מסקירת ספרות ועד פרסום — מהר יותר.
מחנה הכשרה מודולרי ומעשי לחוקרים פעילים. מוסדות משלבים סשנים לפי נושא — סקירת ספרות, כתיבה, ניתוח נתונים, AI אחראי ועוד — עם הכשרה אופציונלית לבניית תהליכי עבודה מותאמים, כך שכל תוכנית מתאימה לקהל ולזמן העומד לרשותה.
תוכניות דוקטורט ולימודים מתקדמים עבור הדוקטורנטים שלהן; לשכות מחקר, ראשי מחלקות ואחראי פיתוח מקצועי עבור החוקרים במוסד. אותם מודולים — עומק, דוגמאות וקצב מותאמים לקבוצה.
למי המסלול מיועד.
- ●דוקטורנטים
- ●פוסט-דוקטורנטים
- ●חוקרים ראשיים (PI)
- ●קבוצות מחקר ומעבדות
- ●חוקרים שגם מלמדים
- ●חוקרים רב-לשוניים / דוברי אנגלית כשפה שנייה
זו אינה הרצאה פסיבית על AI ולא דמו כללי של ChatGPT. המשתתפים מצופים להביא עבודה אמיתית ולהתעמק בה.
שלבו את המודולים שהקבוצה שלכם צריכה.
מחנה ההכשרה בנוי ממודולים. אפשר לשלב סשנים לפי נושא, המתמקדים במשימות מחקר מוגדרות, עם הכשרה לבניית תהליכי עבודה מותאמים, שבה המשתתפים בונים כלי AI סביב העבודה שלהם. המודולים נבחרים יחד עם ALE כדי ליצור תוכנית קוהרנטית בתוך זמן ההכשרה הזמין.
- סקירת ספרות
- כתיבה מחקרית
- AI אחראי, פרטיות ומדיניות
- סקירת ספרות
- הצעות מחקר למענקים
- כלי AI ותהליכי עבודה מותאמים
אתם בוחרים את הרמה.
אתם בוחרים את הרמה המתאימה לקבוצה. המחנה רץ ברמת מבוא, בינוני או מתקדם. לקבוצות דוקטורנטים נתאים מסגור לשלב הדוקטורט (מיפוי ספרות, סינון, סינתזה, פרסומים ראשונים וציפיות המנחה), ולחוקרים בתחילת דרכם או בכירים — דגשים משלהם. קבוצות מתקדמות יכולות להוסיף מעל הליבה את המודולים המתקדמים ואת מודולי הפרומפטינג ובניית הכלים.
הביאו פרויקט אמיתי: שאלת מחקר שאתם תקועים בה, נושא לסקירת ספרות, טיוטת הצעה, מערך נתונים, מודול הוראה או כתב-יד. אנחנו מספקים מקרים לדוגמה לפי הצורך, אבל המשתתפים מפיקים את המקסימום כשהם עובדים על החומרים שלהם.
מודולים
לחצו על מודול להרחבה. כל מודול מותאם לרמה, לתחום ולחומרים האמיתיים של הקבוצה שלכם.
מבוא — שלושה סוגי כלי AI גנרטיביים למחקר
להבין איך AI גנרטיבי, מערכות RAG וסוכנים אוטונומיים תומכים במשימות מחקר — מסיעור מוחות וכתיבה ועד אחזור וניתוח ראיות.
+
מבוא — שלושה סוגי כלי AI גנרטיביים למחקר
להבין איך AI גנרטיבי, מערכות RAG וסוכנים אוטונומיים תומכים במשימות מחקר — מסיעור מוחות וכתיבה ועד אחזור וניתוח ראיות.
מודלים חזיתיים, חיפוש עמוק וסוכנים
מבוא — שלושה סוגי כלי AI גנרטיביים למחקר · 3.5 שעותלהבין איך AI גנרטיבי, מערכות RAG וסוכנים אוטונומיים תומכים במשימות מחקר — מסיעור מוחות וכתיבה ועד אחזור וניתוח ראיות.
ללמוד לבחור את הכלי המתאים למשימה, לספק לו מספיק הקשר, להעריך פלטים בעין ביקורתית ולשמור את שיקול הדעת האקדמי אצל החוקר.
- שלושת סוגי ה-AI: צ׳אט, RAG וסוכנים
- התנסות חיה: GPT, Deep Search, Lovable
- איך לתת ל-AI מספיק הקשר כדי שיהיה שימושי
- הערכת פלטים ושמירה על שיקול דעת אנושי
01תחום בתוכנית הלימודיםשאלת מחקר ועיצוב המחקר
להפוך רעיון רחב לשאלה ממוקדת ובת־בחינה ולעיצוב מחקר קפדני.
+
שאלת מחקר ועיצוב המחקר
להפוך רעיון רחב לשאלה ממוקדת ובת־בחינה ולעיצוב מחקר קפדני.
לחדד את השאלה ואת העיצוב
מודול A — שאלת מחקר ועיצוב המחקר · 2 שעותלהשתמש ב-AI כדי לעשות סיעור מוחות, לחדד ולבחון שאלות מחקר בעין ביקורתית, ולתמוך בעיצוב מחקר קפדני ומיושר.
ללמוד לעבור מרעיונות רחבים לשאלות מדויקות ובנות-בחינה, ולבחון עיצוב מחקר עם AI כשותף לחשיבה.
- סיעור מוחות באסוציאציה חופשית (Mentorship prompt)
- פיתוח שאלת המחקר (Undermind.ai)
- שיפור חשיבה ביקורתית (Critical Thinking Bot, GPT /learn)
- מדריך סקירה לעיצוב המחקר
לחקור הנחות ולחדד היפותזות
מודול A מתקדם — שאלת מחקר ועיצוב · 2 שעותלפתח ולחדד שאלות מחקר באמצעות סיעור מוחות מתקדם, חקירת היפותזות ותשאול מובנה של הנחות היסוד.
ללמוד לעבור מרעיונות רחבים לשאלות מדויקות ובנות-בחינה, בעלות משמעות מדעית וישימות מתודולוגית.
- Claude Science לחשיבה מדעית מובנית
- סיעור מוחות באסוציאציה חופשית (Genspark)
- ניווט, חקירה וחידוד היפותזות מדעיות (AllSci)
02תחום בתוכנית הלימודיםסקירת ספרות
לאתר, להעריך ולסנתז ראיות רלוונטיות בתהליך חיפוש שקוף ומבוסס.
+
סקירת ספרות
לאתר, להעריך ולסנתז ראיות רלוונטיות בתהליך חיפוש שקוף ומבוסס.
עמוקה יותר, מהירה יותר, מבוססת יותר
מודול B — סקירת ספרות · 3 שעותלהשתמש בכלי סקירת ספרות מבוססי-AI כדי לזהות מחקר רלוונטי ביעילות, להשוות גישות חיפוש ולהעריך את היתרונות והמגבלות של פלטפורמות שונות.
ללמוד להריץ חיפושים עמוקים ותחומיים, לסנתז ממצאים ולהציג סיכומי ראיות תמציתיים ומבוססים.
- Google Scholar Labs
- חיפוש ספרות מעמיק (Undermind.ai)
- חיפוש רפואי (Open Evidence)
- תרגול + שיתוף + סיכום
סקירות שיטתיות וגילוי מתמשך
מודול B מתקדם — סקירת ספרות · 3 שעותלהריץ סקירות ספרות קפדניות ומקיפות יותר על ידי שילוב גילוי מתקדם, סקירה שיטתית ואסטרטגיות סינתזת ראיות.
ללמוד תהליכי סקירה שיטתית ואיך להישאר עם תמונה עדכנית של המחקר בתחום.
- LeapSpace (ScienceDirect)
- סקירת ספרות שיטתית (SciSpace)
- פידי חדשות מחקר (R Discovery, Undermind.ai)
03תחום בתוכנית הלימודיםניתוח נתונים
להיעזר ב-AI בניתוח כמותי ואיכותני, תוך שמירה על שיקול הדעת המתודולוגי במרכז.
+
ניתוח נתונים
להיעזר ב-AI בניתוח כמותי ואיכותני, תוך שמירה על שיקול הדעת המתודולוגי במרכז.
כמותי ואיכותני עם AI בלולאה
מודול C — ניתוח נתונים · 3.5 שעותלהשתמש בכלי AI לתמיכה בניתוח כמותי ואיכותני — מבניית סקרים וסטטיסטיקה ועד קידוד, ניתוח תמאטי ותמלול.
ללמוד להאיץ את הניתוח בלי לוותר על שיקול דעת מתודולוגי ולהעריך פלטים בעין ביקורתית.
- ניתוח נתונים מתקדם (Genie, Julius.ai — נתוני פליטות)
- בניית סקרים (SurveyMonkey)
- ניתוח איכותני (Atlas + דף פרומפטים איכותני)
- תמלול (Krisp)
- תרגול קבוצתי
04תחום בתוכנית הלימודיםכתיבה מחקרית
לפתח, לבנות, לערוך ולבחון כתיבה אקדמית בלי לאבד את הקול או את הטיעון שלכם.
+
כתיבה מחקרית
לפתח, לבנות, לערוך ולבחון כתיבה אקדמית בלי לאבד את הקול או את הטיעון שלכם.
טיוטה מובנית וביקורת עמיתים
מודול D — כתיבת מחקר · 4 שעותלפתח ולחזק רעיונות מחקר עם AI כשותף לכתיבה מובנית — מהמושג הראשוני, דרך כתיבת הצעה ועד עריכה וסימולציית ביקורת עמיתים.
ללמוד לכתוב, לערוך ולבחון טקסטים אקדמיים בעזרת AI תוך שמירה על הקול והטיעון שלכם.
- GPT כקו-פיילוט לפיתוח הרעיון (BrAIniac — Horizon Europe Proposal Designer)
- כתיבה גנרטיבית מובנית (Paperpal)
- סימולציית ביקורת עמיתים (Peer Review, Reviewer Three)
- תרגול + שיתוף
05תחום בתוכנית הלימודיםהצעות מענק
לאתר קולות קוראים מתאימים, לפרש דרישות, לחדד אסטרטגיה ולזהות שותפים חזקים.
+
הצעות מענק
לאתר קולות קוראים מתאימים, לפרש דרישות, לחדד אסטרטגיה ולזהות שותפים חזקים.
מציאת מימון, קריאת קולות, בניית קונסורציום
מודול E — הצעות מענק · 5 שעותלזהות הזדמנויות מימון רלוונטיות, לפרש קולות קוראים מורכבים — כולל דוגמאות מ-Horizon Europe — לתרגם דרישות מממן לאסטרטגיית הצעה ולבנות קונסורציומים חזקים.
ללמוד למצוא ולקרוא קולות קוראים, להעריך התאמה אסטרטגית ולזהות שותפים לשיתוף פעולה מתואם.
- מציאת קולות קוראים עם GPT Deep Search (Open Grants)
- קריאת קולות קוראים (NotebookLM / GPT + קול קורא לדוגמה)
- בניית קונסורציום — מציאת שותפים (Global Campus)
- תרגול + שיתוף + סיכום
06תחום בתוכנית הלימודיםאסטרטגיית פרסום
לבחור כתבי־עת אמינים, לשפר התאמה ולמקם את המחקר מול הזדמנויות מתפתחות.
+
אסטרטגיית פרסום
לבחור כתבי־עת אמינים, לשפר התאמה ולמקם את המחקר מול הזדמנויות מתפתחות.
התאמה לכתב-עת והימנעות ממוציאים טורפים
מודול F — פרסום מחקר · 3 שעותלפתח גישה אסטרטגית לבחירת כתב-עת ולזהות סימני אזהרה של מוציאים לאור טורפים או לא מתאימים.
ללמוד להעריך את איכות כתב-העת, להשוות דירוגים ולהתאים כתבי-יד למקום פרסום הנכון.
- Manuscript Matchmaker (GPT)
- הימנעות ממוציאים טורפים (Predatory Journal Sentinel)
- דירוגי כתבי-עת (Rapid Journal Quality Check)
למקם את עצמכם לקראת מה שבא
מודול F מתקדם — אסטרטגיית פרסום · 2 שעותלפתח אסטרטגיית פרסום צופה פני עתיד על ידי זיהוי נושאים עולים ותחומים עם מומנטום מחקרי גובר.
ללמוד להשתמש בניתוח מגמות למיצוב אסטרטגי תוך שמירה על מקוריות ורלוונטיות דיסציפלינרית.
- נושאים עולים (Dimensions AI + GPT)
- מסיגנל מגמה לתכנית פרסום
07תחום בתוכנית הלימודיםתקשורת מחקר
להתאים מחקר לפורמטים ברורים ומשכנעים שמגיעים לקהל האקדמי ולקהלים רחבים יותר.
+
תקשורת מחקר
להתאים מחקר לפורמטים ברורים ומשכנעים שמגיעים לקהל האקדמי ולקהלים רחבים יותר.
להגיע לקהלים הנכונים
מודול G — תקשורת מחקר והפצה · 4 שעותלבנות פלטפורמת מחברים אמינה ולהתאים מחקר לפורמטים מרתקים — מצגות, פודקאסטים, סרטונים, דוחות וויזואליזציה — לקהלים שונים.
ללמוד סיפור סיפורים ברור, ויזואליזציה יעילה והפצה אסטרטגית שמרחיבה את ההשפעה של המחקר.
- פלטפורמת מחברים — ממאמר לפודקאסט, שקפים או וידאו (NotebookLM)
- "תאום דיגיטלי": הקול, הסגנון והידע שלכם
- מצגות בכנסים (Gamma)
- כתיבת דוחות, ויזואליים ותרשימי זרימה (Napkin.ai)
- פלייארים, פוסטרים וויזואליים (ChatGPT, Canva.AI)
- עריכת תמונה (Gemini 2.5 Flash Image)
- תרגול + סיכום
הצד היצירתי של AI גנרטיבי
מודול בונוס — קצת כיף · 1 שעהלחקור את הצד המשחקי של AI גנרטיבי — מוזיקה, שינויי תמונה, אינטראקציה קולית ואווטארים דיגיטליים — ולראות איך זה תומך ביצירתיות, מעורבות ותקשורת.
להתנסות במוזיקה גנרטיבית, עריכת תמונה, תאום דיגיטלי ומצב קולי ככלי מעורבות ותקשורת.
- יצירת שיר
- עריכת תמונה
- יצירת התאום הדיגיטלי שלכם
- מצב קולי של GPT
נראות בערוצים אנושיים ו-AI
מודול G מתקדם — תקשורת מחקר והפצה · 2 שעותלפתח אסטרטגיות מתקדמות להפוך מחקר לגלוי ומשכנע בערוצים בתיווך אנושי ו-AI.
ללמוד ויזואליזציה, תקשורת תואמת-מותג והתאמת מחקר לפורמטים נגישים של אודיו ומולטימדיה.
- SEO ל-AI: להיות מצוטטים על ידי LLMs
- יצירת גרפים ותרשימים (Graphy AI)
- קמפיינים שיווקיים תואמי-מותג (Pomelli)
- טקסט-לאודיו (Audemic)
- תרגול + שיתוף + סיכום
08תחום בתוכנית הלימודיםAI אחראי / פרטיות / מדיניות
להגן על עבודה רגישה, לשמור על יושרה, לגלות שימוש ב-AI ולפעול לפי כללי מממנים וכתבי־עת.
+
AI אחראי / פרטיות / מדיניות
להגן על עבודה רגישה, לשמור על יושרה, לגלות שימוש ב-AI ולפעול לפי כללי מממנים וכתבי־עת.
לאן זה הולך?
הרצאה — AI למחקר 2.0 · 2 שעותלחקור איך AI מעצב מחדש את סביבת המחקר — מגילוי ספרות ופרסום ועד ביקורת עמיתים, גילוי נאות ויושרה במחקר.
ללמוד עקרונות מעשיים לשמירה על שיקול דעת אנושי, שקיפות, שחזור ואמון ככל שיכולות ה-AI מתקדמות.
- סיכונים והזדמנויות מתפתחים לאורך מחזור המחקר
- עקרונות לשחזור, שקיפות ואמון
לשמור את האדם בשליטה
מבוא (חובה) — לכוון את ה-AI ליעדים שלכם · 1 שעהלבחון איך חוקרים שומרים על שליטה ב-AI באמצעות בחירות מודעות של פרטיות, התאמה אישית, אמון וההחלטה אילו משימות אינטלקטואליות נשארות אנושיות.
ללמוד לזהות סיכונים של תלות קוגניטיבית וסטייה סמנטית, ולהשתמש ב-AI בעין ביקורתית ואחראית.
- פרטיות, התאמה אישית והגדרות אמון
- אילו משימות נשארות אנושיות — ולמה
- התגוננות מפני תלות קוגניטיבית וסטייה סמנטית
להגן על נתונים, להגן על מחברות
מודול A — פרטיות נתונים ויושרה במחקר · 3 שעותלהבין את סיכוני הפרטיות, זכויות היוצרים והיושרה במחקר הכרוכים בשימוש ב-AI לאורך תהליך המחקר.
ללמוד להגן על מידע רגיש, לכבד קניין רוחני ולשמור על אחריות ושקיפות אצל החוקר.
- פרטיות נתונים וזכויות יוצרים — מצגת
- יושרה במחקר: שימוש אחראי ב-AI — מצגת
מגבלות זיהוי וגילוי שקוף
מודול B — זיהוי כתיבה, גילוי נאות והימנעות מפלגיאט · 3 שעותלהבחין בין סיוע לגיטימי של AI לבין פלגיאט או המרה לא ראויה של מחברות ושיקול דעת אקדמי.
ללמוד את מגבלות מערכות זיהוי ה-AI ולנסח גילוי נאות שקוף ומידתי התואם ציפיות מוסדיות ומו"ליות.
- AI, פלגיאט, זיהוי וגילוי נאות — מצגת
- דרישות ושיטות מומלצות לגילוי נאות — מצגת
- עבודה מעשית עם Pangram
לדעת מה מותר ומה נדרש
מודול C — מדיניות מממנים וכתבי-עת · 1.5 שעותלהבין איך מממנים, כתבי-עת והנציבות האירופית מסדירים שימוש ב-AL בפיתוח מענקים, בביקורת עמיתים ובפרסום.
ללמוד מה מותר ומה מוגבל, מה דרישות הגילוי הנאות ואילו אחריות ממשיכה להיות של החוקר.
- מדיניות מממנים והנציבות האירופית
- הצהרות AI — עדכוני 2026
מעקרונות למדיניות מעשית
מודול D — יצירת מדיניות AI למוסד שלכם · 2 שעותלעצב מדיניות AI מעשית המותאמת לצרכים, הסיכונים ותהליכי העבודה של מוסד או מחלקה ספציפית.
ללמוד להגדיר שימוש קביל, גילוי נאות, פרטיות, פיקוח, אחריותיות ותהליכי יישום ברורים דיים לתמוך באימוץ אחראי.
- הגדרת שימוש קביל להקשר שלכם
- גילוי נאות, פרטיות, פיקוח ואחריותיות
- יישום ותהליכי הטמעה
09תחום בתוכנית הלימודיםפרומפטינג
לנסח הוראות ברורות ועשירות בהקשר ולבנות תהליכי מחקר מחוברים ואמינים יותר.
+
פרומפטינג
לנסח הוראות ברורות ועשירות בהקשר ולבנות תהליכי מחקר מחוברים ואמינים יותר.
פרומפטינג מתקדם ותהליכים מחוברים
מודול A — פיתוח מיומנויות פרומפטינג · 4 שעותלחזק פרומפטינג מתקדם על ידי עיצוב הוראות ברורות ועשירות בהקשר ושיפור איטרטיבי של הפלטים למשימות מורכבות.
ללמוד איך הוראות ברורות, מקורות נתונים מחוברים ויכולות לשימוש חוזר תומכים בתהליכי AI אמינים ומותאמים יותר.
- שיטות עבודה מומלצות ב-prompting (פעילות קבוצתית — מכתב לעורך)
- מבוא ל-MCPs, מחברים ויכולות (ChatGPT)
- תרגול + סיכום
10תחום בתוכנית הלימודיםכלי AI ותהליכי עבודה מותאמים
לבנות עוזרים ואוטומציות לשימוש חוזר סביב חומרי המחקר והמשימות החוזרות שלכם.
+
כלי AI ותהליכי עבודה מותאמים
לבנות עוזרים ואוטומציות לשימוש חוזר סביב חומרי המחקר והמשימות החוזרות שלכם.
מציאת הזדמנויות ל-AI + בניית כלי AI מותאם אישית
סשן מרכזי · 6 שעותהמשתתפים מתחילים ממשימת מחקר או תמיכת מחקר אמיתית — ולא מכלי AI קבוע מראש. הם מזהים הזדמנות משמעותית, מגדירים מה הכלי המותאם צריך לעשות, בונים גרסה ראשונה שימושית, הופכים את מה שעובד לתהליך עבודה לשימוש חוזר, בוחנים אם ידע או חיבורים נוספים ישפרו את התוצאה, מזהים באילו נקודות שיקול הדעת האנושי נשאר בשליטה, ובודקים את התוצאה על מקרים חדשים.
המשתתפים מסיימים עם כלי AI או תהליך עבודה מותאם אישית ופעיל, שאפשר להמשיך להשתמש בו ולשפר. אין צורך בניסיון קידוד. הצורה הספציפית תלויה בפלטפורמה הזמינה למשתתף או למוסד — עוזר מותאם, הוראות לשימוש חוזר, פרויקט, Skill, GPT או פורמט אחר מתאים.
לזהות משימת מחקר שבה-AI יכול לסייע בצורה משמעותית.
ליצור את הגרסה הראשונה הקטנה והשימושית.
להפוך את מה שעובד ליכולת מותאמת שאפשר להשתמש בה שוב ושוב.
לחבר קבצים, ידע או יכולות רלוונטיים כשהם משפרים בפועל את תהליך העבודה.
לבדוק את ההוראות ולזהות באילו נקודות נדרש עדיין שיקול דעת מדעי.
לנסות את תהליך העבודה על דוגמאות חדשות וקשות יותר, ולשפר אותו על פי התוצאות.
- יצירת GPT מותאם משלכם (דוגמה: הצעות מענק)
- מחברי MCP להתכתבות מייל וארגון תיקיות
- סיכומי פגישות ומעקב מחקר (Claude CoWork, ChatGPT)
- תרגול קבוצתי
- ✓תהליך עבודה מחקרי שנבחר
- ✓תדריך בנייה (Build Brief) ממוקד
- ✓כלי AI או תהליך עבודה מותאם ופועל
- ✓בדיקה בסיסית של אופן פעולתו
- ✓תיעוד ברור של אופן השימוש החוזר והשיפור
- עוזר מותאם לסקירת ספרות
- תהליך לניתוח קולות קוראים למענקים
- כלי למשוב על כתבי-יד או לסימולציית שופטים
- תהליך עבודה לתקשורת מחקר
אלה דוגמאות בלבד. המשתתפים יכולים לעבוד על כל משימה מתאימה מהמחקר שלהם.
לא כל בעיית מחקר צריכה סוכן, אוטומציה או מערכת מורכבת. המשתתפים לומדים לבחור בגישה הפשוטה ביותר שמניבה תוצאה טובה למשימה. פתרון טכני מורכב יותר אינו טוב יותר אוטומטית.
המשתתפים מזהים אילו חלקים בתהליך יכולים להיתמך ב-AI, ואילו החלטות דורשות עדיין שיקול דעת, אימות או אישור של החוקר.
אפשר לבנות בסביבה פרטית. שיתוף או התנסות מול עמיתים הם אופציונליים — משתתפים אינם נדרשים לחשוף מחקר שטרם פורסם, אסטרטגיית מענקים, חומר רגיש או תהליכי עבודה פרטיים כדי להשתתף.
מתי כן — ומתי לא
מודול C — Microsoft Copilot · 4 שעותלהשתמש ב-Microsoft Copilot באופן אסטרטגי בתהליכי מחקר וניהול אוניברסיטאיים, ולזהות היכן הוא מוסיף ערך והיכן גישה אנושית או חלופית מתאימה יותר.
ללמוד להפעיל את Copilot להערכת קולות קוראים, חידוד רעיונות להצעה, בחינה מפרספקטיבת סוקר והתאמה לפאנלים בין-תחומיים.
- מתי כן ומתי לא להשתמש ב-Copilot
- ניתוח קול קורא להתאמה אסטרטגית
- חידוד רעיון להצעה
- ביקורת טיוטה מנקודת מבט של סוקר
- כתיבה מחדש לפאנלים מעורבים
התאמת המודל למשימה
מודול D — בחירת כלי LLM ורב-תצורתיות · 1 שעהלהשוות את היכולות של מודלים חזיתיים — חשיבה, מחקר ברשת, יצירת תמונה, קוד, ניתוח נתונים והבנה רב-תצורתית.
ללמוד לשקול פרטיות, מגבלות שירות והתאמה ליכולת בבחירת מודל למשימת מחקר ספציפית.
- איזה מודל חזיתי הכי מתאים לצרכים שלכם?
- פרטיות ומגבלות שירות
- רב-תצורתיות: טקסט, תמונה, אודיו, וידאו
סיכום — רפלקציה על מחנה ההכשרה
לחזור יחד ולחשוב על מה שלמדנו לאורך המחנה ולדון בהשלכות המעשיות למוסד שלכם.
+
סיכום — רפלקציה על מחנה ההכשרה
לחזור יחד ולחשוב על מה שלמדנו לאורך המחנה ולדון בהשלכות המעשיות למוסד שלכם.
מלמידה לאסטרטגיה מוסדית
סיכום — רפלקציה על מחנה ההכשרה · 30 דקותלחזור יחד ולחשוב על מה שלמדנו לאורך המחנה ולדון בהשלכות המעשיות למוסד שלכם.
לגבש לקחים, לחלוק שיטות עבודה עם עמיתים ולנסח תכנית צעדים מוחשית למעבדה, למחלקה או למוסד.
- דיון: לקחים מרכזיים, שימושים, כלים מועדפים, מילה אחת לסיכום
- איך המוסד שלכם יכול לפתח וליישם אסטרטגיית AI?
- סקר לאחר הסשן
מטרות למידה ותוצרים מוחשיים.
- →להשתמש ב-AI כדי לחדד שאלות מחקר ולחזק את עיצוב המחקר.
- →לבנות אסטרטגיות חיפוש ספרות חזקות ושקופות ולהעריך אמינות מקורות.
- →לשפר טיוטות של מאמרים והצעות מענק בלי לאבד את הקול האישי.
- →להכין הצהרות שימוש ב-AI התואמות מדיניות מממנים וכתבי-עת.
- →לבנות תהליכי עבודה, GPTs מותאמים ומחברים (Connectors) לשימוש חוזר בין פרויקטים.
בהתאם למודולים שנבחרו, המשתתפים עשויים לצאת עם אסטרטגיות מחקר משופרות, ניסיון מעשי בכלי AI רלוונטיים, פרומפטים ושיטות לשימוש חוזר, גישות חזקות יותר לאימות ולשימוש אחראי ב-AI, ובסשנים של תהליכי עבודה מותאמים — כלי AI פועל שנבנה סביב העבודה שלהם. לדוגמה:
- ✓שאלת מחקר ועיצוב מחקר מחודדים
- ✓אסטרטגיית חיפוש ספרות חזקה ושקופה יותר
- ✓תכנית ניתוח כמותי או איכותני שאפשר להריץ
- ✓סעיף מובנה של כתב-יד, הצעת מחקר או תכנית קונסורציום
- ✓אסטרטגיית מיקום בכתב-עת ובגוף מממן
- ✓תכנית שימוש, פרטיות והצהרת AI אחראיים
- ✓פרומפטים ושיטות לשימוש חוזר
- ✓בסשנים של תהליכי עבודה מותאמים: כלי AI פועל שנבנה סביב העבודה שלכם
בואו מוכנים עם…
- ●מחשב נייד
- ●פרויקט או נושא מחקר פעיל אחד
- ●טיוטת תקציר או הצעת מחקר (אופציונלי)
- ●גישה לכלים הרגילים שלכם (Zotero, Word וכד')
- ●הרשמה לכלים שנשתמש בהם באופן חי
הכנה ומשימות מקדימות
כל מה שהמשתתפים צריכים לפני המחנה — מה להביא, חשבונות להירשם אליהם וקריאות קצרות — מרוכז בדף הכנה ייעודי שקל לשתף עם הקבוצה.
חוקרים שגם מלמדים.
הכשרה נפרדת בת ארבעה סשנים, בנויה לחוקרים שגם מרצים — עיצוב קורסים, הערכה מעצבת ומשימות עמידות-AI. אפשר לצרף למחנה ההכשרה לחוקרים, או להריץ כתכנית עצמאית לסגל הוראה.
לבירור על ההכשרה ←T1AI לעיצוב קורסים ושיעוריםסשן 1 · ~2 שעות+
עיצוב מחדש של מודול אחד עם תוצרי למידה ברורים יותר, פעילויות מיושרות יותר וחומרים נגישים יותר.
ללמוד לנסח תוצרי למידה ברורים, ליישר אליהם פעילויות, לשפר נגישות ולנסח הצהרת שימוש ב-AI לקורס.
- תוצרי למידה מעודכנים ופעילויות מיושרות
- רשימת תפיסות מוטעות נפוצות אצל סטודנטים
- שיפורי נגישות והכלה
- הצהרת שימוש ב-AI למודול הנבחר
- פעילויות שמעודדות חשיבה ביקורתית
T2חומרי תרגול ולמידה זעירהסשן 2 · ~2 שעות+
ייצור חומרי תרגול בסיכון נמוך וחפצי למידה קצרים שסטודנטים יכולים להשתמש בהם בין שיעורים.
ללמוד ליצור מדריכי לימוד, שאלות שליפה, הנחיות יישום, חידונים, כרטיסיות והסברים חזותיים לתרגול עצמאי.
- מדריך לימוד + מושגי מפתח מקריאת קורס
- שאלות שליפה, יישום והנחיות דיון
- חידונים וכרטיסיות בסיכון נמוך
- הסברים חזותיים למושגים קשים
T3הערכה מעצבת ומשוב באמצעות AIסשן 3 · ~2 שעות+
להפחית עומס בדיקה ולשפר את העיתוי, הבהירות וההתאמה האישית של המשוב.
ללמוד להמיר משימות סיכומיות לציוני דרך מעצבים, לבנות חידונים ורובריקות אוטומטיות ולתת משוב מותאם ובזמן.
- להמיר משימה סיכומית לציון דרך מעצב
- חידונים ורובריקות עם בדיקה אוטומטית/חצי-אוטומטית
- הנחיות משוב נתמכות AI ומשימות רפלקציה לתלמידים
- סקרים בזמן אמת וכרטיסי יציאה
T4יושרה אקדמית, זיהוי והערכה עמידת-AIסשן 4 · ~2 שעות+
מעבר מ"אכיפה" של AI לעיצוב משימות שעמידות ל-AI, שקופות ומשמעותיות פדגוגית.
ללמוד להעריך את מגבלות גלאי ה-AI, לזהות מטלות פגיעות לשימוש לרעה ולעצב אותן מחדש כמשימות שקופות ועמידות.
- להריץ כתיבה דמוית-סטודנט דרך גלאי AI ולבחון את מגבלותיו
- לזהות מטלות פגיעות לשימוש לרעה
- לעצב מחדש מטלה בסיכון גבוה כמשימה רב-שלבית ושקופה
- לנסח הצהרת שימוש ב-AI לקורס