תקציר

הכשרה לעבודה סוציאלית מבקשת לפתח את היכולת לפעול בתוך קשר טיפולי תחת תנאים של אי־ודאות, עומס רגשי ולעיתים גם סמכות חוקית. עם זאת, ההזדמנויות לתרגל ביצוע ממשי אינן מתחלקות באופן שווה: מקום ההכשרה, מאפייני אוכלוסיית השירות, זמינות המדריך והאירועים המתרחשים בתקופת הפרקטיקום קובעים במידה רבה אילו מצבים יפגוש כל לומד וכמה משוב יקבל. סימולציה מאפשרת לתכנן מחזור סדור של ביצוע, משוב וניסיון חוזר, לפני שמקבל שירות אמיתי יישא במחיר הטעות. מאמר סקירה ממוקד זה משלב ספרות מעבודה סוציאלית וממקצועות הבריאות כדי לבחון את תרומת הסימולציה לפיתוח מיומנויות, ואת האפשרות להרחיב את התרגול באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (GenAI). הספרות בשני התחומים תומכת בתרומת הסימולציה לפיתוח מיומנויות, אך מצביעה על שונות באיכות המחקרים ועל קושי להוכיח העברה יעילה של הלמידה לשדה. מערכות סימולציה המבוססות על בינה מלאכותית יוצרת עשויות להגדיל את מספר התרגולים ואת מגוון המקרים. הראיות הנסקרות במאמר תומכות בעיקר בישימות המערכות, בקבילותן ובשיפור נתפס, אך עדיין אינן מבססות אותן כתחליף להדרכה, לסימולציה אנושית או להערכה מקצועית. המאמר מציע עקרונות לשילוב אחראי של מערכות אלה, ובראשם בחינה של כל מערכת סימולציה מבוססת בינה יוצרת לפי שאלה מרכזית פשוטה: האם היא מוסיפה מחזורי תרגול איכותיים, בטוחים ושוויוניים, והאם השיפור הנרכש נשמר במפגש חדש ובהמשך גם בשדה?

מילות מפתח: עבודה סוציאלית, סימולציה, בינה מלאכותית יוצרת, הכשרה מעשית, מיומנויות מקצועיות, הדרכה

הבעיה מתחילה לפני הבינה המלאכותית

"אני לא בטוח שיש לי סיבה לקום מחר", אומר אדם לסטודנטית לעבודה סוציאלית. הסטודנטית מכירה את הנוהל, קראה על גורמי סיכון ויודעת שצריך לשאול באופן ישיר על מחשבות, תוכניות ואמצעים. אך באותו רגע נדרשת ממנה פעולה מורכבת יותר: לזהות את האמירה, לשאת את החרדה שהיא מעוררת, לשאול בלי להפוך את השיחה לחקירה, להעריך את רמת הסכנה, לשמור על הקשר הטיפולי, להיוועץ ולתעד.

ידע תאורטי הוא תנאי לביצוע התהליך הזה, אך אינו מבטיח אותו. אם זו הפעם הראשונה שבה הסטודנטית מנהלת שיחה כזאת, מקבל השירות משתתף בפועל בתרגול הראשון שלה. פער דומה מופיע גם בביקור בית שבו מתעורר חשד להזנחה, או בשיחה ראשונה על אלימות במשפחה: הידע המקצועי קיים, אך היכולת לפעול תחת לחץ נבנית דרך ביצוע, משוב וניסיון חוזר.

מטרת מאמר סקירה ממוקד זה היא לבחון כיצד סימולציה, ובפרט סימולציה המבוססת על בינה מלאכותית יוצרת, יכולה להרחיב את הזדמנויות התרגול בהכשרת סטודנטים לעבודה סוציאלית – מבלי להחליף הדרכה, סימולציה אנושית או התנסות בשדה. המסגרת המארגנת של הדיון היא מחזורים של ביצוע-משוב-תיקון: כמה הזדמנויות איכותיות, בטוחות ושוויוניות מקבל כל לומד, והאם השיפור נשמר מול מקרה חדש ובהמשך גם בשדה.

בהתאם לאופיו המתהווה והבין־תחומי של התחום, המאמר נערך כסקירה ממוקדת המשלבת סקירות מרכזיות ומחקרים אמפיריים רלוונטיים לצורך סינתזה מושגית ויישומית – מתכונת המתאימה לספרות מפוצלת בין תחומים ולפיתוח מסגרת אינטגרטיבית (Snyder, 2019).

הכשרה בשדה היא רכיב יסוד של המקצוע: היא מחברת ידע, ערכים ופעולה בתוך ארגון וקהילה ממשיים, ולכן הוגדרה בארצות הברית כ"פדגוגיה המארגנת" של החינוך לעבודה סוציאלית (Council on Social Work Education [CSWE], 2022). תפיסה זו נשענת על מסורת של למידה חווייתית, שבה התנסות, רפלקציה, המשגה וניסיון מחודש מחברים בין ידע מקצועי לפעולה (Miller et al., 2005). אולם דווקא המציאותיות של השדה מגבילה את יכולתו לשמש מסגרת הכשרה סדורה. מוסד הלימודים יכול לקבוע מה יילמד בכיתה, אך אינו יכול להבטיח מתי יתרחש משבר אובדני, אם סטודנט ינהל ביקור בית מורכב, או אם תתאפשר לו שיחה עם משפחה המסרבת לשתף פעולה.

סקירות בתחום מתארות מעבר לא רציף בין הכיתה לפרקטיקום, חשיפה חלקית לאוכלוסיות ולמשימות, ולעיתים השתתפות סבילה, בעיקר כצופה (Bogo, 2015; Egonsdotter & Israelsson, 2024). במחקרי קבוצות מיקוד עם סטודנטים לעבודה סוציאלית נמצאו הבדלים ניכרים בהזדמנויות לצפות, לבצע ולקבל משוב – הן בכיתה והן בשדה (Magill et al., 2023).

הבדלים אלה אינם תקלה מקרית; הם נובעים מאופייה של העבודה הסוציאלית: המקרים בשדה אינם נבחרים לפי צורכי הקורס, הפונים לשירותי הרווחה אינם אמורים לחשוף את חייהם לצורכי הוראה, ומדריכים מתמודדים במקביל עם אחריות משולשת: למקבלי השירות, לארגון וללומד. עומס רב בשירותים מקשה על גיוס מדריכי שדה ועל הקצאת זמן לצפייה ישירה, ולכן חלק מן ההערכה נשען על דיווח הסטודנט, תיעוד ורפלקציה לאחר מעשה. תצפית ישירה יכולה לספק ראיה עשירה יותר לביצוע הממשי, אך היא דורשת הסכמה של מקבל השירות, הכנה זהירה והתמודדות עם החרדה שמעוררת עצם הצפייה (Pye, 2025).

כך נוצר פער בין השאיפה להעריך כשירות, כפי שהיא מתבטאת בפעולה בזמן אמת, לבין האפשרות לצפות בפעולה שוב ושוב. מכאן שגם מקום ההכשרה עצמו עלול ליצור פערים בין סטודנטים – הן במספר ההזדמנויות לבצע מיומנות והן בסוג המצבים שעליהם קיבלו משוב. אפשר לנסח פער זה באמצעות יחידת למידה בסיסית: ביצוע מיומנות מוגדרת, משוב ממוקד וניסיון נוסף. הרצאה מספקת ידע, צפייה מדגימה אפשרות, רפלקציה מסייעת להבין את שאירע, אך רכישת מיומנות מעשית דורשת גם הזדמנות לפעול, לברר מה לא עבד ולתקן. לכן, שאלת היקף ההכשרה אינה נמדדת רק במספר שעות ההוראה או הפרקטיקום שהושלמו, אלא בשאלה כמה מחזורי ביצוע-משוב-תיקון חווה כל לומד, באילו מצבים, ובאיזו איכות.

מה ההכשרה הקיימת משאירה ליד המקרה?

משחקי תפקידים בין עמיתים נועדו לצמצם פער זה, והם אכן יכולים לחבר בין תאוריה למעשה בסביבה בטוחה יחסית. מגבלתם מורגשת כאשר הכיתה גדולה והזמן קצר: במחקר על הוראת מיומנויות בעבודה סוציאלית, רק סטודנט אחד או שניים גילמו את תפקיד העובד הסוציאלי בכל מפגש, בעוד האחרים צפו מן הצד. כתוצאה מכך, כל סטודנט זכה לבצע את התפקיד רק מספר מצומצם של פעמים. כמו כן, המשתתפים תיארו חשש לבחור בניסוח שגוי מול עמיתיהם, והחיבור בין המשוב שניתן לבין התאוריה היה לעיתים דל (Fjeldheim & Kleppe, 2026).

בסימולציה בין עמיתים קיימת מגבלה נוספת: הסטודנטים יודעים שמדובר בתרגיל ולעיתים גם מכירים את מטרתו. הסטודנט המגלם את מקבל השירות עשוי למסור מידע מוקדם מדי, להקל על חברו או להימנע מעימות/תגובה מאתגרת. לכן התרגיל יכול לספק הזדמנות חשובה לתרגול, אך רמת הקושי ואיכות המשוב תלויות במידה רבה ביכולת של המשתתפים לגלם את התפקידים ובנוכחותו של מנחה מיומן.

פונים סטנדרטיים, המגולמים בידי שחקנים, משפרים את האותנטיות של הסימולציה ומאפשרים תצפית מובנית על ביצועי הסטודנטים. עם זאת, הפעלתם דורשת תשתית ומשאבים: כתיבת תסריט מקרה ומחוון, גיוס והכשרה של שחקנים, חזרות, תשלום, תיאום ושמירה על רווחת השחקנים. סקירה עדכנית של 44 מחקרים בעבודה סוציאלית מצאה שימוש רחב בשחקנים לפיתוח מיומנויות, אך מצביעה על ריכוז גאוגרפי בצפון אמריקה, עיסוק מצומצם יחסית בתאוריה ועלויות זמן ועבודה ניכרות המוטלות על צוותי ההוראה (Yu et al., 2026). סקירה קודמת של 52 מחקרים הדגישה את חשיבותם של מטרות ברורות, הכנה, משוב, רפלקציה וסביבה תומכת, לצד מחסור במדדים מהימנים וחסמי משאבים (Kourgiantakis et al., 2020).

מפגש איכותי עם שחקן הוא אפוא משאב פדגוגי רב־ערך, אך במוסדות רבים קשה להפוך אותו לתרגול שבועי זמין לכל סטודנט. בישראל נבחן שימוש בסימולטור ייעודי לעבודה סוציאלית לתרגול דילמות הנוגעות לגבולות הסודיות (Segal & Elyoseph, 2026) – דוגמה מקומית ליצירת הזדמנות תרגול מתוכננת שאינה תלויה בהתרחשות מקרית בשדה.

לבעיית הכמות מתווספת בעיית התוכן. עבודה סוציאלית אינה מסתכמת באוסף של טכניקות ריאיון שניתן לבודד מן ההקשר; אותה שאלה עשויה להיות מועילה או פוגענית בהתאם לתזמון, ליחסי הכוח, לחוק, להיסטוריה שבין האדם לשירות ולמשמעות התרבותית של המצב. בשיחה על הגנת ילד, למשל, העובד הסוציאלי מחויב לראות בו־זמנית את צורכי הילד, את זכויות ההורה, את תנאי העוני, את הסיכון ואת סמכות המדינה. בהערכת אלימות במשפחה עליו להבחין בין קונפליקט הדדי לבין שליטה כפייתית, בלי להגביר את הסכנה. בדיון על סודיות עליו לשמר את האמון ובה בעת להבהיר את גבולותיו. לפיכך, ההכשרה נדרשת לפתח לא רק יכולת פעולה אלא גם יכולת רפלקטיבית: מה נעשה, מדוע נעשה, איזו עמדה הושתקה ומה הפעילה הסיטואציה אצל איש המקצוע.

בחינת (Objective Structured Clinical Examination) OSCE – כלי להערכה מובנית של ביצוע בתחנות מול פונה סטנדרטי, שהותאם לעבודה סוציאלית – ממחישה נקודה זו. במחקר שנערך בקרב 125 סטודנטים נמצא קשר בין ביצוע מול פונה סטנדרטי לבין רפלקציה על הביצוע, אך שני המדדים לא היו זהים והקשרים שלהם להערכות מן השדה היו צנועים (Bogo et al., 2012). ממצא זה אינו פוסל את הפרקטיקום או את הסימולציה, אולם מראה שכל כלי משקף היבט אחר של הכשירות המקצועית. לכן, הערכה ראויה משלבת ידע, ביצוע במגוון מצבים, רפלקציה ותצפית בשדה, ואינה מסיקה מסקנה מכרעת משיחה יחידה.

מה מלמד המחקר על סימולציה

סימולציה מועילה כאשר היא מארגנת למידה, ולא רק משום שהתרחיש מרשים או מציאותי במיוחד. סקירת Best Evidence Medical Education (BEME) זיהתה משוב, חזרה, שילוב בתוכנית הלימודים, רמות קושי מדורגות ומגוון מקרים כמאפיינים החוזרים בסימולציות אפקטיביות (Issenberg et al., 2005). מטא־אנליזה השוואתית מצאה יתרון לסימולציה המשולבת בתרגול מכוון לעומת הכשרה קלינית מסורתית במיומנויות מוגדרות (McGaghie et al., 2011). סקירה רחבה נוספת מצאה השפעות חיוביות של סימולציות על ידע, מיומנויות והתנהגות במקצועות הבריאות, אך רוב ההשוואות נעשו מול היעדר התערבות ולא מול חלופות הוראה פעילות (Cook et al., 2011). במבט משולב, הראיות תומכות במסקנה מתונה: תרגול מתוכנן עדיף בדרך כלל על היעדר תרגול, אך סוג המדיה המתאים תלוי במיומנות ובחלופת ההוראה הזמינה. מאחר שחלק ניכר מן הראיות מגיע ממקצועות הבריאות, יש לראות בהן בסיס להשוואה ולא הוכחה ישירה להשפעת הסימולציה על הכשרה בעבודה סוציאלית.

גם מחקרים בדמויות וירטואליות המדמות פונים לשירות (virtual patients), שקדמו לבינה היוצרת, אינם מציעים תשובה אחידה. מטא־אנליזה של 51 ניסויים מצאה תוצאות דומות להוראה מסורתית בהקשר של ידע, ויתרון אפשרי בפיתוח מיומנויות, אך איכות הראיות הייתה נמוכה עד בינונית וההטרוגניות בין המחקרים הייתה גבוהה (Kononowicz et al., 2019). בעבודה סוציאלית, מטא־אנליזה מצביעה על השפעה חיובית גדולה של למידה באמצעות סימולציה. עם זאת, הממצא נשען על מספר קטן של מחקרים שהיו שונים זה מזה מבחינה מתודולוגית, ולכן יש לפרש אותו בזהירות (Zhang & Stepteau-Watson, 2024).

בניסוי שכלל 336 סטודנטים, נמצא כי סימולציות וידאו הובילו, בחלק מן המשימות, להערכות פסיכו־סוציאליות מקיפות יותר בהשוואה למקרים כתובים או למפגש עם שחקן (Jefferies et al., 2024) . ממצא זה מצביע על כך שסימולציה המשלבת ייצוג חזותי ודינמי של המקרה עשויה לתמוך בתהליכי למידה והערכה מורכבים. עם זאת, אין להסיק מכך שככל שהתרגיל "חי" או מציאותי יותר, כך הלמידה בהכרח טובה יותר. במקרים מסוימים, דווקא ייצוג פשוט וממוקד עשוי לסייע ללומדים להפנות את הקשב למידע הרלוונטי ולתרגל מיומנות מקצועית מסוימת באופן יעיל יותר.

גוף המחקר הקיים תומך בשילוב סימולציה בתוכנית ההכשרה, אך מותיר שלוש שאלות מרכזיות פתוחות:

1. שאלת ההעברה: האם שיפור בתרחיש אחד נשמר גם במפגש עם מקרה חדש ובפרקטיקה?
2. שאלת השוויון: האם כל הלומדים נהנים מן הכלי במידה שווה, לרבות דוברי שפות שונות, אנשים עם מוגבלויות או בעלי נגישות דיגיטלית מוגבלת? שוויון בהקשר זה אינו מסתכם בעצם הגישה הטכנית למערכת; יש לבחון פערים בתיאום הלשוני, בנגישות, בהטיה התרבותית, ובסופו של דבר לוודא כי המשתנים הללו אינם יוצרים פערים בתוצאות הלמידה.
3. שאלת העלות המלאה: כמה עולים הפיתוח, ההפעלה, ההדרכה והבקרה הנדרשים לכל מחזור תרגול איכותי?

שאלות אלה חשובות במיוחד כאשר עוברים למערכות גנרטיביות.

הבטחה מוגבלת: בינה יוצרת כמכפיל תרגול

בינה מלאכותית יוצרת מאפשרת למודל להפיק תגובות חדשות בהתאם להקשר השיחה. מערכת סימולציה המבוססת עליה מפעילה דמות המדמה פונה לשירות, בדרך כלל בטקסט או בקול. היא אינה מחייבת סביבת מציאות מדומה ואינה מוגבלת לעץ תשובות שנכתב מראש. אפשר להשתמש במודל כללי, כגון ChatGPT או Gemini, באמצעות הנחיה (prompting), ואפשר להשתמש במערכת ייעודית המוסיפה תרחיש מוגדר, כללי דמות, מנגנוני משוב, תיעוד ובקרות. מערכת כזאת מאפשרת לתרגל בכל עת, לאפס תרחישים, לשנות רכיבים בכל מקרה ולשמור את תמליל השיחה לצורך רפלקציה.

סקירה של סימולציות וירטואליות בעבודה סוציאלית זיהתה – עוד לפני התרחבות הבינה היוצרת – יתרונות אפשריים של תרגול עצמי חוזר ומשוב זמין, לצד שונות רבה בין המערכות ודרכי ההערכה (Baker & Jenney, 2023). מבחינה פדגוגית, אחד היתרונות החשובים הוא הגדלת מספר הניסיונות: סטודנט יכול לתרגל פתיחה של שיחה על סודיות, לזהות שהציג את גבולות החיסיון בניסוח מאיים, לקבל משוב על הרגע הזה ולנסות שוב. לאחר מכן הוא יכול לפגוש מקרה אחר, שבו נדרשת אותה מיומנות בהקשר שונה. היכולת לייצר במהירות וריאציות תרחישים שונות עשויה להרחיב גם את טווח הגילים, המשפחות, השפות ומצבי השירות המיוצגים בתוכנית ההכשרה.

עם זאת, הפוטנציאל התפעולי עדיין מקדים את הראיות. סקירה שיטתית עדכנית של דמויות וירטואליות הנתמכות בבינה יוצרת כללה 15 מחקרים ו־645 משתתפים. רק שלושה מהם היו ניסויים אקראיים, לא נמצאו מחקרי אורך, וברוב המחקרים לא דווחו כראוי התוקף והמהימנות של כלי ההערכה (Jiang et al., 2026).

במחקר שכלל 156 סטודנטים לפסיכולוגיה ונערכו בו 1,832 ראיונות עם דמויות וירטואליות, רוב המשיבים דיווחו על שיפור נתפס, אך במבחן מעשי לא נמצא יתרון מובהק לעומת מחזור קודם (García-Torres et al., 2025). בניסוי בתחום הפסיכותרפיה, תרגול עם דמות וירטואלית של מקבל טיפול הפחית חוסר ביטחון ושיפר מסוגלות נתפסת, אך לא שיפר ידע ולא עלה על האפקטיביות של הדרכת וידאו (Cecil et al., 2026). במחקר נוסף, שתי הקבוצות השתפרו במיומנויות התקשורת; קבוצת הבינה ביצעה אומנם יותר תרגולים, אך לאחר התאמה סטטיסטית למספר החזרות לא נותר הבדל מובהק בין הקבוצות (Sun et al., 2026). ייתכן אפוא שהמנגנון המרכזי אינו הטכנולוגיה כשלעצמה, אלא עצם האפשרות לתרגל יותר.

מחקר מקומי בעבודה סוציאלית מדגים הן את הפוטנציאל והן את מגבלות הראיות הקיימות. סימולטור לתרגול דילמות הנוגעות לגבולות הסודיות נוסה בקרב 75 עובדים סוציאליים, ולאחר ההתנסות דווחו שיפורים צנועים בידע, במסוגלות העצמית ובעמדות כלפי ההתמודדות עם הדילמות .(Segal & Elyoseph, 2026) עם זאת, המחקר נערך ללא קבוצת ביקורת ולא כלל מדדים לבחינת השפעתה של ההתנסות על ההתנהגות המקצועית בשדה. לפיכך, תרומתו המרכזית היא בהדגמת היתכנותה של למידה באמצעות סימולטור ובהצגת אפשרות לתרגול שיקול דעת אתי בסביבה מדומה, אך ממצאיו אינם מאפשרים לקבוע אם ההתנסות בסימולטור מובילה לשיפור בקבלת ההחלטות ובהתנהלות המקצועית בפועל.

מחקרי פיילוט נוספים בתחומי הערכת אובדנות ומסירת בשורה קשה מצאו קבילות ועלייה במדדי דיווח עצמי, אך התאפיינו במדגמים קטנים, בהיעדר קבוצות השוואה בחלק מן המחקרים ובתקלות בתגובות ובמשוב (Elyoseph et al., 2025; Karnieli-Miller & Elyoseph, 2026). הצבתם לצד מחקרים שבהם לא נמצא יתרון במדדים אובייקטיביים מונעת מסקנה מוקדמת לגבי יעילות המערכות.

עוד יש לזכור כי מערכת ממוחשבת גנרטיבית אינה בהכרח עקבית . מודל גנרטיבי פועל באופן הסתברותי, ולכן תגובותיו עשויות להשתנות בין הרצות ובין גרסאות. דמות שתוכננה להיות חשדנית יכולה לחשוף מידע מוקדם מדי, ומערכת משוב יכולה לנסח בביטחון הערכה שגויה. הכשל החינוכי החמור ביותר יכול להיראות דווקא כשיחה מוצלחת: הלומד מדלג על בירור אמצעים במקרה של אובדנות, אך הדמות מוסרת את המידע מיוזמתה. התרחיש התקדם, אך הלומד לא הפגין את המיומנות הנדרשת. לכן יש לבדוק את התנהגות הדמות מול ביצועים טובים, חלקיים ומסוכנים, להשוות את המשוב לשיפוט של מומחים ולתעד את גרסת המודל ואת כללי המקרה.

הדרישות המיוחדות של עבודה סוציאלית

הרחבת אפשרויות התרגול בעבודה סוציאלית מחייבת יותר ממאגר גדול של דמויות המדמות פונים לשירות. עובדים סוציאליים פועלים עם יחידים, משפחות, קבוצות, ארגונים וקהילות ומתווכים בין קולות ובין מערכות. תרחיש ראוי עשוי לכלול הורה, ילד, בית ספר, שירות רווחה וצוות רפואי, כאשר לכל גורם מידע חלקי ואחריות אחרת. במפגש ועדה, למשל, המיומנות אינה מסתכמת באמפתיה כלפי דמות אחת; העובד הסוציאלי נדרש להכיל אי־הסכמה, לזהות יחסי כוח, לתרגם שפה מקצועית, להגן על זכויות ולנסח החלטה שאינה מוחקת את קולו של המיעוט שבחדר. מערכות גנרטיביות יכולות לסייע בתרגול רצף מורכב כזה, אך איכותן תימדד ביכולתן לשמר את נקודות המבט השונות ואת והמתחים שבין המשתתפים לאורך השיחה.

גם התאמה תרבותית דורשת עבודת פיתוח ממשית. החלפת שם, מבטא או שפה אינה מספיקה. לדוגמה, תרחיש שנבנה עבור משפחה חרדית או ערבית צריך לשקף לא רק את השם והשפה אלא גם מבני משפחה, יחסי סמכות, נגישות לשירותים והמשמעות המקומית של פנייה לרווחה, בלי להפוך מאפיינים אלה לסמני סיכון אוטומטיים. תפיסות של מצוקה, הורות, סודיות, משפחה וסמכות מושפעות מחוק, דת, מעמד, הגירה ויחסי רוב-מיעוט. מודלים עלולים לשעתק הטיות הנוגעות לעוני, מסוכנות, מאפיינים גזעיים ואתניים ובריאות הנפש; מחקר השוואתי כבר מצא שונות על רקע גזעי בהמלצות לאבחון ולטיפול של מודלי שפה (Bouguettaya et al., 2025). כך למשל, צפיפות דיור כשלעצמה אינה יכולה לשמש כאינדיקציה להזנחה ללא הקשר של עוני, משאבים ומבנה משפחתי. לכן, תרחישים העוסקים בקבוצות חברתיות צריכים להיבנות ולהיבדק בשיתוף אנשי מקצוע מקומיים ואנשים בעלי ניסיון חיים רלוונטי. כמו כן, מומלץ לייצר כמה דמויות שונות בתוך כל קבוצה, כדי למנוע את הפיכת הזהות התרבותית־חברתית לארכיטיפ יחיד.

קיימים גם גבולות שאינם תלויים באיכות המודל. אין להזין למערכת ציבורית שאינה מאושרת לכך פרטים מזהים או תמלילים של מקבלי שירות; משוב אוטומטי אינו יכול לשמש לבדו כבסיס להחלטות על הסמכה, קבלה לעבודה או כשירות מקצועית. על הלומדים לדעת שהדמות והמשוב עלולים לטעות, כיצד נשמרים הנתונים, ולמי פונים במקרה של תוכן פוגעני או מסוכן. הנחיות ארגון הבריאות העולמי למודלים גנרטיביים מדגישות אוטונומיה, בטיחות, שקיפות, אחריותיות, הכללה ושוויון (World Health Organization, 2024). בהכשרה לעבודה סוציאלית, עקרונות אלה צריכים להתבטא בנהלים מעשיים: הגדרת גורם אנושי אחראי, בדיקת הטיות, אפשרות לערער על הערכת המערכת, בקרה לאחר עדכון המודל ומחיקה מוסדרת של נתונים.

מתרגול דיגיטלי לכשירות מקצועית

מערך הכשרה אחראי מתחיל בהגדרת המיומנות הנדרשת ובקביעת האופן שבו ייבחן השיפור.

ניקח, לדוגמה, קורס בהערכת סיכון: לאחר לימוד המסגרת המקצועית והחוק, הסטודנטים מבצעים כמה שיחות קצרות עם דמויות גנרטיביות. כל ניסיון מתמקד במטרה מוגדרת אחת: זיהוי אמירה עקיפה, בירור ישיר, בדיקת תוכנית ואמצעים, או ניסוח צעד בטיחותי משותף. המשוב האוטומטי מוגבל לרכיבים שאפשר לזהות בתמליל ומציג את הציטוט שעליו הוא נשען. בהמשך מתקיים דיבריפינג עם מדריך, שבו נבחנים איכות הקשר, עיתוי השאלות, התגובות הרגשיות וההנחות התרבותיות. לאחר מכן הסטודנט מבצע תרחיש חדש מול שחקן או בהערכה עיוורת, ורק לבסוף נבדקת העברת המיומנות לשדה, תחת פיקוח. בקורס מיומנויות אפשר לשלב רצף כזה כתרגול קצר לפני השיעור, לבחור תמלילים לדיון קבוצתי, ולאחר הדיבריפינג לחזור על אותה מיומנות בתרחיש חדש.

חלוקת העבודה הזאת מנצלת את יכולת החזרה של המערכת, בלי להפקיד בידיה סמכות שאינה יכולה לשאת. היא מתאימה גם לתרחישים נוספים: בביקור בית בנושא הגנת ילד אפשר לתרגל מעבר בין שיחה עם ההורה להתבוננות בסביבה, תוך בדיקה רפלקטיבית של הטיות הקשורות לעוני; בשיחה על אלימות במשפחה אפשר לתרגל שאלות בטיחות שאינן מגבירות סיכון; ובוועדה בין־מקצועית אפשר לבחון אם הלומד מצליח להשמיע את קולה של המשפחה בתוך דיון הנשלט בידי אנשי מקצוע. חלק מן המקרים יתאימו לתרגול טקסטואלי, ואחרים יחייבו שימוש בקול, שפת גוף ושחקנים אנושיים. בחירת המדיה נובעת מן המיומנות שמבקשים להקנות.

תהליך ההערכה נדרש להתקדם בארבע מדרגות סדורות:

1. נכונות ושימושיות: תחילה בודקים אם הלומדים מסוגלים ורוצים להשתמש במערכת.
2. ביצוע מבוסס מחוון: אחר כך בודקים ביצוע מול מקרה חדש, באמצעות מחוון שנבדק בידי כמה מומחים.
3. שימור והעברה: בשלב הבא בוחנים שימור של המיומנות והעברתה לסימולציה אחרת או לעבודה נצפית בשדה.
4. השפעה רחבה והשלכות: לבסוף בודקים את העלויות, הנגישות, צמצום הפערים בין קבוצות וההשפעה על מקבלי השירות.

הערכת היתרון היחסי של המערכת נמדדת בשורה התחתונה: מערכת המעלה את שביעות הרצון אך אינה משפרת ביצוע במקרים חדשים – ערכה מוגבל. מערכת המוסיפה הזדמנויות לתרגול בעלויות נמוכות אך פוגעת בלומדים מסוימים או מנציחה סטריאוטיפים – הרחבת השימוש בה אינה בגדר הישג.

סיכום

הכשרה מקצועית אינה יכולה להבטיח שכל מצב חשוב יתרחש במהלך הפרקטיקום. עם זאת, היא מסוגלת לצמצם את המקרים שבהם איש המקצוע פוגש מצב מורכב בשדה לפני שתרגל אותו קודם לכן. סימולציה מעניקה מסגרת לתכנון הביצוע, לקבלת משוב ולתיקון. שילוב של בינה יוצרת עשוי להגדיל את מספר מחזורי התרגול ולהרחיב את מגוון התרחישים, אך המחקר הקיים טרם הראה שתרגול כזה יכול להחליף סימולציה אנושית, הדרכה או ניסיון בשדה.

המדד המרכזי עבור מוסד הכשרה אינו עצם רכישת המערכת, אלא הערך שהיא מספקת ללומדים: אילו מיומנויות תורגלו, כמה פעמים, מול כמה מקרים, מי תיקף את המשוב והאם השיפור הופיע גם מחוץ לתרחיש שתורגל. בעבודה סוציאלית – שבה כשירות כוללת קשר, סמכות, רגישות תרבותית, בקיאות בחוק ורפלקציה – נדרש מבחן מחמיר אף יותר.

הטכנולוגיה ראויה לשילוב רק כאשר היא מאפשרת ללומדים להגיע למפגש האנושי לאחר שכבר ניסו, טעו, קיבלו משוב ותיקנו. בתי ספר לעבודה סוציאלית המבקשים לשלב כלים כאלה צריכים להגדיר מראש איזו מיומנות מבקשים לתרגל, כיצד היא תימדד, והאם השיפור שנרכש נשמר גם מחוץ למערכת.

רשימת המקורות

Baker, E., & Jenney, A. (2023). Virtual simulations to train social workers for competency-based learning: A scoping review. Journal of Social Work Education, 59(1), 8–31. https://doi.org/10.1080/10437797.2022.2039819

Bogo, M. (2015). Field education for clinical social work practice: Best practices and contemporary challenges. Clinical Social Work Journal, 43(3), 317–324. https://doi.org/10.1007/s10615-015-0526-5

Bogo, M., Regehr, C., Katz, E., Logie, C., Tufford, L., & Litvack, A. (2012). Evaluating an objective structured clinical examination (OSCE) adapted for social work. Research on Social Work Practice, 22(4), 428–436. https://doi.org/10.1177/1049731512437557

Bouguettaya, A., Stuart, E. M., & Aboujaoude, E. (2025). Racial bias in AI-mediated psychiatric diagnosis and treatment: A qualitative comparison of four large language models. npj Digital Medicine, 8(1), Article 332. https://doi.org/10.1038/s41746-025-01746-4

Cecil, J., Kokje, E., Kleine, A.-K., Schaffernak, I., Vogel, L., Angerer, S., Lermer, E., & Gaube, S. (2026). The effect of AI-enabled virtual patient simulation on training outcomes and insecurities in psychotherapy education. BMC Medical Education, 26(1), Article 1156. https://doi.org/10.1186/s12909-026-09917-x

Cook, D. A., Hatala, R., Brydges, R., Zendejas, B., Szostek, J. H., Wang, A. T., Erwin, P. J., & Hamstra, S. J. (2011). Technology-enhanced simulation for health professions education: A systematic review and meta-analysis. JAMA, 306(9), 978–988. https://doi.org/10.1001/jama.2011.1234

Council on Social Work Education. (2022). 2022 educational policy and accreditation standards for baccalaureate and master’s social work programs. https://www.cswe.org/accreditation/policies-process/2022epas/

Egonsdotter, G., & Israelsson, M. (2024). Computer-based simulations in social work education: A scoping review. Research on Social Work Practice, 34(1), 41–53. https://doi.org/10.1177/10497315221147016

Elyoseph, Z., Levkovitch, I., Haber, Y., & Levi-Belz, Y. (2025). Using GenAI to train mental health professionals in suicide risk assessment: Preliminary findings. The Journal of Clinical Psychiatry, 86(3), Article 24m15525. https://doi.org/10.4088/JCP.24m15525

Fjeldheim, S., & Kleppe, L. C. (2026). Facilitating the integration of theory and practice in skills training in social work education. European Journal of Social Work, 29(2), 242–256. https://doi.org/10.1080/13691457.2025.2485372

García-Torres, D., Fernández, C., Mira, J. J., Morales, A., & Vicente, M. A. (2025). Using AI-based virtual simulated patients for training in psychopathological interviewing: Cross-sectional observational study. JMIR Medical Education, 11, Article e78857. https://doi.org/10.2196/78857

Issenberg, S. B., McGaghie, W. C., Petrusa, E. R., Gordon, D. L., & Scalese, R. J. (2005). Features and uses of high-fidelity medical simulations that lead to effective learning: A BEME systematic review. Medical Teacher, 27(1), 10–28. https://doi.org/10.1080/01421590500046924

Jefferies, G., Davis, C., Mason, J., & Yadav, R. (2024). Using simulation to prepare social work students for field education. Social Work Education, 43(5), 1369–1383. https://doi.org/10.1080/02615479.2023.2185219

Jiang, J., Ye, M. Z., Kwok, T. T.-O., & Wong, J. Y. H. (2026). GenAI-supported virtual patients in health care education: Systematic review. Journal of Medical Internet Research, 28, Article e82756. https://doi.org/10.2196/82756

Karnieli-Miller, O., & Elyoseph, Z. (2026). Breaking bad news with reflective AI virtual experience (BRAVE): Development and evaluation of a generative AI-based simulation tool. Advances in Simulation, 11(1), Article 30. https://doi.org/10.1186/s41077-026-00429-8

Kononowicz, A. A., Woodham, L. A., Edelbring, S., Stathakarou, N., Davies, D., Saxena, N., Tudor Car, L., Carlstedt-Duke, J., Car, J., & Zary, N. (2019). Virtual patient simulations in health professions education: Systematic review and meta-analysis by the Digital Health Education Collaboration. Journal of Medical Internet Research, 21(7), Article e14676. https://doi.org/10.2196/14676

Kourgiantakis, T., Sewell, K. M., Hu, R., Logan, J., & Bogo, M. (2020). Simulation in social work education: A scoping review. Research on Social Work Practice, 30(4), 433–450. https://doi.org/10.1177/1049731519885015

Magill, M., Mastroleo, N. R., Kuerbis, A., Sacco, P., Thombs-Cain, G. E., Wagner, E. F., & Velasquez, M. M. (2023). Practice makes perfect: MSW students reflect on skill-based teaching methods in clinical social work education. Journal of Social Work Education, 59(4), 991–1005. https://doi.org/10.1080/10437797.2022.2103605

McGaghie, W. C., Issenberg, S. B., Cohen, E. R., Barsuk, J. H., & Wayne, D. B. (2011). Does simulation-based medical education with deliberate practice yield better results than traditional clinical education? A meta-analytic comparative review of the evidence. Academic Medicine, 86(6), 706–711. https://doi.org/10.1097/ACM.0b013e318217e119

Miller, J., Kovacs, P. J., Wright, L., Corcoran, J., & Rosenblum, A. (2005). Field education: Student and field instructor perceptions of the learning process. Journal of Social Work Education, 41(1), 131–145. https://doi.org/10.5175/JSWE.2005.200300330

Pye, J. (2025). Direct observations of practice in social work education: The role of professional autonomy in policy enactment. Social Work Education, 44(6), 1454–1470. https://doi.org/10.1080/02615479.2024.2400205

Segal, M., & Elyoseph, Z. (2026). An innovative simulator for practicing ethical dilemmas on the boundaries of confidentiality in social work. Journal of the Society for Social Work and Research, 17(1), 5–26. https://doi.org/10.1086/739437

Snyder, H. (2019). Literature review as a research methodology: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 104, 333–339. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.07.039

Sun, N., Zhou, X., Yang, Z., Zhou, Y., Ma, R., & Wang, Z. (2026). Application of AI-based virtual standardized patients in physician-patient communication training: A study based on the SEGUE framework. Frontiers in Public Health, 14, Article 1768518. https://doi.org/10.3389/fpubh.2026.1768518

World Health Organization. (2024). Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models. https://iris.who.int/handle/10665/375579

Yu, N., Zufferey, C., Horsell, C., Cowie, J., & Le, T. M. (2026). Use of actors in simulations for social work education: A scoping review. Research on Social Work Practice, 36(4), 516–529. https://doi.org/10.1177/10497315251331034

Zhang, S., & Stepteau-Watson, D. (2024). A systematic review and meta-analysis of simulated learning’s effects in social work education. Journal of Social Work Education, 60(1), 115–131. https://doi.org/10.1080/10437797.2023.2236675

***

טל אליוסף – דוקטורנטית בבית הספר לעבודה סוציאלית, הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות, אוניברסיטת חיפה. bindertal35@gmail.com

פרופ' חני נוימן – בית הספר לעבודה סוציאלית, הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות, אוניברסיטת חיפה. haninoum@welfare.haifa.ac.il

פרופ' גיא אנוש – בית הספר לעבודה סוציאלית, הפקולטה למדעי הרווחה והבריאות, אוניברסיטת חיפה. genosh@univ.haifa.ac.il