האפשרי הסמוך: מה סר קלייב סינקלייר יכול ללמד אותנו על בינה מלאכותית בחינוך

תובנות מחקריות

רעיון נהדר בזמן הלא נכון

כאשר אנו חושבים על חדשנות, אנו מניחים לעתים קרובות שטכנולוגיה טובה יותר מובילה באופן טבעי לתוצאות טובות יותר.

ההיסטוריה מספרת סיפור אחר.

בשנת 1985, סר קלייב סינקלייר, אחד מממציאיו המהוללים ביותר של בריטניה ויוצר מחשב ה-ZX Spectrum, הציג את סינקלייר C5, רכב חשמלי קומפקטי שלדעתו ישנה את התחבורה העירונית. במבט לאחור כיום, הרעיון נראה מוכר להפליא. רכב חשמלי במחיר סביר לנסיעות קצרות בעיר כבר אינו מהפכני. הוא הופך לדבר שבשגרה.

עם זאת, סינקלייר C5 הפך לאחד הכישלונות המסחריים המפורסמים ביותר בהיסטוריה.

הרעיון לא היה שגוי.

התזמון היה שגוי.

טכנולוגיית הסוללות הייתה מוגבלת. תשתית טעינה לא הייתה קיימת. ערים תוכננו סביב כלי רכב קונבנציונליים, דאגות סביבתיות עדיין לא הפכו לעדיפות מרכזית, והצרכנים פשוט לא היו מוכנים לשנות את אופן הנסיעה שלהם.

מדוע טסלה הצליחה

כעת קחו בחשבון את טסלה.

האם טסלה הצליחה רק משום שבנתה מכונית חשמלית טובה יותר?

אני לא חושב כך.

טסלה נכנסה לעולם שונה לחלוטין. טכנולוגיית הסוללות התבגרה, רשתות הטעינה התרחבו, ממשלות החלו לעודד תחבורה נקייה יותר, והמודעות הציבורית לשינויי האקלים שינתה באופן מהותי את עמדות הצרכנים. טסלה לא יצרה את השינויים הללו. היא הכירה בכך שהם סוף סוף התכנסו.

המרכיב החסר

חוקר החדשנות סטיבן ג'ונסון מתאר תופעה זו כ"האפשרי הסמוך". החידושים המוצלחים ביותר כמעט ולא מצליחים משום שהם קופצים רחוק אל העתיד. הם מצליחים משום שתנאים טכנולוגיים, כלכליים וחברתיים מרובים מתבגרים יחד, מה שמאפשר את הצעד הבא.

חדשנות היא, אם כן, לא רק המצאת משהו חדש.

מדובר בזיהוי מתי העולם סוף סוף מוכן לכך.

מה המשמעות של זה עבור בינה מלאכותית

רעיון זה נשאר איתי לאורך כל המחקר שלי על בינה מלאכותית בחינוך מתמטי.

כיום, בינה מלאכותית מתקדמת בקצב יוצא דופן. בתי ספר, ממשלות וחברות טכנולוגיה כולם ממהרים לשלב אותה בחינוך. ההזדמנויות אינן ניתנות להכחשה. אבל הלקח מסינקלייר מזכיר לנו שחדשנות מוצלחת לעולם אינה נקבעת על ידי טכנולוגיה בלבד.

השאלה אינה האם בינה מלאכותית מוכנה.

במובנים רבים, זה כבר כך.

השאלה החשובה יותר היא האם המערכת האקולוגית החינוכית שלנו מוכנה.

האם המורים מצוידים לעבוד בביטחון לצד בינה מלאכותית? האם שיטות הערכה התפתחו כדי לשקף עולם מבוסס בינה מלאכותית? האם לבתי הספר יש את התשתית הדרושה? האם קבענו עקרונות אתיים המבטיחים שבינה מלאכותית מחזקת את הלמידה במקום פשוט להפוך את הפרקטיקות הקיימות לאוטומטיות?

ללא תנאים סמוכים אלה, החדרת בינה מלאכותית מהירה מדי עלולה לחזור על טעותו של סינקלייר. אנו עלולים בסופו של דבר ליישם טכנולוגיה יוצאת דופן במערכת שטרם התפתחה כדי לתמוך בה.

מקומו של המורה בעולם של בינה מלאכותית

אחת המסקנות המרכזיות של המחקר שלי היא שבינה מלאכותית צריכה לחזק את עבודתם של המחנכים, לא להחליף אותה.

מורים נותרים הכרחיים בהגדרת יעדי למידה, עיצוב חוויות מתמטיות משמעותיות, פירוש חשיבת התלמידים, הערכת חומרים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית והפעלת שיקול דעת מקצועי שאף אלגוריתם לא יכול לשכפל.

בינה מלאכותית יכולה לשפר באופן דרמטי את היעילות ולהרחיב את האפשרויות, אך המטרה החינוכית, הפדגוגיה ושיקול הדעת האנושי חייבים להישאר בידיים אנושיות.

הלקח האמיתי

הלקח מסר קלייב סינקלייר הוא לכן לא לפחד מחדשנות, וגם לא להאט אותה.

זהו להכיר בכך שחדשנות מתמשכת מצליחה כאשר הטכנולוגיה מתפתחת יחד עם אנשים, מוסדות וחברה.

אולי עתידה של הבינה המלאכותית בחינוך לא ייקבע על ידי עד כמה הבינה המלאכותית הופכת לחכמה.

הוא ייקבע על ידי עד כמה נכין בחוכמה את המערכת האקולוגית סביבה.

רק אז הבינה המלאכותית תוכל להפוך למה שתמיד נועדה להיות:

משרתת של החינוך, לעולם לא אדונה.