Chais2025_Heb_and_Eng-web

ע 101 רעות ביבי, גילה קורץ טבלה 6 . סיכום ממצאי הניתוח רגרסיה לינארית בשלבים לניבוי רכיבי מודל ה - Intelligent TPACK משתנה שונות מוסברת ) R² ( מידת שימוש ) Beta ( השתתפות בהשתלמות ) Beta ( ידע טכנולוגי מבוסס בינה מלאכותית (Intelligent-TK) 26% * 0.431 * 0.226 - ידע תוכני - טכנולוגי מבוסס בינה מלאכותית (Intelligent-TCK) 39% * 0.496 * 0.319 - ידע טכנולוגי - פדגוגי מבוסס בינה מלאכותית (Intelligent-TPK) 36% * 0.607 לא מובהק ידע פדגוגי - טכנולוגי - תוכני מבוסס בינה מלאכותית (Intelligent-TPACK) 40% * 0.571 * 0.186 - אתיקה (Ethics) 22% * 0.471 לא מובהק ה: הער p < .01 * מהניתוח עולה כי שימוש בפועל בכלי GenAI בהוראה מנבא טוב יותר את רכיבי מודל ה - Intelligent TPACK מאשר השתתפות בהשתלמות. השימוש נמצא מובהק בכל הרכיבים )במיוחד ב ידע טכנולוגי - פדגוגי מבוסס בינה מלאכותית ובאתיקה (, עם הסבר שונות של 22%- 40% , בעוד שלהשתתפות בהשתלמות נמצאה מובהקות חלשה יותר ורק בחלק מ רכיבי המודל . דיון מטרת המחקר הנוכחי הייתה לבחון את הידע הטכנולוגי - פדגוגי - תוכני בשילוב GenAI בקרב מורים בישרא ל על פי מודל ה - Intelligent TPACK . מחקר זה הוא בין הראשונים לבחון את הידע לגבי השימוש הפדגוגי והאתי בכלי GenAI ב הוראה בקרב מורים בישראל. ראשית, נציין כי ממצאי המחקר עלו בקנה אחד עם ממצאי המחקר המקורי של צ'ליק ) Celik, 2023 (, שפיתח את מודל ה - Intelligent-TPACK , ואיששו את כל השערות המחקר. הניתוח הסטטיסטי חשף מתאמים בינוניים – גבוהים , חיוביים ומובהקים בין כל רכיבי מודל ה - Intelligent-TPACK . בניגוד למחקרים קודמים שבחנו את מודל ה - TPACK המסורתי, במחקר הנוכחי נמצא כי ממוצע הידע הטכנולוגי מבוסס בינה מלאכותית ) Intelligent-TK ( היה הגבוה ביותר בתוך רכיבי מודל ה - Intelligent- TPACK . זאת בשונה ממחקרים קודמים שמצאו את הידע הטכנולוגי נמוך יחסית, בעוד הידע התוכני היה הגבוה ) Abbitt, 2011; Chai et al., 2013; Ismail et al., 2022 (. ממצאים אלו אינם מפתיעים, שכן כלי ה - GenAI מּתאפיינים בעקומת למידה מהירה יחסית, בזכות ממשקי השפה הטבעית, וכן מציעים ממשק ידידותי ויכולות אינטואיטיביות, המאפשרים למורים מרקעים שונים לאמץ ולהטמיע אותם בקלות בהוראה. מבחני ה - T למדגמים בלתי תלויים חשפו הבדלים מובהקים, כאשר אחד מההבדלים נצפה בהתייחס להשתתפות בהשתלמות בנושא ה - GenAI . מורים שהשתתפו בהשתלמות הציגו ממוצעים גבוהים באופן מובהק בכל רכיבי מודל ה - Intelligent TPACK , בהשוואה למורים ללא כל הכשרה בנושא. הרכיב שבו ההבדלים בין הממוצעים בקבוצות אלה היה הגבוה והבולט ביותר היה ברכיב הידע פדגוגי - טכנולוגי - תוכני מבוסס בינה מלאכותית ) Intelligent-TPACK ( , בעוד שברכיב האתיקה נמצא ההבדל הקטן ביותר, ייתכן שהפער נובע מהסיבה שהזמן שמקדישים לנושא האתיקה בהשתלמויות מורים הוא מוגבל על אף חשיבותו הרבה. בנוסף, נמצא כי מורים המשתמשים בתדירות גבוהה בכלי GenAI הראו ממוצעים גבוהים יותר באופן מובהק ברוב רכיבי מודל ה - Intelligent-TPACK , בהשוואה למורים המשתמשים בהם בתדירות נמוכה. מכך ניתן להסיק שחשיפה תדירה לכלי GenAI עשויה לתרום לשיפור בידע ו ה מיומנויות של מורים בהיבטים אלו, ולפיכך יש לעודד שימוש מוגבר בכלים אלו בקרב המורים . ממצאי הניתוח הרב משתני ים מחדד עוד יותר את חשיבותה של השקעה בהכשרה מקצועית ממוקדת ושימוש פרקטי בכלי GenAI . נמצא כי הן השתתפות בהשתלמות והן מידת השימוש בכלי GenAI בהוראה תורמות לניבוי רכיבי מודל ה - Intelligent-TPACK , ואף מסבירים אחוז משמעותי מהשונות בכל אחד מרכיבי מודל ה - Intelligent-TPACK . ממצאים אלו מעידים על חשיבותן של ההשתתפות בהשתלמויות מקצועיות