רבות מדובר על השימוש בבינה מלאכותית באקדמיה ובמערכת החינוך, כשהחשש של גופים רבים הוא שהבינה המלאכותית תכתוב עבודות מושלמות במקום הסטודנטים או התלמידים ובכך ייעלמו הלמידה המעמיקה, החקר, ולא נדע מי באמת מכיר את החומר ויודע לחשוב על רעיון מקורי ומי העתיק את הכל.
מחקר ניסויי חדש שנערך בחודשים האחרונים בבית הספר להנדסת תעשייה וניהול ב"שנקר" בדק האם סטודנטים שמשתמשים בבינה מלאכותית בעבודות האקדמיות שלהם מצליחים יותר ממי שלא. התשובות מפתיעות ולא בהכרח מעודדות עבור חובבי ה-AI.
במהלך שנת הלימודים האקדמית האחרונה, חולקו 195 סטודנטים לתואר ראשון בהנדסה תעשייה וניהול לשתי קבוצות: קבוצה אחת לא הורשתה להשתמש בכלי AI, בעוד השנייה חויבה להשתמש בהם כשכל המשתתפים חתמו על תצהיר משפטי בהתאם לקבוצה אליה שויכו.
המחקר נעשה במסגרת הקורס "אינטגרציית מערכות דיגיטליות וטכנולוגיות IoT" שם סטודנטים היו צריכים לחבר בין שתי מערכות קיימות בשוק לפרויקט חדש, לדוגמא: מערכת ניווט כמו WAZE ומערכת חניה כמו פנגו - כך שהמערכת החדשה תראה את הדרך לפגישה בירושלים, תשריין למשתמש חניה ספציפית בחניון קרוב ותגיד לו כמה זמן ייקח לו כל הדרך לפגישה.
הסטודנטים שעשו שימוש ב-AI יכלו להשתמש בבינה מלאכותית בכל השלבים, משלב הרעיון, על לשלב התכנון, האפיון וכדומה (הם לא נדרשו ליצור מוצר פעיל) כשכל הסטודנטים הגישו עבודות בכל אחד מהשלבים שנבדקו במהלך השנה על ידי בודקים חיצוניים. בסוף הסמסטר, הקבוצות הציגו את פרויקטי הגמר שלהם בפני פאנל של שופטים בכירים מתעשיית ההייטק - זאת מבלי שהשופטים ידעו מי השתמש בבינה מלאכותית לצורך בניית הפרויקט ומי לא.
פאנל השופטים העביר את הציונים של הסטודנטים לאנשי שנקר והתוצאה הפתיעה גם את הסגל - ממוצע הציונים של שתי הקבוצות היה כמעט זהה לחלוטין. המסקנה מבחינת החוקרים היא שהשימוש בבינה מלאכותית לא העניק יתרון אקדמי, ולא הביא לציונים גבוהים יותר. כלומר, בניגוד לחששות הרווחות במוסדות חינוך ברחבי העולם - לפיהן כלי AI יגרמו לסטודנטים לקבל "אוטומטית" ציון 100 - המחקר מגלה שהבינה המלאכותית לבדה אינה משפרת הישגים.
"המחקר שלנו מצביע על כך שהבינה המלאכותית היא כלי אך לא פתרון קסם. הערך האמיתי טמון באופן שבו משתמשים בבינה המלאכותית ולא בעצם השימוש", מסביר רואי זרחיה, חבר סגל בכיר בפקולטה להנדסה בשנקר, שערך המחקר בשיתוף עם ד"ר מיכל קורן, ראש בית הספר, והסטודנטיות אורן אליאסי ועדי אהרוניאן".
"להבין מתי הבינה המלאכותית מועילה באמת"
בשלב הבא של המחקר ייבחנו פרמטרים נוספים כמו ההשפעה של כלים מבוססי AI בתהליך הלמידה כמו היכולת לחסוך זמן, לשפר תהליכי עבודה בקבוצה, או לחדד את החשיבה האנליטית של הסטודנטים. המטרה היא להבין לעומק האם, מתי ואיך הבינה המלאכותית באמת מועילה ולא רק אם היא מעלה את הציון".
על אף תוצאות המחקר יש לומר, האקדמיה עדיין מנסה להתמודד עם שימוש של סטודנטים בכלי בינה מלאכותית. רבות מהעבודות ברבים מהתארים במדעי הרוח והחברה כוללים עבודות סמינריוניות רבות מלל, שבהן סקירות ספרות, ניתוח ראיונות, ניתוח תהליכים, ניתוח טקסטים - את כל אלה יכולה לעשות הבינה המלאכותית בצורה טובה ויש כלים ייעודיים לכך, כמו למשל כלים שאומצו על ידי האקדמיה בישראל ומסוגלים לסכם מאמרים או חלקים ספרים לכדי פסקאות תמציתיות.
המחקר המלא צפוי להתפרסם בסוף החודש במסגרת סדרת ספרים בתחום מערכות נתונים, תקשורת וטכנולוגיות חכמות. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies של הוצאת SPRINGER.
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו