יצירת קורס
בנו שיעורים מהמקורות שלכם, הפכו אותם להערכות והגדירו מנחה AI שזמין לסטודנטים שלכם מסביב לשעון. המילה האחרונה נשארת שלכם בכל שלב.



תכנון לאחור, מובנה במערכת.
קודם כול מטרות
כל שיעור מתחיל במטרות למידה שנגזרות מהחומרים שלכם.
פיקוח של המורה
את הטיוטות של ה-AI אפשר לערוך, והציונים המוצעים נבדקים לפני פרסום התוצאות.
תרגול והערכה
שאלות בשיעור נועדו לתרגול. בהערכות נרשמים ציונים רשמיים.
מדעי הלמידה כתוכנית האב.
בלוקים וסוגי תרגילים
מטרות השיעור
מטרות מתוך החומרים שלכם
העלו את המסמכים והמצגות שאתם כבר מלמדים איתם. Collage מציע מהם מטרות למידה, ואתם בוחרים את המתאימות לפני שהשיעור נוצר.


בלוקי שיעור
בנוי בלוק אחר בלוק
שיעור הוא רצף של בלוקים: טקסט, תיבות הבלטה, מפות חשיבה, שאלות, וידאו ועוד תשעה. הוסיפו, הזיזו או ערכו כל בלוק בלי לגעת בשאר.

Design thinking provides a structured, creative framework to tackle complex or "wicked" problems—ill-defined challenges that lack clear boundaries or single, straightforward answers.
- Empathetic and User-Centred Focus: Placing the actual users (such as students, researchers, or administrative staff) at the absolute heart of problem framing and solution generation.
- Action-Oriented and Haptic Learning: Embracing a learning-by-doing ethos through hands-on interaction, writing, sketch modeling, and physical building.
In the DT.Uni methodology, design challenges begin with a "How might we...?" formulation. Rather than jumping directly to predetermined conclusions, teams cycle iteratively through Explore (empathy and problem identification), Create (ideation and filtering), Prototype (tangible realization), and Evaluate (feedback and redevelopment) to systematically de-risk innovation.

הערכה
הערכות מתוך השיעורים שלכם
בחרו כמקור את השיעור שזה עתה בניתם והוסיפו הנחיות לפי הצורך. ה-AI מנסח טיוטה של השאלות, ואתם עורכים אותן לפני שמשהו נשלח.


בדיקה וציונים
ציון לפי הקריטריונים שלכם
לכל שאלה יש קריטריונים עם משקל בנקודות, כך שה-AI נותן ציון כמו שאתם הייתם נותנים. אתם בודקים את הציונים שהוא מציע, משנים כל ציון שאינכם מסכימים איתו, ומפרסמים את התוצאות כשאתם מוכנים.


משוב
משוב מיידי על תרגול
שאלות בתוך שיעור נועדו לתרגול, לא לציון. כשסטודנט טועה בשאלה, הוא מקבל מיד רמז ויכול לנסות שוב.


מנחה AI
הגדרות המנחה
הסטודנטים מקבלים מנחה שמכיר את השיעורים והמקורות שלכם. בחרו במצב סוקרטי לרמזים ולשאלות מכוונות, או במצב דידקטי לתשובות ישירות, ואז החליטו אם הוא ייצמד לחומרים שלכם ובחרו פרסונה.


יצירת קורס
בנו שיעורים מהמקורות שלכם, הפכו אותם להערכות והגדירו מנחה AI שזמין לסטודנטים שלכם מסביב לשעון. המילה האחרונה נשארת שלכם בכל שלב.



תכנון לאחור, מובנה במערכת.
קודם כול מטרות
כל שיעור מתחיל במטרות למידה שנגזרות מהחומרים שלכם.
פיקוח של המורה
את הטיוטות של ה-AI אפשר לערוך, והציונים המוצעים נבדקים לפני פרסום התוצאות.
תרגול והערכה
שאלות בשיעור נועדו לתרגול. בהערכות נרשמים ציונים רשמיים.
מדעי הלמידה כתוכנית האב.
בלוקים וסוגי תרגילים
מטרות השיעור
מטרות מתוך החומרים שלכם
העלו את המסמכים והמצגות שאתם כבר מלמדים איתם. Collage מציע מהם מטרות למידה, ואתם בוחרים את המתאימות לפני שהשיעור נוצר.


בלוקי שיעור
בנוי בלוק אחר בלוק
שיעור הוא רצף של בלוקים: טקסט, תיבות הבלטה, מפות חשיבה, שאלות, וידאו ועוד תשעה. הוסיפו, הזיזו או ערכו כל בלוק בלי לגעת בשאר.

Design thinking provides a structured, creative framework to tackle complex or "wicked" problems—ill-defined challenges that lack clear boundaries or single, straightforward answers.
- Empathetic and User-Centred Focus: Placing the actual users (such as students, researchers, or administrative staff) at the absolute heart of problem framing and solution generation.
- Action-Oriented and Haptic Learning: Embracing a learning-by-doing ethos through hands-on interaction, writing, sketch modeling, and physical building.
In the DT.Uni methodology, design challenges begin with a "How might we...?" formulation. Rather than jumping directly to predetermined conclusions, teams cycle iteratively through Explore (empathy and problem identification), Create (ideation and filtering), Prototype (tangible realization), and Evaluate (feedback and redevelopment) to systematically de-risk innovation.

הערכה
הערכות מתוך השיעורים שלכם
בחרו כמקור את השיעור שזה עתה בניתם והוסיפו הנחיות לפי הצורך. ה-AI מנסח טיוטה של השאלות, ואתם עורכים אותן לפני שמשהו נשלח.


בדיקה וציונים
ציון לפי הקריטריונים שלכם
לכל שאלה יש קריטריונים עם משקל בנקודות, כך שה-AI נותן ציון כמו שאתם הייתם נותנים. אתם בודקים את הציונים שהוא מציע, משנים כל ציון שאינכם מסכימים איתו, ומפרסמים את התוצאות כשאתם מוכנים.


משוב
משוב מיידי על תרגול
שאלות בתוך שיעור נועדו לתרגול, לא לציון. כשסטודנט טועה בשאלה, הוא מקבל מיד רמז ויכול לנסות שוב.


מנחה AI
הגדרות המנחה
הסטודנטים מקבלים מנחה שמכיר את השיעורים והמקורות שלכם. בחרו במצב סוקרטי לרמזים ולשאלות מכוונות, או במצב דידקטי לתשובות ישירות, ואז החליטו אם הוא ייצמד לחומרים שלכם ובחרו פרסונה.


יצירת קורס
בנו שיעורים מהמקורות שלכם, הפכו אותם להערכות והגדירו מנחה AI שזמין לסטודנטים שלכם מסביב לשעון. המילה האחרונה נשארת שלכם בכל שלב.



תכנון לאחור, מובנה במערכת.
קודם כול מטרות
כל שיעור מתחיל במטרות למידה שנגזרות מהחומרים שלכם.
פיקוח של המורה
את הטיוטות של ה-AI אפשר לערוך, והציונים המוצעים נבדקים לפני פרסום התוצאות.
תרגול והערכה
שאלות בשיעור נועדו לתרגול. בהערכות נרשמים ציונים רשמיים.
מדעי הלמידה כתוכנית האב.
בלוקים וסוגי תרגילים
מטרות השיעור
מטרות מתוך החומרים שלכם
העלו את המסמכים והמצגות שאתם כבר מלמדים איתם. Collage מציע מהם מטרות למידה, ואתם בוחרים את המתאימות לפני שהשיעור נוצר.


בלוקי שיעור
בנוי בלוק אחר בלוק
שיעור הוא רצף של בלוקים: טקסט, תיבות הבלטה, מפות חשיבה, שאלות, וידאו ועוד תשעה. הוסיפו, הזיזו או ערכו כל בלוק בלי לגעת בשאר.

Design thinking provides a structured, creative framework to tackle complex or "wicked" problems—ill-defined challenges that lack clear boundaries or single, straightforward answers.
- Empathetic and User-Centred Focus: Placing the actual users (such as students, researchers, or administrative staff) at the absolute heart of problem framing and solution generation.
- Action-Oriented and Haptic Learning: Embracing a learning-by-doing ethos through hands-on interaction, writing, sketch modeling, and physical building.
In the DT.Uni methodology, design challenges begin with a "How might we...?" formulation. Rather than jumping directly to predetermined conclusions, teams cycle iteratively through Explore (empathy and problem identification), Create (ideation and filtering), Prototype (tangible realization), and Evaluate (feedback and redevelopment) to systematically de-risk innovation.

הערכה
הערכות מתוך השיעורים שלכם
בחרו כמקור את השיעור שזה עתה בניתם והוסיפו הנחיות לפי הצורך. ה-AI מנסח טיוטה של השאלות, ואתם עורכים אותן לפני שמשהו נשלח.


בדיקה וציונים
ציון לפי הקריטריונים שלכם
לכל שאלה יש קריטריונים עם משקל בנקודות, כך שה-AI נותן ציון כמו שאתם הייתם נותנים. אתם בודקים את הציונים שהוא מציע, משנים כל ציון שאינכם מסכימים איתו, ומפרסמים את התוצאות כשאתם מוכנים.


משוב
משוב מיידי על תרגול
שאלות בתוך שיעור נועדו לתרגול, לא לציון. כשסטודנט טועה בשאלה, הוא מקבל מיד רמז ויכול לנסות שוב.


מנחה AI
הגדרות המנחה
הסטודנטים מקבלים מנחה שמכיר את השיעורים והמקורות שלכם. בחרו במצב סוקרטי לרמזים ולשאלות מכוונות, או במצב דידקטי לתשובות ישירות, ואז החליטו אם הוא ייצמד לחומרים שלכם ובחרו פרסונה.


המשיכו לגלות

ספרייה
מצאו פרויקטים ופעילויות שמרצים אחרים שיתפו, ותרמו משלכם.
למידע נוסף ←
Collage Team (בטא)
הרכיבו צוותים מרשימת הסטודנטים שלכם, הגדירו פעילויות ותנו ציונים על העבודה.
למידע נוסף ←
מקרה בוחן
עלייה של 62% בהישגי הלמידה בהרווארד.
לקריאת מקרה הבוחן ←