Sparkli מגייסת 5 מיליון דולר מראש לבניית מנוע למידה מבוסס בינה מלאכותית לילדים

נוצצים גייסה סבב גיוס טרום-סיד של 5 מיליון דולר לפיתוח פלטפורמת למידה חדשה המיועדת במיוחד לילדים בגילאי חמש עד שתים עשרה. נוסדה על ידי לשעבר גוגל אזור 120, יוטיוב ומהנדסי חיפוש, כאשר Area 120 הוא החממה הפנימית של גוגל שבה עובדים בונים ובודקים מוצרים ניסיוניים בסגנון סטארט-אפ, הסטארט-אפ יוצא מהמעמד החשאי עם שאיפה שמעבר לדיגיטציה של ספרי לימוד או אוטומציה של גליונות עבודה. Sparkli ממצבת את עצמה סביב שאלה גדולה יותר: כיצד בינה מלאכותית עשויה לעזור לילדים ללמוד על ידי עשייה, לא רק צריכה.

המימון ישמש להרחבת מנוע הלמידה הרב-מודאלי של Sparkli ולהכנה לגרסת בטא פרטית המתוכננת לתחילת 2026. החברה כבר מבצעת פיילוט בפלטפורמה שלה עם קבוצת בתי ספר פרטיים גדולה, מה שנותן לה סביבה אמיתית לבחינת אופן הפעולה של למידה מונעת בינה מלאכותית בכיתות ולא רק בהדגמות.

מזמן מסך פסיבי לחקירה אקטיבית

חלק ניכר מזמן המסך החינוכי של ימינו הוא פסיבי - סרטונים, משחקים או תוכן קצר - או נוקשה, עם שיעורים מוגדרים מראש שמשאירים מעט מקום לסקרנות. Sparkli מנסה לשבת במרחב אחר. במקום לבקש מילדים לעבוד על חומר ליניארי, הפלטפורמה מאפשרת להם להתחיל עם שאלה ואז בונה סביבה "משלחת למידה" אינטראקטיבית.

אם ילד רוצה לעצב עיר על מאדים, לדוגמה, Sparkli לא מגיב בפסקאות טקסט. הוא יוצר חוויה רב-שלבית המשלבת ויזואליה, קול, סימולציות וקבלת החלטות. ילדים מתנסים ברעיונות, בוחנים אילוצים, דנים בפשרות ומשקפים תוצאות. המטרה היא להפוך את הסקרנות לחקירה מובנית במקום לשטח אותה לתשובות.

גישה זו משקפת שינוי רחב יותר המתרחש בטכנולוגיית החינוך, שבו בינה מלאכותית משמשת יותר ויותר להתאמת הלמידה ללומד, במקום לאלץ את הלומדים להסתגל לתוכן קבוע.

מה מחקרים מראים על בינה מלאכותית ולמידה

במהלך השנים האחרונות, מחקרים בנושא בינה מלאכותית בחינוך הצביעו על מספר יתרונות עקביים כאשר משתמשים במערכות בצורה מושכלת. למידה מותאמת אישית היא אחת הדוגמאות המצוטטות ביותרמערכות בינה מלאכותית יכולות להתאים את רמת הקושי, הקצב וההצגה בהתאם לתגובת הלומד, ובכך לסייע בשמירה על מעורבות והפחתת תסכול. זה רלוונטי במיוחד לילדים, ששלבי ההתפתחות ותחומי העניין שלהם משתנים מאוד גם בתוך אותה קבוצת גיל.

ישנן גם ראיות לכך שלמידה אינטראקטיבית וחקרנית - במיוחד כאשר היא כוללת סימולציה ופתרון בעיות - יכולה להוביל להבנה מושגית חזקה יותר מאשר גישות מבוססות שינון. כאשר לומדים מתבקשים לקבל החלטות, להסביר נימוקים או להגן על תוצאות, הם נוטים לשמר ידע זמן רב יותר ולפתח מיומנויות הניתנות להעברה.

במקביל, מחנכים וחוקרים מדגישים כי בינה מלאכותית פועלת בצורה הטובה ביותר כ... כלי הגדלה. היישומים המוצלחים ביותר תומכים במורים, בהורים ובתוכניות לימודים במקום להחליף אותם. פלטפורמות המתייחסות לבינה מלאכותית כמשתף פעולה יצירתי, ולא כמשיבון, נוטות להתאים יותר לממצאים אלה.

התמודדות עם הסיכונים של בינה מלאכותית לילדים

השימוש בבינה מלאכותית בקרב משתמשים צעירים כרוך בחששות אמיתיים. מערכות בינה מלאכותית פתוחות עלולות להציף ילדים, לחשוף תוכן לא הולם או לעודד הסתמכות יתר על תשובות אוטומטיות. פרטיות, שימוש בנתונים והתקשרות רגשית הם גם נושאי דיון פעילים בטכנולוגיה המתמקדת בילדים.

נראה כי עיצובה של Sparkli עוצב על ידי סיכונים אלה. במקום לחשוף ילדים לצ'אטבוט לשימוש כללי, הפלטפורמה מגבילה את האינטראקציות לסביבות מודרכות ומותאמות לגיל. חוויות הלמידה מובנות, המטרות מפורשות וההתקדמות נועדה לעודד התבוננות וסוכנות במקום סיפוק מיידי.

גישה זהירה זו משקפת קונצנזוס גובר בחינוך: השאלה אינה האם בינה מלאכותית שייכת ללמידה, אלא באיזו מידה יש ​​ליישם אותה באופן צר ואחראי - במיוחד במהלך השנים המעצבות.

אותות ראשוניים מפיילוטים בכיתה

בניסויים מוקדמים, Sparkli נוסה הן בכיתות מובנות והן במפגשים פתוחים יותר. מורים צפו בתלמידים משתתפים בדיונים על תקצוב, קיימות ובחירות עיצוב תוך כדי הפעלת סימולציות כגון עסקים קטנים או פרויקטים של תשתית. בתקופות פחות מובנות של "חקירה חופשית", ילדים יזמו את מסלולי הלמידה שלהם, תוך מעבר בין נושאים כמו עיצוב משחקים, קוסמולוגיה ותכנון סביבתי.

הורים המעורבים בבדיקות מוקדמות שמו לב לשינוי באופן שבו ילדים מדברים על מה שלמדו, ולעתים קרובות חוזרים מפגישות להוטים להסביר רעיונות או להציע פתרונות במקום פשוט לתאר את מה שצפו.

למרות שמדובר בסימנים אנקדוטיים, אותות אלה תואמים את מה שמחקרי חינוך מציעים לגבי למידה פעילה: כאשר ילדים חשים בעלות על התהליך, המוטיבציה נוטה לעלות.

חזון ארוך טווח לבינה מלאכותית בלמידה בילדות

המטרה ארוכת הטווח של Sparkli היא להתפתח מעבר לחקר ליצירה, ולתת לילדים כלים ליצירת אב טיפוס של רעיונות ישירות בתוך הפלטפורמה. עם הזמן, המערכת בונה גרף תחומי עניין וידע עבור כל ילד, מה שמאפשר לחוויות הלמידה להסתגל ככל שתחומי העניין מתפתחים.

המשמעות הרחבה יותר היא מעבר למערכות בינה מלאכותית שצומחות לצד הלומדים - זוכרות את מה שמשך את תשומת ליבם שנים קודם לכן ועוזרות להם לפתח את תחומי העניין הללו למיומנויות. אם יצליח, מודל זה יוכל להשפיע על האופן שבו פלטפורמות חינוכיות חושבות על המשכיות, התאמה אישית ותפקיד הבינה המלאכותית כבן לוויה ללמידה לטווח ארוך.

סבב גיוס טרום-סיד של 5 מיליון דולר מעניק נוצצים המסלול לבחון האם חזון זה יכול לעבוד בקנה מידה גדול. ככל שהבינה המלאכותית תשתלב יותר בחינוך, ניסויים כמו זה יעזרו להגדיר האם הטכנולוגיה מעמיקה את הסקרנות - או פשוט הופכת הרגלים ישנים לדיגיטליים בדרכים חדשות.