44 ע הבינה המלאכותית כבר כאן – אבל היכן הסגל האקדמי? בהתאם לספרות זו, המחקר הנוכחי ביקש לפרוץ דרך בהבנת האופן שבו סגלי הוראה ומחקר בישראל מתמודדים עם חדירת הבינה המלאכותית למרחב האקדמי. זהו אחד המחקרים הראשונים שבוחנים באופן אמפירי את המתח בין אמון, קבלה ואיום בעידן הבינה המלאכותית, תוך שילוב של נתונים כמותי ים ואיכותניים בהיקף רחב. מעבר לכך, המחקר מדגיש את ההקשר הישראלי הייחודי – מערכת השכלה גבוהה המאופיינת בשונות בין אוניברסיטאות למכללות ) (Shaked, 2021 , וביחס מורכב לחדשנות טכנולוגית – ומציע תובנות חדשות על האופן שבו מדיניות מוסדית, עמדות רגשיות ואמונות פדגוגיות מתלכדות ומשפיעות על אימוץ טכנולוגיות מתקדמות בהוראה ובהערכה. השערות המחקר בהתבסס על הממצאים התיאורטיים והאמפיריים, הועלו ההשערות הבאות: 1. רמות גבוהות יותר של אמון בבינה מלאכותית ינבאו תחושת איום נמוכה יותר. .2 שימוש אישי בבינה מלאכותית )בהוראה ובמחקר( ינבא תחושת איום נמוכה יותר. 3. ביטחון עצמי גבוה ביכולת להעריך למידה יפחית את תחושת האיום, ללא תלות בשימוש האישי. .4 ככל שהקבלה של שימוש ב - AI תיתפס כלגיטימית יותר, כך תפחת תחושת האיום. 5. תחושת האיום, האמון והערכה כלפי הבינה המלאכותית יהיה שונה בין חברי סגל של מכללות לחברי סגל של אוניברסיטאות שיטה משתתפים במחקר השתתפו 304 חברי סגל אקדמי ממוסדות להשכלה גבוהה בישראל – 188 מאוניברסיטאות מחקר ) (61.8% ו- 116 ממכללות ) 38.2% (. הגיל הממוצע עמד על 50 ) SD=10.1 (, ו - 57.6% היו נשים. המשתתפים דיווחו על ותק ממוצע של כ - 13 שנים באקדמיה, עם ייצוג רחב של דרגות אקדמיות: הקבוצות הגדולות ביותר היו מרצים מן החוץ ) 25.3% ( ומרצים מן המניין ) 24.3% (, ואחריהם מרצים בכירים ) 21.4% (. פרופסורים מן המניין היוו 10.2% מהמדגם, פרופסורים חברים 9.2% , וסטודנטים לתארים מתקדמים )תואר שני או דוקטורט( היוו 9.5% . הליך דגימה ואיסוף נתונים המדגם גויס באמצעות שילוב של דגימה מכוונת, נוחות וכדור שלג. הפנייה נעשתה דרך מרכזי הוראה ולמידה באוניברסיטאות ובמכללות, וכן בקבוצות פייסבוק ווואטסאפ של מרצים. המשתתפים מילאו שאלון מקוון שכלל מדדים כמותיים ושאלות פתוחות. בתום ההשתתפות קיבלו הנבדקים במתנה קישור לערכת כלים דיגיטליים מבוססי AI שתומכים במחקר והוראה . כלי המחקר השאלון חולק לשמונה חלקים עיקריים: .1 נתונים דמוגרפיים : גיל, מגדר, מוסד אקדמי, דרגה אקדמית )דוקטורנט/ית, מרצה, מרצה בכיר/ה, פרופסור/ית חבר/ה, פרופסור/ית מן המניין(, ותק בהוראה אקדמית ודיסציפלינה אקדמית עיקרית. .2 פרקטיקות הוראה : מספר הקורסים הנלמדים בסמסטר, רמת ההוראה )תואר ראשון, שני, או שניהם(, וסוגי המטלות בקורסים )עבודות, מבחנים, פרויקטים, פרזנטציות, מטלות יצירתיות ועוד(. .3 שימוש בבינה מלאכותית כמרצה : שאלות סגורות ופתוחות שבחנו האם המרצה משלב בינה מלאכותית בהוראה ובמחקר, האם הוא משתמש בכלים בתשלום, ומה עמדתו כלפי שימוש זה )בהוראה ובמחקר( בסולם בן שש דרגות ) 1 – מתנגד/ת מאוד עד 6 – תומכ/ת מאוד(. .4 אתגרים והתאמות : בחן אירועי משמעת הקשורים לשימוש סטודנטים ב - AI , שינויים בהערכה לאור השימוש, רמת הביטחון של המרצה בהערכת הידע האותנטי של הסטודנט ) 1–6 (, ועמדות כלפי השימוש של סטודנטים בבינה מלאכותית במטלות ובמחקר.
RkJQdWJsaXNoZXIy Mjk0MjAwOQ==