Language Select
Language Select
Sign In \ Sign Up
Sign In \ Sign Up
Catalog
Catalog
Contact Us
Contact Us

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
Course
icon-price
Free
long course
15 Hours
video play

What Will You Learn

  • להכיר נושאים וגישות עיקריים 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.

Description

מרחב 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.

  • Main Academic Institution
    Main Academic Institution:
  • Price
    Price:
    Free
  • Pace
    Pace:
    עצמי
  • Duration
    Duration:
    15 Hours
  • Course Language
    Course Language:
    עברית
  • Course Subtitles Language
    Course Subtitles Language:
    עברית
    אנגלית
  • Certificate
    Certificate:
    אין תעודה
  • Academic Credit
    Academic Credit:
    ללא קרדיט אקדמי
  • Prior Knowledge
    Prior Knowledge:
    No Prior Knowledge
Let's Share This
לינקדאין
פייסבוק

Course Staff

פרופ’ עדו רול

מרצה
The Technion – Israeli Institute of Technoogy

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.