Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) chiếm vai trò ngày càng lớn trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống, và lĩnh vực giáo dục cũng không ngoại lệ. Chuyện gì cũng có 2 mặt, AI cũng vậy. ChatGPT của OpenAI, Bing của Microsoft và Bard của Google đều mang đến cả rủi ro và cơ hội.
Là một nhà giáo dục và nghiên cứu về học vấn, ông W. Ian O'Byrne chỉ ra bốn cách mà những loại hệ thống AI này có thể được sử dụng để giúp ích trong học tập.
1. Phân hóa giảng dạy
Giáo viên được đào tạo để xác định các mục tiêu học tập của tất cả học sinh trong lớp, và điều chỉnh cách giảng dạy theo mức độ năng lực của từng học sinh. Nhưng với một lớp học có từ 20 học sinh trở lên, các bài học không phải lúc nào cũng phù hợp 100% với tất cả các học sinh. Cách học và kiểu học của mỗi người đều khác nhau.
Hệ thống AI có thể được sử dụng để quan sát cách học sinh tiến hành một nhiệm vụ được giao, họ mất bao nhiêu thời gian và liệu có hoàn thành hay không. Nếu học sinh gặp khó khăn, hệ thống có thể giúp đỡ; nếu học sinh thành công, hệ thống có thể đưa ra các nhiệm vụ khó hơn để tiếp tục giúp họ nâng cao.
Cách phản hồi một cách trung thực này thường khó khả thi để một nhà giáo dục hoặc trường học làm với riêng một học sinh, chưa nói đến toàn bộ lớp học hoặc cả trường. Các công cụ hỗ trợ học tập thích ứng (adaptive learning) dựa trên AI đã được chứng minh là có thể thay đổi môi trường, nội dung và nhiệm vụ học tập một cách nhanh chóng và linh hoạt, để giúp các cá nhân học hỏi nhiều hơn và tiến bộ nhanh hơn.
Thí dụ, các nhà nghiên cứu tại Human-Computer Interaction Institute của Trường Carnegie Mellon University đã dạy cho một hệ thống cách giải một bài toán. Hệ thống có thể làm theo hướng dẫn từ người giám sát (con người) để hiểu các quy tắc toán học và điều chỉnh cách tiếp cận của nó đối với các vấn đề mà nó chưa từng gặp trước đây. Hệ thống cũng có thể xác định các khu vực mà nó phải thực hiện nhiều lần trước khi đưa ra câu trả lời đúng, đánh dấu những khu vực đó cho giáo viên là những chỗ mà học sinh có thể gặp khó khăn, và báo cáo các phương pháp hiệu quả mà nó đã sử dụng để tìm ra câu trả lời đúng.
2. Sách giáo khoa thông minh
Các nhà nghiên cứu tại Stanford đã và đang phát triển và thử nghiệm một nguyên mẫu của thứ được gọi là “sách giáo khoa thông minh,” có tựa là “Inquire.” Đây là một ứng dụng trên iPad để theo dõi sự tập trung và chú ý của học sinh khi đọc sách qua quá trình quan sát cách học sinh tương tác với ứng dụng. Văn bản tương tác (interactive text) bao gồm các định nghĩa của một số từ khóa, bằng cách chạm hoặc bấm vào để đọc, đồng thời cũng cho phép học sinh đánh dấu và thêm chú thích trong khi đọc.
Sách cũng có thể gợi ý các câu hỏi về nội dung và các lĩnh vực cần tìm hiểu cho các bài kiểm tra sắp tới, được tùy chỉnh cho từng cá nhân. Nó có thể thay đổi mức độ đọc văn bản, và cũng kèm theo các hình ảnh, video và tài liệu bổ sung để giúp học sinh biết rõ mình đang học cái gì.
3. Cải thiện phần đánh giá
Đánh giá giáo dục (educational assessment) tập trung vào cách giúp một nhà giáo dục biết rõ học sinh có học được những gì đã dạy hay không. Cách đánh giá truyền thống – bài luận, bài kiểm tra trắc nghiệm, câu hỏi ngắn – không có nhiều thay đổi so với một thế kỷ trước. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thay đổi điều đó bằng cách xác định các mô hình học tập mà cá nhân giáo viên hoặc quản trị viên có thể không thấy rõ.
Chẳng hạn, công ty học ngôn ngữ Duolingo đã sử dụng AI và máy học để tạo và chấm điểm các bài kiểm tra trình độ tiếng Anh cho các trường đại học, công ty và cơ quan chính phủ. Các bài kiểm tra bắt đầu với một loạt câu hỏi tiêu chuẩn, nhưng dựa trên cách học sinh làm với những câu hỏi đó, hệ thống sẽ chọn câu hỏi khó hơn hoặc dễ hơn để xác định được khả năng và điểm yếu của người học một cách nhanh chóng và chính xác.
Một dự án đánh giá khác, Reach Every Reader, được thực hiện bởi Harvard Graduate School of Education, MIT và Florida State University, tạo ra các trò chơi giáo dục để cha mẹ chơi với con cái khi dạy con đọc. Một số trò chơi sẽ cho người lớn và trẻ em nhập vai thành các nhân vật dựa trên các tình huống thực tế.
Những trò chơi này có thể giúp phụ huynh và giáo viên xác định một cách hiệu quả liệu các bài đọc mà trẻ đang đọc có phù hợp với cấp độ của trẻ hay không, và nếu không phù hợp, nó sẽ giúp điều chỉnh lại cho đúng cấp độ của trẻ.
4. Cá nhân hóa việc học
Cá nhân hóa việc học (personalized learning) có nghĩa là sẽ dựa vào sở thích và mục tiêu của người học để dẫn đường cho việc học. Vai trò chủ yếu của giáo viên sẽ là người hướng dẫn, còn việc học cái gì, tại sao và học như thế nào chủ yếu do học sinh quyết định. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra các hướng dẫn cá nhân hóa, phù hợp với sở thích cá nhân của từng học sinh.
Các hệ thống học tập thích ứng dựa trên AI có thể nhanh chóng xác định thời điểm học sinh gặp khó khăn, cung cấp thêm các hỗ trợ khác nhau để giúp học sinh thành công. Khi học sinh đã nắm vững nội dung hoặc kỹ năng, công cụ AI sẽ cung cấp các tài liệu và nhiệm vụ khó hơn để người học tiếp tục nâng cao.
Chatbots đã được sử dụng để phản hồi các thông tin đầu vào bằng văn bản hay âm thanh. Trong giáo dục, chatbot với hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể kịp thời đưa ra hướng dẫn cho học sinh bằng phản hồi hoặc hỗ trợ được cá nhân hóa. Các chatbot này có thể trả lời các câu hỏi về nội dung hoặc cấu trúc khóa học. Điều này giúp học sinh theo dõi quá trình học tập của chính mình, đồng thời giúp họ có động lực và không bỏ bê, xao lãng việc học.
Giống như danh sách đề xuất âm nhạc hoặc video phát tự động, hệ thống AI có thể tạo ra các câu hỏi đánh giá phù hợp, phát hiện những chỗ còn mơ hồ và đề xuất các lĩnh vực mới để người học khám phá thêm. Quả thật, những công nghệ AI này thực sự có tiềm năng giúp ích cho việc học hành hiện nay và trong tương lai.
Việt Báo phỏng dịch theo bài viết “4 ways that AI can help students” của W. Ian O'Byrne, Giảng sư về Literacy Education, Trường College of Charleston. Bài viết được đăng trên trang TheConversation.