למרות העניין העולמי בממשק של כלי כתיבה מונעים באמצעות אלגוריתמים (ADWTs) ויושרה אקדמית, נתונים אמפיריים המתחשבים בנקודות המבט של מחנכים לגבי האתגרים, היתרונות והמדיניות של שימוש ADWTs נותרו נדירים. מחקר זה מצא כי מורים מעריכים מאוד את הדרכים המגוונות שבהן ADWTs יכולים לתמוך ביעדים החינוכיים שלהם (תועלת נתפסת)

למנועי בינה מלאכותית פוטנציאל עצום וחסר-תקדים בביצוע מטלות הערכה אוטומטיות, כמו בדיקת מבחנים ומטלות בקצב מהיר ובאופן מדויק ושוויוני, מתן משוב מותאם והדרכה פרטנית. לא זו בלבד, מנועים אלו צפויים להשתפר ולהתחדד בתשובותיהם ובפעולותיהם ככול שייעשה בהם שימוש. עם זאת, אותם מנועים מעוררים דאגה בקרב קובעי המדיניות בנוגע לחוסר האיזון בין האינטליגנציה האנושית-רגשית הנחוצה בלימודי הוראה לבין האוטומטיזציה הרובוטית ה"עיוורת" ובנוגע לשיקולים אקדמיים-אתיים מהותיים, כמו העתקות ורמאות.

מדריך זה מציג אסטרטגיות וטקטיקות להשגת תוצאות טובות יותר ממודלים של בינה מלאכותית, ונכתב על ידי חברת OpenAI, שפיתחה את הצ'אטבוט ChatGPT. ניתן להשתמש בשילוב של כמה מהשיטות שיתוארו בהמשך, ולכל משתמש כדאי לערוך ניסויים כדי למצוא את השיטות המתאימות ביותר עבורו. חלק מהדוגמאות שמוצגות כאן פועלות כעת רק עם דגמים מתקדמים יותר, ולא חינמיים, של בינה מלאכותית.

זהו חלק ב' של סיכום המדריך להנדסת פרומפטים שפרסמה חברת הבינה המלאכותית OpenAI. מדריך זה מציג אסטרטגיות וטקטיקות להשגת תוצאות טובות יותר ממודלים של בינה מלאכותית, ונכתב על ידי חברת OpenAI, שפיתחה את הצ'אטבוט ChatGPT. ניתן להשתמש בשילוב של כמה מהשיטות שיתוארו בהמשך, ולכל משתמש כדאי לערוך ניסויים כדי למצוא את השיטות המתאימות ביותר עבורו. חלק מהדוגמאות שמוצגות כאן פועלות כעת רק עם דגמים מתקדמים יותר, ולא חינמיים, של בינה מלאכותית.

הבינה המלאכותית מעמידה לבחינה-מחדש כמעט את כל היבטי החינוך: אופי ותפקיד ההוראה, הבעלות והשימוש בחומרים חינוכיים, מבנה מערכות החינוך שלנו, האתיקה ומנגנוני ההערכה, ההשפעה של פער דיגיטלי הולך וגדל. הכלים החדשים הללו אפילו מאתגרים את נקודות המבט שלנו לגבי מהי 'יכולת', כמו גם איך והיכן היא מוחזקת על ידי יחידים ומוסדות.

שינויים טכנולוגיים כבר הובילו בעבר לתמורות חברתיות וארגוניות ששיבשו באופן קיצוני את מסגרות הכוח והשליטה הקונבנציונליות שלנו, והחליפו אותן במבנים חדשים. יכולות הבינה המלאכותית (AI) נהפכו לנגישות בתעשייה ובעסקים מכל הגדלים. מהפכה זו תשפיע ללא ספק על מערכת החינוך והיא מאיימת על עצם המושגים שמנחים אותה. האתגר הוא לא רק להתייעל או להשתמש בבינה המלאכותית כדי לתפוס תלמידים שהעתיקו עבודות – אלא לעצב מחדש את יסודות האקדמיה ובתי הספר.

פיתוח מקצועי בנושא הטמעה של טכנולוגיה בהוראה יכול להיות אירוע רב-גוני, תוסס ואינטראקטיבי. כדי שהטכנולוגיה תשרת את לומדי סדנאות הפיתוח המקצועי, יש לרתום אותה לצרכים ולתחומי העניין של הלומדים ולזכור שבתחומים הטכנולוגיים, המורים, מומחים ככל שיהיו בתחומם, הינם בעצם לומדים. במאמר זה, מחוז רדווד סיטי בקליפורניה, ארה"ב, בשיתוף עם Stanford Graduate School of Education בוחנים את שיטות העבודה הרווחות בנושא פיתוח מקצועי לקידום והטמעה של טכנולוגיה בהוראה ומפרסמים ארבע המלצות מרכזיות.

האתגר שהוא אולי הגדול ביותר של מערכת החינוך, ולא רק שלה, הוא לרכוש ולשכלל את המיומנות לחבר פרומפטים, שאילתות, מתאימים. לצורך זה ניתן להשתמש באוגדן פרומפטים מנצחים ללמידה ולהוראה של מכון מופ"ת

כמו המצאות רבות בעבר, כגון הדפוס או האינטרנט, הבינה המלאכותית היא כלי עבודה מועיל שיכול להרחיב את היכולות שלנו. פעם חיפשנו מידע בגוגל, ועשינו לו אינטגרציה בעצמנו מפיסות המידע השונות שליקטנו באתרים מגוונים. עכשיו המכונה יודעת לעשות אינטגרציה בעצמה, לא רק להביא פיסות מידע באופן טיפש. זה יכול לקצר באופן דרמטי את זמני העבודה שלנו. האינטגרציה מתבצעת בצורה גנרטיבית, חדשה – התוצר של המכונה הוא טקסט חדש, לכן אי אפשר לתפוס את מי שמשתמש בה בהעתקה.

כניסת הבינה מלאכותית לחיינו תביא למהפכה בתחומים רבים, כולל בחינוך. מדובר בכניסתן של טכנולוגיות חכמות שמפעילות מיומנויות שעד כה חשבנו שהן נחלת האנושי בלבד. טכנולוגיות אלה מקצרות או מחליפות תהליכים מורכבים שעד כה רק אנשים יכלו לבצע. יישומים כמו מחולל השיח ChatGPT או תוכנת הציור DALL-E מחקים את הפעילות של המוח האנושי, שפועל לרוב בצורה אינדוקטיבית: כלומר מדוגמאות לעיקרון כללי, ולא להפך. כך למשל, כשאנחנו ילדים קטנים אנחנו נתקלים בחתולים רבים, שומעים מהמבוגרים סביבנו את המילה "חתול", עד שאנחנו נתקלים בחתול חדש ומבינים בעצמנו שהוא חתול.