דרישות מוקדמות ליישום הפרקטיקה

משאבים מוקדמים נדרשים ליישום הפרקטיקה

הליך הפתרון

הליך היישום במסגרת הכשרת מורים למדעים מחייב תכנון מובנה וראייה משלבת של ההיבטים הפדגוגיים, הדיסציפלינריים והטכנולוגיים:

דוגמאות וראיות

בחודש ינואר 2025, נערכה התערבות במסגרת השתלמות מקצועית למורים חדשים אשר לוקחים חלק במסלול הסבת אקדמאים להוראת מדעים בטכניון. בסדנה לקחו חלק גם מורים וותיקים אשר מהווים מנטורים למורים החדשים לקראת קליטתם בבתי הספר.
השתתפו סה״כ 40 מורים ממספר מקצועות מדעיים. העבודה בסדנה התקיימה בקבוצות הטרוגניות, אשר כללו גם מורים חדשים וגם ותיקים, באופן שאפשר חילופי ידע ונקודות מבט מגוונות. המורים ערכו תהליך מובנה ומונחה של הערכת תוצרים והשוו בין שני כלים: ChatGPT  ו-MagicSchoolAI.
הדיון הקבוצתי שהתקיים לאחר ההערכה חשף הבדלים מעניינים בין המורים החדשים והוותיקים: בעוד המורים החדשים נטו לבטוח באיכות התשובות שהפיקו כל הבינה המלאכותית היוצרת, המורים הוותיקים הפגינו גישה ביקורתית יותר, ולעיתים אף הסתייגות, בעיקר כאשר זיהו הסברים שאינם מדויקים מדעית או מותאמים לרמת הלומדים. 
עם זאת, במהלך הדיון ניכר תהליך של למידה הדדית: המורים החדשים נחשפו לחשיבה הפדגוגית המעמיקה של עמיתיהם הוותיקים, בעוד המנטורים גילו עניין באפשרויות הגלומות בכלים אלו.
תוצאות ההתערבות העידו על שיפור ביכולת ההערכה הביקורתית של המורים החדשים והוותיקים, כפי שבא לידי ביטוי בשפה שבה השתמשו בניתוח התוצרים, ובנכונות להטיל ספק גם בתכנים "סמכותיים" לכאורה.
המורים הוותיקים דיווחו על ערך מקצועי נוסף מהמפגש, בעיקר בזכות ההיכרות עם כלים חדשים ואפשרויות חדשות ״לרענן״ את מאגר כלי ההוראה שלהם.
תובנה מעניינת נוספת שעלתה מתייחסת להשוואה שביצעו המשתתפים בין כלים שונים. באופן מפתיע,כלי ייעודי למורים כמו MagicSchool AI נתפס כפחות איכותי בהשוואה ל־ ChatGPT הכללי. בעוד הפלטים של MagicSchool תוארו כ״גנריים״ ו״רדודים״. הפלטים של ChatGPTנתפסו כ״גמישים״, ״עשירים״ מבחינה תוכנית ולעיתים אף מדויקים יותר מבחינה מושגית. ממצא זה מדגיש את הצורך להכשיר מורים להנדסת פרומפטים ולגיבוש שיקול דעת, לא רק על פי מיתוג או ייעוד הכלי, אלא על סמך ביצועיו בפועל, תוך הפעלת גישה ביקורתית.

סימוכין

התקדמות הבינה המלאכותית היוצרת משנה את פני מערכת החינוך, ומביאה עמה הזדמנויות חדשות לצד אתגרים משמעותיים .(Nguyen et al., 2022; Lo, 2023) אחד האתגרים המרכזיים הוא הצורך של אנשי חינוך להעריך את התוצרים שמופקים מכלים אלו (Choi ,2025).על אף האתגרים חוקרים ממליצים על שילוב של כלים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת בהוראה, תוך הכשרה מתאימה שתסייע למורים למצות את הפוטנציאל של הכלים ולצמצם את הסיכונים הנלווים (Usher & Barak, 2024; Xia et al., 2022) .
בנוסף נמצא כי התערבויות פדגוגיות ממוקדות עשויות לחזק את המודעות האתית ולעודד חשיבה ביקורתית על תהליך ההוראה בעידן של טכנולוגיה מתקדמת (Usher & Barak, 2024).

שנות ההוראה הראשונות הן קריטיות להשתלבותם של מורים מתחילים במערכת החינוך ושימורם. ככל שמורים מקדישים מאמצים לצמיחה מקצועית וללמידה לאורך החיים, גוברים הסיכויים למניעת נשירתם, להוראה איכותית ולשיפור המיומנויות המקצועיות .(Vangrieken et al., 2017) התמיכה שהם מקבלים ממורים מנוסים משפיעה על התפתחותם המקצועית. מורים בתחומי המדע, הטכנולוגיה, הנדסה והמתמטיקה (STEM) דורשים תמיכה מיוחדת ממורים חונכים בתחומם, בשל מגוון הפעילות הייחודיות להוראת STEM כגון מעבדות, עבודות חקר ועוד.
מורים מתפתחים לאורך הקריירה בשלושה אפיקים מרכזיים: אישי, מקצועי וחברתי. חונכות בהוראה היא מערכת יחסים שמטרתה היא למידה והנחיה מקצועית. מבחינת החניך, מטרתה האולטימטיבית של ההנחיה היא שיפור מתמיד, קבלת כלים פדגוגיים, עיצוב הזהות המקצועית, העלאת המורל, בניית ההערכה העצמית והעצמת תחושת השייכות והמסוגלות העצמית. מבחינת החונך, אפשר לבחון מחדש את שיטות ההוראה הקיימות, להסתכל מתוך פרספקטיבה חדשה וללמוד מהדור הצעיר. (Fitzgerald & Theilheimer, 2013)
מצדם של המנחים, מתוך תהליך החונכות ניתן להפיק תחושת שייכות, חשיבות והערכה עצמית בשל מסוגלותם לתרום, להכווין ולהעצים עמיתים צעירים ולשמש כמודל לחיקוי.

מקורות

Choi, Y. (2025). Exploring the Scientific Validity of ChatGPT’s Responses in Elementary Science for Sustainable Education. Sustainability, 17(7), 2962

Fitzgerald, M. M., & Theilheimer, R. (2013). Moving toward teamwork through professional development activities. Early Childhood Education Journal, 41, 103-113

Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B. P. T. (2022). Ethical principles for artificial intelligence in education. Education and Information Technologies, 1-21

Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature.
Education Sciences, 13(4), 410

Usher, M., & Barak, M. (2024). Unpacking the role of AI ethics online education for science and engineering students. International Journal of STEM Education, 11(1), 35

Vangrieken, K., Meredith, C., Packer, T., & Kyndt, E. (2017). Teacher communities as a context for professional development: A systematic review. Teaching and teacher education, 61, 47-59

Xia, Q., Chiu, T. K., Lee, M., Sanusi, I. T., Dai, Y., & Chai, C. S. (2022). A self-determination theory (SDT) design approach for inclusive and diverse artificial intelligence (AI) education. Computers & Education, 189, 104582