חוקרים באוקספורד גילו כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי ללמוד כמו גאון
McMullen, G. (2025). Oxford researchers discovered how to use AI to Learn like a genius. Youtube, 31.1.2025
עיקרי הדברים:
- לא הייתם שוכרים מאמן אישי כדי שירוץ סביב המסלול במקומכם ומצפים שזה יועיל לכם. לכן, במקום זאת, השתמשו בבינה המלאכותית כמאמן – בקשו ממנה לאתגר ולהדריך אתכם
- עם זאת, לפני שתתחילו להשתמש בבינה מלאכותית בדרך זו, עליכם לזכור שהיא עלולה לטעות, ולכן תמיד עליכם להיות ביקורתיים בהערכת התוצרים שלה
- מחקר אחר מחקר הראה כי תרגול של שליפה (retrieval exercise) הוא הצורה היעילה ביותר של למידה
- הזיכרון נוצר על ידי אינטראקציה עם המידע שאתם רוצים ללמוד, כגון מענה על שאלות או ניסיון לעבד, לנתח או ליישם את המידע. אינטראקציה מהסוג הזה מסייעת גם להבנה
- לכן, בכל דרך שבה תשתמשו בבינה מלאכותית, עליכם לוודא שאתם מנצלים זאת – לגרום לה להכריח אתכם לחשוב על משהו, לשאול אתכם הרבה שאלות בנושא ולבחון אתכם
- שלוש המלצות נוספות: בקשו מהבינה המלאכותית להעריך את התוצרים שלכם, ליצור עבורכם שאלות תרגול ברמות שונות, ולהשתמש באנלוגיות ובדוגמאות מהחיים כדי לעזור לכם להבין את המושג/החומר הנלמד
- ניתן לבקש מהבינה המלאכותית להסביר את אותו חומר ברמות תחכום עולות: כאילו שאתם תלמידי יסודי, אחר-כך כאילו שאתם תלמידי תיכון ולבסוף כאילו שאתם סטודנטים לתואר ראשון, שני ושלישי
אוניברסיטת אוקספורד מלמדת את הסטודנטים שלה כיצד להשתמש בבינה מלאכותית כדי שיוכלו ללמוד בצורה יעילה וחסכונית יותר. בסרטון זה מראה גיילס מק'מאלן – יוצר סרטונים על מדע הלמידה – כיצד הם עושים זאת. לדבריו, הבינה המלאכותית יכולה לשנות ולהאיץ את תהליך הלמידה שלכם. היא יכולה להפוך למורה מוכשר עבורכם, ועמדה זו מבוססת היטב מבחינה מחקרית. כך למשל, מחקר מצא כי בינה מלאכותית משפרת ביצועים אקדמיים ויעילות בלמידה, אך סביר למדי שאינכם משתמשים בה כראוי.
לקריאה נוספת: כל סיכומי המאמרים על בינה מלאכותית
מטרת הסרטון היא להסביר לצופיו כיצד להשתמש בבינה כראוי. לדברי מק'מאלן, כך תהיו לומדים משופרים, מהירים ויעילים בעזרת מכונה. הוא מסביר כי בינה מלאכותית טובה בביצוע דברים שאנו מבקשים ממנה לעשות – לכתוב דו"ח, לסכם מאמר – זה שימושי. אך ככל שאנו מבקשים ממנה לעשות עבורנו יותר, כך אנו עושים פחות בעצמנו, וזה לא טוב, משום שהלמידה מתרחשת בעשייה.
לא הייתם שוכרים מאמן אישי כדי שירוץ סביב המסלול במקומכם ומצפים שזה יועיל לכם. לכן, במקום זאת, השתמשו בבינה המלאכותית כמאמן – בקשו ממנה לאתגר ולהדריך אתכם. עם זאת, לפני שתתחילו להשתמש בבינה מלאכותית בדרך זו, עליכם לזכור שהיא עלולה לטעות, ולכן תמיד עליכם להיות ביקורתיים בהערכת התוצרים שלה.
ראשית, עליכם לחשוב כיצד אנו למעשה לומדים. מחקר אחר מחקר הראה כי תרגול של שליפה (retrieval exercise) הוא הצורה היעילה ביותר של למידה. אינכם יכולים לגרום לעצמכם לזכור פשוט על ידי ניסיון לזכור. הזיכרון נוצר על ידי אינטראקציה עם המידע שאתם רוצים ללמוד, כגון מענה על שאלות או ניסון לעבד, לנתח או ליישם את המידע. אינטראקציה מהסוג הזה מסייעת גם להבנה. לכן, בכל דרך שבה תשתמשו בבינה מלאכותית, עליכם לוודא שאתם מנצלים זאת – לגרום לה להכריח אתכם לחשוב על משהו, לשאול אתכם הרבה שאלות בנושא ולבחון אתכם – זו אסטרטגיה טובה בהרבה, והיא פועלת בהתאם לאופן שבו המוח שלנו מעדיף ללמוד, ממש כמו מורה פרטי.
פרומפטים בשיטה הסוקרטית
לכן, עליכם להנחות את ChatGPT לבחון אתכם. איך תוכלו לעשות זאת? ובכן, כמובן שיש גישות רבות ושונות, אך נתחיל עם השיטה הסוקרטית. זו שיטה נפלאה לגלות היכן נמצאות נקודות החולשה בהבנתכם בנושא מסוים. נסחו כך שאילתה (פרומפט) לבינה המלאכותית: "פעלי כמורה סוקרטית ועזרי לי להבין את מושג התנע בפיזיקה (או כל מושג / נושא בכל תחום לימוד אחר). שאלי אותי שאלות כדי להנחות את הבנתי".
בתגובה, הציגה הבינה המלאכותית ליוצר הסרטון עשר שאלות על תנע. למשל: "מה לדעתך עשוי להיות המשמעות של תנע במובן פיזיקלי? האם תוכל לתאר זאת במילים שלך?"
הלומדים מזינים את התשובות שלהם, ו-ChatGPT, ג'מיני, קלוד או כל כלי בני מלאכותית אחר מעריך עד כמה הם מבינים את החומר ומספק משוב מפורט. זה כבר שונה משינון, שהוא טכניקת למידה הרבה פחות אפקטיבית.
עידוד התלמיד לחשוב על מושגים בצורה הרבה יותר עמוקה, זה סוג הדברים שמדריך אנושי או מורה פרטי היה עושה. זה למעשה הסגנון של ראיון קבלה באוקספורד, שבו שואלים אותך שאלות שהם לא מצפים שתדע את התשובות להן, והמדריכים מנחים אותך להגיע לתשובה. הסיבה שהם עושים זאת היא כדי לראות איך אתה חושב על משהו - הם רוצים לגלות אם אתה אדם בעל סקרנות אינטלקטואלית שיכול למצוא את דרכו תוך התמודדות עם בעיה, או שאתה מישהו שפשוט אומן לדעת ולשנן מהי התשובה לשאלות מסוימות.
טכניקה שנייה היא לבקש מהבינה המלאכותית לספק הסברים ברמות מרובות בשבילך: "ראשית הסבר כאילו אתה מסביר לילד, ואחר-כך לתלמיד תיכון, ואחר-כך לסטודנט באוניברסיטה".
טכניקה שלישית היא לבקש מהבינה להעריך את התוצרים שלך.
טכניקה רביעית: לבקש מהבינה ליצור שאלות תרגול ברמות שונות.
טכניקה חמישית: לבקש מהבינה להשתמש באנלוגיות ובדוגמאות מהחיים כדי לעזור לך להבין את המושג/החומר הנלמד.
הרעיון הוא תמיד לגרום לבינה לאתגר אותך. ניתן להפעיל את הטקסונומיה של בלום ללמידה ומומחיות, כלומר להתקדם בלמידה בשלבים הבאים:
- ידע: היכולת לשלוף מהזיכרון פרטי מידע, עובדות ומינוחים שנלמדו.
- הבנה: יכולת בסיסית לפרש ולתרגם את הידע הנלמד לכדי משמעות.
- יישום: שימוש בידע הנלמד והכללים שנלמדו לכדי יישומם בפועל במצבים חדשים. הלומד נדרש להתאים בעצמו פתרון למצב שטרם נתקל בו.
- ניתוח: אנליזה: פירוק החומר לחלקים המרכיבים אותו והבנת היחס בין הרכיבים. הבנת יסודות החומר הנלמד ואופן ארגונו. הלומד נדרש להבדיל באופן עצמאי בין עובדות והנחות, עיקר וטפל.
- סינתזה: צירוף רכיבים ואלמנטים לכדי שלמות. תהליך של צירוף חלקים והרכבתם. התוצר צריך להיות דגם, מבנה, או פתרון מקורי של הבונה.
- הערכה: התייחסות שיפוטית וערכית לרעיונות, מעשים, פתרונות וכדומה. היכולת לבצע שיפוט כמותי או איכותי של תוצר כלשהו ולהצדיק את הקריטריונים ששימשו לשיפוט.
יתרון נוסף של למידה עם בינה מלאכותית הוא שאין מבוכה. זאת, בניגוד למצב של לימוד בכיתה עם תלמידים אחרים, כאשר יש מושג ששאר הכיתה מבינה אבל אתם לא. אתם עלולים להתבייש להרים את היד ולבקש מהמורה להסביר שוב, אבל עם בינה מלאכותית אין כל מבוכה. אתם יכולים לבקש ממנה פשוט להמשיך להסביר ולהסביר שוב עד שבסופו של דבר תבינו את הנקודה.
הבינה המלאכותית יכולה לעזור גם עם קריאה של חומר. עם זאת, כאן יש לנקוט זהירות. הבינה עלולה לפעמים להחסיר דברים, והישענות מופרזת עליה כתחליף לקריאת החומר תמנע מכם לפתח את לפתח בכוחות עצמכם מיומנות הקריאה והסיכום.
דרך טובה יותר לעשות זאת היא שאתם תסכמו את המאמר ותפיקו ממנו את המושגים העיקריים, ורק אז תבקשו מהבינה לעשות את אותו הדבר - ותראו איפה ההבדלים.
אתם יכולים גם לבקש מהבינה להציג את המושגים העיקריים הנדרשים כדי להיות מסוגל להבין את המאמר או המאמר שאתם קוראים. למשל, כתבו לבינה כך: "תני לי רשימה של 20 מונחי מפתח במאמר הזה וחלקי אותה לחמש קטגוריות". דוגמה נוספת לשאילתה מוצלחת: "הכיני רשימה של משפטי-סיכום של הטקסט הזה בפורמטים הבאים: 'X הוא סוג של Y', 'W נגרם על ידי X' ו-'A מסביר את B'. הציגי את כל זה בטבלה בת שלושה טורים".
כך ניתן לקבל סיכום טוב, מאורגן ונגיש של כל המושגים והמונחים המופיעים במאמר – שמאפשרים הבנה מעמיקה שלו, ומקלים על ניתוחו ועל יישום התובנות המופיעות בו בכל מיני תחומים.
בסיכומו של דבר, הבינה המלאכותית היא כמו מדריך אישי שהוא קצת לא אמין אבל בדרך כלל מאוד מועיל.