יצירת שאלות הבנה בהקצאות 'התקדמות קריאה'

אילו שאלות ניתן ליצור?

מורים יכולים ליצור בקלות שאלות הבנה בתבניות שונות, כגון:

• אפשרויות מרובות

• אמת/שקר

• ושאלות פתוחות

בהתבסס על קטע הקריאה הקיים. התשובות ומסיחות הדעת עבור שאלות אלה נוצרים באופן אוטומטי, אך מורים יכולים לערוך אותם לפי הצורך.

כיצד ניתן להבטיח שהתוכן יהיה בטוח ושמתאים לתלמידים?

ניטור תוכן משמש כדי להבטיח שהתוכן שנוצר יהיה בטוח שמתאים לרמת הקריאה של התלמידים. תכונה זו היא כלי חשוב ללמידה מקוונת, למידה מרחוק וכיתות וירטואליות, ושיפור היכולות של חינוך דיגיטלי. הוא תומך בלמידה משולבת, בלמידה היברידית ובפלטפורמות למידה אלקטרוניות שונות, ומספק משאבים אינטראקטיביים ללמידה וללמידה מקוונת עבור מורים.

על-ידי שילוב בינה מלאכותית בטכנולוגיה חינוכית (EdTech), מורים יכולים לייעל את היצירה של שיעורי בית מקוונים, הערכות מקוונות וחומרי שיעורים פרטיים מקוונים. תכונה זו גם מועילה ללמידה בקצב עצמי וללמידה גמישה, שתומכת הן בלמידה אסינכרונית והן בסביבות למידה סינכרונית. באופן כללי, 'התקדמות קריאה' משפרת את מעורבות התלמידים המקוונת ומשפרת את היעילות של למידה מרחוק.

כיצד פועלת טכנולוגיית דור השאלה של ההבנה?  

הפקת הבנה מופעלת באמצעות מודל למידת מכונה שנקרא GPT (Generative Pre-Trained Transformer), שנועד לשפר את הלמידה המקוונת ואת החינוך הדיגיטלי. מודל GPT, המנומן על כמויות עצומות של טקסט מהאינטרנט, לוקח פסקת קריאה ואת מספר השאלות המבוקשות כקלט כדי ליצור מגוון תבניות ותשובות של שאלות.

תבניות השאלות שנוצרות כוללות: 

• שאלות מרובות לבחירה, כולל תשובה נכונה אחת ושלושה מסיחים דעת כל אחת

• שאלות כן/לא, כולל התשובה הנכונה

• שאלות פתוחות הסתיימה, כולל תשובה בתבנית קצרה

המודל בוחר בצורה חכמה אילו תבניות שאלה לכלול בהתבסס על הקטע, כדי להבטיח הערכה מקיפה. לא כל התבניות או הקטע כולו עשויים להיות מכוסים בשאלות שנוצרו, אך המגוון משפר את המעורבות האינטראקטיבית של למידה ותלמידים בכיתות וירטואליות ובחינוך מרחוק.

ציוני תוכן והגנה על איכות נמצאים במקום כדי להבטיח שהשאלות מתאימות ורלוונטיות לתלמידים, דבר ההפיכתו לכלי חשוב עבור למידה משולבת, למידה היברידית ופלטפורמות למידה אלקטרוניות שונות. תכונה זו תומכת בלמידה מרחוק על-ידי מתן היכולת של מורים ליצור הקצאות קריאה והערכות מקוונות מותאמות אישית, תוך שיפור היעילות של למידה בקצב אישי, למידה גמישה וסביבות למידה אסינכרונית. השילוב של GPT בטכנולוגיה חינוכית (EdTech) משפר את המשאבים המקוונים, מה שמרכיבים חיוניים של הקריאה הדיגיטלית המודרנית ושיעורים פרטיים מקוונים.

כיצד מורים צריכים להשתמש בשאלות ההבנה הגניאטיביות?  

מורים יכולים למנף שאלות הבנה ג'נפרטית כדי ליצור במהירות הזדמנויות להערכת הבנה עבור התלמידים שלהם, ושיפור הלמידה המקוונת והחינוך הדיגיטלי. כלי זה תומך במורים בכיתות וירטואליות, בחינוך מרחוק ובפלטפורמות למידה אלקטרונית על-ידי מתן דרך מהירה ויעילה ליצירת תבניות שאלה מרובות לקריאת מטלות.

חשוב למחנכים לסקור ולערוך את התוכן שנוצר עבור דיוק ומתאימים לפני הקצאתו לתלמידים. על אף שמגוון מסננים והגנה מופעלים כדי למזער תוכן ספקני או בלתי הולם, טכנולוגיית הבינה המלאכותית, שמוכשרת במגוון רחב של מקורות אינטרנט, דורשת ממורים לוודא את מידת ההתאימו של השאלות לתלמידים שלהם.

תכונה זו היא תוספת יקרה ללמידה משולבת, ללמידה היברידית ולסביבות למידה מרחוק. הוא תומך בלמידה אינטראקטיבית, בלמידה בקצב אישי ובלמידה גמישה על-ידי מתן הקצאות קריאה מותאמות אישית והערכות מקוונות. האחריות של פיקוח תוכן נופלת על מחנכים, דבר המכריע לשמירה על האיכות וה הרלוונטיות של משאבים מקוונים וטכנולוגיה חינוכית (EdTech).

על-ידי אישור המתאימות של התוכן שנוצר, מורים יכולים לשפר את הקריאה הדיגיטלית, לשפר את מעורבות התלמידים המקוונים ולהבטיח את היעילות של שיעורים פרטיים מקוונים ושיעורי בית מקוונים. כלי זה משתלב בצורה חלקה במערכות ניהול למידה שונות (LMS) ובסביבות למידה וירטואליות (VLE), תמיכה בלמידה אסינכרונית וסינכרונית, קורסים מקוונים ויזמות אחרות של למידה אלקטרונית.

אילו אמצעי הגנה מועסקים בעת יצירת השאלות והתשובות?  

• מורים מורים מורים מורים לבדוק ולאשר את השאלות והתשובות של ההבנה לפני שיתוף עם התלמידים שלהם.

• השאלות ותשובות ההבנה נמצאות בקטע שסופק על-ידי המורה.

• קיימת מגבלה של 10 שאלות שניתן להפיק.

• תיאור תוכן מופעל בקטע, בשאלות ובתשובות לפני שהוא מוצג למחנך.

• שאלות ותשובות שנוצרו נשמרות רק כחלק מההקצאה ואינן מאוחסנות במיקומים אחרים. 

מגבלות מודל  

• ניתן ליצור עד 10 שאלות לכל פסקה.

• סוגי שאלות נבחרו על-ידי המודל ולא ניתן להבטיחם.

• תכונת הדור מיועדת לפעול על קטעים בקריאה, וייתכן שהיא לא תשתף פעולה גם עבור תוכן ארוך מאוד (מעל 3000 מילים)

• במקרים שבהם נדרשות מספר גבוה של שאלות עבור פיסקאות קצרות מאוד, המודל עשוי להחזיר מספר נמוך יותר של שאלות ולאחר מכן לבקשה

• למרות שעשרות שפות נתמכות, עלולות להתרחש שגיאות תרגום.

סיווג נתונים עבור הפסקה שנוצרה  

הטקסט שנוצר על-ידי הבינה המלאכותית נמצא בבעלות המורה המשתמש בפונקציונליות. לקבלת מידע נוסף אודות מגבלות השימוש ותנאי הגישה לנתונים ותנאי השימוש, עיין הסכם לקוח של Microsoft תחת "Azure OpenAI Service".