מושגים
קיימות
תרגום אוטומטי של העמוד באנגלית, שטרם נבדק בידי דובר/ת שפת אם.
קיימות — חיתוך שניים של דאגות: כיצד ניתן להשתמש ב-AI למען תוצאות קיימות בחינוך (AI למען קיימות, כולל חינוך לפיתוח בר-קיימא וחינוך ירוק), וכיצד להפוך את ה-AI עצמו לבר-קיימא (AI קיים, הפחתת טביעת הרגל הסביבתית, האתית והחברתית של מערכות AI בחינוך). כמשתמשים וכמפתחים של AI כאחד, מוסדות חינוך חייבים לקדם מטרות סביבתיות וחברתיות תוך הבטחת שימוש AI אחראי ואתי.
שאלות למחשבה
- העמוד מבחין בין שני נתיבים: 'AI למען קיימות' (שימוש ב-AI לקידום תוצאות קיימות) ו'AI קיים' (הפחתת טביעת הרגל הסביבתית והאתית של AI עצמו). היכן לדעתכם כלי AI עלול לקדם מטרה אחת תוך פגיעה באחרת?
- אימון והרצת מודלים גדולים של שפה נושאים טביעת פחמן ומים ממשית. כאשר מוסד מקדם קיימות כערך תוך פריסת AI עתיר-אנרגיה, אילו מתיחות נוצרות — ומי אמור לשקלן?
- לפני שתמשיכו בקריאה, כיצד הייתם מגדירים 'חינוך בר-קיימא'? העמוד מתייחס אליו כפרויקט מבוסס-ערכים ומונחה-אדם, הנבדל משימוש בחינוך ככלי למען קיימות — כיצד הם נבדלים?
- אם מחושב מן החינוך שיפיתוח 'מודעות לקיימות' אצל הלומדים, מהו התפקיד שה-AI עשוי למלא בכך — והיכן שילוב AI בתכנית הלימודים עשוי ללמד קיימות בזמן שטביעת הרגל שלו מכחישה בשקט את השיעור?
- מהי המשמעות של מוסד חינוך שהיה בר-קיימא באמת בשימוש שלו ב-AI, ואילו מהחלטותיו (רכש, פריסה, הוראה) נראות לכם החשובות ביותר?
מבוא
קיימות ב-AIED משתרעת על שלוש מסגורות חופפות: חינוך בר-קיימא (פרויקט חינוכי מבוסס-ערכים ומונחה-אדם), קיימות בחינוך (שימוש בחינוך ככלי למען קיימות), וחינוך לפיתוח בר-קיימא (ESD, אג'נדת המדיניות הגלובלית, במיוחד מטרת הפיתוח בר-הקיימא 4). AI נחתך עם כל אחת מאלה בצורה שונה — והתחום מבחין בין שני נתיבים מרכזיים: AI למען קיימות (AI ככלי להשגת תוצאות קיימות) וAI קיים (הפחתת טביעת הרגל הסביבתית והאתית של AI עצמו).
הטקסונומיה הדו-חלקית
הכיסוי של מאגר הידע, מעוגן בDaniel et al. (2026), מארגן את התחום לשני נתיבים interconnected אך נבדלים:
- AI למען קיימות — שימוש ב-AI לקידום תוצאות קיימות. בחינוך זה כולל AI לניהול אנרגיה, ניטור אקלים, תוכניות קמפוס ירוק, ותכניות לימודים המשולבות AI ובונות את מודעות הקיימות אצל הלומדים (למשל, מסגרת AI-SEE לחינוך הנדסה בר-קיימא). הוא מעוגן באג'נדה הגלובלית של חינוך לפיתוח בר-קיימא.
- AI קיים — הפחתת ההשפעות הסביבתיות והאתיות הישירות של AI עצמו. הדבר מכסה את טביעת הפחמן והמים של מודלי שפה גדולים, את הפריסה החסכונית באנרגיה והמבוססת-מקומית (on-premise), ואת מסגרות האתיקה והמינהל הנדרשות להבטחת כך שהשימוש ב-AI בחינוך הוא עצמו אחראי וקים.
שימוש ב-AI למען קיימות בחינוך
גוף הולך וגדל של עבודות מתייחס ל-AI ככלי למען חינוך קיימות ותוצאות קיימות:
- תכניות לימודים המשולבות AI ובונות מודעות לקיימות. Liu et al. (2026) מציעים את מסגרת AI-SEE (מונהג-אינטליגנציה, מועצם-ירוק, מוביל-אחריות, משולב-פרקטיקה), המשלבת AI ברחבי התכנית כפיגום קוגניטיבי ומשאב לניתוח קיימות ברמת המערכת. במקרה הנדסי של 144 סטודנטים, היא שיפרה את מודעות הקיימות והניבה מעורבות התנהגותית ברמות האישית, האקדמית, המקצועית והחברתית, עם דיפוזיה חברתית מעבר לכיתה.
- AI בחינוך ירוק וקים. Talebzadeh (2026) מציאה שעיצוב הוראה בסיוע AI תחת אילוצי פדגוגיית פיתוח בר-קיימא שיפר זרימות עבודה של מורים ועיצוב פדגוגי. Riandi et al. (2026) מצאו שהשימוש הפרקטי של מורים ב-AI במדע/אנרגיה ירוקה והמעורבות שלהם בפיתוח חומרים מיושרים עם ESD — יותר מידע AI מופשט או גישות — ניבאו את יכולתם לשלב AI בחינוך אנרגיה ירוקה.
- קיימות כפרויקט מבוסס-ערכים. Alsuhami & Atallah (2026) טוענים שתרומת ה-AI לחינוך בר-קיימא מותנית ומתווכת-מנהל: הוא תומך בקיימות רק כאשר האימוץ כפוף לערכי חינוך מפורשים ולמטרות מונחות-אדם, ולא לטכנולוגיזציה וקומודיפיקציה. הדבר מקשר קיימות לאתיקה ולפדגוגיה ביקורתית.
הפיכת ה-AI עצמו לביר-קיימא
הנתיב השני עוסק בטביעת הרגל של AI עצמו בהקשרים חינוכיים:
- השפעה סביבתית של מודלים גדולים. מחקרים על שימוש ב-LLM מתעדים את טביעת הפחמן והמים של מודלי שפה גדולים, שהיא משמעותית בהינתן אימוץ גבוה בקרב סטודנטים באוניברסיטאות. זוהי הממד הסביבתי הישיר של AI קיים.
- פריסה חסכונית באנרגיה ומבוססת-מקומית. Shen et al. (2026) מדגימים שעוזרי AI מבוססי-מאגר-ידע יכולים לפעול על חומרה ברמת צרכן יחד עם משאבי חינוך פתוחים, מפחיתים את הטביעות הסביבתית והעלותית של AI בחינוך — דפוס עיצוב קונקרטי של AI קיים.
- מסגרות אתיות ומנהל. AI קיים אינו סביבתי בלבד: הוא דורש מסגרות מינהל ואתיקה המבטיחות שקיפות, אחריותיות, פיקוח אנושי וגישה שוויונית, כפי שDaniel et al. (2026) מציינים כי חסרה לעיתים קרובות ביישומים אוניברסיטאיים נוכחיים.
למידה בר-קיימא כמטרה פדגוגית
כיוון קשור ממסג קיימות לא רק כדאגה סביבתית או מוסדית אלא כמאפיין הלמידה עצמה. Zhu et al. (2026) טוענים שלמידה בסיוע AI מסכנת מיקור קוגניטיבי וניתוק מהקשרים אותנטיים, ומציעים מסגרות (E3-HOT) עבור למידה בר-קיימא — למידה שנשמרת, מועברת, ונשארת מחוברת לבעיות אמיתיות במקום להיות מנותקת על ידי העמסה קוגניטיבית. הדבר מקשר קיימות לסוכנות ולחשיבה ביקורתית.
קשרים למושגים אחרים
קיימות ו-AI בחינוך נמצאים בחיתוך של אתיקה, מינהל, AI בחינוך ומדעי הסביבה/אנרגיה. היא נשענת על חינוך מורים ועל תפקיד המורה לבניית יכולת, על עיצוב למידה לפדגוגיה, ומתחברת לטיפול של מאגר הידע בהעמסה קוגניטיבית ובחשיבה ביקורתית דרך עדשת ה"למידה בר-קיימא". כיוון ששני הנתיבים חוצים-תחומים, קיימות היא נושא יסוד המופיע ברחבי השכלה הגבוהה, K-12 והקשרים מקצועיים.
מושגים מקושרים
- אתיקה
- ממשל בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית בחינוך
- השכלה גבוהה
- חינוך גן ותיכון (K-12)
- הכשרת מורים
- הוראה
- עיצוב למידה
- חינוך להנדסה
- חשיבה ביקורתית
- פריקת עומס קוגניטיבי
- סוכנות הלומד
- קוד פתוח
מאמרים מקושרים
- A Scoping Review of AI for Sustainability and Sustainable AI in Higher Education — Scoping review of AI for sustainability and sustainable AI in higher education
- Sustainable Education in the Age of Artificial Intelligence and Digitalization: A Value-Critical Approach — Value-critical approach to sustainable education and AI
- Enhancing Sustainability Consciousness in Higher Education: Impacts of Artificial Intelligence-Integrated Sustainable Engineering Education — AI-SEE framework for sustainable engineering education
- Teacher Involvement in Developing Sustainable Education Materials for AI Integration in Green Energy Education — Teacher involvement in AI integration for green energy education
- The Role of Artificial Intelligence in Green Education: Optimizing Teacher Workflow and Enhancing Pedagogical Design under Sustainable Development Pedagogy (SDP) Constraints — The Role of AI in Green Education
- Towards sustainable AI knowledge-base assistants in computer science education: on-premise deployment and optimization with open educational resources — Sustainable AI knowledge-base assistants
- When LLMs Slow Down: How Environmental Impacts Mediate University Students' LLM Usage — Environmental impacts of LLM use
- Fostering Sustainable Learning via Embodied Intelligence: The E3-HOT Framework for Higher-Order Thinking in the AI Era — Fostering sustainable learning via embodied intelligence
- Preparing Learners and Teachers for an AI-Driven Future: Emerging Trends, Pedagogical Challenges, and Critical Perspectives in Pre-University AI Education: A Systematic Literature Review — SLR of pre-university AI education (SDG 4 framing)