הסללה ו-AI
הסללה בחינוך: מהי וכיצד בינה מלאכותית יכולה לסייע בפתרונה?
מערכת החינוך העל-יסודית בישראל פועלת במודל של הסללה מוקדמת – באמצעות הקבצות, מגמות ומסלולים שונים. המושג "הסללה" בסוציולוגיה ובחינוך מתייחס למנגנונים חברתיים שמתווים מסלולים ליחידים או לקבוצות באופן שעלול ליצור "תקרת זכוכית" ולמנוע מוביליות חברתית. בישראל, ההסללה הזו קשורה היסטורית, בין היתר, להפניית מזרחים ועולים לחינוך מקצועי, והיום היא מנציחה פערים חברתיים-כלכליים. תלמידים מרקע חזק נוטים למסלולים יוקרתיים יותר, בעוד תלמידים מרקע מוחלש נדחקים למסלולים מקצועיים או עיוניים מצומצמים. זו אינה רק חלוקה פדגוגית, אלא מנגנון מוסדי המשעתק אי-שוויון, משפיע על הישגים לימודיים, השכלה גבוהה ואף על 28% מפערי השכר העתידיים. ההסללה אף יוצרת "נבואה המגשימה את עצמה" ומנמיכה את תחושת המסוגלות העצמית והשאיפות של התלמידים.
הסללה בהשוואה בינלאומית ארגון ה-OECD קובע כי מדינות המבצעות הסללה מוקדמת נוטות להציג פערים גדולים יותר בין בתי ספר בביצועי התלמידים ופיזור רחב יותר בהישגים. מחקרים השוואתיים אכן מראים שבמדינות עם הסללה קשיחה, אי-השוויון בהישגים הלימודיים גדול יותר מאשר במדינות ללא הסללה. לעומת זאת, מדינות כמו פינלנד וקנדה, המיישמות מודלים של "דה-הסללה מבוקרת", מצליחות לשמור על רמת הישגים גבוהה תוך צמצום פערים. מודלים אלו כוללים כיתות הטרוגניות עם תגבור אישי, הכשרת מורים מתקדמת להוראה מובחנת, ושימוש בטכנולוגיות למידה אדפטיביות.
הפוטנציאל של בינה מלאכותית בפתרון ההסללה כדי להתמודד עם אתגר ההסללה, מוצע מודל "דה-הסללה אדפטיבית" המשלב את כוחה של הבינה המלאכותית (AI). ה-AI יכול לשמש ככלי רב עוצמה בחינוך הטרוגני, בכך שהוא מאפשר התאמה אישית לכל תלמיד מבלי לוותר על למידה משותפת. מערכות AI אדפטיביות מסוגלות:
- להתאים קצב למידה וקושי: הן מזהות את רמת ההבנה של כל תלמיד באופן מיידי ומתאימות את התרגילים והמטלות בהתאם, ובכך תומכות בפרופיל הייחודי של כל תלמיד.
- לזהות דפוסי קושי ולספק משוב מיידי: ה-AI יכול לנתח שגיאות נפוצות, לספק משוב פרטני לתלמידים, ואף להמליץ למורים על אסטרטגיות הוראה יעילות.
- לתמוך במורים: הטכנולוגיה נועדה להעצים את המורים ולסייע להם, ולא להחליף אותם. היא מאפשרת להם לפרוש את מלוא יכולותיהם בכיתות הטרוגניות.
עם זאת, שילוב AI בחינוך מציב אתגרים אתיים וטכנולוגיים חשובים. קיים חשש מ"הטיה אלגוריתמית", שבה נתונים המשמשים לאימון המערכת עלולים לשקף ולהנציח פערים קיימים. כמו כן, יש צורך להבטיח פרטיות וביטחון מידע, שקיפות באופן קבלת ההחלטות של המערכת, ולמנוע תלות טכנולוגית של המורים. לכן, מודל הדה-הסללה המוצע קורא להקמת רשות פיקוח לאומית ל-AI בחינוך, שתפקח על שקיפות והוגנות.
לסיכום, מעבר למודל חינוכי הטרוגני המשלב טכנולוגיות מתקדמות ופיקוח אתי, יכול לשנות את פני החינוך בישראל, לצמצם פערים חברתיים-כלכליים, לחזק את הלכידות החברתית ולהעלות את פריון העבודה. זוהי השקעה חיונית לעתידה של ישראל כחברה צודקת, מכילה ומשגשגת.
