Khung giáo dục chính sách AI toàn diện cho việc dạy và học ở trường đại học

Hiện nay, tình trạng sinh viên sử dụng các công cụ AI để gian lận hoặc đạo văn các bài tập viết và bài kiểm tra xuất hiện ngày càng tăng. Một cuộc khảo sát gần đây ở Hoa Kỳ cho thấy khoảng một phần ba sinh viên đại học được khảo sát tại quốc gia này đã sử dụng chatbot AI như ChatGPT để hoàn thành các bài luận của họ. Một mối lo ngại khác là việc sử dụng AI có thể dẫn đến suy giảm kỹ năng viết và tư duy phê phán của sinh viên, điều này có thể dẫn tới tác động tiêu cực đến chất lượng giáo dục và nghiêm trọng hơn là gây tổn hại đến kết quả học tập của sinh viên. 

Nguồn: Sưu tầm

Do vậy, nghiên cứu này được tiến hành nhằm thiết lập một chính sách giáo dục AI, giải quyết các rủi ro và hạn chế tiềm ẩn liên quan đến công nghệ này. Dữ liệu nghiên cứu đã được thu thập từ 457 sinh viên và 180 giảng viên và nhân viên ở nhiều ngành khác nhau tại các trường đại học Hồng Kông, sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định lượng và định tính. Dựa trên những phát hiện này, một số đề xuất đối với chính sách dạy và học AI ở trường đại học bao gồm:

1) Hiểu, xác định và ngăn chặn các hành vi sai trái trong học tập và các tình huống khó xử về đạo đức. Để giải quyết các hành vi sai trái trong học tập, các trường đại học phải xây dựng các hướng dẫn và chiến lược rõ ràng để phát hiện và ngăn chặn việc lạm dụng trí tuệ nhân tạo. Việc thiết lập các chính sách rõ ràng xung quanh việc sử dụng AI, bao gồm các nguyên tắc đạo đức và trách nhiệm pháp lý, sẽ giúp sinh viên và nhân viên giải quyết các vấn đề phức tạp này.

2) Giải quyết vấn đề quản trị AI: quyền riêng tư, tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và bảo mật dữ liệu. Các trường đại học phải đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng bởi các công nghệ AI tổng hợp được giữ kín và an toàn; Cần phải minh bạch về việc sử dụng AI tổng quát trong giảng dạy, bao gồm việc công khai thông tin về các thuật toán, chức năng và hạn chế tiềm ẩn của các công cụ AI. Hơn nữa, các tổ chức nên giải quyết các vấn đề đạo đức, chẳng hạn như khả năng phân biệt đối xử, thiên vị và khuôn mẫu, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

3) Giám sát và đánh giá việc triển khai AI. Các trường đại học nên tiến hành các thí nghiệm theo chiều dọc ở các lĩnh vực khác nhau để hiểu rõ hơn về cách AI ảnh hưởng đến quá trình và kết quả học tập của sinh viên. Đánh giá thường xuyên về tác động của AI đối với thực tiễn giảng dạy và kết quả học tập của sinh viên giúp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đảm bảo rằng công nghệ này đang được sử dụng hiệu quả và có đạo đức. 

4) Đảm bảo sự công bằng trong tiếp cận công nghệ AI. Các trường đại học nên nỗ lực cung cấp nguồn lực và hỗ trợ cho tất cả sinh viên và nhân viên, bất kể nền tảng hoặc khả năng tiếp cận công nghệ của họ. Bằng cách thúc đẩy khả năng tiếp cận bình đẳng với công nghệ AI, các trường đại học có thể giúp tạo ra một sân chơi bình đẳng và đảm bảo rằng tất cả sinh viên và nhân viên đều có cơ hội được hưởng lợi từ những lợi thế do tích hợp AI mang lại.

5) Phân bổ công nghệ AI. Bằng cách yêu cầu sinh viên ghi nhận nội dung do AI tạo ra, các trường đại học có thể thúc đẩy tính liêm chính trong học thuật và đảm bảo rằng công nghệ AI được sử dụng một cách có đạo đức trong quá trình học tập. Hơn nữa, cần có hướng dẫn về cách đánh giá một cách công bằng sự đóng góp của AI mang tính sáng tạo cho bài tập của sinh viên. “Đạo đức sử dụng, kiến ​​thức về khả năng chi trả, sử dụng hiệu quả, phê bình/đánh giá kết quả đầu ra và vai trò/tích hợp trong quy trình công việc/sản phẩm trong môi trường học tập và chuyên môn” có thể được đưa vào việc phân bổ.

6) Cung cấp đào tạo và hỗ trợ cho giảng viên, nhân viên trường và sinh viên về kiến ​​thức AI. Kiến thức về AI rất quan trọng đối với cả sinh viên và giảng viên khi họ điều hướng việc sử dụng AI trong giảng dạy và học tập. Một chương trình đào tạo AI toàn diện sẽ giúp sinh viên và giảng viên hiểu rõ hơn và sử dụng các công nghệ AI một cách có trách nhiệm hơn. Bằng cách cung cấp đào tạo và tài nguyên về công nghệ AI, các trường đại học có thể cho phép cho sinh viên và giảng viên đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng các công nghệ trong dạy và học.

7) Xem xét lại việc đánh giá và kiểm tra. Việc tích hợp AI sáng tạo trong giáo dục đòi hỏi phải đánh giá lại các đánh giá và kiểm tra. Giảng viên đề xuất thiết kế các bài đánh giá cho phép công nghệ AI nâng cao kết quả học tập thay vì chỉ tạo ra kết quả đầu ra. Các trường đại học nên phát triển các chiến lược đánh giá mới tập trung vào sự hiểu biết, tư duy phê phán và phân tích của sinh viên để ngăn nội dung do AI tạo ra ảnh hưởng đến quá trình đánh giá. 

8) Khuyến khích cách tiếp cận cân bằng trong việc áp dụng AI. Một cách tiếp cận cân bằng để áp dụng AI trong giảng dạy và học tập ở trường đại học liên quan đến việc nhận ra cả những lợi ích và hạn chế tiềm tàng của các công nghệ AI. Hơn nữa, sinh viên nên được khuyến khích sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ cho quá trình học tập của mình chứ không chỉ phụ thuộc vào nó để đạt được thành công trong học tập.

9) Chuẩn bị cho sinh viên làm quen với môi trường làm việc tích hợp AI. Các trường đại học nên dạy sinh viên cách tích hợp AI vào quy trình làm việc của họ, đánh giá tính hiệu quả của các công cụ AI và hiểu vai trò của chúng trong môi trường chuyên nghiệp. Việc tích hợp công nghệ AI vào việc dạy và học liên quan đến việc giúp sinh viên làm quen với các công cụ AI mà họ có thể sẽ gặp trong quá trình học đại học và tại nơi làm việc.

10) Phát triển năng lực toàn diện/kỹ năng chung của sinh viên. Để khai thác tiềm năng của các công nghệ AI tổng hợp, cần tập trung vào việc đào tạo sinh viên đánh giá độ tin cậy của nội dung, hiểu các thành kiến ​​và đánh giá tính chính xác cũng như mức độ liên quan của thông tin do AI tạo ra. 

Nhìn chung, kết quả khảo sát cho thấy sự cởi mở trong việc áp dụng các công nghệ AI sáng tạo trong giáo dục đại học cũng như nhận thức được những lợi thế và thách thức tiềm ẩn. Việc giải quyết những vấn đề này thông qua chính sách sáng suốt và hỗ trợ thể chế có thể tối đa hóa lợi ích của công nghệ AI trong việc dạy và học ở trường đại học.

Hồng Anh lược dịch

Nguồn: Chan, C.K.Y. A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. Int J Educ Technol High Educ 20, 38 (2023). https://doi.org/10.1186/s41239-023-00408-3