מאמרים אקדמיים

רקע ונימוקים לחקר הלמידה וההתנהגות הבנת ההתנהגות מאז ומתמיד עניינה את בני האדם. איכות חיינו תלויה בפעולות שלנו ושל אחרים, וכל ניסיון להבין את ההתנהגות חייב להתחשב במה שאנו לומדים וכיצד אנו לומדים. אספקטים רבים בהתנהגותם של בני אדם ובעלי חיים נובעים מהלמידה. אנו לומדים פעולות מגוונות, כמו קריאה וכתיבה, רכיבה על אופניים ושחייה, מתי להירגע ומתי להיות דרוכים, איזה מזון בריא לנו ואיזה מזון יגרום לנו לחלות, ואת הפעולות הכרוכות באינטראקציות חברתיות אפקטיביות. החיים מלאים בפעילויות והתנסויות המושפעות מהלמידה. למידה הינה תהליך ביולוגי המאפשר לנו לשרוד ומשפר את רווחתנו. הישרדות בדרך כלל מתפרשת בתור פונקציות ביולוגיות כגון נשימה, עיכול ועמידות בפני מחלות. המערכות הפיזיולוגיות התפתחו עבור מטרות אלו. עם זאת, עבור מינים רבים הפיזיולוגיה אינה מקיפה את כל הפונקציות האדפטיביות הדרושות לקיום מוצלח, והלמידה ממלאת תפקיד קריטי בשיפור הסתגלותם של אורגניזמים לסביבתם. לפעמים, פירוש הדבר למידת תגובות חדשות, ובמקרים אחרים הלמידה משפרת את תפקוד המערכות הפיזיולוגיות בכדי להשיג פונקציות ביולוגיות כמו נשימה ורבייה. בעלי חיים ובני אדם חייבים ללמוד כיצד למצוא מקורות מזון חדשים כאשר המקורות הקיימים מתכלים או בעת מעבר לסביבה חדשה, או למצוא מקום מקלט חדש כאשר ביתם נהרס מסיבות שונות. מטלות אלו דורשות תגובות מוטוריות, לצד היכולת לחזות אירועים בסביבה, כמו זמינות של מזון. כל אלו מערבים למידה. בעלי חיים לומדים לאתר מקור מים חדש כאשר המקור הקודם מתייבש, וכיצד לצפות סכנות. התאמות אלו הינן חשובות באותה מידה כמו תהליכים ביולוגיים כמו נשימה ועיכול. למידה בדרך כלל נתפסת כרכישת התנהגות חדשה. אכן, אנו לומדים תגובות חדשות כאשר אנו לומדים לקרוא, לרכב על אופניים או לנגן. עם

מונחי יסוד באינפורמטיקה רפואית סקירה זו מגדירה מונחי יסוד בתחום הצעיר יחסית של אינפורמטיקה רפואית. אנו מקווים כי היא תועיל גם לטירונים וגם לותיקים בתחום זה. אינפורמטיקה (מידענות) רפואית פירושה החקר והיישום של שיטות המיועדות לשפר את הניהול של נתוני מטופלים, הידע הקליני, נתונים לגבי האוכלוסייה, ומידע נוסף הרלוונטי לטיפול בחולים ובריאות הקהילה. מדובר במדע צעיר יחסית, שהתפתח בעשורים שלאחר המצאת המחשב הדיגיטלי בשנות ה-40. חישובים מכאניים בתחום הרפואה קדמו לכך בהרבה, במאה ה-19, עם השימוש המקורי ב”מערכת עיבוד המידע באמצעות כרטיסי ניקוב” של הרמן הולרית’ (Herman Hollerith) בעת עריכת מפקדי אוכלוסין בארצות הברית, שלאחר מכן שופרו לצורך עריכת סקרים לגבי בריאות הציבור ואפידמיולוגיה. דוגמא זו ממחישה את האופי המולטי-דיסציפלינארי של האינפורמטיקה הרפואית, המקשרת בין מספר תחומים שונים, כולל המדעים הקליניים, מדעי בריאות הציבור (לדוגמא אפידמיולוגיה ומחקרים העוסקים בשירותי בריאות) ומדעי קוגניציה, מחשוב ומידע. בהתחשב ברקע המגוון של העוסקים בתחום האינפורמטיקה הרפואית, טירונים בתחום עלולים להתבלבל בקלות כאשר הם נתקלים לראשונה במונחים הנהוגים בתחום זה. מבוא המציג את המושגים הבסיסיים בתחום יהיה לפיכך מועיל במיוחד עבור אלו המבקשים להכיר את שדה האינפורמטיקה הרפואית. בשנים האחרונות הופיעו מספר הסתעפויות במדע זה, כולל אינפורמטיקה של בריאות הציבור, אינפורמטיקה של בריאות הצרכן, ואינפורמטיקה קלינית. בויכוח שנערך לגבי השאלה האם ענפים אלו הם חלק מתחום האינפורמטיקה הרפואית או דיסציפלינות נפרדות, שורטליף ואוזבולט (Shortliffe and Ozbolt ) טענו כי “אינפורמטיקה בנויה על מערך של שיטות בעלות יישום נרחב ויכולת שימוש חוזר, המשותפות לכל הדיסציפלינות של מדעי הבריאות, ו”אינפורמטיקה רפואית” הינה כותרת מועילה המתארת דיסציפלינת ליבה מקיפה אותה כלל הסטודנטים צריכים להכיר, בלי קשר לכיוון ההתמקצעות

בין חשיבה ביקורתית לשמירת אמונים: מתחים חינוכיים בחברות המעורבות בסכסוך בלתי נשלט תקציר אחד התפקידים העיקריים של החינוך בחברות דמוקרטיות מודרניות הוא קידום חשיבה ביקורתית. עם זאת, יעד זה מתנגש לעתים עם מטרה מרכזית אחרת של החינוך: לטפח אצל הדור הצעיר מערך של ערכים ואמונות לגבי המולדת, כאמצעי לחיזוק הזהות הקולקטיבית המבססת את תודעתם הלאומית. מאמר זה בוחן את המתח בין שני יעדים חינוכיים אלו – אימוץ מיומנויות של חשיבה ביקורתית מצד אחד, וקידום זהות לאומית מהצד האחר – בעיקר בהקשר של סכסוכים בלתי נשלטים. המאמר מציע ניתוח של האתגרים הייחודיים המעורבים בעידוד חשיבה ביקורתית בנוכחות של תהליכים ותכנים הנפוצים במערכות החינוך של חברות הנמצאות בליבו של סכסוך. אתגרים אלו נידונים ביחס לתפקיד שחשיבה ביקורתית יכולה למלא בקידום תהליכי שלום, בתנאי שהיא אינה מעוכבת על ידי גישות חינוכיות לאומניות המיועדות להבטיח את תמיכת העם בעת הסכסוך. קשה להפריז בחשיבות של חשיבה ביקורתית להתפתחותה של הציוויליזציה. כמאפיין ייחודי של ההומו-סאפיינס, היא סללה דרך להתקדמות ושיפור עקבי של חיי האדם, הן ברמה האינדיבידואלית והן ברמה הקולקטיבית. השורשים האינטלקטואליים של החשיבה הביקורתית קיימים מעל 2,500 שנים, וראשיתם בשיטה הדיאלקטית של סוקרטס. מתוך אמונה כי רק באמצעות דיון ביקורתי האדם יכול להתקרב לגילוי האמת, סוקרטס העסיק את תלמידיו על ידי העלאת שאלות נוקבות שאפשרו להם ללמוד דרך הבנה-עצמית (& Berk, 1999; Norris & Phillips, 1987; Paul, Elder, & Bartell, 1997). רעיון החשיבה הביקורתית הורחב בעת המודרנית על ידי הפילוסוף והפסיכולוג האמריקאי ג’ון דיואי ([1910] 1933) שטען כי האופן שבו אנשים חושבים ממלא תפקיד חשוב ביותר בהבנת המציאות המורכבת בה הם נמצאים, ומאפשר להם להגיע

ביג דאטה: סקירה כללי ביג דאטה הוא מונח המתאר מערכי נתונים מאסיביים, שהם בעלי מבנה גדול, מורכב ומגוון, המקשה על אחסון, ניתוח והדמיה עבור התקדמות עתידית או הפקת תוצאות. תהליך החקר של כמות עצומה של נתונים לצורך גילוי של דפוסים נסתרים וקורלציות נחבאות נקרא ניתוח ביג דאטה (Big Data Analytics). מידע זה מועיל במיוחד עבור חברות או ארגונים, ומסייע להם להגיע לתובנות עשירות ומעמיקות יותר ולהשיג יתרון על המתחרים שלהם. מסיבה זו, הטמעה של ביג דאטה דורשת ניתוח ויישום מדויקים ככל האפשר. מאמר זה מציג סקירה כללית לגבי התוכן, ההיקף, הדגימות, השיטות, היתרונות והאתגרים של ביג דאטה, ודן בשאלות העולות לגבי פרטיות הנובעות מנושא זה. 1. הקדמה ביג דאטה (Big Data, נתוני עתק)  ואופן הניתוח שלו ניצבים במרכז העולם העסקי והמדעי של ימינו. נתונים אלו נאספים מפעילות מקוונת, אי-מיילים, קבצי וידאו, קבצי קול, תמונות, נתוני הקלקות (clickstream), רישומים, פוסטים, חיפושים, תיקים רפואיים, אינטראקציות ברשתות החברתיות, נתונים מדעיים, סנסורים ופעילות של סמארטפונים והאפליקציות שלהם. אלו מאוחסנים במערכי נתונים מאסיביים והיכולת לגשת, ליצור, לאחסן, לנהל, לחלוק, לנתח ולדמות אותם באמצעות תוכנות עיבוד נתונים רגילות הופכת קשה במיוחד. 5 אקסהבייט (1018 בייט) של נתונים נוצרו על ידי בני האדם עד 2003. כיום, כמות כזו של מידע נוצרת במשך יומיים. ב-2012, עולם הנתונים הדיגיטלי התרחב ל-2.72 זטהבייט (1021 בייט). הציפייה היא כי כמות זו תוכפל כל שנתיים, ותגיע בערך לשמונה זטהבייט של מידע עד 2015. חברת IBM טוענת כי כל יום, 2.5 אקסהבייט של מידע מהווים כ-90% מהנתונים שנוצרו בשנתיים לפני כן. מחשב אישי מכיל בערך 500 ג’יגהבייט של נתונים (109 בייט) כך שנדרשים בערך 20 מיליארד