skip to main content

מוכנים לפעולה?

משאבים

משאבים פיזיים

לחם, סכין, ממרחים ומחשב לכל זוג תלמידים

הכנה מראש

לקנות חומרים פיזיים, לארגן מחשב לכל זוג

מטרות, מסרים ומושגים מרכזיים

מטרות ספציפיות

  • 1. לאפשר לתלמידים התנסות ראשונית באופן שבו מחשבים לומדים.
  • 2. לחשוף את התלמידים לסוגיות אתיות הקשורות בבינה מלאכותית.

מסרים ספציפיים

  • 1. אפשר ללמד מחשבים/מכונות לקבל החלטות.
  • 2. יכולת קבלת החלטות של מחשבים/מכונות תלויה בכמות המידע שניתנת להם ומושפעת מהמידע שאנשים בחרו לתת להם.

מושגים מרכזיים

  • אלגוריתם
  • למידת מכונה

מיומנויות וכישורים

מיומנויות STEM

  • פיתוח ושימוש במודלים
  • שימוש בטיעונים מבוססי נתונים (טיעון)
  • איתור, הערכה וייצוג מידע
  • שימוש במתמטיקה וחשיבה חישובית
  • שאילת שאלות והגדרת בעיות

מיומנויות רכות

  • הבנה שכישלון הוא חלק מתהליך הלמידה
  • עבודת צוות

כישורים ניהוליים

  • תכנון
  • שימוש במשאבים

מהלך הפעילות

step 1

התנסות במשחק מיון להמחשה של אלגוריתם פשוט.  

  • ­       מבקשים מכל המשתתפים לעמוד בשורה ומבקשים שיסתדרו בזמן הכי קצר מימין לשמאל לפי:
  • ­       תאריך הלידה שלכם.
  • ­       מודדים למשתתפים זמן, ונותנים להם להתארגן בעצמם.
  • ­       המנחה עובר ושואל מה הגילאים (באופן מדגמי) ושואל כיצד הם ביצעו את המשימה.
  • ­       לבקש מהם להסתדר לפי מספר האחים שיש לכם.
  • ­       שוב מודדים זמן.
  • ­       בודקים האם הם מתמודדים עם המשימה באופן אחר.

step 2

התנסות במשחק מיון מורכב - לבקש מהתלמידים להסתדר על פי השמות שלהם, כך שבצד אחד של הכיתה תעמוד אביטל (נניח) ובצד השני יעמוד תמיר (אולי). איך אפשר לעשות זאת?  ניתן להגדיר שכל פעם מותר לעשות השוואה אחת בין שני ילדים (כי אחרת יהיה בלאגן...) - השוואה = שני ילדים שואלים את השמות זה של זה, ובודקים איזה שם גדול יותר בסדר הא'-ב', כלומר האות הראשונה בשם גדולה יותר בא"ב – החוק הוא שבכל פעם רק שני ילדים יכולים לדבר.
מבקשים הצעות מהילדים. מנסים את הרעיונות השונים שעולים ובודקים אם הם אכן עובדים.

להלן שתי הצעות אפשריות (אפשר לבחור אחת מההצעות הבאות (לא צריך לנסות את שתיהן)

הצעה מס.1 :

מחליטים שהסדר של הילדים הוא מימין לשמאל. מתחילים מהזוג הכי ימני בשורה:

1.      הזוג משווה את השמות, הילד/ה עם השם היותר "גדול" (כלומר האות הראשונה בשם היא יותר גדולה בא"ב) עובר לצד השמאלי (או נשאר שם)

2.      עוברים ילד אחד שמאלה ומבצעים את ההשוואה בין הזוג הבא.

3.      ממשיכים כך עד שמגיעים לילד/ה הכי שמאלי/ת

4.      כעת בצד שמאל יש את הילד/ה עם השם הכי גדול

5.      חוזרים על הפעילות, לא כולל הילד(ים) שכבר ממוינים.

6.      סיימנו

הצעה  מס.2

מתחילים מהזוג הכי ימני:

1.      "שולפים" את הילד/ה הראשון ושואלים את שמו/ה

2.      משווים את השם עם כל אחד מהילדים, בכל פעם משאירים את הילד עם השם הכי גדול, ונחזיר למקום את הילד עם השם הקטן יותר

3.      כאשר יש לנו את הילד/ה עם השם הכי גדול – שמים אותו בקצה השמאלי

4.      חוזרים על הפעולה, לא כולל הילד(ים) שמיינו כבר.

5.      סיימנו

שימו לב! שאלות שעשויות לעלות: מה קורה אם האות הראשונה בשמות של שני הילדים היא זהה? (עוברים לאות השניה וכן הלאה); מה קורה אם לשני ילדים יש את אותו שם? (אז הסדר ביניהם לא משנה, או לחלופין עוברים לשם המשפחה).

step 3

להקרין את הסרטון הבא כהשראה לתוצר הסופי: ריקודי מיון

step 4

Next, students will learn what an algorithm is and how a computer sorts the information it needs to make a decision.

step 5

הכנת כריך כדוגמה לאתגר של כתיבת הוראות ברורות וחד משמעיות (כלומר ניסוח אלגוריתם): להכין כריך עם שוקולד וסוכריות לקישוט. מתחלקים לקבוצות (של כ-3-4 ילדים) כל קבוצה מקבלת דף וכלי כתיבה. לרשות המורה: לחם (אחיד) ארוז פרוס, סכין למריחה, צלחת, שוקולד למריחה, סוכריות קטנות לעוגה (בצנצנת פלסטיק)

משימה:

­       עליכם לנסח באופן ברור וחד משמעי סדרת הוראות של כל השלבים הנחוצים להכנת הכריך.  ההוראות יבוצעו ככתבן על ידי המורה, אי אפשר להניח ידע מוקדם של המורה.

­       המורה לא ת/יוכל לקבל הוראות משמיעה, ות/יבצע רק מה שנכתב בדף ההוראות

­       הקבוצות מכינות את דפי ההוראות למנחה, וכשהקבוצה מסיימת, היא מביאה את הדף שכתבה למורה.

­       המורה מקריא/ה בקול שורה-שורה ומבצע/ת בהתאם למה שנכתב. במידה ומשהו לא ברור, לא להשתמש בידע עולם קודם, אלא לבצע פשוט לפי מה שכתוב. במידה והילדים לא הצליחו, שולחים אותם בחזרה לשפר את ההוראות שלהם.

­       לסיכום המשחק ניתן לראות סרטון של אבא שמבצע את התרגיל עם ילדיו

­       סיכום הפעילות: מחשב יכול לבצע הוראות מאד מוגדרות וברורות, אין לו הנחות קודמות או ידע עולם, ולכן צריך להגדיר באופן מדויק מה רוצים שהוא יעשה. חלק גדול מהעבודה של מתכנתים היא לחשוב מה הדרך הכי נכונה וברורה לבצע פעולה כלשהי ואיך לנסח אותה. יש שדה שלם בעולם מדעי המחשב שנקרא אלגוריתמיקה והוא עוסק בין היתר בחקר של אלגוריתמים שונים, בניסיון למצוא פתרונות לבעיות מסובכות ולבדוק עד כמה אלגוריתם הוא יעיל.

step 6

משחק  – לגלות צורה משאלות הבחנה - ההתנסות מדמה למידת מכונה ולמידה בכלל. מתרחשת למידה לא מפורשת כאשר כל צומת מהווה תהליך של קבלת החלטה. קישור למשחק  

step 7

בינה מלאכותית – למידת מכונה  שימושב תוכנה פשוטה של גוגל להפשטה של מנגנון הלמידה של מכונה – teachable machine . התלמידים יעבדו בחדר מחשבים בזוגות/שלשות. הם ילמדו את המחשב איך לזהות תמונות או צורות פשוטות.  

* לפעמים קשה להגיע במגבלות הזמן למצב שהמכונה (המחשב) מזהה היטב צורות שלימדנו אותה לזהות. לכן על המורה להכין מראש דוגמה אחת טובה וברורה של מכונה שלמדה וכבר טובה בזיהוי צורות מסוימות.

step 8

דיון במליאה בסוגיות אתיות:  

הצגת התופעה של אפליה אלגוריתמית

פתיחה קצרה:

"לאמזון היה כלי מבוסס AI לגיוס עובדים, ששימש למיון קורות חיים למשרות הנדסה בחברה לפי המועמדים להם יש את הסיכוי הטוב ביותר לזכות להצלחה בתפקיד על סמך ההצלחה של עובדים קיימים", סיפר ל"דו"ח טכנולוגי" הישאם עבד אלחלים, מנהל מוצר ראשי AI באינטואיט (Intuit) ישראל ודוקטורנט לאתיקה בבינה מלאכותית באוניברסיטת בן גוריון. "אבל מכיוון שרוב העובדים בתפקידים אלו בחברה הם גברים, האלגוריתם תיעדף קורות חיים של גברים. זו הטייה שנוצרה כי הנתונים הסטטיסטיים אמרו שאם המועמד הוא גבר יש סיכוי טוב שהוא מתאים למשרה הזו".

לשאול את התלמידים – למה זה קרה? האם בגלל שהאלגוריתם מעדיף גברים?

זה קרה לא מפני שהאלגוריתם שוביניסט שמעדיף גברים, אלא מכיוון שבמידע שהוזן לו על ידי המפתחים – זהות המהנדסים באמזון – היה ייצוג יתר לגברים, והוא למד שגברים עדיפים על נשים בהקשר זה, ותיעדף את קורות החיים שלהם. הבעיה לא הייתה במערכת ה-AI, היא רק אוסף של 0 ו-1, אלא בהליך הפיתוח שלה - וזה המקום שבו העיסוק באתיקה ובבינה מלאכותית יכול לחולל שינוי. מתוך כתבה בכלכליסט

אפליה אלגוריתמית היא מצב שבו אלגוריתם (למשל במערכת מיון מועמדים לעבודה) מזהה, במישרין או בעקיפין, מידע ביחס למשתני רקע, כגון מגדר, גזע או נטייה מינית, ומפיק תוצאה בהינתן משתנים אלה. חדירתן הגוברת של מערכות בינה מלאכותית אל חיי היום-יום והשימוש בהן בתהליכי קבלת החלטות, תוך צמצום של מעורבות אנושית עד כדי היעדרה, מעוררים שאלות בדבר ההשלכות של שימושים אלה על אפליה. הרחבה ניתן לקרוא באתר הכנסת.

            חומר רקע באנגלית על הנושא של אפליה אלגוריתמית כאן וכאן

                  א.        איך המחשב יודע את התשובה "הנכונה"?

ככל שנותנים מידע יותר מדויק המחשב יוכל לתת תשובה יותר מהימנה. ככל שניתן יותר רפרנסים/דוגמאות היכולת שלו לתת את הזיהוי המדויק/הנכון. דוגמאות קיימות: אפליקציות לזיהוי פרחים, לזיהוי חתולים ועוד. אולי הדוגמה הכי מוכרת מחיי היום-יום היא זיהוי פנים בפתיחה של הטלפון.

                  ב.        למה (כמעט) הכל בחינם בפייסבוק/גוגל...?

החברות הללו עושות שימוש בנתונים שמאפשר להם "לאמן" את המודלים שלהם ולתת בסופו של דבר אפליקציה יותר מדויקת/מהימנה.

step 9

דיון בקבוצות בסוגיות אתיות – הצגת טענות בעד ונגד

                            א.        רכב אוטונומי – כן או לא?

                            ב.        רחפן בשדה קרב  - כן או לא?

                            ג.        אפליקציה של רפואה – כן או לא?

כתבה בעברית על הנושא מהעיתון דה-מרקר

חומר רקע בעברית על אתיקה ובינה מלאכותית – כתבה ב Ynet