BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
Đinh Thị Mỹ Hạnh
DẠY HỌC CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Ngành: Lí luận và phương pháp dạy học
Mã số: 9140110
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÍ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP DẠY HỌC
Hà Nội – 2023
Công trình được hoàn thành tại:
Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học: PS.TS Ngô Tứ Thành
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ
cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ………
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
MỞ ĐẦU
1.1. Lí do chọn đề tài 1.1.1. Tăng cường ứng dụng Công nghệ thông tin vào đổi mới giáo dục, đáp ứng yêu cầu của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 1.1.1.1. Cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 đặt ra yêu cầu về đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao
Đảng ta đã xác định đào tạo nhân lực, nhất là nhân lực chất lượng cao là một trong những khâu đột phá để phát triển đất nước trong những năm tới. Nhu cầu nguồn nhân lực có trình độ cao (tốt nghiệp đại học và sau đại học) với kĩ năng mềm tốt (kĩ năng ngoại ngữ, ứng dụng Công nghệ Thông tin (CNTT), làm việc nhóm…) sẽ gia tăng trong những năm đến.
Đảng và Nhà nước đã có nhiều văn bản quan trọng liên quan đến chủ trương, chính sách đầu tư cho công tác đào tạo, bồi dưỡng nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu hội nhập và phát triển của đất nước. Nghị quyết 29-NQ/TW ngày 04/11/2013 về “đổi mới căn bản, toàn diện giáo dục và đào tạo, đáp ứng yêu cầu công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập quốc tế” ra đời đã có tác động tích cực đến nền giáo dục nước nhà, theo đó, giáo dục Việt Nam đã có những bước phát triển tích cực. 1.1.1.2 Sự chuyển đổi của quá trình dạy học dưới tác động của Cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0
Đổi mới phương pháp dạy học (PPDH) bằng cách áp dụng rộng rãi, triệt để những thành tựu khoa học, đặc biệt CNTT là một trong những việc cần thiết và hiệu quả. Chính sách của Việt Nam về ứng dụng và phát triển CNTT trong Luật CNTT 2006 đã nêu rõ: “Ưu tiên ứng dụng và phát triển CNTT trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội và sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước”, …“tạo điều kiện thuận lợi để phát triển cơ sở hạ tầng thông tin quốc gia”, cho phép ứng dụng những thành tựu của CNTT vào trong giáo dục đào tạo (GDĐT) thuận lợi. Hệ thống các văn bản chỉ đạo, triển khai từ Đảng, Chính phủ, các Bộ, ngành đã thể hiện sự quyết tâm cao trong việc đẩy mạnh và nâng cao chất lượng của việc ứng dụng CNTT trong đổi mới PPDH.
Trang
1
Trên cơ sở các Chỉ thị, Quyết định của Chính phủ, hằng năm, Bộ GDĐT đều ban hành chương trình, nhiệm vụ năm học để triển khai cụ thể hoá. Trong đó, nhiệm vụ về tăng cường CNTT trong dạy và học luôn là nhiệm vụ quan trọng. Gần đây nhất là Công văn số 4003/BGDĐT-
CNTT ngày 07/10/2020 về việc hướng dẫn thực hiện nhiệm vụ CNTT năm học 2020 – 2021. 1.1.2. Vai trò của AI trong dạy học
Cuộc CMCN 4.0 đã và đang tác động mạnh mẽ đến mọi mặt đời sống xã hội, thông qua các công nghệ như IoT, AI, VR, AR, mạng xã hội, ĐTĐM, di động, phân tích dữ liệu lớn... để chuyển hóa toàn bộ thế giới thực thành thế giới số. Cuộc CMCN 4.0 này có ảnh hưởng trực tiếp đến nhiều lĩnh vực như: Giao thông, thương mại, dịch vụ, giải trí, y tế, nông nghiệp… và giáo dục. Giáo dục 4.0 đáp ứng nhu cầu của xã hội trong “kỷ nguyên sáng tạo”. Xu hướng này phù hợp với hành vi thay đổi với các đặc tính đặc biệt của tính song hành, kết nối và trực quan hóa.
Một trong những công nghệ được nhắc đến nhiều trong một vài năm trở lại đây, góp phần tạo ra những bước đột phá mạnh mẽ và đem lại những kết quả “thần kì” chính là AI. AI là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể thực hiện tự động hóa các hành vi thông minh như con người.
Từ góc độ khái niệm đến các định hướng thực tế cho thấy AI sẽ là một trong những “đòn bẩy” giúp CNTT trở nên ngày càng gần gũi trong cuộc sống và đem lại những bước đột phá trong những năm tiếp theo. Năm 2010, AI hầu như chỉ mới xuất hiện trong các bộ phim khoa học viễn tưởng hơn là trong cuộc sống thực hằng ngày. Tuy nhiên, công nghệ này giờ đây đã gần gũi hơn bao giờ hết.
Trang
Hiện nay, AI đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học và đời sống. Tuy ứng dụng AI trong giáo dục chưa thật sự mạnh mẽ như trong lĩnh vực khoa học kĩ thuật, nhưng với tính hiệu quả của nó, một số trường học bắt đầu phối hợp với các đơn vị công nghệ tiên phong để đưa AI vào giảng dạy và quản lí. Sự thay đổi trong quản lí, giảng dạy tại các đơn vị này là rất rõ nét. AI được sử dụng như một “giáo viên ảo”. “Giáo viên ảo” ứng dụng học máy (Mearchine Learning) và AI sẽ mang lại một phương pháp học online hiệu quả, thiết thực nhất đến với người dùng.
Ngoài việc sử dụng AI để tạo ra một “giáo viên ảo” cùng đồng hành với “giáo viên thật trong quá trình giảng dạy, chúng ta cũng có thể tận dụng sự hỗ trợ của AI bằng cách “nhúng” AI vào các website dạy học, qua đó thu thập, phân tích các “thói quen, hành vi” của SV trong quá trình học tập để đưa ra những “gợi ý”, “tư vấn” cho SV lựa chọn một phương pháp học tập hay một khoá học phù hợp. Đây có thể xem là một giải pháp hiệu quả, có tính thực tế cao khi mà vai trò của “cố vấn học tập” trong điều kiện học tập 2
theo tín chỉ luôn luôn là một nhiệm vụ quan trọng phải triển khai nhưng vì nhiều lí do khác nhau mà công việc này trên thực tế chưa được thực hiện một cách hiệu quả, còn mang tính hình thức.
Việc tạo ra một “trợ lí học tập” trên nền tảng công nghệ AI là một hướng đi cần được quan tâm. Người học sẽ khó có được thành công nếu không giải quyết triệt để những vấn đề khó khăn mà họ gặp phải. Người học luôn cần tận dụng tối đa những “chi phí” về thời gian, công sức, vật chất… bỏ ra để đạt hiệu quả cao nhất. Để có thể làm tốt vai trò “cố vấn” và hỗ trợ cho một cá nhân hay một nhóm người học, một hệ thống thông minh cần phải mô hình hoá những thay đổi xảy ra ở người học, có cách thức để đo lường, đánh giá được năng lực hoặc trạng thái cảm xúc của người học, được lưu trữ trong các “mô hình người dùng”, đại diện cho những gì người học biết, cảm nhận, và có thể làm. Phương pháp “học máy” và khai phá dữ liệu được sử dụng để khám phá những loại dữ liệu giáo dục riêng biệt nhằm hiểu rõ hơn về SV và thiết lập những nội dung SV cần học tập, qua đó giúp người học đạt hiệu quả học tập cao hơn. 1.1.3. Tác động của AI trong dạy học cho SV ngành CNTT
Khi đưa AI vào hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT, công nghệ này sẽ tác động đến nhiều mặt của quá trình dạy học. Trong đó rõ nét nhất là tác động tích cực đến ý thức chủ động học tập, được trải nghiệm các cách thức dạy học mới với “trợ lí ảo” AI, các tương tác kịp thời và thường xuyên của chatbot giúp SV củng cố kiến thức. Đặc biệt, cá nhân hoá học tập là một trong những giải pháp để góp phần nâng cao chất lượng học tập của SV. Theo quan niệm đánh giá truyền thống, trong một lớp học, các SV không theo kịp tiến độ dạy của giáo viên là SV kém. Dưới quan điểm mới của AI, SV không theo kịp bài giảng không hẳn là kém, mà thực ra đó là do cách học và cách dạy không hợp nhau. Ứng dụng AI trong dạy học, với cùng một khái niệm kiến thức, các SV khác nhau có thể tiếp thu khác nhau, lúc này AI có thể biết được năng lực tiếp thu của từng SV và đưa ra chiến lược dạy học khác nhau phù hợp nhận thức của từng SV. Điều đó có nghĩa là, AI trong giáo dục tạo ra mô hình học cá nhân hóa, giúp mỗi SV có thể tự sử dụng chương trình học một cách phù hợp, theo năng lực bản thân. Với chương trình học cá nhân hóa, nội dung học tập được cung cấp sẽ thích nghi với tốc độ nhận thức của từng cá nhân.
Trang
3
Xuất phát từ những lí do trên, đề tài nghiên cứu “Dạy học cho sinh viên ngành Công nghệ Thông tin với sự hỗ trợ của công nghệ Trí tuệ nhân tạo” được đặt ra.
1.2. Câu hỏi nghiên cứu
- Những ảnh hưởng, tác động của AI đến giáo dục đại học trong bối cảnh hiện nay như thế nào? - Công nghệ dạy học AI và ứng dụng vào dạy học cho SV ngành CNTT như thế nào? - Lí thuyết dạy học nào phù hợp với việc dạy học trong môi trường internet? - Mô hình dạy học có sự hỗ trợ của công nghệ AI nào là phù hợp để giải quyết bài toán mà luận án đề ra? - Phát triển năng lực tự học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của công
nghệ AI. 1.3. Giả thuyết nghiên cứu
Nếu xác định được các cơ sở khoa học (lí luận và thực tiễn) của dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI ở bậc đại học kết hợp với một tiến trình rõ ràng để thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI thì việc dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI sẽ có tác động tích cực đến kết quả và quá trình học tập của SV.
1.4. Mục đích nghiên cứu
Xây dựng và áp dụng được mô hình, tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong dạy học cho SV ngành CNTT.
1.5. Nhiệm vụ nghiên cứu
Luận án có các nhiệm vụ nghiên cứu sau đây: - Nghiên cứu lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI - Khảo sát thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI trong các trường đại học Việt Nam
- Xây dựng mô hình dạy học phù hợp với thực tiễn hoạt động dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI nhằm nâng cao được chất lượng dạy học định hướng năng lực. - Thực nghiệm sư phạm.
1.6. Đối tượng và khách thể nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Công nghệ AI trong việc hỗ trợ dạy và học cho sinh viên ngành CNTT tại một số trường đại học miền Trung. - Khách thể nghiên cứu: Quá trình dạy và học ngành CNTT ở trường đại
Trang
4
học.
1.7. Phạm vi nghiên cứu
- Về phạm vi nội dung dạy thực nghiệm: Nghiên cứu thực trạng dạy học các môn thuộc lĩnh vực CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI của giảng viên đại học; thực trạng sử dụng website dạy học của giảng viên ở các trường đại học trên địa bàn thành phố Đà Nẵng nói riêng và một số trường tại miền Trung; từ đó đề xuất mô hình ứng dụng công nghệ AI, thiết kế quy trình và tổ chức dạy học để hỗ trợ việc dạy và học cho sinh viên, phát triển năng lực tự học cho sinh viên ngành CNTT. - Về địa bàn nghiên cứu: Giảng viên và sinh viên các Khoa Tin học/CNTT các trường đại học khu vực miền Trung.
- Về phạm vi đối tượng thực nghiệm: Sinh viên ngành CNTT. - Về thời gian nghiên cứu: Từ năm 2020 đến năm 2023.
1.8. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
Luận án sử dụng các nhóm phương pháp nghiên cứu lí thuyết (phân tích – tổng hợp các tài liệu), nhóm phương pháp nghiên cứu thực tiễn (bao gồm các hoạt động điều tra, khảo sát, thực nghiệm, hỏi ý kiến chuyên gia…) và nhóm phương pháp nghiên cứu hỗ trợ (sử dụng một số các công cụ, phần mềm phân tích, xử lí số liệu, thống kê…). 1.9. Ý nghĩa khoa học của luận án 1.9.1 Về lí luận
Luận án sẽ hệ thống và phát triển lí luận về ứng dụng công nghệ AI trong hỗ trợ dạy học cho SV ngành CNTT. Cụ thể: (1) Nghiên cứu về TTNT và phạm vi ứng dụng, ảnh hưởng của nó trong các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực giáo dục; (2) Đánh giá có hệ thống các nghiên cứu về ứng dụng AI trong giáo dục đại học – Vai trò của các nhà giáo dục; (3) Nghiên cứu sâu hơn về nhu cầu cấp thiết của việc ứng dụng AI trong giáo dục để chuẩn bị GV cho các trường học ngày mai; (4) Nghiên cứu những tác động của AI đối với việc học, dạy nói riêng và nền giáo dục nói chung; (5) Khám phá tác động của TTNT đối với việc dạy và học trong giáo dục đại học.
1.9.2 Về thực tiễn
Trang
5
Thiết kế và xây dựng một website có tích hợp công nghệ AI để hỗ trợ dạy học; thiết kế 2 khóa học Tin học đại cương, Đồ họa máy tính trên hệ thống dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, đánh giá các dữ liệu học tập của sinh viên để đưa ra tư vấn, hỗ trợ cụ thể trong việc điều chỉnh nội dung học tập.
1.10. Những luận điểm cần bảo vệ
Luận án tập trung bảo vệ các luận điểm chính sau đây: (1) Luận điểm về sự cần thiết của việc sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT; (2) Luận điểm về sự phù hợp của mô hình sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT; (3) Luận điểm về đặc điểm/tính chất/bản chất của mô hình sử dụng AI trong dạy học ngành CNTT. 1.11. Những đóng góp mới của luận án
Luận án đã tổng hợp, hệ thống hóa cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, cung cấp các báo cáo mô tả cắt ngang về thực trạng dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI. Đề xuất một tiến trình thiết kế dạy học và xây dựng website dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ phù hợp với bối cảnh dạy học sinh viên CNTT tại Việt Nam hiện nay. Kết quả của thực nghiệm sư phạm đã khẳng định việc triển khai dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI có tác động tích cực đến kết quả học tập của SV.
Chương 1. CƠ SỞ LÍ LUẬN VÀ THỰC TIỄN DẠY HỌC CHO
SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1. Tổng quan về nghiên cứu về AI và AIEd
Trang
Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục (Artificial Intelligence in Education - AIEd) ra đời vào khoảng những năm 1970 với mục đích ban đầu được thực hiện trong các nhóm về AI, tập trung nghiên cứu, phát triển và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập, mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa cho một người hoặc nhóm người học, và cuối cùng là sử dụng các kĩ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lí thuyết dạy – học. Sự phát triển của CNTT đã thúc đẩy thúc đẩy AIEd phát triển một cách nhanh chóng. AI có thể sẽ không thay thế nhưng sẽ đóng vai trò như một phần mở rộng vô giá của chuyên gia con người, giúp giáo viên đáp ứng đồng thời hiệu quả hơn các nhu cầu đa dạng của nhiều học sinh.
(2) Cá nhân hoá học tập Cá nhân hóa trong giáo dục bằng cách sử dụng AI là một hệ thống cho phép học sinh tạo môi trường học tập, cho dù môi trường ở dạng trang web hay ứng dụng. Cá nhân hóa có thể loại bỏ nhiều rào cản trong học tập và giảng dạy. Sự khác nhau trong phong cách học tập, năng lực tiếp thu bài 6
giảng và các thuộc tính khác (thậm chí là duy nhất) dẫn đến nhu cầu học tập khác nhau. Dựa trên các thuộc tính này, các mô hình học tập lí thuyết nên được xây dựng phù hợp với sinh viên. Người hướng dẫn có thể thiết lập các mô hình học tập bằng cách đánh giá các bài kiểm tra mà sinh viên có thể tham gia và mỗi sinh viên có thể có các mô hình học tập của mình do giáo viên tạo ra bằng cách sử dụng công cụ e-learning Các LMS có thể được giáo viên sử dụng để điều khiển nội dung học tập mà họ muốn đưa vào. Bằng cách sử dụng LMS và AI, giáo viên có thể xác định những gì người học muốn và cách họ học tập. Sự kết hợp giữa LMS và AI mở ra cơ hội để làm nghiên cứu, cộng tác, dạy và học lấy sinh viên làm trung tâm.
Sự hiểu biết về sự khác biệt của từng cá nhân là rất quan trọng để phát triển các công cụ sư phạm nhằm mục tiêu các học sinh cụ thể và điều chỉnh giáo dục phù hợp với nhu cầu cá nhân ở các giai đoạn khác nhau. Hệ thống giáo dục thông minh sử dụng dữ liệu lớn và các kĩ thuật AI có khả năng thu thập dữ liệu cá nhân chính xác và phong phú. Dữ liệu lớn và AI có tiềm năng hiện thực hóa quá trình học tập cá nhân hóa để đạt được giáo dục chính xác.
Ngày 30/11/2022 đánh dấu một “thế hệ chatbot mới” ra đời khi công ty AI OpenAI có trụ sở nằm tại San Francisco công bố sản phẩm ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) là một hệ thống trò chuyện tự động dựa trên mô hình học sâu (deep learning), được huấn luyện trước trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để có khả năng tạo ra câu trả lời tự nhiên và có ý nghĩa đối với các câu hỏi được đưa ra.
Tại Việt Nam, AI đã và đang được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như y tế, giáo dục, nông nghiệp, giao thông, thương mại điện tử... Về cơ bản, những yếu tố tích cực mà AI đem lại trong giáo dục đại học ở Việt Nam sẽ tương tự như ở các nước khác trên thế giới. Đặc biệt, trong bối cảnh Việt Nam vẫn là một nước đang phát triển thì việc có thể triển khai AIEd một cách triệt để sẽ đem lại những thay đổi rõ nét.
Tuy nhiên, Việt Nam cũng như nhiều nước đang phát triển khác, sẽ gặp
Trang
phải một số thách thức, khó khăn khi triển khai AIEd. 1.2. Các khái niệm liên quan đến đề tài
Khái niệm TTNT trong giáo dục ra đời vào khoảng những năm 1970, ban đầu được thực hiện trong các nhóm về AI, tập trung nghiên cứu, phát triển và đánh giá phần mềm máy tính để cải thiện việc giảng dạy và học tập, mục tiêu dài hạn được xác định là nhằm thu thập phản hồi của người học, đánh giá năng lực người học và nguyên nhân yếu kém, cá nhân hóa 7
cho một người hoặc nhóm người học, cuối cùng là sử dụng các kĩ thuật của AI để tìm hiểu và phát triển các lí thuyết dạy – học.
Luận án đề xuất khái niệm về “dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT”. Theo đó, dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ TTNT là quá trình dạy học trong đó sử dụng các công cụ có tích hợp TTNT (ứng dụng, website…) để hỗ trợ việc dạy học nhằm đem lại hiệu quả cao hơn cho việc dạy và học. Trong quá trình đó, TTNT đóng vai trò hỗ trợ cho người dạy trong việc hướng dẫn và truyền thụ tri thức cho người học thông qua các cách thức khác nhau như theo dõi tiến trình, cá nhân hóa học tập, chatbot... Ngoài ra, TTNT còn tham gia hỗ trợ quá trình kiểm tra đánh giá, gợi ý kiến thức... nhằm giúp người học thuận tiện hơn trong việc ôn tập và điều chỉnh tiến độ, lộ trình học tập. 1.3. Cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của AI 1.3.1. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ
Ba thành tố chính của TPACK được thể hiện bằng 3 vòng tròn, mỗi vòng tròn là một mảng kiến thức quan trọng của GV: kiến thức về lĩnh vực dạy - học (CK – Content Knowledge), kiến thức về phương pháp sư phạm thức về CNTT (TK – (PK – Pedagogical Knowledge) và kiến Technological Knowledge). 1.3.2. Các thành tố của quá trình dạy học
Nếu xét ở góc độ hệ thống thì quá trình dạy học bao gồm 3 thành tố quan trọng nhất là: (1) GV và hoạt động dạy, (2) SV/học sinh và hoạt động học, (3) nội dung dạy học. Nếu xét ở góc độ cấu trúc ở dạng đơn giản nhất thì quá trình dạy học bao gồm 6 thành tố: mục tiêu; nội dung; PPDH; phương tiện dạy học; hoạt động dạy học; kiểm tra đánh giá. 1.3.3. Những ứng dụng nổi bật của AI trong hỗ trợ dạy học 1.3.4. Tác động và những thách thức của AI đối với việc dạy và học trong giáo dục đại học
Các nghiên cứu chỉ rõ AI có những tác động rõ nét trên 3 mặt (1) Tác động của AI đến kĩ năng và năng lực; (2) Tác động của AI đến việc học của sinh viên; (3) Tác động của AI đến việc dạy của giáo viên 1.3.5. Một số công cụ trong dạy học có sự hỗ trợ của AI 1.3.5.1. Cá nhân hoá học tập
Trang
8
AI có thể hỗ trợ đưa đề xuất và khuyến nghị cho giáo viên và học sinh, đồng thời AI cũng có thể cung cấp phản hồi cho sinh viên ngay lập tức dưới
hình thức trợ giảng AI. Học sinh có thể nhận được phản hồi về những gì họ nên đã hoàn thành mà không cần phải đợi phản hồi của giáo viên. Trên cơ sở phân tích các thông tin, dữ liệu được cung cấp/ thu thập từ người dùng, (ví dụ: bằng cách hỏi sinh viên muốn gì hoặc bằng cách theo dõi tài liệu nào sinh viên thích học…), AI sẽ xem xét và cung cấp các nội dung hữu ích cho sinh viên thông qua Mô-đun khuyến nghị. 1.3.5.2. Chatbot
Trong lĩnh vực giáo dục, chatbot không chỉ được sử dụng để phát triển kĩ năng tương tác của sinh viên. Việc sử dụng chatbot trong giáo dục giúp tăng khả năng kết nối, hiệu quả và giảm sự không chắc chắn trong các tương tác. Chúng có thể dễ dàng cung cấp một môi trường học tập trực tuyến tập trung, cá nhân hóa và định hướng kết quả, đó chính xác là những gì các tổ chức giáo dục ngày nay cần.
1.4. Các lí thuyết và phương pháp dạy học có liên quan
Trong rất nhiều các lí thuyết dạy học hiện đang được sử dụng thì Thuyết kết nối và Dạy học tương tác, Dạy học kết hợp là những lí thuyết và phương pháp dạy học rất phù hợp trong xu thế mà việc ứng dụng CNTT vào dạy học trở thành một yêu cầu, xu thế tất yếu. 1.5. Điều kiện triển khai dạy học với sự hỗ trợ của AI
Để triển khai dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, một số điều kiện cơ bản cần đảm bảo (1) Điều kiện về cơ chế, chính sách; (2) Điều kiện cơ sở vật chất phục vụ dạy học; (3) Điều kiện về đội ngũ giảng viên; (4) Điều kiện về năng lực, kĩ năng của người học... 1.6. Thực trạng dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI 1.6.1. Mục đích khảo sát
Mục đích nhằm đánh giá hiện trạng, phân tích nguyên nhân, nhằm làm cơ sở thực tiễn của Luận án và xác định tính khả thi cho những đề xuất của đề tài nghiên cứu về xây dựng mô hình dạy học cho sinh viên ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI. 1.6.2. Đối tượng
Trang
9
Đối tượng khảo sát gồm 120 GV và 877 SV các chuyên ngành về CNTT hiện đang theo học bậc đại học chính quy tại các trường đại học thành viên của Đại học Đà Nẵng và một số trường đại học bên ngoài Đại học Đà Nẵng.
1.6.3. Nội dung
Trên cơ sở lí luận của việc ứng dụng AI trong việc hỗ trợ dạy học nói chung và dạy học SV ngành CNTT nói riêng, luận án tập trung khảo sát với các nội dung về điều kiện, sự sẵn sàng của GV và SV trong quá trình dạy - học với sự hỗ trợ của AI. 1.6.4. Phương pháp
Phương pháp chính để thực hiện việc điều tra là sử dụng bảng hỏi; Mẫu được khảo sát là 877 SV đại học chính quy và 120 GV đại học thuộc nhiều ngành đào tạo khác nhau. Độ tin cậy của việc khảo sát dựa vào chỉ số Cronbach’s Alpha; Công cụ xử lí số liệu sử dụng phần mềm SPSS và các thuật toán thống kê phổ biến. 1.6.5. Đánh giá thực trạng về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
Nhìn chung, kết quả phân tích số liệu khảo sát 877 SV và 120 GV cho thấy một số điểm chính sau đây: Hệ số Cronbach’s Alpha cho mỗi đơn vị bảng câu hỏi là 0.658 của bảng khảo sát SV và 0,754 của bảng khảo sát GV cho thấy độ tin cậy và có thể chấp nhận được để áp dụng trong nghiên cứu thực tế; Mức độ chấp nhận của hầu hết các câu hỏi đều đạt mức 4, một số câu đạt mức chấp nhận là 5 cho thấy mức độ chấp nhận cao của bảng hỏi; Các ý kiến của GV và SV đa số đều rất tin tưởng vào những tác động, hỗ trợ tích cực mà AI đem lại đối với việc dạy và học; tin tưởng vào tính bảo mật, độ an toàn khi sử dụng công cụ AI. Đồng thời sẵn sàng sử dụng các ứng dụng/ công cụ AI vào trong quá trình dạy và học.
Tiểu kết chương 1
Trang
10
Chương 1 của luận án đã trình bày cơ sở lí luận và thực tiễn của việc dạy học cho sinh viên ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI. Các tài liệu được tìm kiếm, nghiên cứu tổng hợp liên quan trực tiếp đến việc dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI. Trên cơ sở tổng quan các vấn đề nghiên cứu, kế thừa những kết quả đạt được của những nghiên cứu trước đó và xác định những nội dung cần giải quyết, luận án đã hoàn thiện các khái niệm liên quan đến việc dạy học cho sinh viên ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI. Chương 1 cũng đề cập đến các khái niệm AI, AIEd, cá nhân hóa học tập và các khái niệm khác có liên quan khác; đề xuất lí thuyết và PPDH phù hợp với điều kiện dạy học trên môi trường internet, đặc biệt phù hợp với việc dạy học cho SV ngành CNTT là Lí thuyết kết nối và PPDH tương tác.
Chương 2. THIẾT KẾ DẠY HỌC VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA
CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CHO SINH VIÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRÌNH ĐỘ ĐẠI HỌC
2.1. Đặc điểm ngành CNTT và nhu cầu đào tạo nhân lực ngành CNTT 2.1.1. Đặc điểm ngành CNTT
Để đảm bảo đạt hiệu quả cao trong việc thiết kế dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI, luận án đã tiến hành nghiên cứu và đánh giá các đặc điểm của ngành CNTT nói chung và các yêu cầu cơ bản trong quá trình đào tạo SV ngành CNTT nói riêng, từ đó có những đề xuất, hướng đi cụ thể. 2.1.2. Nhu cầu đào tạo nhân lực ngành CNTT
Theo số liệu thống kê từ năm 2018 – 2022, nhu cầu nhân lực cho ngành CNTT tại Việt Nam tăng cao liên tục, cũng theo thống kê của Bộ GD&ĐT, nhóm ngành CNTT đứng top 2 trong số những ngành học được nhiều thí sinh THPT lựa chọn nhất trong kì tuyển sinh THPT năm 2021, với 336.001 nguyện vọng đăng ký (trong khi chỉ lấy 49.582 chỉ tiêu). Điều này chứng minh độ “hot” của ngành học thời đại này, cùng thực tế tỷ lệ thí sinh mong muốn được học tập và làm việc trong ngành CNTT là rất cao. 2.2. Phân tích chương trình ngành CNTT 2.2.1. Mục tiêu
Đào tạo kĩ sư ngành CNTT có phẩm chất chính trị, đạo đức, trách nhiệm nghiệp và ý thức phục vụ cộng đồng; có kiến thức, kĩ năng thực hành nghề nghiệp và năng lực nghiên cứu tương xứng với trình độ đào tạo; có sức khỏe, đáp ứng tốt nhu cầu lao động trong thời kì hội nhập quốc tế và cuộc CMCN 4.0. 2.2.2. Chuẩn đầu tra
Sinh viên tốt nghiệp chương trình đào tạo Kĩ sư ngành CNTT cần đào tạo SV đạt được các chuẩn đầu ra về đạo đức, trách nhiệm đối với nghề nghiệp và cộng đồng; Giao tiếp và làm việc theo nhóm hiệu quả; Có tư duy phản biện, sáng tạo, khởi nghiệp; Đạt năng lực ngoại ngữ bậc 4/6 khung năng lực ngoại ngữ của Việt Nam; Vận dụng các kiến thức về khoa học tự nhiên, khoa học xã hội, CNTT để giải quyết các vấn đề cơ bản; Thiết kế, phát triển được các sản phẩm CNTT cơ bản… 2.2.3. Phương pháp và công cụ đánh giá
Trang
11
Trong phần này chỉ tập trung trình bày về việc đánh giá học phần. Đánh giá học phần là quá trình ghi chép, lưu giữ và cung cấp thông tin về sự tiến
bộ của người học trong suốt quá trình dạy học học phần. Việc đánh giá đảm bảo nguyên tắc rõ ràng, chính xác, khách quan và phân hóa, thường xuyên liên tục và định kì. Đánh giá học phần gồm đánh giá quá trình, đánh giá giữa kì và đánh giá cuối kì. 2.3. Nguyên tắc thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI
Các nguyên tắc cần đảm bảo: Đảm bảo tương tác người và máy; Đảm bảo tính thống nhất và khoa học với việc sử dụng các phương tiện dạy học khác; Đảm bảo tính hiệu quả; Đảm bảo tính gợi mở, định hướng cho người học; Đảm bảo nguyên tắc về cấu trúc của khóa học trực tuyến. 2.4. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho SV ngành CNTT 2.4.1. Các hình thức dạy học
Môi trường học tập
Mục tiêu
Sinh viên
Nội dung dạy học
h c á s
Đánh giá trên mô hình dạy học có AI
Nhằm giúp SV đạt được các yêu cầu về mục tiêu và chuẩn đầu ra của CTĐT ngành CNTT, chiến lược và phương pháp dạy học được thiết kế cụ thể như sau: Chiến lược dạy học trực tiếp; Chiến lược dạy học gián tiếp; Học trải nghiệm; Dạy học tương tác; Tự học. 2.4.2. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI cho sinh viên ngành CNTT Trên cơ sở các nghiên cứu về công nghệ AI và công nghệ giáo dục, nghiên cứu này đề xuất một mô hình dạy học với sự trợ giúp của AI, trong đó có những thành phần quan trọng như:
V ă n h ó a h ọ c đ ư ờ n g
h n í h c / ế h c ể h T
Quá trình DH Hình 2.3 Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI với sự hỗ trợ của AI
Giảng viên
Các công nghệ AI hỗ trợ DH
Học liệu, phương tiện
Phương pháp
Không gian học tập
Trang
Hình 2.1 Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI 12
Mô hình dạy học SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI sẽ ứng dụng hai công nghệ chính của AI là chatbot và cá nhân hoá học tập nhằm đưa ra những khuyến nghị phù hợp cho SV liên quan đến hệ thống bài giảng, bài tập, bài kiểm tra. Quá trình dạy – học được đặt trong một mối tổng hoà các yếu tố của môi trường dạy – học (thể chế chính sách phù hợp, không gian học tập và văn hoá học đường) đảm bảo tạo điều kiện cho việc dạy và học đạt hiệu quả cao. 2.5. Thiết kế khóa học học phần cơ sở ngành với sự hỗ trợ của AI 2.5.1. Môi trường và phương tiện dạy học
Để đáp ứng được yêu cầu của việc dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI theo đề xuất đưa ra trong luận án này, bên cạnh các phương tiện dạy học truyền thống trên lớp (bảng đen, máy trình chiếu, máy tính …) thì các phương tiện dạy học cần có khác là: máy tính cho GV và SV có kết nối internet, website tại địa chỉ https://ailearn.com.vn. 2.5.2. Thiết kế học liệu số
Trong phạm vi luận án này, thuật ngữ DLR được hiểu một cách đơn giản là những tài liệu học tập dưới dạng video, văn bản, hệ thống các bài thi, bài kiểm tra dưới hình thức trắc nghiệm trực tuyến. Nội dung của các học liệu số được sắp xếp theo từng học phần (C/C++, Tin học đại cương, Đồ hoạ máy tính …). Người dùng đăng nhập hệ thống để truy cập và khai thác nguồn học liệu này. Tuỳ theo phân quyền của người dùng mà mức độ truy cập, khai thác nguồn học liệu số sẽ khác nhau. 2.6. Thiết kế hệ thống dạy học với sự hỗ trợ của AI 2.6.1. Thiết kế tiến trình dạy học với sự hỗ trợ của AI
01 Giai đoạn chuẩn bị dạy học
02 Giai đoạn tổ chức dạy học
03 Giai đoạn kiểm tra, đánh giá và điều chỉnh các hoạt động dạy học
Học trực tiếp trên lớp
Đánh giá trên lớp học trực tiếp
Chuẩn bị hệ thống dạy học có AI hỗ trợ
Học trên hệ thống
Lập kế hoạch dạy học có AI hỗ trợ
Đánh giá trên hệ thống hỗ trợ dạy học
Thiết kế nguồn học liệu
Rút kinh nghiệm, chỉnh sửa hoàn thiện
Trang
13
Hình 2.12 Tiến trình tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI
2.6.2. Thiết kế website dạy học với sự hỗ trợ của AI 2.6.2.1. Giới thiệu công cụ lập trình
Hệ thống website bao gồm nhiều phân hệ chức năng, trong đó phân hệ chatbot sử dụng các công cụ sẵn có và tích hợp vào (Messenger của Facebook và ChatGPT), các phân hệ còn lại được xây dựng mới. Một số thông tin cơ bản về các công cụ lập trình và quản trị cơ sở dữ liệu của hệ thống: Ngôn ngữ lập trình PHP; Frameword Laravel; Cơ sở dữ liệu MySQL; Reactjs. 2.6.2.2. Phân tích chức năng hệ thống
Công cụ dạy học với sự hỗ trợ của AI được đề cập trong luận án này tập trung vào nội dung chính là cá nhân hóa học tập và chatbot để hỗ trợ quá trình dạy và học. 2.6.3. Chatbot
Hình 2.19 Công cụ chatbot của hệ thống
2.6.4. Cá nhân hóa
Việc cá nhân hóa học tập trên hệ thống được thực hiện ở các nội dung: Đánh giá quá trình học tập thông qua việc đưa ra các lời nhận xét, gợi ý tài liệu học tập sau khi SV thực hiện các bài kiểm tra theo chủ đề; Đánh giá kết quả học tập cuối học phần thông qua việc đưa ra lời nhận xét và gợi ý tài liệu cần ôn tập bổ sung; cuối cùng là hệ thống báo cáo BI Tool hỗ trợ công tác quản lí. 2.7. Kịch bản dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI
Trang
14
Luận án xây dựng kịch bản dạy học và chiến lược hỗ trợ SV phù hợp nhằm khai thác và phát huy sự hỗ trợ từ hệ thống, mô hình dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI.
Tiểu kết chương 2
Chương 2 của luận án đã tập trung vào một số nội dung chính sau đây: 1. Nêu lên những đặc điểm chính của ngành CNTT và đặc điểm tâm sinh lí của SV ngành CNTT. 2. Quá trình thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của AI cần đảm bảo được 5 nguyên tắc cơ bản.
trợ dạy học có tích hợp AI 3. Mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI được tác giả đề xuất trong luận án này là mô hình mà ở đó có sự kết hợp, tương tác chặt chẽ giữa 3 yếu tố là GV, SV và AI. Các yếu tố này đặt trong một môi trường dạy – học cụ thể. Để triển khai được mô hình dạy học nêu trên, tác giả phải tiến hành thiết kế khóa học với những yếu tố trong môi trường dạy học và các phương tiện dạy học đảm bảo yêu cầu; nguồn học liệu số tương ứng với nội dung dạy học và yêu cầu của khóa học, môn học cụ thể. Đặc biệt, để triển khai thực nghiệm sư phạm, tác giả tiến hành phân tích yêu cầu, xây dựng hệ tại địa chỉ thống website hỗ https://ailearn.com.vn/
Ngoài ra, trang website https://ailearn.com.vn sử dụng để cung cấp nguồn học liệu số, các bài kiểm tra có đánh giá mức độ hiểu biết của SV, gợi mở các nội dung kiến thức SV còn chưa nắm chắc thông qua hệ thống các bài kiểm tra. Đây cũng là một giải pháp phù hợp trong bối cảnh cần đẩy mạnh hơn nữa việc ứng dụng CNTT vào trong dạy và học ở bậc đại học nói riêng và giáo dục nói chung.
Chương 3. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
3.1. Mục đích, đối tượng, phương pháp thực nghiệm và đánh giá 3.1.1. Mục đích thực nghiệm và đánh giá
Việc kiểm nghiệm và đánh giá được thực hiện nhằm đạt được các mục đích sau đây: Mục đích chung: kiểm tra tính đúng đắn của giả thuyết khoa học mà luận án đã đề xuất; Mục đích cụ thể: đánh giá tính khả thi và hiệu quả của tiến trình và các biện pháp đã đề xuất.
3.1.2. Địa điểm, đối tượng thực nghiệm và đánh giá
Trang
15
(1) Với phương pháp chuyên gia, những người được hỏi ý kiến, tham gia thảo luận là các GV đang nghiên cứu, giảng dạy ngành CNTT tại một số trường đại học ở Việt Nam. Đó là những người có trình độ, có kinh nghiệm trong nghiên cứu và giảng dạy chuyên ngành CNTT.
(2) Với phương pháp thực nghiệm sư phạm: Địa điểm thực nghiệm sư phạm: Các thiết kế thực nghiệm được tiến hành tại Trường Đại học CNTT và Truyền Thông Việt – Hàn, Đại học Sư phạm. Đây là hai trường đại học thành viên của Đại học Đà Nẵng, là các cơ sở đào tạo luôn chủ động, tích cực trong việc ứng dụng CNTT vào đổi mứi PPDH.
Đối tượng thực nghiệm: Sinh viên đại học hệ chính quy đang theo học các ngành CNTT. Học phần thực nghiệm tại Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn là Tin học đại cương (C/C++), học phần thực nghiệm tại Trường Đại học Sư phạm là Đồ họa máy tính.
3.1.3. Phương pháp thực nghiệm và đánh giá 3.2. Đánh giá kết quả thực nghiệm 3.2.1. Phương pháp chuyên gia
Nội dung phương pháp chuyên gia được tiến hành qua phương pháp phỏng vấn và phương pháp điều tra bằng phiếu hỏi. Kết quả đánh giá từ phiếu xin ý kiến chuyên gia cho thấy việc sử dụng chatbot, cá nhân hoá học tập, nội dung, phương pháp, tiến trình đề xuất để tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI là có tính khả thi, đáp ứng được các yêu cầu khi tổ chức dạy học các môn cơ sở ngành; đảm bảo tính khả thi để các GV tổ chức thực hiện dạy học. 100% các quan điểm đưa ra đều đạt mức độ chấp nhận là 4. 3.2.2. Phương pháp điều tra thông tin 3.2.2.1. Khảo sát về việc sử dụng chatbot trong hỗ trợ SV học tập
Một khóa học nghiên cứu dành cho môn học Tin học đại cương, nội dung lập trình C/C++ đã được xem xét. Trong học kì, tất cả 50 sinh viên ở lớp thực nghiệm đều sử dụng nền tảng và Chatbot và 50 sinh viên còn lại của lớp đối chứng không sử dụng nền tảng Chatbot. Vào cuối khoá thực nghiệm, một cuộc khảo sát gồm sáu câu hỏi Q1,Q2,…Q6 liên quan đến việc sử dụng chatbot hỗ trợ SV học tập. Kết quả cho thấy rằng, hiệu suất của Chatbot trong việc cung cấp các đề xuất chính xác cho người dùng đã được đánh giá. Đồng thới, với điểm trung bình của 4/6 câu hỏi SV đều hoàn toàn đồng ý, chiếm tỉ lệ gần 70%. 3.2.2.2. Khảo sát về cá nhân hóa trong học tập với sự hỗ trợ của AI
Trang
16
Tác giả tiến hành xây dựng bộ câu hỏi khảo sát gồm 28 câu liên quan đến nhiều nhóm thông tin khác nhau. Đối tượng khảo sát là SV sẽ tham gia
hai lớp TN (67 SV) và lớp ĐC (cũng có 67 SV) hệ chính quy của Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng).
Tổng thể phân tích kết quả cho thấy, hệ số Cronbach's Alpha = 0,873. Có 5/28 câu hỏi khảo sát nhận về kết quả đánh giá ở mức chấp nhận cao nhất (mức 5), chiếm 17,85%. Chiếm tỉ lệ cao nhất là các câu hỏi khảo sát đạt mức chấp nhận 4 (16/28 câu hỏi), chiếm 54,14%. Có 7/28 câu hỏi khảo sát có kết quả chấp nhận ở mức trung bình (mức 3), chiếm 25%. 3.2.3. Phương pháp thực nghiệm sư phạm 3.2.3.1. Các phương pháp kiểm tra được sử dụng
Luận án sử dụng Kiểm tra t-test và kiểm tra phân phối chuẩn (Normality
analysis). 3.2.3.2. Thực nghiệm về việc sử dụng chatbot hỗ trợ học tập
Sau khi thực hiện khảo sát ý kiến của SV, luận án tiếp tục triển khai phần TN sư phạm đối với các SV được đề cập ở trên đây. Như đã trình bày, lớp TN có 50 SV và lớp ĐC cũng có 50 SV. Kết quả đánh giá của SV của hai nhóm TN và nhóm ĐC được cho trong đồ thị và bảng dưới.
Bảng 3.18 Tổng hợp các tham số thống kê của bài kiểm tra
Đối tượng ĐC TN
Mode 7,7 8,7
Median 7,7 8,7
7,6 8,4
S(SD) 1,02 0,85
0,0013 <0,05 t-test độc lập (p)
ES 0,784 > 0,5
Chỉ số ES = 0,784 > 0,5 và đạt xấp xỉ 0,8 nên mức độ ảnh hưởng của TN và ĐC là lớn.
3.2.3.3. Thực nghiệm về cá nhân hóa trong học tập với sự hỗ trợ của AI
Trang
17
Lớp TN có 67 SV và lớp ĐC cũng có 67 SV hệ chính quy của Trường Đại học Sư phạm (Đại học Đà Nẵng), học phần được lựa chọn triển khai thực nghiệm là Đồ họa máy tính.
120.00
100.00
80.00
Lớp ĐC
60.00
Lớp TN
40.00
20.00
0.00
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Hình 3.3 Tổng hợp các tham số thống kê của bài kiểm tra
Giá trị p =0,000 < 0,05 đã phản ánh sự chênh lệch rõ rệt giữa điểm trung bình của hai lớp TN và ĐC thông qua sự hỗ trợ của Chatbot không có khả năng xảy ra ngẫu nhiên.
Tiểu kết Chương 3
Trong chương 3, luận án đã tiến hành kiểm chứng tính khả thi của mô hình dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI thông qua 3 phương pháp thực nghiệm thường dùng trong nghiên cứu khoa học giáo dục là phương pháp khảo sát ý kiến, phương pháp chuyên gia và thực nghiệm sư phạm.
Trên cơ sở các kết quả nhận được, luận án rút ra một số nhận định như sau:
(1) Đối với phương pháp lấy ý kiến đánh giá của SV: - Luận án thực hiện việc lấy ý kiến khảo sát của SV bằng hình thức trực tuyến. Một trong các lí do đưa ra là thời điểm khảo sát một số nội dung trùng với thời gian diễn ra dịch bệnh Covid-19, việc tiếp xúc trực tiếp để thực hiện khảo sát trên giấy là bất khả thi. Đồng thời, trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ như hiện nay, việc tận dụng tối đa các tiến bộ của CNTT, đặc biệt internet trong thực hiện các công việc là điều cần được khuyến khích vì tiết kiệm chi phí, thời gian và thuận tiện trong thống kê, tổng hợp.
Trang
18
- Luận án triển khai 02 bộ câu hỏi khảo sát (1) Bộ câu hỏi khảo sát về việc sử dụng chatbot trong hỗ trợ học tập (gồm 6 câu hỏi), thực hiện với
877 SV; (2) Bộ câu hỏi khảo sát về việc AI hỗ trợ thực hiện cá nhân hóa học tập (gồm 28 câu hỏi), thực hiện với 124 SV.
- Qua ý kiến đánh giá và phản hồi của SV đã khẳng định đa số SV đánh giá cao việc chatbot sẽ hỗ trợ SV trong việc học tập, đồng thời việc ứng dụng công nghệ AI để thực hiện cá nhân hóa học tập sẽ tạo ra những trải nghiệm học tập mới mẻ, tăng cường sự tương tác trên mạng (thông qua các công cụ hỗ trợ dạy học có tích hợp AI) của SV. Đặc biệt, với việc hỗ trợ đưa ra những gợi ý về câu hỏi kiểm tra, nội dung kiến thức hỗ trợ cho phần kiểm tra đã làm sai, hệ thống đã thay GV 1 phần trong việc củng cố kiến thức cho SV, ngược lại, SV có thể tự bổ sung các phần kiến thức chưa vững bằng cách tăng cường học tập trên hệ thống. (2) Đối với phương pháp thực nghiệm sư phạm: - Thực nghiệm sư phạm được tiến hành với 2 nội dung khác nhau: (1) thực nghiệm việc sử sụng chatbot để hỗ trợ học tập cho SV, thực hiện với 2 lớp Tin học đại cương với C++, mỗi lớp 50 SV của Trường Đại học CNTT và Truyền thông Việt – Hàn, Đại học Đà Nẵng; (2) Thực nghiệm việc áp dụng cá nhân hóa học tập với sự hỗ trợ của AI, thực hiện với 2 lớp Đồ họa Máy tính, mỗi lớp 67 SV thuộc Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng.
- Việc thực nghiệm được tiến hành trong 1 học kì, kể cả thi giữa kì và thi kết thúc học phần. Số liệu thống kê mô tả như giá trị trung bình mean, độ lệch chuẩn SD, phương sai của các điểm thu được ở tất cả các phần thực nghiệm sư phạm cho 2 đối tượng lớp TN và lớp ĐC được sử dụng để đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình. Các số liệu được phân tích bằng phần mềm SPSS.
- Các kết quả định lượng cho thấy giả thuyết khoa học mà luận án đặt ra ban đầu là đúng. Kết quả học tập của nhóm TN tốt hơn nhóm ĐC đã khẳng định mô hình dạy học mà tác giả đề xuất cùng với việc triển khai website tại địa chỉ https://ailearn.com.vn để hỗ trợ dạy học là hiệu quả. - Tuy nhiên, việc thực nghiệm này cần thực hiện nhiều lần để cải thiện và nâng cao tính khả thi của mô hình dạy học mà luận án đề xuất.
Trang
19
(3) Đối với phương pháp lấy ý kiến chuyên gia: Kết quả thực nghiệm cho thấy hướng nghiên cứu của luận án là hoàn toàn đúng đắn, giả thuyết khoa học đặt ra của luận án bước đầu được minh chứng là thuyết phục, các đề xuất về tiến trình và biện pháp tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI được đa số các chuyên gia, GV và SV tham gia thực nghiệm ủng hộ và đánh giá tốt.
Tóm lại, việc áp dụng tiến trình và các biện pháp tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI là một hướng đổi mới trong PPDH, phù hợp với xu thế phát triển của công nghệ hiện đại (đặc biệt là CNTT và truyền thông), góp phần phát triển năng lực tự học cho SV và từng bước nâng cao chất lượng và hiệu quả quá trình dạy học trong cơ sở đào tạo đại học. Kết quả thực nghiệm sư phạm cho thấy các đề xuất trong tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI là phù hợp, khả thi và hiệu quả; Giải pháp đề ra đã góp phần tạo môi trường học tập hứng thú cho SV, hình thành và phát huy tinh thần tự học và tự khám phá tri thức của SV; góp phần nâng cao chất lượng dạy học trong nhà trường. Quá trình triển khai việc thực nghiệm sư phạm cũng chỉ ra những yêu cầu đối với GV trong việc đầu tư thời gian, công sức trong việc xây dựng nguồn học liệu số, nâng cao khả năng tương tác với các hệ thống dạy học trực tuyến có sự hỗ trợ của AI.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận Trên cơ sở những nghiên cứu lí luận liên quan đến AI, ứng dụng AI trong dạy học và những thực nghiệm cụ thể khi triển khai tiến trình, biện pháp tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT tại các đơn vị đào tạo với sự hỗ trợ của AI cho thấy, đây là một trong những giải pháp rất quan trọng, ý nghĩa và có tính khả thi cao nhằm đổi mới PPDH trong bối cảnh của cuộc CMCN 4.0 và sự bùng nổ của CNTT và truyền thông những năm gần đây.
Trang
20
Nghiên cứu này có ý nghĩa trong việc tìm ra một giải pháp phù hợp trong bối cảnh chuyển đổi số và khoa học công nghệ tiên tiến đang chi phối, ảnh hưởng đến rất nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có giáo dục đại học. Việc tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI đã kết hợp được những ưu điểm của dạy học trực tiếp trên lớp với dạy học trên các ứng dụng/website (tại địa chỉ https://ailearn.com.vn) có sự hỗ trợ của AI, tạo cơ hội cho SV được trải nghiệm trong môi trường học tập cả thực (trực tiếp) và ảo (trực tuyến). Với mục đích ứng dụng công nghệ AI hỗ trợ quá trình dạy học cho SV ngành CNTT nhằm nâng cao chất lượng dạy học, phát triển năng lực tự học cho người học, luận án đã giải quyết tốt các nhiệm vụ đặt ra. Các kết quả đóng góp của luận án được nêu rõ trong từng phần, từng chương cụ thể, đặc biệt là được tổng kết ở cuối mỗi chương. Cụ thể như sau:
(1) Trên cơ sở nghiên cứu lí luận về AI và ứng dụng AI trong dạy học, luận án đã bổ sung được hệ thống lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của AI. Tác giả luận án đã làm rõ các khái niệm về ứng dụng AI trong giáo dục, khái niệm tự học, cá nhân hóa học tập... Đồng thời, xây dựng khái niệm cũng như đề xuất mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI; xác định các đặc điểm, môi trường, hình thức, tiến trình tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI.
(2) Tổ chức nghiên cứu, khảo sát, đánh giá thực trạng việc dạy và học ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI. Kết quả điều tra, khảo sát là cơ sở thực tiễn để triển khai đề xuất tiến trình tổ chức dạy học cũng như các biện pháp tổ chức dạy học cho SV ngành CNTT với sự hỗ trợ của AI.
(3) Xây dựng mô hình dạy học phù hợp với thực tiễn hoạt động dạy học ngành CNTT với sự hỗ trợ của công nghệ AI nhằm nâng cao được chất lượng dạy học định hướng năng lực. Triển khai thực nghiệm đối với các môn cơ sở ngành (C/C++; Đồ họa máy tính) và đạt được các kết quả khả quan. SV ngành CNTT là một đối tượng phù hợp để triển khai thử nghiệm việc dạy học theo mô hình mà luận án đề xuất. Tuy nhiên, cần có thêm các đánh giá và các triển khai cụ thể để nhận định đầy đủ và chính xác hơn về việc triển khai mô hình dạy học này đối với SV các nhóm ngành khác.
(4) Đề xuất sử dụng công nghệ AI để đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả công tác hỗ trợ cho SV trong quá trình học tập. Các GV khi triển khai dạy học theo mô hình đề xuất có sự hỗ trợ của AI cần phải tuân thủ các quy định tiêu chuẩn trong xây dựng và thiết kế bài giảng, quy trình dạy học, thiết kế nguồn học liệu và đặt trong bối cảnh phù hợp của cơ sở đào tạo và của Việt Nam.
Trang
21
* Đóng góp mới của luận án: Luận án đã tổng hợp, hệ thống hóa cơ sở lí luận về dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI, làm rõ khái niệm dạy học với sự hỗ trợ của AI và các khái niệm khác có liên quan. Luận án cũng cung cấp các báo cáo về thực trạng dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI. Luận án đề xuất được tiến trình thiết kế dạy học với sự hỗ trợ của công nghệ AI để dạy học SV CNTT tại Việt Nam hiện nay; xây dựng một website hỗ trợ dạy học có tích hợp Chatbot và đưa các thuật toán để từng bước cá nhân hóa học tập thông qua việc hỗ trợ đánh giá quá trình và đánh giá cuối khóa học (đưa ra nhận xét, gợi ý tài liệu học tập phù hợp với trình độ của SV).
* Một số định hướng phát triển của đề tài: (1) Tiếp tục nhân rộng mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI ra các đối tượng SV thuộc các nhóm ngành khác CNTT để có đánh giá toàn diện và đầy đủ hơn về hiệu quả, tác động của mô hình dạy học đến kết quả học tập của SV.
(2) Các khảo sát đánh giá, thực nghiệm cần triển khai với mẫu lớn hơn, đa dạng các học phần thực nghiệm nhằm khẳng định được độ tin cậy của mô hình.
(3) Tiếp tục nâng cấp các chức năng trên website hỗ trợ dạy học, cụ thể: Nâng cấp chức năng Chatbot để có thể tự học dữ liệu thu nhận được trong quá trình SV tương tác với hệ thống; đa dạng nguồn dữ liệu đầu vào cho kho câu hỏi và trả lời. Đồng thời tiếp tục cập nhật thêm các chức năng hỗ trợ dạy học, tăng cường việc cá nhân hóa học tập với sự hỗ trợ của AI bằng các kĩ thuật theo dấu người học, đánh giá kết quả học tập, gợi ý các nguồn tài liệu từ Internet để SV tham khảo.
2. Kiến nghị Để mô hình dạy học với sự hỗ trợ của AI có thể được áp dụng một cách hiệu quả, rộng rãi và phát huy hết các lợi điểm của nó, trên cơ sở các phân tích đánh giá của nhiều nhà khoa học về việc ứng dụng AI trong dạy học cũng như xuất phát từ góc nhìn của tác giả, luận án xin đề xuấ một số kiến nghị sau đây: a) Đối với các Bộ, ngành có liên quan
(1) Cần xây dựng các cơ chế, chính sách phù hợp nhằm thúc đẩy việc ứng dụng CNTT nói riêng và AI nói chung vào trong đào tạo. (2) Có cơ chế đầu tư một cách đồng bộ cơ sở hạ tầng, nền tảng công nghệ chung của Nhà nước để có thể triển khai các PPDH tiên tiến nói chung và dạy học với sự hỗ trợ của AI nói riêng. b) Đối với các trường đại học
Trang
22
(1) Nghiên cứu thiết kế chương trình học tập theo hướng tích hợp, ứng dụng công nghệ (đặc biệt là CNTT) vào quá trình tổ chức dạy học, triển khai linh hoạt các hình thức dạy học (trực tuyến/thông qua các hệ thống hỗ trợ dạy học và trực tiếp) nhằm giúp người học có thể học tập mọi lúc mọi nơi, phát triển năng lực cho SV, nâng cao chất lượng dạy học, đảm bảo chuẩn đầu ra của ngành nghề đào tạo.
(2) Đầu tư cơ sở vật chất, đặc biệt là các thiết bị dạy học, công cụ dạy học đảm bảo điều kiện để ứng dụng CNTT vào quá trình tổ chức dạy học một cách hiệu quả, khoa học.
(3) Triển khai đồng bộ các giải pháp, trong đó bên cạnh việc đầu tư cơ sở vật chất, nền tảng công nghệ thì cần quan tâm đặc biệt đến việc đào tạo đội ngũ GV, xây dựng nguồn học liệu số, đổi mới quy trình tổ chức dạy học một cách linh hoạt và phù hợp với xu thế của xã hội hiện đại.
(4) Có cơ chế động viên, khuyến khích GV ứng dụng mạnh mẽ CNTT nói chung và AI nói riêng vào quá trình dạy học thông qua nhiều giải pháp cụ thể khác nhau. c) Đối với các GV
(1) Tích cực nghiên cứu về các PPDH tích cực, dạy học tương tác nhằm triển khai hiệu quả việc ứng dụng khoa học công nghệ, đặc biệt CNTT và AI vào quá trình tổ chức dạy học.
(2) Nâng cao kĩ năng sử dụng các hệ thống thiết bị máy móc, kĩ năng về CNTT để chủ động tổ chức và đạt hiệu quả cao trong quá trình dạy học; góp phần phát triển năng lực cho SV, đặc biệt là năng lực tự học.
(3) Có kiến thức cơ bản và không ngừng nâng cao sự hiểu biết về những tác động, ảnh hưởng của CNTT nói chung và AI nói riêng đối với giáo dục nói chung và quá trình tổ chức dạy học nói riêng để chủ động điều chỉnh, cập nhật kiến thức, kĩ năng sử dụng và ứng dụng hiệu quả các kiến thức đó vào quá trình tổ chức, triển khai giảng dạy.
(4) Đầu tư thời gian để xây dựng nguồn học liệu số, đổi mới quy trình tổ chức dạy học với sự hỗ trợ của AI. Chủ động và tích cực có các hình thức đánh giá người học nhằm không ngừng cải tiến phương pháp giảng dạy. d) Đối với SV
(1) Nắm vững các yêu cầu về chuẩn đầu ra của ngành đào tạo để chủ động xây dựng lộ trình học tập phù hợp, hiệu quả; Phát huy tối đa tinh thần chủ động, tự học, sáng tạo trong quá trình học tập.
Trang
23
(2) Trong suốt quá trình học tập, SV thường xuyên đánh giá kết quả học tập so với toàn bộ yêu cầu của CTĐT cũng như yêu cầu của ngành nghề trong bối cảnh cụ thể của xã hội để không ngừng tự trau dồi kiến thức, kĩ năng;
Trang
24
(3) Nâng cao kiến thức chuyên môn và các kĩ năng sử dụng CNTT cơ bản cũng như nâng cao để tham gia tích cực vào các hoạt động học tập. Cập nhật các kiến thức mới về khoa học công nghệ, đặc biệt là ứng dụng CNTT trong quá trình học tập, tìm kiếm thông tin.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Đinh Thị Mỹ Hạnh, Trần Văn Hưng (2020), “Học tập kết hợp (Blended learning) của sinh viên trong trường đại học: Một trường hợp nghiên cứu về năng lực sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông (ICT)”, Tạp chí Giáo dục và Xã hội, ISSN 1859-3917, Số 117 (178), pp. 124-130.
2. Đinh Thị Mỹ Hạnh, Trần Văn Hưng (2021), “Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục: cơ hội và thách thức đến tương lai của việc dạy và học ở trường đại học”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, ISSN 1889-1531, Vol. 19, No. 2, pp. 38-42. 3. Dinh Thi My Hanh, Ngo Tu Thanh, Tran Van Hung (2021), “The impact of Artificial Intelligence – The future of higher education”, Proceedings of the 2nd International Conference on Innovation in Learning Instruction and Teacher Education – ILITE 2 (Innovation for sustainable education in the changing context), ISBN 978-604-54-8739-6, pp. 298-311
4. Dinh Thi My Hanh, Tran Van Hung, Ngo Tu Thanh (2022), “Chatbot in Education: Experience in Teaching Programing for Freshmen at University”, International Journal of Science and Research (IJSR), ISSN: 2319-7064, SJIF (2022): 7.942, Volume 11, pp. 1113-1119. DOI: 10.21275/SR22814071943
Trang
25
5. Dinh Thi My Hanh, Tran Van Hung (2023), “Artificial Intelligence in University Education – Designing a Learning Model to Support the Interaction between Students and AI”, International Journal of Science and Research (IJSR), ISSN: 2319-7064, SJIF (2022): 7.942, Volume 12, pp. 1258-1268. DOI: 10.21275/SR23320133658
