Chấp nhận và áp dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá học tập ở đại học

Gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và AI sinh tạo (GenAI), đã gây nên sự quan tâm lớn trong cộng đồng nghiên cứu và giáo dục. AI có khả năng mô phỏng các hoạt động trí tuệ của con người, như học hỏi, phán đoán và ra quyết định, điều này đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực công nghệ giáo dục. AI đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ các hệ thống trợ lý ảo đến phân tích học tập và gia sư thông minh. Tuy nhiên, khi áp dụng vào đánh giá tổng kết, AI cũng mang lại những rủi ro và thách thức về tính minh bạch, bảo mật dữ liệu và sự phù hợp với phương pháp sư phạm. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá quan điểm của sinh viên và giảng viên đối với việc áp dụng AI trong đánh giá tổng kết, nhằm đưa ra cái nhìn tổng quan về những cơ hội và thách thức mà công nghệ này mang lại.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính để khám phá quan điểm của sinh viên và giảng viên trong môi trường giáo dục đại học về việc sử dụng AI trong đánh giá tổng kết. 12 sinh viên và 8 giảng viên từ một trường đại học được phỏng vấn về các tình huống giả định liên quan đến việc sử dụng AI trong đánh giá học tập. Các cuộc phỏng vấn kích thích hồi tưởng (stimulated recall interviews) đã được thực hiện, giúp người tham gia chia sẻ quan điểm của mình về những tiềm năng và mối lo ngại xung quanh việc áp dụng AI. Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện, điều này có thể giới hạn khả năng tổng quát của kết quả nghiên cứu, nhưng vẫn cung cấp cái nhìn sâu sắc về quan điểm của các đối tượng nghiên cứu.

Cả sinh viên và giảng viên đều nhận thấy tiềm năng lớn của AI trong việc cải thiện hiệu quả và giảm tải công việc cho người dạy. Sinh viên, trong khi nhìn nhận AI có thể giúp cung cấp phản hồi nhanh chóng và cá nhân hóa, cũng bày tỏ lo ngại về việc thiếu minh bạch trong quá trình đánh giá. Họ cho rằng, mặc dù AI có thể cung cấp phản hồi về các yếu tố kỹ thuật như ngữ pháp, nhưng phản hồi về nội dung và sự mạch lạc của bài làm vẫn cần có sự can thiệp của giáo viên. Một yếu tố quan trọng mà sinh viên nhấn mạnh là cần có sự giám sát của giáo viên để đảm bảo chất lượng đánh giá, đồng thời bảo vệ sự kết nối giữa sinh viên và giáo viên, một yếu tố mà họ cho rằng không thể thay thế bằng công nghệ.

Mặt khác, giảng viên nhìn nhận AI như một công cụ hỗ trợ, giúp giảm tải công việc chấm điểm tốn thời gian, nhưng họ cũng lo ngại về việc AI không thể thay thế hoàn toàn vai trò của giáo viên trong việc hiểu và đánh giá tiến trình học tập của sinh viên. Các giáo viên bày tỏ quan ngại rằng nếu AI trở thành công cụ chính trong việc đánh giá học tập, họ sẽ mất đi cơ hội phát triển nghề nghiệp và kỹ năng đánh giá của mình. Bên cạnh đó, việc AI không thể xử lý đầy đủ những yếu tố ngữ cảnh hoặc các đặc điểm riêng biệt của sinh viên cũng là một điểm hạn chế lớn mà giảng viên nhận thấy.

Với sự phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực công nghệ thông tin, Việt Nam đang đối mặt với những thách thức tương tự trong việc áp dụng AI vào giáo dục. Mặc dù các công nghệ như AI có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ giảng dạy và học tập, nhưng sự thiếu minh bạch, vấn đề về bảo mật dữ liệu và lo ngại về vai trò của giáo viên trong quá trình giảng dạy là những vấn đề lớn mà Việt Nam cần phải giải quyết. Đặc biệt, trong bối cảnh các cơ sở giáo dục ở Việt Nam còn thiếu kinh nghiệm trong việc ứng dụng công nghệ cao, việc thiếu hụt các hướng dẫn và chính sách rõ ràng về việc sử dụng AI trong đánh giá học tập có thể gây cản trở sự phát triển của công nghệ này. Ngoài ra, việc thiếu các chương trình đào tạo và nâng cao năng lực số cho giáo viên cũng là một thách thức đáng kể. Các giáo viên cần phải được trang bị kiến thức và kỹ năng về công nghệ để có thể sử dụng AI một cách hiệu quả và minh bạch trong công tác đánh giá. Chính vì vậy, Việt Nam cần phải có các chính sách hỗ trợ việc đào tạo giáo viên, xây dựng các quy chuẩn rõ ràng và tổ chức các cuộc thảo luận trong cộng đồng giáo dục để đảm bảo rằng công nghệ được áp dụng đúng đắn và phù hợp với phương pháp sư phạm truyền thống.

Nghiên cứu này cho thấy rằng cả sinh viên và giảng viên đều nhận thức được tiềm năng của AI trong việc cải thiện quá trình đánh giá tổng kết, nhưng cũng bày tỏ những lo ngại về việc thiếu minh bạch và sự thiếu hụt thông tin khi AI được sử dụng độc lập. Dù công nghệ AI có thể mang lại những lợi ích như hiệu quả và tiết kiệm thời gian, nhưng các yếu tố nhân văn, như sự kết nối giữa sinh viên và giáo viên, và khả năng giảng dạy của giáo viên, không thể bị thay thế hoàn toàn bởi công nghệ. Hơn nữa, AI không thể đáp ứng đầy đủ các yếu tố ngữ cảnh và tiến trình học tập cá nhân của sinh viên, điều mà giáo viên có thể nắm bắt được. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng để AI có thể được chấp nhận rộng rãi trong giáo dục, cả sinh viên và giáo viên đều cần phải có thời gian để làm quen với công nghệ này và phát triển sự tin tưởng vào khả năng của AI. Các nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc thực hiện các trường hợp áp dụng thực tế AI trong đánh giá tổng kết, từ đó thu thập quan điểm của người dùng thực sự (sinh viên và giáo viên) về hiệu quả và các vấn đề phát sinh trong quá trình sử dụng AI. Đồng thời, việc nghiên cứu sự phát triển của các mô hình chính sách và quy định về AI trong giáo dục cũng sẽ là một lĩnh vực quan trọng trong tương lai.

Vân An lược dịch

Nguồn:

van den Berg, S., & Papadopoulos, P. M. (2024). Summative assessment with Artificial Intelligence: Qualitative analysis and comparison of technology acceptance in student and teacher populations. Innovations in Education and Teaching International, 1–16. https://doi.org/10.1080/14703297.2024.2436613