לעצב את הטכנולוגיה: מה כיתת פיזיקה לימדה אותי על בניית AI שמלמד

במשך שני עשורים הכנסנו טכנולוגיה חינוכית לכיתות בקנה מידה רחב, ותוצאות הלמידה כמעט לא השתנו.¹ זו לא אכזבה קטנה. זו העובדה הראשונה שכל מי שרציני לגבי AI בחינוך חייב להסביר לפני שהוא מבטיח משהו חדש.

חלק מההסבר, אחרי אחת עשרה שנים של הוראת פיזיקה, הוא שרוב הטכנולוגיה החינוכית נבנתה כדי לספק תשובות מהר יותר. לקחנו את מה שהטכנולוגיה יודעת לעשות והתאמנו אותו לצורת השיעור. זה עבד כל עוד צוואר הבקבוק היה הגישה למידע. זה מפסיק לעבוד ברגע שהטכנולוגיה מסוגלת לייצר כל תשובה, בכל נושא, מיד. כשמכונה מגישה לתלמיד פתרון מוגמר בשלוש שניות, נתיב מהיר יותר אל התשובה הוא הדבר האחרון שהתלמיד צריך.

הסיבה העמוקה יותר יושבת בלומד. למידה דורשת מאמץ קוגניטיבי, מהסוג שמרגיש כמו מאמץ ממשי. העולם הדיגיטלי שבו הילדים האלה גדלים מאמן את הרפלקס ההפוך. הוא מספק תגמול מהיר וזול, ומכרסם בשקט ביכולת שלהם לעמוד במאמץ. יש כיום עדות לכך שהסתמכות כבדה על כלי AI מפחיתה את המאמץ הקוגניטיבי שאנשים משקיעים ומחלישה חשיבה ביקורתית, ושההשפעה חזקה במיוחד אצל הצעירים.²³ רבים מהתלמידים שלי מצפים כיום ללמוד בלי העבודה שבלמידה, והם אפילו לא מבחינים בסתירה. זה, יותר מכל פיצ'ר חסר, מה שכלי חדש חייב להתמודד איתו.

אז עשיתי שני דברים. שיניתי את האופן שבו אני מעריך את התלמידים, כך שהמאמץ חייב להישאר אצלם ולא יכול להימסר לצ'אטבוט. והתחלתי לבנות את כלי ה-AI שהתלמידים שלי משתמשים בהם, כך שהכלים האלה ילמדו במקום לספר. הראשון הוא אני מסתגל לטכנולוגיה. השני הוא אני מעצב אותה, בקנה המידה הקטן שמורה יכול לשלוט בו. המאמר הזה עוסק בשני, כי זה החלק שיכול לנדוד.

לפני הדוגמאות, הסיבה שאני חושב שזה חשוב הרבה מעבר לכיתה שלי. התלמידים שלי הם המקרה הקשה: רוויים, חסרי סבלנות, אלרגיים למאמץ. אבל עבור ילדים שלא גדלו בתוך שיטפון המכשירים הזה, אותה טכנולוגיה מצביעה לכיוון ההפוך. AI עם ידע רב, סבלנות אין קץ, והמשמעת להוביל לומד דרך שאלות במקום תשובות יכול להיטיב יותר מכול דווקא עם הילדים שקיבלו את הגישה הפחותה ביותר למורה טוב. הרווח הגדול ביותר אינו בכיתה המבוססת שלי. הוא שם.

הנה איך עיצוב הטכנולוגיה נראה בפועל. שלושה כלים שבניתי ואני מפעיל עם בני נוער אמיתיים, אף אחד מהם לא גמור, כולם עדות.

התלמידים מושכים, לא מקבלים

הראשון הוא משחק כיתתי שבניתי בשם בית המשפט הפיזיקלי. התלמידים מצטרפים לסשן עם קוד קצר ונכנסים לתיק בסגנון פורנזי: התרסקות, נפילה, מדידה שנויה במחלוקת. שום דבר לא נמסר להם. כדי להתקדם עליהם להחליט אילו ראיות הם צריכים ולבקש אותן ממנהל מעבדה פורנזית מבוסס AI. אחר כך הם מגנים על הפיזיקה שלהם מול שופט ותובע מבוססי AI שדוחקים בהנמקה חלשה ומתגמלים הנמקה חזקה.

בחירת העיצוב שחשובה היא כיוון המאמץ. התלמיד מושך. החקירה מונעת מהשאלות שלו עצמו, לא מהזרמת נתונים ארוזה מראש. הם יכולים לצלם את הפתרון בכתב ידם ולקבל עליו קריאה והערכה. ומכיוון שדמויות בית המשפט מגיבות אחרת בכל פעם, התלמידים לומדים דרך ויכוח, הגנה ותיקון ולא דרך קריאה. הדרמה אינה קישוט. היא מה ששומר על בן חמש עשרה סקרן מספיק כדי להמשיך. הכלי בפיתוח פעיל, והוא רץ כעת באנגלית, ערבית, רוסית ועברית.

דוגמה חיה: פרוטוקול סשן של תלמיד בתיק "השליח והקשת המסתורית" — שלב המעבדה, שבו התלמיד חייב למשוך ראיות ולא לקבל אותן מוכנות. הורדת פרוטוקול הסשן (PDF).

מורה שמלמד כמו שאני מלמד

השני הוא מורה סוקרטי שאני קורא לו פיזיקה דרור. הוא בנוי כתאום דיגיטלי של אופן ההוראה שלי. הוא לעולם לא מוסר את התשובה. הוא מושך את התלמיד אל תוך ההנמקה ומוביל אותו דרך הבעיה בשאלות, בדיוק כפי שהייתי עושה לו ישבתי לצידו. בניתי אותו בהשראת מחקר עדכני שמראה שסוכן AI, שרואיין על אדם, יכול לשחזר את שיפוטיו של אותו אדם בנאמנות מפתיעה,⁵ ובהשראת שיטות לראיון מובנה רב-שלבי ששומרות על שיחה בנתיב מכוון במקום לתת לה לסחוף.⁶

הפעלתי אותו עם התלמידים שלי שנתיים וחצי. הם מספרים לי שהם פונים אליו בעיקר כשהם לומדים למבחנים, והם חוזרים אליי אחרי שהתווכחו איתו ופיצחו משהו בעצמם במקום להעתיק תשובה. זה ההבדל שאני מנסה לבנות עבורו.

גרסה צרה יותר ממחישה את אותו רעיון בחדות: מורה הבנוי סביב בעיה קלאסית אחת, כדור הנופל מתורן של ספינה בתנועה, ששואל את התלמיד רק לנבא, לצפות ולהסביר. בעיה אחת, לעומק. כלי קטן שבנוי לגרום לתלמיד לחשוב עדיף על כלי עצום שעונה על הכול.

להעריך את התהליך, ולהחזיר את החיכוך בכוונה

השלישי הוא פרויקט סיום באופטיקה שבו התלמידים בונים סימולציה אינטראקטיבית משלהם בעזרת AI, ללא ידע קודם בתכנות. זו השנה השלישית שאני נותן אותו, ואני בונה אותו מחדש כל שנה סביב כלי ה-AI שרלוונטיים בחודש שבו אני מלמד אותו. מה שגורם לו לעבוד אינו הכלי. זו השיטה שסביבו.

שבעים אחוז מהציון הם התהליך, לא התוצר הסופי. בכל אבן דרך, התלמידים חייבים להעביר את עבודתם דרך בוט מנטור שבניתי שנותן משוב ושולח אותם לתקן, ואי אפשר להגיש בלי להראות את השיחה הזו. שיטת הציון מנוגדת לאינטואיציה. צוות שטוען שהכול עבד מושלם, שלא נתקל בשום קיר, מאבד נקודות. צוות שנתקל בבעיה אמיתית, הקוד קרס, המודל הטעה אותם, והראה כיצד חקר ופתר אותה, מקבל בונוס.

אני עושה זאת בכוונה. מאמץ פורה אינו פגם בלמידה שצריך להחליק בעזרת עוזר אדיב.⁴ הוא הדבר עצמו. AI שמסיר את כל החיכוך מסיר איתו את הלמידה. אז תכננתי את החיכוך בחזרה פנימה, ואני מודד אותו, כך שהמאמץ נראה ומתוגמל.

מה זה אומר בקנה מידה

אף אחד מאלה אינו מוצר גמור, ואני לא טוען שהם מוכנים לרוץ ב-150 מדינות מחר. מה שהם מציעים הוא כמה עקרונות עיצוב שנודדים בין כלים, מקצועות ושפות.

תגרמו לתלמיד למשוך, כך שהלומד חייב לשאול, להחליט ולהגן במקום לקבל. תמדדו את התהליך, לא רק את הגישה, ותתגמלו את המאמץ, התיקון וההנמקה ולא את העובדה שילד נגע במכשיר. תשמרו על המורה במרכז, כמחבר וכמאמן, לעולם לא כצופה מהצד באפליקציה. ותשתמשו בחיכוך בכוונה, כי המטרה אינה חוויה חלקה אלא חוויה פורה.

לא הגעתי לעקרונות האלה בבידוד, ומרגיע אותי שהם עולים בקנה אחד עם האופן שבו מוסדות רציניים שופטים כיום טכנולוגיה חינוכית. מסגרת EdTech for Good של יוניצף שואלת אם כלי בטוח, אם יש לו השפעה אמיתית על הלמידה, אם הוא מעוצב לאופן שבו ילדים באמת חושבים, אם הוא יכול להגיע לכולם, ואם הוא לא מותיר איש מאחור.⁷ אלו אותן שאלות, מצד ההערכה, שהכיתה שלי מכריחה אותי לשאול מצד העיצוב.

גם אני לא הראשון שמנסה את זה בקנה מידה. תוכנית AI Leap הלאומית של אסטוניה נותנת לתלמידיה אפליקציה שלפי תיאורה שלה אינה מוסרת תשובות אלא מתנהגת יותר כמו מורה, עוזרת לתלמידים לתכנן ולהגיע למסקנות משלהם, וההשפעה שלה על הלמידה נמדדת על ידי חוקרים מאוניברסיטת טרטו.⁸ מדינה שלמה בוחנת את ההימור שה-AI צריך להנחות במקום לענות. זה אותו הימור שאני עושה בכיתה אחת, ולכן אני חושב שעקרונות העיצוב חשובים יותר מכל כלי בודד.

יש חזית אחת שבה אני התלמיד, לא המורה: לגרום לעיצובים כאלה לרוץ בסביבות עם קישוריות נמוכה ומשאבים דלים, על מודלים קטנים או לא מקוונים, עבור ילדים שהלימודים שלהם מופרעים או נמנעים. מודלים פתוחים קטנים נעשים טובים מספיק כדי שזה ישנה כאן. משפחת Gemma של גוגל רצה כעת לא מקוונת על טלפון ומכסה יותר ממאה שפות,⁹ ואנשים כבר בונים עליה מורים לא מקוונים.¹⁰ האם מורה סוקרטי וסבלני יכול לרוץ היטב על מכשיר בכיתה בלי אינטרנט אמין, זו בדיוק השאלה שאני רוצה לעבוד עליה, לצד אנשים שמכירים את הסביבות האלה הרבה יותר טוב ממני.

זהו דיווח מהשטח, לא מסגרת גמורה. העבודה המעניינת עכשיו היא להפוך את התובנות האלה לעקרונות עיצוב משותפים שמערכות גדולות באמת יוכלו לאמץ. אם זו שיחה שגם אתם מנהלים, אשמח להיות בה.

הערות ומקורות

1. OECD (2015). Students, Computers and Learning: Making the Connection. OECD Publishing. doi.org/10.1787/9789264239555-en
2. Lee, H.-P., et al. (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking. CHI 2025 (Microsoft Research and Carnegie Mellon University). doi.org/10.1145/3706598.3713778
3. Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6. doi.org/10.3390/soc15010006
4. Kapur, M. (2008). Productive Failure. Cognition and Instruction, 26(3), 379-424. doi.org/10.1080/07370000802212669
5. Park, J. S., et al. (2024). Generative Agent Simulations of 1,000 People. arXiv:2411.10109. arxiv.org/abs/2411.10109
6. Bi, G., et al. (2025). MAGI: Multi-Agent Guided Interview for Psychiatric Assessment. Findings of ACL 2025. aclanthology.org/2025.findings-acl.1278
7. UNICEF. EdTech for Good: A Global Framework for Safe, Inclusive and Impactful EdTech. UNICEF Global Learning Innovation Hub. unicef.org/digitaleducation/edtech-for-good
8. AI Leap (TI-Hüpe), Estonia's national AI education program. tihupe.ee/en
9. Google. Gemma open models (on-device E2B and E4B; 140+ languages). ai.google.dev/gemma
10. Google. See what builders are making with Gemma 4 (BetterSpeak, offline AI English tutor). blog.google