פתרון כתוב של תלמיד יכול להכיל רעיון מבטיח, פרשנות לא צפויה או שאלה שכדאי לחקור יחד. כדי לזהות את האפשרויות האלה נדרשת קריאה קשובה.
בפרק שעתיד להתפרסם, פרופ׳ מיכל ירושלמי, ד״ר שי אולשר וגיל שר (מועמד לתואר M.Ed.) בוחנים כיצד ChatGPT מנתח תשובות של שנים עשר תלמידי תיכון לבעיית מידול מתמטית עשירה. התלמידים התבקשו להציע מסלולי אוטובוס ולהסביר מה הופך מסלול לבחירה הטובה ביותר.
המחקר משווה בין הניתוחים שהפיקה הבינה המלאכותית לבין פרשנויות של אנשי חינוך מומחים. הוא מתעד זיהוי מועיל של ייצוגים ושל דרכי חשיבה, לצד קשיים בפירוש שרטוטים, הסברים הקשורים זה לזה וגישות לא שגרתיות. הממצאים מדגישים את חשיבות שיקול הדעת המקצועי של המורים בעת שימוש בהערכות שמפיקה בינה מלאכותית.
עבור Fundamatics, המחקר פותח שיחה על שימוש בטכנולוגיה כדי להתבונן מקרוב יותר בחשיבת תלמידים ולתמוך בלמידת חקר במתמטיקה.
קריאת הפרק
פרופ׳ מיכל ירושלמי, ד״ר שי אולשר וגיל שר (מועמד לתואר M.Ed.)
לקראת פרסום · Springer · המסמך המקורי באנגלית · 30 עמודים