ע 23 חן ביטון, גיא כהן, ענת כהן שתי מגבלות מרכזיות עלו מן המחקר. ראשית, מאחר שהתחום עדיין מתפתח , לא ניתן לקבוע במלוא הוודאות עד כמה מערכי השיעור משקפים את כוונותיהם הפדגוגיות המלאות של פרחי ההוראה. שנית, המדגם היה מצומצם והסתמך על תוכנית הכשרה אחת בלבד, ולכן נדרש מחקר נוסף, רחב ומגוון יותר, שיאשש ויעמיק את הממצאים. תרומת המחקר והשלכותיו המחקר הנוכחי מציע לראשונה את ניתוח מערכי השיעור ככלי הערכה אותנטי ויישומי המאפשר לבחון את יכולתם של פרחי הוראה לתכנן הוראה התומכת בלמידה בהכוונה עצמית. כמו כן, ה ניתוח גם הדגים כיצד פרחי הוראה עושים שימוש בכלי GenAI במסגרת תכנון ההוראה, ובאיזו מידה כלים אלו עשויים לקדם או להגביל את יישום אסטרטגיות ה־ SRL בפועל. ממצאי המחקר מדגישים את החשיבות של שילוב SRL ו- SRT בתכניות ההכשרה, במיוחד בסביבות למידה המשלבות GenAI , שבהן עצמאות הלומד חיונית ביותר . תרומת המחקר משתרעת הן על השדה המחקרי והן על הפרקטיקה החינוכית, בכך שהיא מציעה מודל הערכה ישים ומבוסס ביצוע, התומך בהכשרת דור העתיד של מורים המסוגלים לטפח סוכנות לומדים ושוויון הזדמנויות . מימון This work was supported by the EffecTive project, funded by the European Union under the Horizon Europe programme (Grant Agreement No 101132603) מקורות Alderman, M. K., & MacDonald, S. (2015). A self-regulatory approach to classroom management: Empowering students and teachers. Kappa Delta Pi Record, 51(2), 52-56. Authors, 2022 Butler, D. L. (2021). Enabling educators to become more effective supporters of SRL: Commentary on a special issue. Metacognition and Learning, 16(3), 667–684. https:// doi. org/ 10. 1007/ s11409- 021- 09282-8. Chiu, T. K. (2024). A classification tool to foster self-regulated learning with generative artificial intelligence by applying self-determination theory: A case of ChatGPT. Educational technology research and development, 72(4), 2401-2416. Dignath, C., & Veenman, M. V. J. (2021). The Role of direct strategy instruction and indirect activation of self-regulated learning—evidence from classroom observation studies. Educational Psychology Review, 33(2), 489–533. https:// doi. org/ 10. 1007/ s10648- 020- 09534-0 Drost, B. R., & Levine, A. C. (2015). An analysis of strategies for teaching standards-based lesson plan alignment to preservice teachers. Journal of Education, 195(2), 37-47. Dwivedi, Y. K., Kshetri, N., Hughes, L., Slade, E. L., Jeyaraj, A., Kar, A. K., ... & Wright, R. (2023). "So what if ChatGPT wrote it?" Multidisciplinary perspectives on opportunities, challenges and implications of generative conversational AI for research, practice and policy. International Journal of Information Management, 71, 1-63. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102642. Giannakos, M., Azevedo, R., Brusilovsky, P., Cukurova, M., Dimitriadis, Y., Hernandez-Leo, D., Järvelä, S., Mavrikis, M., & Rienties, B. (2024). The promise and challenges of generative AI in education. Behaviour and Information Technology, 44(11), 2518–2544. https://doi.org/10.1080/0144929x.2024.2394886 Hoidn, S., & Reusser, K. (2020). Foundations of Student-Centered Learning and Teaching. In Routledge eBooks (pp. 17–18). https://doi.org/10.4324/9780429259371-3. Jansen, R. S., Van Leeuwen, A., Janssen, J., Kester, L., & Kalz, M. (2017). Validation of the selfregulated online learning questionnaire. Journal of computing in higher education, 29(1), 6-27.
RkJQdWJsaXNoZXIy Mjk0MjAwOQ==