למידה, אינטרנט … ומה שביניהם

מרבים לבקר את ה-AI בחינוך בכך שהיכולת שלה לתקצר טקסטים יוצרת מצב שבו תלמידים וסטודנטים כבר אינם צריכים לקרוא ספרים שלמים, או אפילו מאמרים ארוכים. כל שעליהם לעשות הוא לבקש מכלי ה-LLM לעבור על טקסט מסוים ולהגיש סקירה קצרה אך ממצה של אותו טקסט. חשוב להבין שעל אף העובדה שמדובר ביכולת מאד מרשימה, ה-AI כאן לא יצרה משהו חדש. עוד לקראת סוף שנות ה-50 של המאה הקודמת CliffsNotes הציעו תקצירים במגוון נושאים ובמהלך השנים המוני סטודנטים העדיפו לקרוא את התקצירים האלה במקום לקרוא את הטקסטים המקוריים במלואם. (כילד זכור לי היטב סידרה של ספרי קומיקס שבאמצעותם "קראתי" ספרי מופת, ואני מודה שעם השנים חזרתי לקרוא רק חלק מאלה במקור.) ה-AI, כמובן, משכללת את התהליך. כבר אין צורך בתקציר מן המוכן. עבור כל טקסט שאנחנו נדרשים לקרוא אפשר לבקש תקציר ולקבל אותו בין רגע. בקיצור, לא צריכים לקרוא כדי "ללמוד".

אפשר להגיד שהכתובת היתה על הקיר, או לפחות היתה בדפוס. בין השנים 1998 – 2018 כתב העת Edge פנה למבחר מומחים בתחומים מגוונים עם שאלה "גדולה" – שאלה שונה כל שנה. לפני 25 שנה, במענה לשאלה "מהו הסיפור החשוב ביותר שלא דווח היום?" המתמטיקאי מאוניברסיטת סטנפורד קית דבלין (Keith Devlin) השיב:

The End of the Paragraph

דבלין הביא נתונים שלפיהם כבר זמן ממושך סטודנטים קוראים פחות ופחות, עד שכאשר דבלין כתב, בשנת 2000, כבר מדובר היה בבעיה של ממש. הוא כתב:

We may be moving toward a generation that is cognitively unable to acquire information efficiently by reading a paragraph. They can read words and sentences — such as the bits of text you find on a graphical display on a web page — but they are not equipped to assimilate structured information that requires a paragraph to get across.

עברו מאז 25 שנה, ובעיני רבים דבריו של דבלין נראים כנבואה שהתגשמה. כמעט מידי חודש מתפרסמת כתבה שבה אנשי אקדמיה מבכים על כך שהסטודנטים שלהם אינם קוראים. באוקטובר לפני שנה ב-The Atlantic רוז הורוביץ (Rose Horowitch) פרסמה מאמר ארוך על העדר יכולת הקריאה אצל סטודנטים, ובמרץ השנה יאשה מונק (Yascha Mounk) פרסם כתבה שאומרת פחות או יותר אותו הדבר, שנכתבה על ידי איש אקדמיה שכתב תחת שם בדוי ב-Substack שלו. במאי השנה ב-Chronicle of Higher Education בת מקמורטרי (Beth McMurtrie), הקדישה כתבה ארוכה לשאלה המדאיגה:

Is This the End of Reading?

הסוגיה הזאת עולה, כמובן, גם אצלנו. לפני חודש, במוסף הארץ, עודד כרמלי פרסם כתבה

ספרים? מישהו עדיין קורא ספרים?

חשוב לציין, אגב, שהטענה של כרמלי לא היתה שהדורות הצעירים אינם מסוגלים לקרוא, אלא פשוט שהאוכלוסייה בכללותה כבר איננה קוראת. ברור שהטענות השונות האלו מעוררות ויכוח, וכל צד מביא נתונים לחזק את עמדתו. אבל מה שמעניין אותי כאן איננה מידת האמיתות בנוגע להעלמות הקריאה או יכולת הקריאה, אלא משהו אחר שמופיע בתשובה הקצרה של דבלין. הוא כתב:

Half a century after the dawn of the television age, and a decade into the Internet, it's perhaps not surprising that the medium for acquiring information that both age groups find most natural is visual nonverbal: pictures, video, illustrations, and diagrams.

במילים אחרות, דבלין רומז שעל אף העובדה שבמהלך מאות שנים הקריאה נחשבה האמצעי הטוב והמשוכלל ביותר לרכישת דעת, יתכן שהיום הידע שלנו נרכשת באמצעים אחרים. יש משהו בטענה הזאת שאיתו קשה להתווכח – הרי במידה רבה התרבות שלנו היום היא תרבות ויזואלית. גם זה איננו חדש. ניל פוסטמן (Neil Postman) בספרו The Disappearance of Childhood שהתפרסם ב-1982, טען שמה שמבחין בין הילדות לבין הבגרות היא האוריינות – להבדיל מהילד, האדם הבוגר לומד דרך הקריאה. הוא קבל על כך שמפני שהתרבות המערבית של היום מתבססת יותר ויותר על הוויזואליות במקום על המילה הכתובה, ההבחנה בין המבוגר לילד מיטשטשת. (הספר באנגלית במלואו מופיע בקישור למעלה. תקציר די ממצה בעברית נמצא כאן.) עוד ב-2008, דווקא במסגרת התייחסות לירידה בממדי הקריאה, כתבתי כאן ש:

עלייתן של דרכי הידיעה האלה היתה ביסוד הקביעה של ניל פוסטמן לגבי אבדן הילדות. פוסטמן טען שלהבדיל מהמילה המודפסת, אין צורך בהכשרה מיוחדת כדי "לקרוא" סרט, ולכן כדי להיות אדם בוגר היום, אין צורך ברכישת כישור ייחודי (הקריאה).

אבל יש טענה עוד יותר מרחיקת לכת. יש הטוענים שבמהלך הרוב המכריע של ההיסטוריה התרבות האנושית היתה תרבות אורלית וויזואלית, ואילו רק עם הופעת הדפוס התרבות הזאת השתנתה לתרבות אוריינית. והנה, עם פרוץ הדיגיטליות תקופת הדפוס נסגרת, ואנחנו חוזרים לאורליות ולוויזואליות. לפי התפיסה הזאת מכנים את תקופת הדפוס ה-Gutenberg Parenthesis – תקופה שאמנם ארכה כ-500 שנה, אבל בכלל ההיסטוריה האנושית מדובר בתקופה די קצרה. הרעיון מתקשר להגות של ולטר אונג (Walter Ong) שחקר את המעבר בין תרבות מבוססת דיבור לתרבות מבוססת המילה הכתובה. אונג הגדיר את תקופת הפוסט-דפוס כתקופה של secondary orality. לפי התפיסה הזאת אין "חזרה" לתקופה שקדמה לדפוס, אלא נוצר סוג חדש של אורליות. יש אמנם מידה מסוימת של חזרה, אבל האורליות החדשה ניזונה גם מקיומו של הדפוס. (לקראת פרסום המאמרון הזה [הוכחה נוספת לכך שרצוי להזדרז ולפרסם מאמרונים לפני שהם נעשים גדושים מדי בחומרים חדשים רלוונטיים] נתקלתי במאמר של אריק לוויץ [Eric Levitz] ב-Vox מלפני שבוע שבמסגרת בחינה של ההשפעות של כלים דיגיטליים על הפוליטיקה, מתאר בצורה די מקיפה את הרעיונות של אונג.) לאור התפיסות האלו של ה-parenthesis ושל ה-secondary orality, לא יהיה זה לגמרי נכון לראות בתופעה שעליה דבלין כתב כפגם או ככשלון, אלא שלב ישן/חדש בדרכי הידיעה האנושית.

התחלתי לעבוד על המאמרון הזה לפני כחודש, והוא היה בשלבי עריכה וסיום כאשר לפני מספר ימים התפרסם ב-The New Yorker מאמר של ג'ושוע רותמן (Joshua Rothman) ששאל:

What’s Happening to Reading?

רותמן איננו מחדש הרבה. הוא חוזר על אותן טענות בנוגע לירידה המשמעותית בקריאה. עם זאת, הוא מעלה סוגיה מעניינת בנוגע לכתיבה: הוא מציין שבעידן ה-AI, בנוסף לכך שאנחנו כותבים כדי שאנשים אחרים יקראו אותנו, יתכן שאנחנו גם כותבים ישירות (ואפילו ביודעין) למאגר המידע ההולך וגדל של ה-AI. יש כאן סוגיה מעניינת שראויה להמשך הבחינה, אבל היא איננה קשורה ישירות למאמרון הנוכחי. מה שכן קשור הוא שרותמן מזכיר את ה-Gutenberg Parenthesis, וזה האזכור הראשון אליו שראיתי זה מספר שנים. הוא מעלה את הסברה שהירידה בקריאה, ובמיוחד בקריאה של טקסטים ארוכים, קשורה לשפע המידע הזמין לנו היום. הוא שואל אם אנחנו באמת רוצים לחזור לתקופה שבה ההיצע של חומרי קריאה (וגם של צפייה ושל שמיעה) היה הרבה יותר מצומצם. והוא נותן חיזוק לרעיון שהיום אנחנו נמצאים בצד השני של אותן סוגריים:

The ascendance of podcasts, newsletters, and memes has lent credence to this view. “The Joe Rogan Experience” could be understood as a couple of guys around a campfire, passing on knowledge through conversation, like the ancient Greeks.

אז? השאלה במקום. מכל ההרהורים האלה איננו בהכרח לומדים משהו על תהליכי הלמידה הרצויות של היום. ובכל זאת בחינה של רעיון ה-Gutenberg Parenthesis מאפשרת לנו לבחון את הנחות היסוד שלנו. אני מודה שאני רוכש אהדה מיוחדת למילה המודפסת. לדעתי, לפחות נכון להיום, הקריאה מעניקה לנו גישה לעולם הידע בצורה טובה יותר מאמצעים אחרים. נדמה לי שגם דבלין חושב כך. אבל אפילו במרחק של 25 שנים, כאשר נדמה שהחששות שהוא הביע מתגשמים, כדאי לנו מאד להכיר בכך שהדרכים שבהן אנחנו מכירים ומבינים את העולם סביבנו אינן חקוקות בסלע, ואינן מודפסות בדף באופן בלעדי. הכרות עם הרעיון של ה-Gutenberg Parenthesis יכולה לפתוח עבורנו תובנות בנוגע לתהליכי למידה שאינן מבוססות על המילה המודפסת ועל הקריאה בלבד.

בסביבות חינוכיות נהוג לצטט את ההתייחסות של פבלו פיקאסו לעולם המחשבים:

מחשבים הם חסרי תועלת. הם יכולים רק לתת לך תשובות.

להבדיל מציטטות שמרבים לייחס לאנשים מפורסמים אבל דווקא נאמרו על ידי אנשים פחות ידועים, פיקאסו כנראה באמת אמר את זה, או לפחות משהו מאד דומה. בדיקה של ה-Quote Investigator, שהוא על פי רוב מקור מהימן, מאמתת את הייחוס, אם כי פיקאסו כנראה לא השתמש במילה "מחשבים" אלא "מכונות חישוב". היות והציטוט כנראה מ-1964, אפשר להבין שהמונח של אז שווה ערך למה שאנחנו היום מכנים מחשב.

אני מכיר את האמירה הזאת בערך שלושים שנה. נדמה לי שפגשתי אותה לראשונה ממש סמוך לפריצת ה-WWW לתודעה (והיה בוודאי שם שראיתי אותה לראשונה). חשוב להבין שעל פי רוב, ב-1964 המחשב באמת היה בסך הכל מכונת חישוב. לעומת זאת, בתחילת שנות ה-90 המחשב האישי נעשה לנקודת הכניסה למאגר המידע העשיר – האינטרנט. במילים אחרות, בשנות ה-90 המחשב שפיקאסו הכיר בשנות ה-60 כבר לא נתן "תשובות", אלא פתח עבורנו אפשרויות רבות לשאילת שאלות. לכן, עם כל הכבוד לפיקאסו (טוב, בהתחשב ביחס שלו לנשים אי אפשר להעניק לו את "כל" הכבוד) כאשר גוגל פרצה לתודעה רבים מאיתנו שמחנו להעיר שפיקאסו טעה. המחשב היה למכשיר שעודד את החיפוש ואת החקר.

זה היה המצב במשך תקופה ארוכה. זאת ועוד: במהלך שנים די רבות היינו עדים לתופעה מאד מיוחדת – אתר האינטרנט המוכר והפופולרי ביותר, האתר שעבור רבים היה התגלמות האינטרנט, פעל כצינור לאתרים אחרים. גוגל לא ביקשה להחזיק את המבקרים אצלה באתר הבית לזמן ממושך, אלא דווקא שלחה אותם החוצה ממנה. חשוב להבין עד כמה הרעיון הזה פעל בניגוד להגיון הבסיסי של אתרי אינטרנט שמטרתם היתה להאריך את זמן השהות אצלם. וכזכור, חיפוש מידע באמצעות גוגל היה שונה מאד מה-"תשובות" שעוררו את לגלוגו של פיקאסו. אבל הגלגל הסתובב, ויתכן שהיום פיקאסו שוב צדק.

מתיאו וונג (Matteo Wong) ב-The Atlantic כותב על השינויים בחיפוש של גוגל בעידן ה-AI. הוא מתאר את הפיתוח העכשווי של מה שבגוגל מכנים AI Mode. מדובר במצב שבו אין תיבת חיפוש, ולכן גם אין צורך להקפיד על בחירת מילות חיפוש (מה שפעם קראו "שאילתות"). במקום זה יש chatbot. ומה עושים?:

You ask a question and the AI spits out an answer. Instead of sifting through a list of blue links, you can just ask a follow-up.

מי שעקב אחר השינויים שהתרחשו בחיפוש בשנתיים האחרונות אכן הבין שזה הכיוון שבו הדברים התקדמו. עוד בחודש ינואר מט הונן (Mat Honan) כתב ב-Technology Review של MIT ש:

AI means the end of internet search as we’ve known it

הכתבה של הונן ארוכה וסוקרת את ההיסטוריה של החיפוש באינטרנט. אני מניח שהיום מעטים זוכרים את !Yahoo (שלא היה מנוע חיפוש אלא קטלוג אינטרנטי) ועוד פחות זוכרים את Archie. אבל גם אם ההיסטוריה מעניינת, היא איננה העיקר. הונן מציין את הבעייתיות אשר בתקצירי המידע שה-AI מחוללת היום. במקום לקשר אותנו למקור, ה-AI מתמצתת (לפעמים מילה במילה) את דפי המקור שעליהם ה-"תשובה" שלה מבוססת, אבל היא איננה מפנה אותנו אל הדפים האלה. אנחנו "זוכים" לתשובות נעדרי הקשר (ואיננו מגיעים לדפים שבהם הטקסט המקורי מופיע). הונן מצטט את ליז ריד (Liz Reid), ראש תחום החיפוש בגוגל, שמסבירה את ההבדל בין החיפוש שעד היום הכרנו, לבין מה שגוגל עושה היום באמצעות ה-AI:

For a while what we did was organize web pages. Which is not really the same thing as organizing the world’s information or making it truly useful and accessible to you.

ראיית המרחב העצום של המידע אשר באינטרנט כתשתית שממנה דולים "תשובות" היא גם, ביסודו של דבר, ראייה מצומצמת, מגבילה, ומוטעית של מה שנמצא בו. ה-WWW הוא (עדיין) יצירה אנושית, ומפני שהיא כזאת היא מורכבת מדעות ומהתייחסויות שונות ומגוונות. הפיכת כל זה לתשתית ל-"תשובות" שאפשר להגיש לפי בקשת הפונה מחטיא (לפחות לדעתי) את המהות של המשאב האדיר הזה.

זאת ועוד: היכולת של הכלים האלה להגיש לנו "תשובות" היא לא רק פונקציה של היכולות המשתפרות תדיר של כלי ה-LLM, אלא גם של הכמויות האדירות של מידע אישי אודותינו שגוגל ומטא ואחרים צוברים. באמצעות המידע האישי הזה התשובות שמוגשות לנו מותאמות למי שאנחנו – במה אנחנו מתעניינים, אלו דברים אנחנו קונים, היכן אנחנו נמצאים כעת ועוד. עבור רבים מאיתנו האפשרות לקבל תשובות ממוקדות ומדויקות מצדיקה את הוויתור על הפרטיות שכרוכה בכך. למען האמת, עבור פניות רבות קשה לראות בכך בעיה. עבור החיפוש "מזג האוויר", למשל, קשה להתנגד לקבלת תחזית מדויקת של שלושה הימים הקרובים, ולא רק עבור המקום שבו אנחנו נמצאים כעת אלא גם עבור היכן אנחנו טסים (הכלי הרי יודע שרכשנו כרטיסי טיסה). זה הרבה יותר כדאי מאשר לערוך חיפוש כדי לקבל קישור לאתר שבו עלינו להקליד את העיר המבוקשת כדי לקבל את התחזית. ולהודות באמת, הרוב מאיתנו מזמן ויתרנו על הפרטיות.

אבל יש הבדל גדול בין היעילות שה-AI יכולה להעניק לנו עבור מה שמתרחש ביום-יום שלנו, לבין הפנייה לרשת לשם לימוד נושא. יתכן מאד שבחיי היום-יום שלנו אנחנו שמחים לקבל "תשובות". אבל כאשר אנחנו מבקשים ללמוד משהו (אם במסגרת ממוסדת או באופן עצמאי), מתן תשובות סוגר ותוחם את הלמידה. הוא איננו מעודד סקרנות אלא קוטע אותה. דווקא במסגרת של למידה מה שמעניין אותנו הוא ריבוי האפשרויות, החשיפה לגישות ולפרשנויות שונות ומגוונות. בהערה שבאופן ברור נכתבת עם מידה גדולה של אירוניה הונן מיטיב לבטא את ההבדל בין השניים. הוא כותב:

Who wants to have to speak the language of search engines to find what you need? Who wants to navigate links when you can have straight answers? And maybe: Who wants to have to learn when you can just know?

יתכן מאד שאני שייך לדור שהולך ונכחד, דור שמוצא ערך בעשיית המאמץ לפענח ולהבין, דור שמקבל בברכה ריבוי אפשרויות שמחייבות בירור ובחינה, דור שמאותגר על ידי מגוון גישות. אבל אם בעבר חשבתי שאני מהדור שחשב שפיקאסו טעה, במציאות של היום, מציאות שבה ה-AI משנה את החיפוש באינטרנט ואף מייתרת אותו, אני חושש שהוא דווקא צדק.

נדמה לי שלאחרונה אני חוזר על עצמי אפילו יותר מאשר הרגיל. ברור שכולם עושים את זה, ובכל זאת כאשר זה קורה יותר מדי זה נעשה מייגע. אבל הפעם יש סיבה, ואפילו טובה. בשלבי העריכה האחרונים של מאמרון אני בדרך כלל מתמקד אף ורק בעריכה. אני משתדל לשפץ ניסוחים מסורבלים, לחדד נקודות חשובות, לשפר את זרימת הרעיונות, ואם יש לי מזל, גם לתקן שגיאות. מה שאינני עושה הוא לקרוא חומרים חדשים. וכך קרה שמיד עם פרסום המאמרון האחרון עברתי על הדואר של היומיים ה-"חסרים" שהמתין לי, ומצאתי מאמרון חדש ב-Substack של ניקולאס קאר (Nicholas Carr) שטרם קראתי שהופיע טיפה לפני שהקלקתי על "פרסם". לו קראתי, בוודאי הייתי משלב משפט שמצאתי אצל קאר במאמרון שלי:

The real threat AI poses to education isn’t that it encourages cheating. It’s that it discourages learning.

עוד בשלבי העריכה של המאמרון ההוא החלטתי שכדאי לקצר ולכן רצוי לוותר על מספר דוגמאות שאספתי. אבל אם אני כבר מצטט את קאר, יש אולי טעם להאריך ולהביא כאן דברים שנשמטו, וגם להרחיב טיפה. אז – לטוב או לרע, אפשר לראות במאמרון הזה המשך של הקודם.

נדמה לי שקאר מוכר בעיקר בזכות המאמר ?Is Google Making Us Stupid שהתפרסם ב-2008 (ובהמשך הורחב לספר בשם The Shallows). הוא פרסם ספרים רבים ונחשב מבקר חריף אבל גם שקול של טכנולוגיות דיגיטליות. תוך כדי הכנת המאמרון הזה קראתי שוב את המאמר של קאר, והתרשמתי שהוא הרבה פחות חריף מאשר נוטים לחשוב. קאר כותב שהוא חושש שהוא מאבד את היכולת לקרוא טקסטים ארוכים (משום מה היה נהוג אז, ונדמה לי שעדיין היום, לציין את מלחמה ושלום של טולסטוי כדוגמה למה שכבר לא קוראים), אבל קאר גם מציין היבטים חיוביים של הנגישות של הרשת. הוא איננו כותב שהפסקנו לקרוא, אלא שהיום אנחנו קוראים אחרת. כזכור, הוא איננו שולל את האינטרנט, אם כי בעיני הוא איננו מדגיש מספיק את היתרונות הרבים של הזכרון החיצוני הזמין שהרשת מאפשרת, יתרונות שקלייב תומפסון (Clive Thompson) למשל, מתאר בספרו מבערך אותו הזמן, Smarter Than You Think. אבל מדובר בוויכוח מלפני יותר מעשור שכבר איננו מעורר עניין. יתכן שהחדירה המהירה של ה-AI לתוך חיינו מייתרת את הדיון ההיסטורי הזה.

במאמרון החדש שלו קאר מסביר שלפי המחקר ועדויות רבות, אחד משלושה דברים יכול להתרחש כאשר בני אדם נעזרים באוטומציה כדי לבצע משימה שלפני-כן הם ביצעו בעצמם:

• • • המיומנות כלפי אותה פעולה תגדל,
    • המיומנות כלפי אותה פעולה תתנוון,
    • המיומנות כלפי אותה פעולה בכלל לא תתפתח.

כלפי שלושה אלה הוא קובע:

Which scenario plays out hinges on the level of mastery a person brings to the job.

יש לא מעט דוגמאות לאמיתות הקביעה הזאת בנוגע ל-AI. מול הסטודנטים הרבים שכלל לא קוראים את מה שהם מגישים כעבודות בקורסים שלהם (בהזדמנות אני מקווה להתייחס גם לנושא הזה), יש כאלה שפונים אל הכלי כאשר הם כבר בעלי מטען ידע עשיר, ולכן מרוויחים מהשימוש בו. ליאת אייל היא דוגמה טובה. בתגובה למאמרון כאן מלפני חודש ליאת כותבת על:

הסיפוק האדיר שאני חשה כאשר יש לי מחשבה שאותה אני מגלגלת לקו רעיוני או למודל ואז מסבירה אותו לבינה המלאכותית והיא מעבדת אותו באופן מושלם … היא תחושה אדירה.

מרטין וולר, שציטטתי כאן מספר רב של פעמים, מציין משהו דומה. במאמרון בבלוג שלו מתחילת חודש מאי הוא כותב על ההתנסויות שלו עם כלי AI, ומיטיב לתאר כיצד המטען שמביאים לכלי משפיע על יעילות השימוש בו ועל איכות התוצאות:

Overall, I’d say that from an AI perspective, its performance improves the more you have distinctive material for it to work with. That is, if you’re already doing quite well then it can do quite well too. If you don’t have much, or rely on it to do too much, then the results are bland.

יש טעם להוסיף, אגב, שבהמשך וולר מתריע שככל שהכלים האלה יאומנו על התכנים שהם עצמם מייצרים התוצאות ייעשו יותר ויותר תפלים ופחותי ערך.

קאר מסביר שהיות וה-AI של היום ממלאת מגוון רחב של תפקידים, סביר להניח שנפגוש דוגמאות של כל שלוש התגובות האפשריות שהוא מתאר. אבל הוא מציין שהשימוש ב-AI לצורכי כתיבה אצל תלמידים וסטודנטים הוא מקרה מיוחד:

It puts the process of deskilling at education’s core. To automate learning is to subvert learning.

לאור ההערה הזאת, אין זה מפתיע שקאר מתייחס לאותו מחקר שטען שה-AI יכולה להזיק ללמידה שהוזכר כאן במאמרון הקודם. הרי הוא אמנם מכיר בכך שה-AI כן יכולה לסייע, אבל בשדה החינוך הדגש שלו הוא על כיצד היא מגבילה. הניסוח שלו בהחלט קורץ:

Armed with generative AI, a B student can produce A work while turning into a C student.

כצפוי, תוך כדי הכנת המאמרון הזה הופיעו חומרים מעניינים חדשים סביב שאלת השימוש בכלי AI במקצועות העתידיים של הסטודנטים של היום. דריק תומפסון (Derek Thompson) ב-The Atlantic כותב על כך ששוק העבודה של בוגרי ההשכלה הגבוהה הולך ומצטמצם. הוא מביא מספר השארות שמבקשות להסביר את התופעה, וביניהן הסברה שה-AI באמת מתחילה להשפיע על הכלכלה. הוא מצטט כלכלן מהרווארד שמסביר:

When you think from first principles about what generative AI can do, and what jobs it can replace, it’s the kind of things that young college grads have done

הוא מציג גרף מלשכת מפקד האוכלוסין של ארה"ב מחודש מרץ השנה שמראה ששוק העבודה של בוגרי ההשכלה הגבוהה הוא הגרוע ביותר מזה 40 שנה. תומפסון מסביר שהגרף מראה את מה שהיינו מצפים לראות כאשר מקומות העבודה "מעסיקים" מכונות במקום הבוגרים, ומסביר:

As law firms leaned on AI for more paralegal work, and consulting firms realized that five 22-year-olds with ChatGPT could do the work of 20 recent grads, and tech firms turned over their software programming to a handful of superstars working with AI co-pilots, the entry level of America’s white-collar economy would contract.

ואם כל זה איננו מספיק, לקראת סוף חודש אפריל ה-Wall Street Journal פרסם כתבה תחת הכותרת:

The Hottest AI Job of 2023 Is Already Obsolete

מתברר שהנדסת פרומפטים, שעד לפני זמן יחסית קצר נחשבה תפקיד מאד מבטיח (ומכניס), כבר איננה נחוצה. ההשתכללות המתמשכת של כלי ה-AI יצרה מצב שבו הכלים האלה מצליחים "להבין" את הפניות אליהם גם אם ניסוח הפנייה איננו מיטבי. רצוי לזכור שלפני כעשור טענו שבתי הספר צריכים ללמד את התלמידים לקדד, והיום, כמובן, ה-AI מסוגלת לקדד בעצמה. קשה לזכור את הפעם האחרונה שהדרישה הזאת עלתה בבתי הספר. קצב השתנות שוק העבודה כמעט זהה לקצב מתן התגובות של ה-AI.

פיטר גרין (Peter Greene) הוא איש חינוך ותיק. גרין כותב בעיקר על מאמציהם של תומכי הפרטת החינוך בארה"ב לחסל את החינוך הממלכתי שם. אבל הוא גם מבקר, לרוב ביקורת מוצדקת, היבטים שונים של התקשוב החינוכי. ציטטתי אותו כאן כבר שמונה פעמים. בחודש ינואר השנה הוא פרסם מאמרון שעורר בי אי-נוחות, וזה על אף שמצאתי מידה לא קטנה של צדק במה שהוא כתב תחת הכותרת:

AI Is For The Ignorant

אי-הנוחות נבעה מריח האליטיזם שנדף מהכותרת. הרי הרמז ברור – אלה שאינם מבינים שהבינה המלאכותית היא בסך הכל מערכת של מחשבים שפולטת "תשובות" לפניות מבלי שתהיה הבנה של ממש מאחורי אותן תשובות יראו בתשובות האלה "אמת" ולא יבדקו אותן לעומק, ולעתים קרובות יפלו בפח. (כמו עם כמעט כל התייחסות ל-AI בחינוך היום, הכוונה למערכות LLM.) הביקורת של גרין די גורפת – הוא איננו מעוניין להכיר בכך שיש תחומים שבהם ה-AI כן מצליחה להרשים, ולפעמים אף לעזור. לכן גם כאשר מסכימים עם מה שהוא כותב, חשוב להיזהר מהכללות. ואכן, כשקראתי את המאמרון הזה נזהרתי. ובכל זאת ….

גרין פותח עם התייחסות למחקר של שלושה אנשי אקדמיה (שני אמריקאים ואיטלקייה אחת) בתחומי העסקים והשיווק שמהווה בסיס לטענה אשר בכותרת המאמרון שלו:

Lower Artificial Intelligence Literacy Predicts Greater AI Receptivity

הכותבים מתארים מחקר שהם ערכו על מנת לבחון אם קיים קשר בין הבנה של מה ה-AI עושה לבין הנכונות להאמין לתשובות שמקבלים מהפניות לכלים האלה. (הקישור למעלה הוא לתקציר. המאמר במלואו, שמתאר בפרוטרוט את תהליך עריכת המחקר, נמצא כאן.) הם מסבירים שהם בדקו:

the relationship between consumers’ AI literacy (i.e., their objective knowledge about AI) and their AI receptivity (i.e., proclivity towards AI usage).

ובהמשך הם מסיקים:

Though most people forecast that consumers with greater AI literacy are more receptive to AI, we theorize and demonstrate that it is those with lower AI literacy who exhibit greater AI receptivity— a relationship we refer to as the lower literacy-higher receptivity link.

ההסבר שלהם איננו צריך להפתיע: מי שאיננו "מבין" מה ה-AI עושה (כאילו אפשר באמת "להבין") חש שמתרחש קסם. וזה להבדיל מאנשים בעלי אוריינות AI גבוהה שמבינים שאפילו אם ביצועי הכלי נראים אנושיים, אלה אינם באמת מעידים על חשיבה אנושית:

people with lower AI literacy perceive AI’s execution of such tasks as more magical and experience greater feelings of awe when thinking about AI executing such tasks.

למען האמת, ההסבר הזה די משכנע, וכאשר קראתי אותו ציפיתי שמסקנת החוקרים תהיה שמערכות החינוך חייבות לפתח אוריינות AI אצל תלמידים וסטודנטים. אבל כבר בתקציר המאמר הציפייה הזאת מתבדה. החוקרים, הרי, באים מתחומי העסקים והשיווק, ולכן לדעתם כדאי ורצוי לנצל את המצב הזה:

These findings suggest that companies may benefit from shifting their marketing efforts and product development toward consumers with lower AI literacy. In addition, efforts to demystify AI may inadvertently reduce its appeal.

אני מניח שהטענה הזאת מעוררת אי-נוחות לא רק אצלי, אלא אצל אנשי חינוך רבים אחרים. אבל עורכי המחקר אינם אנשי חינוך, ומבחינתם היא בהחלט הגיונית. בעולם השיווק מוצרי AI אינם שונים מכל מוצר אחר שמבקשים לשווק, ומה שיותר נוצץ יותר נמכר. לחוקרים, כמובן, אין שום מחויבות לחינוך. מטרתם הגדלת המכירות. מתברר שהאליטיזם שממנו חששתי איננו אצל גרין שקובל על כך שקל לרמות צרכנים/משתמשים, אלא אצל המשווקים שמבחינתם עדיף לשמור על קהל יעד בור.

גם דן כהן (Dan Cohen), דיקן הספרייה ופרופסור להיסטוריה באוניברסיטת נורת'איסטרן אשר בבוסטון, מבקש לבחון מי עשוי להרוויח מהשימוש בכלי AI בתחום החינוך. במאמרון בבלוג שלו, גם הוא מינואר השנה, כהן מדווח על מחקר (ראו – Generative AI Can Harm Learning) שבו תלמידי תיכון בקורס מתמטיקה חולקו לשתי קבוצות – לאחת אפשרו שימוש חופשי בכלי דומה ל-ChatGPT-4, ואילו לשנייה אפשרו שימוש בגרסה מצומצמת ומוגבלת יותר של ChatGPT שלא הגיש תשובות אלא העניקה רק רמזים.

כאשר שתי הקבוצות נבחנו על מה שלמדו, כל עוד חברי הקבוצה הראשונה המשיכו להשתמש בכלי היה שיפור משמעותי בציונים, אבל כאשר הם לא הורשו להשתמש בכלי היתה ירידה משמעותית בציונים. אצל חברי הקבוצה השנייה היה שיפור מתון יותר בציונים, אבל הוא נשמר לעבר זמן, גם ללא השימוש בכלי. כהן מדגיש את ההבדל בין שני השימושים האלה – מתן תשובות מהירות לעומת עידוד החשיבה באמצעות הכוונה ורמזים. עבור כהן זה מחדד שאלה מרכזית:

Are we using AI to enhance learning, or to replace some learning steps that turn out to be essential?

היום איננו מתנגדים לשימוש בחישובית, או בודק האיות אשר ב-Word. ברור לנו שבחייהם המקצועיים העתידיים התלמידים שלנו ישתמשו בכלי AI באופן חושפי. בגלל זה דווקא רצוי שהם יכירו, וישתמשו, בכלים האלה כבר עכשיו. אבל כהן מדגיש שבעולם העסקים של היום:

Employers are already realizing that a relative novice armed with AI, although perhaps competent enough to get work done, is far less valuable than an experienced practitioner who has a sturdy mental model of a domain.

נוצר מצב מעניין שבו מצד אחד העדר אוריינות AI אצל משתמשים מגבירה את היכולת לשווק להם כלים כאלה, ואילו מצד שני אוריינות "מסורתית" וכללית יותר אצל המשתמשים מגבירה את יכולתם לתפקד בעולם העבודה, כולל בעולם שבו הם ישתמשו בכלי AI. כהן מתריע על בעיה שנובעת מקיצורי דרך שיוצרים תשתיות ידע רעועות. הוא טוען שבעולם של התפתחות מזורזת בתחומים מדעיים ההסתמכות על AI מדלגת על שלבי הביניים הדרושים כדי להפוך לאנשי מדע מוצלחים. הוא כותב:

This, paradoxically, leads to a chasm in the profession in which there is no experiential on-ramp to the fast lane of the principal investigator, no training that gives you the rich base of knowledge and intuition needed to develop your field further.

זאת איננה בעיה במדעים בלבד. אפשר לזהות אותה גם אצל עורכי דין זוטרים שהעבודות הראשונות ה-"מסורתיות" שלהם נעשות היום על ידי ה-AI, או באקדמיה כאשר אין צורך בדוקטורנטים כעוזרי הוראה מפני שה-AI יכולה למלא את התפקיד שלהם הרבה יותר בזול. יתכן מאד שה-AI תמחק את רכישת המומחיות ואת מסלולי הקידום, ונגלה שאמנם ה-AI יכולה לעשות את מה שהאנשים האלה אמורים לעשות היום, אבל זה יהיה במחיר של הגבלת ההתקדמות המקצועית הדרושה כדי למלא תפקידים בכירים בתחום מחר.

נדמה לי שיש נקודת ההשקה בין דבריו של גרין לבין אלה של כהן. במקרה של גרין (או ליתר דיוק של חוקרי השיווק) הצלחת הפצת ה-AI דורשת בורות, ואילו אצל כהן הצלחת ה-AI מנציחה את הבורות (או לפחות הבינוניות).

אני מודה שזה די מוזר. אני עוסק בתקשוב החינוכי כבר יותר משלושים שנה, ועל אף האכזבות אני עדיין נאמן לתקווה ששימוש נבון בכלים דיגיטליים יכול לקדם למידה הומניסטית איכותית. והנה, בשנים האחרונות נדמה שהרוב הגדול של מה שאני כותב כאן (בבלוג שהוא כבר כמעט בן 20) מצביע על הפגמים של התחום. לפעמים נדמה שהכתיבה כאן היא היפוך של פרשת בלעם – תחילה באתי לברך אך על פי רוב אני יוצא מקלל. פעם אחר פעם אני מביע אכזבה על כך שבמקום שהכלים החדשים שחודרים לתוך הכיתה ישפיעו באופן משמעותי וחיובי על הלמידה, הם מקבעים דרכי הוראה ולמידה מיושנות. אפשר אולי להבין זאת כדוגמה משכנעת של You Always Hurt the One You Love. אבל אפילו אם הביקורת שאני מביע כאן מוצדקת, החזרה המתמדת עליה נעשית כבר מוגזמת. הרי לגיטימי לשאול אם אין לי ביקורת גם על המתנגדים לתקשוב בחינוך. והנה, על מנת לאזן טיפה את הדברים, הגיע הזמן להשמיע קצת ביקורת על המבקרים.

אינני זוכר את המסלול המדויק. היה זה בוודאי דרך קישור בתוך קישור אחר שהגעתי, בחודש שעבר, למאמרון ב-Substack של זוג שגר בקנדה – פקו ורות גסקובסקי (Peco and Ruth Gaskovski) שלקריאת כותרתו דווקא ציפיתי שאני עשוי להזדהות:

Learning, Fast and Slow: Why AI will not revolutionize education

כידוע, אינני רואה ב-AI מושיע חינוכי, והקריצה בכותרת לעבודתם של טברסקי וכהנמן עוררה את הסקרנות שלי. אבל די מהר הציפיה למשהו מעמיק התבדתה. התרשמתי שהמטפורה של מהר ולאט במסגרת של הלמידה איננה אלא תירוץ לעטוף גישות למידה מיושנות בלבוש אופנתי. הזוג גסקובסקי בעצם ביקש לנגוח בשימוש ב-AI בחינוך, ובתקשוב באופן כללי, בטענה שלמידה "אמיתית" מתרחשת תוך עשיית מאמץ. כבר מספר פעמים בעבר כתבתי שעל אף הכמיהה ללמידת האינסטנט של Neo ("אני יודע קונג פו!") של רבים ממחייבי התקשוב, התפיסה הזאת בעייתית ואפילו מגוכחת. אבל אין זה אומר, כפי שהזוג גסקובסקי שואל:

Should education even be disrupted? What if there is nothing wrong with the fact that we need human teachers, physical books, and classrooms of students who sometimes struggle with learning, but mostly, eventually, figure things out, develop their tortoise legs, and start to run like hares? Maybe we’ve hit the ceiling with how easy education can be, or ought to be?

רצוי לפרק טיפה את הפיסקה הזאת שמורכבת משלוש שאלות, ולא מעט הנחות יסוד לצידן. בנוגע לשיבוש החינוך, לפחות כפי שרבים מחברות ההיי-טק תופסים את הנושא, אני עשוי להסכים עם הזוג גסקובסקי. הרי ברוב המקרים ה-"שיבוש" איננו באמת תורם ללמידה טובה או משמעותית יותר אלא רק מהווה שינוי אדרת. זאת ועוד: ביסודו של דבר (לפחות לפי תפיסתי), השימוש בכלים דיגיטליים בכיתה איננו אמור להפוך את הלמידה לקלה יותר (או למהירה יותר). הוא צריך להציע אפשרויות לראייה אחרת, מגוונת ועשירה יותר, של כיצד תלמידים פוגשים חומרי למידה. הדיגיטליות איננה מבטלת את ההתמודדות עם חומרי למידה אלא מעשירה אותה.

אינני מכיר את הזוג הזה, אבל מעיון ב-Substack שלהם אני מתרשם שהם אנשים נחמדים שבאופן כללי חשים שטכנולוגיות חדישות פוגעות ביכולת של בני אדם לבטא את האנושיות שלהם. דעתם איננה דעתי, אבל אני יכול להבין את דאגתם. עם זאת, הביקורת שלהם כלפי ה-AI מצביעה על הכרות פשטנית ביותר עם תחום התקשוב החינוכי. המצב הזה נכון עבור רבים. לצערי הם כנראה שבויים בתפיסה מיושנת, ורומנטית, של מהי למידה.

נוצר הרשום שהזוג גסקובסקי טוען שעד לשיבושים של הדיגיטליות, תהליכי הלמידה במערכות החינוך הקיימות היו תקינים. אבל אפילו בדיקה שטחית של תוצאות במבחנים של מערכות החינוך הנוכחיות מראה שמה שנעשה עד היום איננו מוביל להישגים מרשימים במיוחד. וזה ללא התייחסות לסוגיות כמו פיתוח החשיבה הביקורתית שבהן הישגי החינוך ה-"מסורתי" עוד יותר בעייתיים.

לא בהתכוון (לפחות כך אני מתרשם) דבריהם של הזוג גסקובסקי משקפים את התפיסה המסורתית והשמרנית של הלמידה שמתבטאת היטב בשמו של אחד הספרים של מקס רפרטי (Max Rafferty), מי שבשנות השישים של המאה הקודמת היה המפקח הכללי של בתי הספר של קליפורניה – Suffer, Little Children. די בצדק רפרטי כבר מצא את דרכו לפח האשפה של ההיסטוריה החינוכית (ואני מניח שרק אלה שכמוני היו בקליפורניה באותן שנים בכלל זוכרים אותו). בעיני רפרטי המאמץ, הסבל, וגם האתגר מחוברים אלה לאלה. בלי הסבל (שנובע בין היתר מהחובה לעוסק בדברים שאינם מעניינים אותם) תלמידים אינם לומדים. נדמה לי שמעטים היום, כולל הזוג גסקובסקי, מזדהים עם גישה "חינוכית" כזאת.

אבל לא קל להשתחרר מתפיסה כזאת, ואני מתרשם שהביטול, לכאורה, של המאמץ והצורך לשקוד על ה-"חומר" הוא מה שמפריע להם בנוגע ל-AI בחינוך. אם באמצעות ה-AI אפשר "לכתוב" חיבור בעזרת הקלקה על כפתור בלבד, הם כנראה מרגישים שזה מוציא את האתגר מתהליך הלמידה; שזה מונע מהתלמידים to figure things out. גם אם יש מידה של אמת במקרה הספציפי הזה, יש כאן ראייה מצומצמת ביותר כלפי תחום התקשוב החינוכי בכללותו. גם אם השימוש הנפוץ בכלים תקשוביים היום רחוק מלהיות מיטבי, זה איננו סיבה לשלול את הכלים האלה באופן כללי. הדיגיטליות מאפשרת המחשות איכותיות, מזמינה שיתוף פורה בין לומדים, וגישה כמעט בלתי-מוגבלת למקורות מידע. כל אלה יכולים לעורר סקרנות וענין.

באופן מתמיד השימוש הנבון של התקשוב בחינוך מוצא את עצמו בין הפטיש לסדן: מצד אחד הציפיה המסורתית של בתי הספר שתלמידיהם יעמדו בדרישות המערכת ויקבלו ציונים טובים במבחנים הסטנדרטיים שהם, לטוב ובעיקר לרע, המדד של הלמידה (וזאת על אף העובדה שכמעט כולם מבינים שהקשר בין הציונים במבחנים האלה לבין למידה של ממש הוא, במקרה הטוב, רופף ביותר). ומצד שני ההיצע ההולך ומשתכלל של כלים תקשוביים שבאמצעותם, כך חברות ההיי-טק מבטיחות, יעזרו לתלמידי בתי הספר להצליח בלימודיהם, גם אם כמעט ואין עדות מחקרית שמאמתת את ההבטחות האלו. נוצר מרדף בלתי-פוסק אחר כלים חדשים שבמקרים רבים אינם מסייעים כלל ללמידה. ולתוך כל זה מצטרפת ה-AI, עם הבטחה גם לייעל ולשפר את הלמידה, ואולי מעל לכל, לעשות אותה קלה יותר.

במרדף הזה רק חברות ההיי-טק מרוויחים. הרי במקרה הטוב מפתחי הכלים האלה אדישים לחששות של המורים שהשימוש בכלים האלה מבטל את העבודה העצמית של הלומדים, ואילו במקרה הפחות טוב אותם מפתחים שמחים למכור כלים נוספים שיבדקו את מקוריות עבודות התלמידים, וכך להרוויח משני הצדדים. בין שני אלה ספק אם מתרחשת הרבה למידה של ממש.

דווקא במציאות הזאת אפשר להבין את הכמיהה של אנשים כמו הזוג גסקובסקי למציאות חינוכית מסורתית. הם הרי דוגלים בלמידה הומניסטית ואיכותית, וחושבים שהם מזהים אותה בתקופה פשוטה וברורה יותר שכבר איננה. הבעיה היא, כמובן, שהנוסטלגיה מעוורת אותם לעובדה שהלמידה של אז לא באמת תאמה את התמונה האידילית שמצטיירת בזכרונם.

לפני שבוע חברתי לחיים העבירה אלי כתבה קצרה בפייסבוק שמדווחת על נסיון של בית ספר בלונדון – כיתה שמתנהלת באופן מלא באמצעות ה-AI. לפי הדיווח:

A private school in London, David Game College, has introduced the UK’s first AI-only classroom, charging around $35,000 or £27,000 per year. In this futuristic setup, students learn core subjects like English, maths, biology, chemistry, and computer science through advanced AI systems and VR headsets, completely replacing traditional teachers.

חיפוש דרך גוגל מעלה כ-50 כתבות אודות הכיתה הזאת ב-David Game College. הכתבות האלו מבוססות (או לגמרי מעתיקות) כתבה ב-Business Insider מחודש אוגוסט 2024 (כן, מלפני תשעה חודשים) תחת הכותרת:

This high school is replacing teachers with ChatGPT and AI tools to personalize learning for some students

הכתבה מביאה את דבריו של ג'ון דלטון, אחד המנהלים של בית הספר שמסביר:

Students will benefit enormously from AI-powered adaptive learning, which allows every student to learn at their own pace rather than having to keep pace with a class, which often progresses too quickly for some students and too slowly for others.

דלטון גם פרסם כתבה באתר EdTech Innovation Hub (בספטמבר 2024) שבה הוא מרחיב על התוכנית. בכתבה הזאת מעט מאד פרטים על התוכנית עצמה והרבה יותר "הסברים" על כיצד גישת הפרסונליזציה באמצעות ה-AI יכולה לקדם את הלמידה של כל תלמיד ותלמיד. מעניין לציין שבכתבה של דלטון המילה ChatGPT, או כל סוג אחר של מודל שפה גדול (Large Language Model) איננה מופיעה. מה שכן מופיע, שש פעמים בשינויי לשון קלים, הוא AI-driven adaptive learning. דלטון עצמו מדגיש את זה. הוא כותב שהכיתה הנסיונית מחברת בין פלטפורמות טובות של למידת מכונה לבין מאגרים של חומרי הוראה איכותיים, ומוסיף:

This is augmented by our own proprietary technology and systems, which allow us to analyse and produce detailed data about each student’s performance and behaviour on the platforms.

טענה זאת של דלטון מזכירה מאד, אם כי עם קצת פחות יומרה, את דבריו של חוסה פריירה (Jose Ferreira) , מייסד חברת Knewton, משנת 2015 (ציטטתי אותו כאן ב-2019) כאשר הוא הסביר את דרך הפעולה של החברה שלו:

We think of it like a robot tutor in the sky that can semi-read your mind and figure out what your strengths and weaknesses are, down to the percentile.

יש, כמובן, טעם להוסיף שהבטחותיו של פריירה על יכולות הניבוי של הכלים שהחברה פיתחה, ובעקבות זה גם ההבטחה לקדם את הלמידה של תלמידים, נחלו כשלון חרוץ. החברה, שנוסדה ב-2008 ובמהלך השנים גייסה מעל 150 מיליון דולר, נמכרה ב-2019 במכירת חיסול של כ-17 מיליון דולר. זה היה כשלוש שנים אחרי שפריירה עזב אותה.

גם אם Knewton כבר שייך לעבר, הציפייה שהנתונים לא משקרים ודרכם אפשר יהיה לשפר ולזרז את הלמידה עוד איתנו. ההשתכללות המתמדת של כלים לאיסוף נתונים ופיענוחם ממשיכה לעורר תקוות שבדרך הזאת אפשר לקדם כל תלמיד ותלמיד. בראיון וידיאו שמופיע בכתבה על הפרויקט ב-SkyNews דלטון מציין שיש הרבה מורים טובים, כולל, כמובן, בבית הספר שלו. אבל:

if you really want to know exactly why a child is not learning I think the AI systems can pinpoint that more effectively

מזה אפשר להתרשם שלפי דלטון הלמידה היא כנראה בסך הכל תהליך של העברת מידע בדרך כלשהי וקליטתו אצל הלומד. כיתת ה-AI של בית הספר של דלטון אמורה לשכלל (ובוודאי גם לזרז) את הקליטה הזאת באמצעות התאמה אישית של החומרים שמוגשים לתלמידים וקצב הגשתם. ממה שהוא מתאר ניתן להסיק שמרכיבים רגשיים ו/או חברתיים משניים לתהליך הזה, אם כי כבר היום לא חסרים כלים שלטענת מפתחיהם מסוגלים להעריך את מידת הריכוז של הלומד ומסוגלים בדרכים שונות להחזיר אותו לערנות אם זה מתבקש.

אבל הפעם הנקודה המעניינת ביותר כאן איננה ההיסטוריה המתמשכת של הבטחות שכנראה אינן מתגשמות. מה שבמיוחד מעניין היא העובדה שאי-שם בדרך ה-ChatGPT הצליח להשתרבב לתוך הכותרת. הרי כפי שציינתי, דלטון בכלל לא הזכיר את ה-ChatGPT, ובחיפושים שערכתי לא מצאתי שבבית הספר בכלל טענו שה-AI שלהם היא של מודל שפה גדול. ובכל זאת צריכים להודות שהאזכור בכותרת מאד הגיוני. היום ההתייחסות הכמעט בלעדית ל-AI, כולל AI בחינוך, היא לכלים של מודלי שפה גדולים, כך שכמעט לא זוכרים שלא לפני יותר מדי שנים כאשר התייחסו ל-AI הכוונה היתה ללמידת מכונה (machine learning). למידת המכונה התמקדה באיסוף וניתוח של כמויות אדירות של נתונים אודות לומדים על מנת למפות את הדרכים היעילות ביותר להגיש להם חומרי למידה כדי לקדם את הלמידה שלהם (דוגמת היומרה של Knewton). ה-AI הזאת, אם היא בכלל היתה AI, הובילה את הפרסונליזציה, ההתאמה האישית. ולפי כל מה שמתואר בפרויקט של David Game College זה סוג ה-AI שבשימוש אצלם.

לזכות ה-AI בחינוך, אם של כלי LLM או של למידת המכונה היותר "מסורתית", מרבים להדגיש שבאמצעותה מתאפשרת הוראה איכותית לרבים. הרי אם בעבר רק עשירים יכלו לרכוש מורה פרטי עבור ילדיהם, כלי התקשוב של היום מאפשרים לכל אחד, ללא קשר לרמה הסוציו-אקונומית, לזכות בליווי אישי. לפי התפיסה הזאת ה-AI בעצם מאפשרת שוויון הזדמנויות לכולם. ההבטחה הזאת מאד קורצת, ואפשר לקוות שאי-שם בעתיד היא תתגשם. עם זאת, כאשר ההשתתפות בכיתה הנסיונית של David Game College עולה כ-$35,000 לשנה, קשה לחוש שהשוויון בדרך. זאת ועוד: לשנה הראשונה של הפרויקט התכנון היה ל-20 תלמידים (יחד עם מלווה אנושי "מקצועי" אחד, אגב), אבל כתבה על הפרויקט מינואר 2025 מדווחת שהכיתה נפתחה עם שבעה תלמידים בלבד. נדמה שעם כיתה של שבעה תלמידים שמשפחותיהם מסוגלים להוציא סכום גדול כל כך (שהוא כנראה $13,000 מעל המחיר ה-"ממוצע" של בית ספר פרטי באנגליה) אפשר להגיע להישגים מרשימים גם בלי כלי AI ואולי גם בלי תקשוב בכלל.

מעבר ליומרה אשר בפתיחת כיתה כל כך יקרה קשה למצוא משהו ייחודי, או אפילו מעניין במיוחד, בכיתה הנסיונית של David Game College. אבל נדמה שבאיחור של כתשעה חודשים עצם השימוש במילת הקסם AI הביא לכך שמישהו חזר להתעניין בו. ואכן, מבחינתי מה שמעניין כאן איננו הפרויקט עצמו (וספק אם הוא באמת "הראשון"), אלא עצם העובדה שמתעניינים בו.

אין לי הכישורים לבחון אם כלי ה-AI הנוכחיים באמת מסייעים בלמידת תחומים כגון מתמטיקה או כימיה. אינני מבין מספיק (אם בכלל) באלה על מנת לדעת אם יישומי AI, או יישומי המשנה שמפתחים באמצעותם, יכולים לעזור להמחיש או להסביר היבטים של תחומים מדעיים כאלה. אין ספק שהם יכולים לחולל כרטיסיות שינון (flash cards) כדי לאפשר לסטודנטים לבחון את ידיעותיהם (או לרענן את זכרונם לקראת מבחן) בהיבטים של התחומים האלה שנלמדים בכיתה, אבל אם כל הכבוד ליעילות של כרטיסיות כאלה כמרכיב בשינון הנלמד, השימוש בטכנולוגיה חדישה ומתקדמת כדי להפיק טכנולוגיה די מיושנת נראה לי יותר מרק קצת מביך. לעומת התחומים האלה, אני כן מבין, לפחות קצת, בתחומי ההומניסטיקה, ולכן יכול להיות שיש ערך כלשהו ברשמים שלי בנוגע לשימוש ב-AI באלה.

כלי ה-AI הנפוצים היום הם Large Language Models, ובגלל זיקתם לשפה הגיוני שבראש ובראשונה השימוש בהם בחינוך הוא ככלי עזר בכתיבה. נדמה שההתייחסות לשימוש בכלים האלה בכתיבה מתמקדת כמעט באופן בלעדי בשאלה האם הם "כותבים" עבודות עבור סטודנטים (וכיצד ניתן לזהות אם אכן כך היה). חשוב להבין שיש הבדל בין עזרה בכתיבה לבין כתיבה של ממש, ולא תמיד ברור היכן אחת מסתיימת והאחרת מתחילה. לא יהיה זה מוצדק לשלול שימוש שמסייע להתגבר על חדרת הדף הלבן, למשל. אינני מוצא פסול בשימוש בכלים האלה כדי לחולל פתיחה, או אולי ליצור ראשי פרקים, שמהם אשפר להמשיך. רבים מהמאמרונים שמתפרסמים כאן, הרי, מתחילים כתגובה לכתבות שאני קורא. גם זה סוג של קרש קפיצה שאיננו שונה במהות מלהיעזר ב-AI לחולל התחלה.

יש בהקדמה הארוכה הזאת מידה לא קטנה של היתממות. הרי ברור שבמרבית הדיווחים על השימוש בכלי AI בכתיבה השימוש המתואר איננו של סיוע, של יצירת תשתית להמשך הכתיבה, אלא של כתיבת עבודות במלואן (או במאמצים להסתיר את העובדה שהכתיבה נעשתה על ידי ה-AI). וכאשר זה המצב, אין מנוס מאשר לשאול אם "ערכו" המרכזית של ה-AI בחינוך הוא כאמצעי להמנע (או אפילו להתחמק) מהמלאכה הקשה של לחשוב מה לכתוב על נושא מסוים ולזקק את החשיבה הזאת למשהו מגובש.

כהכנה למאמרון הזה ערכתי חיפוש במעל 1200 המאמרונים שעד עכשיו התפרסמו כאן. ביקשתי לבדוק כמה פעמים ציטטתי את אחת הציטטות האהובות עלי – אמירה קצרה של איזק אסימוב (Isaac Asimov):

Writing, to me, is simply thinking through my fingers

הופתעתי לגלות שעל אף העובדה שאני בטוח שאני מרבה להשתמש במשפט הזה, עשיתי זאת כאן רק פעם אחת, וזה היה רק לפני שנתיים. (ראוי להוסיף שאולי כצפוי, זה היה במסגרת התייחסות לכתיבה ו-AI.) בעבר נעזרתי בציטוט הזה של אסימוב כדי לתאר את תהליך הכתיבה לבלוג. אבל דווקא הגיוני שהוא זוכה לשימוש מחודש בעידן ה-AI, אם כי דווקא מפני שהיום השימוש באצבעות כדי לכתוב מצטמצם להקלקה על כפתור. במציאות החדשה הזאת לא ברור אם באמת מתקיימת חשיבה דרך האצבעות. עבורי הכתיבה היא דרך להבהיר דברים לעצמי. דרך הכתיבה אני (כמעט) מצליח לארגן לעצמי את המחשבות. יש טעם אולי להוסיף שתוך כדי עריכה של המאמרון הזה מצאתי שעל אף העובדה שכל מה שכתבתי התייחס לכתיבה, היו כאן בעצם שני מאמרונים שונים – ובעקבות ה-"גילוי" הזה ראיתי לנכון לחלק אותם ולפרסם רק אחד מהם כעת.

נדמה לי שכבר מספר פעמים כתבתי שלא פעם המאמרון שבסופו של תהליך מתפרסם כאן הוא הגרסה השלישית או הרביעית של מה כתבתי תחילה. זאת ועוד: לעתים קרובות המשפטים המסיימים של הגרסה הראשונה נעשים להתחלה של האחרונה, וזה משום שרק לקראת ה-"סוף" הדברים נעשים לי ברורים יותר. כמו-כן, במידה לא קטנה הפרסום כאן איננו על מנת לשכנע את מעט הקוראים שמגיעים לכאן, אלא להבהיר דברים לעצמי. וזה עיקר מה שאני מקווה שתלמידים וסטודנטים יוכלו להפיק מתהליך כתיבת עבודות.

כהערת אגב, אני נזכר במרצה באוניברסיטה שעל אף הבקשות של הסטודנטים להגיש עבודות, התעקש על מבחן אמריקאי כבסיס לציון. הוא נהג להסביר, ללא יומרה ובוודאי במידה לא קטנה של צדק, שאין משהו שאנחנו הסטודנטים יכולנו לכתוב שהוא טרם קרא, ולכן המאמצים של שני הצדדים – הכותב והקורא – מיותרים. הבנתי את עמדתו וקיבלתי אותה. אבל עם השנים גם התחלתי לחשוב שדווקא הגישה הזאת מנעה מאיתנו הסטודנטים להתמודד עם המחשבות שלנו, והיות ובאמת מדובר היה במרצה טוב, נדמה לי שגם ההתמודדות הזאת היתה צריכה להיות אחת ממטרות הקורס.

הכתיבה כדרך להבהרת החשיבה (וההבנה) צריכה ללוות אותנו לאורך החיים. אם אנחנו בסך הכל כותבים כדי להגיש עבודה השימוש ב-AI כקיצור דרך בוודאי לגיטימי. הרי בסיטואציה כזאת גם הסטודנט וגם המרצה מבינים שהלמידה משנית לציון שהוא העיקר. במציאות הלימודית הזאת יותר מאשר ה-AI תשנה את המערכות הלימודיות היא מיישרת איתן קו וחושפת עד כמה המערכות האלו בעייתיות. מאמרון מחודש פברואר השנה של אנדרו מיינרד (Andrew Maynard) – פרופסור בסטייט אוניברסיטה של אריזונה העוסק במגוון רחב של תחומים – ממחיש את הבעייתיות הזאת בהשכלה הגבוהה. מיינרד שואל:

Can AI write your PhD dissertation for you?

על מנת להראות שהדבר בהחלט אפשרי, מיינרד פנה לכלי חדש של OpenAI בשם Deep Research, ובאמצעות סידרה של פרומפטים הוא הצליח לחולל תזת דוקטורט בת 400 עמודים. מיינרד מצהיר שהתוצר רחוק מלהיות מושלם, אבל הוא משוכנע שהוא סביר, וסביר להניח שהכלי עוד ימשיך להשתכלל. במילים אחרות, אולי הכלים האלה עדיין אינם בשלים למשימה כזאת היום, אבל היום הזה עוד יגיע.

ב-Substack שלו, ג'ון ורנר (John Warner) מגיב למאמרון של מיינרד:

Am I the only one who believes that engaging in something like pursuing a PhD is primarily to allow the scholar to develop the practice of scholarship and scholarly thinking, rather than merely a vehicle to produce a document that we call “a dissertation”?

ורנר מוסיף שהעולם איננו זקוק לעוד תזות דוקטורט, אלא ליותר חשיבה אקדמית מנומקת. במילים אחרות, יותר מאשר להרחיב את הדעת האנושית עם עוד מסמך שמעטים יקראו, המטרה של כתיבת תזה היא פיתוח היכולות הביקורתיות של הכותב, המשך התפתחותו כאדם בעל כישורים ביקורתיים. כל זה איננו אלא דרך להדגיש שמה שחשוב הוא התהליך ולא המוצר, וצריך להיות ברור שמערכות החינוך של היום מכוונות אל המוצר. רבים בדעה שהשימוש הנרחב בכלי AI בכתיבה פוגע בפיתוח החשיבה והבעה, אבל קשה לצפות לשימוש יצירתי יותר כאשר השימוש הנוכחי דווקא תואם את סדר העדיפויות של מערכות החינוך.

לפני כ-25 שנים, כאשר עבדתי במחלקה לסביבות למידה חדשניות של האגף לחינוך יסודי של משרד החינוך, הרבו לשאול איתי מה המטרה או הייעוד של המחלקה. אמנם בשנת 2004 פרסמנו חוברת מעניינת, ולאותם הימים (לפחות לדעתי) משכנעת בנוגע לסטנדרטים לשימוש במחשבים בכיתה, אבל התשובה הקבועה שלי לאותה שאלה תמיד היתה "להפסיק להתקיים". הרי היה ברור שהמחשב, וכבר אז גם האינטרנט, ייהפכו לחלקים אינטגרליים של הכיתה, כך שבאותה מידה שלא שואלים אם צריך להיות לוח בכיתה, או האם תלמידים צריכים להצטייד במחברת ובעפרון, לא יישאלו לגבי מחשבים. פעם גם לוח הגירים היה טכנולוגיה חדשה. כל דור והטכנולוגיה שלו.

מידי פעם אני מהרהר בתשובה הזאת ושואל את עצמי האם כבר הגענו למצב שבו אין צורך ביחידות כמו "סביבות למידה חדשניות". אני אמנם עדיין נתקל בלא מעט אנשי חינוך שמתקשים לבצע פעולות דיגיטליות פשוטות ביותר, אבל על פי רוב הדיגיטליות אכן השתלבה באופן מלא לתוך מערכות החינוך. היום קשה לחשוב על מצב שבו יש חינוך "רגיל", ז"א חינוך שאיננו משלב שימוש במחשבים ובכלים דיגיטליים, ולעומתו חינוך "חדש" (או מה שפעם קראו לו, של המאה ה-21). המציאות הנוכחית ברורה – באותה מידה שמשתמשים בלוח ובמחברת, גם משתמשים במחשבים. התקופה שבה השימוש בכלים דיגיטליים נחשב "חדשני" עברה מזמן.

במציאות הדיגיטלית של ימינו הייעוד של גופים כמו "סביבות למידה חדשניות" עבר שינוי. כמובן שכבר לא שואלים אם צריכים דיגיטליות בכיתה. כלים אלה כבר מציפים אותה. השאלה היום היא אלו כלים נדרשים, וכיצד הם משפיעים על ההוראה ועל הלמידה. אולי במהות השימוש הבסיסי של Google Docs איננו שונה מהשימוש ב-Word (כמו שהשימוש ב-Word לא היה שונה, במהות, מהכתיבה על דף נייר) ובכל שאת האפשרות של כתיבה/עריכה בו-זמנית של מספר אנשים יצרה מצב שבו נדרשנו לשאול באילו תנאים הכתיבה/עריכה המשותפת כדאיות; מתי היא תורמת ללמידה ומתי לא. כאשר Second Life פתחה עבורנו את האפשרות של "כיתה וירטואלית" היה הגיוני לבדוק אם כיתה כזאת מציעה חוויה לימודית שונה, בעלת איכויות למידה שונות מאשר בכיתה הפיסית. (נדמה לי שעל אף ההתלהבות הראשונית כמעט כולנו הסקנו שהתשובה היתה שלילית.) באופן דומה, כלים כמו Zoom פתחו אפשרויות של הוראה/למידה ללא קירבה פיסית ונדרשנו לבחון אם הכלים האלו מזמנים דרכי הוראה ו/או למידה חדשות או שונות שלא הכרנו בכיתה הפרונטלית. (גם במקרה הזה, נדמה לי שלמדנו שהרצאה מרחוק נשארת הרצאה.)

הנסיונות הדיגיטליים השונים האלה, ורבים אחרים במרחב החינוכי, הם עדות לכך שתחום התקשוב החינוכי ממשיך להשתנות ככל שהכלים החדשים שנוצרים מאפשרים פעולות לימודיות שהן חדשות או מקוריות (או לכאורה חדשות או מקוריות). לאור זה הגיוני שגופים שאחראים ל-"סביבות למידה חדשניות" ימשיכו לבחון את הכלים האלה – אפילו אם על פי רוב הם מגיעים למסקנה שככל שהדברים משתנים הם נשארים אותו הדבר. כמובן שגם בזה התקשוב החינוכי איננו מחדש. ב-1997, עוד כאשר מחשבים בכיתה נחשבו די חדשים (וחמש שנים לפני שמדינת מיין היתה למדינה הראשונה לחלק מחשב נייד לכל תלמיד בחטיבת הביניים), דייוויד טייאק ולרי קובן (David Tyack ו-Larry Cuban) פרסמו את ספרם הקלאסי Tinkering Toward Utopia. בספר הם בחנו כיצד רפורמות חינוכיות משנות את בתי הספר. לפרק השלישי של הספר הם נתנו את הכותרת "How Schools Change Reforms". במילים אחרות, הם ציינו שבתי ספר אמנם מאמצים שינויים משמעותיים (או נאלצים לעשות זאת), אבל במקום שבתי הספר עצמם השתנו, על פי רוב הם המשיכו לפעול כפי שפעלו לפני אימוץ השינויים. בפרק החמישי של הספר הם בחנו, בין היתר, את ההשתלבות של מחשבים לתוך בתי הספר וסיכמו:

A one-line summary of the situation to date might be: computers meet classroom; classroom wins. (עמ' 126)

בלשון של קהלת אפשר להגיד שהם מצאו שבשדה החינוכי אין חדש תחת השמש.

אבל אפילו אם על פי רוב הקביעה הזאת מתארת את המציאות, לא יהיה זה נכון לקפוץ למסקנה הזאת בנוגע לבינה המלאכותית בחינוך – אם לא משום סיבה אחרת מאשר המהירות העצומה שבה הכלים האלה הצליחו לערער את שלל מערכות החינוך. נכון, גם בהצגה הזאת כבר היינו. הרי עם הפריחה של ה-WWW והגישה הבלתי-אמצעית למידע שהפריחה הזאת אפשרה, לא מעטים שאלו אם בית הספר יוכל למנוע נטישת תלמידים שיבחרו ללמוד בדרכים עצמאיות. אבל נדמה שאם אז היה מדובר בדלת שנפרצה, התחושה היום היא שהחומות מתמוטטות לחלוטין. היום לא רק שואלים אם עדיין אפשר להצדיק את קיומו של בית הספר, אלא מרחיקים לכת ושואלים אם בזכות ה-AI אולי מסגרות לימודיות פורמליות בכללותן מיותרות ונעשו לנחלת העבר.

אך עד לאפוקליפסה העתידית הזאת הוויכוח נמשך, גם אם הוא איננו מחדש דבר. באמצע חודש מרץ ה-Wall Street Journal פרסם כתבה עם הכותרת:

There’s a Good Chance Your Kid Uses AI to Cheat

על אף הכותרת שבוודאי נבחרה כדי למשוך את העין של הורים שחרדים שהכסף הרב שהם מוציאים על השכלת ילדיהם מתבזבז, הכתבה עצמה נטולת התייחסות חדשה ל-AI בחינוך. כלי ה-AI ממשיכים להשתכלל, אבל הטענות שעולות בכתבה הן אותן הטענות שעלו לפני שנתיים וחצי כאשר ה-ChatGPT פרצה לתודעה שלנו. במאמרון שפרסמתי כאן בינואר 2023 סקרתי כמה מהתגובות שעלו אז. חלקן היו מלאות חשש כלפי עתיד ההשכלה הגבוהה, חלקן ביקורתיות כלפי מערכת חינוך שממילא איננה ממש מלמדת, ועוד. קשה להגיד שיש משהו שונה בכתבה החדשה הזאת. נוצר הרושם שהכל כבר נכתב די מזמן ועכשיו פשוט ממחזרים את הדברים כדי למלא כתבות בעיתון. זאת ועוד: יש כמעט 750 תגובות לכתבה, וגם אלה חוזרות על עצמן באופן די מעייף (אני מודה, לא קראתי את כולן). כצפוי, יש מי שמתלונן על העדר היושר של סטודנטים שמשתמשים ב-AI, ואילו אחרים טוענים שהחינוך חייב להסתגל למציאות החדשה שה-AI יוצרת. גם אם אין משהו חדש להגיד, הוויכוח נמשך.

מתוך כל המלל הזה אפשר בכל זאת למצוא קולות שקולים. אחד מאלה הוא מארק וטקינס (Marc Watkins) – מרצה באוניברסיטה של מיסיסיפי בתחומי הכתיבה והרטוריקה. הוא גם מנחה מרצים בשימוש בכלי AI. ב-Substack שלו הוא בוחן מגוון היבטים של ה-AI בחינוך, כמעט תמיד מזווית מעניינת. (וטקינס מצוטט בכתבה ב-WSJ, והוא גם מקשר אליה במאמרון האחרון שהוא פרסם.) וטקינס עוסק בהוראת הכתיבה ובמאמרון החדש שלו הוא מתמקד, בין היתר, בבעייתיות אשר בשימוש בכלים האלה בתהליך הכתיבה. הוא כותב:

ChatGPT's user experience is designed to provide quick, easy answers—which often undermines genuine learning.

אבל הוא גם פתוח לדרכים שבהן כלי AI יכולים לסייע ללמידה. הוא מתאר, למשל, כלי חדש של גוגל –  Career Dreamer. הוא מסביר שהכלי איננו מחולל קורות חיים עבור המשתמש. במקום זה הוא מציג לפניו אפשרויות תעסוקה שונות ופורס לפניו את המיומנויות הנדרשות עבור מקצועות שונים וממפה עבור הסטודנט מה עליו לעשות/ללמוד על מנת להיות מוכן לקריירה שבה הוא מעוניין. וטקינס איננו שולל את האפשרות שכלי AI אכן יתרמו ללמידה. עם זאת, כאשר הוא סוקר את השימוש הרווח בכלי AI היום, קשה לו לא להיות ציני. הוא כותב:

Two and half years since the public release of ChatGPT we’ve gone from feverish talk about true Artificial General Intelligence just around the corner, to using AI to turn our favorite memes into anime characters. Who wouldn’t feel let down?

נדמה שבמציאות הזאת ה-AI איננה מגיעה אפילו לרמה שבה טייאק וקובן היו מכריזים שהכיתה מנצחת. במציאות העגומה הזאת הכיתה בקושי צריכה להרגיש מאוימת על ידי הכלי.

המחשב שלי מתמלא, כבר חודשים רבים, בהתחלות של מספר מאמרונים שאיכשהו אינן זוכות להגיע לקו הפרסום. אין ספק שהסיבה המרכזית למצב הזה היא הקושי להתיישב ולכתוב על התקשוב החינוכי כאשר הראש עסוק בנושאים בוערים יותר כמו המלחמה, החטופים וההפיכה המשטרית. אבל אני חייב להודות שיש עוד סיבה. היום נדמה שכל התחום של התקשוב החינוכי מתמקד בנושא אחד בלבד – ה-AI. ובצדק או שלא בצדק אני רחוק מלהיות משוכנע שלכלי ה-AI הנוכחיים יש ערך לימודי או הוראתי. במציאות הזאת אינני רואה טעם לכתוב שוב ושוב (ושוב) שכבר היינו בסרט הזה של הדבר הגדול הבא. התסריט כבר די מוכר – משום מה התגלית המבטיחה איננה מצליחה לממש את הבטחתה הגדולה, ובמקומה אנחנו נאלצים (בדרך כלל בחדווה ובהתרגשות) למצוא תגלית חדשה שמולה אפשר לתלות את הציפיות והתקוות.

המבוא הזה בא על מנת להסביר למה, על אף העובדה שיש לי לא מעט לכתוב על ה-AI בחינוך, כעת זה נראה לי מיותר. אני בטוח שזה עוד יבוא. (אם אצליח להכנס שוב להרגל של כתיבה, על נושאים נוספים.) אבל כעת אני בוחר לכתוב על משהו אחר. ונדמה לי של-"משהו האחר" הזה, שהוא מאד עדכני בחינוך בארה"ב, השתמעויות חשובות בנוגע להמשך שילוב התקשוב החינוכי בבתי הספר.

בעקבות סגירת המשרד הפדרלי שמטפל בטכנולוגיות חינוכיות בארה"ב (ה-OET), איגרת מהשבוע של ה-ISTE שואלת:

Now what?

הכתבה הקצרה מסבירה:

The US Department of Education recently closed its Office of Educational Technology, which was responsible for guiding states and districts on emerging technologies and digital equity. The OET had no regulatory power but did produce edtech resources, support edtech research, and convene edtech stakeholders from education and industry to discuss school strategy and direction.

עיתוני ארה"ב, והעולם, מדווחים מידי יום על סגירתם של גופים ממשלתיים על ידי ממשל טראמפ. לאור זה, ה-OET הוא בסך הכל עוד גוף שנחשב מיותר שסגירתו יחסוך כסף. אבל יש צורך לראות את הסגירה הזאת, שבאיגרת מתוארת באופן תמציתי ודי תפל, בראייה רחבה יותר. בעולם התקשוב החינוכי חברות טכנולוגיה רבות – גם ענקיות וגם כאלה שמבקשים לגייס כסף כדי לפתח מוצר (ובהמשך להימכר לחברה ענקית) – משווקות את המוצרים שלהן לבתי הספר. נוצר מערב פרוע של שיווק כאשר כל חברה "מסבירה" כיצד הכלי שלה יחולל מהפכה בחינוך. על פי רוב הגוף היחיד שמנסה (אם כי לא במאמץ גדול במיוחד) לבחון את הכלים האלה על מנת להמליץ על מה שכדאי, ועל מה לא, היה ה-OET. עבדו שם אנשים שלרוב העמידו את הלמידה מעל לטכנולוגיה ועמלו קשה כדי לבדוק אם הכלים החדשים שהם בחנו באמת מסייעים ללמידה. חשוב להדגיש שהנסיון מלמד שבמקרים רבים לא נמצא ערך לימודי.

בהמשך האיגרת מסבירים שמוקדם מדי לדעת כיצד סגירת ה-OET תשפיע על בתי הספר ועל יוזמות בתחום התקשוב, אבל מציינים ש:

Without a centralized repository of resources and guidance to access, these schools could face serious challenges in developing and implementing edtech initiatives.

אפשר להגיד שהדברים האלה נכתבים בזהירות ובמידה רבה של עדינות. הם גם נכתבים במידה גדושה של תמימות. גם אם על פי רוב ה-OET פעל כמעודד של כמעט כל כלי חדש שעמק הסיליקון מוציא לשוק, עם היעלמו בתי הספר נעשים חשופים לחלוטין לכל הבטחה נוצצת שהחברות האלו מחליטות להפיץ. וכמובן שההבטחות האלו ידגישו כמה חשוב לרכוש כל כלי חדש פן בית הספר יפגר אחרי בתי ספר אחרים. השוק יהיה עוד יותר פרוץ ובתי הספר, שתקציביהם ממילא מצומצמים, יוציאו את כספם על כלים נוצצים אבל ספק אפקטיביים. חברות ההיי-טק ירוויחו עוד יותר בגדול, וההשפעה על הלמידה תישאר זניחה.

איגרת ה-ISTE איננו מכוון אל מנהלי בתי הספר, אלא למפתחי כלי התקשוב החינוכי. היא ממליצה לחברות האלה לפעול בתבונה ולקיים מפגשים עם הלקוחות בבתי הספר כדי לבחון את הצרכים התקשוביים שלהם. בהמלצה הזאת יש רמז למצב החדש שנוצר – מצב שבו כבר לא יגיעו הצעות או המלצות מה-OET. אבל גם כאן התמימות חוגגת. הרי בלי החייץ של הביקורת של ה-OET (שוב, קטנה ככל שעד עכשיו באמת היתה) ספקי התקשוב יהיו חופשיים למכור כל דבר ללא קשר לכדאיות, ובתי הספר לא יידעו להתמודד עם ההיצע.

אם עד עכשיו המצב עבור בתי הספר בארה"ב היה רע, אין ספק שבהמשך הוא יהיה עוד יותר גרוע. חברות ההיי-טק ירוויחו … והלמידה וההוראה יפסידו.