סילבוס

צורה בזמן: מורפומטריה גיאומטרית לארכאולוגים — אביב 2026

תיאור הקורס

קורס זה מציג לסטודנטים לתואר ראשון בארכאולוגיה ובהיסטוריה את התיאוריה והפרקטיקה של מורפומטריה גיאומטרית (GM) — החקר הכמותי של צורה בחפצים מעשה ידי אדם. הסטודנטים עובדים עם מאגרי נתונים פתוחים ומפורסמים של מטבעות רומיים, גרזני ברונזה עם כנפיים, וכלי חרס עתיקים, תוך שימוש בקוד שנכתב על ידי AI בGoogle Colab (ללא התקנה נדרשת) להרצת כל הניתוחים.

לא נדרשת ולא מוצנחת ניסיון תכנות מוקדם. מחשב עם גישה לאינטרנט הוא כל מה שאתם צריכים.

תוצרי למידה

בסוף הסמסטר, הסטודנטים יהיו מסוגלים ל:

להסביר מהי מורפומטריה גיאומטרית וכיצד היא שונה מתיאור טיפולוגי מסורתי
להבחין בין שיטות ציוני דרך, ציוני-דרך למחצה, וקווי מתאר, ולדעת מתי ליישם כל אחת
להשתמש בכלי AI (Claude, ChatGPT) ליצירה, הרצה והוספת הערות לקוד Python לניתוח צורות ב-Google Colab
לבצע ניתוח פרוקרוסטס מוכלל (GPA) ולפרש תצורות צורה מיושרות
להריץ ולפרש ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) על נתוני צורה, כולל רשתות עיוות
ליישם ניתוח פורייה אליפטי (EFA) על נתוני קו מתאר
ליישם בדיקות סטטיסטיות מבוססות תמורה להשוואת קבוצות צורה
לקשור תבניות צורה לשאלות ארכאולוגיות של ייצור, חליפין, זהות וכרונולוגיה
להציג ולהעריך ביקורתית מחקר ארכאולוגי מבוסס GM

כלים (כולם מבוססי דפדפן — אין התקנה נדרשת)

כלי	מטרה	גישה
Google Colab	כל הקידוד והניתוח	colab.research.google.com (חינמי, דפדפן)
Claude / ChatGPT	יצירת קוד AI	claude.ai / chat.openai.com (חינמי)
FIJI (ImageJ)	דיגיטיזציה של ציוני דרך — מפגש אחד בלבד	fiji.sc (הורדה קטנה, שבוע 3 בלבד)
Google Drive	אחסון מאגרי נתונים ומחברות	drive.google.com (חינמי)

חבילות Python בשימוש (כולן מותקנות מראש ב-Colab או מותקנות במחברת):

morphops — יישור פרוקרוסטס, splinesלוחות דקים
pyefd — מתארים פורייה אליפטיים לקווי מתאר
scikit-learn — PCA
matplotlib / seaborn — ויזואליזציה
numpy / pandas — עיבוד נתונים

כל התקנות החבילות מטופלות על ידי שורה אחת בכל מחברת שהסטודנטים מריצים פעם אחת:

!pip install morphops pyefd -q

לוח זמנים של 12 שבועות

יחידה א’ — יסודות (שבועות 1–3)

שבוע 1: מהי צורה? מדוע היא חשובה?

הרצאה (90 דקות):

ההבדל בין גודל לצורה — ההבחנה המרכזית של GM
ההגדרה של Kendall: “צורה היא כל המידע הגיאומטרי הנותר לאחר סינון אפקטי מיקום, סקאלה וסיבוב מחפץ” (Kendall 1977)
ממתיאור למדידה: מדוע כימות חשוב לארכאולוגיה
מה הצורה יכולה ומה אינה יכולה לומר לנו
סיור בשלושת מקרי הבוחן: מטבעות, גרזנים, כלי חרס

מסגרת ארכאולוגית:

מטבעות: תיקון אימפריאלי רומי וזהות מטבעה
גרזנים: רשתות אומנות של תקופת הברונזה וקיבוצים טיפולוגיים
כלי חרס: מסורות ייצור קרמי וחליפין

קריאה (קלה — מסופקת כקטעים):

Slice, D.E. (2007). Geometric morphometrics. Annual Review of Anthropology 36:261–265 [introduction only]
Renfrew, C. & Bahn, P. Archaeology: Theories, Methods and Practice (any edition), Chapter 4: “Typological Sequences” [~4 pp. — the subjectivity problem with traditional types]
Zelditch, M.L. et al. (2004). Geometric Morphometrics for Biologists, Chapter 1, pp. 1–7 [what GM offers that traditional measurement cannot; available via Google Books preview]

אין מעבדה השבוע. הביאו חפץ לכיתה בשבוע הבא.

שבוע 2: היסטוריה קצרה — ממחוגות לקואורדינטות

הרצאה (90 דקות):

מורפומטריה מסורתית: מדידות, יחסים, מדדים — ומגבלותיהם
המהפכה המורפומטרית של שנות ה-80 וה-90: קואורדינטות במקום מרחקים
שלוש שיטות שהוצגו: ציוני דרך, ציוני-דרך למחצה, קווי מתאר
מתי להשתמש באיזו שיטה (ממחיש עם דוגמאות ארכאולוגיות)
נוף התוכנות: מה קיים, מדוע אנחנו משתמשים ב-Python ב-Colab

מעבדה (30 דקות — בכיתה, אין תוכנה נדרשת):

בשימוש בתמונות מודפסות של מטבעות וגרזנים, הסטודנטים מציבים ידנית ציוני דרך על נייר ודנים: מה נחשב לנקודה הומולוגית? אילו בחירות אתם עושים?

מטלה 1 מחולקת: יומן צורות

שבוע 3: ראיית צורה — דיגיטיזציה של ציוני דרך

הרצאה (60 דקות):

הכנת תמונה: סרגלי סקאלה, מוסכמות כיוון, איכות תמונה
סוגי ציוני דרך: סוג I (הומולוגיים ביולוגית/ארכאולוגית), סוג II (מקצוות גיאומטריות), סוג III (נקודות מובנות)
ציוני-דרך למחצה והחלקה
ציור קווי מתאר: מתי וכיצד
שגיאת בין-צופים — הבעיה הנסתרת בכל מחקרי ציוני הדרך

מעבדה (60 דקות — FIJI נדרש, התקנה חד-פעמית):

זהו המפגש היחיד הדורש הורדה. הסטודנטים מתקינים FIJI פעם אחת ומשתמשים בו להצבת ציוני דרך על 5 תמונות מטבעות הדריאנוס. מסופקות הוראות שלב אחר שלב מלאות.

פרוטוקול שלב אחר שלב: 1. פתחו FIJI ← פתחו תמונת מטבע 2. קבעו סקאלה (Analyze ← Set Scale) 3. כלי נקודה ← הציבו 8 ציוני דרך לפי פרוטוקול ציוני הדרך של הקורס 4. שמרו כ-.txt והמירו לפורמט TPS באמצעות סקריפט Python המסופק ב-Colab

מטלה 1 להגשה. מטלה 2 מחולקת: תרגיל ציוני דרך

יחידה ב’ — ארגז הכלים (שבועות 4–7)

שבוע 4: שותף המעבדה ה-AI שלכם — Google Colab וניתוח בסיוע AI

הרצאה (60 דקות):

מהו Google Colab? כיצד להשתמש בו (הדגמה חיה)
כיצד לדבר עם AI: כתיבת פרומפטים אפקטיביים לניתוח נתונים
מסגרת הפרומפט PEAR:
- Purpose — איזה ניתוח אתם צריכים?
- Example — הראו ל-AI דוגמה ממבנה הנתונים שלכם
- Action — איזו פעולה ספציפית?
- Result — איזה פורמט פלט אתם רוצים?
קריאה והבנת קוד שנוצר על ידי AI מבלי לכתוב אותו בעצמכם
הכלל הזהב: אתם מפרשים את התוצאות, ה-AI כותב את הקוד

מעבדה (60 דקות — מפגש Colab ראשון):

הסטודנטים פותחים את מחברת Colab של שבוע 4 (קישור מסופק) ועוקבים:

# קוד שנוצר על ידי AI: טעינת נתוני TPS ובדיקתם
!pip install morphops pyefd -q
import morphops as mops
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# טעינת קובץ TPS של מטבעות
lms = mops.read_tps("Coins.TPS")
print(f"Dataset shape: {lms.shape}")
# (n_specimens, n_landmarks, 2)

הסטודנטים כותבים אז פרומפט AI משלהם לשלב הבא ומשתפים תוצאות.

מטלה 2 להגשה. מטלה 3 מחולקת: ניתוח צורות מטבעות

שבוע 5: יישור פרוקרוסטס — הצבת צורות באותו מרחב

הרצאה (90 דקות):

הבעיה המרכזית: לפני שנוכל להשוות צורות, עלינו להסיר את אפקט הגודל, המיקום והסיבוב
ניתוח פרוקרוסטס מוכלל (GPA): האלגוריתם בשפה פשוטה
1. תרגמו את כל התצורות לאותו צנטרואיד
2. סקלו לגודל-צנטרואיד יחידה
3. סובבו כדי למזער את סך המרחק הריבועי בין ציוני דרך מקבילים
גודל-צנטרואיד: מהו ומדוע הוא מדד הסקאלה ב-GM
מרחב הצורות של Kendall ומדוע אנחנו עובדים במישורו המשיק
ויזואליזציה של תצורות מיושרות: הצורה ה”קונסנסוס” (הממוצעת)

מעבדה (30 דקות):

פתחו את מחברת Colab של שבוע 5. AI מייצר את קוד ה-GPA:

# ניתוח פרוקרוסטס מוכלל על כל המטבעות
gpa_result = mops.procrustes_fit(lms)
aligned = gpa_result[0]    # קואורדינטות מיושרות
centroid_sizes = gpa_result[1]  # ערך גודל אחד לכל פרט

# ציור כל התצורות המיושרות
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
for config in aligned:
    ax.scatter(config[:, 0], config[:, 1], alpha=0.3, s=10, color='gray')
mean_shape = aligned.mean(axis=0)
ax.scatter(mean_shape[:, 0], mean_shape[:, 1], s=80, color='red', zorder=5)
ax.set_title("GPA-aligned coin landmarks (red = mean shape)")
plt.show()

שבוע 6: PCA — חקירת מרחב הצורות

הרצאה (90 דקות):

מה PCA עושה: מציאת צירי השונות המקסימלית במאגר נתונים בממדים גבוהים
צירי PC הם כיוונים במרחב הצורות; ציוני PC אומרים לנו היכן כל פרט יושב
כיצד לקרוא גרף פיזור PCA: אשכולות, שיפועים, חריגים
רשתות עיוות צורה: splinesלוחות דקים לויזואליזציה של המשמעות המורפולוגית של PC1 ו-PC2
טעויות נפוצות: פרשנות יתר של PCA, יחס לצירי PC כ”גורמים ביולוגיים אמיתיים”

מעבדה (30 דקות):

קוד PCA שנוצר על ידי AI במחברת Colab של שבוע 6:

from sklearn.decomposition import PCA
import pandas as pd

# שינוי צורה של ציוני דרך מיושרים עבור PCA (כל פרט = שורה אחת)
n = aligned.shape[0]
X = aligned.reshape(n, -1)

# PCA
pca = PCA(n_components=10)
scores = pca.fit_transform(X)

print("Variance explained per PC:")
for i, v in enumerate(pca.explained_variance_ratio_[:5]):
    print(f"  PC{i+1}: {v*100:.1f}%")

# ציור PC1 לעומת PC2
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.scatter(scores[:, 0], scores[:, 1], alpha=0.7)
plt.xlabel(f"PC1 ({pca.explained_variance_ratio_[0]*100:.1f}%)")
plt.ylabel(f"PC2 ({pca.explained_variance_ratio_[1]*100:.1f}%)")
plt.title("PCA of Roman coin shapes")
plt.show()

שבוע 7: מקרה בוחן א’ — מטבעות רומיים ותיקון אימפריאלי

הרצאה (60 דקות):

ייצור מטבעות רומיים: מטבעות, חותמות ופיקוח אימפריאלי
מדוע מטבעות מתאימים באופן אידיאלי ל-GM: חפצים מיוצרים המוניים עם תיקון מכוון
הדנריים של הדריאנוס (117–138 לספירה) ואנטונינוס פיוס (138–161 לספירה): הקשר
שאלת מחקר: האם חרתי-חותם שמרו על תקני צורה עקביים בין קיסרים? האם סוגי פורטרט מתקבצים לפי מנפיק?
קריאה ביקורתית של מאמר GM: מה לחפש בשיטות ותוצאות

מעבדה (60 דקות):

ניתוח מטבעות מלא במחברת Colab של שבוע 7: - קידוד צבע של PCA לפי קיסר - בדיקה סטטיסטית (MANOVA תמורה) - רשת עיוות להבדל הצורה הממוצעת בין קבוצות

מטלה 3 להגשה. מטלה 4 מחולקת: ניתוח קו מתאר של גרזני ברונזה

יחידה ג’ — קווי מתאר ותקופת הברונזה (שבועות 8–9)

שבוע 8: ניתוח קו מתאר — ניתוח פורייה אליפטי

הרצאה (90 דקות):

כאשר ציוני דרך אינם מספיקים: חפצים ללא נקודות הומולוגיות בדידות
מהו קו מתאר: קווי מתאר סגורים שנלכדים כרצף של קואורדינטות x,y
ניתוח פורייה אליפטי: פירוק קו מתאר לסכום של הרמוניות אליפטיות
- אנלוגיה: כמו פירוק של אקורד מוזיקלי לתווים בודדים
- ההרמוניה הראשונה לוכדת גודל/צורה בסיסיים; הרמוניות גבוהות יותר מוסיפות פרטים
בחירת מספר ההרמוניות: קריטריון השונות המוסברת
נורמליזציה לגודל, מיקום, סיבוב ונקודת התחלה
כיצד EFA + PCA נותנים לנו את אותו סוג מרחב צורות כמו GM של ציוני דרך

קריאה (מסופקת):

Bonhomme, V. et al. (2014). Momocs: Outline analysis using R. Journal of Statistical Software 56(13):1–24. [Introduction and methods sections]

מעבדה (30 דקות):

מבט ראשון על מאגר נתוני הגרזנים עם הכנפיים. טעינת קווי מתאר במחברת Colab של שבוע 8:

import pyefd
from skimage import io, measure, color
import numpy as np

# טעינת תמונת קו מתאר גרזן אחד וחילוץ הקווי
img = io.imread("axes/ALT.tif", as_gray=True)
contours = measure.find_contours(img, 0.5)
outline = contours[0]  # הקווי הגדול ביותר

# התאמת EFA (12 הרמוניות)
coeffs = pyefd.elliptic_fourier_descriptors(outline, order=12, normalize=True)
print(f"EFA coefficients shape: {coeffs.shape}")  # (12, 4)

שבוע 9: מקרה בוחן ב’ — גרזני ברונזה ורשתות אומנות

הרצאה (60 דקות):

מטלורגיה אירופאית של תקופת הברונזה: מהם גרזני הכנפיים, כיצד הם יוצקו
קבוצות G3 ו-G4 הטיפולוגיות בספרות הארכאולוגית: מה אומרת הטיפולוגיה המסורתית
שאלת מחקר: האם גרזני G3 ו-G4 מייצגים קבוצות מורפולוגיות מובחנות אמיתיות? האם קיימת תבנית גיאוגרפית בשונות הצורה? מה זה אומר לנו על רשתות אומנות וחליפין בתקופת הברונזה?
קישור צורה לשאלות חברתיות: טכנולוגיה, חליפין, זהות, חיקוי

מעבדה (60 דקות):

צינור EFA + PCA מלא למאגר נתוני הגרזנים במחברת Colab של שבוע 9. הסטודנטים מפיקים גרף PCA מקודד קבוצה ומריצים בדיקת תמורה.

מטלה 4 להגשה. מטלה 5 מחולקת: PCA של כלי חרס

יחידה ד’ — כלי חרס, סטטיסטיקה וסינתזה (שבועות 10–12)

שבוע 10: מקרה בוחן ג’ — כלי חרס ומסורות קרמיות

הרצאה (60 דקות):

מדוע כלי חרס הם הממצא הנחקר ביותר בארכאולוגיה — ובGM
סוגי כלי חרס ומשמעויותיהם הארכאולוגיות (אחסון, בישול, הגשה, קבורה)
טכניקות ייצור וחתימותיהן המורפולוגיות: גלגל לעומת בנייה ביד
מאגר נתוני כלי החרס לקורס זה: [מאגר נתונים בגישה פתוחה — מקור ו-DOI מאושרים מפורסמים בדף הנתונים של הקורס]
שאלת מחקר: האם ניתן להבחין בין מסורות ייצור כלי חרס או תקופות כרונולוגיות מצורת קו מתאר הכלי בלבד?

קריאה:

Karasik, A. & Smilansky, U. (2011). Computerized morphological analysis of pottery. Journal of Archaeological Science 38(10):2644–2657.
[2024 open-access pottery GM paper — confirmed before course launch]

מעבדה (60 דקות):

צינור EFA + PCA מלא לקווי מתאר כלי חרס. מחברת Colab של שבוע 10 מסופקת.

מטלה 5 להגשה.

שבוע 11: בחינת השערות — סטטיסטיקה במרחב הצורות

הרצאה (90 דקות):

מדוע t-tests ו-ANOVAs רגילים אינם פועלים על נתוני צורה
בדיקות תמורה: ההיגיון ומדוע הן מתאימות ל-GM
MANOVA במרחב הצורות: בחינת הבדלים בין קבוצות
גדלי אפקט: R² ומשמעותו
אלומטריה: האם הצורה משתנה עם הגודל? כיצד לבחון זאת
השוואות מרובות: מה לעשות כשיש קבוצות רבות
מה “מובהק סטטיסטית” אכן אומר — ומה לא

מעבדה (30 דקות):

צינור השוואה סטטיסטית במחברת Colab של שבוע 11 — מיושם על מאגר הנתונים שהסטודנטים משתמשים בו לפרויקט הסופי שלהם.

שבוע 12: מצגות פרויקט סופי + סינתזת הקורס

הרצאת סינתזה (30 דקות):

מצורות לסיפורים: קישור תוצאות GM לשאלות היסטוריות וארכאולוגיות
סקאלת ניתוח: אתר ← אזור ← תקופה ← רשת
מה GM אינו יכול לעשות: חשיבות שילוב טיפולוגיה, איזוטופים, הקשר, טקסט
רפרודוקטיביות ונתונים פתוחים: מדוע שיתוף הנתונים והקוד שלכם חשוב
לאן GM הולך: פוטוגרמטריה תלת-ממדית, למידת מכונה, דיגיטיזציה אוטומטית

מצגות פרויקט סופי (90 דקות):

כל סטודנט או זוג מציגים 8 דקות + 2 דקות שאלות ותשובות.

פרויקט סופי להגשה: שבוע לאחר שבוע 12.

סיכום מטלות

מספר	מטלה	משקל	הגשה
1	יומן צורות	5%	שבוע 3
2	תרגיל ציוני דרך	10%	שבוע 4
3	ניתוח צורות מטבעות	15%	שבוע 7
4	EFA גרזני ברונזה	15%	שבוע 9
5	PCA של כלי חרס	5%	שבוע 10
—	פרויקט סופי	50%	שבוע 12 + שבוע

תיאורים מפורטים של מטלות

מטלה 1 — יומן צורות (5%)

מצאו 3 ממצאים ארכאולוגיים במאגרי מוזיאון מקוונים או מאמרים מפורסמים. על כל אחד:

ספקו תמונה עם ציטוט מלא שלה (מספר מוזיאון או DOI)
תארו את הצורה במילים שלכם — ללא ז’רגון טיפולוגי, רק גיאומטריה
כתבו שאלת מחקר אחת ש-GM יכול לסייע במענה עליה
הסבירו באיזו שיטה תשתמשו (ציוני דרך, קווי מתאר, תלת-ממד) ומדוע

פורמט: 600–800 מילים + 3 תמונות. הגישו כ-PDF דרך פורטל הקורס.

מטלה 2 — תרגיל ציוני דרך (10%)

באמצעות FIJI, דגמו את 20 תמונות מטבעות הדריאנוס ממאגר נתוני הקורס לפי פרוטוקול 8-ציוני הדרך המסופק.

הפיקו קובץ TPS עם כל 20 הפרטים
העלו למחברת Colab של שבוע 4 והריצו את בדיקת העקביות המסופקת
השוו את הצבותיכם עם שותף: חשבו מרחק פרוקרוסטס ממוצע בין-צופים לכל ציון דרך
כתבו הרהור של 400 מילים: אילו ציוני דרך היו קשים ביותר להצבה עקבית? מה זה אומר לכם על שיטות מבוססות ציוני דרך ככלי מדעי?

מה להגיש: קובץ TPS + הרהור של 400 מילים. הגישו את שניהם.

מטלה 3 — ניתוח צורות מטבעות (15%)

באמצעות מחברת Colab של שבוע 7 וקוד שנוצר על ידי AI:

טענו את קבצי ה-TPS של הדריאנוס + אנטונינוס פיוס למאגר נתונים אחד
הריצו GPA על מאגר הנתונים המאוחד
הריצו PCA — הפיקו גרף פיזור מקודד צבע לפי קיסר
הריצו השוואת צורה מבוססת תמורה
הפיקו רשתות עיוות צורה ממוצעת לכל קבוצה

כתבו פרשנות של 500 מילים: - האם מטבעות שני הקיסרים מתקבצים בנפרד במרחב הצורות? - אילו הבדלי צורה ספציפיים אתם רואים ברשתות העיוות? - מה עשוי להסביר כל דמיון או הבדל? חשבו על: תיקון חותמות, ארגון מטבעה, מוסכמות אימפריאליות.

מה להגיש: קישור למחברת Colab שלכם + פרשנות של 500 מילים כ-PDF.

מטלה 4 — ניתוח קו מתאר של גרזני ברונזה (15%)

באמצעות מחברת Colab של שבוע 9 וקוד שנוצר על ידי AI:

טענו ועבדו את כל תמונות קו המתאר של גרזני הכנפיים
הריצו EFA (12 הרמוניות) ונרמלו
הריצו PCA על מקדמי EFA — הפיקו גרף מקודד קבוצה G3/G4
הריצו בדיקת תמורה להבדלי קבוצות
הפיקו מפה פשוטה (מצוירת ביד או באמצעות התבנית המסופקת) עם פרטים מצובעים לפי ציון PC1

כתבו פרשנות של 600 מילים: - האם G3 ו-G4 נפרדים מורפולוגית? האם ההפרדה ברורה או מטושטשת? - האם קיים שיפוע גיאוגרפי בצורה? - מה זה אומר לנו על מסורות עיבוד מתכות וחליפין בתקופת הברונזה?

מה להגיש: קישור למחברת Colab + PDF של 600 מילים + תמונת מפה.

מטלה 5 — PCA של כלי חרס (5%)

תרגיל קל במכוון — התמקדות בפרשנות, לא בקוד.

באמצעות מחברת Colab של שבוע 10 (צינור בנוי מראש), טענו את מאגר נתוני כלי החרס, הריצו EFA + PCA, והפיקו גרף פיזור מסומן היטב אחד. כתבו פרשנות של 300 מילים המקשרת את תבניות הצורה למה שאתם יודעים על ההקשר הארכאולוגי.

מה להגיש: גרף אחד (PNG) + פרשנות של 300 מילים כ-PDF.

פרויקט סופי (50%)

הפרויקט הסופי מבקש מכם להעמיק על שאלת צורה בבחירתכם.

אפשרות א: ניתוח מורחב של מאגר נתונים

קחו אחד ממאגרי נתוני הקורס (מטבעות, גרזנים, או כלי חרס) וערכו ניתוח מעמיק יותר. הרחבות אפשריות: - בחינת משתנים נוספים (כרונולוגיה, גיאוגרפיה, בד) - ניתוח אלומטרי - השוואת שתי שיטות (למשל, ציוני דרך לעומת קווי מתאר על אותם חפצים) - השוואת תוצאותיכם עם ממצאים שפורסמו

אפשרות ב: מאגר נתונים חדש בגישה פתוחה

מצאו מאגר נתוני GM בגישה פתוחה ממאמר שפורסם (2020–2025) על סוג ממצא שלא כוסה בקורס. שחזרו או הרחיבו את הניתוח שפורסם באמצעות Colab. מקורות טובים: Zenodo, OSF, Figshare, נתוני נספח של כתבי-עת.

אפשרות ג: הצעת מחקר (אפשרות כתיבה בלבד)

לסטודנטים המעדיפים כתיבה על ניתוח נתונים: כתבו הצעת מחקר מפורטת (3000 מילים) למחקר GM על סוג ממצא בבחירתכם. חייבת לכלול: שאלת מחקר, עיצוב מאגר נתונים, שיטות צפויות, תוצאות מנובאות, והרהור ביקורתי על מגבלות. לפחות 8 הפניות.

דרישות הדוח (אפשרויות א ו-ב)

אורך: 2000–3000 מילים (ללא דמויות והפניות)
מבנה: מבוא ← שאלת מחקר ← נתונים ושיטות ← תוצאות ← דיון ← מסקנה ← הפניות
דמויות: לפחות 3 (גרף PCA, ויזואליזציית EFA/עיוות צורה, אחת נוספת)
קוד: הגישו קישור למחברת Colab שלכם כנספח
הפניות: לפחות 8 מקורות שנסקרו עמיתים

רובריקת ציון

קריטריון	נקודות
שאלת מחקר — בהירות ורלוונטיות ארכאולוגית	20
ניתוח GM נכון ושלם	25
איכות ובהירות דמויות	20
פרשנות ארכאולוגית	25
איכות כתיבה והפניות	10
סך הכל	100

מדיניות AI

קורס זה מעודד במפורש כלי AI לכתיבת קוד. מצופה מכם:

להשתמש ב-Claude או ChatGPT ליצירת קוד Python ב-Colab — זהו חלק מהעיצוב
להבין את הניתוח מושגית (לא שורה-שורה של תחביר)
להיות מסוגלים להסביר את תוצאותיכם במילים שלכם
להוסיף הערות לקוד שנוצר על ידי AI עם הסברים קצרים של מה כל בלוק עושה
לעולם לא להשתמש ב-AI לכתיבת הפרשנות שלכם או טקסט חיבורי

AI הוא עוזר המעבדה שלכם. אתם הארכאולוגים.

הפניות מרכזיות

עבודות יסוד

Kendall, D.G. (1977). The diffusion of shape. Advances in Applied Probability 9:428–430.
Bookstein, F.L. (1991). Morphometric Tools for Landmark Data. Cambridge University Press.
Zelditch, M.L. et al. (2012). Geometric Morphometrics for Biologists (2nd ed.). Academic Press.
Slice, D.E. (2007). Geometric morphometrics. Annual Review of Anthropology 36:261–281.

כלי Python

morphops: github.com/tpgillam/morphops
pyefd: github.com/hbldh/pyefd
Bonhomme, V. et al. (2014). Momocs: Outline analysis using R. Journal of Statistical Software 56(13) [conceptual reference for EFA].

מאגרי נתונים בשימוש בקורס זה

Coins: Roman Imperial denarii — Hadrian & Antoninus Pius. TPS format. Source: UHK Morphometrics Course.
Flanged Axes: European Bronze Age, G3/G4 groups. Outline images + TPS. Source: UHK Morphometrics Course.
Pottery: Open-access dataset (DOI and full citation on the Data page).

--- title: "סילבוס" subtitle: "צורה בזמן: מורפומטריה גיאומטרית לארכאולוגים — אביב 2026" lang: he dir: rtl --- ## תיאור הקורס קורס זה מציג לסטודנטים לתואר ראשון בארכאולוגיה ובהיסטוריה את התיאוריה והפרקטיקה של **מורפומטריה גיאומטרית (GM)** — החקר הכמותי של צורה בחפצים מעשה ידי אדם. הסטודנטים עובדים עם מאגרי נתונים פתוחים ומפורסמים של מטבעות רומיים, גרזני ברונזה עם כנפיים, וכלי חרס עתיקים, תוך שימוש בקוד שנכתב על ידי AI ב**Google Colab** (ללא התקנה נדרשת) להרצת כל הניתוחים. לא נדרשת ולא מוצנחת ניסיון תכנות מוקדם. מחשב עם גישה לאינטרנט הוא כל מה שאתם צריכים. --- ## תוצרי למידה בסוף הסמסטר, הסטודנטים יהיו מסוגלים ל: 1. להסביר מהי מורפומטריה גיאומטרית וכיצד היא שונה מתיאור טיפולוגי מסורתי 2. להבחין בין שיטות ציוני דרך, ציוני-דרך למחצה, וקווי מתאר, ולדעת מתי ליישם כל אחת 3. להשתמש בכלי AI (Claude, ChatGPT) ליצירה, הרצה והוספת הערות לקוד Python לניתוח צורות ב-Google Colab 4. לבצע ניתוח פרוקרוסטס מוכלל (GPA) ולפרש תצורות צורה מיושרות 5. להריץ ולפרש ניתוח רכיבים עיקריים (PCA) על נתוני צורה, כולל רשתות עיוות 6. ליישם ניתוח פורייה אליפטי (EFA) על נתוני קו מתאר 7. ליישם בדיקות סטטיסטיות מבוססות תמורה להשוואת קבוצות צורה 8. לקשור תבניות צורה לשאלות ארכאולוגיות של ייצור, חליפין, זהות וכרונולוגיה 9. להציג ולהעריך ביקורתית מחקר ארכאולוגי מבוסס GM --- ## כלים (כולם מבוססי דפדפן — אין התקנה נדרשת) | כלי | מטרה | גישה | |-----|-------|------| | **Google Colab** | כל הקידוד והניתוח | colab.research.google.com (חינמי, דפדפן) | | **Claude / ChatGPT** | יצירת קוד AI | claude.ai / chat.openai.com (חינמי) | | **FIJI (ImageJ)** | דיגיטיזציה של ציוני דרך — מפגש אחד בלבד | fiji.sc (הורדה קטנה, שבוע 3 בלבד) | | **Google Drive** | אחסון מאגרי נתונים ומחברות | drive.google.com (חינמי) | **חבילות Python בשימוש (כולן מותקנות מראש ב-Colab או מותקנות במחברת):** - `morphops` — יישור פרוקרוסטס, splinesלוחות דקים - `pyefd` — מתארים פורייה אליפטיים לקווי מתאר - `scikit-learn` — PCA - `matplotlib` / `seaborn` — ויזואליזציה - `numpy` / `pandas` — עיבוד נתונים כל התקנות החבילות מטופלות על ידי שורה אחת בכל מחברת שהסטודנטים מריצים פעם אחת: ```python !pip install morphops pyefd -q ``` --- ## לוח זמנים של 12 שבועות ### יחידה א' — יסודות (שבועות 1–3) --- #### שבוע 1: מהי צורה? מדוע היא חשובה? **הרצאה (90 דקות):** - ההבדל בין *גודל* ל*צורה* — ההבחנה המרכזית של GM - ההגדרה של Kendall: *"צורה היא כל המידע הגיאומטרי הנותר לאחר סינון אפקטי מיקום, סקאלה וסיבוב מחפץ"* (Kendall 1977) - ממתיאור למדידה: מדוע כימות חשוב לארכאולוגיה - מה הצורה יכולה ומה אינה יכולה לומר לנו - סיור בשלושת מקרי הבוחן: מטבעות, גרזנים, כלי חרס **מסגרת ארכאולוגית:** - מטבעות: תיקון אימפריאלי רומי וזהות מטבעה - גרזנים: רשתות אומנות של תקופת הברונזה וקיבוצים טיפולוגיים - כלי חרס: מסורות ייצור קרמי וחליפין **קריאה (קלה — מסופקת כקטעים):** ::: {.ltr-block} - Slice, D.E. (2007). Geometric morphometrics. *Annual Review of Anthropology* 36:261–265 [introduction only] - Renfrew, C. & Bahn, P. *Archaeology: Theories, Methods and Practice* (any edition), Chapter 4: "Typological Sequences" [~4 pp. — the subjectivity problem with traditional types] - Zelditch, M.L. et al. (2004). *Geometric Morphometrics for Biologists*, Chapter 1, pp. 1–7 [what GM offers that traditional measurement cannot; available via Google Books preview] ::: **אין מעבדה השבוע.** הביאו חפץ לכיתה בשבוע הבא. --- #### שבוע 2: היסטוריה קצרה — ממחוגות לקואורדינטות **הרצאה (90 דקות):** - מורפומטריה מסורתית: מדידות, יחסים, מדדים — ומגבלותיהם - המהפכה המורפומטרית של שנות ה-80 וה-90: קואורדינטות במקום מרחקים - שלוש שיטות שהוצגו: **ציוני דרך**, **ציוני-דרך למחצה**, **קווי מתאר** - מתי להשתמש באיזו שיטה (ממחיש עם דוגמאות ארכאולוגיות) - נוף התוכנות: מה קיים, מדוע אנחנו משתמשים ב-Python ב-Colab **מעבדה (30 דקות — בכיתה, אין תוכנה נדרשת):** בשימוש בתמונות מודפסות של מטבעות וגרזנים, הסטודנטים מציבים ידנית ציוני דרך על נייר ודנים: מה נחשב לנקודה הומולוגית? אילו בחירות אתם עושים? **מטלה 1 מחולקת:** יומן צורות --- #### שבוע 3: ראיית צורה — דיגיטיזציה של ציוני דרך **הרצאה (60 דקות):** - הכנת תמונה: סרגלי סקאלה, מוסכמות כיוון, איכות תמונה - סוגי ציוני דרך: סוג I (הומולוגיים ביולוגית/ארכאולוגית), סוג II (מקצוות גיאומטריות), סוג III (נקודות מובנות) - ציוני-דרך למחצה והחלקה - ציור קווי מתאר: מתי וכיצד - שגיאת בין-צופים — הבעיה הנסתרת בכל מחקרי ציוני הדרך **מעבדה (60 דקות — FIJI נדרש, התקנה חד-פעמית):** > **זהו המפגש היחיד הדורש הורדה.** הסטודנטים מתקינים FIJI פעם אחת ומשתמשים בו להצבת ציוני דרך על 5 תמונות מטבעות הדריאנוס. מסופקות הוראות שלב אחר שלב מלאות. פרוטוקול שלב אחר שלב: 1. פתחו FIJI ← פתחו תמונת מטבע 2. קבעו סקאלה (Analyze ← Set Scale) 3. כלי נקודה ← הציבו 8 ציוני דרך לפי פרוטוקול ציוני הדרך של הקורס 4. שמרו כ-.txt והמירו לפורמט TPS באמצעות סקריפט Python המסופק ב-Colab **מטלה 1 להגשה. מטלה 2 מחולקת:** תרגיל ציוני דרך --- ### יחידה ב' — ארגז הכלים (שבועות 4–7) --- #### שבוע 4: שותף המעבדה ה-AI שלכם — Google Colab וניתוח בסיוע AI **הרצאה (60 דקות):** - מהו Google Colab? כיצד להשתמש בו (הדגמה חיה) - כיצד לדבר עם AI: כתיבת פרומפטים אפקטיביים לניתוח נתונים - מסגרת הפרומפט PEAR: - **P**urpose — איזה ניתוח אתם צריכים? - **E**xample — הראו ל-AI דוגמה ממבנה הנתונים שלכם - **A**ction — איזו פעולה ספציפית? - **R**esult — איזה פורמט פלט אתם רוצים? - קריאה והבנת קוד שנוצר על ידי AI מבלי לכתוב אותו בעצמכם - הכלל הזהב: *אתם מפרשים את התוצאות, ה-AI כותב את הקוד* **מעבדה (60 דקות — מפגש Colab ראשון):** הסטודנטים פותחים את **מחברת Colab של שבוע 4** (קישור מסופק) ועוקבים: ```python # קוד שנוצר על ידי AI: טעינת נתוני TPS ובדיקתם !pip install morphops pyefd -q import morphops as mops import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # טעינת קובץ TPS של מטבעות lms = mops.read_tps("Coins.TPS") print(f"Dataset shape: {lms.shape}") # (n_specimens, n_landmarks, 2) ``` הסטודנטים כותבים אז פרומפט AI משלהם לשלב הבא ומשתפים תוצאות. **מטלה 2 להגשה. מטלה 3 מחולקת:** ניתוח צורות מטבעות --- #### שבוע 5: יישור פרוקרוסטס — הצבת צורות באותו מרחב **הרצאה (90 דקות):** - הבעיה המרכזית: לפני שנוכל להשוות צורות, עלינו להסיר את אפקט הגודל, המיקום והסיבוב - ניתוח פרוקרוסטס מוכלל (GPA): האלגוריתם בשפה פשוטה 1. תרגמו את כל התצורות לאותו צנטרואיד 2. סקלו לגודל-צנטרואיד יחידה 3. סובבו כדי למזער את סך המרחק הריבועי בין ציוני דרך מקבילים - גודל-צנטרואיד: מהו ומדוע הוא מדד הסקאלה ב-GM - מרחב הצורות של Kendall ומדוע אנחנו עובדים במישורו המשיק - ויזואליזציה של תצורות מיושרות: הצורה ה"קונסנסוס" (הממוצעת) **מעבדה (30 דקות):** פתחו את **מחברת Colab של שבוע 5**. AI מייצר את קוד ה-GPA: ```python # ניתוח פרוקרוסטס מוכלל על כל המטבעות gpa_result = mops.procrustes_fit(lms) aligned = gpa_result[0] # קואורדינטות מיושרות centroid_sizes = gpa_result[1] # ערך גודל אחד לכל פרט # ציור כל התצורות המיושרות fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8)) for config in aligned: ax.scatter(config[:, 0], config[:, 1], alpha=0.3, s=10, color='gray') mean_shape = aligned.mean(axis=0) ax.scatter(mean_shape[:, 0], mean_shape[:, 1], s=80, color='red', zorder=5) ax.set_title("GPA-aligned coin landmarks (red = mean shape)") plt.show() ``` --- #### שבוע 6: PCA — חקירת מרחב הצורות **הרצאה (90 דקות):** - מה PCA עושה: מציאת צירי השונות המקסימלית במאגר נתונים בממדים גבוהים - צירי PC הם כיוונים במרחב הצורות; ציוני PC אומרים לנו היכן כל פרט יושב - כיצד לקרוא גרף פיזור PCA: אשכולות, שיפועים, חריגים - **רשתות עיוות צורה:** splinesלוחות דקים לויזואליזציה של המשמעות המורפולוגית של PC1 ו-PC2 - טעויות נפוצות: פרשנות יתר של PCA, יחס לצירי PC כ"גורמים ביולוגיים אמיתיים" **מעבדה (30 דקות):** קוד PCA שנוצר על ידי AI ב**מחברת Colab של שבוע 6**: ```python from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd # שינוי צורה של ציוני דרך מיושרים עבור PCA (כל פרט = שורה אחת) n = aligned.shape[0] X = aligned.reshape(n, -1) # PCA pca = PCA(n_components=10) scores = pca.fit_transform(X) print("Variance explained per PC:") for i, v in enumerate(pca.explained_variance_ratio_[:5]): print(f" PC{i+1}: {v*100:.1f}%") # ציור PC1 לעומת PC2 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.scatter(scores[:, 0], scores[:, 1], alpha=0.7) plt.xlabel(f"PC1 ({pca.explained_variance_ratio_[0]*100:.1f}%)") plt.ylabel(f"PC2 ({pca.explained_variance_ratio_[1]*100:.1f}%)") plt.title("PCA of Roman coin shapes") plt.show() ``` --- #### שבוע 7: מקרה בוחן א' — מטבעות רומיים ותיקון אימפריאלי **הרצאה (60 דקות):** - ייצור מטבעות רומיים: מטבעות, חותמות ופיקוח אימפריאלי - מדוע מטבעות מתאימים באופן אידיאלי ל-GM: חפצים מיוצרים המוניים עם תיקון מכוון - הדנריים של הדריאנוס (117–138 לספירה) ואנטונינוס פיוס (138–161 לספירה): הקשר - שאלת מחקר: *האם חרתי-חותם שמרו על תקני צורה עקביים בין קיסרים? האם סוגי פורטרט מתקבצים לפי מנפיק?* - קריאה ביקורתית של מאמר GM: מה לחפש בשיטות ותוצאות **מעבדה (60 דקות):** ניתוח מטבעות מלא ב**מחברת Colab של שבוע 7**: - קידוד צבע של PCA לפי קיסר - בדיקה סטטיסטית (MANOVA תמורה) - רשת עיוות להבדל הצורה הממוצעת בין קבוצות **מטלה 3 להגשה. מטלה 4 מחולקת:** ניתוח קו מתאר של גרזני ברונזה --- ### יחידה ג' — קווי מתאר ותקופת הברונזה (שבועות 8–9) --- #### שבוע 8: ניתוח קו מתאר — ניתוח פורייה אליפטי **הרצאה (90 דקות):** - כאשר ציוני דרך אינם מספיקים: חפצים ללא נקודות הומולוגיות בדידות - מהו קו מתאר: קווי מתאר סגורים שנלכדים כרצף של קואורדינטות x,y - ניתוח פורייה אליפטי: פירוק קו מתאר לסכום של הרמוניות אליפטיות - אנלוגיה: כמו פירוק של אקורד מוזיקלי לתווים בודדים - ההרמוניה הראשונה לוכדת גודל/צורה בסיסיים; הרמוניות גבוהות יותר מוסיפות פרטים - בחירת מספר ההרמוניות: קריטריון השונות המוסברת - נורמליזציה לגודל, מיקום, סיבוב ונקודת התחלה - כיצד EFA + PCA נותנים לנו את אותו סוג מרחב צורות כמו GM של ציוני דרך **קריאה (מסופקת):** ::: {.ltr-block} - Bonhomme, V. et al. (2014). Momocs: Outline analysis using R. *Journal of Statistical Software* 56(13):1–24. [Introduction and methods sections] ::: **מעבדה (30 דקות):** מבט ראשון על מאגר נתוני הגרזנים עם הכנפיים. טעינת קווי מתאר ב**מחברת Colab של שבוע 8**: ```python import pyefd from skimage import io, measure, color import numpy as np # טעינת תמונת קו מתאר גרזן אחד וחילוץ הקווי img = io.imread("axes/ALT.tif", as_gray=True) contours = measure.find_contours(img, 0.5) outline = contours[0] # הקווי הגדול ביותר # התאמת EFA (12 הרמוניות) coeffs = pyefd.elliptic_fourier_descriptors(outline, order=12, normalize=True) print(f"EFA coefficients shape: {coeffs.shape}") # (12, 4) ``` --- #### שבוע 9: מקרה בוחן ב' — גרזני ברונזה ורשתות אומנות **הרצאה (60 דקות):** - מטלורגיה אירופאית של תקופת הברונזה: מהם גרזני הכנפיים, כיצד הם יוצקו - קבוצות G3 ו-G4 הטיפולוגיות בספרות הארכאולוגית: מה אומרת הטיפולוגיה המסורתית - שאלת מחקר: *האם גרזני G3 ו-G4 מייצגים קבוצות מורפולוגיות מובחנות אמיתיות? האם קיימת תבנית גיאוגרפית בשונות הצורה? מה זה אומר לנו על רשתות אומנות וחליפין בתקופת הברונזה?* - קישור צורה לשאלות חברתיות: טכנולוגיה, חליפין, זהות, חיקוי **מעבדה (60 דקות):** צינור EFA + PCA מלא למאגר נתוני הגרזנים ב**מחברת Colab של שבוע 9**. הסטודנטים מפיקים גרף PCA מקודד קבוצה ומריצים בדיקת תמורה. **מטלה 4 להגשה. מטלה 5 מחולקת:** PCA של כלי חרס --- ### יחידה ד' — כלי חרס, סטטיסטיקה וסינתזה (שבועות 10–12) --- #### שבוע 10: מקרה בוחן ג' — כלי חרס ומסורות קרמיות **הרצאה (60 דקות):** - מדוע כלי חרס הם הממצא הנחקר ביותר בארכאולוגיה — ובGM - סוגי כלי חרס ומשמעויותיהם הארכאולוגיות (אחסון, בישול, הגשה, קבורה) - טכניקות ייצור וחתימותיהן המורפולוגיות: גלגל לעומת בנייה ביד - מאגר נתוני כלי החרס לקורס זה: [מאגר נתונים בגישה פתוחה — מקור ו-DOI מאושרים מפורסמים בדף הנתונים של הקורס] - שאלת מחקר: *האם ניתן להבחין בין מסורות ייצור כלי חרס או תקופות כרונולוגיות מצורת קו מתאר הכלי בלבד?* **קריאה:** ::: {.ltr-block} - Karasik, A. & Smilansky, U. (2011). Computerized morphological analysis of pottery. *Journal of Archaeological Science* 38(10):2644–2657. - [2024 open-access pottery GM paper — confirmed before course launch] ::: **מעבדה (60 דקות):** צינור EFA + PCA מלא לקווי מתאר כלי חרס. **מחברת Colab של שבוע 10** מסופקת. **מטלה 5 להגשה.** --- #### שבוע 11: בחינת השערות — סטטיסטיקה במרחב הצורות **הרצאה (90 דקות):** - מדוע t-tests ו-ANOVAs רגילים אינם פועלים על נתוני צורה - בדיקות תמורה: ההיגיון ומדוע הן מתאימות ל-GM - MANOVA במרחב הצורות: בחינת הבדלים בין קבוצות - גדלי אפקט: R² ומשמעותו - אלומטריה: האם הצורה משתנה עם הגודל? כיצד לבחון זאת - השוואות מרובות: מה לעשות כשיש קבוצות רבות - מה "מובהק סטטיסטית" אכן אומר — ומה לא **מעבדה (30 דקות):** צינור השוואה סטטיסטית ב**מחברת Colab של שבוע 11** — מיושם על מאגר הנתונים שהסטודנטים משתמשים בו לפרויקט הסופי שלהם. --- #### שבוע 12: מצגות פרויקט סופי + סינתזת הקורס **הרצאת סינתזה (30 דקות):** - מצורות לסיפורים: קישור תוצאות GM לשאלות היסטוריות וארכאולוגיות - סקאלת ניתוח: אתר ← אזור ← תקופה ← רשת - מה GM אינו יכול לעשות: חשיבות שילוב טיפולוגיה, איזוטופים, הקשר, טקסט - רפרודוקטיביות ונתונים פתוחים: מדוע שיתוף הנתונים והקוד שלכם חשוב - לאן GM הולך: פוטוגרמטריה תלת-ממדית, למידת מכונה, דיגיטיזציה אוטומטית **מצגות פרויקט סופי (90 דקות):** כל סטודנט או זוג מציגים 8 דקות + 2 דקות שאלות ותשובות. **פרויקט סופי להגשה: שבוע לאחר שבוע 12.** --- ## סיכום מטלות | מספר | מטלה | משקל | הגשה | |------|-------|------|------| | 1 | יומן צורות | 5% | שבוע 3 | | 2 | תרגיל ציוני דרך | 10% | שבוע 4 | | 3 | ניתוח צורות מטבעות | 15% | שבוע 7 | | 4 | EFA גרזני ברונזה | 15% | שבוע 9 | | 5 | PCA של כלי חרס | 5% | שבוע 10 | | — | פרויקט סופי | 50% | שבוע 12 + שבוע | --- ## תיאורים מפורטים של מטלות ### מטלה 1 — יומן צורות (5%) מצאו 3 ממצאים ארכאולוגיים במאגרי מוזיאון מקוונים או מאמרים מפורסמים. על כל אחד: 1. ספקו תמונה עם ציטוט מלא שלה (מספר מוזיאון או DOI) 2. תארו את הצורה במילים שלכם — ללא ז'רגון טיפולוגי, רק גיאומטריה 3. כתבו שאלת מחקר אחת ש-GM יכול לסייע במענה עליה 4. הסבירו באיזו שיטה תשתמשו (ציוני דרך, קווי מתאר, תלת-ממד) ומדוע **פורמט:** 600–800 מילים + 3 תמונות. הגישו כ-PDF דרך פורטל הקורס. --- ### מטלה 2 — תרגיל ציוני דרך (10%) באמצעות FIJI, דגמו את 20 תמונות מטבעות הדריאנוס ממאגר נתוני הקורס לפי פרוטוקול 8-ציוני הדרך המסופק. 1. הפיקו קובץ TPS עם כל 20 הפרטים 2. העלו למחברת Colab של שבוע 4 והריצו את בדיקת העקביות המסופקת 3. השוו את הצבותיכם עם שותף: חשבו מרחק פרוקרוסטס ממוצע בין-צופים לכל ציון דרך 4. כתבו הרהור של 400 מילים: אילו ציוני דרך היו קשים ביותר להצבה עקבית? מה זה אומר לכם על שיטות מבוססות ציוני דרך ככלי מדעי? **מה להגיש:** קובץ TPS + הרהור של 400 מילים. הגישו את שניהם. --- ### מטלה 3 — ניתוח צורות מטבעות (15%) באמצעות **מחברת Colab של שבוע 7** וקוד שנוצר על ידי AI: 1. טענו את קבצי ה-TPS של הדריאנוס + אנטונינוס פיוס למאגר נתונים אחד 2. הריצו GPA על מאגר הנתונים המאוחד 3. הריצו PCA — הפיקו גרף פיזור מקודד צבע לפי קיסר 4. הריצו השוואת צורה מבוססת תמורה 5. הפיקו רשתות עיוות צורה ממוצעת לכל קבוצה **כתבו פרשנות של 500 מילים:** - האם מטבעות שני הקיסרים מתקבצים בנפרד במרחב הצורות? - אילו הבדלי צורה ספציפיים אתם רואים ברשתות העיוות? - מה עשוי להסביר כל דמיון או הבדל? חשבו על: תיקון חותמות, ארגון מטבעה, מוסכמות אימפריאליות. **מה להגיש:** קישור למחברת Colab שלכם + פרשנות של 500 מילים כ-PDF. --- ### מטלה 4 — ניתוח קו מתאר של גרזני ברונזה (15%) באמצעות **מחברת Colab של שבוע 9** וקוד שנוצר על ידי AI: 1. טענו ועבדו את כל תמונות קו המתאר של גרזני הכנפיים 2. הריצו EFA (12 הרמוניות) ונרמלו 3. הריצו PCA על מקדמי EFA — הפיקו גרף מקודד קבוצה G3/G4 4. הריצו בדיקת תמורה להבדלי קבוצות 5. הפיקו מפה פשוטה (מצוירת ביד או באמצעות התבנית המסופקת) עם פרטים מצובעים לפי ציון PC1 **כתבו פרשנות של 600 מילים:** - האם G3 ו-G4 נפרדים מורפולוגית? האם ההפרדה ברורה או מטושטשת? - האם קיים שיפוע גיאוגרפי בצורה? - מה זה אומר לנו על מסורות עיבוד מתכות וחליפין בתקופת הברונזה? **מה להגיש:** קישור למחברת Colab + PDF של 600 מילים + תמונת מפה. --- ### מטלה 5 — PCA של כלי חרס (5%) תרגיל קל במכוון — התמקדות בפרשנות, לא בקוד. באמצעות **מחברת Colab של שבוע 10** (צינור בנוי מראש), טענו את מאגר נתוני כלי החרס, הריצו EFA + PCA, והפיקו גרף פיזור מסומן היטב אחד. כתבו **פרשנות של 300 מילים** המקשרת את תבניות הצורה למה שאתם יודעים על ההקשר הארכאולוגי. **מה להגיש:** גרף אחד (PNG) + פרשנות של 300 מילים כ-PDF. --- ### פרויקט סופי (50%) הפרויקט הסופי מבקש מכם להעמיק על שאלת צורה בבחירתכם. #### אפשרות א: ניתוח מורחב של מאגר נתונים קחו אחד ממאגרי נתוני הקורס (מטבעות, גרזנים, או כלי חרס) וערכו ניתוח מעמיק יותר. הרחבות אפשריות: - בחינת משתנים נוספים (כרונולוגיה, גיאוגרפיה, בד) - ניתוח אלומטרי - השוואת שתי שיטות (למשל, ציוני דרך לעומת קווי מתאר על אותם חפצים) - השוואת תוצאותיכם עם ממצאים שפורסמו #### אפשרות ב: מאגר נתונים חדש בגישה פתוחה מצאו מאגר נתוני GM בגישה פתוחה ממאמר שפורסם (2020–2025) על סוג ממצא שלא כוסה בקורס. שחזרו או הרחיבו את הניתוח שפורסם באמצעות Colab. מקורות טובים: Zenodo, OSF, Figshare, נתוני נספח של כתבי-עת. #### אפשרות ג: הצעת מחקר (אפשרות כתיבה בלבד) לסטודנטים המעדיפים כתיבה על ניתוח נתונים: כתבו הצעת מחקר מפורטת (3000 מילים) למחקר GM על סוג ממצא בבחירתכם. חייבת לכלול: שאלת מחקר, עיצוב מאגר נתונים, שיטות צפויות, תוצאות מנובאות, והרהור ביקורתי על מגבלות. לפחות 8 הפניות. #### דרישות הדוח (אפשרויות א ו-ב) - **אורך:** 2000–3000 מילים (ללא דמויות והפניות) - **מבנה:** מבוא ← שאלת מחקר ← נתונים ושיטות ← תוצאות ← דיון ← מסקנה ← הפניות - **דמויות:** לפחות 3 (גרף PCA, ויזואליזציית EFA/עיוות צורה, אחת נוספת) - **קוד:** הגישו קישור למחברת Colab שלכם כנספח - **הפניות:** לפחות 8 מקורות שנסקרו עמיתים #### רובריקת ציון | קריטריון | נקודות | |----------|---------| | שאלת מחקר — בהירות ורלוונטיות ארכאולוגית | 20 | | ניתוח GM נכון ושלם | 25 | | איכות ובהירות דמויות | 20 | | פרשנות ארכאולוגית | 25 | | איכות כתיבה והפניות | 10 | | **סך הכל** | **100** | --- ## מדיניות AI קורס זה **מעודד במפורש** כלי AI לכתיבת קוד. מצופה מכם: 1. להשתמש ב-Claude או ChatGPT ליצירת קוד Python ב-Colab — זהו חלק מהעיצוב 2. להבין את הניתוח מושגית (לא שורה-שורה של תחביר) 3. להיות מסוגלים להסביר את תוצאותיכם במילים שלכם 4. להוסיף הערות לקוד שנוצר על ידי AI עם הסברים קצרים של מה כל בלוק עושה 5. **לעולם לא** להשתמש ב-AI לכתיבת הפרשנות שלכם או טקסט חיבורי **AI הוא עוזר המעבדה שלכם. אתם הארכאולוגים.** --- ## הפניות מרכזיות ### עבודות יסוד ::: {.ltr-block} - Kendall, D.G. (1977). The diffusion of shape. *Advances in Applied Probability* 9:428–430. - Bookstein, F.L. (1991). *Morphometric Tools for Landmark Data*. Cambridge University Press. - Zelditch, M.L. et al. (2012). *Geometric Morphometrics for Biologists* (2nd ed.). Academic Press. - Slice, D.E. (2007). Geometric morphometrics. *Annual Review of Anthropology* 36:261–281. ::: ### כלי Python ::: {.ltr-block} - `morphops`: github.com/tpgillam/morphops - `pyefd`: github.com/hbldh/pyefd - Bonhomme, V. et al. (2014). Momocs: Outline analysis using R. *Journal of Statistical Software* 56(13) [conceptual reference for EFA]. ::: ### מאגרי נתונים בשימוש בקורס זה ::: {.ltr-block} - **Coins:** Roman Imperial denarii — Hadrian & Antoninus Pius. TPS format. Source: UHK Morphometrics Course. - **Flanged Axes:** European Bronze Age, G3/G4 groups. Outline images + TPS. Source: UHK Morphometrics Course. - **Pottery:** Open-access dataset (DOI and full citation on the [Data page](data/index.qmd)). :::