בחודש נובמבר 2025 פרסמה חברת גוגל דו"ח חדש על השימוש בבינה מלאכותית בחינוך. הדו"ח מציף אתגרים הנוגעים בגישות שיוויוניות בלמידה, סיכונים בהסתמכות יתר על השימוש בבינה המלאכותית וכן מכיל פרקטיקות להוראה ולמידה המותאמות לעידן הבינה המלאכותית ומטרתן לייעל את עבודת המורים ולפנות להם זמן לבניית קשרים ולחונכויות.
הדו"ח של חברת גוגל אינו חף מפרסום כלי הבינה המלאכותית שלו אך יחד עם זה, קצב גידול היכולות והאפשרויות של כלי הבינה המלאכותית שלו אקספוננציאלי ואני מוצאת בעיקר את ה Gemini, וה Notebook כנותנים מענים טובים מאוד ללמידה, הוראה והערכה ברמות השונות של החינוך.
להלן התובנות העיקריות מתוך הדו"ח תובנות גוגל בנושא "בינה מלאכותית (AI) ועתיד הלמידה" (AI and the Future of Learning) קישור למאמר המקורי
1. דיוק ואובייקטיביות (Accuracy and Objectivity)
האתגר: מודלי AI עלולים "להזות" (hallucinate) ולייצר מידע שקרי או מטעה. בנוסף, נותר אתגר קשה בקביעת המקורות המהימנים ובטיפול בשאלות סובייקטיביות, במיוחד בהתחשב בהטיות הקיימות בנתונים גלובליים. חשוב גם שה-AI יימנע מאישור טענות שגויות ויספק טון מתאים, וכי הוא יתקן תפיסות מוטעות של תלמידים במקום לשמש כ"מראה בלתי ביקורתית" המחזקת אותן.
התמודדות: חברות כמו Google פועלות לבנייה ולפריסה אחראית של מודלי AI, ומאמנות אותם להשתמש במקורות מהימנים ולאמת את התפוקות. המטרה היא להבטיח דיוק ולשמור על המוטיבציה החינוכית.
2. בטיחות (Safety)
האתגר: יש אחריות מוגברת להגן על משתמשים צעירים מפני תכנים או אינטראקציות שעלולים להוות פגיעה פיזית או פסיכולוגית. כמו כן, ישנה חשיבות לשמירה על פרטיות המידע של התלמידים, למשל על ידי השמטת מידע המאפשר זיהוי אישי בעת שימוש ב-AI לצורך בניית תוכניות למידה מותאמות אישית.
התמודדות: נדרשת אסטרטגיית בטיחות שכבתית הכוללת מסנני תוכן ואוריינות AI המתאימה לגיל, אשר תצטרך להתפתח בקצב הטכנולוגיה. Google, לדוגמה, עורכת בדיקות קפדניות (כמו תרגילי "Red Teaming" וספרינטים ממוקדי בטיחות ילדים) ויישמה הגנות פרטיות ספציפיות עבור בני 18 ומטה.
3. חשיבה ביקורתית ועצלות מטא-קוגניטיבית (Critical Thinking)
האתגר: קיים חשש שתלמידים עלולים "להסיר" (offload) יותר מדי חשיבה ל-AI, מה שיוביל ל"עצלות מטא-קוגניטיבית" ולאובדן היכולת לעסוק בלמידה מעמיקה.
התמודדות: ההזדמנות האמיתית היא לתכנן AI שיקדם חשיבה מעמיקה, במקום להחליף אותה. ניתן לעשות זאת באמצעות לימוד של שיעורים מונחי שאלות המעוררים רפלקציה או דורשים הסברים. AI יכול גם לעזור על ידי הפחתת עומסים לא יצרניים (כמו אפקט "פיצול קשב") ולאפשר לתלמיד לתעל אנרגיה לעבר חשיבה מסדר גבוה יותר ופתרון בעיות. מערכות חינוך צריכות להבטיח ש-AI ירחיב סקרנות, יצירתיות וניתוח, ולא יקצר אותם.
4. רמאות ואובדן למידה (Cheating and Learning Loss)
האתגר: סטודנטים משתמשים ב-AI בדרכים שרבים רואים בהן רמאות. אין עדיין הסכמה רחבה היכן בדיוק יש למתוח את הקו בין שימוש יעיל בכלי לבין רמאות, והשימוש הנכון בטכנולוגיה עדיין נקבע. יש לראות ברמאות גם "בעיית פעולה קולקטיבית" הקשורה לאופן שבו מוסדות מעצבים את תהליכי ההערכה.
התמודדות: עיצוב מחדש של ההערכות בעולם מבוסס AI, תוך מעבר לשיטות הערכה שקשה ל-AI לשכפל, כגון דיונים בכיתה, פרויקטים של פורטפוליו ובחינות בעל פה. Google בוחנת כלים שיכולים לתמוך בבתי הספר על ידי סיוע בהערכות בעל פה או מתן אפשרות לתלמידים להציג את עבודתם.
5. גישה שווה (Equal Access)
האתגר: יש להבטיח שהיתרונות של AI יופצו באופן נרחב באמצעות כלים נגישים, ברי השגה ורלוונטיים מבחינה תרבותית ולשונית. קיים חשש ששילוב טכנולוגיה דיגיטלית בחינוך יוצר ריבוד, כאשר הסטודנטים העשירים ביותר משיגים גישה לצורות חדשות של למידה מקוונת. בנוסף, קיים חשש מ"בעיית 5%" – שהתלמידים המונעים ביותר (שכבר מצליחים) הם אלה שיעסקו באופן היצרני ביותר ב-AI.
התמודדות: Google מחויבת להנגשת מידע אוניברסלית, ומשקיעה באימון מודלים על מקורות מגוונים וגלובליים כדי שישקפו תרבויות והקשרים רבים. בנוסף, AI יכול לתרגם ביעילות תוכן מאנגלית, כולל לשפות סימנים וצורות תקשורת חלופיות אחרות.
6. עתיד בלתי צפוי (Unpredictable Future)
האתגר: הקושי של מחנכים לתכנן קדימה כאשר השפעת ה-AI על התעסוקה נותרה לא ודאית, והכלכלה דורשת מיומנויות מתקדמות יותר של פתרון בעיות, שיתוף פעולה והיכולת ללמוד לאורך החיים.
התמודדות: לומדים זקוקים היום לכישורי חשיבה ביקורתית בשילוב עם ידע בתחום, ובכך לבנות מומחיות ויכולת הסתגלות כאחד. מחנכים ומעצבי מדיניות צריכים לתעדף בניית מערכות התומכות בכוח עבודה גמיש שיכול להתפתח עם שינוי המשרות.
לסיכום, Google מאמינה כי מימוש ההבטחה של AI תלוי במידה רבה בשיתוף פעולה פעיל עם כלל הקהילה החינוכית (מוסדות, קובעי מדיניות, מורים, תלמידים והורים) כדי לעצב את פיתוח הכלים ולהבטיח שהם מותאמים ליעדים ואינטרסים אנושיים.
כדי להבין את הצורך בגישה קולקטיבית, ניתן לחשוב על האתגרים הללו כעל בניית עיר חדשה: אם רק התושבים העשירים ביותר יקבלו את התשתיות החדשות (AI), בעוד שהשאר יסתפקו בכבישים ישנים, אי-השוויון רק יחמיר (אתגר הגישה השווה). על מנת שהעיר תצליח, יש לתכנן מראש את כללי התנועה (התמודדות עם רמאות וחשיבה ביקורתית) ולהבטיח שכל התושבים יקבלו כלים ואימונים שווים לשימוש במשאבים החדשים, אחרת הפערים החברתיים יגדלו.
