לומדים בקמפוס IL? עכשיו תורנו ללמוד מכם!

נשמח אם תקדישו דקה אחת כדי לעזור לנו לשפר את חווית הלימוד

רק 4 שאלות קצרות וסיימנו 🙂

מקום
שעה
תאריך
נשמח אם תקדישו דקה אחת כדי לעזור לנו לשפר את חווית הלימוד
שינוי שפה
שינוי שפה
התחברות \ הרשמה
התחברות \ הרשמה
קטלוג
קטלוג
צור קשר
צור קשר

כריית נתונים בחינוך ואנליטיקות למידה

כל פעולה מקוונת בהוראה ולמידה משאירה עקבות דיגיטליות. הצטרפו אלינו ולמדו כיצד עקבות אלו משמשות למתן משוב מפורט, בחינת אסטרטגיות למידה, ניתוח רשתות חברתיות, חיזוי קשיים ועוד. בנוסף, נדון באתגרים של הטמעה ונעמיק בהשלכות אתיות של שימוש באלגוריתמים ובנתונים לצורך תמיכה בלמידה.
icon-degrees
קורס
icon-price
חינם
long course
15 שעות בשבוע
video play

מה נלמד?

  • נושאים וגישות עיקריות בתחום של כריית נתונים בלמידה.
  • להבין את המורכבות והשיקולים האתיים בשימוש בנתוני עתק בלמידה.
  • לזהות מאפיינים, הזדמנויות, ומגבלות של נתוני למידה.
  • להבין מגמות בפיתוח וישום של בינה מלאכותית וכריית נתונים בלמידה.
  • לחשוב בצורה ביקורתית על סוגיות שונות בתחום נתוני הלמידה.
  • לזהות אתגרים וגישות בפיתוח, הטמעה, מדיניות, ומחקר.
  • להעמיק בנושאים רלוונטיים באופן עצמאי.

תיאור ארוך

השתמש הלמידה כולל נוכחות מוגברת של כלים דיגיטליים. כלים אלו כוללים סרטונים, פורומים, סביבות תרגול, מעבדות וירטואליות, משחקים, וכמובן, הרשת. כל פעולה במרחב הזה נשמרת ומהווה עדות לתהליכי הלימוד שנעשו. כיצד העקבות הדיגיטליים האלה עוזרים לנו להבין למידה?

הקורס נע במקביל בשלושה מימדים מהותיים בנושא זה.

הראשון הינו שאלות שאפשר לשאול עם מידע. לדוגמא, כיצד מתפתחות קהילות למידה? מהן אסטרטגיות מועילות, וכיצד תלמידים מנווטים את הלמידה שלהם? כיצד ניתן לאתר מראש אתגרים או תלמידים מתקשים, וכיצד לסייע להם? כיצד ניתן להעריך משאבים והוראה? מהי למידה משמעותית? כיצד למדוד מיומנויות ומוטיבציה? כיצד ניתן להתאים את ההוראה ללמידה באופן אישי? וכדומה.

המימד השני כולל את האספקט הטכנולוגי. מהם  מאפיינים של נתוני למידה? מהן גישות לכריית נתונים? כיצד בינה מלאכותית תומכת בטיוב הוראה?

המימד השלישי עוסק בישום של פתרונות אלו. מה ההשלכות האתיות של בינה מלאכותית בלמידה – לדוגמא, למי שייך הדאטה, ועל מי האחריות לפעולה? בנוסף, נדון בתהליכי הטמעה. מה המכשולים העיקריים בפני שימוש רחב-היקף בכריית נתונים בלמידה?

בכל יחידת-לימוד בקורס נדון במשפחה אחרת של שאלות על למידה וגישות מענה עם מידע. בנוסף, נשוחח עם מומחים מהארץ ומהעולם   על התשובות שלהם לאתגרים הרבים.

הקורס ייתן לכם ידע וכלים להבין את התחום, לגבש דעה, לזהות כיווני התפתחות, ולחשוב בצורה ביקורתית על השימוש של מידע לתמיכה בלמידה.

  • מוסד ראשי
    מוסד ראשי:
  • מחיר
    מחיר:
    חינם
  • קצב למידה
    קצב למידה:
    עצמי
  • אורך הקורס
    אורך הקורס:
    15 שעות בשבוע
  • שפת הקורס
    שפת הקורס:
    עברית
  • שפת הכתוביות
    שפת הכתוביות:
    עברית
    אנגלית
  • תעודה
    תעודה:
    אין תעודה
  • קרדיט אקדמי
    קרדיט אקדמי:
    ללא קרדיט אקדמי
  • חלק מתוכניות הלימוד
    חלק מתוכניות הלימוד:
  • ידע קודם
    ידע קודם:
    ללא ידע קודם
בואו נספר לחבר'ה
לינקדאין
פייסבוק

צוות הקורס

פרופ’ עדו רול

מרצה
הטכניון – מכון טכנולוגי לישראל

עדו חוקר כיצד ניתן לתמוך בסטודנטים ובתלמידים על מנת שיהיו לומדים ומדענים פוריים יותר. לשם כך, עדו מעצב סביבות למידה ממוחשבות התומכות בחשיבה מדעית, הסקת מסקנות, למידה מטעויות, ויצירתיות מחשבתית. בנוסף, עדו מפתח שיטות מדידה חדשניות העושות שימוש בעקבות הדיגיטליים שתלמידים מותירים אחריהם. בעבודתו עדו מכוון להקטנת הפערים בחברה על מנת להכין תלמידים לאתגרי העתיד ולקדם סביבה הוגנת ומתקדמת.

עדו השלים את לימודיו באוניברסיטת קרנגי מלון בארצות הברית ולאחר מכן היה ראש המכון לחקר הוראה ולמידה באוניברסיטת קולומביה הבריטית בקנדה. עדו שימש כחבר הועד המנהל של הארגון הבינלאומי לבינה מלאכותית בחינוך, והוא חבר בצוות המומחים של בחינות פיז״ה.