דיאלוג לימודי עם בוט לתרגול שפות תכנות

״אני לא יכול ללמד אתכם שום דבר, אני יכול רק לגרום לכם לחשוב״ [סוקרטס]

הפילוסוף היווני סוקרטס טען כי אינו יכול ללמד איש דבר, אלא רק לגרום לו לחשוב. כיום, בעידן הבינה המלאכותית, הפילוסופיה הסוקרטית מקבלת משמעות חדשה ומרתקת, והופכת לכלי פדגוגי עצום שיכול לשנות את פני החינוך בישראל ובעולם.

במקום לספק תשובות מיידיות ומוכנות, בוטים חכמים מתוכננים לעורר חשיבה ביקורתית, למידה עצמאית ופתרון בעיות. הם לא עוד "שותף טכני" בלבד, אלא "מורה" וירטואלי שמזהה את מצב הלמידה של התלמיד: האם התלמיד לא מבין את המשימה? האם התלמידה צריכה עזרה באיתור ותיקון שגיאות? האם נדרש הסבר על מושג בסיסי? שואל שאלות מנחות בהתאם , מציע כיוונים ומסייע בזיהוי פערי ידע, ממש כמו מורה מנוסה.

בוט ייעודי ללימוד שפות תכנות:

הניסוי התקיים במהלך שנת הלימודים תשפ״ה, בהשתתפות של כ-100 תלמידות ותלמידים בכיתות י,-יא  מ-10 בתי ספר ברחבי הארץ, הלומדים  תכנות בשפות Java ו-#C. הבוט שולב במהלך שיעורי מעבדה, בסביבת העבודה VS Code. התלמידים  עבדו על משימות קוד באופן עצמאי, ובמקביל יכלו להיעזר בבוט ככלי תמיכה. המורים קיבלו הדרכה מוקדמת וליווי שוטף לכל אורך התהליך.

בניסוי התנסינו בבוט AIVY – בוט לתרגול שפות תכנות שפותח על ידי המרכז לחינוך סייבר בשיתוף גוגל וקרן רש"י. המטרה הייתה לבדוק כיצד בוט מותאם אישית יכול לסייע לתלמידי מגמת מדעי המחשב לתרגל כתיבת קוד.

הבוט מבוסס על מודל באטלר ווין (1995),  ולכן אינו מספק תשובות ישירות. במקום זאת, הוא יוזם דיאלוג, שואל שאלות חוקרות ומציע לתלמיד פיגומי למידה אדפטיביים לצרכיו ובכך מוביל אותו לזהות את תהליכי החשיבה הפנימיים שלו ולנטר את התקדמותו בעצמו. הבוט מזהה ארבעה מצבים עיקריים של התלמיד באמצעות "נתב" בינה מלאכותית. איור 1 מציג תוצאות ראשוניות של המיון הפדגוגי של הבוט בהתאם לאבחון שיחות  עם תלמידים , על בסיס 350 שיחות שהתקיימו. הבוט ממיין את השיח לפי ארבעת המצבים העיקריים

• אבחון קושי לא מזוהה ("חדר מיון") בו הבוט מנסה לאבחן את שורש הקושי
• הבהרת משימה לא ברורה (Unclear Task) בו הוא מפרק את המשימה ומבהיר את דרישותיה 
• מתן ידע חסר (Missing Knowledge) בו הוא מספק "פיגומים" ידעניים למושגים חסרים
• הכוונה באיתור ותיקון שגיאות (Debug), בו הוא מכוון את התלמיד לזהות ולתקן טעויות בעצמו

כתבו: ד"ר אורנית מימון ואפרת שושני המכון למחקר יישומי של בינה מלאכותית בחינוך, אגף מו"פ

הבוט מתוכנן פדגוגית לעודד חשיבה ביקורתית, למידה עצמאית ופתרון בעיות. הדוגמאות הבאות ממחישות את האופן שבו הבוט מוביל לפיתוח חשיבה במצבי השיח השונים, מבלי לתת פתרון.

• לא נותן תשובה – מכוון לחשיבה: במקום לומר לתלמידה מה לעשות, הבוט שואל שאלות כמו "מה את מנסה לעשות?" או "מה הכי לא ברור לך כרגע?". הוא אף בודק ידע קודם לפני מסירת מידע: "מה הנוסחה להמרת מעלות צלזיוס לפרנהייט? האם את זוכרת אותה?"
• מספק כלים לוגיים לפתרון בעיות: הבוט מנחה את התלמיד לבדוק את הקוד עם ערכים ספציפיים, כולל מקרי קצה, כדי לוודא את נכונותו: "מה דעתך לנסות להריץ אותו עם ערך ספציפי של טמפ׳ בצלזיום, למשל 25 מעלות?", ובהמשך עם מקרה קצה: "עכשיו, בוא ננסה עם ערך אחר, למשל 0".
• מוביל תהליך הדרגתי להבנה עצמית: גם כאשר התלמיד כותב קוד שגוי, הבוט לא מתקן אותו ישירות. במקום זאת, הוא מפרט את ההיגיון שמאחורי התיקונים הנדרשים, מבלי להציג את הקוד המתוקן, כדי שהתלמיד יבין את הסיבות לשינויים ויבצע אותם בעצמו.
• מפתח חשיבה קוגניטיבית לניתוח בעיות מורכבות: הבוט מפרק בעיות מורכבות, שואל על תנאי עצירה, מאתגר את ההבנה הלוגית ומנחה את התלמיד לנתח את הקוד של עצמו באופן ביקורתי.
• התמודדות עם קושי בזמן אמת: במקרים בהם תלמידים לא יודעים כיצד להתחיל, הבוט מנחה אותם שלב אחר שלב בתהליך החשיבה. כאשר נתקלים בבאג לוגי עמוק, הבוט מוביל דיאלוג סוקרטי המכוון את התלמיד להגיע לתובנה בעצמו
• מחזק תחושת מסוגלות באמצעות משוב חיובי: הבוט מעניק חיזוקים חיוביים לאחר שהתלמיד משלים צעד בהצלחה, למשל: "מעולה! הוספת הפונקציה... זה צעד גדול קדימה". בסיום תהליך הבדיקה, הבוט מסכם עם משוב מחזק: "מעולה! התוצאה נכונה... כל הכבוד על הפתרון!".

במהלך הניסוי התקיימו כ-350 שיחות בין תלמידים לבוט. מעבר לאתגר הראשוני של למידה עם בוט, אתגר שחלק מהתלמידים חוו כמעבר מ“קבלת תשובה” מיידית לחשיבה תהליכית, צצו גם אתגרים נוספים:

סביבת העבודה הייתה לעיתים מסורבלת, דרשה התקנות מקדימות, ולא תמיד היתה לתלמידים הסבלנות או התמיכה הנדרשת לכך. הניסוי החל רק בשלבים מאוחרים של השנה, מה שהשפיע גם על היכולת להכשיר את המורים בזמן מספק.

ככל שהשימוש בבוט נוסה מספר פעמים  בכיתה ועם תמיכה מותאמת, ניכר שיפור באיכות הדיאלוגים וביכולת התלמידים להשתמש בו ככלי לחשיבה עצמאית. הבוט הפך למתרגל  נוסף בכיתה. מתרגל  שקט, זמין, מאפשר ומותאם אישית.

הטמעת בוט תכנות בכיתה היא מהפכה פדגוגית. היא מחייבת שינוי בתפקיד המורה, שהופך ממקור ידע בלעדי למנחה, מעצב סביבות למידה ומתווך בין התלמיד לטכנולוגיה. המורים יצטרכו לפתח כשירות בינה מלאכותית, להכיר את מגבלות הכלים ולשלב אותם באופן שיקדם למידה משמעותית.

השימוש בבוטים מותאמים אישית פותח דלת להתאמת הלמידה לכל תלמיד, תוך משוב מיידי ומדויק, ומפנה למורים זמן יקר להתמקד במשימות פדגוגיות מורכבות יותר, כמו פיתוח מיומנויות חשיבה מסדר גבוה וטיפוח יצירתיות.

בימים אלה אושרה במשרד החינוך סביבה בוט תומך תכנות  בשם STACKS המאפשרת שימוש בבוט בסביבות אונליין שאינן דורשות התקנה ומאפשרת גישה נוחה לשימוש למורים ולתלמידים. מורי מדעי המחשב שעוברים הכשרה הקיץ יוכלו ללמד עם הסביבה כבר בתחילת שנת הלימודים.

גם התלמידים לומדים לקיים שיח עם בוט מלמד. תלמידים שהתמידו בלמידה עם הבוט מצאו שבמקום לשקוע בתסכול כשאין מענה מיידי, הם מקבלים שותף שנותן מקום להתלבטות ולמידה.

אנו רואות פוטנציאל גדול בכך שהשימוש בבוט מאפשר מקום לדיאלוג ולמידה. השיח הלימודי בין תלמיד לבוט עדיין בתחילת דרכו. ככל שנמשיך לחקור ולפתח כלים אלו, כך נבנה מערכת חינוך חכמה יותר, שתעצים את הלומדים, ותכין אותם לאתגרי המאה ה-21. 

המכון למחקר יישומי בינה מלאכותית בחינוך

• ד"ר אורנית מימון - חוקרת הניסוי
• אפרת שושני - מנהלת המכון
• ד"ר עינת גיל - החוקרת הראשית במכון

המרכז לחינוך סייבר

• עמוס מרום, אסיף אלמוזני

אגף החינוך הטכנולוגי

• רחל פרלמן - מדריכה ארצית מגמת הנדסת תוכנה ומדעי המחשב
• נעמה מרוז - מובילת תחום AI

שותפים בפיתוח הבוט

• גוגל וקרן רש"י

מקורות

Butler, D.L., & Winne, P.H. (1995). Feedback and Self-Regulated Learning: A Theoretical Synthesis.
Review of Educational Research, 65(3), 245-281.