עולם המידע

הספר The Open Science Cookbook עוסק במגוון היבטים שקשורים למדע פתוח עם דגש על מקומן ותפקידן של הספריות בנושא . הספר מתמקד בניסיונן של הספריות באוניברסיטת קרנגי מלון Carnegie Mellon University שבפנסילביניה בתחום, וזמין גם בגישה פתוחה

ההנחה היא שמדע פתוח הוא עתיד הקידום והחדשנות האקדמיים במגוון רחב של תחומים.

ניתן למצוא בספר  מידע רב שקשור בפיתוח תוכנית מקיפה בנושא

הקמת צוות ושירותים עם דגש על תפקיד הספרנים , אירועים ,שיתופי פעולה ועוד

מן הראוי לציין בהקשר זה שבשנת 2022, משרד המדע ומדיניות הטכנולוגיה של הבית הלבן התריע בפני כל המחלקות והסוכנויות הפדרליות כי תוצאות המחקר במימון פדרלי חייבות להיות זמינות
לציבור באופן מיידי וללא עלות. שינוי מדיניות זה חייב להיות מיושם עד סוף 2025; סוכנויות מימון אחרות מאמצות מדיניות גישה פתוחה דומות.
גישה פתוחה הופכת במהירות לדרך ברירת המחדל לעריכת מחקר, וספריות ימשיכו
למלא תפקיד מפתח על ידי מתן נגישות רחבה, אפשרויות ניהול נתונים והדרכה ייעודית

לספר בגישה פתוחה

קישורים למגוון רחב של קורסים חינמיים בבינה מלאכותית  אפשר למצוא בפלטפורמה החינמית  Udemy.   כתבה שהתפרסמה ב- 5 ביוני 2025 ב- mashable      כוללת קישורים ל-41 קורסים כאלה חופשיים אליהם ניתן להצטרף בחודש זה

כמה דוגמאות

• A Gentle Introduction to Generative AI
• AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals
• AI and Crypto 2025: Trading, Investing, Careers, and AI Automation
• AI Art Generation Guide: Create AI Images For Free
• AI Filmmaking
• AI for Beginners: Learn The Basics of ChatGPT
• AI for Business and Personal Productivity: A Practical Guide
• AI for Everyone

• ChatGPT, Midjourney, Firefly, Bard, DALL-E, AI Crash Course
• ChatGPT Security: Privacy Risks and Data Protection Basics
• Create Faceless YouTube Videos Using Free AI Tools Only

•  ועוד..

לכתבה

טכנולוגיית הבינה המלאכותית מתפתחת במהירות בתעשיות רבות. עם זאת, פחות מחקר נערך על האופן שבו בינה מלאכותית מיושמת בתעשיית הספריות.

ניתוח ביבליומטרי מראה שמספר מאמרי המחקר בתחום  גדל בהדרגה בין השנים 2015 ל-2024

רוב הפרסומים הם בתחום הרפואה וכתב העת Journal of Medical Internet Research הוא המוביל בתחום

חלק מהמדינות המובילות המעורבות במחקר בינה מלאכותית הקשור לספריות הן ארצות הברית, סין, אנגליה וקנדה

תחומי המחקר המובילים במחקר בינה מלאכותית בספריות בשנים 2015-2024 הם:

כתבי עת ובינה מלאכותית

פיזור המחקר על פי מדינות

יישום בינה מלאכותית במערכות אחזור מידע בספריות

אלגוריתם שמשמשים במערכות מידע בספריות

סקר שנערך בקרב ספרנים אקדמיים בקנדה ובארצות הברית גילה שכמעט 77% מהנשאלים משתמשים בבינה מלאכותית בחייהם האישיים, כאשר כ-60% ציינו שימוש במכשירי עוזר וירטואליים בשגרת יומם. עם זאת, 46% מספרני האקדמיה לא הסכימו עם הרעיון שהספריות שלהם מיישמות באופן פעיל בינה מלאכותית. יתר על כן, 50% מהספרנים לא היו בטוחים האם לקוחותיהם כבר השתמשו בבינה מלאכותית בשירותי הספרייה. כמו כן, כמעט מחצית מהספרנים אמרו שאינם מודעים לכך האם הספריות שלהם משתמשות בבינה מלאכותית כדי לתמוך בשירותים כגון עיון וירטואלי, מדיה חברתית, ניהול אוספים וקטלוג. ממצאים אלה מדגישים את הצורך בהכשרה וחינוך טובים יותר בתחום הבינה המלאכותית עבור ספרנים

יישום הבינה המלאכותית בספריות אוניברסיטאיות לא רק יעורר חדשנות, אלא גם יגדיל את ערך שירותי הספרייה. חשוב להדגיש כי דעתם של כל הספרנים היא שיש ליישם את השימוש בבינה מלאכותית בכל תחומי פעילות הספרייה. כתוצאה מכך, נראה כי עתיד הבינה המלאכותית בספריות מבטיח

למאמר הסקירה

דוח מחקר של מרכז המחקר פיו  בנושא בני נוער מדיה חברתית ובריאות הנפש  התפרסם ב- 22 באפריל 2025

שיעורים עולים של בריאות נפשית לקויה בקרב צעירים בארה"ב נחשבים כמשבר לאומי. בעוד שלעתים קרובות הדבר קשור לגורמים כמו מגפת הקורונה או עוני, כמה גורמים רשמיים, רואים  במדיה החברתית יום עיקרי על בני נוער.

הסקר האחרון של מרכז המחקר פיו בקרב בני נוער בארה"ב בגילאי 13 עד 17 והוריהם מגלה כי הורים בדרך כלל מודאגים יותר מילדיהם לגבי בריאותם הנפשית של בני נוער כיום.

אך גם בני נוער מודעים יותר מבעבר להשפעה זו.  כמחצית מבני הנוער (48%) אומרים שלאתרים אלה יש השפעה שלילית בעיקר על אנשים בגילם, לעומת 32% בשנת 2022. אך פחות (14%) חושבים שהם משפיעים עליהם באופן אישי לרעה.

רוב בני הנוער מייחסים לרשתות החברתיות את תחושת החיבור הגדולה יותר לחברים. ובכל זאת, בערך 1 מכל 5 אומרים שאתרי מדיה חברתית פוגעים בבריאותם הנפשית, ושיעור הולך וגדל של אנשים חושבים שהם פוגעים באנשים בגילם.

ממצאים מרכזיים נוספים מהסקר:

יותר בני נוער מדווחים על בילוי זמן רב מדי ברשתות חברתיות: 45% מבני הנוער אומרים שהם מבלים זמן רב מדי ברשתות חברתיות בסקר הנוכחי שלנו, עלייה מ-36% בשנת 2022.

חוויותיהן של בנות ברשתות חברתיות נוטות לשליליות יותר, לעיתים: בנות נוטות יותר מבנים לומר שרשתות חברתיות פוגעות בבריאות הנפש שלהן (25% לעומת 14%), בביטחון העצמי (20% לעומת 10%) או בשינה (50% לעומת 40%).

רוב בני הנוער רואים ברשתות החברתיות מרחב חיובי לחברויות ויצירתיות: 74% מבני הנוער אומרים שפלטפורמות אלו גורמות להם להרגיש מחוברים יותר לחבריהם, ו-63% אומרים שהן נותנות להם מקום להראות  את הצד  היצירתי שלהם.

לבני נוער ולהורים יש רמות נוחות שונות כשמדברים על בריאות הנפש של בני נוער: 80% מההורים אומרים שהם מרגישים בנוח מאוד או מאוד לדבר עם בני הנוער שלהם על בריאות הנפש שלהם. חלק קטן יותר של בני נוער (52%) מרגישים אותו דבר.

באשר לנושא מדיה חברתית כמשאב מידע לבריאות הנפש: 34% מבני הנוער אומרים שהם מקבלים לפחות לפעמים מידע על בריאות הנפש במדיה החברתית.

ממצאים מעניינים נוספים אפשר למצוא בדוח המלא של המחקר

לדוח המחקר

MegaGladys הוא אוסף של כלי חיפוש אנשים המבוססים על ממשק ה-API של ויקיפדיה. הוא משתמש במידע מויקיפדיה ומוויקידטה כדי לקבל נתונים ראשוניים על מישהו עם דף בוויקיפדיה וגם כדי לבנות שאילתות חיצוניות שימושיות לגביו.

כמה דוגמאות:

מאפשר ליצור רשימה של אנשים שעשויים להיות קשורים לשם החיפוש שלך, בהתבסס על קישורים בתוך הדף ואזכורים בתוך הטקסט.

מנתח  את צפיות העמוד של ויקיפדיה לפי חודש כדי למצוא תאריכים שבהם דף של מישהו קיבל צפיות גבוהות באופן חריג, ולאחר מכן מחפש את התאריכים הספציפיים האלה בחדשות גוגל

מחפש אנשים קשורים – בודק למי דף הוויקיפדיה של אדם מסוים מקשר, כמו גם מי מקשר אליו, ויוצר רשימה עבור כל אחד מהם

מאתר  קשרים בוויקיפדיה – מאפשר למשתמשים לחפש אדם ולגלות את הקשרים בינו לבין אנשים אחרים בוויקיפדיה. :

מאפשר תוך שימוש בוויקידאטה איתור שייכות בין רשימה של אנשים ורשימה של חברות / מוסדות/ ארגונים

ועוד  ..

ל- MegaGladys

תקציר הוא סיכום קצר של מאמר וחומר מדעי אחר כמו תזות ועבודות מחקר , התקציר כולל בצורה מסודרת נקודות מפתח כמו רציונל המחקר השיטות שבהן השתמש החוקר  והתוצאות והממצאים של המחקר. התקציר  ממוקם ממש בראש מאמרי מחקר, מאמרי כתב עת, תזות ועבודות דוקטורט, ומשמש כתמונת מצב של מה שעתיד לבוא. יצירת תקציר טוב חיונית מכיוון שלעתים קרובות זה הדבר הראשון שהקורא  קורא כדי להחליט אם המאמר המלא  שווה לקריאה או לא . לכן, תקצירים נכונים  יכולים  להשפיע על  טווח ההגעה וההשפעה של העבודה המדעית

כתבה שעודכנה לאחרונה באוגוסט 2024  מונה  כלי בינה מלאכותית  בולטים  ליצירת תקצירי חומר מדעי  וומתארת את  השימוש המומלץ והנכון בהם

הכלים הם:

צ'אטבוטים מבוססי בינה מלאכותית ובמיוחד

ChatGPT Claude 3.5

Editpad Abstract Generator

Writefull Abstract Generator

AskYourPDF

Prepostseo Abstract Generator

עם זאת, מן הראוי לציין ששום כלי לא יכול להחליף את היצירתיות האנושית של הכותב . לכן מומלץ להקדיש  זמן לניסוח תקציר עצמאי לפני השימוש בכלי בינה מלאכותית – וזה ישמש כפרומט לעריכה וכיוונון עדין. גישה זו מבטיחה שהתקציר  יהיה גם מקורי וגם מלוטש.

לכתבה

מחקר מצא שבערך 1 מכל 4 אמריקאים משתמשים כעת במודלים של בינה מלאכותית יוצרת  כחלופות למנועי חיפוש מסורתיים.

מעניין האם  תוצאות החיפוש בכלים אלה מהימנות

במחקר שנערך לאחרונה חוקרים הריצו 1,600 שאילתות בשמונת כלי חיפוש גנרטיביים שונים.

המחקר שפורסם לאחרונה מצא שמנועי חיפוש בינה מלאכותית מצטטים מקורות חדשותיים שגויים בשיעור מדאיג של 60%

שיעורי שגיאות הציטוט השתנו במיוחד בין הפלטפורמות שנבדקו. Perplexity ענה בצורה שגויה על 37 אחוז מהשאילתות שנבדקו , בעוד ש-ChatGPT Search זיהה באופן שגוי 67 אחוז (134 מתוך 200) מהשאילתות . ב- Grok 3 נמצא  שיעור השגיאות הגבוה ביותר-94 אחוז.

עוד ממצאי המחקר  –  מגמה נפוצה בקרב מודלים אלה של AI: במקום לסרב להגיב כאשר חסר להם מידע אמין, המודלים סיפקו לעתים קרובות תשובות סבירות אך שגויות או ספקולטיביות – המכונה טכנית קונפלבולציות. החוקרים הדגישו שהתנהגות זו הייתה עקבית בכל המודלים שנבדקו, ולא מוגבלת לכלי אחד בלבד.

למרבה ההפתעה, גרסאות פרימיום בתשלום של כלי חיפוש בינה מלאכותית אלה הצליחו אפילו גרוע יותר במובנים מסוימים.  הסבר אפשרי לכך הוא שלמרות שדגמי הפרימיום הללו ענו נכון על מספר גבוה יותר של הנחיות, חוסר הרצון שלהם לדחות תגובות לא ודאיות הוביל לשיעורי שגיאה כלליים גבוהים יותר.

ממצאים אלה ורבים נוספים מוצגים בפרוט בדוח  המחקר

למחקר

https://arstechnica.com/ai/2025/03/ai-search-engines-give-incorrect-answers-at-an-alarming-60-rate-study-says/

https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php

יישומי בינה מלאכותית יוצרת  כגון ChatGPT, Bard, Gemini ו-Copilot, חוללו מהפכה בחינוך, ותפסו את תשומת הלב של סגל, מנהל וסטודנטים כאחד. ספריות אקדמיות עסקו באופן פעיל בהקלת השימוש בטכנולוגיות בינה מלאכותית תוך התמודדות עם אתגרים כמו מידע מוטעה, יושרה אקדמית ושיקולים אתיים .

דוח מחקר מקיף ומעניין בנושא התפרסם ב-18 במרץ 2025

המחקר בחן  שילוב, חינוך והסברה של בינה מלאכותית בספריות אקדמיות ברחבי אירופה, צפון אמריקה (קנדה וארה"ב), אפריקה שמדרום לסהרה, אמריקה הלטינית והאיים הקריביים. המחקר התבסס על  סריקה של 40 אתרי ספריות אקדמיות באזורים הנ" ל בעלות דרוג גבוה ב-Times Higher Education   בכול אזור

מתוצאות המחקר:   למעלה  מ-50% מהספריות הציעו חומרים חינוכיים ו-42.5% ערכו פעילויות חינוכיות, בעוד שרק 12.5% ​​כללו מדיניות בינה מלאכותית.

נמצאו פערים בין הצפון הגלובלי לבין הדרום הגלובלי  . נמצא שספריות  אקדמיות באירופה  וצפון אמריקה לא רק אמצו טכנולוגית בינה מלאכותית בשירותי הספרייה אלא גם פתחו מדיניות  AI  והנחיות  בנושא

ספריות אקדמיות כמו אוניברסיטת הרווארד,אוניברסיטת סטנפורד ואוניברסיטת טורונטו מובילות  תוכניות אוריינות ושילוב כלי בינה מלאכותית בשירותים שלהם. ייתכן שזה נובע מתנאים סוציו-אקונומיים טובים יותר, תשתית טכנולוגית ורמות של אוריינות בינה מלאכותית

לעומת זאת, בספריות ב-אזור אמריקה הלטינית, במיוחד בדרום הסהרה אפריקה, יש שילוב AI מוגבל.

דוח המחקר מעניין וכולל מידע רב מפורט בנושא כולל קישורים לאתרי הבית הנחקרים

לדוח המחקר

ככל שהשילוב של בינה מלאכותית (AI) מתקדם במהירות, ספריות אקדמיות מהוות יותר ויותר גורם בעל חשיבות   מרכזית בתמיכה באוריינות בינה מלאכותית בקרב סטודנטים וסגל.

תוצאות מחקר  בנושא התפרסם לאחרונה

באמצעות ניתוח תוכן, המחקר בחן  70 מדריכי AI LibGuides שפותחו לאחרונה בספריות אקדמיות המזוהות עם איגוד ספריות המחקר (ARL) וקבוצת אוברלין, תוך שימוש במסגרת האוריינות של EDUCAUSE AI.- שנושאו עתיד הבינה המלאכותית בחינוך הגבוה .

מתוצאות. הממצאים עולה שרוב   המדריכים  LibGuides מדגישים כלי AI בסיסיים ושימוש אחראי, עם פחות התמקדות בכישורים טכניים  מתקדמים הקשורים ליצירת AI. הבדלים משמעותיים נצפו בין המדריכים של  ARL  לאלה של   ל-Oberlin Group LibGuides, כאשר ARL מציעה כיסוי מקיף יותר.

כדי לטפל בהבדלים אלה, מומלץ להכשיר יוזמות עקביות ושיתוף ידע כדי להבטיח סטנדרט משותף של תמיכה באוריינות בינה מלאכותית בספריות אקדמיות.

באמצעות בחינה מפורטת, המחקר הנוכחי מארגן מחדש ומשפר את מסגרת האוריינות של EDUCAUSE AI, ומציע גרסה מקיפה יותר המותאמת לצרכי ההשכלה הגבוהה. המסגרת המותאמת ממלאת את החסר במודל המקורי ומציעה גישה ניואנסית לאוריינות בינה מלאכותית, המשקפת את האתגרים הייחודיים העומדים בפני ספריות אקדמיות

למחקר

פוסט נוסף  בבלוג זה בנושא מדריכים של ספריות בנושא בינה מלאכותית ב- libguides  (כולל רשימת מדריכים)

.

לאחרונה מלבד המנועים השונים מבוססי בינה מלאכותית יוצרת פותחו מספר כלים ייעודיים מבוססי בינה מלאכותית לסיוע לסטודנטים  ולאחרים

כלי נחמד שפותח באוניברסיטת קורנל הוא : MathGPT

שמטרתו היא לסייע לסטודנטים  במתמטיקה

על פי המפתחים המטרה היא לא רק להשיג פתרון אלא לפתח הבנה רחבה של מתמטיקה

מפתחי הכלי אמרו שהם פתחו את MathGPT   כדי לעזור לתלמידי תיכון ומכללות שנאבקים במתמטיקה להבין איך לגשת לבעיות המתמטיקה שלהם צעד אחר צעד. באמצעות הסברים ברורים, MathGPT שואפת ליצור בסיס הבנה חזק.

מעבר להסבר הפתרון של בעיית המתמטיקה, אזור הצ'אט של האתר פועל כמו מורה למתמטיקה, נותן לתלמידים תרגול בעיות כמו זו שהם זה עתה פתרו.

כלי חדש נוסף שהוצג לאחרונה הוא   GenSQL- מערכת AI יוצרת לבסיסי נתונים,

כלי חדש זה נועד  להקל   על משתמשי מסד הנתונים לבצע ניתוחים סטטיסטיים מסובכים של נתונים טבלאיים ללא צורך לדעת מה קורה מאחורי הקלעים.

GenSQL, מערכת AI יוצרת לבסיסי נתונים, יכולה לעזור למשתמשים לבצע תחזיות, לזהות חריגות, לנחש ערכים חסרים, לתקן שגיאות או ליצור נתונים סינתטיים בכמה הקשות בלבד.

לדוגמה, אם המערכת הייתה משמשת לניתוח נתונים רפואיים של מטופל שתמיד היה לו לחץ דם גבוה, היא יכולה לתפוס קריאת לחץ דם נמוכה עבור אותו מטופל מסוים, שאחרת תהיה בטווח התקין.

GenSQL משלבת אוטומטית מערך נתונים טבלאי ומודל AI הסתברותי מחולל, שיכול להסביר את אי הוודאות ולהתאים את קבלת ההחלטות שלהם על סמך נתונים חדשים.

יתרה מכך, ניתן להשתמש ב-GenSQL כדי לייצר ולנתח נתונים סינתטיים המחקים את הנתונים האמיתיים במסד נתונים. זה יכול להיות שימושי במיוחד במצבים שבהם לא ניתן לשתף נתונים רגישים, כגון רשומות בריאות של מטופלים, או כאשר הנתונים האמיתיים דלילים.

כלי חדש זה כתוב ב-  SQL, שפת תכנות ליצירה ומניפולציה של מסדי נתונים שהוצגה בסוף שנות ה-70 ומשמשת מיליוני מפתחים ברחבי העולם

ל- MathGPT

GenSQL -להצגת הכלי החדש

לפוסט נוסף בבלוג  זה בנושא כלי בינה מלאכותית יוצרת באקדמיה

פוסט נוסף בבלוג זה  בנושא  בינה מלאכותית יוצרת בחינוך – מדריכים בולטים