BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//wp-events-plugin.com//7.0.2//EN TZID:Asia/Jerusalem X-WR-TIMEZONE:Asia/Jerusalem BEGIN:VEVENT UID:79@edu.technion.ac.il DTSTART;TZID=Asia/Jerusalem:20250603T143000 DTEND;TZID=Asia/Jerusalem:20250603T153000 DTSTAMP:20250603T081809Z URL:https://edu.technion.ac.il/events/%d7%a1%d7%9e%d7%99%d7%a0%d7%a8-%d7%a 4%d7%95%d7%a1%d7%98%d7%93%d7%95%d7%a7-%d7%93%d7%a8-%d7%9e%d7%95%d7%a8-%d7% a4%d7%a8%d7%99%d7%99%d7%91%d7%a8%d7%95%d7%9f-%d7%99%d7%a9%d7%a8%d7%99%d7%9 d-%d7%9e/ SUMMARY:סמינר פוסטדוק: דר' מור פרייברון ישרים . מארחת: דר' רינת רוזנברג קימה DESCRIPTION:Lecturer:\n Location:\n Zoom: \n  \;\n\nחשיבה חישו בית\, פתרון בעיות ואבסטרקציה בעידן הבינה המלאכותית\n\nד"ר מור פרייברון-ישרים\n\nמנחה : ד"ר רינת רוזנברג- קימה\n\n \;\n\nתקציר\n\nהח שיבה החישובית הפכה בשנים האחרונות לנדבך מרכזי בהוראת מדעי המחשב ובפיתוח כישורים הכרחיים ללמידה בעולם משתנה. היא כוללת תה ליכים קוגניטיביים כגון פירוק בעיות\, הפש טה\, זיהוי תבניות ובניית פתרונות אלגורית מיים\, תוך עמידה על הקשר בין ייצוגים שוני ם של בעיה לבין דרכי פתרונה. פתרון בעיות ב מדעי המחשב נשען על אבסטרקציה – היכולת לע בוד בין רמות שונות של ייצוג מושגי\, מהבנת הבעיה\, דרך האלגוריתם ועד למימוש הקוד והה רצה.\n\nמודל PAPE² (Problem–Algorithm–Programming–Execution) \, שיוצג בהרצאה\, גובש בעקבות מחקרים קודמי ם שהצביעו על קושי עקבי של לומדים לעבור בי ן רמות שונות של אבסטרקציה בפתרון בעיות ב מדעי המחשב. נמצא כי תלמידים וסטודנטים נו טים להיצמד לרמות מימושיות – כגון תכנות ב שפה מסוימת – גם כאשר נדרשת מהם הפשטה גבו הה יותר\, למשל ניסוח אלגוריתמי עצמאי או ה בנה עקרונית של בעיה. תופעה זו ניכרת\, בין היתר\, בניסוח בעיות לימודיות תוך שימוש בט רמינולוגיה תכנותית\, ובמעבר מהיר לכתיבת קוד במקום שהות בשלבים העליונים של בניית הפתרון.\n\nבמחקר הנוכחי ביקשנו לבחון כיצד משתלבת הבינה המלאכותית בתוך תהליכי פתרו ן בעיות והפשטה\, וכיצד היא משפיעה על המעב ר בין רמות אלו בקרב לומדים בעלי רמות ניסי ון שונות. נאספו נתונים כמותיים מארבע אוכ לוסיות: תלמידי תיכון\, סטודנטים למדעי המח שב\, מתכנתים בתעשייה ומורים. הממצאים מראי ם כי אומנם השונות בין הקבוצות אינה מובהק ת\, אך ניכרת מגמה ברורה: ככל שרמת המומחיות עולה\, כך גדלה הנטייה להיעזר בכלי בינה מל אכותית לאורך תהליך פתרון הבעיה. מתכנתים בתעשייה מדווחים על שימוש תכוף ורחב\, סטוד נטים על שימוש בינוני\, ואילו תלמידי תיכון מציינים שימוש מצומצם יותר. בנוסף\, נמצא פ ער בין תפיסות המורים את השימוש של תלמידי הם בכלים אלו לבין השימוש המדווח בפועל. הה רצאה תציג את הממצאים הסטטיסטיים הכמותני ים כמו גם ניתוח ראשוני של ממצאים איכותני ים.\n\nעל המרצה\nד"ר מור פרייברון-ישרים היא פוסט-דוקטורנטית בפקולטה לחינוך למדע וטכ נולוגיה בטכניון  בהנחיית ד"ר רינת רוזנבר ג-קימה\, בעלת תואר ראשון בהוראת מדעי המחש ב מהטכניון\, תואר שני ודוקטורט בהוראת מדע י המחשב ממכון ויצמן למדע. תחומי מחקרה עוס קים בהשפעת הבינה המלאכותית על פיתוח כישו רים קוגניטיביים במדעי המחשב\, בדגש על פתר ון בעיות ואבסטרקציה. היא מובילה יוזמות ח דשנות פדגוגית בהוראת מדעי המחשב והכשרת מ ורים בעידן של שינוי טכנולוגי מואץ.\n\n \; END:VEVENT BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Jerusalem X-LIC-LOCATION:Asia/Jerusalem BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20250328T030000 TZOFFSETFROM:+0200 TZOFFSETTO:+0300 TZNAME:IDT END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE END:VCALENDAR