Ứng dụng AI trong giảng dạy: Tiềm năng, thách thức và triển vọng

Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, và giáo dục cũng không phải là ngoại lệ. Đặc biệt, sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Chat GPT đã mở ra nhiều cơ hội để nâng cao chất lượng giảng dạy, giúp giáo viên tạo ra những trải nghiệm học tập phong phú và có ý nghĩa cho học sinh. Các mô hình này không chỉ đơn thuần xử lí các truy vấn mà còn có khả năng suy luận phức tạp, cung cấp các bước giải thích logic và tạo ra các hội thoại tự nhiên, có ý nghĩa trong bối cảnh giảng dạy. Với tiềm năng này, AI có thể hỗ trợ giáo viên trong việc tổ chức các cuộc đối thoại trong lớp học, giúp quá trình giảng dạy không bị gián đoạn và đảm bảo rằng học sinh có thể tiếp thu kiến thức liên tục.

Tuy nhiên, việc tích hợp AI vào lớp học không phải là điều đơn giản và dễ dàng. Bên cạnh những lợi ích tiềm năng, vẫn còn nhiều thách thức liên quan đến tính linh hoạt, tính cá nhân hóa và bảo mật thông tin của các hệ thống AI này. Điều này đặt ra câu hỏi: Làm thế nào để tận dụng tối đa các công nghệ AI trong giảng dạy, đồng thời duy trì vai trò và sự tham gia của giáo viên trong quá trình học tập? Để trả lời câu hỏi này, bài báo này phân tích ba kịch bản sử dụng AI tiềm năng trong lớp học, bao gồm: Tự động hoàn thiện hội thoại giáo viên - học sinh; Chuyển giao kiến thức và phong cách giảng dạy; Đánh giá chất lượng nội dung do AI tạo ra (AIGC). Mỗi kịch bản đều mang đến những lợi ích rõ rệt nhưng cũng kèm theo những thách thức riêng.

Đầu tiên, một trong những ứng dụng được xem là quan trọng nhất của AI trong lớp học là tự động hoàn thiện hội thoại giữa giáo viên và học sinh. Trong quá trình giảng dạy, không ít lần các sự cố kĩ thuật hoặc thay đổi bất ngờ trong chương trình học làm gián đoạn dòng chảy kiến thức. Khi điều này xảy ra, AI có thể được sử dụng để hỗ trợ khôi phục hoặc tiếp tục các đoạn hội thoại bị gián đoạn. Với khả năng nắm bắt ngữ cảnh và hiểu biết về nội dung, AI có thể nhanh chóng tiếp nối nội dung đã dạy trước đó và tạo ra các đoạn hội thoại bổ sung, giúp duy trì mạch giảng dạy mà không cần giáo viên phải mất thời gian tìm lại vị trí đã dừng. Chẳng hạn, nếu một giáo viên gặp sự cố kĩ thuật khiến bài giảng bị gián đoạn, AI có thể tự động bổ sung phần nội dung còn thiếu hoặc giải thích lại để học sinh không mất mạch kiến thức. Khả năng hoàn thiện hội thoại này đảm bảo rằng quá trình học tập của học sinh không bị gián đoạn và hỗ trợ giáo viên trong việc điều chỉnh lại nội dung giảng dạy một cách mượt mà hơn.

Tiếp theo, AI còn có khả năng hỗ trợ giáo viên mới hoặc giáo viên thiếu kinh nghiệm thông qua chuyển giao kiến thức và phong cách giảng dạy từ các giáo viên kì cựu. Thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn, AI có thể tạo ra các hội thoại mẫu dựa trên phong cách giảng dạy của những giáo viên giàu kinh nghiệm, từ đó cung cấp cho các giáo viên mới những mẫu hội thoại chất lượng cao để tham khảo. Điều này không chỉ giúp giáo viên mới học hỏi được cách tiếp cận vấn đề và phương pháp giảng dạy phù hợp mà còn giúp họ phát triển phong cách giảng dạy riêng dựa trên nền tảng của các phương pháp đã được kiểm chứng. Bằng cách này, AI đóng vai trò như một công cụ học tập tự động, giúp các giáo viên mới nâng cao kĩ năng giảng dạy và xây dựng niềm tin vào công việc của mình. Đặc biệt, AI giúp việc truyền đạt phong cách giảng dạy không còn phụ thuộc hoàn toàn vào quá trình học hỏi trực tiếp từ giáo viên giàu kinh nghiệm, mà có thể được thực hiện một cách tự động, linh hoạt, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho cả hai bên.

Cuối cùng, một thách thức quan trọng khi sử dụng AI trong lớp học là đánh giá chất lượng nội dung do AI tạo ra (AIGC). Trong môi trường giáo dục, để đảm bảo nội dung do AI sản xuất đáp ứng các tiêu chuẩn giảng dạy, cần có các phương pháp đánh giá chặt chẽ và khách quan. Bài báo đề xuất ba phương pháp chính để đánh giá AIGC: phản hồi từ con người, tự đánh giá bằng mô hình ngôn ngữ và đánh giá qua một mô hình ngôn ngữ khác. Đầu tiên, phản hồi từ con người, bao gồm giáo viên và học sinh, có thể cung cấp cái nhìn thực tế và xác thực về chất lượng nội dung mà AI tạo ra. Sự phản hồi này giúp xác định xem nội dung có thực sự hỗ trợ quá trình học tập và đạt hiệu quả giáo dục hay không. Thứ hai, AI có thể tự đánh giá nội dung của mình dựa trên các tiêu chuẩn đã được lập trình sẵn, đảm bảo rằng thông tin được truyền tải một cách rõ ràng và chính xác. Cuối cùng, đánh giá qua một mô hình ngôn ngữ khác giúp cung cấp cái nhìn so sánh giữa các mô hình, đảm bảo nội dung đạt chuẩn và phù hợp với mục tiêu giảng dạy. Các phương pháp đánh giá này giúp giáo viên yên tâm sử dụng nội dung do AI tạo ra, đồng thời tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy của AI trong môi trường giáo dục.

Việc tích hợp AI vào lớp học có thể mang lại những lợi ích đáng kể, đặc biệt là trong việc duy trì sự liên tục của hội thoại giáo viên - học sinh, hỗ trợ giáo viên mới học hỏi từ kinh nghiệm của các giáo viên kì cựu và đảm bảo chất lượng nội dung giảng dạy thông qua đánh giá khách quan. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong giáo dục không chỉ dừng lại ở những thành tựu mà còn đặt ra các thách thức lớn, bao gồm đảm bảo tính cá nhân hóa và quyền riêng tư, cũng như giữ vai trò trung tâm của giáo viên trong quá trình giảng dạy. Để vượt qua những thách thức này, cần có các khung đánh giá toàn diện cho nội dung giáo dục do AI tạo ra, cũng như tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các mô hình AI để đáp ứng nhu cầu thực tiễn của giáo dục hiện đại.

Ứng dụng AI trong giảng dạy không chỉ mang lại sự tiện lợi và hiệu quả mà còn mở ra hướng tiếp cận mới trong việc cá nhân hóa giáo dục, giúp giáo viên tối ưu hóa quá trình dạy và học trong lớp học. Nghiên cứu này đặt ra nền tảng cho những bước phát triển tiếp theo, khi AI và giáo dục tiếp tục kết hợp để tạo nên những trải nghiệm học tập sáng tạo và chất lượng hơn, hướng tới một hệ thống giáo dục linh hoạt, phù hợp với kỉ nguyên số hóa.

Huyền Đức lược dịch

Nguồn: Tan, K., Pang, T., Fan, C., & Yu, S. (2023). Towards applying powerful large ai models in classroom teaching: Opportunities, challenges and prospects. arXiv preprint arXiv:2305.03433.