מאות אלפי סטודנטים המתינו להחלטה מתי לפתוח את שנת הלימודים האקדמית, שנדחתה בעקבות מלחמת 'חרבות ברזל', ובשעה טובה היא תצא לדרך היום (ראשון).
בזמן שברור לכל ששום דבר לא יהיה כשהיה, מצטרף החשש בקרב אנשי האקדמיה לשימוש מוגבר של סטודנטים בבינה מלאכותית על מנת לשפר ציונים ולהחליף עבודות שנועדו לבחון ידע ומיומנויות אישיות – בטכנולוגיה.
במדריך 'מפת דרכים' שנכתב על ידי ד"ר אריאלה לונברג, ראש החוג לתואר שני בחדשנות וטכנולוגיות בחינוך באקדמית גורדון וצוות הוועדה ליישומי בינה מלאכותית בהוראה ובלמידה במכללה, נמצאים מבחר טיפים מעשיים וייחודיים הן לסטודנטים והן לחברי הסגל האקדמי, העונים על השאלה המאתגרת – כיצד לעבור את שנת הלימודים תוך שימוש מושכל בכלי הבינה המלאכותית.
עבור הסגל האקדמי, ממליץ המדריך על מתן משימות בהן שימוש בבינה מלאכותית אינו מספק תשובה שלמה: על מנת להתמודד עם השימוש בבינה המלאכותית באקדמיה, ניתן לייצר משימות מורכבות, שתשובה עליהן לא ניתנת לחיפוש באמצעות בינה מלאכותית.
לדוגמה, ניתן להשתמש בבעיות מהחיים האישיים של הסטודנטים או מהסביבה הקרובה אליהם על מנת שיוכלו להשתמש בבינה מלאכותית, אך ידרשו גם להתעמק במשימה תוך חשיבה מעמיקה.
כמו כן, ניתן לעשות שימוש במחוון להערכת משימות מורכבות, באופן שמגדיר אילו יכולות אנושיות מוערכות, מה ייחשב כביצוע טוב, בינוני או חלש, ואיזה חלק מהציון יושפע על ידי אופן הביצוע של מיומנות כלשהי.
עוד מומלץ למרצים לקיים עם הסטודנטים דיון פתוח בנושא דרכי הערכה בעידן הבינה המלאכותית. הדבר יהיה בבחינת טיפוח סביבה בטוחה, בה יוכלו הסטודנטים להעלות שאלות ולדון באתגרים ללא חשש. בנוסף, מציע המדריך לתת מקום להצגה של תוכן בעל פה – אם בשילוב רכיב של שיחה או הצגה בעל פה של העבודה הכתובה במסגרת משימות הקורס. ההצגה יכולה להיות בשיחה עם המרצה, במליאה או בקבוצות.
עבור הסטודנטים, מציע המדריך להשתמש בבינה המלאכותית כדי לתרגל חומרים ולחזור עליהם, ובעצם לנצל את היכולות של הבינה המלאכותית על מנת שתהווה מורה פרטי או מתרגל. כך יוכלו הסטודנטים להשתמש בכלים השונים כדי לייצר שאלות המדמות את שאלות הבחינה, ליצור סיכומים כדי ללמוד את החומר בצורה מעמיקה יותר, או אפילו ליצור כרטיסיות עם התוכן הלימודי. כיום הכל, כידוע, אפשרי בלחיצת כפתור. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לשמש כמנחה אישי שנותן משוב מידי מותאם אישית לסטודנט או לסטודנטית, זאת על פי מידע שסופק על ידי הסטודנט/מורה/מרצה.
לסיום, מומלץ להתאים את קצב הלמידה בהתאם לידע אישי ולצורת הלמידה המועדפת על כל אחד ואחת. הבינה המלאכותית יכולה להתאים ללומדים את הלמידה בכל רמת ידע, יכולת וסגנון למידה. לדוגמה, סטודנטים שלומדים טוב יותר בעזרת ויזואליה או הקראה קולית, יכולים להתאים לעצמם את דרך הלמידה. כמו כן, ניתן לבקש לבנות תוכנית למידה אישית על פי פירוט נטיות הלומד או מאפייני למידה.
