קטגוריה: למידה

חיפוש מידע ב-WWW היום שונה באופן מהותי מבימים שבם קיבלנו את אותם "עשרה קישורים כחולים" האייקוניים שהכרנו בדף הראשון של תוצאות החיפוש בגוגל. קשה לזכור, ואני מניח שהיום יש רבים שמעולם לא הכירו, את דף התוצאות הזה מלפני דור או שניים – דף שהיווה אשנב למידע שביקשנו לאתר. נדמה שאותו page rank של גוגל באמת היטיב עם הצרכים המיידעיים שלנו כפי שהבנו אותם אז. לא סתם קיבלנו תוצאות שהזכירו את המילה שהקלדנו לתוך תיבת החיפוש (נוסח AltaVista). מפני שהתוצאות דורגו לפי כמות הדפים שקישרו לדף שהוצג, וגם לפי חשיבות ומהימנות אותם דפים, היתה לנו סיבה טובה לסמוך על התוצאות האלו. אפשר, ואולי צריך, לטעון שבאמצעות ה-page rank גוגל צמצמה את אפשרויות החיפוש וביקשה לכוון אותנו ל-"תשובה" ברורה, אבל במידה רבה היתה זאת סיוע של ממש. התוצאות הראשונות שעלו באמת היו מקורות איכותיים כך שמתוך ים המידע האין-סופי של הרשת המתפשטת היה סיכוי טוב שהגענו לתוצאות שאכן ענו על החיפוש שלנו.

מערך החיפוש של גוגל עבר שינויים רבים מאז 1998, ואותם "עשרה קישורים כחולים" כבר שייכים להיסטוריה. אבל חשוב לבחון האם השינויים בחיפוש שגוגל מקדמת היום באמת משפרים את היכולת שלנו להגיע למידע. על אף העובדה שהחיפוש דרך האינטרנט איננו קשור ישירות לחינוך, חשוב להבין שלשינויים האלה השפעה משמעותית על החינוך, או ליתר דיוק, על הלמידה.

סיבה ואידיהנת'אן (Siva Vaidhyanathan), במאמר חדש ב-Boston Review, איננו מתייחס ישירות לקשר, או להעדר הקשר, של השינויים בחיפוש בגוגל ללמידה. הוא בוחן היבטים אחרים של החיפוש של היום. אבל לטעמי הסוגיות שהוא מעלה בהחלט תקפות לשאלות הנוגעות למקום של חיפוש ואיתור מידע בתהליך הלמידה. ואידיהנת'אן מוכר במיוחד בזכות ספרו משנת 2011 The Googlization of Everything and Why We Should Worry. אכן, לפני 15 שנה הוא היה מודאג, והיום הוא מודאג עוד יותר. במאמר החדש הוא מסביר שעם כל הבעייתיות שהוא זיהה בגוגל ה-"ישנה", החיפוש של אז מילא תפקיד חשוב. הוא כותב שגוגל אמנם לכאורה הגבילה אותנו בכך שהיא קבעה עבורנו רשימה של דפים שלדעתה היו המתאימים ביותר לשאלתא שהקלדנו, אבל בכל זאת זכינו ב:

a list of doors onto the wider web. You clicked, and you left Google’s house to visit someone else’s. That mere act of departure, unglamorous as it sounds, was the thread connecting search to the older ideal of the public sphere.

אבל בשם הקידמה גוגל זנחה את החיפוש הישן, והיום אנחנו זוכים ל-AI Overview שמתיימר לאגד מקורות רבים ולהגיש לנו "תשובה" למה שאנחנו מבקשים לדעת. על השינוי הזה ואידיהנת'אן כותב:

The shift from ranking to rendering is not a matter of degree; it’s a matter of kind.

הוא מדגיש שבעבר קיבלנו מגוון אפשרויות, דעות, ופרספקטיבות שונות. הוא קובל על כך שהסינתזה שמוגשת לנו היום פוגעת באותם האתרים שמהם ה-"תשובה" שמוגשת לנו נבנית. הוא מציין שאם איננו מבקרים באותם אתרים שמהם מורכבת ה-"תשובה" אלה לא יוכלו לקיים את עצמם. בדרך הזאת גוגל מחסלת את הווב כפי שהכרנו אותו. אבל הפגיעה איננה רק במקורות, אלא בדרך שבה אנחנו מבינים את העולם. ואידיהנת'אן ממשיך ומסביר שאותו AI Overview מציע לנו הבטחה מפתה:

that the messy, effortful, contestable business of finding things out—comparing sources, noticing bias, tolerating ambiguity, occasionally being wrong and having to revise your view—can be replaced by a single, confident, algorithmically fluent paragraph.

ואכן, ואידיהנת'אן מביא נתונים שמראים שבעידן ה-AI Overview אחוז גדול של ה-"חיפושים" שנערכים דרך גוגל מסתיימים בסקירה הכללית של גוגל בראש התוצאות ואינם ממשיכים הלאה לבדוק את המקורות עצמם.

ואידיהנת'אן איננו חש נוסטלגיה כלפי החיפוש הישן. כזכור, בעיניו גם הוא היה בעייתי. אבל יש בכל זאת הבדל. הוא כותב:

Back then the worry was that Google decided what links you would see; today the worry is that Google decides what you read, in a Google-generated paragraph with no visible author and no stable citation trail—and does so at a scale, and with a fluency, that makes the underlying labor of the open web nearly invisible, even as that labor is being consumed to produce the answer.

חשוב להבין שבמתכוון או שלא במתכוון, עצם הפיכת ה-AI Overview לתוצאה הראשית של פנייה לגוגל מהווה אמירה חינוכית חשובה … ומוטעית: התשובה, ולא השאלה, הוא העיקר; התהליך משנית להגעה לייעד. זאת ועוד: עצם גיבוש אוסף התייחסויות לתוך "תשובה" לכאורה ברורה מהווה גם מסר ללומדים – שהידע קיים במנות ברורות ומגובשות. נדמה לי שסטודנט שמתרגל לקבל מידע ארוז בצורה הזאת גם "מבין" שהעבודות שהוא "כותב" באמצעות LLM נבנות באמצעות אותה התפיסה המיידעי שהוא פוגש כאשר הוא עורך חיפוש. ובמידה לא קטנה זאת תהיה "הבנה" מוצדקת.

במילים אחרות, הפנייה לכלי LLM על מנת להכין עבודה איננה רק בעיה חינוכית, אלא היבט אחד של בעיה כלל תרבותית. אנחנו יודעים שסטודנטים רבים מאד שמחים לקצר תהליכים ולאפשר לכלים האלה להכין עבודות עבורם, וזה על אף העובדה שלא מעט מורים ומרצים מנסים להקנות שימוש מושכל בכלים האלה. ואם סטודנטים בכל זאת בוחרים לפנות ישירות לכלי LLM? נדמה לי שלא יהיה זה נכון לראות בזה רק עצלנות, או סתם רצון להקדיש כמה שפחות מאמץ להכנת העבודות שהם מגישים. חשוב לנו גם להכיר בכך שהעבודות האלו משקפות את המציאות המיידעי הרווחת סביבנו. כאשר המידע שסטודנט צורך הוא מידע שעוּבד (ואפילו לעוס) באמצעות LLM, הוא לומד שאותה הגשה של מידע באופן גנרי שהוא מחולל באמצעות הקלקה על כפתור היא דרך לגיטימית, ואפילו נכונה, להתייחס למידע. אין פלא שכך הוא יעשה כאשר הוא נדרש להגיש משהו.

בתחילת חודש ספטמבר תומס דייוויד מור (Thomas David Moore), מורה בתיכון, פרסם כתבה ב-EdSurge שבה הוא השתמש במטפורה נחמדה בנוגע לכתיבה באמצעות כלי AI. מור כתב:

Reading an AI-generated text is like eating a jelly bean when you’ve been told to expect a grape. Not bad, but not… real.

המטפורה נחמדה מאד, והיא קולעת לאי-הנוחות שרבים חשים כלפי הטקסטים שכלי LLM מחוללים. אישית, אם הייתי בוחר במטפורה הקשורה לעולם האוכל, הייתי בוחר תיאור של סלט ללא רוטב – מצב שבו המרכיבים ההכרחיים אמנם נמצאים, אבל אין בו המשהו הנוסף שמחבר בין המרכיבים האלה כך שהתוצאה נשארת תפלה וחסרת אופי. (כצמחוני, מטפורות האוכל שלי יחסית מוגבלות.) המטפורה של מור דומה מאד לביקורות הרבות כלפי טקסטים שנוצרו באמצעות ה-AI שהופיעו לאחרונה, פרי עטם של מורים ומרצים רבים שחוששים שההשתלטות של כלי LLM על הכתיבה של סטודנטים פוגעת באיכות העבודות המוגשים להם. הביקורת הזאת מצטרפת לטענה נפוצה נוספת – שההסתמכות על כלי AI פוגעת ביכולות הכתיבה והחשיבה (וגם הלמידה) של אלה שמשתמשים בהם.

מור כותב שה-AI מהווה "איום קיומי" כלפי החינוך, ושהאיום הזה מחייב התייחסות רצינית. הוא מזכיר את המחקר של נטליה קוסמינה (Natalia Kosmyna) שאליו התייחסתי כאן לפני מספר חודשים, ואולי באופן די צפוי, ההתייחסות שלו שטחית למדי. הוא מציין, למשל, שהמחקר ההוא:

found that the use of AI tools diminishes the kind of neural connectivity associated with learning

חשוב להדגיש שהקביעה הפסקנית הזאת איננה מסקנה של המחקר המדובר, גם אם רבים היו מעדיפים מסקנה פשוטה וברורה כזאת.

לא חסרות כתבות מהסוג של מור. נדמה שמידי חודש עוד כמה מתפרסמות, כך שכבר קשה לעקוב אחרי כולן. כפי שציינתי, על פי רוב הביקורת מתחלקת לשני סוגים ראשיים – הסתמיות של התוצרים, או הפגיעה ביכולת החשיבה. התרגלנו עד כדי כך לביקורות האלו שהנטייה הטבעית היא פשוט לרפרף בטקסט לפני שמתייקים את הכתבות ה-"חדשות" תחת כותרת דוגמת "מתי כבר נגיד משהו חדש?". ואני מודה שגם רוב מה שפרסמתי כאן לאחרונה יכול בקלות להיכלל בקטגוריה הזאת. במילים אחרות, גם אם הביקורת במידה רבה מוצדקת, כבר שמענו, והשמענו, אותה מספיק.

לפעמים מופיעות ביקורות מעניינות יותר, כמו המאמר מפברואר השנה של שני מרצים אוסטרלים, רוברט ספארו (Robert Sparrow) וג'ין פלנדי (Gene Flenady):

Bullshit universities: the future of automated education

על אף השם שלכאורה רומז על ביקורת משולחת רסן, מדובר במאמר מעמיק שבוחן את ה-AI ממבט פילוסופי. בהסתמך על ההגדרה של הארי פרנקפורט (Harry Frankfurt), ספארו ופלנדי מתארים את הכתיבה באמצעות כלי LLM כ-bullshit. לפי פרנקפורט יש הבדל בין שקרים או הגזמות שגם אם הם אינם נכונים בכל זאת מעידים על כוונה לשכנע, לבין bullshit – אמירות שלחלוטין תלושות מהתייחסות לאמת (גם אם במקרה הן קולעות לאמת). הם מסבירים שטקסטים המחוללים על ידי כלי LLM נוצרים בלי קשר כלשהו לנסיון לשכנע, אלא שמדובר פשוט ברצף "הגיוני" של מילים, לפחות מבחינה תחבירית.

עוד בחודש אפריל השנה קרלו איאקונו כתב על המאמר של ספארו ופלנדי, והיטיב לתאר את ההבחנה שפרנקפורט מתאר בין השקרן לבין המבלשט:

Frankfurt, in his seminal essay "On Bullshit," drew a crucial distinction. A liar, he argued, knows the truth but intentionally misrepresents it. Lying, paradoxically, requires a certain respect for the truth – you need to know it to subvert it. The bullshitter, however, operates differently. Their defining characteristic is indifference to whether their statements are true or false. Their goal isn't accuracy but effect: to persuade, impress, fill space, or fit in. The output is "phony," whether or not it happens to align with reality is incidental.

לפי התיאור הזה ברור שהתוצרים של כלי LLM מתאימים להגדרה של פרנקפורט. הרי המטרה של הטקסט שה-LLM מחולל (אם בכלל אפשרי לקבוע שיש לו "מטרה") איננו לטעון טענה, או להציג אמת כלשהי, אלא פשוט לשכנע שהוא נראה אמיתי.

מול זה ספארו ופלנדי מעמידים את הכתיבה האנושית. הם טוענים שאם, בשעת הכתיבה, המחשבה שאנחנו מבקשים להביע באמת ברורה לנו, אנחנו יכולים לבדוק את מה שכתבנו ולוודא אם אכן הצלחנו לבטא את אותה המחשבה באופן ברור. הם אינם שוללים את האפשרות שטקסט שכלי LLM מחולל יכול, כמו הטקסט האנושי, להצליח לבטא את המחשבה שלנו. אבל יש הבדל משמעותי, הבדל ששייך לא לתוצאה, אלא לתהליך: הם מדגישים שעל פי רוב תהליך הכתיבה איננו פעולה מכנית שבה אנחנו מעבירים לנייר את המחשבה שגיבשנו לעצמנו, מחשבה שהיא מלכתחילה ברורה לנו, אלא:

writing is often itself the means by which we discover what we think…. Only by choosing the right words, and constructing the right sentence, can we work out what we mean to say—and thus what we think.

לאור זה, הם טוענים שסטודנטים שאינם מתמודדים עם כתיבה של עצמם אלא מאפשרים ל-AI לכתוב בשבילם יתקשו ללמוד לחשוב.

יש הרבה שדי משכנע במאמר של ספארו ופלנדי, אבל באופן אולי קצת פרדוקסלי, עבורי החלק המעניין והחשוב בו איננו הביקורת שלהם כלפי ה-"כתיבה" באמצעות כלי AI, אלא החלק שבו הם מתארים מספר התנגדויות אפשריות לביקורת שלהם. מול ההתנגדות הנוכחית לשימוש בכלי AI בחינוך הם מזכירים לנו שגם הספרים הם טכנולוגיה חינוכית, ושפעם היתה התנגדות גם ללמידה באמצעות ספרים. עבור ספארו ופלנדי הלמידה היא מעשה חברתי, ולאור זה הם שותפים לביקורת שהספר הוא טכנולוגיה אישית, וההסתמכות עליו יכולה לפגוע בפן החברתי של הלמידה. הם גם מודעים לכך שיש כלי AI שיכולים לאפשר "מורים פרטיים" שאולי אינם באיכות של מורה פרטי אנושי, אבל בכל זאת מאפשרים גישה לעולם הידע שעד לא מזמן היה בהישג ידם של מעטים בלבד. לאור זה ההתנגדות לשימוש ב-AI ממשיכה למנוע את הדמוקרטיזציה של הלמידה.

אולי נקודת הביקורת הקולעת ביותר של ספארו ופלנדי היא הטענה כלפי האקדמיה בצורתה הנוכחית – שהיא רחוקה מלהיות מוצלחת. הם מודים ש:

there is truth in the charge that we want to hold AI to a standard that much contemporary education often fails to meet

יש כאן ביקורת חשובה ואף חריפה, וחשוב להבין שהיא איננה מכוונת כלפי ה-AI. ללא ספק ספארו ופלנדי ביקורתיים מאד כלפי הכתיבה באמצעות כלי LLM והקשר, או העדר הקשר, של הכתיבה הזאת למשהו יעיל ושימושי מבחינה לימודית. אבל גם אם מדובר בביקורת נוקבת, הם רחוקים מלהיות הראשונים לכתוב דברים כאלה. לאור זה, בעיני מה שהם כותבים בנוגע למערכות החינוכיות הנוכחיות משמעותי יותר. הרי אם מערכת ההשכלה הגבוהה (וגם המערכת של K12) איננה יכולה לעורר את הסקרנות, את התשוקה לדעת, ואיננה יכולה לפתח את יכולת החשיבה, מה הפלא שסטודנטים מעדיפים לקצר תהליכים באמצעות ה-AI במקום לחשוב בעצמם. במציאות כזאת אולי מגיע לה שהיא תוחלף על ידי ה-AI.

אני כמובן בעד דרבון החשיבה. בעיניי מדובר באתת המטרות המרכזיות של החינוך. ואם ה-AI מסוגלת לדרבן, מי אני שאתלונן. קרלו איוקונו (Carlo Iacono) חושב שה-AI אכן עושה זאת, ובאופן מוצלח. ב-Substack שלו מתחילת חודש יוני הוא מתאר את התחושה המטלטלת כאשר בעזרת הפנייה ל-AI אנחנו מגלים שמה שחשבנו לנכון מתגלה כמוטעה. איוקונו מתאר תחושה שבה דברים שרק לפני רגע היו לנו ברורים נעשים זרים לנו. הוא כותב שהוא נתקל במצבים כאלה כאשר הוא צופה באנשים שנעזרים בכלי AI, ובעיניו מה שהוא רואה סותר את הדעה הרווחת שהשימוש הזה מוביל לקיצורי דרך ולעצלנות:

When a user crafts what they believe is a perfectly reasonable prompt and receives an AI response that's technically correct but somehow fundamentally off, something remarkable happens. The tool's interpretation becomes a mirror, reflecting back not just what they asked, but the poverty of how they asked it.

הוא כותב שהשמעת המחאה כלפי ה-AI: "לא לזה התכוונתי" היא תחילתה של התבונה.

לפי איוקונו, העובדה שה-AI איננה "מבינה", ולכן גם איננה מבינה את כוונת הפונה, נמצאת בבסיס היתרון שיש ל-AI על המורה האנושי. לעומת המורה שבאופן אמפתי מבקש לגשר על הפערים בין שאלת הפונה לבין השאלה שהיתה ראויה יותר להישאל, ה-AI מציגה, ללא רחמים, את הבעייתיות של השאלה ההתחלתית, ובכך מכריחה את הפונה לשפר אותה. לפי איוקונו:

This is where the magic happens, though magic might be too gentle a word for what's essentially an intellectual demolition. The student, confronted with their own imprecision, must return to the drawing board.

יש משהו כובש בכתיבה של איוקונו. הוא מתאר את תהליך הלמידה כסידרה של הבהרות והזדככויות שדרכן הלומד מבהיר לעצמו את הנושא שהוא מבקש ללמוד. בתהליך הזה ה-AI פועלת כמראה שמשקפת את החשיבה של הפונה, כאשר אותה מראה מבליטה את הנחות היסוד המוטעות, את הטעויות שנמצאות בניסוחים הראשוניים, כך שבהמשך הפונה מגיע להבנה ברורה ועמוקה יותר. איוקונו מכנה את זה:

an "intellectual unravelling" – that sensation of watching your carefully constructed understanding come apart thread by thread, only to be rewoven into something stronger but fundamentally different.

התיאור הזה שונה כמעט בתכלית מהתיאורים המוכרים לנו של השטחיות ושל קיצורי הדרך בשימוש בכלי AI שאותם אנחנו מרבים לקרוא. זה איננו השימוש המזורז ב-AI כדי להפיק עבודה שאפשר להגיש למרצה במהירות ובמינימום מאמץ. התיאור של איוקונו מעורר תקווה, ונדמה לי שכל מי שקורא את התיאור המאוד יפה (והדי ארוך – הצגתי כאן רק חלק קטן) של איוקונו עשוי להגיד "כזה אני רוצה!". אבל על אף הקריאה המהנה, והרצון לראות בתיאור שלו תהליך נפוץ, מצאתי את עצמי שואל אם אולי רק יחידי סגולה יכולים להפיק את התועלת המרשימה הזאת. אויקונו הוא ספרן ותיק באוניברסיטה באוסטרליה שמשלב את ה-AI לתוך עבודתו וחייו. אני חושש שהדרך שבה הוא מתמודד עם ה-AI, משכנעת ככל שתהיה, שונה מאד מהדרך שבה סטודנטים, גם עם הם מקבלים עידוד והכוונה, ישתמשו בה. נדמה לי שחשוב גם להוסיף שעל אף העובדה שההתמודדות שאיוקונו מתאר חיובית ומרשימה, היא גם מזכירה את הפונים ל-ELIZA לפני כמעט 60 שנה, כאשר רבים מאלה ששוחחו איתה קיבלו ללא עוררין את ה-"תשובות" הסתמיות שלה כהזמנה להמשיך את ההתייעצות איתה. ורצוי לזכור שרבים מהאנשים האלה סיימו את השיחות איתה בתחושה שהיא עזרה להם להבהיר דברים לעצמם.

מאז שה-ChatGPT פרץ לתודעה שלנו זכינו לתיאורים רבים של כיצד סטודנטים משתמשים בכלי AI. הרוב המכריע של התיאורים האלה שונים מאד מהתיאור של איוקונו. לפני שבוע זכינו לעוד כתבה על הרגלי הכתיבה של סטודנטים בעידן ה-AI, הפעם של הואה הסו (Hua Hsu) ב-The New Yorker:

What Happens After A.I. Destroys College Writing?

כמעט אין דמיון בין עדויות הסטודנטים שהסו מביאה לבין התהליך שאיוקונו מתאר. בשיחות עם סטודנטים לתואר ראשון ב-New York University, סטודנט אחד סיפר שלא היה לו זמן או חשק לקרוא את המאמר שהמרצה ביקש לקרוא לקראת השיעור ולכן:

“But, obviously, I wasn’t tryin’ to read that.” He had prompted Claude for a summary, but it was too long for him to read in the ten minutes he had before class started. He told me, “I said, ‘Turn it into concise bullet points.’”

סטודנט אחר לכאורה השקיע יותר, לפחות בשלב של לקראת הפנייה ל-AI. הוא ביקר בתערוכת אמנות וצילם עבודות שהוא הגיש ל-Claude כדי לקבל מאמר שאפשר להגיש למרצה. ואז:

After skimming the essay, he felt that the A.I. hadn’t sufficiently addressed the professor’s questions, so he refined the prompt and told it to try again. In the end, Alex’s submission received the equivalent of an A-minus. He said that he had a basic grasp of the paper’s argument, but that if the professor had asked him for specifics he’d have been “so fucked.”

נדמה לי שמשני המקרים האלה ברור שמטרת הסטודנטים לא היתה להיעזר ב-AI כדי לחדד את ההבנה שלהם כלפי הנושאים שעליהם הם למדו, אלא פשוט לצאת ידי חובה בצורה אלגנטית, וכמובן גם כמה שיותר מהר ועם מינימום מאמץ.

הסו, אגב, מבינה את הסטודנטים. היא כותבת שה-AI דורשת מאיתנו לבחון מחדש את מטרת ההשכלה הגבוהה. הרי עד סיום 12 שנות לימוד אנחנו בבית הספר מפני שהמדינה מחייבת זאת ומה שאנחנו לומדים הוא בעיקר לפעול לפי הכללים. לעומת זאת, ההחלטה להמשיך להשכלה הגבוהה היא בחירה, והבחירה הזאת תמיד נעשית מתוך ההבנה שכדי לקבל תעודה עלינו למלא את הדרישות, גם כאשר אלה נראות לנו חסרות תכלית או מיותרות:

But even for the most mercenary of students, the pursuit of a grade or a diploma has come with an ancillary benefit. You’re being taught how to do something difficult, and maybe, along the way, you come to appreciate the process of learning. But the arrival of A.I. means that you can now bypass the process, and the difficulty, altogether.

היא מוסיפה שהסטודנטים של היום גדלים בתקופה שבה החברה מעריכה פעולות מהירות ולא את הדיון האיטי של החשיבה הביקורתית, ולכן הפנייה שלהם לקצר תהליכים בעזרת כלי ה-AI די מובנת.

תוך כדי הקריאה במאמרון של איוקונו הערתי לעצמי שהאינטראקציה בין הלומד לבין ה-AI שהוא מתאר דומה מאד לתהליך הלמידה שמוכר לנו ב-ZPD הוויגוצקיוני. הרי בתיאור של איוקונו ה-AI איננה מקפיצה את הפונה מעבר למה שבמצבו הנוכחי הוא מסוגל להבין. במקום זה, בכך שהיא משקפת את דברי הפונה היא מכוונת אותו באמצעות דחיפות קלות שבסופו של התהליך מובילות לשינוי משמעותי – ללמידה של ממש. מבלי להתכוון (ונדמה לי שעדיין ברור של-AI אין כוונות) היא ממלאת את התפקיד החשוב הזה.

ובכל זאת, האם אנחנו באמת זקוקים ל-AI בשביל זה? ד'ארסי נורמן (D'Arcy Norman), בבלוג שלו, מהרהר על השימוש שלו בכלי AI ועל התלות שהשימוש הזה יוצר אצלו. כמו איוקונו, הוא מוצא שהערך של הכלי נמצא בכך שהוא מחייב אותו להבהיר לעצמו מה הוא חושב ומה הוא עוד צריך ללמוד. אבל אם כך:

if the value is in the process of thinking out loud rather than in the outputs – how can we better foster this practice without coming to rely on generative AI chatbots? How do we create structures and spaces for articulation, reflection, and iterative thinking that don’t require feeding the machine?

דווקא כאשר נורמן בוחן את היחס האמביוולנטי שלו כלפי ה-AI מתברר לו עד כמה הוא מעריך את החשיבה בקול רם. אמנם ה-AI אכן מדרבנת את החשיבה הזאת, אבל התובנה הזאת:

has also reminded me how much I’d rather do that work with other people.

גם אם תהליך הבהרת החשיבה שאיוקונו מתאר באמת קוסם, לא יזיק אם נבדוק אם לא יעיל, וגם מהנה, יותר לעבור אותו בקול רם עם אנשים אחרים.

מארק פרנסקי (Marc Prensky) הוא אבי המונח Digital Natives – אותם ילידים דיגיטליים שבמשך שניים נאמר שעצם קיומם מחייב מערכת חינוכית שונה מאשר זאת שאנחנו מכירים היום (או אתמול). ב-2001, במאמר הראשון שבו הוא תבע את המונח הוא הכריז:

Today’s students are no longer the people our educational system was designed to teach.

פרנסקי המשיך להסביר שבזכות הזמינות של הכלים הדיגיטליים שעומדים לרשות הדור החדש:

It is now clear that as a result of this ubiquitous environment and the sheer volume of their interaction with it, today’s students think and process information fundamentally differently from their predecessors.

קשה לאמוד את הנזק שהמצאת ילידים דיגיטליים בעלי דרכי החשיבה הכל כך שונות מאלו של קודמיהם הסבה למערכות החינוכיות שניסו ליישר קו עם הטענה הזאת. אמנם מחקר אחרי מחקר הפריך אותה (ראו, למשל, מחקריו של מארק בולן [Mark Bullen]) אבל אחיזתה במסגרות חינוכית נשארה די איתנה. במשך השנים פרנסקי המשיך להלל כמעט כל טכנולוגיה חדשה, ולכן היה צפוי שהופעת ChatGPT תעורר אצלו התפעלות נוספת. ואכן, עם פתיחת השנה הזאת הוא כתב:

Prepare for many of your old ideas about learning to die.

אני חייב להודות שגם לנוכח ChatGPT אינני מבין למה "הרעיונות הישנים" שלי בנוגע ללמידה עומדים להיכחד. לא ברור למה הכלי הזה, קוסם ככל שיהיה, צריך לגרום לי להפסיק לחשוב שהלמידה מתבצעת תוך כדי התנסות ואינטראקציות – עם מידע, עם אנשים אחרים ועם עצמי. אבל פרנסקי חייב לראות דברים ממבט אפוקליפטי. הוא כנראה מתקשה לראות דקויות זעירות שאינן זוכות לכותרות בעיתון.

תפיסתו של פרנסקי בנוגע ללמידה נראית לי די מוזרה, ואני מתרשם שהוא מתבלבל בין ללמוד משהו לבין לדעת משהו. זאת כנראה הסיבה שבהמשך לאותה הכרזה הוא מרחיב:

Do you enjoy painting or drawing—no more need to spend time learning how—just speak what you imagine and want to see. Do you like producing photographs? No more need to ever pick up a device, just describe the photo you want. Do you like to write—fiction or non-fiction? No more need to ever write a first draft (or possibly even a second.)

לפי הדוגמאות שהוא מביא כאן אפשר להסיק שאין מה ללמוד, וגם אין צורך ללמוד. הרי פשוט מספיק לתת פקודה ומשרת ה-AI שלנו כבר יעשה את העבודה בשבילנו. (לפני כ-25 שנים זה היה הרעיון שעמד מאחורי מתן השם Ask Jeeves לאחד ממנועי החיפוש המוקדמים – כמו אצל האצולה הבריטית, לכל אחד מאיתנו יהיה משרת פרטי.) אבל מעבר לבעיה שהגישה הזאת של פרנסקי מבטל את ההנאה אשר בלגלות משהו, גם מבחינת השימוש ב-AI הוא לחלוטין חוטא מהאמת. ידידה אמנית מקדישה שעות רבות לעבודה עם Midjourney ועם Dall-E 2. אני צפיתי בערך ב-25 מה-"ציורים" שהיא חוללה באמצעות הכלים האלה. הציורים שהיא בחרה להראות לי היו בסך הכל קומץ קטן מתוך המאות שנוצרו תוך כדי שכלול ההנחיות שהיא מסרה לכלי. אני ראיתי רק את אלה שהתקרבו למה שהיא רצתה להשיג. מדובר בעבודה מאומצת מאד שמשלבת את למידת הכלי עם רקע עשיר באמנות. לא רק שפרנסקי איננו מבין שכדי להשיג תוצאות ראויות דרושה השקעה גדולה, הוא כנראה גם איננו מזהה את החדווה אשר בלמידה הזאת. את אלה הוא מבטל לטובת למידת אינסטנט.

גם בארץ יש לנו נביאים בנוגע ללמידה. בפוסט בפייסבוק בעקבות הופעת ChatGPT ד"ר אייל דורון פוסק:

בית-ספר סיים את תפקידו ההיסטורי.

מעניין שמיד אחרי המשפט הזה דורון מוסיף שכבר שנים הוא "מנסה להסביר את זה". התוספת הזאת כמובן מעלה שאלה מעניינת: אם כבר הרבה לפני הופעת ChatGPT כבר היה מצב שבו בית הספר סיים את תפקידו, למה בתי הספר המשיכו לחכות עד עכשיו כדי לסיים את תפקידם באופן סופי? במשך שנים רבות היו לא מעט טכנולוגיות דיגיטליות שתקעו מסמר אחרי מסמר בארון המתים של בית הספר, אבל משום מה הוא סירב להשאר בקבר. התשובה איננה מסובכת מדי, והיא איננה קשורה לכשלונות (או להצלחות) הטכנולוגיה. מתברר שלבית הספר מגוון תפקידים בחברה. הוא משתנה ומסתגל (לפעמים בהצלחה, ולפעמים לא כל כך) בהתאם לדרישות השונות והמשתנות של גורמים שונים אשר בחברה. הראייה הצרה של דורון גורמת לכך שהוא חושב שלבית הספר פונקציה אחת בלבד, והוא טוען שעבור אותה פונקציה בית הספר סיים את תפקידו. לזכותו של דורון ראוי לציין שהוא פוסק שבית הספר צריך להתמקד ביצירתיות מפני שה-AI יעשה את כל יתר הדברים טוב יותר. אבל בסך הכל יש כאן פוסט גנרי שמתאים לכל טכנולוגיה חדשה, ומתקבל הרושם שדורון פרסם אותו בעיקר מפני שמתוך כל הרעש סביב ChatGPT היה לו חשוב להזכיר לנו שגם הוא כאן.

אין חדש בהצהרות פסקניות על הלמידה ועל בית הספר כמו אלה של פרנסקי ושל דורון. הרעיון די נפוץ בתרבות המערבית. הגיגיו של פרנסקי על כך שאין צורך להקדיש זמן כדי ללמוד משהו מסוים מזכירים, למשל, כיצד ניאו, ב-The Matrix, "למד" תוך ישיבה בכיסא והכריז: I know Kung Fu!.

ידיעת אינסטנט כנראה אוגפת את השלבים המעצבנים של בדיקה, שקילה, טעייה, ופעולות נוספות שהן, כך נדמה, המרכיבים בסיסיים (והמאד מהנים) של הלמידה. והשאיפה לידיעת אינסטנט איננה נחלתו של סרט בדיוני כמו The Matrix בלבד. בהרצאת TED משנת 2014 ניקולס נגרופונטה (Nicholas Negroponte) חזה עתיד די דומה לזה של ניאו:

“My prediction is that we are going to ingest information—we’re going to swallow a pill and know English and swallow a pill and know Shakespeare,” he says. “It will go through the bloodstream and it will know when it’s in the brain and, in the right places, it deposits the information.”

בזמנה התחזית הזאת של נגרופונטה זכתה לכותרות. אני אישית ציטטתי אותה שלוש פעמים – בבלוג הזה ב-2016, ושוב ב-2018, ופעם נוספת ב-2016 במסגרת אינטרנטית אחרת. אבל ספק אם מעבר להתייחסויות הביקורתיות האלו יש מי שזוכר אותה. היו לנגרופונטה לא מעט נבואות שהתממשו, אך גלולת הלמידה, לפחות נכון לעכשיו, איננה נראית באופק. לעומת אותה גלולה, ChatGPT הוא, כנראה, פריצת הדרך שהחוזים ייחלו לה. הסכר נפרץ. אפשר שוב להוציא את הנבואות הגרנדיוזיות מהנפטלין ולספר שוב על כך שהרעיונות הישנים שלנו על הלמידה עומדים להכחד. אבל הבעיה איננה שיש רעיונות ישנים. הבעיה היא שיש כנראה אי-הבנה לגבי מה זאת בכלל למידה.

שוב תקופה ארוכה של שקט בבלוג הזה, ואני חייב להודות שהופתעתי לגלות שזמן כל כך ממושך עבר ללא מאמרון חדש. דווקא במשך התקופה הזאת סימנתי לעצמי מספר לא קטן של נושאים שנראו לי מתאימים, ואפילו חשובים, להתייחסות כאן, אבל היה קל (וכנראה קל מדי) לעסוק בעניינים אחרים. כבר מספר פעמים בעבר הרהרתי אם יש עדיין משהו שבאמת מעניין בתחום התקשוב החינוכי שמצדיק את המשך ההתייחסות כאן, ולכן אולי מתאים שאכתוב עכשיו על שני פרסומים שגם הם עסקו בדעיכה של התחום.

לפני כמעט שבועיים אודרי ווטרס (Audrey Watters) הכריזה שהיא מפסיקה לפרסם בבלוג שלה שעוסק בחינוך – Hack Education. לווטרס מספר סיבות אישיות שמשפיעות על ההחלטה הזאת, אבל יש גם סיבה הקשורה ישירות לחינוך. במאמרון בבלוג האישי שלה היא מסבירה שהיא הגיעה למסקנה שיסודות התחום פשוט רקובים:

Some folks will say yes, the technology is bad — if we just had better technology then everything'd be okay. Others will say that it's our educational practices that suck — if we just had better pedagogies, then everything technological would fall into place. Both camps still insist that the future is "digital," and as such, are trapped in a story that will never get them to "better" because the foundations will always be rotten.

המשפטים האלה מסבירים את ההחלטה שהיא פרסמה ב-Hack Education תחת הכותרת The End, ובו, כפי שהכותרת רומזת, היא מודיעה שהיא מפסיקה לכתוב על התקשוב החינוכי. היא כותבת שההחלטה הזאת התקבלה בעקבות המכירה של המחשבון הגרפי המצוין – Desmos – לחברה פרטית:

Now that the company has been acquired, I don't have an answer when someone asks me that "gotcha" question (האם יש משהו בתקשוב החינוכי שמוצא חן בעיניה) . You got me: "Nope. There's not a goddamn thing." And that certainly means it's time for me to step away from ed-tech for good.

אפשר להבין את מורת רוחה של ווטרס. הרי מספר רב מדי של פעמים גם אני קבלתי על כך שהיום איכותו של כלי טכנולוגי חינוכי אינה נמדדת לפי ערכו הלימודי אלא לפי סכום הכסף שהוא מצליח לגייס. אבל בכל זאת נדמה לי שמהמכירה של כלי נחמד ועד לביטול הגורף של כל תחום התקשוב החינוכי המרחק די רב. (אגב, אני חייב להודות שלא ברור לי למה ההתעקשות על כך ש-"העתיד הוא 'דיגיטלי'" גורמת לכך שאלה שטוענים זאת "לכודים" בסיפור שמונע שיפור, אבל זה נושא למאמרון אחר.)

עבור קוראי הבלוג של ווטרס הכתובת היתה על הקיר זה זמן רב. מזה שנים רבות ווטרס, כמו רבים אחרים מאיתנו, ביקורתית מאד כלפי התקשוב החינוכי. אבל היא בכל זאת ראתה נקודות אור. במאמרון מלפני תשע שנים שהיא פרסמה בעקבות פגישה עם סימור פפרט היא הצביעה על כיוון חיובי:

Read Mindstorms. No, really. I insist. Step away from ed-tech until you've done so. Read Mindstorms, then come back and let's talk.

(ווטרס, אגב, איננה טוענת לראשוניות על ההכרזה הזאת. את זאת היא מייחסת לברט ויקטור (Bret Victor) בכתבה שלו משנת 2012, Learnable Programming.)

אבל לפני כשנה, שכאשר הספר שלה – Teaching Machines – יצא לאור, היה ברור שהיחס של ווטרס כלפי פפרט השתנה וההתלהבות כלפיו דעכה. (עדיין לא קיימתי את הבטחתי, לפחות לעצמי, להעלות כאן ביקורת על הספר של ווטרס. גיליתי שאני כנראה אחד מהמעטים, לפחות בקהילת התקשוב החינוכי, שלא התלהב מהספר, ונראה לי חשוב להסביר למה.) בספר היא מכלילה את פפרט, ואת התפיסה הקונסטרוקטיביסטית בכללותה, עם תפיסות מכניסטיות אחרות שהיא שוללת (עמ' 260):

But how the LOGO turtle expressed its “thinking” was arguably as much a behavioral act as it was a reflection of any sort of cognitive progress. And if this is the type [of] thinking — “computational thinking” — that children are supposed to see as a model for their own, then it appears that epistemology is recast. It’s not simply that the educational system is a machine in this technocratic vision; the mind is one too.

נוצר מצב שבו ווטרס מורידה את המסך על כל התקשוב החינוכי. אין לה אף מילה חיובית להגיד על התחום, ואם כך, הגיוני להפסיק להיות המוכיחה בשער. במקום זה עדיף פשוט לסיים את הכתיבה על התחום.

על אף העובדה שהוא איננו מזכיר את ווטרס, ולא מתייחס לאף מקרה ספציפי, נדמה לי שצמד המאמרונים של ג'ים גרום (Jim Groom) שהתפרסמו יום ויומיים אחרי הודעת הפרישה של ווטרס, נכתבו בתגובה לדבריה. גרום כותב שקשה לראות אנשים טובים, אנשים בעלי חזון, עוזבים את התחום – אם על ידי burn-out ואם על ידי sell-out. אבל הוא טוען שהתקשוב החינוכי עוד חי ובועט:

I think about all the amazing people I have worked with in this field and I can honestly say that edtech’s not dead yet.

גרום מודע לכך שהדגש על רווחים שולט היום בתחום, וזה איננו לרוחו. במאמרון השני הוא כותב:

More recently when folks talk about edtech it’s often associated with venture capital buy-outs, start-ups, and the broader LMS market.

אבל להבדיל מווטרס שרואה רק את המרדף אחר הכסף אצל יזמים שבשום בפנים ואופן אינם מקדמים את הלמידה, גרום רואה גם קהילה של אנשי חינוך שמנסים לעשות משהו חינוכי של ממש:

Folks who continue to [do] good work, edtechs that I deeply respect who reside far from the maddening crowd of the financials of firms that have little to no interest in the transformative power of augmenting teaching and learning—despite the claims they make.

ואכן, יש קהילה כזאת. למרבה הצער היא די ממוגרת, השפעתה על החינוך נעשית מזערית, והיא איננה זוכה לפרסום כמו ההשקעות הענקיות בהמצאות חדשות שטוענות, למשל, שהן מתחברות למוח של התלמיד כדי להבטיח שהוא קולט את החומר הנלמד. הראוותני תופס את הכותרות, גם אם ספק אם יש בו ערך חינוכי של ממש. מערכות החינוך נמשכות אל אלה ואילו הפעילות הצנועה והיום-יומית של אנשי חינוך שמבקשים לגייס את הדיגיטליות כדי לקדם את הלמידה כמעט איננה נראית.

אבל הבעיה המרכזית אצל ווטרס איננה שהיא נכנעת ליזמים וסוגרת את בסטה. דווקא את זה אני יכול להבין. השחיקה היא פחות או יותר בלתי-נמנעת. בעיני הבעיה היא שווטרס איננה מוכנה ליישר קו עם העובדה שמערכות חינוכיות, בהגדרתן, משרתות את הערכים ואת הציפיות של החברה שבתוכה הן פועלות. אני מאד מכבד את אי-הנכונות הזאת, אבל אני גם מבין שזאת עמדה משתקת. גרום, כמו ווטרס, מבקר בחריפות את מערכות החינוך הקיימות. אבל הוא בכל זאת מסמן לעצמו מרחב שבתוכו אפשר לפעול לשינוי. ווטרס היא ללא ספק צודקת שזאת איננה שעתו היפה של התקשוב החינוכי. הפיתוחים הטכנולוגיים הרווחים היום אינם מקדמים את הלמידה כפי שהיא ורבים אחרים היו רוצים לראות אותה. אבל זה איננו צריך להפתיע. הוא דווקא די צפוי. ונדמה שהתגובה העדיפה היא זאת של גרום – להתמקד בפרויקטים צנועים ששוחים נגד הזרם, ומצליחים לקדם את הלמידה, אפילו במעט, כפי שהוא היה רוצה לראות אותה.

יש נושאים בתחום התקשוב שמלווים אותנו שנים ארוכות – כמו, למשל הוויכוח סביב השאלה אם עדיף לסכם שיעורים באמצעות העט והנייר או בצורה דיגיטלית. לפני כחודש וחצי דניאל וילינגהם (Daniel Willingham) צייץ שרשור ציוצים שהזכיר לנו שמדובר בנושא שעליו הדעות עדיין חלוקות. הוא פתח:

Laptops vs handwritten notes? The research continues to be inconsistent.

למען האמת, בשלב הזה של שילוב המחשב לתוך הסביבה החינוכית, חשבתי שהנושא הזה כבר איננו מעסיק אותנו. יש מרצים שטוענים שעצם נוכחות המחשב הנייד (שלא לדבר על הטלפון ה-"חכם") בשיעור מפריעה למהלך השיעור, ואפילו פוגעת ביכולת הלימוד של הסטודנט. יש גם אלה שטוענים שהעיסוק של סטודנטים במכשירים הדיגיטליים שלהם מסיח גם את דעתם של סטודנטים אחרים שדווקא מעוניינים להתרכז בשיעור, ובגלל זה הם אוסרים על השימוש בהם בשיעור. יכול להיות שיש צדק בטענה הזאת. כבר ב-2014 קליי שירקי (Clay Shirky), אדם מאד מתוקשב שכתב רבות על הטוב והחיובי אשר ב-Web 2.0, העיד שלגבי ההוראה שלו הוא קיבל החלטה קשה ואפילו מוזרה. הוא כתב:

I have just asked the students in my fall seminar to refrain from using laptops, tablets, and phones in class.

אבל המקרה של שירקי איננו קשור לדרך המועדפת לסיכום של שיעור, אלא בבעיה של קשב והיסח הדעת. היום, בעידן הקורונה, כאשר אחוז משמעותי של השיעורים ממילא מתנהל מרחוק, השאלות של מידת הריכוז של הסטודנט במתרחש בשיעור אינן מתמקדות בכלי שאיתו הסטודנט מסכם את השיעור. כמו-כן, אין אפשרות להנחות את הסטודנטים לסגור את המחשב – הרי הם זקוקים לו כדי להשתתף בשיעור.

לאור המציאות הזאת, יכול להיות שמדובר בוויכוח סרק. ובכל זאת, וילינגהם צודק – במהלך השנים התנהל ויכוח, ואפילו ויכוח חריף, וכל צד התבצר בדעתו. בשרשור שלו וילנגהם מקשר לחמישה מחקרים שונים, כולם מהעשור האחרון, ואכן, המסקנות רחוקות מלהיות חד-משמעיות. יש מי שמוצא יתרון בכתב היד, ויש מי שמוצא שההקלדה לתוך המחשב הנייד עדיף. יריית הפתיחה בדיון היה כנראה מחקרם של מולר ואופנהיימר (Mueller & Oppenheimer) מ-2014. במחקר הזה הם מצאו יתרון לסיכום בכתב היד. אבל ב-2019 מורהד (Morehead) ניסתה לשחזר את אותו המחקר, והתקשתה להסיק מסקנה ברורה. בלשון די עדינה היא קבעה:

Based on the present outcomes and other available evidence, concluding which method is superior for improving the functions of note-taking seems premature.

יכול להיות שהמחקר של מורהד היה צריך לגרום להכרזה על תיקו ולהביא להפסקת אש. אבל הסוגיה המשיכה לעורר ענין. ב-2021, אורי (Urry) ויותר מ-80 שותפים ניסו גם הם לשחזר את המחקר של מולר ואופנהיימר. וכמו מורהד, גם הם לא הצליחו להגיע למסקנה ברורה. הם כתבו:

Overall, results do not support the idea that longhand note taking improves immediate learning via better encoding of information.

האם משהו השתנה בין 2014 ל-2019 ו-2021? המכשירים הדיגיטליים בהחלט השתנו, וגם השתפרו, אבל ספק אם יש ביכולות המשופרות של אלה להביא לכך שהיום סטודנטים מצליחים לרשום סיכומי שיעורים בצורה טובה יותר עם כלים דיגיטליים מאשר לפני פחות מעשור. אבל משהו אחר כן השתנה. ככל שמכשירים דיגיטליים הפכו לחלק מהיום-יום שלנו יכולת ההקלדה – אם בהקלדה עיוורת, ואם בשתי אצבעות על הטלפון ה-"חכם" – השתפרה ונעשתה למיומנות נפוצה. סטודנטים היום כבר יודעים להקליד במהירות מספיק סבירה כך שההקלדה במכשיר דיגיטלי איננה מהווה מכשול לחשיבה מהירה. אפשר להקשיב לנאמר בשיעור וגם לסכם, מבלי לנסות לרשום מילה במילה (שלפי מספר מחקרים מעכב את יכולת הלמידה).

בשלב הזה בהכנת המאמרון הזה מצאתי את עצמי שואל שאלה שבזמן האחרון עולה כאן לעתים די קרובות: "למה?". האם יש טעם לעסוק בסוגיה שבמידה רבה שייכת יותר לעבר מאשר להווה? אינני חייב לפרסם משהו כאן, ולכן אין בושה בלגנוז את מה שכתבתי (זאת לא תהיה הפעם הראשונה) ולא לפרסם דבר. אבל תוך כדי ההתלבטות ראיתי שגם דונלד קלארק (Donald Clark) העלה את הנושא הזה בבלוג שלו. בסוף ינואר הוא שאל (וגם ענה):

Is handwriting better than typing for note taking? Surprisingly, it's not!

כמו וילינגהם, גם קלארק מתייחס למולר ואופנהיימר, ולנסיון של מורהד לחזור על אותו ניסוי. הוא איננו מזכיר את אורי, אבל במקום זה הוא מביא מחקר שהתפרסם ממש השנה של ווֹייר (Voyer) – מחקר שטרם קראתי במלואו. בתקציר המאמר של ווֹייר אנחנו למדים שהמחקר הנוכחי הוא מטה-ניתוח שבדק 36 מחקרים בנושא של סיכום שיעורים באמצעות כתב היד או בדרך דיגיטלי. והמסקנה?:

Overall, results showed a mean effect size (mean estimated g = -0.008, 95% CI: −0.18, 0.16) that was not significantly different from zero, suggesting no effect of notetaking approach.

מכל זה המסקנה של קלארק די הגיונית: כתיבת סיכום של שיעור במילים של הסטודנט עצמו חשוב יותר מאשר האמצעי אשר בו נערך הסיכום. הוא מציין שהגמישות בעריכה, בשמירה, ובנגישות של הסיכום הדיגיטלי מעניקות לו יתרון, אבל נדמה שהוא איננו רואה חשיבות בהמשך הוויכוח. במקום זה הוא מדגיש:

Note taking is not an end in itself, merely the start of a learning journey.

המסקנה ההגיונית הזאת עומדת בניגוד לסיכום בתקציר של המאמר של ווֹייר. אחרי שהוא מציין שהבדיקה שלו לא העלתה הבדלים משמעותיים הוא מציין:

Nevertheless, more research is required to identify moderators that might account for variability in the findings. Work using large representative samples of all ages is particularly needed.

אבל נשאלת השאלה אם זה באמת נכון. נדמה לי שאפשר לסכם שבשלב הזה הנושא מיצה את עצמו. מי שרוצה לסכם בכתב יד מוזמן לעשות זאת, וכך גם מי שמעדיף לסכם באמצעות מכשיר דיגיטלי (אם כי רצוי להיזהר מהיסח הדעת, במיוחד כאשר השיעור נעשה משעמם). ואולי אנשי המחקר יוכלו להתפנות לנושאים בוערים יותר.

אחד הנושאים שעולים שוב ושוב סביב השפעת מגפת הקורונה על החינוך הוא כמות ה-"למידה" שתלמידי בתי הספר "מפסידים". ההערכות שונות, אם כי באופן עקבי נדמה שכולם משוכנעים שהלמידה נפגעה, ויש גם אלה שמתריעים על נסיגה אצל התלמידים. לא ברור מה זה באמת אומר. האם האפקטיביות של ההוראה מרחוק, דרך ה-Zoom, היתה ירודה, ולכן אי אפשר היה להספיק את כל מה שהיה מתוכנן שהתלמידים ילמדו? או אולי השהות הממושכת של התלמידים בבית, מחוץ לבתי הספר הפיסיים, גרמה להם לשכוח דברים שהם כבר למדו? באופן כללי כל הערכה כזאת בעייתית. הרי גם כאשר התנאים הם אופטימליים – המורה מצוין, עזרי הלימוד משובחים, הכיתה ממושמעת – לא ברור כיצד מודדים למידה. לטוב או לרע, יש מוסכמה הטוענת שהמערכת זקוקה למבחנים כדי לדעת אם התלמידים באמת למדו את מה שהמערכת ציפתה שילמדו. אבל כדי שמבחנים כאלה יהיו אמינים הם צריכים להיערך בתנאים שמבודדים משתנים כמו ההשפעה החיובית או השלילית של הבית בזמן שלמדו שם בגלל הקורונה.

מדינות רבות מבקשות לבדוק את מצב הלמידה, או ליתר דיוק, את גודל הפסד הלימודים. אתר האינטרנט של תחנת טלוויזיה של מדינת פלורידה מדווח על מערך מבחנים כזה במדינה. הכתבה מצטטת את מנכ"ל משרד החינוך של המדינה:

“The science and data told us that we were likely to see an exacerbation of achievement gaps, those students who are traditionally disadvantaged for a variety of reasons are likely to suffer the most,” said J. Alex Kelly, the chief of staff for the Florida Department of Education. “The data we are seeing in Florida and in other places are that the poor and marginated tend to suffer the most when schools are closed.”

זה איננו צריך להפתיע. גם מבחינת הגישה למחשבים ולאינטרנט, וגם מבחינת היכולת של המשפחה והסביבה לעזור, היה צפוי שאוכלוסיות חלשות יסבלו יותר מאשר אוכלוסיות מבוססות. אבל האם המדינה באמת זקוקה למבחנים כדי לבדוק את גודל הפער או הפיגור שנוצר? בכתבה מדווחים שפלורידה מאריכה את תקופת המבחנים – כנראה כדי לאפשר לבתי הספר לצמצם את הפערים. אבל יש דרכי הערכה אחרות. סביר להניח שהמורים עצמם מסוגלים להעריך את מצבם של התלמידים שלהם בלי המבחנים. יוצא שהתלמידים מפסידים פעמיים – פעם ראשונה מפני שבתי הספר היו סגורים, ופעם שנייה מפני שצריכים להתכונן למבחנים במקום לנצל את הזמן שבו הם חוזרים לבתי הספר כדי ללמוד. סטיבן סינגר (Steven Singer) טוען שלסדר העדיפויות המוזר הזה שמעמיד את המבחן מעל ללמידה של ממש יש הסבר פשוט, ועצוב. מאמרון חדש בבלוג שלו נפתח עם הצהרה שבאופן מכוון מבקש להיראות אבסורדי:

We’ve got to be able to tell how badly the pandemic is affecting student learning.
So let’s give standardized tests.

לפי סינגר, יותר מאשר הזמן שמוקדש למבחנים, שבסך הכל יגלו את מה שצריך להיות ברור לכל – שבדרכים ובמידות שונות המגפה פגעה בכולם, הדגש על מתן מבחנים הוא בעצם מענק כספי לחברות הגדולות שמפיצות את המבחנים האלה. סינגר מסביר:

States spend more than $1.7 billion every year on testing. In 45 states, assessments at the primary level alone cost taxpayers $669 million.

זאת ועוד: בנוסף למבחנים החברות האלו משווקות חומרי לימוד משלימים שאמורים לשפר את תוצאות התלמידים במבחנים. סינגר מעלה את הסברה שיש להן אינטרס באחוז גבוה של נכשלים כדי שאפשר יהיה למכור עוד ועוד מחומרי העזר.

אבל אין צורך להתפס בתיאוריות קשר כדי להבין שבזמן שהתלמידים הפסידו היו אחרים שהרוויחו. ב-Chronicle of Higher Education גולדי בלומנסטיק (Goldie Blumenstyk) סוקרת את המצב הנוכחי בהשכלה הגבוהה ומציינת שדווקא בתקופה שבה מוסדות נאלצות לקצץ בתקציביהם, ההשקעות בטכנולוגיות "חינוכיות" הולכות וגדלות:

Ed-tech companies raised a record $2.2 billion in venture and private-equity capital across 130 deals in 2020, according to EdSurge, which tracks those figures in its funding database. Last year’s total was up nearly 30 percent over the $1.7 billion invested in 2019, across 105 deals. And that doesn’t count the additional hundreds of millions invested already in 2021, or the potential gusher of new capital being raised by education-focused private-equity funds or by the now-trendy Wall Street vehicles known as SPACs, or special purpose acquisition companies, that have no actual operations (yet).

בלומנסטיק איננה שוללת את האפשרות שחלק מהכסף הרב הזה יושקע בפרויקטים כדאיים, אבל היא כן מדגישה שמעט מאד כסף מושקע בפרויקטים שמבקשים לבחון מה אפקטיבי ומה לא. נוצר מצב שבו חברות טכנולוגיות מבקשים לשווק את מוצריהם למוסדות חינוך בעיקר מפני שהם חדשים, ולא מפני שהם באמת מסייעים להוראה וללמידה.

אכן, זאת כנראה תקופה מבטיחה עבור משקיעים בטכנולוגיות חינוכיות. לפני שבועיים EdSurge דיווח על רכישת NearPod על ידי Renaissance Learning בסכום של $650 מיליון. יש לי הכרות מצומצמת בלבד עם NearPod אבל מההכרות הזאת אני מתקשה להבין כיצד כלי שהוא בסך הכל נחמד יכול להיות שווה סכום כל כך גדול. אבל תקופת הקורונה הגבירה את הביקוש בכלים שמבטיחים שיעורים מן המוכן, וזה דבר ש-NearPod מציע. מנכ"ל החברה מצוטט בכתבה:

The pandemic really accelerated the need for teachers to find ways to continue doing things that were once easily done in classrooms

השינוי הזה בדרכי ההוראה מעניק הזדמנויות ליזמים. כך גם עם מייסד אקדמיית קהאן. פיטר גרין (Peter Greene) כותב על יוזמה חדשה של סלמן קהאן – מערך חינמי של הדרכה אישית (tutoring). קהאן מדגיש (כצפוי) שיש כאן מענה לשעות הלימוד הרבות שהלכו לאיבוד בגלל המגפה. אמנם במקרה הזה מדובר ביוזמה ללא מטרת רווח, אבל כפי שגרין מציין, לשותפים של קהאן במיזם החדש רקורד מכובד בקידום החינוך הפרטי. סביר להניח שהמשקיעים ימצאו הדרך להרוויח ממנו, ותוך כדי כך הם גם יביאו לצמצום החינוך הציבורי הממלכתי. גרין מזכיר לנו שעל אף ההערכה הרבה שקהאן זוכה לה בציבור הרחב, הערך הלימודי של האקדמיה שלו רחוק מלהיות מוכח:

Sal Khan is the co-founder of this; the guy who somehow convinced people that canned instruction that will never clarify itself, take questions, or do anything except repeat, is revolutionary. Sigh. If you stood in your classroom and just repeated a lecture or demo, and every time a student asked a question you just said the exact same thing you just said, you'd be spending time in the principal's office. But do the same thing on YouTube and now you're a visionary.

גרין כותב עם מנה גדושה של ספקנות ועוקצנות, אבל נדמה שהיא די מוצדקת. יש מי שעתיד להרוויח מהשפעת הקורונה על החינוך, וזה כנראה לא יהיו התלמידים והלמידה.

לפני חודש כתבתי כאן על הקושי בהקניית מיומנות חיפוש המידע באינטרנט. במאמרון ההוא ציינתי שהבעיה איננה העדר היכולת של מורים ללמד כיצד מחפשים (אם כי לפעמים גם זאת בעיה) אלא תפיסה כלל תרבותית שאיננה מעודדת חיפוש לשם הלמידה. הבחנתי בין החיפוש על מנת לקבל תשובה לבין החיפוש על מנת לעורר סקרנות, לגרות את הרצון ללמוד משהו שאיננו ידוע לנו. מורים יכולים לפתח ולעודד את החיפוש לשם הלמידה, ורצוי שכך יעשו. אבל טכנולוגיות החיפוש, והדרך שבה הן זוכות לשימוש בתרבות הרחבה, מכוונות אותנו ל-"תשובות" ברורות על חשבון הלמידה. המאבק להקנות גישה שונה איננו פשוט בכלל.

הרצון בתשובות איננו בהכרח פסול. אם ברצוננו לבדוק איזו קבוצה ניצחה במשחק אתמול החיפוש הפשוט יביא לנו את המידע המבוקש (אם כי למען האמת הטלפונים שלנו לומדים אחרי אילו קבוצות אנחנו עוקבים ומביאים לנו את המידע מבלי שנצטרך לחפש). באופן דומה, אם אנחנו רוצים לדעת את המרחק לעיר מסוימת מספיק להקליד "מרחק בין XXX ל-XXX" ולקבל תשובה. גם אין צורך לזכור (או ללמוד) את ערי הבירה של המדינות. תוך שניות יש לנו התשובות. הבעיה מתחילה כאשר איננו מחפשים "תשובה" אלא מבקשים לבחון היבטים שונים של נושא ולשם כך זקוקים למקורות מידע מגוונים, או כאשר אנחנו מעוניינים להכיר התייחסויות שונות לסוגיה מעניינת.

אמנם יש טעם רב בחיפושים כדי להרחיב את הידיעות או להכיר סוגיות חדשות אבל, כפי שהראיתי במאמרון הקודם על החיפוש, לעתים קרובות מדי גוגל מקצרת את התהליך. נדמה, אפילו, שהיא איננה מעוניינת שנערוך חיפושים לעומק, ובמקום זה היא מגישה לנו תשובות מהירות. הרושם הזה התחזקה שוב כאשר קראתי כתבה קצרה באתר Insider שבו:

A search expert at Google reveals 3 common mistakes that can prevent you from getting the best search results

הכותרת עוררה בי ציפיות. הרי בעיני "התוצאות הטובות ביותר" אינן התשובות המהירות אלא התוצאות שמגרות לגילוי נוסף, וחשבתי שכך הכוונה גם אצל המומחה אשר בכתבה. למרבה הצער, די מהר גיליתי שטעיתי.

הכתבה מביאה שלוש מהתובנות הראשיות של דניאל רוסל (Daniel Russell), מדען מחקר בכיר בתחום איכות החיפוש בגוגל. רוסל ערך תצפיות רבות בהן הוא עקב אחר הרגלי החיפוש של גולשים שהשתמשו בגוגל למצוא מידע. הציפיה שלי היתה גדולה. הרי נשמע די מבטיח לקרוא תובנות של מומחה בעקבות התצפיות שלו על משתמשים … עד שקראתי הלאה.

קשה להגיד שההצעה השנייה הרשימה אותי. רוסל ממליץ, למשל, לא להיות יותר מדי ספציפי בחיפוש. הכוונה שלו כאן היא שאין להכניס את התשובה המצופה לתוך שאלת החיפוש כדי שלא ייווצר מצב שבו תוצאות שהן אולי נכונות, אבל אינן תואמות את החיפוש, לא יופיעו בתוצאות. רוסל מסביר:

"You wouldn't want to prejudice a jury," Russell said. "So likewise, you shouldn't put terms into your query that prompt Google to give you a specific type of answer."

אפשר היה לנסח את הדברים אחרת, ובאופן פשוט יותר: אם אנחנו כבר יודעים את התשובה, למה אנחנו בכלל מחפשים אותה?

גם ההצעה השלישית קצת תמוהה. רוסל ממליץ לא לדלג על תוצאות רק מפני שהן מכילות מילים שאינן מוכרות לנו. הוא מביא כדוגמה אדם שאחר חיפושיו הוא עקב. בתוצאות של חיפוש שאותו אדם ערך הופיעה מילה שהוא לא הכיר … ובגלל זה הוא דילג על התוצאה הזאת. רוסל מסביר שבעצם אותה מילה תיארה את התופעה שהאדם חיפש, ולכן הוא פספס את התשובה המבוקשת. עבור רוסל זה ממחיש שאין לוותר על תוצאות כאלו. במקום סתם לדלג רוסל מציע אסטרטגיה די הגיונית – לערוך חיפוש על המילה הלא מובנת. מעניין שמומחה חיפוש איננו מסביר שלגוגל פקודת חיפוש בדיוק לצורך הזה – define:word-to-be-defined. לא ברור למה רוסל איננו מסביר את המהלך הפשוט, והדי בסיסי, הזה.

אבל שמרתי את הטוב ביותר לסוף – התובנה הראשונה של רוסל שבעיני ממש ממחישה את הבעייתיות אשר בהמלצות שלו. לפי הכתבה:

One Google search usually isn't enough to become well-educated on a topic, says Russell, particularly if it's an issue that's complex or broad.

אי אפשר להתווכח עם קביעה כזאת, אם כי ספק אם היינו זקוקים למומחה בחיפוש כדי לשכנע אותנו שאם רוצים להכיר נושא לעומק לא רצוי להסתפק בחיפוש אחד. רצוי, אבל, לשים לב למילים "בדרך כלל" אשר במשפט. האם מתוך זה עלינו להבין שלפעמים כן אפשר להסתפק בחיפוש אחד כדי להיות מושכל דיו בנושא כלשהו? ומה עושים על מנת כן להרחיב את הידיעות בנושא? בסוגיה הזאת רוסל מתגלה כאחד המחמירים. לדעתו חשוב לערוך:

at least two searches on a given subject to get a more comprehensive and complete view of the topic at hand.

אולי עלינו להגיד תודה שאומרים לנו לא להסתפק בחיפוש יחיד. אבל כאשר מומחה לענייני חיפוש מידע, בעל תפקיד בכיר בגוגל, מכריז שאנחנו זקוקים "לפחות לשני חיפושים" כדי לקבל תמונה מקיפה על נושא, נעשה ברור שמבחינה כלל תרבותית הנושא של חיפוש מידע נתפס בצורה שונה, כמעט בתכלית, מהדרך שבה אני מבין אותו. ולא קשה להבין למה תלמידי בתי הספר מתקשים להבין שמהות חיפוש המידע באינטרנט איננה על מנת לקבל תשובות, אלא להרחיב אופקים.

על פי רוב אינני אוהב מאמרונים המבוססים על רשימות. לעתים קרובות מדי אפשר לתת להן את הכותרת "10 דרכים להגיד פחות או יותר את אותו הדבר", ומספר הפריטים ברשימה נעשה חשוב יותר מאשר התוכן והגיוון. לעומת זאת, מאמרונים של טרי הייק (Terry Heick), שלעתים קרובות בנויים מרשימות, גם מכילים רעיונות טובים שכדאי להחשף אליהם. כמו המון אתרים אחרים, האתר של הייק מדגיש את השימוש בטכנולוגיות בתהליכי הוראה ולמידה, אבל להבדיל מרבים אחרים הוא עושה זאת בעין ביקורתית. לפני חמש שנים כתבתי כאן על מאמרון של הייק בו הוא בחן כיצד החיפוש באמצעות גוגל משפיע על דרכי החשיבה של תלמידים. הוא ציין אז שגוגל (וגם ויקיפדיה) הם כלים נפלאים שעושים את מה שהם אמורים לעשות. אבל הוא הוסיף:

it’s misunderstanding the technology itself that causes problems.

במילים אחרות, התלמידים שלנו מסתבכים כאשר אנחנו מנחים אותם להתייחס לכלים האלה כמקורות של תשובות, במקום כנקודות זינוק שמהם אפשר להמשיך ללמוד, כמקורות שמזמינים אותנו לשאול שאלות כדי לחתור להבנה. לפני כשבועיים, במאמרון חדש של הייק, הוא הרחיב על הנקודה החשובה הזאת, הפעם במסגרת רשימה שתיארה:

30 Ways To Use Google Search For Critical Thinking In The Classroom

כמו עם כל רשימה מהסוג הזה יש לא מעט דמיון בין הדוגמאות השונות כך שאפשר להבין את העיקר בלי להזדקק לכל שלושים ההצעות. זה באופי של מאמרונים בצורת רשימה. אבל הגישה הכללית מאד חיובית ומתאפיינת בשימוש בתוצאות של חיפוש באמצעות גוגל כפתיחה, כמנוף לחשיבה. הוא ממליץ, למשל:

• • • לבקש מהתלמידים לאתר את ההופעה הראשונה של רעיון מסויים
    • לאתר שלושה מקורות שונים של רעיון מסויים ולדרג אותם לפי אמינותם
    • להציג בעיה לארבע קבוצות של תלמידים ולבקש מכל קבוצה להסביר למה היא מצאה את המקור האמינה ביותר בנושא
    • לבחון כיצד ההשלמה האוטומטית משפיעה על תהליך החיפוש.

מה שמאפיין את ההצעות של הייק הוא שהדגש איננו על שימוש בגוגל כדי לקבל את התשובה הנכונה למשהו. במקום זה הוא מבקש לעודד את התלמידים להבין כיצד עריכת חיפוש דרך גוגל משפיעה על מה שהם מגלים ולומדים. לאור זה, בעיני המבוא של הייק מרשים יותר מהרשימה עצמה. הוא כותב שמפני שכל כך הרבה מהמידע שמגיע אלינו מגיע דרך גוגל, גורמים רבים מבקשים להשפיע על התוצאות שאנחנו מקבלים. הוא מסביר:

That leaves education in a sticky place. On one side we have a billion students chomping at the bit for the very information Google provides the pathway to, and on the other side we have a heaving, chaotic digital mass teaming with digital media, social media, and 10,000 new blogs per day.

וזאת הסיבה שלהסתפק בהנחיות טכניות – להכניס שאילתא לתוך תיבת החיפוש ולעיין בתוצאות (הראשונות, כמובן) – איננו עונה על הצרכים הלימודיים האמיתיים של התלמידים:

To provide students with unchecked access to the internet (via Google) creates a sink-or-swim scenario that no longer works in education. To provide too much scaffolding de-authenticates not only the information retrieval process, but ultimately reduces capacity in the students’ digital literacy.

ההצעות שהייק מגיש במאמרון שלו מיועדות לפתח את החשיבה הביקורתית שמוזכרת בכל רשימה של סטנדרטים לחינוך שאנחנו פוגשים היום אבל רק לעתים רחוקות באמת זוכה להתייחסות רצינית ומעמיקה. מטרתן היא לפתח אצל התלמיד את היכולת שלו לנהל את תהליך החיפוש תוך הכוונה עצמית. זאת ועוד: ברור להייק שמרכיב מרכזי בהכוונה העצמית הוא קביעת מטרה – אם התלמיד איננו באמת רוצה לדעת או ללמוד משהו, לא כל כך משנה מה הוא מחפש או מוצא.

אינני עוקב אחר הפרסומים של הייק אלא רק מגיע אליהם מידי פעם. עם זאת, ברור לי שבמהלך חמש השנים בין שני המאמרונים שאליהם אני מתייחס כאן הוא כתב מספר פעמים על החיפוש באמצעות גוגל, גם אם מספר הפעמים שהוא הקדיש מאמרונים לכלי גוגל כמו Google Classroom עולה בהרבה על הפעמים שעוסקות בכיצד החיפוש באמצעות גוגל מכוון את החשיבה. קשה לקבוע את תדירות הכתיבה בנושא הזה מפני שביולי 2018 האתר של הייק כנראה עבר פרסום מחודש והמאמרונים שהתפרסמו קודם לתאריך הזה קיבלו תאריך פרסום חדש. (יש מאמרונים עם תגובות מלפני הפרסום המחודש, וכך אפשר במידה מסוימת לתארך מאמרונים ישנים, אבל כאשר אין תגובות קשה לדעת אם מדובר בפרסום ישן שחודש או באמת במאמרון חדש.) במאמרון מתאריך יולי 2018, אבל אם תגובה מלפני חמש שנים, הייק כותב על ההשפעה של קלות החיפוש באמצעות גוגל על החשיבה של תלמידים:

Put another way, the easier something is to access, the less it is valued. It still may be useful, but the process of seeking information—one so full of learning potential in and of itself—is replaced by smarter keyword searches, and improvement by Google of their own search engine algorithm.

אין זה אומר שצריכים לסבול על מנת ללמוד, או שמבלי לעבור דרך חתחתים המידע שמגיעים אליו לא יוכל להיות יעיל או משמעותי. אבל להבדיל מרבים שמהללים את התרומה של כלים כמו החיפוש של גוגל לחינוך, הייק מודע לכך שמתן תוצאות מהירות לחיפוש איננו בהכרח משרת את הלמידה ואפילו יכול לחבל בה. נעים לראות שהוא גם מציע דרכים לשנות את המצב הזה.

אחד ההסברים הנפוצים לצורך בשימוש בכלים דיגיטליים בבתי הספר הוא הטענה שבית הספר צריך להכין את תלמידיו לעולם העבודה שהם יכירו אחרי הלימודים, כאשר הם יצטרכו להתפרנס. ללא ספק ההכנה הזאת היא משימה חשובה שהחברה מצפה מבית הספר למלא, אם כי בשנים האחרונות נדמה שהיא הפכה למשימה הבלעדית. שוב ושוב אנחנו קוראים, למשל, על החשיבות של מקצועות ה-STEM מפני שמשרות העבודה העתידיות נמצאות שם. כצפוי, מעטים שואלים אם זה באמת נכון. לפני כשלושה שבועות אנדרו יאנג (Andrew Yang), יזם אמריקאי די מוכר, היטל ספק באמיתות המצב הזה בציוץ:

8% of US jobs are in STEM fields. 92% are not. If someone thinks they can train 92% of workers for roles presently occupied by 8% of workers they have a rather fanciful view of both people and work.

בשנת 2015 הלשכה לסטטיסטיקות של התעסוקה של ארה"ב פרסמה שמשרות במקצועות ה-STEM היוו 6.2% של כלל משרות העבודה בארה"ב. לאור זה נדמה לי שהנתון שיאנג פרסום בהחלט אמין. אבל קשה לשמוע את הקול שלו, או קולות דומים, מעל הרעש המתמשך שהמקהלה של "כולם צריכים STEM" מזרמת למערכות החינוך.

הקופה במקדונלדס היא אמנם מחשב, אבל אין זה אומר שהקופאי שעומד לידה שעות ארוכות ביום ממלא תפקיד STEM. הוא איננו זקוק לכישורים טכניים מיוחדים, וכך לגבי משרות רבות אחרות. לפי ויקיפדיה בשנת 2018 היו למקדולנדס 1.7 מיליון עובדים. בין אלה יש בוודאי מספר משרות STEM, אבל הרוב המכריע של המשרות איננו דורש את הכישורים האלה. בוולמרט 2.1 מיליון עובדים, וגם עבור הרוב המכריע של אלה אין צורך בכישורי STEM. (אגב, באופן תדיר וולמרט ומקדולנדס מכניסים אוטומציה לתוך החנויות שלהם על מנת לצמצם את ההוצאות שלהם על משכורות. עם זאת, הסיכוי שמי שיאבד את המשרה שלו לאוטומציה יצליח למצוא משרה אחרת במקצועות ה-STEM שואף לאפס.)

מול הדרישה ללימודי STEM לכולם – למידה שבמידה רבה מאופיינת בהרבה הוראה פרונטלית ו-"מסורתית" – יש, כמובן, גם גישה הגורסת שהלמידה צריכה להיות יותר חווייתית. אמצעי אחד להגדלת החוויה בלימודים הוא המשחוק (gamification). הרי כאשר הלמידה נעשית למשחק ההנאה גדלה והסיכוי שהלמידה תהיה מוצלחת גם גדל. אבל כפי שנוהגים להזכיר לנו, החיים, ובוודאי גם העבודה, אינם משחק. אם נרגיל את התלמידים שלנו לצפות שהם תמיד יכלו לשחק אנחנו מסתכנים בכך שהם לא יצליחו להסתגל למציאות של עולם העבודה. כך, לפחות, לפי אחת הגרסות הרווחות בחינוך.

אבל מי אומר שעולם העבודה נטול משחק? כתבה בוושינגטון פוסט מלפני בערך שבועיים מדווחת על נסיון של חברת אמזון לשלב משחקי מחשב לתוך העבודה של רבע מיליון עובדי המחסנים של החברה. מדובר, בינתיים, בנסיון בחמישה מחסנים של החברה:

Developed by Amazon, the games are displayed on small screens at employees’ workstations. As robots wheel giant shelves up to each workstation, lights or screens indicate which item the worker needs to put into a bin. The games can register the completion of the task, which is tracked by scanning devices, and can pit individuals, teams or entire floors in a race to pick or stow Lego sets, cellphone cases or dish soap, for instance. Game-playing employees are rewarded with points, virtual badge and other goodies throughout a shift.
Think Tetris, but with real boxes.

הכתבה מסבירה שהרציונל אחרי פיתוח המשחקים הוא שככל שהעבודה נעשית יותר כמשחק היא נתפסת פחות כעבודה. ויש, אכן, הגיון בתפיסה הזאת, במיוחד אם נזכור שתנאיי העובדים במחסנים של אמזון רחוקים מלהיות נעימים. לכן, אפשר להבין שהמשחקים נועדים להכניס קצת הנאה לתוך יום של מה שבמידה רבה היא עבודת פרך. הכתבה מסבירה:

The games are a response to worker complaints that Amazon’s push for more automation has made laborers feel like cogs in a bigger machine, as they increasingly work alongside robots.

אבל מצד שני, יש למשחקים מטרה נוספת. ככל שהחבילות שאנחנו מזמינים מאמזון מגיעים אלינו יותר מהר אנחנו יותר מרוצים, והסיכוי שאנחנו נזמין עוד חבילות גדל. לכן, להנהלה אינטרס לגרום לעובדים לעבוד כמה שיותר מהר. המחשקים מעודדים תחרות בין העובדים, וכך מדרבנים את העובדים להגביר את קצב העבודה שלהם. לפי הכתבה:

Laborers were required to sharply increase their output as well, from picking 100 items off shelves per hour to 300 items per hour and later nearly 400 per hour, according to employees at several Amazon facilities.

דיווחים על תנאיי העבודה הקשים במחסנים של אמזון מתפרסמים כבר מספר שנים. כתבה ב-Business Insider מפברואר השנה מציירת תמונה די עגומה. העבודה קשה, השעות ארוכות, ואפילו עם ההעלאה במשכורת המינימום באוקטובר לפני שנה שהחברה משלמת לעובדיה, ההכנסה נמוכה. קשה להתפרנס כעובד מחסן באמזון, וספק אם הדרבון להגברת קצב העבודה באמצעות משחקים הוא באמת לטובת העובדים. אבל לפחות שם נמצאות משרות עבודה.

על אף מס השפתיים למשרות ה-STEM, בעתיד הנראה לעין הגידול המשמעותי ביותר במקומות עבודה יהיה בתחומים משעממים ומייגעים כמו עבודה במקדונלדס, בוולמרט, או במחסנים של אמזון. אם זה אומר שאלה התפקידים שלקראתם מערכת החינוך צריכה להכין את תלמידיה, יש דווקא הגיון בהכנסת משחקים לתוך המערכת. הרי זאת הכשרה מתאימה מאד. כשהם יגיעו למחסן של אמזון התלמידים של היום ירגישו ממש בבית.