כנס AI
"ככל שסטודנטים השתמשו ב-AI באופן תדיר יותר, הציונים שלהם היו פחות טובים"
כך סיפרה ד"ר מיטל אמזלג מ־HIT בכנס ה-AI של כלכליסט בשיתוף VULTR על מחקרה שבדק אם בינה מלאכותית יכול להחליף מרצה אנושי. במחקר שבחן את השפעתה על 66 סטודנטים נמצא כי למרצה לא היתה השפעה על ההישגים, וזמן הלימוד עם AI התקצר משמעותית. מנגד נמצא קשר שלילי בין תדירות השימוש ב-AI להישגים: "השריר של חשיבה ביקורתית נחלש"
ד"ר מיטל אמזלג מהפקולטה לטכנולוגיות למידה ב-HIT, סיפרה במסגרת כנס ה־AI של כלכליסט בשיתוף VULTR על מחקרה שנועד לבדוק אם AI יכול להחליף מרצה אנושי.
"התמקדנו בשלוש שאלות מרכזיות. אחת, אם אני לוקחת את ה־AI כמרצה ואת המרצה המסורתי, האם יש איזשהו הבדל בהישגים של סטודנטים שלומדים כך, לעומת הסטודנטים שלומדים בדרך אחרת? מה קורה לגבי היעילות בתהליך הלמידה שלהם בהנחה שהם למדו? האם יש הבדל ביעילות הלמידה ובתהליך הלמידה, והאם יש איזשהו קשר בין תדירות ושימוש בבינה מלאכותית לבין הישגים של סטודנטים שלמדו באמצעות בינה מלאכותית", אמרה.
במחקרה נבדקו 66 סטודנטים למדעי המחשב שחולקו לשתי קבוצות באופן אקראי. קבוצה אחת למדה עם המרצה האורגני של הקורס וקבוצת הניסוי למדה את אותו תוכן אבל באמצעות בינה מלאכותית. "אתם יודעים שכשלומדים עם בינה מלאכותית אפשר לברוח להמון המון מקומות, אז יצרנו סוג של מפה, מה נקודת ההתחלה, כל מיני אבני דרך, ולאן צריך להגיע בסופו של דבר. לכולם נתנו את אותו פרומפט עבור הסטודנטים, אפשרנו להם להשתמש בכל כלי של בינה מלאכותית שהם רוצים, ואפשרנו להם או ללמוד בעצמם לבד את החומר מול הבינה או באמצעות הבינה, או לעבוד בזוגות. לאחר שעתיים של למידה עשינו בוחן זהה לשתי הקבוצות".
"מצאנו שלא היה הבדל בהישגים. לא משנה אם למדתי עם בינה מלאכותית כמרצה או עם המרצה, ההישגים היו אותם הישגים, בטח בכל הנוגע לידע לטווח קרוב. כמו כן , מצאנו ממצא מובהק שזמן הלמידה היה קצר משמעותי כשלומדים עם בינה מלאכותית. כלומר, רמת הידע אותה רמת ידע, הזמן היה הרבה הרבה יותר קצר בצורה משמעותית, וממצא מעניין נוסף היה קשר שלילי בין תדירות השימוש לבין ההישגים של אלה שלמדו עם בינה מלאכותית. כלומר, ככל שאני יותר משתמש בבינה מלאכותית, ככה אני למעשה, הציונים שלי היו פחות טובים", אמרה.
"כשניסיתי לחשוב למה, אז אמרתי יש כל מיני שרירים שאנחנו איפשהו, ברגע שאנחנו עובדים עם בינה מלאכותית, הם קצת מתחילים להיכחד לנו. ואנחנו כולנו יודעים שצריך לחשוב בצורה ביקורתית, אבל כשאנחנו מתחילים לעבוד עם בינה מלאכותית ומתרגלים לעבוד איתה, אולי השריר הזה נחלש, ועובדתית זה מה שקרה כאן", אמרה.
הממצאים לדעתה מראים כי הנושא של היעילות יפנה הרבה זמן וצריך להמשיך לשאול שאלות וללמוד כל הזמן וכן צריך לחזק את השריר של הקשרים הבינאישיים. "לא רק לשבת מול הבינה, אלא לדעת לתקשר עם אנשים".
"אנחנו צריכים פלטפורמות של בינה מלאכותית ללמידה ולא לוותר על חשיבה ביקורתית. לדעת לנהל את הזמן ולא לפחד מהמושג של למידה שיתופית, גם בארגונים וגם באקדמיה. לבסוף, לפתח את השריר של אמפתיה, של הכלה, של תקשורת בינאישית ומכיוון שהבינה המלאכותית אינה רק שלנו, של מדינת ישראל – לפתח כמה שיותר פרויקטים גלובליים".
