TL;DR (אמל״ק)
בתחילת נובמבר התחלתי חזרתי ללמד בקורס לפיתוח למידה דיגיטלית, ב-HIT. מהר מאוד הבנתי שאני צריך ליישם את כל מה שאני ״מטיף״ לו כל הזמן, ולעצב מסע למידה אפקטיבי.
השיעורים בקורס מחולקים לשלושה חלקים, חצי שעה למידה עצמית בוידאו, חצי שעה דיון בזום וחצי שעה תרגול מעשי עם משימות שמדמות את החיים האמיתיים שמאפשרות התנסות ועל הדרך בניית תיק עבודות.
בסוף כל מפגש יש מבדק קצר במודל, שהציון בו לא נכנס לציון הסופי, אלא משמש כחשיין. אנחנו מנתחים את התשובות בעזרת AI כדי להבין איפה יש פערים, איזה מושגים לא ברורים ואיפה אנחנו צריכים לדייק את עצמנו.
אחרי כל שיעור אנחנו מנתחים את התמלול ומוסיפים ״יחידות העמקה״ לנושאים שעלו בדיון כמו: בלום, קרקפטריק או ROI.
התובנה המרכזית שלי היא שקורס טוב הוא תהליך ״חי״ ומותאם לאופן שבו המוח עובד עם חזרות, זיכרון, עיבוד ויישום. אנחנו צריכים לבנות את החיישנים שמאפשרים לכוון את המסע והבינה המלאכותית מסייעת לנו להפוך את זה לחווייתי, חד וברור יותר.
אז החלפתי תפקיד, ממפתח פתרונות למידה למרצה
בתחילת נובמבר קרה משהו שלא עשיתי הרבה זמן, חזרתי ללמד. עברתי מפיתוח קורסים הכשרות ופתרונות למידה לעובדות לצד של המרצה, והתחלתי ללמד סטודנטים שנה ב’ במכון הטכנולוגי חולון, קורס בפיתוח למידה דיגיטלית, יחד עם מירב, שגם עובדת איתי בקמפוס פועלים.
החוויה הזו מכריחה אותי להתנסות בדברים שאני מדבר עליהם ולשאול את עצמי איך נראה קורס “בריא” שמייצר תהליך למידה מתמשך, אפקטיבי וכזה שמכין את הסטודנטים לעולם העבודה.
שיטת המשלוש על שם ינאי זגורי
הקורס מתקיים בזום, סמסטר א׳ שעתיים אקדמיות וסמסטר ב׳ שלוש שעות לכל מפגש. כדי שזה לא יהפוך לעוד “שיעור זום” שכולם חצי נוכחים בו, המפגש מחולק לשלושה חלקים:
- חצי שעה אסינכרונית הסטודנטים לא עולים מיד לזום. במקום זה הם צופים בווידאו שהכנו מראש, שמכסה את הנושא המרכזי של השיעור. למשל: מה הם סרטוני סמן, למה הם חשובים, ואיך ניגשים ליצירה שלהם בצורה מקצועית.
- חצי שעה של דיון חי בזום אחרי שהם כבר ראו את התוכן, אנחנו נפגשים לשיחה. לא הרצאה, שיחה. שואלים, מאתגרים, מחברים לדוגמאות מהשטח, משווים למה שהם למדו בקורסים אחרים.
- חצי שעה של עבודה מעשית את חצי השעה האחרונה הם מקדישים לביצוע משימה שהיא חלק מההגשות שלהם בקורס. הרעיון הוא לא לדחוף עוד מטלה הביתה, אלא לאפשר להם להתקדם בתוך הזמן של השיעור, עם ליווי שלנו.
המבנה הזה מכריח אותנו לחשוב מה חייב “להיאמר בכיתה”, ומה אפשר לתת בווידאו מראש, ואיזה חלק חייב להיות בהתנסות.
חיישני למידה – מיני מבדקים בסוף שיעור
בסוף כל שיעור מחכה לסטודנטים מבדק קצר במודל, שלוש עד חמש שאלות. הציון נועד בשביל הסטודנטים והוא לא נכנס לציון הסופי של הקורס. מה שחשוב לנו זה שני דברים:
- שהסטודנטים יוכלו לוודא עבור עצמם אם הבינו את המושגים ורעיונות המרכזיים בשיעור
- האם אנחנו צריכים לחדד או לשנות משהו באיך שלימדנו
מבינים? זה חיישן לא מבחן. אנחנו לא מחפשים “מי התלמיד החלש”, אלא:
- באילו שאלות רוב הכיתה טעתה
- האם הטעות נובעת מניסוח השאלה, מהבלבול בין מושגים, או מחוסר הבנה אמיתי
- האם יש דפוסים חוזרים של בלבול בין קונספטים ומושגים מרכזיים
איפה AI נכנס לתמונה
אנחנו מורידים את תוצאות המבדק, ונותנים למודל AI לנתח אותם כדי לזהות:
- אילו שאלות היו הכי בעייתיות
- מה הפיזור התפלגות ופיזור המענה בין המסיחים
- מה אפשר להסיק על סוג הבלבול
במקום לשבת עם אקסל במשך שעה, ה-AI עוזר לנו להגיע מהר לשאלות כמו:
- “האם הם הבינו את ההבדל בין ‘סרטון סמן מסוג Guide Me’ לבין ‘Try Me’?”
- “האם הם מבינים איך סרטוני סמן משפרים את ה-Time to Efficiency?
למי שכבר יצא לקרוא אותי קצת ברור שאני אוהב לשלב AI בניתוח תהליכי למידה ובקבלת החלטות על בסיס נתונים, וזה עוד מקרה קלאסי לזה. במקרה הזה מירב, המאסטרו בייעול תהליכים ניתחה את המבדק ויצרה דשבורד ב-GPT שנראה ככה 👇
כששאלה של סטודנטית הופכת לשלושה מיני שיעורים
אחת החוויות הכי חזקות שלי עד עכשיו הייתה שיעור על סרטוני סמן והקשר שלהם ל-Time to Efficiency.
באמצע הדיון אחת הסטודנטיות שאלה: “אבל איך בכלל בודקים אפקטיביות? איך יודעים שסרטון כזה באמת קיצר את הזמן?”
השאלה הזו פתחה דלת לשיחה על הגדרת מטרות, הטקסונומיה של בלום, מודל קרקפטריק, ו-ROI של למידה. זה אולי לא חלק מהסילבוס אבל זה לגמרי חלק מתהליך הלמידה היכולת ליישם את מה שלמדו בהקשר חדש של פיתוח תוצרים.
שם הבנתי משהו חשוב, אם נותנים מקום לשאלות, הקורס מתעבה למקומות הכי חשובים, לא רק למה שתכננו במצגת.
“אזור ההעמקה” בסביבת הקורס במודל
כדי שהשיחות האלה לא יתפזרו באוויר, החלטתי אחרי אותו שיעור ליצור לסטודנטים סקשן מיוחד בסביבת הקורס שבו אנחנו מרכזים הרחבות וחומרים בנושאים שעלו תוך כדי השיעור, גם אם הם לא “הנושא הרשמי”, כמו:
- עמוד HTML קצר על טקסונומיית בלום עם דוגמאות מעולמות פיתוח הלמידה
- סיכום פשוט של מודל קרקפטריק ואיך אפשר לחשוב עליו בפרויקטים שהם יעשו
- הסבר נגיש על ROI בלמידה, בלי להפוך את זה לשיעור במימון
- עמוד על כללי ניסוח בכתיבה טכנית
- מסמך שאלות לפי מודל ADDIE שאפשר להשתמש בו בכל פרויקט פיתוח למידה
בעצם נולד כאן משהו בין “ספריית הרחבה” לבין “פולאפ” לשאלות שעלו. הסטודנטים רואים שהשאלות שלהם מתורגמות לתוכן, ואנחנו כמרצים יוצרים ערך נוסף.
אז מה הקורס הזה מלמד אותי (שוב)
זו רק ההתחלה אבל אני מסכם לעצמי כמה עקרונות שאני רוצה לקחת הלאה:
- למידה היא תהליך, לא אירוע. החזרה בין שיעורים, המבנה הקבוע פחות או יותר, ומבדקי הסיום הקטנים מייצרים מערכת ותהליך מתמשך של למידה.
- הערכה היא כלי ללמידה. כשמבדק במודל לא נספר לציון הסופי, אפשר להשתמש בו כגזר ולא כמקל.
- נתונים + AI = פחות אינטואיציה, יותר תובנות. במקום “נראה לי שהם לא הבינו”, יש לנו נתונים על אילו איפה יש נפילה בהבנה ומה צריך לחדד.
- שאלות של סטודנטים הן חומרים גלם לתוכן הבא. השתמשנו בדיונים כדי לפתוח ערוץ העמקה, ונתנו מקום לנושאים שעלו ע״י הסטודנטים.
- כבוד לזמן של הלומדים. זה שהם סטודנטים לא אומר שיש להם זמן בלתי מוגבל. העבודה בתוך השיעור היא החלטה פדגוגית וגם אנושית (ואנחנו חייבים אותה לינאי).
ומה הלאה?
הקורס הזה עוד באמצע הדרך, וגם אני. אני מניח שבסוף הסמסטר יהיו לי עוד לא מעט תובנות על מה עבד, מה פחות, ואיך כדאי לעצב קורסים דיגיטליים לדור שכבר חי את הרשת. אבל אם אני צריך לסכם את הרגע הנוכחי במשפט אחד, זה כנראה יהיה:
ללמד פיתוח למידה דיגיטלית זה לא רק ללמד כלים, זה לתרגל ביחד איך נראית למידה חכמה, מותאמת ומבוססת נתונים.
ועכשיו תודות
תמיד חלמתי להיות סולן בלהקה רוק, אם גם לכם היה דיסקמן והייתם מבלים המון בדיסק סנטר או באוזן, אתם בטח יודעים שבסוף החוברת שמצורפת לדיסק, תמיד היו תודות. אז רוק-סטאר אני כבר לא אהיה, אבל תודות אני יכול להוסיף גם כאן 😉.
אני רוצה להגיד המון תודה לפרופ׳ גילה קורץ, דיקנית הפקולטה, שהיא שילוב של מקצוענות בלתי מתפשרת ויחיסים בינאישיים יוצאי דופן. תודה לדר׳ דן כהן-וקס, ראש החוג לתואר ראשון, שמוביל את התואר ודואג לכל פרט. תודה ענקית! לינאי זגורי הגדול, ראש אשכול פיתוח למידה, על כל מה שהוא מלמד אותי כל יום. למירב טלר ושדי שהיא מרצה שותפה בקורס והבאדי שלי בעבודה, זאת שיודעת לשחק איתי פינפוג ולגרום לי לחשוב. ולאיילת כהן ברזניצקי, מנהלת יחידת פתרונות למידה בפועלים, והמנהלת שלי שדואגת ללמד אותי הקשבה, אכפתיות, אמפתיה, בלי להתפשר על מקצוענות ומצליחה להוציא מכולם הרבה יותר ממה שהם ידעו שיש להם. אני באמת מרגיש בר מזל שאני עושה מה שאני אוהב, ויש לי הזדמנות להיות חלק ולהשפיע על עיצוב התעשייה של מפתחי ומפתחות פתרונות למידה בארגונים.
זהו זה התודות של סוף האלבום, ואם תאזינו לזה מהסוף להתחלה תשמעו את השטן! 😈