הטכנולוגיה בחינוך ד ר קובי גל אוניברסיטת בן גוריון בנגב

Transcription

1 בינה מלאכותית ומהפיכת הטכנולוגיה בחינוך ד ר קובי גל אוניברסיטת בן גוריון בנגב

2 מעבדות -אתמול ד"ר קובי גל

3 מעבדות -היום ד"ר קובי גל

4 למידה בקבוצות -אתמול ד"ר קובי גל

5 למידה בקבוצות -היום ד"ר קובי גל

6 הזדמנות עושר של מידע יכולת ניתוח ד"ר קובי גל

7 עושר של מידע יכולת ניתוח הזדמנות ד"ר קובי גל

8 בינה מלאכותית תביא למהפיכה בחינוך זירה של התנסות הבנה של דרך הפתרון משוב אינטילגנטי למורים ד"ר קובי גל

9 בינה מלאכותית תביא למהפיכה בחינוך זירה של התנסות הבנה של דרך הפתרון משוב אינטילגנטי למורים ד"ר קובי גל

10 בינה מלאכותית תביא למהפיכה בחינוך זירה של התנסות הבנה של דרך הפתרון משוב אינטילגנטי למורים ד"ר קובי גל

11 Education is a $4T Market E-learning is a $50B Market In Europe alone: $7B EdTech Innovation is at all time high The Market ד"ר קובי גל

12 Education is a $4T Market E-learning is a $50B Market In Europe alone: $7B The Market EdTech Innovation is on all time high Social Learning EdTech innovation is booming! ד"ר קובי גל

13 Education is a $4T Market E-learning is a $50B Market In Europe alone: $7B The Market EdTech Innovation is on all time high Social Learning EdTech innovation is booming! EdTech startups are bought like never before XPRIZE ד"ר קובי גל

14 סביבות חקר זורקים שתי קוביות 1000 פעם יותר --האם הסכום 11 יצא פעמים מן הסכום?12 ד"ר קובי גל

15 ד"ר קובי גל יצירה של קוביה

16 ד"ר קובי גל יצירה של קוביה

17 ד"ר קובי גל יצירה של שתי קוביות

18 ד"ר קובי גל מחולל מידע

19 חלוקה לקבוצות ד"ר קובי גל

20 זיהוי תהליכים בתכנה ד"ר קובי גל סווג לקבוצות יצירת תצפיות שתי קוביות מאפינים קוביה אחת

21 זיהוי דרך הפתרון ניסיון שגוי ד"ר קובי גל "הרצה " מאפינים קוביה אחת

22 משוב למורים פתרון נכון ניסיון שגוי ד"ר קובי גל סיווג לקבוצות איסוף תצפיות יצירת 2 קוביות מאפינים יצירת קוביה

23 חלוקה לקבוצות ד"ר קובי גל

24 ד"ר קובי גל התאמה של שאלות

25 התאמה ואדאפטציה הדרכה מתוך הבנה העתיד ד"ר קובי גל

26 ד"ר קובי גל

27 Use Case Example 1. A geometry challenge presented by teacher in class 2. The challenge is loaded into VMT: an online math collaboration platform 3. Students are allocated to several groups 4. Each group logs into a different VMT room 5. Groups discuss and solve the challenge while performing building operations 6. Teacher watches the SAGLET control GUI and may visit rooms randomly 7. SAGLET identifies critical moments such as: idleness, off topic, on-topic 8. SAGLET informs teacher through the control GUI 9. Teacher decides where to focus attention and if/how to intervene 10.Groups discussions continue with focused teacher assistance

28 SAGLET Architecture Students VMT System / Other Trainer: Pedagogical Training and Tagging Content Expert Teacher Submissions Chat & Actions Answers Recognizer Critical Points Recognizer Dashboard, Teacher Support and Administration Teacher Alerting and Intervention Logic

29 A VMT Room

30 SAGLET s Command Center

31 The Teacher Zoomes In

32

33 Movie

34 Research Based Psychological Potentiality of small group discussions for conceptual change, and reasoning skills Elaboration of design principles for capitalizing this potentiality Pedagogical Critical Moments Interventions Algorithmic Machine Learning NLP Ensemble Approaches

35 Teacher s testimony האפשרות להגיב באופן אינטראקטיבי לנעשה בחדרים זו חוויה לימודית והוראתית מיוחדת במינה המזמנת התייחסות אישית לנעשה בכל קבוצת למידה -תגובה המתאימה בדיוק לנעשה בחדרים ולא תגובה כללית כמקובל בהוראה בכיתה רגילה.

36 Differentiation Researchers expertise Pedagogical and AI expertise combined Working state of the art algorithms Field Tested, High Enthusiasm

37 המיגבלות של התכנות מוכוונות ציון מגבילות את מרחב הפעולה מעמיסות על המורה

38 דרגת קושי אחוז הצלחה

39 Students info Questions info Grades Retries Solution duration Hints usage etc. Include Lots of Data Dr. Kobi Gal

40 What is done with all this data? Usually nothing or Predict John s grade on a new question ==> Unsuccessful and focuses on grade only Dr. Kobi Gal

41 There are other important questions E.g: Given existing data: - Assist teacher to adapt worksheet to student - Assist student to identify his weak areas and receive worksheets for these areas == > Personalization Dr. Kobi Gal

42 Dr. Kobi Gal Problem Formulation

43 Dr. Kobi Gal Pseudo Code

44 האלגוריתם על -הסקה סדר שאלות פתורות לתלמיד סדר עבור משה? Dr. Kobi Gal

45 Dr. Kobi Gal Results - AP

46 Dr. Kobi Gal Results - NDPM

47 Dr. Kobi Gal Results - Case Study

48 Next Field Experiments Other Social Choice Alg. BKT and IRT comparison MOOCS Real time recommendations Incentives Dr. Kobi Gal

49 Dr. Kobi Gal Thank You

50 עושר של מידע מגבלות כ א,זמן, ותקציב האתגר ד"ר קובי גל

51 משחקים חינוכיים -אתמול ד"ר קובי גל

52 משחקים חינוכיים -היום ד"ר קובי גל

53 ד"ר קובי גל אחזור מידע

54 ד"ר קובי גל אחזור מידע