סדנת AI לעובדי אוניברסיטה ומכללה: מה לתרגל עם הסגל האקדמי, עם המנהלה ועם מנהלי תכניות הלימוד

באוניברסיטה או במכללה, AI נוגע בכמה עולמות באותו מסדרון. מרצה מכין שיעור ושואל את עצמו אם מותר לו להיעזר בכלי שעליו הוא מזהיר את הסטודנטים. מזכירת החוג עונה שוב על אותה שאלה לגבי מועד מיוחד. מנהלת התכנית מנסה לתאם מערכת שעות בין מרצים שכל אחד מהם פנוי ביום אחר. שלושתם עובדים באותו מוסד, אבל כל אחד מהם צריך מסדנת AI משהו אחר, וחלים עליהם כללים שונים לגבי מה מותר להכניס לכלי.

את העקרונות הכלליים — מה לדרוש מספק, איזה פורמט לבחור ואילו כללי אבטחת מידע לקבוע — פירטנו במדריך הדרכת AI לעובדים, ואיך נראה יום סדנה מבפנים תיארנו במדריך סדנת AI בחברה. כאן נעסוק במה שמשתנה כשהארגון הוא מוסד אקדמי: מה כל קבוצה צריכה לתרגל, אילו כללים חשובים שם יותר, ואיך יודעים אחרי חודש שזה עבד. מה שכתוב כאן נכון לכל כלי AI שהמוסד יבחר. הסדנאות שלנו לארגונים בנויות סביב Claude Code (בעברית: קלוד קוד), ומי שלא מכיר אותו ימצא הסבר במדריך מה זה Claude Code.

למה סדנת AI לעובדי פקולטות לא יכולה להיות הרצאה אחת לכולם?

סדנת AI לעובדי פקולטות לא יכולה להיות הרצאה אחת, כי בפקולטה עובדות לפחות שלוש קבוצות שהעבודה שלהן שונה לגמרי: סגל אקדמי שמלמד וחוקר, סגל מנהלי שמחזיק את השגרה, ומנהלי תכניות לימוד שמתאמים בין כולם. לכל קבוצה משימות אחרות, ולא פחות חשוב — גישה למידע אחר. מרצה קורא עבודות של סטודנטים, המזכירויות מטפלות בבקשות אישיות ובאישורים, ומנהל תכנית עשוי לראות ציונים וסקרי הוראה.

הרצאה לכל המוסד מתאימה כשהמטרה היא מסר אחיד, למשל כשמציגים לכל העובדים מדיניות חדשה. אבל סדנה היא יום עבודה: כל משתתף מול הלפטופ שלו, מתרגל על המשימות שהוא עושה ממילא. כדי שזה יעבוד, המשימות בחדר צריכות להיות דומות, ולכן מחלקים את המשתתפים לפי תפקיד ולא לפי מי שהיה פנוי באותו יום.

מה כדאי לתרגל בסדנת AI לסגל אקדמי?

בסדנת AI לסגל אקדמי — מרצים, מתרגלים ועוזרי הוראה — כדאי לתרגל שלושה סוגי משימות: הכנת חומרי לימוד, ניסוח טיוטות משוב, והתאמת תכנים לקהל אחר. אלה משימות שחוזרות בכל סמסטר, ושבהן הכלי יכול לעזור בלי לגעת בשיקול הדעת של המרצה:

• הכנת חומרים — שלד לשיעור מתוך הסילבוס, תרגילים נוספים באותה רמה, דוגמאות מתחומים שהסטודנטים מכירים ושאלות לחזרה לפני מבחן.
• טיוטות משוב — המרצה רושם הערות קצרות ומסמן במחוון, כלומר בטבלת הקריטריונים שלפיה בודקים את העבודה, והכלי מנסח מהן משוב מסודר ומכבד. הציון וההכרעה נשארים אצל המרצה.
• התאמת תכנים — חומר שנכתב לקורס מתקדם מותאם לקורס מבוא, הרצאה הופכת לדף סיכום למי שנעדר, ומונח מקצועי מקבל הסבר בשפה פשוטה. כשמתאימים חומר לשפה אחרת, מי שמכיר את המינוח בתחום בודק את התוצאה.

ומה לא מתרגלים: לתת לכלי לקבוע ציון, או להדביק עבודה עם שם של סטודנט לכלי שהמוסד לא אישר לשימוש כזה.

מה כדאי לתרגל בסדנת AI לסגל המנהלי?

בסדנת AI לסגל המנהלי — מזכירויות של חוגים ופקולטות, מינהל סטודנטים ויחידות השירות — מתרגלים ארבע משימות שחוזרות כל שבוע: התכתבויות, טפסים, סיכומים ודוחות.

• התכתבויות — טיוטת מענה לפניות שחוזרות, כמו בקשה למועד מיוחד, שאלה על דרישות קדם או הכרה בלימודים קודמים, מתוך התקנון והנהלים של המוסד. העובד בודק כל תשובה מול הנוהל לפני שהיא יוצאת, כי הכלי לא יודע על נוהל שהתעדכן אם לא נתנו לו את הגרסה החדשה.
• טפסים — בקשה שנכתבה בחופשיות הופכת לרשומה מסודרת, עם סימון של הפרטים שחסרים לפני שהיא עוברת לוועדה.
• סיכומים — פרוטוקול של ישיבת חוג או ועדה הופך לרשימת החלטות, אחראים ותאריכים.
• דוחות — דוח תקופתי שנאסף היום ביד מכמה קבצים. הכלי עוזר לסדר ולנסח, והמספרים נבדקים מול המקור.

דרך הסגל המנהלי עובר הרבה מהמידע האישי על סטודנטים, ולכן התרגול כאן נעשה על פניות אמיתיות שהוסרו מהן שמות, מספרי זהות וכל פרט מזהה. כך הכלל עובר מהנחיה בקובץ שאף אחד לא פתח לפעולה שהידיים כבר מכירות.

מה צריכה לכלול סדנת AI למנהלי תכניות לימוד?

סדנת AI למנהלי תכניות לימוד, לראשי חוגים ולרכזים צריכה לכלול בעיקר תכנון ותיאום: המשימות שבהן אוספים מידע מכמה אנשים ומחזירים להם החלטה או בקשה.

• תכנון — טיוטה של מערכת שעות שמתחשבת באילוצים של מרצים וכיתות, כהצעה שאדם בודק ומכריע, ולוח אבני דרך לשנה האקדמית.
• תיאום — מעקב אחרי מי הגיש סילבוס ומי עוד לא, תזכורת מנוסחת לכל מרצה, וסיכום מצב שבועי במקום שרשור מיילים ארוך.
• הכנה לוועדות — השוואה בין מבנים של תכניות, ריכוז הערות של חברי סגל לטיוטה אחת ומסמך רקע לפני דיון.
• הודעות — החלטה אחת שמנוסחת בנפרד למרצים, לסטודנטים ולמזכירות, כך שכל אחד מקבל את מה שהוא צריך לדעת.

מנהלי תכניות נוגעים גם במידע אישי מהצד השני: סקרי הוראה ומשובים על מרצים הם מידע על חברי הסגל עצמם. מטפלים בהם באותה זהירות כמו במידע על סטודנטים, ולא מכניסים אותם לכלי לפני שמסירים מהם פרטים מזהים.

אילו כללים חשובים באקדמיה יותר מבארגונים אחרים?

באקדמיה ארבעה תחומים דורשים זהירות מיוחדת בשימוש ב־AI: מידע על סטודנטים, יושרה אקדמית, נתוני מחקר וחומר שהתקבל בסודיות, ומדיניות המוסד לגבי כלים וחשבונות. ברמת העיקרון:

• מידע על סטודנטים — ציונים, בקשות אישיות, התאמות בלימודים ומידע רפואי או כלכלי הם מידע אישי, ולעתים רגיש במיוחד. לא מכניסים אותם לכלי שהמוסד לא אישר לשימוש כזה.
• יושרה אקדמית — הכללים שמבטיחים שעבודה, מחקר או חומר לימוד משקפים את מי שחתום עליהם. העקרונות שמלמדים סטודנטים — לציין מקורות, לבדוק אותם ולהיות שקופים לגבי עזרה שקיבלו — חלים גם על חומרים שהסגל מכין בעזרת AI.
• נתוני מחקר וחומר סודי — נתונים על משתתפים במחקר כפופים לתנאים שבהם המחקר אושר, ומאמר או הצעת מחקר שנשלחו לשיפוט נמסרו לשופט בסודיות. לפני שמכניסים חומר כזה לכלי, בודקים מה התנאים מאפשרים.
• מדיניות המוסד — אילו כלים מאושרים, באיזה חשבון עובדים ולמי פונים כשלא בטוחים. חשבון מוסדי, כלומר חשבון שהמוסד מנהל ושולט בהגדרות שלו, עדיף על חשבון פרטי של העובד.

הסדנה לא קובעת את המדיניות של המוסד, וגם לא את הכללים לשימוש של סטודנטים ב־AI. היא מתרגלת את מה שהמוסד כבר קבע, על דוגמאות מהעבודה, כדי שכל משתתף ידע מה לעשות ברגע שבו הוא עומד להדביק משהו.

איך בונים את הסדנה: לפי יחידה, לפי תפקיד, ועם איזה המשך?

את הסדנה במוסד אקדמי בונים מקבוצות קטנות לפי תפקיד, עם תרגול על משימות אמיתיות מהשבועות האחרונים והמשך שנקבע מראש. ארבע החלטות שכדאי לקבל לפני שקובעים תאריך:

1. 1מי בקבוצה — מרצים עם מרצים, מזכירויות עם מזכירויות. חוג קטן יכול לעבוד יחד, כל עוד כל משתתף מביא את המשימות שלו ולא כולם עובדים על אותו תרגיל.
2. 2כמה בקבוצה — בסדנה מעשית אנשים נתקעים, וצריך מישהו שיגיע אליהם בזמן. פקולטה גדולה עדיף שתתחלק לכמה מחזורים מאשר שתמלא אולם.
3. 3על מה מתרגלים — דוגמאות מהשבועות האחרונים, אחרי שהוסרו מהן פרטים מזהים. את המשימות בוחרים בשיחת תיאום לפני הסדנה, וכדאי שישתתפו בה מי שעושים את העבודה בפועל, כמו מזכירת החוג או רכזת התכנית, ולא רק מי שמארגן את ההדרכות במוסד.
4. 4מה קורה אחרי — מפגש מעקב כמה שבועות אחרי, ערוץ לשאלות ואדם אחד מתוך היחידה שאוסף את מה שנתקע. בלי אלה, מה שתורגל נשאר בחדר.

איך יודעים אחרי חודש שהסדנה שינתה משהו?

אחרי חודש בודקים, לכל קבוצה בנפרד, אם המשימות שתורגלו נעשות היום אחרת — ולא אם הסדנה הייתה מעניינת. שאלה אחת לכל קבוצה, ועוד אחת על הכללים:

• סגל אקדמי — איזה חומר להוראה הוכן החודש בדרך החדשה, ובכמה זמן לעומת קודם?
• סגל מנהלי — כמה מהפניות החוזרות נענו עם טיוטה מהכלי, והאם כל אחת מהן נבדקה מול הנוהל?
• מנהלי תכניות — האם משימת התיאום שנבחרה, למשל סיכום המצב השבועי, נעשית עכשיו בכלי?
• הכללים — האם עלו שאלות על מידע של סטודנטים, ומי ענה עליהן? שאלות הן סימן טוב: הן אומרות שאנשים עוצרים לפני שהם מדביקים.

ודבר אחד שבולט במיוחד באקדמיה: כשמשווים לפני ואחרי, משווים בין תקופות דומות בשנה האקדמית. חודש של רישום לקורסים לא דומה לחודש של מבחנים, ומי שמשווה ביניהם ימצא שיפור או נסיגה שאין להם קשר לסדנה. ואם התשובות חלשות, בודקים קודם את התזמון: ייתכן שהמשימה שנבחרה חוזרת רק פעם בסמסטר ועוד לא הגיע הזמן שלה. במקרה כזה בוחרים לחודש הקרוב משימה שחוזרת כל שבוע.

מאיפה מתחילים באוניברסיטה או במכללה?

מתחילים מקבוצה אחת: תפקיד אחד או יחידה אחת, שלוש־ארבע משימות שחוזרות אצלה כל שבוע, ומדיניות — גם אם היא עדיין טיוטה — לגבי מה מותר להכניס לכלי. את שלושת אלה כדאי להביא לשיחת התיאום, כי מהם נבנה התרגול.

הסדנה הפנים־ארגונית שלנו מותאמת לתחום של כל ארגון. לפניה יש שיחת תיאום שבה אנחנו לומדים את התחום, הכלים והתהליכים, והתרגול נבנה על תרחישים מהיום־יום של המשתתפים: מיילים, מסמכים, דוחות ודאטה. בכל קבוצה עד 15 משתתפים, כדי שנספיק לעבור אחד־אחד, ולצוות גדול יותר בונים כמה מחזורים. הסדנה מתקיימת אצלכם, בזום או בפורמט היברידי, וכל משתתף יוצא עם Claude Code מותקן, סוכנים מוגדרים וספריית פרומפטים, כלומר הוראות מוכנות לכלי. אחריה מגיעה חבילת המשך: קבוצת תמיכה, מפגש מעקב אונליין וגישה לערכות הכלים והפרומפטים שלנו.

ואם עוד לא ברור שסדנה היא הצעד הנכון עכשיו, אפשר להתחיל בשיחת ייעוץ חינם של עד 30 דקות, ונגיד בכנות אם כדאי להתחיל דווקא ממשהו אחר.