LMS tích hợp AI: Cơ hội tiềm ẩn và mối quan tâm về đạo đức

Ảnh hưởng của AI đối với giáo dục đại học là rất sâu sắc, cách mạng hóa việc giảng dạy, học tập và hoạt động của các tổ chức. Các công cụ và hệ thống hỗ trợ AI đã cách mạng hóa giáo dục bằng cách cung cấp các trải nghiệm học tập được cá nhân hóa, đánh giá thích ứng và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngoài ra, việc tích hợp AI và LMS trong giáo dục đại học phù hợp chặt chẽ với các mục tiêu phát triển bền vững, đặc biệt là trong việc nâng cao chất lượng giáo dục. Sự kết hợp công nghệ này mang đến cơ hội giảm đáng kể tác động của việc cung cấp giáo dục đến môi trường thông qua số hóa tài liệu học tập, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm yêu cầu về cơ sở hạ tầng vật chất. Hơn nữa, các giải pháp LMS hỗ trợ AI hỗ trợ tính bền vững xã hội bằng cách dân chủ hóa quyền tiếp cận giáo dục chất lượng và cho phép các mô hình học tập linh hoạt đáp ứng các nhu cầu và hoàn cảnh đa dạng của sinh viên.

Tuy nhiên, sự kết hợp giữa AI và các LMS có tác động sâu sắc đến việc cung cấp và trải nghiệm giáo dục trong giáo dục đại học. Hơn nữa, AI đang có tác động đáng kể đến ngành LMS, mang đến làn sóng tùy chỉnh, tự động hóa và phân tích dựa trên dữ liệu mới. Các nhà nghiên cứu thừa nhận khả năng ấn tượng của AI, chẳng hạn như quản lý lộ trình học tập được cá nhân hóa, đề xuất tài liệu có liên quan dựa trên tiến trình của từng cá nhân và cung cấp phản hồi ngay lập tức thông qua việc chấm điểm và phân tích tự động. Các tác nhân đàm thoại và hệ thống đề xuất được hỗ trợ bởi AI trong LMS đã tăng cường đáng kể sự tham gia của sinh viên và cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa. Ngoài ra, các khả năng của AI, chẳng hạn như học tập được cá nhân hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu, giải quyết những thách thức hiện tại mà các tổ chức giáo dục đại học phải đối mặt, bao gồm khả năng mở rộng, sự tham gia của sinh viên và quản lý tài nguyên. Mối liên hệ này sẽ nhấn mạnh sự cần thiết và tính kịp thời của việc tích hợp AI vào LMS, phù hợp với nhu cầu đang thay đổi của các hệ thống giáo dục hiện đại.

Những cơ hội tiềm ẩn và cần tiếp tục khám phá

Hơn nữa, sự kết hợp giữa AI và các LMS đã mở đường cho việc tạo ra các hệ thống gia sư thông minh, chatbot và công cụ đề xuất. Các công cụ này cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa cho sinh viên và nâng cao mức độ tương tác của họ. Ngoài ra, AI đã cải thiện các quy trình hành chính trong giáo dục đại học, bao gồm tuyển sinh, tư vấn cho sinh viên và phân bổ nguồn lực, dẫn đến hiệu quả được cải thiện và hiệu quả về chi phí. Dù vậy, việc tích hợp AI vào giáo dục đại học đã làm dấy lên các cuộc tranh luận về đạo đức xung quanh các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, thiên vị thuật toán và công bằng. Các tổ chức phải đối mặt với nhiệm vụ giải quyết những thách thức này đồng thời ưu tiên khả năng tiếp cận, công bằng và sự chuẩn bị của giảng viên.

Theo phát hiện của Uunona & Goosen. (2023), việc sử dụng các tiêu chuẩn đạo đức trong AI rất quan trọng đối với các ứng dụng giảng dạy và học tập có trách nhiệm trong bối cảnh trường đại học. Họ phát hiện ra rằng các ứng dụng học tập trực tuyến hỗ trợ AI, khi được thiết kế với các cân nhắc về đạo đức, có thể cải thiện tính đa dạng, tính hòa nhập và kết quả của sinh viên. Tương tự như vậy, việc học và giảng dạy từ xa hỗ trợ AI bằng cách sử dụng các tác nhân đàm thoại sư phạm và phân tích học tập cho thấy các tác nhân đàm thoại hỗ trợ AI và phân tích học tập trong LMS cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, tăng cường sự tham gia và học tập, đồng thời trao quyền cho sinh viên trong môi trường học tập kết hợp trong thời kỳ đại dịch.

Hơn nữa, Kumari và cộng sự (2023) đã đi sâu vào nghiên cứu việc sử dụng các công nghệ kỹ thuật số dựa trên AI trong các trường đại học thông minh và phát hiện ra rằng việc tích hợp các công nghệ AI trên khắp các khuôn viên trường đại học và LMS đã cá nhân hóa và nâng cấp cơ sở hạ tầng giáo dục và trải nghiệm chung cho sinh viên. Tương tự, một nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng việc áp dụng các kỹ thuật AI và khai thác dữ liệu vào dữ liệu LMS đã giúp xác định những khoảng trống trong kiến ​​thức của sinh viên và cung cấp các lộ trình học tập được cá nhân hóa để cải thiện hiệu quả học tập. Đồng thời, việc nâng cấp LMS bằng cách tích hợp các phong cách học tập và các khóa học thích ứng  do AI thúc đẩy trong trường đại học  dựa trên phong cách học tập của sinh viên đã tạo ra sự hỗ trợ cá nhân hóa cho cả giáo viên và người học, do đó cải thiện hiệu quả học tập.

Ngoài ra, các nền tảng và công cụ giáo dục dựa trên AI (MOOC, trò chơi, LMS, AR/VR, v.v.) có thể điều chỉnh các trải nghiệm học tập để tạo điều kiện phát triển kiến ​​thức và kỹ năng, mang lại kết quả tích cực trong các bối cảnh học tập khác nhau. Trong một nghiên cứu liên quan, Santoso và cộng sự (2015) đã điều tra hiệu quả của các công cụ kỹ thuật số LMS được các học giả sử dụng để thúc đẩy sự tham gia của sinh viên và tiết lộ rằng 90% học giả đồng ý rằng các công cụ hỗ trợ AI trong LMS, chẳng hạn như diễn đàn thảo luận, chatbot và các tính năng đánh giá, khuyến khích tính tương tác và sự tham gia của sinh viên vào việc học trực tuyến. Ngoài ra, việc tích hợp AI vào LMS để phân tích học tập và học tập được cá nhân hóa cho phép xác định sớm những học sinh có nguy cơ và cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu cho giáo viên để nâng cao giáo dục học sinh, với thử nghiệm ban đầu cho thấy kết quả khả quan.

Các nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng các ứng dụng AI trong LMS giúp cung cấp chương trình giảng dạy và lộ trình học tập tập trung để sinh viên phát triển thành những người học độc lập với khả năng tư duy và giải quyết vấn đề mạnh mẽ. Và, một hệ thống học tập thích ứng năng động và được cá nhân hóa do AI thúc đẩy trong LMS, được phát triển bằng cách phân tích dữ liệu hành vi của người học, tạo ra môi trường học tập hiệu quả hơn. Tóm lại, những lợi ích và cơ hội đáng kể liên quan đến việc tích hợp AI và LMS trong các cơ sở giáo dục đại học bao gồm các trải nghiệm học tập được cá nhân hóa, đánh giá thích ứng, xác định sớm những học sinh có nguy cơ, tăng cường sự tham gia của học sinh và những hiểu biết dựa trên dữ liệu để các nhà giáo dục phát triển các chiến lược sư phạm.

Thách thức và mối quan tâm về đạo đức khi triển khai LMS hỗ trợ AI trong giáo dục đại học

Trái ngược với các nghiên cứu đã thảo luận trước đây, một số nhà nghiên cứu đã xem xét những khó khăn và cân nhắc về đạo đức liên quan đến AI trong giáo dục đại học. Việc sử dụng các tiêu chí đạo đức trong AI để thúc đẩy việc giảng dạy và học tập có trách nhiệm trong môi trường đại học là rất quan trọng. Các thách thức bao gồm các vấn đề như bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, giải quyết sự thiên vị thuật toán và đảm bảo tính công bằng, giải quyết các mối quan tâm về đạo đức liên quan đến quyền tự chủ và sự đồng ý của sinh viên, thu hẹp khoảng cách kỹ thuật số và thúc đẩy khả năng tiếp cận, đồng thời cung cấp đủ đào tạo và tiếp thu cho giảng viên. Tương tự như vậy, các cân nhắc về đạo đức và mối quan tâm về quyền riêng tư cần được điều hướng cẩn thận để đảm bảo việc triển khai có trách nhiệm các công nghệ AI trong bối cảnh giáo dục.

Nhiều tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thiết kế tỉ mỉ các ứng dụng AI trong các LMS để đảm bảo chương trình giảng dạy và lộ trình học tập có mục tiêu trong khi giải quyết các cân nhắc về đạo đức. Chẳng hạn như sự cần thiết phải thúc đẩy việc học được cá nhân hóa trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư và các thành kiến ​​tiềm ẩn trong các công cụ hỗ trợ AI được tích hợp với LMS.

LMS tích hợp AI – hiệu quả như thế nào đối với các trường đại học?

Các nghiên cứu đã chỉ ra và khuyến nghị các trường đại học sử dụng phương pháp học tập và giảng dạy từ xa hỗ trợ AI, bao gồm các bot đàm thoại sư phạm và phân tích học tập. Các trường đại học có thể sử dụng AI và khai thác dữ liệu để phát hiện khoảng cách kiến ​​thức của sinh viên và cung cấp các lộ trình học tập được cá nhân hóa để cải thiện hiệu quả học tập và thành công của sinh viên bằng cách sử dụng dữ liệu LMS. Ngoài ra, các trường đại học có thể nâng cấp LMS của mình bằng cách kết hợp công nghệ AI thích ứng với phong cách học tập của sinh viên. Điều này sẽ cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa cho cả người hướng dẫn và người học, dẫn đến cải thiện hiệu quả học tập và chất lượng giáo dục nói chung. Tại Việt Nam, Trung tâm Đào tạo từ xa – Đại học Thái Nguyên đã triển khai nhiều chương trình đào tạo theo hình thức trực tuyến có tích hợp công nghệ AI vào hệ thống LMS nhằm nâng cao trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Bên cạnh đó, Trung tâm cũng bước đầu phát triển các hướng dẫn đảm bảo đạo đức và quyền riêng tư khi sử dụng AI trong dạy và học từ xa, góp phần thúc đẩy sự chuyển đổi số có trách nhiệm trong giáo dục đại học. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện và đề xuất rằng các tổ chức có thể tận dụng các ứng dụng AI trong LMS để cung cấp chương trình giảng dạy và lộ trình học tập tập trung cho sinh viên phát triển thành những người học độc lập với khả năng tư duy và giải quyết vấn đề mạnh mẽ, nâng cao chất lượng giáo dục và thành công của sinh viên. Ngoài ra, các tổ chức có thể sử dụng các nền tảng và công nghệ giáo dục hỗ trợ AI như MOOC, trò chơi, LMS, AR/VR, … để tùy chỉnh trải nghiệm học tập và thúc đẩy việc tiếp thu thông tin và kỹ năng, mang lại kết quả khả quan và cải thiện chất lượng đào tạo. Phát hiện của họ chỉ ra rằng các tổ chức có thể khuyến khích sử dụng các công cụ hỗ trợ AI trong LMS, chẳng hạn như diễn đàn thảo luận, chatbot và các tính năng đánh giá, để tăng tính tương tác và sự tham gia của sinh viên, góp phần cải thiện thành công của sinh viên.

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

Tóm lại, các chiến lược chính mà các cơ sở giáo dục đại học có thể xem xét để nâng cấp, phát triển hệ thống đào tạo từ xa (LMS) của mình trong bối cảnh phát triển của AI bao gồm: sử dụng các tác nhân đàm thoại hỗ trợ AI và phân tích học tập, áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu và AI vào dữ liệu LMS, mở rộng LMS với khả năng thích ứng do AI thúc đẩy, tận dụng các công cụ và nền tảng giáo dục dựa trên AI, khuyến khích sử dụng các công cụ hỗ trợ AI trong LMS, tích hợp AI vào LMS để phân tích học tập, triển khai các hệ thống học tập điện tử thích ứng dựa trên AI, sử dụng các ứng dụng AI trong LMS để cung cấp chương trình giảng dạy và lộ trình học tập tập trung, phát triển các hệ thống học tập thích ứng do AI thúc đẩy và tích hợp các công cụ trò chơi hóa hỗ trợ AI với LMS.

Lương Ngọc, Vân An

Tài liệu tham khảo

Kumari, A., Rajput, S., Jain, A., & Kumar, S. (2023). AI-Based Digital Technologies in Smart Universities. Advancements in Artificial Intelligence, Blockchain Technology, and IoT in Higher Education, 83–104. https://doi.org/10.1201/9781003300458-5

Santoso, H. B., & Sari, E. (2015, December). Transforming undergraduate HCI course in Indonesia: a preliminary study. In Proceedings of the Asia Pacific HCI and UX Design Symposium (pp. 55-59).

Uunona, G. N., & Goosen, L. (2023). Leveraging Ethical Standards in Artificial Intelligence Technologies. Handbook of Research on Instructional Technologies in Health Education and Allied Disciplines, 310–330. https://doi.org/10.4018/978-1-6684-7164-7.ch014