למידה מבוססת פרויקטים (PBL) היא מתודולוגיה מרכזית בלימודי אדריכלות ועיצוב. היא נשענת על עקרונות אפיסטמיים המניחים כי כדי לדעת, על הלומדים לחוות למידה תאורטית לצד מעשית, ולהתנסות במחקר במגוון היבטים טכניים, מעשיים, פנומנולוגיים ואמנותיים, וישום פרגמטי שלהם (שרטוט, בנייה, כתיבה תיאורטית שמתורגמת לפרקטיקה, ועוד) לשם הטמעת הנלמד. התפיסה האפיסטמית בבסיס עיצוב ההוראה ב-PBL עוברת שינוי ניכר בשנים האחרונות, לאור כניסת הבינה המלאכותית היוצרת לשימוש נרחב שלה יכולות ביטוי יצירתי חדשניות. לאדריכלים ומעצבים, הבינה המלאכותית היוצרת מאפשרת לממש חזון עיצובי ותכנוני פורץ דרך. עם זאת, הבינה המלאכותית לעיתים מייתרת, משנה, ומרדדת שלבים בתהליך מבוסס PBL. 

התפשטותם המהירה של כלים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת בהשכלה הגבוהה מחדדת פער ניכר בין הפקת תוצר איכותי לבין הבנה מושגית עמוקה. פער זה בולט במיוחד בהכשרה הנדסית, שבה נדרשת יכולת לייצג מערכות, קשרים, תהליכים ודינמיקה, ולא רק לנסח תשובות תקינות. הצעה זו מציגה מחקר אמפירי המבוסס על תוצרי סטודנטים לתואר ראשון בהנדסה, ותובנות מצטברות מחמישה פרסומים אקדמיים בינלאומיים שפיטים בנושא, בהם נבנו מודלים מושגיים ב־OPM. על בסיס ניתוח תוצרים אלה, ההצעה מבקשת לזהות דפוסי קושי, פערים ייצוגיים וסוגי פיגום נדרשים, ולתרגם אותם לעקרונות עיצוב ראשוניים לפיתוח סוכן פדגוגי ייעודי מבוסס בינה מלאכותית. הסוכן המוצע אינו מוצג כמערכת גמורה, אלא ככיוון טכנו־פדגוגי המבוסס על ממצאים אמפיריים ועל הצורך לתמוך בהבניית מודלים מושגיים ובפיתוח חשיבה מערכתית. ההצגה תדון בתרומה האפשרית של מהלך זה לעיצוב מטלות, משוב והערכה בהכשרה הנדסית.

הטרנספורמציה הדיגיטלית במערכות הבריאות מעלה את הצורך באנשי מקצוע עם מיומנויות בין־תחומיות רפואיות, טכנולוגיות וארגוניות. מאמר זה מתאר פיתוח תכנית MSc בינלאומית בבריאות דיגיטלית במסגרת פרויקט DS4Health בתוכנית Digital Europe, תוך בחינת מודל פדגוגי וארגוני חדשני. המחקר, מבוסס Design-Based Research, ניתח פערי מיומנויות, סילבוסים, תוצרי למידה, תשתיות הוראה ומנגנוני ולידציה בשש אוניברסיטאות באירופה ובישראל. הממצאים מצביעים על שלוש ליבות מרכזיות: מיומנויות חיוניות לעידן הדיגיטלי, מבנה מודולרי המאזן סטנדרטיזציה וגמישות, ושילוב למידה אקדמית עם התנסות מעשית. המחקר ממחיש כי מודלים פדגוגיים בינלאומיים, Outcome-Based ושילוב הדוק עם השדה, יכולים להוות מסגרת יעילה להכשרת מומחים בריאותיים, ומספקים בסיס לפיתוח תכניות לימודים חדשניות בתחומים נוספים.

מחקר זה בחן את רמת אוריינות הבינה המלאכותית (AI) בקרב מורים בישראל, תוך התמקדות בתרומתם של מדדי אימוץ טכנולוגיות ומשתנים רקע להסבר רמות אוריינות זו. אוריינות AI נתפסת כמיומנות יסוד לשילוב מושכל, ביקורתי ואחראי של טכנולוגיות בינה מלאכותית בהוראה. במחקר השתתפו 270 מורים שמילאו שאלון מקוון שכלל משתני רקע, מדדי אימוץ טכנולוגיות AI לפי מודל AIDUA, ושאלון למדידת אוריינות AI.
הממצאים הצביעו על קשרים מובהקים בין כלל מדדי אימוץ הטכנולוגיות לבין אוריינות AI. בפרט, מוטיבציה נהנתנית ונכונות לשימוש נמצאו כמנבאים המרכזיים והחזקים ביותר של רמות אוריינות גבוהות יותר. בנוסף, נמצאו קשרים חיוביים עם רגשות חיוביים, רמת הביצוע המצופה והשפעה חברתית, בעוד שרמת המאמץ המצופה נמצאה בקשר שלילי עם אוריינות AI. לצד זאת, ניתוח משתני הרקע העלה כי מורים בעלי השכלה מתקדמת, מורים מתחומי המדעים והטכנולוגיה, ומורים המשתמשים ב-AI לצורכי עבודה הפגינו רמות אוריינות גבוהות יותר, בעוד שלא נמצאו הבדלים מובהקים לפי גיל או מגדר.

כלי בינה מלאכותית יוצרת משתלבים במהירות בהשכלה הגבוהה, אך עדיין לא ברור כיצד אופן השימוש בהם קשור ללמידה עצמאית בתחום המתמטיקה, במיוחד בנושאים מתקדמים. מחקר פיילוט זה בחן דפוסי עבודה עם AI בקורס אלגברה מתקדם בטכניון, תוך שימוש בטקסונומיה של בלום כמסגרת לניתוח הלוגים של הסטודנטים/ות. ניתוח איכותני של לוגים של 10 סטודנטים/ות בקורס חשף שלושה דפוסי שימוש עיקריים: האצלה נרחבת של הפתרון ל־AI, בקשת הסברים לצד האצלת שלבי הפתרון, ושימוש ביקורתי תוך שמירה על שליטה ביישום, בהערכה וביצירה. ניתוח כמותני נרחב יותר של ציוני הבחינה וידע מוקדם (n=62) הראה כי דפוסים המאופיינים בשליטה פעילה של הסטודנטים/ות נקשרו לביצועים גבוהים יותר, בעוד ששימוש נרחב יותר ב־AI נקשר לציוני בחינה נמוכים יותר, ללא קשר לרמת הידע המוקדם. הממצאים מדגישים כי השאלה הפדגוגית המרכזית אינה האם סטודנטים/ות משתמשים ב־AI, אלא כיצד, וכן מדגישים את הצורך בתמיכה באופני שימוש מושכלים בAI בהשכלה הגבוהה.

שילובה המתרחב של בינה מלאכותית יוצרת בהוראת המדעים מזמן אפשרויות חדשות להפקת שאלות, הסברים וחומרי למידה, אך גם מחדד את הצורך בבחינה ביקורתית של איכות התוצרים. בהקשר של חינוך מדעי, שבו דיוק מושגי הוא תנאי יסוד, תוצרים שנראים משכנעים עלולים לכלול פערים מדעיים, עמימות לשונית או חוסר התאמה פדגוגית. על רקע זה, גוברת ההכרה כי תפקידם של מורים אינו מסתכם בשימוש בכלי בינה מלאכותית יוצרת, אלא מצריך הערכה ועיבוד של התוצרים המופקים באמצעותם. באמצעות מחקר משולב, המחקר הנוכחי מבקש לבחון את תהליך ההערכה הביקורתית של 60 מורים למדעים, את תוצרי בינה מלאכותית לא רק כמנגנון בקרה, אלא גם כפרקטיקה המקדמת דיוק ותיווך של ידע מדעי. בנוסף, המחקר בוחן כיצד ההתנסות בהערכת תוצרים אלו תורמת לתפיסת תפקיד המורה, לנוכח הצורך לשלב חדשנות טכנולוגית באופן מושכל, ביקורתי ומותאם להוראה.

מחקר זה בוחן את גבולות ותפקידי המעורבות האנושית בשילוב בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) בזיהוי ודירוג אינדיקטורים תפיסתיים הקשורים לאימוץ טכנולוגיה מתוך שיח פתוח של פרחי הוראה, במסגרת מודל TAM. 50 תשובות פתוחות נותחו בשיטה איכותנית וכמותית, לפי שלוש רמות היסקיות: עדות ישירה, עדות מסונתזת ופרשנות קונסטרוקטים. ההסכמה בין מדרגים אנושיים ל-GenAI (ChatGPT 5.3) נבחנה בשתי אסטרטגיות הנחיה: Zero-shot (ללא דוגמאות מנחות) ו־Few-shot (מונחית דוגמאות), באמצעות קפא משוקלל. נבחנו רמות ההסכמה בין מדרגים אנושיים ל-GenAI וכן שיעור הסיווגים כ״מידע בלתי מספיק״, בין שתי אסטרטגיות בשלוש הרמות. הממצאים מצביעים על כך שההסכמה תלויה ברמת ההיסק Few-shot שיפר את ההתאמה בעיקר באינדיקטורים ברמת עדות ישירה והפחית מקרים של אי-יכולת הסקה, אך נותר מוגבל בקונסטרוקטים תאורטיים עמומים. בנוסף, ניתוח הנימוקים הצביע על מגבלות בהבנה ההקשרית לצד שיפור באיכות ההצדקות. המחקר מציע היררכיית היסקיות ומסגרת I-DIRECT לניתוח איכותני בסיוע מכונה, ומדגיש את תפקיד המעורבות האנושית ואת תנאי הגבול לשילוב GenAI בניתוח איכותני בקנה מידה רחב.

עם התפשטות הבינה המלאכותית היוצרת, מורים במערכת החינוך נדרשים לשלב כלים שמאתגרים לא רק את שיטות ההוראה שלהם אלא גם את זהותם המקצועית. מחקר זה בחן כיצד מורים מעניקים משמעות לשילוב הבינה המלאכותית בתהליכי הוראה, למידה והערכה ומה ההשלכות של שילוב כלי בינה מלאכותית על תפיסת תפקידם. בהתבסס על ניתוח פנומנולוגי פרשני ) IPA ( וראיונות עומק עם 19 אנשי חינוך, עלו חמש תמות: בינה מלאכותית ככלי לשוויון ולהתאמה אישית; חששות פדגוגיים ואתיים; ערעור ועיצוב מחדש של מומחיות מקצועית; אמביוולנטיות רגשית מתמשכת; ואילוצים מערכתיים. הממצאים מראים כי מורים אינם מאמצים בינה מלאכותית באופן פסיבי – הם עוסקים במשא ומתן זהותי מתמשך, המעוצב על ידי ערכים, ניסיון ותנאי עבודה. המחקר מציע שלושה מושגים תיאורטיים: פעולת ביסוס-עצמי מתמשכת, חרדת זהות מסדר שני, וסירוב אפיסטמולוגי עקרוני, המתארים שלושה דפוסי תגובה זהותית ייחודיים לעידן הבינה המלאכותית היוצרת. ממצאים אלה מחייבים תפיסה מחדש של פיתוח מקצועי – מהכשרה טכנית לתמיכה זהותיתהמותאמת לשלב הקריירה ולמדיניות שילוב בינה מלאכותית בחינוך.

מודלי שפה גדולים מערערים את התוקף של חלק ניכר ממטלות התכנות המסורתיות, ומחזקים את הצורך בהערכות הנשענות פחות על הפקת קוד ויותר על הקשר, שיפוט ותהליך מותאם תעשייה. דוח ניסיון זה מציג סמינר לתואר שני בהנדסת תוכנה, שבו 20 סטודנטים, חלקם מהנדסים פעילים בתעשייה, חולקו ל־11 צוותים ופיתחו סוכני AI המשמשים כסימולטורים לאימון מקצועי. כל סוכן דימה תרחיש תעשייתי ריאליסטי בממשק צ׳אט אינטראקטיבי, לכל סוכן יש פרסונות (דמויות) מקצועיות, אילוצים מערכתיים ותגובה בזמן אמת לפעולות המתאמן. מקריאה השוואתית של כלל הפרויקטים, ובפרט של שלושה מקרי בוחן מייצגים, זיהינו ארבעה מאפייני עיצוב חוזרים: תרחיש דינמי, דיאלוג מקצועי רב־תפקידי, וריאציה אישית והערכה מובנית, ותיעוד מלא של התהליך. בדיקות פיילוט פנימיות שביצעו הסטודנטים מול ChatGPT מצביעות על עמידות בפני מענה גנרי. התרומה המרכזית של המאמר היא תיעוד של דפוס מטלה חדש, שבו AI אינו רק כלי עזר לכתיבת קוד אלא סביבת אימון מקצועית המדמה תרחישי עבודה תעשייתית־הנדסית בתנאי אי־ודאות.

פיתוח כשירות בין-תרבותית בקרב סטודנטים הפך לצורך דחוף במערכות החינוך, זאת על רקע גלובליזציה, הגירה ומגוון תרבותי גובר בכיתות. צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת (GenAI) יכולים לתרגל את הסטודנטים לכשירויות אלו. המחקר הנוכחי עוסק בפיתוח סימולציה מבוססת צ'אטבוט לצורך קידום כשירויות תקשורת בין־תרבותית בקרב סטודנטים להוראה. לנוכח הגיוון התרבותי במוסדות להשכלה גבוהה והצורך להכשיר לומדים להתמודדות עם מצבים תקשורתיים רגישים, המחקר בוחן את הפוטנציאל של סימולציות דיאלוגיות מבוססות GenAI ככלי טכנו־פדגוגי לפיתוח מודעות, רגישות וגמישות פרשנית. הסימולציה שפותחה מדמה סיטואציה אקדמית מקוונת שבה אי־הבנה סביב השתתפות במפגש זום מובילה לשיחה פרטית טעונה בין סטודנט/ית לבין דמות צ'אטבוט. המבנה הפדגוגי של הסימולציה כולל שלושה שלבים: אינטראקציה, שיח רפלקטיבי ומשוב מותאם אישית.

מיניות היא רכיב מרכזי בבריאות, באיכות החיים וברווחה, אך סטודנטים ואנשי מקצוע במקצועות הבריאות מדווחים לעיתים קרובות על מבוכה, קושי וחוסר הכשרה מספקת בניהול שיח עם מטופלים בנושא זה. על רקע השימוש הגובר בבינה מלאכותית שיחתית (צ'אטבוט) בהכשרה מקצועית, מחקר זה בחן השוואתית את השימוש בצ׳אטבוט כאמצעי לאימון בתשאול בנושא מיניות בקרב סטודנטיות לריפוי בעיסוק, אל מול סימולציה באמצעות שחקן. המחקר נערך בגישה איכותנית השוואתית-ניסויית. לאחר סדנה בנושא מיניות, 15 סטודנטים חולקו באופן רנדומלי לשתי קבוצות: סימולצית צ׳אטבוט (n=7) וסימולצית שחקן (n=8). לאחר ההתנסות נערכו ראיונות חצי-מובנים, אשר נותחו באמצעות ניתוח תמטי. הממצאים העלו כי הסימולציה באמצעות צ׳אטבוט נתפסה כחיובית ובעלת ערך לימודי, ובלטה בתרומתה ללמידה אקטיבית, להפחתת לחץ וחרדה, לאפשרות לתרגול חוזר ולקבלת משוב. לעומתה, סימולצית השחקן נתפסה כאותנטית יותר. שתי הסביבות נתפסו כתורמות לפיתוח המסוגלות המקצועית. המסקנה היא שסימולציה באמצעות צ׳אטבוט עשויה לשמש כלי יעיל, נגיש וזול להכשרה ראשונית בשיח על מיניות, כתחליף או כמשלים לסימולציה חיה.

סימולציות הוראה מבוססות בינה מלאכותית יוצרת (במ"י) הופכות נפוצות, אך האפשרות לייצר משוב מהימן ואדפטיבי מבוסס במ"י טרם נחקרה ותוקפה. לפיכך, מטרת המחקר הנוכחי הינה להעריך הפוטנציאל של במ"י ככלי להערכת הוראת מורים רספונסיבית כפי שבאה לידי ביטוי בסימולציות להוראת מתמטיקה. במחקר נבדקו ההבדלים בין מומחה אנושי לבין כלי במ"י במתן משוב על פי ממדים של הוראת מתמטיקה רספונסיבית. לצורך כך, נעשה שימוש במחוון שכלל שישה ממדי הוראה רספונסיבית ודירוג בן ארבע רמות לכל ממד. באמצעות המחוון דורגו 30 סימולציות על ידי מומחית אנושית וכן על ידי כלי במ"י. שני הדירוגים הושוו באופן כמותי, ובנוסף, החלק המילולי של 10 משובי במ"י נותחו באופן איכותני. הממצאים הראו כי בעוד שברובד הכמותי לא נמצאה הלימה בין הדירוגים, ההסבר המילולי של כלי הבמ"י זיהה היבטי הוראה רספונסיבית. ממצאים אלה מצביעים על כך שבמ"י עשויה לשמש משאב בעל ערך למשוב בלמידת מורים מסימולציות, אך גם מדגישים את הצורך בהמשך תיקוף המחוון, בהיבט הכמותי.

פרויקט SimulAItion הינו תכנית הכשרה לחברי סגל לפיתוח ולהטמעת סימולציות מבוססות בינה מלאכותית בקורסים אקדמיים. המודל מאפשר גם למרצים ללא רקע טכנולוגי לפתח סימולציות איכותיות, תוך שילוב בין תשתית טכנולוגית נגישה, מסגרת פדגוגית מובנית ומעטפת ליווי אנושית. ייחודו של המודל מתבסס על תפיסת Human Owns the Loop, המציבה את המרצה כבעל האחריות המלאה על תכנון, הפעלה והערכה של תהליך הלמידה.
המודל כולל שלוש שכבות משלימות: השכבה הטכנית מבוססת על פלטפורמת Cesura והאתר המלווה של התכנית; שכבת הידע הכוללת את הידע הפדגוגי לשילוב סימולציות בהוראה, בלמידה ובהערכה; והמעטפת האנושית הכוללת את מפגשי ההכשרה, הייעוץ הפרטני ואת קהילת למידת העמיתים המלווה.

הפרוטוקול המוצע מציע מסגרת יישומית ושיטתית להקניית מיומנויות בהשכלה הגבוהה, שמטרתה שימור לאורך זמן והעברה להקשרים חדשים. הפרוטוקול מפרק את הוראת המיומנות לרכיבים הניתנים ליישום ולהערכה: ארגון מקדים ושיום המיומנות, יצירת מוטיבציה והנחיות מפורשות, הדגמה וחיזוק מסוגלות, תכנון תרגול מדורג ומגוון במרווחי זמן, עבודה דלת־סיכון עם טעויות, משוב מכוון שיפור ורפלקציה ממוקדת. המסגרת מתאימה לשיעורים, מטלות וסדנאות, ומשמשת גם ככלי אבחון ושיפור של תרגילים קיימים.

מחקר זה מתאר את פיתוח סביבת למידה מבוססת מציאות רבודה (AR) לפס ייצור במעבדת CIM במכללת X, ואת הערכתה הראשונית. המתודולוגיה כוללת שני שלבים: סקירת ספרות ממוקדת לזיהוי דרישות בעלי עניין, ופיתוח איטרטיבי של אב-טיפוס בשיתוף משתמשים פוטנציאליים. המתודולוגיה כוללת שני שלבים: סקירת ספרות ממוקדת לזיהוי דרישות בעלי עניין, ופיתוח איטרטיבי של אב-טיפוס בשיתוף משתמשים פוטנציאליים. האפליקציה, שפותחה לפלטפורמת Android, משלבת ויזואליזציה תלת-ממדית, מעקב בזמן אמת וטכנולוגיית מסתיים דיגיטלי. ממצאי שלב הפיתוח מצביעים על כך שתכנון מרובת-בעלי עניין מאפשר ליצור כלי שמשרת בו- זמנית סטודנטים, מרצים ומפעילים תעשייתיים. ניסוי ראשוני שבוצע עם 16 סטודנטים להנדסת מכונות (דצמבר 2025 ) מצביע על שיפור משמעותי בהבנה: 0 שגיאות בחידון לקבוצת האפליקציה לעומת 4 שגיאות בקבוצת הביקורת, ציון שימושיות SUS של 71.88 (“מעל הממוצע”), ומעורבות גבוהה מעט ( 79% לעומת 76%).

המחקר בוחן את יצירת הפודקאסט כפרקטיקה של למידה פעילה בהכשרת מורים, תוך מעבר מלמידה צרכנית ליצרנית. בעוד שרוב המחקרים מתמקדים בכלי הטכנולוגי, הצגה זו מתמקדת במודל הפדגוגי המשלב יצירה דיגיטלית עם למידת עמיתים ורפלקציה. בניגוד לדיווח חווייתי, מחקר זה מנתח את הרפלקציות כהמשגת ידע פדגוגי (Chen & Ben-Atar, 2025).
במחקר איכותני-פנומנולוגי, 46 סטודנטים להוראה יצרו פודקאסטים, הציגו אותם לעמיתים וקיבלו משוב. לאחר מכן הסטודנטים כתבו רפלקציות שנותחו בניתוח תוכן אינדוקטיבי. הממצאים מראים כי התהליך מקדם חשיבה ביקורתית דרך פיתוח מיומנויות קבלת החלטות פדגוגיות.