Chais2025_Heb_and_Eng-web

ע 137 אריאלה לונברג, שירן גרמן בן - חיון ממלאים תפקידי ניהול או ריכוז. על מנת לאפשר ניתוח מעמיק לפי מסגרת WSTP , בוצע מדגם מכוון של מורות/ים בעלי ניסיון בשימוש ב - AI בעבודת ן/ם בשנת הלימודים שבה נערך המחקר ) Suri, 2011 .( הליך המחקר ו אתיקה גיוס המשתתפות ים/ בוצע דרך פרסום ברשתות חברתיות. לאחר קבלת פניה חוזרת ממשתתפות/ים שהסכימו להשתתף, החוקרות פנו אליהן/ם, הציגו בפניה ן/ם את נושא המחקר ומטרתו וביקשו מה ן/ם להשתתף במחקר. הראיונות התקיימו בעיקר בזום והוקלטו בהסכמה של משתתפ ות/י המחקר תוך הבטחה לשמירה על סודיות מלאה, אנונימיות ושימוש בנתונים לצורכי המחקר בלבד. לא קיים קשר אישי בין החוקרות למשתתפות/י המחקר והובהר כי הראיונות הינם אנונימיים ומשרתים לצורכי המחקר הנוכחי בלבד. כלי המחקר וניתוח נתונים איסוף הנתונים התבצע באמצעות ראיונות חצי מובנים וכלל שאלות הנוגעות לארבעת מרכיבי מסגרת WSTP : רצון, כישורים, גישה לכלי בינה מלאכותית בהוראה וגישה פדגוגית. שאלות הריאיון פותחו דדוקטיבית בהתבסס על האינדיקטורים של המסגרת ) Fife &Gossner, 2024; Hsieh & Shannon, 2005 (. כל ריאיון נמשך כשעה והוקלט לצורך תמלול וניתוח. שאלות לדוגמה כללו: רצון ) Will (: "מה הרגשתך לגבי שימוש בכלי בינה מלאכותית בהוראה?" ; כישורים ) Skill (: "מה את/ה יודע/ת לגבי דרכי השימוש בכלים אלו ? האם חש/ה בנוח לתפעלם? " ; כלים ) Tool (: "באילו כלים של בינה מלאכותית את/ה עושה שימוש?" ; פדגוגיה ) Pedagogy (: "תאר/י בבקשה דוגמא לדרך בה את/ה משתמש/ת כלים אלו במהלך ההוראה?" ניתוח הנתונים נערך בארבעה שלבים: ) 1 ( הכנה: ארגון ההגדרות לכל קטגוריה באמצעות מרכיבי המודל ואינדיקטורים מתאימים ) ; 2 ( ניתוח הנתונים: סיווג הטקסט לעקרונות הרלוונטיים ו קידוד התוכן ) ; 4 ( דיווח על התוצאות . תהליך זה אפשר לבחון כיצד כל אחד מהמרכיבים בא לידי ביטוי בתפיסות המור ות/ים ובחוויותיה ן/ם עם שילוב בינה מלאכותית בהוראה. ממצאים הממצאים סווגו ל ארבע קטגוריות בהתאם למסגרת המושגית WSTP ) Knezek & Christensen, 2016 רצון : ( לשילוב הבינה המלאכותי ת, כישורים הנדרשים לשימוש בכלים אלה, זמינות ונגישות הכלים בבתי הספר דע יוה פדגוגי ה של מורות/ים כיצד לשלב את ה - AI בתהליכי הוראה - למידה . טבלה 1 . מציגה את ה קטגוריות , תת - ק טגוריות, אינדיקטורים וציטוטים קצרים נבחרים. טבלה 1 : קטגוריות, תת - קטגוריות , האינדיקטורים וציטוטים קצרים נבחרים קטגוריות תת - קטגוריות אינדיקטורים ציטוטים קצרים נבחרים רצון ) Will ( להשתמש בבינה מלאכותית בהוראה קוגניטיבי תפיסת נחיצות השילוב " בכלל זה לא שאלה האם נשתמש בבינה מלאכותית. זו כבר עובדה קיימת" )א.ג( רגשי רגשות חיוביים כלפי השינוי " מאוד מאוד התלהבתי קודם כל ברמה האישית זה מאוד עניין אותי וסיקרן אותי" )נ'( התנהגותי נכונות לאמץ את השינוי " להסתכל למציאות בעיניים ולא להתעלם ממנה" )ר.נ( מיומנות ) Skill ( בקיאות בשימוש בכלי בינה מלאכותית טכנית יכולת שימוש בסיסית " אני בסך הכל מכירה כלים טובים יחסית... הנושא של שימוש בכלים טכנולוגיים הוא לא זר לי" )ל.ד( יישומית התמודדות עם אתגרים "אני מסתדרת עם הת ו כנה וזה כבר בא לי יותר טבעי" )ר.נ( כלים ) Tool ( זמינות של כלי בינה מלאכותית בבית הספר זמינות נגישות לתשתיות AI " בבית הספר שלנו ישנה מוכנות לקבל טכנולוגיות חדשות" )ר.נ( יישום שימוש בכלים מתקדמים " התחלתי לעבוד עם AI עבור מתכונות של רובוטיקה בתכנית ניסוי" )ב.ה(