AI có thể được tận dụng như thế nào để nâng cao chất lượng giáo dục?

Việc sử dụng các công nghệ AI hướng tới sinh viên đã nhận được nhiều sự quan tâm nhất từ các nhà nghiên cứu, nhà phát triển, nhà giáo dục và nhà hoạch định chính sách. Những ứng dụng này được dự đoán sẽ là 'cuộc cách mạng giáo dục lần thứ tư' nhằm mục đích cung cấp cho mọi người học khả năng tiếp cận với việc học tập suốt đời ở khắp mọi nơi trên toàn thế giới. Tuy nhiên, việc sử dụng AI để học tập và đánh giá cũng đặt ra nhiều mối lo ngại chưa được giải quyết một cách triệt để bao gồm cách tiếp cận sư phạm, tính hiệu quả và tác động tiềm tàng của chúng đối với vai trò của giáo viên và các vấn đề đạo đức rộng hơn.

Nguồn: Sưu tầm

Hệ thống dạy kèm thông minh (Intelligent tutoring systems - ITS)

ITS là những ứng dụng phổ biến nhất trong số các công nghệ AI trong giáo dục. Khi học sinh tham gia vào các hoạt động học tập, hệ thống sẽ sử dụng phương pháp truy tìm kiến thức để tự động điều chỉnh mức độ khó và đưa ra gợi ý hoặc hướng dẫn tùy theo điểm mạnh và điểm yếu của từng học sinh, tất cả đều nhằm mục đích đảm bảo rằng học sinh có thể học chủ đề một cách hiệu quả. Tuy nhiên. việc sử dụng ITS cũng gây ra một số vấn đề khác như giảm sự tiếp xúc giữa học sinh và giáo viên. Trong một lớp học ITS điển hình, giáo viên thường dành nhiều thời gian tại bàn làm việc để theo dõi bảng điều khiển thay vì trực tiếp tương tác với học sinh. 

Hệ thống dạy kèm dựa trên đối thoại (Dialogue-based tutoring systems - DBTS)

DBTS sử dụng tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các kỹ thuật AI khác để mô phỏng cuộc đối thoại hướng dẫn bằng giọng nói giữa người dạy kèm và học sinh khi họ thực hiện từng bước các nhiệm vụ trực tuyến. DBTS áp dụng cách tiếp cận Socrates để dạy kèm, thăm dò bằng các câu hỏi do AI tạo ra để phát triển một cuộc trò chuyện trong đó học sinh được hướng dẫn tự khám phá giải pháp thích hợp cho một vấn đề. Mục đích là để khuyến khích học sinh cùng đưa ra các giải thích để đạt được sự hiểu biết sâu sắc về chủ đề thay vì sự hiểu biết nông cạn có thể xảy ra bởi công nghệ ITS giảng dạy.

Môi trường học tập khám phá (Exploratory learning environments – ELEs)

Một giải pháp thay thế cho cách tiếp cận từng bước của ITS và DBTS được cung cấp bởi môi trường học tập khám phá (ELEs). ELEs áp dụng triết lý kiến tạo: thay vì tuân theo trình tự từng bước như mô hình 'truyền tải kiến thức' được ITS ưa chuộng, học sinh được khuyến khích tích cực xây dựng kiến thức của riêng mình bằng cách khám phá môi trường học tập và tạo mối liên hệ với sơ đồ kiến thức hiện có của mình. 

Đánh giá văn bản tự động (Automated writing evaluation - AWE)

Thay vì yêu cầu học sinh làm việc trên máy tính trong khi nhận được hỗ trợ thích ứng ngay lập tức, đánh giá bài viết tự động (AWE) sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các phương pháp khác cung cấp phản hồi tự động khi viết. Công nghệ này giúp học sinh cải thiện bài viết của mình trước khi gửi đi đánh giá và tạo điều kiện cho việc tự động chấm điểm bài viết của học sinh.

Đọc và học ngôn ngữ được hỗ trợ bởi AI (AI-supported reading and language learning)

Công cụ này sử dụng tính năng cá nhân hóa lộ trình theo phong cách ITS cùng với tính năng nhận dạng giọng nói do AI điều khiển. Thông thường, nhận dạng giọng nói được sử dụng để so sánh bài viết của học sinh với bản ghi âm mẫu của người bản xứ, nhằm cung cấp phản hồi tự động giúp học sinh cải thiện khả năng phát âm của mình. Ngoài ra, công nghệ này giúp sinh viên đọc tài liệu học tập bằng các ngôn ngữ khác nhau và cho phép sinh viên từ nhiều nền văn hóa tương tác với nhau dễ dàng hơn. 

Robot thông minh

Việc sử dụng robot hỗ trợ AI hoặc robot 'thông minh' trong giáo dục cũng đang được nghiên cứu đặc biệt là trong môi trường dành cho trẻ khuyết tật hoặc gặp khó khăn trong học tập. Ví dụ, robot có khả năng hiện diện từ xa giúp những học sinh không thể đến trường vì bệnh tật hoặc khủng hoảng hoặc tị nạn vẫn có thể tiếp cận lớp học.

Nhân vật có thể dạy được (Teachable agents)

Từ lâu, người ta đã biết rằng một người có thể học một chủ đề sâu sắc hơn và ghi nhớ tốt hơn bằng cách dạy chủ đề đó cho người khác. Hiệu ứng này đã được khai thác bằng nhiều cách tiếp cận AI khác nhau. Ví dụ, ở Thụy Sĩ, liên quan đến việc trẻ nhỏ dạy chữ viết tay cho robot hình người, một cách tiếp cận đã được chứng minh là có tác dụng kích thích siêu nhận thức, sự đồng cảm và lòng tự trọng của các em.

Giáo dục thực tế ảo và tăng cường (Educational virtual and augmented reality)

Thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) là hai cải tiến có liên quan đến nhau đã được áp dụng trong bối cảnh giáo dục và thường được kết hợp với tin học và các kỹ thuật AI khác để nâng cao trải nghiệm người dùng. VR đã được sử dụng trong giảng dạy nhiều môn học từ K-12 trở lên, bao gồm thiên văn học, sinh học và địa chất. 

Bộ điều phối mạng học tập (Learning network orchestrators) 

Bộ điều phối mạng học tập (LNO) là công cụ cho phép mạng lưới học sinh và giáo viên tham gia vào việc học và tổ chức các hoạt động học tập. LNO thường kết nối những người tham gia dựa trên tính khả dụng, lĩnh vực chủ đề và chuyên môn của họ, đồng thời có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc phối hợp và hợp tác.

Học tập hợp tác hỗ trợ AI (AI-enabled collaborative learning)

Học tập hợp tác, trong đó học sinh làm việc cùng nhau để giải quyết vấn đề nhằm nâng cao kết quả học tập. Ở đây, AI có thể biến đổi việc học tập hợp tác theo nhiều cách khác nhau: một công cụ có thể giúp kết nối người học từ xa; nó có thể xác định những sinh viên phù hợp nhất cho các nhiệm vụ hợp tác cụ thể và phân nhóm họ cho phù hợp; hoặc nó có thể đóng góp tích cực vào các cuộc thảo luận nhóm, với tư cách là một tác nhân ảo. 

Ngoài ra, nghiên cứu cung cấp thêm những công nghệ AI hướng tới giáo viên để tăng cường và nâng cao chất lượng giáo viên cũng như hoạt động giảng dạy như Giám sát diễn đàn thảo luận dựa trên AI (AI-driven discussion forum monitoring), Mô hình 'giáo viên kép' AI-con người, Trợ lý giảng dạy được hỗ trợ bởi AI. Những ứng dụng này giúp giáo viên giảm khối lượng công việc bằng cách tự động hóa các tác vụ như đánh giá, phát hiện đạo văn, quản lý và phản hồi. Tuy những công nghệ này giúp giáo viên có thêm thời gian để đầu tư vào các nhiệm vụ khác, chẳng hạn như cung cấp hỗ trợ hiệu quả hơn cho từng học sinh nhưng khi AI phát triển, có thể khối lượng công việc của giáo viên sẽ bị giảm đi nhiều hơn đến mức nhu cầu về giáo viên sẽ giảm xuống gần như không có gì. Mặc dù điều này có thể có một số lợi ích trong bối cảnh khan hiếm giáo viên, nhưng mục đích loại bỏ nhu cầu về giáo viên cho thấy một vấn đề cơ bản hiểu sai về vai trò xã hội thiết yếu của họ trong quá trình học tập. Ở một góc độ khác, khi các công cụ AI trở nên phổ biến hơn trong lớp học, có khả năng vai trò của giáo viên sẽ thay đổi. Vì vậy, giáo viên cần xây dựng những năng lực mới để có thể làm việc hiệu quả với AI và thực hiện phát triển chuyên môn phù hợp để bồi dưỡng năng lực con người và xã hội của họ.

Hồng Anh lược dịch

Nguồn: Miao F., Wayne H., Ronghuai H., Hui Z. (2021). AI and education: guidance for policy-makers. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. https://doi.org/10.54675/PCSP7350