ע 197 רעי שרעבי, נוי רומאני, דניאל אריש, חגית מישר טל תקציר המחקר בוחן את אופני השימוש והאתגרים הכרוכים בשילוב בינה מלאכותית יוצרת ) (Generative AI בקרב מפתחי למידה בישראל. מתוך מטרה להבין כיצד משפיעה הטמעת הכלים הללו על תהליכי הפיתוח והעבודה השוטפת, נערכו ראיונות חצי - מובנים עם 16 מפתחי למידה ממגוון ארגונים. ניתוח תוכן איכותני העלה כי הבינה המלאכותית מהווה כיום רכיב מרכזי בעבודתם של מפתחי הלמידה, הח ל משלב סיעור המוחות ועד להפקת תוצרים סופיים. אופני השימוש בבינה מלאכותית סווגו לארבעה דפוסי שימוש עיקריים בהתבסס על מחקרם של הנדה ואחרים ) Handa et al.,2025 (: יצירת תוכן שיתופית, יצירת תוכן ישירה, פתרון בעיות שיתופי ופתרון בעיות ישיר. לצד אופני השימוש, זוהו אתגרים משמעותיים, בהם קצב ההתפתחות המהיר של הכלים, מגבלות ביכולות הכלים, קשיים באוריינות AI , פחדים וחששות ושאלות אתיות. ממצאי המחקר מצביעים על כך שהבינה המלאכותית נתפסת לא רק ככלי טכנולוגי, אלא כשותפה קונספטואלית בתהליכי חשיבה, עיצוב ופיתוח. לפיכך, נדרשת הכשרה ייעודית ושיח ביקורתי מתמשך בקרב קהילת מפתחי הלמידה. מילות מפתח: בינה מלאכותית יוצרת, מפתחי למידה, אופני שימוש, אתגרים. מבוא מהפכת הבינה המלאכותית, ובפרט הבינה המלאכותית היוצרת, משנה את תחום פיתוח הלמידה ומציבה בפני מפתחי הלמידה הזדמנויות ואתגרים חדשים. מפתחי למידה, האחראים לתכנון פעילויות הדרכה ולהתאמתן לצורכי קהל היעד ) Andreea, 2023 (, נדרשים גם הם לאמץ את טכנולוגיות הבינה המלאכותית כחלק מתפקידם (Ch'ng, 2023) . פיתוח למידה מתמקד ביצירת חוויות למידה יעילות ויישום אסטרטגיות לקידום יעדי הארגון (Kurtz et al., 2024) . הופעת הבינה המלאכותית האיצה את השינוי בדרכי הפעולה המסורתיות ובטכניקות הפיתוח ) Ch'ng, 2023 .( אל - זאהרנ י (Al-Zahrani, 2024) מצא כי שילוב בינה מלאכותית יוצרת משפר את תהליך החשיבה העיצובית (Design Thinking) של מפתחי הלמידה, הכולל חשיבה יצירתית, פתרון בעיות ממוקד - אדם, שיתוף פעולה ופתיחות לניסוי. יכולותיה של הבינה המלאכותית תורמות בכל שלבי החשיבה, מהעלאת רעיונות ועד משוב, ומאפשרות פיתוח פתרונות חדשניים . מפתחי הלמידה מנצלים את הבינה המלאכותית ככלי עזר ליצירת תוכן ומשתמשים בכלים כמו ChatGPT לייעול תהליך הפקת התוצרים .(Bolick & Da Silva, 2023) מפתחי למידה עושים שימוש בכלי בינה מלאכותית גם לעריכה והגהה Grammarly) (, יצירת תוכן חזותי ) Adobe Firefly ( והמרת תסריט לתוצר ) (Gamma AI (Ch'ng, 2023) . עם זאת, השימוש בבינה מלאכותית יוצרת מביא עימו אתגרים. מפתחי למידה מביעים חשש מהאפשרות שטכנולוגיות אלו יפגעו בתפקידם ויובילו להחלפת עובדים אנושיים ) Bolick & Da Silva, 2023 .( אל זאהרני ) Al-Zahrani, 2024 ( מציג אתגרים נוספים, ובהם גישה מוגבלת לכלי AI , עלויות גבוהות, קושי בזיהוי יישומים מתאימים לתחום פיתוח הלמידה, התנגדות מצד בעלי עניין ולומדים וחוסר ידע ומיומנויות בתחום הבינה המלאכותית . מודל חברת Anthropic למיפוי סוגי שימוש בבינה מלאכותית יוצרת מחקר רחב היקף שביצעו הנדה ואחרים ) Handa et al., 2025 ( מחברת Anthropic , מפתחת מודל השפה ,Claude מיפה מאות אלפי שיחות לימודיות. ממצאי המחקר סיווגו את אינטראקציות הסטודנטים לשתי קטגוריות מרכזיות. הראשונה הינה אופי התקשורת; תקשורת ישירה ) Direct (, המתמקדת במענה מהיר וממוקד לשאלות, לעומת תקשורת שיתופית ) Collaborative (, המאופיינת בדיאלוג פעיל שבו הסטודנט שותף בתהליך הפתרון. הקטגוריה השנייה היא מטרת השיחה; פתרון בעיות ) Problem Solving (, שבו ניתנות תשובות קצרות ומדויקות, לעומת יצירת תוכן ) Output Creation (, המתמקדת בהפקת פלטים רחבים כמו מצגות או מסמכים אקדמיים. מן ההצלבה בין הקטגוריות עלו ארבעה דפוסי שימוש עיקריים, שהופיעו בשיעור דומה ) 29-23 % מכלל השיחות( כפי שמוצג באיור .1 הראשון, פתרון בעיות ישיר: קבלת מענה מידי לשאלות ממוקדות . הדפוס השני הינו יצירת תוכן ישירה: הפקת תוצר מלא ללא תהליך איטרטיבי . דפוס נוסף הינו פתרון בעיות שיתופי: דיאלוג פעיל עם הכלי לצורך פיצוח בעיה . הדפוס הרביעי שנמצא הוא יצירת תוכן שיתופית: יצירת תוצר מורכב בתהליך איטרטיבי .
RkJQdWJsaXNoZXIy Mjk0MjAwOQ==