1.     חשיבותם של מדעי הנתונים

מדעי הנתונים עוסקים באיסוף בניהול, בעיבוד ובניתוח של נתונים. כמו כן הם עוסקים בהוצאת מסקנות, בתחזיות ובפיתוח כלים הנשענים על כל אלה. הנתונים מגיעים ממגוון רחב של דיסציפלינות אקדמיות ויישומים מסחריים. התפתחויות רבות תרמו בשנים האחרונות לזינוק במדעי הנתונים, ובהן השימוש העצום ברשתות חברתיות, פיתוחים בתחום נתוני עתק (big data) ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. חשיבות מדעי הנתונים לחברה ולמדינה הולכת וגוברת. האינטראקצייה בין המדינה לאזרחיה הופכת לדיגיטלית ויוצרת נתונים שאפשר לגזור מהם מסקנות וחיזויים. הנתונים נדרשים לעיתים לביטחון המדינה, למעקב אחר פשיעה ולהתמודדות עם מגפות. לתעשייה, ובייחוד לתעשיית ההיי-טק, יש דרישה גבוהה לכוח אדם איכותי במדעי הנתונים, והחוסר הקיים כעת צפוי לגדול.

2.     הקמת הוועדה

חשיבותם של מדעי הנתונים הביאה את האקדמיה הישראלית למדעים להקים ועדה זו, על מנת להעריך את הצורך בהכשרה במדעי הנתונים בלימודים האקדמיים ולעמוד על הדרכים לעשות זאת. הוועדה סבורה שהאקדמיה הישראלית מחויבת להעניק לבוגריה כישורים בסיסיים במדעי הנתונים, כפי שהיא מחויבת להכיר להם גישות מדעיות שונות ולהכשירם לסגל לעצמם חשיבה ביקורתית. הוועדה ממליצה ללמד את מדעי הנתונים בכל היחידות האקדמיות בארץ אגב מתן גמישות לכל יחידה לממש את התוכנית לפי צרכיה האקדמיים ולפי אופייה של תוכנית הלימודים הנהוגה בה. המלצה זו היא הזדמנות לכל היחידות האקדמיות בארץ להתחדש ולגייס משאבים לתוכנית הלימודים המתחדשת.

3.     מטרותיה של הוראת מדעי הנתונים בקמפוס

 א.         תלמידי תואר ראשון במדעי הנתונים

תוכנית כזו מתנהלת בדרך כלל באחד או יותר מן החוגים האלה: מדעי המחשב, סטטיסטיקה, הנדסת תעשייה וניהול, הנדסת חשמל, ניהול ומערכות מידע ומדעי המידע. הדוח הנוכחי איננו עוסק בקבוצה זו.

ב.           תלמידי חוגים בעלי נגיעה במדעי הנתונים שאינם בתוכנית ייחודית

לקבוצה זו ניתן לצרף תלמידי חוגים שבהם הדרישות החישוביות והאנליטיות של התואר מהוות בסיס לעיסוק מקצועי בתחום. עבור תלמידים אלו התוכנית לתואר ראשון תשמש לשתי מטרות: א. לאפשר תעסוקה במגזר העסקי והציבורי בתפקידים הכרוכים בניתוח מידע; ב. לאפשר מעבר ללימודים מתקדמים במדעי הנתונים בהשקעה מעטה יחסית.

ג.            תלמידי תואר ראשון בכל יתר הקמפוס

מטרות הלימוד לתלמידים אלה הן א. הקניית יכולת לזהות צורך בנתונים ולהשתמש בהם לצורכי לימודים, מחקר ותעסוקה; ב. הקניית הבנה של היתרונות והמגבלות של השימוש בשיטות עתירות נתונים, ליד גישה ביקורתית לתוצאות; ג. פיתוח רגישות וביקורתיות לתהליכי מחקר נתונים ולבעיות של אתיקה העולות בתהליך זה.

4.     תוכני ההוראה והיקפם

הדרך המקובלת לקבל תמונה כוללת על תוכנם של מדעי הנתונים ועל היקפם היא באמצעות ״מחזור הנתונים״ (the data cycle). מחזור הנתונים הוא מודל סכמתי המאפיין כל תהליך של מחקר או קבלת החלטות מבוסס-נתונים, והוא תהליך החוזר על עצמו.

בתרשים להלן מתואר מחזור הנתונים תיאור גראפי. מרכיביו מקובלים על כל העוסקים במדעי הנתונים, אך מספר השלבים בו יכול לנוע בין 6 ל-9, לפי ההגדרות השונות. כאן יוצג מבנה פשוט יחסית: 

הדוח המלא מציג פירוט של הכלים המיושמים בכל אחד משלביו של מחזור הנתונים ואשר על התלמידים להכירם, ואת חלקם גם להפעיל. אנו מפרידים בין כלים מינימליים שראוי שכל סטודנט וסטודנטית בקמפוס יוכלו להפעילם לבין כלים מתקדמים יותר שנועדו לסטודנטים בעלי רקע מתאים.

5.     אתיקה וחשיבה ביקורתית בניתוח נתונים

בתהליך ניתוח הנתונים עולות סוגיות אתיות הנוגעות לפרט ולחברה, וחלקן אף נושא השלכות משפטיות. ההכשרה במדעי הנתונים מחייבת מודעות לסוגיות אלה והכרת הדרכים להתמודד איתן. יש להעלות על הפרק את שאלת הפרטיות כשמדובר בנתונים אישיים כגון מידע על הליכים רפואיים או משפטיים. במהלך ההוראה יש לדון באיזון בין היתרון לחברה מגילוי מלא של הנתונים לבין הפגיעה האפשרית בפרט; בין היתרון שצוברות חברות מסחריות גדולות לבין האינטרסים של החברה ושל היחיד. יש לדון גם בשאלות של זכויות יוצרים. יש להקפיד על שקיפות התהליך ועל הנגשת הנתונים. ולבסוף, יש להצביע על החשיבות שבהתנהגות אתית של החוקרים אגב גילוי נאות של אינטרסים צולבים, ללא עיוות של התהליך וללא הטיות.

6.     המלצות ליישום גמיש בדיסציפלינות שונות

הוועדה ממליצה שכל תלמיד בקמפוס ייחשף במהלך לימודיו לתואר ראשון לכל הנושאים שבמחזור הנתונים. ניתן לעשות זאת באמצעות פיתוח קורס מבוא למדעי הנתונים או בהעשרת קורסים קיימים בשיטות מחקר ובסטטיסטיקה, כדי שיקיפו את כל הנושאים שבמחזור הנתונים. ייתכן גם שילוב של שתי דרכים אלו.

הוועדה ממליצה על גמישות באימוץ ההמלצות של הדוח הנוכחי ביחידות האקדמיות השונות, לפי המשאבים העומדים לרשותן ולפי צורכיהן ואופי תוכנית הלימודים בכל אחת מהן. עם זאת ראוי שהמערכת תאפשר העמקה נוספת לסטודנטים מכל התחומים החפצים בכך. הוועדה ממליצה שכל סטודנט ילמד את מודל מחזור החיים של נתונים המתאים לתחום לימודו. מומלץ שהקורס הייעודי המוקדש למטרה זו יהיה מודולרי: תחילה ליבה עקרונית וגנרית המבוססת על מחזור חיי הנתונים ואחריה נושאים המותאמים לצרכים של תחומי הלימוד השונים.

6.1.   מרכיב הליבה

היקף הקורס: 2 שעות הרצאה שבועיות, 2 שעות תרגול שבועיות

נושאי הקורס:

1. מחזור חיי הנתונים
2. סקירת כלים התומכים בשלבים השונים של מחזור חיי הנתונים
3. סוגי נתונים במרחב הדיגיטלי: מספריים, טקסטואליים, מובנים ולא-מובנים (structured, unstructured)
4. יישום בסיסי של איסוף נתונים, אינטגרציה של נתונים ממקורות שונים, ניתוח הנתונים, למידה אלגוריתמית וויזואליזציה של נתונים
5. חשיבה ביקורתית לאורך מחזור חיי הנתונים
6. שיתוף נתונים (open data, data repositories) והכללים לציטוט אקדמי שלהם

6.2.   מרכיבים דיסציפלינריים נוסף על מרכיב הליבה

הדוח מציג דוגמאות של סילבוס לקורס המבוא עבור הדיסציפלינות האלה:

מדעי הרוח, מדעי החברה וניהול, משפטים, מדעי החיים ורפואה, מדעים מדויקים והנדסה.

7.     שיתופי פעולה בהוראת מדעי הנתונים

מרכזי מחקר אוניברסיטאיים למדעי הנתונים: בעקבות הצעדים שנקטו מל"ג–ות"ת קמו באוניברסיטאות המחקר בישראל מרכזי מחקר למדעי הנתונים. הצלחתה של היוזמה הנוכחית תלויה במידה רבה בשיתוף פעולה עם המרכזים האוניברסיטאיים האלה.

פיתוח קובצי נתונים המיוחדים לישראל והנגשתם: הוראה של מדעי הנתונים כפי שהומלץ בדוח זה מחייבת קיומם של משאבים מספיקים בכל אחד מהתחומים. יצירת המשאבים האלה היא חובה לאומית, כחלק מכינונן של תשתיות לאומיות אחרות למדע. הדוח דן במשאבים בשפות המקומיות: עברית וערבית; בנתוני משפט; בנתונים ממדעי החברה. כל אחד מן הסעיפים סוקר את המצב הקיים ומציע כיוונים לפיתוח עתידי.

סינרגייה עם ספריות אקדמיות: שירותי הספריות כוללים פיתוח והנגשה של תשתיות מידע ותמיכה בתהליכי לימוד ומחקר. צמיחה מהירה במיוחד חלה בעשור האחרון בתחום מדע הנתונים ובתחום נתוני העתק, ועל הספריות לתת לה מענה. דרישה זו היא הזדמנות לספריות לפתוח בתנופה חדשה של עשייה וחדשנות. הדוח ממליץ לספריות להקים מרכזי הדרכה במדעי הנתונים ולפתח תשתיות פיזיות ומתחמים של ציוד מתקדם לפי צורכי המחקר וההוראה.

מדעי הנתונים בחינוך הטרום-אוניברסיטאי: הדרך הנכונה להטמיע יכולות עבודה עם נתונים איננה בשיעורים ייעודיים לכך אלא בעבודה יום-יומית של שימוש בנתונים בכל אחד מן המקצועות הנלמדים בבתי הספר, מהיסטוריה ועד מתמטיקה, ובכל הגילים. בתי הספר שעברו ללמידה באמצעות פרויקטים רב-תחומיים יכללו בהם מיומנויות של מדעי הנתונים. כמו כל מיומנויות תשתית אחרות, אין להותיר את השימוש בנתונים ללימוד מרוכז בבית הספר התיכון לקראת בחינות הבגרות. לשם הטמעת מדעי הנתונים במערכת החינוך יש להכשיר מורים בנושא זה, הן אלה שהם כבר חלק מן המערכת והן אלה שעוברים כעת את ההכשרה במכללות למורים. משרד החינוך הקים ועדת מקצוע לנושא מידע ונתונים אשר מפתחת בימים אלה התמתחות בבתי ספר תיכוניים. מומלץ לשתף פעולה עם ועדה זו.