Tích hợp AI trong đào tạo từ xa trong giáo dục đại học và bình luận chính sách

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm giáo dục đại học. Đặc biệt, sự phát triển của đào tạo từ xa đã thúc đẩy việc tích hợp AI nhằm nâng cao hiệu quả giảng dạy, cá nhân hóa trải nghiệm học tập và hỗ trợ giảng viên (Zawacki-Richter et al., 2019).

Ứng dụng AI trong đào tạo từ xa

AI đang được tích hợp vào giáo dục đại học theo nhiều cách khác nhau nhằm cải thiện chất lượng giảng dạy và học tập từ xa. Có thể chỉ ra các cơ hội ứng dụng AI trong giáo dục đại học như sau:

(1) AI có thể phân tích dữ liệu học tập của sinh viên và đưa ra các lộ trình học tập cá nhân hóa. Chẳng hạn, hệ thống AI tại Đại học Harvard sử dụng mô hình học máy để điều chỉnh nội dung giảng dạy phù hợp với khả năng của từng sinh viên (Luckin et al., 2016).

(2) Các hệ thống AI có thể giúp giảng viên trong việc chấm bài, phản hồi nhanh chóng và cung cấp tài nguyên học tập tự động. Trường Đại học Open University (Anh) đã ứng dụng AI trong hệ thống chấm điểm tự động, giúp giảm tải cho giảng viên (Woolf, 2010).

(3) Một số trường như Đại học Deakin (Úc) sử dụng chatbot AI để trả lời câu hỏi của sinh viên về lịch học, tài nguyên học tập và hỗ trợ học thuật (Popenici & Kerr, 2017).

(4) AI được sử dụng để giám sát thi cử trực tuyến, phát hiện gian lận thông qua nhận diện khuôn mặt và phân tích hành vi (Bates, 2020).

(5) AI hỗ trợ sinh viên quốc tế bằng cách cung cấp dịch vụ dịch thuật tức thời, giúp họ tiếp cận nội dung học tập bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau (Yang et al., 2021).

Thực trạng và thách thức tại Việt Nam

Tại Việt Nam, một số trường đại học đã bắt đầu triển khai AI vào đào tạo từ xa, ở những nội dung khác nhau, chưa thật sự toàn diện như chỉ ra trong phần phân tích trên. Tuy vậy, đây đang là quá trình ban đầu trong lộ trình chuyển đổi số trong giáo dục đại học ở các cơ sở giáo dục đại học. Một số trường hợp cụ thể đã được chỉ ra là: Đại học Thái Nguyên đã áp dụng AI trong chương trình đào tạo từ xa ngành Ngôn ngữ Anh, hỗ trợ sinh viên trong việc luyện phát âm và dịch thuật. Trường Đại học Mở Hà Nội sử dụng hệ thống AI để giám sát thi cử trực tuyến và chấm bài tự động. Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh đã thử nghiệm chatbot AI để tư vấn tuyển sinh và hỗ trợ sinh viên trong quá trình học tập.

Hình 1. Website của Trung tâm Đào tạo từ xa, Đại học Thái Nguyên, https://dec.tnu.edu.vn/

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc ứng dụng AI trong đào tạo từ xa tại Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều thách thức khác nhau.

(1) Nhiều cơ sở giáo dục, đặc biệt ở các nước đang phát triển, chưa có đủ hạ tầng kỹ thuật để triển khai AI hiệu quả. Hệ thống mạng không ổn định, thiếu các trung tâm dữ liệu mạnh, và chi phí đầu tư cao là những rào cản lớn. Đồng thời, có một thực tế nữa là sự chưa đồng bộ và thiếu tài nguyên để triển khai AI trên diện rộng (Nguyen & Bui, 2020).

(2) Việc phát triển và duy trì các hệ thống AI đòi hỏi ngân sách lớn. Việc phát triển, triển khai và duy trì các hệ thống AI yêu cầu chi phí lớn, từ phần cứng, phần mềm đến bảo trì hệ thống. Không phải cơ sở giáo dục nào cũng có đủ nguồn lực tài chính để đầu tư lâu dài.

(3) Việc thu thập và phân tích dữ liệu học tập đặt ra nhiều lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật thông tin (Vu, 2021). AI thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân của sinh viên, đặt ra thách thức về bảo vệ quyền riêng tư và an toàn thông tin. Nếu không có chính sách quản lý dữ liệu chặt chẽ, nguy cơ lộ thông tin cá nhân là rất cao.

(4) Nhiều quốc gia, bao gồm Việt Nam, chưa có các quy định pháp lý rõ ràng về ứng dụng AI trong giáo dục, đặc biệt là đào tạo từ xa. Điều này có thể dẫn đến những bất cập trong quản lý, đánh giá chất lượng, và bảo vệ quyền lợi của người học.

(5) Ngoài ra, các chuyên gia cũng có những khuyến nghị cho quá trình ứng dụng AI trong đào tạo từ xa nói riêng, trong giáo dục đại học nói chung về một số vấn đề như công bằng trong giáo dục và những hạn chế của AI: AI có thể tạo ra khoảng cách giữa các nhóm sinh viên, đặc biệt là những người ở vùng sâu, vùng xa hoặc có điều kiện kinh tế khó khăn. Việc thiếu truy cập vào công nghệ và dữ liệu chất lượng có thể khiến AI trở thành rào cản thay vì công cụ hỗ trợ. AI chủ yếu dựa vào các thuật toán và dữ liệu sẵn có, có thể hạn chế tính sáng tạo và linh hoạt trong giảng dạy. Học tập từ xa dựa trên AI có thể thiếu yếu tố tương tác thực tế giữa giảng viên và sinh viên, làm giảm hiệu quả học tập.

Một số bình luận

Để thúc đẩy việc tích hợp AI vào đào tạo từ xa một cách hiệu quả và bền vững, cần có những chính sách phù hợp và toàn diện, có lộ trình. Chính phủ cần ban hành các chính sách cụ thể về ứng dụng AI trong giáo dục, bao gồm bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và trách nhiệm của các bên liên quan (Molnar & Sullivan, 2022). Cần có những chiến lược và kế hoạch đầu tư hạ tầng công nghệ trong đó có sự hỗ trợ từ Nhà nước và doanh nghiệp. Các chương trình tập huấn cần được triển khai để giúp giảng viên hiểu và sử dụng AI hiệu quả trong giảng dạy. Việt Nam có thể học hỏi từ các mô hình thành công của các quốc gia phát triển để xây dựng hệ thống đào tạo từ xa tích hợp AI (Smith & Gibson, 2023). Việc ứng dụng AI cần tính tới khoảng cách giữa các nhóm sinh viên, đặc biệt là những người có điều kiện kinh tế khó khăn hoặc thiếu cơ hội tiếp cận với công nghệ.

Việc tích hợp AI vào đào tạo từ xa trong giáo dục đại học đang mở ra nhiều cơ hội đổi mới và nâng cao chất lượng giảng dạy. Các trường đại học trên thế giới như Harvard, Open University, Deakin đã ứng dụng AI một cách hiệu quả, trong khi tại Việt Nam, các trường như Đại học Thái Nguyên, Đại học Mở Hà Nội và Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh ũng đã có những bước thử nghiệm đáng chú ý. Tuy nhiên, để đảm bảo AI thực sự phát huy vai trò của mình trong giáo dục từ xa, cần có chính sách hợp lý về pháp lý, hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân lực và đảm bảo công bằng trong tiếp cận giáo dục. Nếu thực hiện tốt, AI sẽ trở thành công cụ quan trọng giúp giáo dục đại học tại Việt Nam và thế giới phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

Lương Ngọc, Vân An

Tài liệu tham khảo

Bates, T. (2020). Teaching in a Digital Age. Tony Bates Associates Ltd.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson Education.

Molnar, A., & Sullivan, R. (2022). AI and Higher Education Policy. Cambridge University Press.

Nguyen, H. T., & Bui, T. T. (2020). The Challenges of AI Adoption in Vietnamese Higher Education. Journal of Educational Technology.

Popenici, S. A., & Kerr, S. (2017). Exploring the impact of artificial intelligence on teaching and learning in higher education. Research and Practice in Technology Enhanced Learning.

Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? Polity Press.

Smith, J., & Gibson, M. (2023). AI and Digital Learning Transformation. Springer.

Vu, T. H. (2021). Data Privacy Concerns in AI-Based Distance Learning. Journal of Asian Education.

Woolf, B. P. (2010). Building Intelligent Interactive Tutors. Elsevier.

Yang, Q., Wang, Y., & Liu, H. (2021). AI in Educational Language Translation. Educational Research Review.