כיצד לשנות את מבחני המתמטיקה בעידן הבינה המלאכותית?

לאחרונה, למומחים רבים היו דעות סותרות לגבי בחינת המתמטיקה וחלוקת הציונים. ד"ר דאנג קוואנג וין, חוקר בינה מלאכותית (AI) ומרצה בפקולטה למדעי המחשב וטכנולוגיה, אוניברסיטת וייטנאם הבריטית (BUV), שיתף גם הוא עם עיתון Thanh Nien הצעה מעניינת מנקודת מבט של בינה מלאכותית, בתקווה שמשרד החינוך וההכשרה ישנה את בחינת המתמטיקה בעתיד הקרוב.

Cần thay đổi đề thi toán thế nào trong thời kỳ bùng nổ AI? - Ảnh 1.

התפלגות ציוני המתמטיקה בשנת 2025 מתקרבת להתפלגות נורמלית

עם זאת, ד"ר וין גם נתן הערות חיוביות על התפלגות הציונים בבחינת המתמטיקה השנה. התפלגות הציונים בבחינת סיום התיכון במתמטיקה היא הקרובה ביותר להתפלגות הנורמלית, בהשוואה להתפלגות הציונים במתמטיקה בשנים האחרונות. ממצא זה מראה כי בבחינת המתמטיקה השנה יש רמת בידול גבוהה.

למרות שהתפלגות הציונים נראית נמוכה יותר מאשר בשנה שעברה, התפלגות הציונים השנה קרובה יותר למושג ההתפלגות הנורמלית בסטטיסטיקה. תיאורטית, זה מה שניתן לצפות ממבחן סטנדרטי, במיוחד כאשר הוא מיושם על מערך נתונים גדול כמו מספר המועמדים הניגשים לבחינת התיכון. במקרים כאלה, התפלגות הציונים האידיאלית צריכה להיות קרובה להתפלגות נורמלית. לכן, ניתן לשפוט שהתפלגות הציונים השנה סבירה.

התפלגות הציונים הנמוכה יותר היא למעשה איתות חיובי לחינוך . אם המבחן קל מדי ומועמדים רבים מקבלים ציונים מלאים, המבחן יאבד את תפקידו בסיווג והערכת יכולות אמיתיות.

ד"ר וין אמר: "כולנו מבינים שציונים משקפים רק יכולת יחסית, אבל הבדל ברור, כמו בין 8 ל-3, עדיין משקף הבדל בהכנה ובגישה של למידה. בנוסף, אם יותר מדי תלמידים מקבלים ציונים מושלמים, זה גם מראה שהמבחן אינו קשה מספיק כדי לנצל את מלוא יכולתם, זה מראה שיש תלמידים שיכולים להגיע לרמה גבוהה יותר, 11 - 12 או 15 נקודות, אם הסולם מאפשר זאת."

לכן, ספקטרום ציונים המפוזר באופן שווה, שאינו מרוכז בציונים גבוהים, עוזר לנו לסווג את המועמדים בצורה טובה יותר וליצור תנאים עבורם להפגין את יכולתם המרבית. זוהי הנקודה החיובית של בחינת המתמטיקה וספקטרום הציונים של השנה."

אל תשאלו כך שהמועמדים יצטרכו רק לבחור תשובה.

עם זאת, לדברי ד"ר וין, מנקודת מבט של בינה מלאכותית, שאלות מתמטיקה רב-ברירה לחלוטין, כמו בחינת סיום התיכון הנוכחית, אינן מתאימות למטרת חינוך מתמטי.

בשנים האחרונות, אנשים רבים מודאגים מכך שבינה מלאכותית יכולה להגיע לתשובות במהירות רבה אך אינה יכולה להסביר מדוע היא חושבת כך. עובדה זו הופכת את הבינה המלאכותית ללא אמינה בתחומים הדורשים חשיבה קפדנית. לכן, כיוון הפיתוח הנוכחי הוא לשלב את יכולת ההיגיון בבינה מלאכותית, כך שתוכל לא רק לתת תוצאות נכונות, אלא גם להסביר את תהליך ההגעה למסקנות.

וזה מה שהופך את ההיגיון לכל כך ייחודי לאנושי, עד כדי כך שבינה מלאכותית פועלת להשיג זאת.

"לכן, אין סיבה שנוותר על היתרון הזה. להיפך, החינוך צריך לעודד ולקדם יכולת חשיבה, במיוחד באמצעות מבחני חיבור", אמר ד"ר וין.

לדברי ד"ר וין, בהיסטוריה של המתמטיקה ראינו שתהליך החשיבה מביא לעתים קרובות ערך רב יותר מהתוצאה הסופית. רק דאגה לתשובה והתעלמות מאופן החשיבה סותרת את רוח החשיבה המתמטית.

בקצב הפיתוח הנוכחי, בינה מלאכותית בוודאי תעלה על בני אדם ביכולת לייצר תוצאות, במיוחד בבעיות חישוביות גרידא או אחזור נתונים היסטוריים. אבל בינה מלאכותית אינה יכולה להחליף בני אדם בפירוש והצגה של תהליכי חשיבה לוגית, לפחות לא נכון לעכשיו.

ד"ר וין שיתף: "אני תומך לחלוטין בבניית מבחנים מבוססי חיבור כדי להעריך את יכולתם של התלמידים לחשוב בצורה ברורה ונכונה. זוהי גם הגישה שאנו מיישמים ב-BUV.

בבחינות רבות בבתי הספר, אפילו בפקולטה למדעי המחשב וטכנולוגיה, תחום שנראה כי מתמקד רק בחישובים יבשים, נדרשים הסטודנטים לא רק לתת תשובה, אלא גם להסביר אותה, בין אם בכתב ובין אם במצגות בכיתה. אף אחד לא נשאל מה זה 1 + 1 ואז פשוט כותבים 2 וזהו.

מקור: https://thanhnien.vn/thay-doi-de-thi-toan-the-nao-trong-thoi-dai-ai-185250719210628563.htm