוצע תוך שימוש באחד או יותר מהכלים של בינה מלאכותית לצורכי הוראה /למידה / מחקר / הדרכה / אחר, בהיבטים פדגוגיים, דידקטיים, חינוכיים, חברתיים, אתיים מקצועיים וניהוליים, הקשורים למכללה, ושיש בהם לפגוע באופן כלשהו בכללים שהותוו, לרבות בתצורה כתובה/מילולית/ ויזואלית/ קולית.
"פרומפט" (Prompt)
מונח הלקוח מהשפה של עולמות בינה מלאכותית יוצרת לתיאור הנחייה / שאילתה/ שורת חיפוש, שמהווה את צורת הפניה והשיח עם הבינה המלאכותית. זהו האמצעי שבעזרתו מוזן מידע (קלט) מצד המשתמש/ת, אדם - בעל בינה אנושית, לבינה המלאכותית (Lim et al., 2023).
"השלכות משפטיות של שימושי בינה מלאכותית"
כל מעשה, מחדל או רשלנות, של משתמש/ת בבינה מלאכותית לצורכי: הוראה /למידה / מחקר / הדרכה/ אחר בהיבטים פדגוגיים, דידקטיים, חינוכיים, חברתיים, מקצועיים, אתיים וניהוליים, ושיש בהם לפגוע באופן כלשהו, לרבות פגיעה קניינית/כתובה/מילולית/ ויזואלית/ קולית בזולת, לדוגמה, פגיעה בזכויות ביטוי/שוויון ו/או חיקוי, גניבת תוכן/ שכפול/ העתקה של נתונים לצרכי מחקר/ אחר.
"תוצר למידה"
תוצר של פעילות הוראה, למידה ו/או מחקר הכולל יישום כלשהו (לרבות מידע, טקסט, תמונה, וידאו, אודיו, מצגת, סילבוס, מערכי שיעור, מחקר, גיליונות נתונים וכד') אשר מוצג בפני אחרים/ות לכל מטרה שהיא (למשל, הגשת עבודה, מחקרים, סמינריונים, משימות בית, בחינות בית, מטלות בעל פה או בכתב כולל לשם קבלת ציון, התרשמות).
כלי בינה מלאכותית מסוגלים לעבד כמויות עצומות של מידע למטרות שונות, אך יש להם מגבלות משמעותיות. חשוב שהסטודנטים/יות והסגל יבינו את ההזדמנויות, המגבלות והסוגיות האתיות הקשורות לשימוש בכלים אלה ויוכלו ליישם את מה שלמדו עם התפתחות היכולות של בינה מלאכותית יוצרת. בכלל זה יש לתת את הדעת לסוגיות אלה.
המלצות לסגל האקדמי
בדומה למסמכים אחרים בנושא[1], וכדי להעריך באופן מהימן יותר את הידע וההבנה של הסטודנטים והסטודנטיות בתכנים ובמיומנויות הנלמדים במסגרת לימודיהם במכללה, מומלץ ש:
המלצות לסטודנטים ולסטודנטיות
מומלץ שהמכללה תספק באופן מתמשך ומתעדכן הדרכה והכשרה לסטודנטים/יות כדי לסייע בהבנה כיצד פועלים כלי בינה מלאכותית, היכן הם יכולים להוסיף ערך ולתרום ללמידה, כמו גם להכיר את מגבלותיהם והשלכותיהם (אוריינות בינה מלאכותית). באחריות מערך ההדרכה המפעיל את התנסות הסטודנטים/יות במסגרות החינוכיות לדאוג לכך שכל הסטודנטים/יות להוראה יכירו ויגלו בקיאות בהנחיות של משרד החינוך שנמצאות במסמך "בינה מלאכותית בבתי הספר - הנחיות ראשוניות" (31.8.23) ובמסמכים והנחיות שייצאו בהמשך, ויידעו ליישם את ההמלצות, תוך שימוש זהיר ואחראי לרבות שימוש בחומרים המוגנים בזכויות יוצרים.
כמו כן מומלץ לפעול להעלאת מודעות של הסטודנטים והסטודנטיות המשתמשים/ות בכלי הבינה המלאכותית בהתאם להנחיות כדי להפיק תוצרי הוראה ולמידה, לכך שמערכות אלה יכולות להפיק תוצרים שעלולים לעורר מחלוקות, פגיעה בזולת על רקע של הטיות ואפליה מגדרית, לאום ודת, גיל, חזות / אחר.
הטמעת המדיניות בתקנון - מומלץ לפעול להוספת פסקת יידוע בתקנון:
|
המכללה מכירה בחשיבות שימוש בכלי בינה מלאכותית, כאשר הדבר מוסיף ערך ומשרת תהליכי הוראה למידה ומחקר. בהמשך לכך, בהתאם למדיניות המכללה בנושא, חובה על כל המעוניינ/ת להשתמש בכלי בינה מלאכותית במסגרת לימודים/מחקר/הוראה/ עבודה במכללה, טרום התחלת השימוש, לקרוא ולהכיר את מסמך הכללים, ההמלצות ונהלי השימוש בבינה המלאכותית במכללה, ולהתנהל באופן תקין בהקשר של שימושי בינה מלאכותית, תוך שמירה על הכללים והנהלים שהוצגו, הכוללים אחריות אישית, שקיפות בביצוע, יידוע ומתן קרדיט והקפדה על אתיקה ויושרה אקדמית. |
המכללה האקדמית גורדון תעריך באופן קבוע את המדיניות הנוגעת לשימוש בכלי בינה מלאכותית יוצרת והשפעתם על פרקטיקות ההוראה, הלמידה, מחקר והערכה. אנו מכירים/ות באתגרים העומדים לפנינו ונמשיך להיות קשובים למדיניות חינוכית בנושא זה, ובמקביל לתרום ממומחיותנו לדיונים הלאומיים והבינלאומיים סביב הנושאים הללו, ככל הניתן.
בנספח א' מוצע אופן ציון סימוכין / אזכורים שימוש בבינה המלאכותית בתוצרי למידה שלוש פעמים בתוך התוצר. תיעוד אופן השימוש בכלי (יכול להיות כצרופה או לינק לשיחות הסטודנט/ית-עם הבינה המלאכותית, יכול להיות מצורף בפרק הנספחים באופן הדומה לפורמט בו מוגשים תיעוד ראיונות גולמיים או גיליונות נתונים וניתוח סטטיסטי ב- SPSS. בנספח ב' מפורטות הצעות לתיעוד השימוש בבינה מלאכותית על ידי הסטודנטי/ת. בהיעדר הנחיה מפורשת של המנחה, מומלץ שיהא חובה על הסטודנט/ית ליידע בדבר שימוש בכלי בינה מלאכותית, לציין את שם הכלי ולמה הוא שימש.
הצעה: אזכורים יופיעו שלוש פעמים בתוך עבודה שבה נעשה שימוש בבינה מלאכותית:
1. בגוף התוצר הלימודי:
הסימוכין ייכתב בסוגריים :(שם הכלי, שנה), בדומה לאזכור מקורות בשיטת APA. לדוגמה: (OpenAI, 2023)
2. בסוף התוצר הלימודי:
יש לאזכר את השימוש הביבליוגרפי בבינה מלאכותית ברשימת המקורות, באופן הבא:
OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt
3. בנספחים:
ניתן לבקש שהסטודנט/ית יוסיף/תוסיף טבלה ( טבלה 1). בעמודות יש לציין באופן מפורט את הדרכים בהן נעשה שימוש בבינה המלאכותית לשם ביצוע משימות לימודיות, מכל סוג שהוא. על הסטודנטים/יות כחלק מ'אחריות אישית' וההחלטה לעשות שימוש בכלי, בהתאם להנחיות המרצה, לשקף את תהליך השיח בינם/ן לבין כלי הבינה המלאכותית. כמו כן ניתן לבקש צירוף של קישור או נספח שכולל את התוצרים של השיח בין הסטודנטים/ות לבין כלי הבינה המלאכותית על מנת לבחון את התוצרים והשינויים.
הצעות לתיעוד השימוש בבינה מלאכותית בקורסים
א. טבלת מפרט שימושי בינה מלאכותית לתיאור של הסטודנט/ית את התהליך להפקת תוצר לימודי בשימוש בבינה מלאכותית
שם הקורס: ____________
משימה/ מטלה:__________
טבלה 1.
מפרט שימושי בינה מלאכותית לתיאור של הסטודנט/ית את התהליך להפקת תוצר לימודי בשימוש בבינה מלאכותית
ב. תיעוד חלקי ו/או דיווח רפלקטיבי
תיעוד חלקי
אם המרצה מחליט/ה שאין צורך בתיעוד של כל השיח בין הסטודנט/ית לבין הבינה המלאכותית, ניתן לבקש תיעוד חלקי של מספר פעולות שיח מרכזיות ולא את תיעוד כל התהליך.
דיווח רפלקטיבי
מדובר ברפלקציה על תהליך השיח עם הבינה המלאכותית שבה המחשב שימש כעמית/ה למידה או כמנחה. הנחיה כזו לסטודנט/ית יכולה להיות:
"התייחס/י באופן רפלקטיבי לתהליך הלמידה שלך כפי שבא לידי ביטוי באינטראקציה או בפעולות שיח שלך עם הבינה המלאכותית, עד לעיצוב והפקה של התוצר הסופי".
פעילות כזו, מעבר לעניין התיעוד והקרדיט, עשויה לעורר חשיבה ביקורתית ושאילת שאלות ומעורבות בלמידה של הסטודנטים/יות בתהליך שימוש ביישומי בינה מלאכותית לצרכי למידה.
ג. שימוש ברשימת תיוג (צ'ק ליסט) אישית לסטודנטים/יות בשימוש אתי בבינה מלאכותית
בנוסף או לחלופין, ניתן לבקש מהסטודנטים/ית למלא רשימת תיוג באשר לשימושיהם/ן בבינה מלאכותית. להלן הצעה לרשימת תיוג (צ'ק ליסט) שיכולה לסייע לסטודנטים ולסטודנטיות לבחון האם השימוש שעשו בבינה מלאכותית יוצרת בזמן הלמידה, עומד בסטנדרטים שנקבעו ונחשב כהתנהגות אקדמית הולמת. ניתן כמובן לבחור רק בחלק מההיגדים ולא בכולם.
תבנית מוצעת לרשימת תיוג אישית
1. נקודות לבחינה בתהליך הכנת המשימה/עבודה וטרם הגשתה
סטודנטית/סטודנט יקר/ה
הרשימה שלפניך כוללת נקודות שעליך לבחון במהלך הכנת המשימה/עבודה וטרם הגשתה. המטרה היא להשיב "כן" על כל השאלות. אם השבת "לא" לגבי שאלה מסוימת, עליך לפעול על מנת לטפל בסוגיה באופן שונה. זאת כיוון שתשובה שלילית מבטאת פעולה שסותרת את הסטנדרט האתי הנדרש בשימוש בבינה מלאכותית.
*טיפ - שמרו תיעוד של הפרומפטים, התוצרים בתהליך והמסמכים שלכם/ן, כמו למשל מספר טיוטות של תהליך העיבוד, צילומי מסך, קישורים ו/או את רשימת הפרומפטים.
*טיפ – זכרו שכל מידע שאתם מעלים לעיבוד בכלי בינה מלאכותית מתועד ונקלט ולכן הימנעו מלעשות שימוש בחומרים הפוגעים בפרטיות של אחרים/ות.
* טיפ - שאלו את המרצה או המנחה שאלות הבהרה לפי הצורך.
* טיפ - בדקו מה הדרך הנכונה לאזכר ולצטט את השימוש בבינה מלאכותית
גולדשמידט, ר., ווורגן, י. (יוני, 2023). בינה מלאכותית יוצרת: הזדמנויות, סיכונים ורגולציה. הכנסת, מרכז המחקר והמידע, מבט על.
https://fs.knesset.gov.il/globaldocs/MMM/11189446-7fc1-ed11-8159-005056aa4246/2_11189446-7fc1-ed11-8159-005056aa4246_11_20161.pdf
משרד החינוך (2023) בינה מלאכותית יוצרת בבתי הספר - הנחיות ראשוניות31.8.23 https://meyda.education.gov.il/files/Pop/0files/lemida-metukshevet/AI/Guidelines.pdf
משרד החינוך (ספטמבר, 2023). מדיניות והמלצות משרד החינוך לשימוש אחראי בכלי בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) במוסדות החינוך.
https://meyda.education.gov.il/files/Pop/0files/Annual-theme/tashpad/Responsible-Use-policy.pdf
Akgun, S., & Greenhow, C. (2021). Artificial intelligence in education: Addressing ethical challenges in K-12 settings. AI and Ethics, 1–10. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00096-7
American Psychological Association (2023). How to cite Chat GPT. https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt
Bhatia, A. (27.4.2-23) Watch an A.I. Learn to Write by Reading Nothing but…The New York Times. https://www.nytimes.com/interactive/2023/04/26/upshot/gpt-from-scratch.html
Cabrera, K. (August 7, 2023). AI goes mainstream: what it means for the higher education sector. Higher Education Digest. Independent Higher Education Portal & Magazine. https://www.highereducationdigest.com/ai-goes-mainstream-what-it-means-for-the-higher-education-sector/
Chan, C. K. Y. (2023). A comprehensive Artificial Intelligence policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 1-25.
Deakin University, Office of the Dean of Students (March 2023). Student guide to using generative AI. https://www.deakin.edu.au/students/study-support/study-resources/academic-skills/student-guide-to-using-generative-ai
Deshpande, A., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, & Narasimhan, K. (2023). Toxicity in ChatGPT: Analyzing Personal-Assigned Language Models. Computer Science Journal, arXiv:2304.05335v1 [cs.CL] 11 Apr 2023.
Druga, S., Vu, S. T., Likhith, E., & Qiu, T. (2019). Inclusive Artificial Intelligence literacy for kids around the world. In FL2019 Proceedings of FabLearn 2019. (pp. 104–111). https://doi.org/10.1145/3311890.3311904
Eager, B., & Brunton, R. (2023). Prompting higher education towards AI-augmented teaching and learning practice. Journal of University Teaching & Learning Practice, 20(5).
Laupichler, M. C., Aster, A., Schirch, J., & Raupach, T. (2022). Artificial intelligence literacy in higher and adult education: A scoping literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence,100101. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100101
Lim, W. M., Gunasekara, A., Pallant, J. L., Pallant, J. I., & Pechenkina, E. (2023). Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators. The International Journal of Management Education, 21(2), 100790.
Long, D., & Magerko, B. (2020, April). What is AI literacy? Competencies and design considerations. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-16). https://doi.org/10.1145/3313831.3376727
McLean, S., Read, G. J., Thompson, J., Baber, C., Stanton, N. A., & Salmon, P. M. (2023). The risks associated with Artificial General Intelligence: A systematic review. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 35(5), 649-663. https://doi.org/10.1080/0952813X.2021.1964003
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041.https://doi.org/10.1016/j.cae2021.100041
O’Reilly, C., & Binns, A. J. (2019). The three stages of disruptive innovation: Idea generation, incubation, and scaling. California Management Review, 61(3), 49-71. https://doi.org/10.1177/0008125619841878
Selwyn, N., Campbell, L., & Andrejevic, M. (2023). Autoroll: Scripting the emergence of classroom facial recognition technology. Learning, Media and Technology, 48(1), 166-179. https://doi.org/10.1080/17439884.2022.2039938
Turnbull, D., Chugh, R., & Luck, J. (2021). Transitioning to E-Learning during the COVID-19 pandemic: How have Higher Education Institutions responded to the challenge? Education and Information Technologies, 26(5), 6401-6419. https://doi.org/10.1007/s10639-021-10633-w
