Khai thác ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ở cấp học trung học phổ thông

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

11
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích của bài viết nghiên cứu này là đánh giá tác động của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent - AI) đối với giáo dục, đặc biệt cấp độ Trung học phổ thông. Dựa trên cơ sở nghiên cứu, tác giả đồng thời định hướng việc khai thác giảng dạy công nghệ AI ở cấp độ Trung học phổ thông.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Khai thác ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục ở cấp học trung học phổ thông

KHAI THÁC ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG GIÁO DỤC Ở CẤP HỌC TRUNG HỌC PHỔ THÔNG Phạm Thị Huyền 1 1. Trung tâm Tuyển sinh, Trường Đại học Thủ Dầu Một TÓM TẮT Mục đích của bài viết nghiên cứu này là đánh giá tác động của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligent - AI) đối với giáo dục, đặc biệt cấp độ Trung học phổ thông. Dựa trên cơ sở nghiên cứu, tác giả đồng thời định hướng việc khai thác giảng dạy công nghệ AI ở cấp độ Trung học phổ thông. Nghiên cứu này cũng kết luận nhận định rằng AI đã được áp dụng và sử dụng rộng rãi trong giáo dục, đặc biệt là bởi các tổ chức giáo dục, dưới các hình thức khác nhau. AI ban đầu ở dạng máy tính và các công nghệ liên quan đến máy tính. Khi AI chuyển sang các hệ thống giáo dục thì dưới hình thái là các hệ thống thông minh trực tuyến, dựa trên web, và cuối cùng là việc sử dụng các hệ thống máy tính nhúng, cùng với các công nghệ khác, sử dụng rô bốt hình người và chatbot dựa trên web để thực hiện nhiệm vụ và chức năng của người giảng dạy (giáo viên, giảng viên), hoạt động một cách độc lập hoặc cùng đồng hành với người giảng dạy. Sử dụng các nền tảng này, người giảng dạy đã có thể thực hiện các chức năng quản trị khác nhau, chẳng hạn như xem xét và chấm điểm bài tập của học sinh/sinh viên một cách hiệu quả hơn, đồng thời đạt được chất lượng cao hơn trong các hoạt động giảng dạy. Mặt khác, do các hệ thống tận dụng khả năng học máy và khả năng thích ứng, chương trình giảng dạy và nội dung đã được tùy chỉnh và cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của học sinh, điều này đã thúc đẩy sự tò mò, tăng tiếp thu và duy trì hứng khởi học tập của người học, từ đó cải thiện trải nghiệm của người học và chất lượng học tập tổng thể. Từ khóa: giáo dục học, giáo dục cấp Trung học phổ thông, Trí tuệ nhân tạo. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Ngày nay, AI đang được sử dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp để bổ sung và cải thiện các quy trình cũng như tạo ra những trải nghiệm mới, hấp dẫn. Khi áp dụng AI như một công cụ cho giáo dục, chúng ta có được nhiều lợi ích, bao gồm tăng hiệu quả từ việc tự động hóa các tác vụ thường ngày và truy cập vào dữ liệu chuyên sâu có giá trị mà giáo viên và quản trị viên có thể sử dụng để cải thiện chương trình giảng dạy hoặc cung cấp trải nghiệm học tập được cá nhân hóa hơn cho học sinh. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục có thể giúp tối đa hóa thời gian của giáo viên và người quản lý với những phụ huynh và học sinh, mang lại kết quả tốt hơn cho học sinh và hỗ trợ tốt hơn cho giáo viên, nhân viên, trường học và các bên liên quan. Việc đề cập đến trí tuệ nhân tạo gợi nhớ đến một siêu máy tính, một máy tính có khả năng xử lý dữ liệu lớn, bao gồm các cảm biến và các khả năng khác, cho phép nó có khả năng thích ứng, nhận thức và chức năng giống như con người, và thực sự, giúp cải thiện sự tương tác của siêu máy tính với con người. AI áp dụng trong các tòa nhà thông minh giúp quản lý chất lượng không khí trong tòa nhà, điều hòa nhiệt độ và phát nhạc tùy thuộc vào tâm trạng cảm nhận người sử dụng. 482
Trong lĩnh vực giáo dục, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng ngày càng nhiều, vượt xa cách hiểu thông thường về AI như một siêu máy tính bao gồm các hệ thống máy tính nhúng. Ví dụ: nhúng vào rô-bốt, AI hoặc máy tính và thiết bị hỗ trợ cho phép tạo ra rô-bốt giúp cải thiện trải nghiệm học tập của học sinh, từ cấp giáo dục cơ bản nhất là giáo dục mầm non. Thật vậy, Timms cho rằng rô bốt đồng nghiệp (colleague robots – cobots) hoặc ứng dụng của rô bốt, làm việc cùng với giáo viên đang được áp dụng để dạy trẻ em các công việc thường ngày, bao gồm đánh vần, phát âm và điều chỉnh theo khả năng của học sinh [5]-[10].Tương tự như vậy, giáo dục trực tuyến và dựa trên web đã chuyển đổi việc giảng dạy từ việc chỉ cung cấp tài liệu trực tuyến trên web để học sinh chỉ cần tải xuống, nghiên cứu và làm bài tập, sang trang web thông minh và thích ứng dựa trên các hệ thống tìm hiểu hành vi của người hướng dẫn và người học để điều chỉnh cho phù hợp, nhằm làm phong phú thêm trải nghiệm giáo dục [2]-[7]. Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, theo Chassignol và cộng sự, đã được đưa vào quản lý, hướng dẫn hoặc giảng dạy và học tập [3]. Họ xác định những lĩnh vực vừa liệt kê là khuôn khổ để phân tích và hiểu trí tuệ nhân tạo trong giáo dục, sẽ hình thành phạm vi của nghiên cứu này. Dựa trên kết quả nghiên cứu về tác động tích cực do công nghệ AI mang lại trong giáo dục, tác giả nêu định hướng cần thiết để giáo dục về công nghệ AI cho học sinh cấp Trung học phổ thông. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực công nghệ tạo ra những đổi mới và phát triển đã đạt đến đỉnh cao. Nhờ công nghệ AI mà ngày nay máy tính, máy móc và các đồ tạo tác khác có trí thông minh giống con người. Trí tuệ nhân tạo được đặc trưng bởi khả năng nhận thức, học tập, khả năng thích ứng và khả năng ra quyết định. Giáo dục có sự hỗ trợ của AI bao gồm giáo dục thông minh, phương cách học tập ảo được áp dụng để đổi mới cũng như phân tích và dự đoán dữ liệu. Các kịch bản chính khi áp dụng khai thác AI trong giáo dục và các công nghệ hỗ trợ tương ứng cho các kịch bản được liệt kê trong Bảng 1. Lưu ý rằng giáo dục có hỗ trợ AI đang đóng một vai trò quan trọng hơn khi các yêu cầu học được thúc đẩy [9].Hệ thống giáo dục thông minh cung cấp hướng dẫn và phản hồi kịp thời và được cá nhân hóa cho cả người hướng dẫn và người học. Chúng được thiết kế để cải thiện giá trị và hiệu quả học tập bằng nhiều công nghệ điện toán, đặc biệt là các công nghệ liên quan đến học máy [2]có liên quan chặt chẽ đến mô hình thống kê và lý thuyết học tập nhận thức. Bảng 1. Kỹ thuật ứng dụng AI cho các tình huống/kịch bản giáo dục. Các tình huống/kịch bản giáo dục Kỹ thuật ứng dụng AI Phương pháp học thích ứng, cách tiếp cận việc học cá Đánh giá Học sinh và đánh giá chất lượng Trường học. nhân hóa và phân tích học thuật. Nhận dạng bằng hình ảnh, thị giác máy tính, hệ thống Đánh giá bài kiểm tra và kỳ thi. dự báo. Khai thác dữ liệu, hệ thống giảng dạy thông minh, Giảng dạy tập trung cá nhân người học. phân tích việc học. Nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói, phòng thí Trường học thông minh. nghiệm ảo, thực tế ảo, công nghệ nghe và cảm nhận ảo. Giảng dạy từ xa, trực tuyến. Bài toán biên, trợ lý ảo, phân tích thời gian thực. 483
Các kỹ thuật khác nhau được tích hợp vào hệ thống AI dựa trên học máy, khai thác dữ liệu và mô hình kiến thức để phân tích việc học tập; từ đó hiểu và tiếp thu kiến thức bài học. Hệ thống giáo dục AI nói chung bao gồm nội dung giảng dạy, dữ liệu và thuật toán thông minh, có thể chia thành hai phần: phần mô hình hệ thống (bao gồm mô hình người học, mô hình giảng dạy và mô hình kiến thức) và phần công nghệ thông minh. • Trong hệ thống học tập AI, mô hình người học rất quan trọng để cải thiện khả năng học tập độc lập. Nó được thiết lập dựa trên dữ liệu hành vi của người học được tạo ra từ quá trình học tập. Tư duy và năng lực của người học được phân tích để đánh giá khả năng học tập của họ. Sau đó, để biết được người học nắm vững kiến thức đến đâu cần phân tích kiến thức được ánh xạ từ mô hình người học. Mô hình người học thiết lập các kết nối giữa kết quả học tập và các yếu tố khác nhau bao gồm tài liệu học tập, tài nguyên và hành vi giảng dạy. • Mô hình kiến thức thiết lập sơ đồ cấu trúc kiến thức với nội dung học tập chi tiết, thường bao gồm các kiến thức chuyên môn, các quy tắc mắc lỗi người học thường mắc phải và hiểu sai. • Kết hợp giữa mô hình kiến thức và mô hình người học, mô hình giảng dạy xác định các quy tắc truy cập vào trường tri thức, giúp giảng viên điều chỉnh các chiến lược và hành động giảng dạy. Khi giáo dục phát triển, người học có xu hướng ứng xử tích cực chủ động tìm kiếm sự giúp đỡ từ hệ thống AI luôn sẵn sàng hỗ trợ từ các lý thuyết giảng dạy đến tích hợp như mô hình gia sư. Giao diện người dùng giải thích hiệu suất của người học thông qua nhiều phương tiện đầu vào (giọng nói, đánh máy và nhấp chuột) và cung cấp đầu ra (văn bản, số liệu, phim hoạt hình và đại lý). Giao diện người máy tiên tiến cung cấp các chức năng liên quan đến AI bao gồm tương tác ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và phát hiện cảm xúc của người học. Học máy, phân tích học tập và khai thác dữ liệu là những công nghệ liên quan chặt chẽ đến giáo dục để phát triển hai cộng đồng phân tích học tập và khai thác dữ liệu giáo dục. Chúng chồng chéo về mục tiêu và kỹ thuật cũng như được hưởng lợi từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm học máy, khai thác dữ liệu, đo lường tâm lý thống kê và mô hình hóa dữ liệu. Bên cạnh các nội dung nghiên cứu tổng quan như vừa đề cập, trong đề tài nghiên cứu này còn đề cập đến việc phân tích yếu tố tích cực và cấp thiết đối với công tác triển khai giảng dạy về trí tuệ nhân tạo cho học sinh Trung học phổ thông. Để chuẩn bị đầy đủ cho học sinh trong thị trường việc làm đang phát triển, các nhà giáo dục và trường học có thể hỗ trợ tăng cường sự tương tác của học sinh với AI trong giáo dục. Bằng cách điều chỉnh các bài học cho phù hợp với khả năng hiện tại của học sinh và kết hợp trải nghiệm học tập thực hành, các nhà giáo dục có thể làm sáng tỏ công nghệ tiên tiến, cực kỳ phức tạp này và chuẩn bị cho học sinh sẵn sàng cho một tương lai dựa trên dữ liệu. Các kỹ năng và sự hiểu biết về AI có thể được tích hợp vào một chương trình giảng dạy hấp dẫn và khả thi, ngay cả đối với những học sinh nhỏ tuổi nhất. Ở trường trung học cơ sở và trung học phổ thông, học sinh có thể bắt đầu tham gia vào việc học thực hành. Kế hoạch bài học, hướng dẫn hoạt động, chương trình phát triển chuyên môn và các tài nguyên khác có sẵn cho các nhà giáo dục. Các tài nguyên và hướng dẫn này giúp các nhà giáo dục và sinh viên tích hợp AI và khoa học dữ liệu vào các câu lạc bộ và khóa học khoa học máy tính, từ cấp độ nhập môn cơ bản nhất đến các lớp nâng cao. 484
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Việc nghiên cứu đánh giá này được xác định từ một phân tích dựa trên một câu chuyện và khuôn khổ thực tế nên phạm vi nghiên cứu được giới hạn trong tác động của việc giảng dạy ứng dụng AI. Đây là phương pháp nghiên cứu định tính, tận dụng việc sử dụng tổng quan tài liệu để tạo điều kiện hiệu quả cho việc thực hiện mục đích nghiên cứu. Các từ khóa và chuỗi tìm kiếm sẽ được sử dụng để tìm kiếm các cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm EBSCOhost, ProQuest, Web of Science. Ngoài ra, các từ khóa và chuỗi tìm kiếm được sử dụng để tìm kiếm Google Scholar nhằm xác định các bài báo từ các tạp chí khác nhau tập trung nghiên cứu tác động của AI đối với giáo dục. Tổng cộng có hơn mười bài báo, bao gồm các bài báo trên tạp chí, ấn phẩm chuyên nghiệp, báo cáo của chính phủ và cơ quan đã được chọn sau khi sử dụng quy trình loại bỏ. Nghiên cứu này tìm cách xác định AI đã ảnh hưởng đến giáo dục như thế nào, xem xét các khía cạnh khác nhau của giáo dục, bao gồm quản lý, hướng dẫn và học tập. Theo đó, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy, đòi hỏi phải đánh giá dữ liệu thứ cấp và tài liệu hoặc nghiên cứu đã được thực hiện. Thật vậy, Snyder cho rằng việc xem xét tài liệu có hệ thống hoặc bán hệ thống, xem xét dữ liệu thứ cấp, mang lại sự hiểu biết sâu sắc hơn về hiện tượng nghiên cứu. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng nghiên cứu được đặt tiền đề dựa trên kinh nghiệm hoặc bằng chứng được hỗ trợ bởi vì chỉ những nghiên cứu, bao gồm cả phân tích tổng hợp, đã được thực hiện về chủ đề này, mới hỗ trợ việc xác định, phân tích, hiểu và tổng hợp các cách thức mà AI đã ảnh hưởng và tác động đến giáo dục. Nói chung, một thiết kế nghiên cứu định tính, kết hợp nội dung định tính và phân tích theo chủ đề được sử dụng để đánh giá các cách khác nhau. Phân tích chủ đề và nội dung đòi hỏi phải tiến hành phê bình kỹ lưỡng từng đoạn văn bản và xác định các chủ đề lặp lại từ việc xem xét các văn bản khác nhau, sau đó tạo cơ sở cho các suy luận và kết luận cho các nghiên cứu mô tả [6]. Đây là một thiết kế và chiến lược nghiên cứu phù hợp khi xem xét mục tiêu của nghiên cứu này, nhằm đánh giá tác động của AI đối với giáo dục. 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Nhắc lại về mục đích của nghiên cứu này là nhằm đánh giá tác động của AI trong giáo dục. Việc đánh giá các cách khác nhau mà AI đã được triển khai trong giáo dục, tập trung vào các nhiệm vụ quản lý, hướng dẫn và học tập, chỉ trả lời một phần câu hỏi về mục đích nghiên cứu. Các ví dụ về việc sử dụng AI phần nào cho thấy tác động của AI trong giáo dục. Trong phần này, vài ví dụ tập trung hơn về tác động thực tế của AI đối với việc quản lý giáo dục, hướng dẫn học tập và trải nghiệm học tập được khám phá và giải thích dựa trên những phát hiện từ các bài báo được phân tích. • Khai thác AI trong quản lý giáo dục: ứng dụng AI trong giáo dục dưới nhiều hình thức và phục vụ các chức năng khác nhau đã có tác động lớn đến việc thực hiện các chức năng quản lý, điều hành trong giáo dục. Nó đã cho phép người hướng dẫn hoặc giáo viên thực hiện các chức năng quản trị giáo dục chẳng hạn như chấm điểm và trả lời phản hồi sinh viên một cách hiệu quả hơn. Các hệ thống giáo dục thông minh và thích ứng trên nền tảng website (Adaptive and Intelligent Web-Based Educational Systems – AIWBES) đã kết hợp các chức năng cung cấp cho người hướng dẫn các hướng dẫn chấm điểm, giúp cho việc chấm điểm và cung cấp phản hồi của học sinh dễ dàng hơn. Các khả năng và chức năng tương tự có sẵn trên các chương trình, chẳng hạn như Knewton, cung cấp cho người hướng dẫn trong các chức năng được xây 485
dựng để đánh giá hiệu suất, xếp loại và cung cấp phản hồi cho sinh viên để đảm bảo cải tiến liên tục trong học tập. AI đã làm cho việc thực hiện các nhiệm vụ quản trị trở nên dễ dàng hơn và cải thiện hiệu quả của giáo viên hoặc người hướng dẫn trong việc cung cấp hướng dẫn cũng như hướng dẫn trực tiếp cho học sinh. Các chương trình chẳng hạn như Grammarly, Ecree, PaperRater và TurnItIn trong số những chương trình khác trên internet hiện nay, tận dụng AI cũng cung cấp cho người hướng dẫn các chức năng để thực hiện các chức năng quản trị khác nhau, bao gồm kiểm tra đạo văn, xếp hạng và chấm điểm, đồng thời cung cấp cho sinh viên phản hồi về các lĩnh vực cần cải thiện. AI, đã giảm đáng kể công việc giấy tờ và khối lượng công việc cho người hướng dẫn và giáo viên, đặc biệt là trong việc thực hiện các chức năng hành chính khác nhau, từ đó cho phép họ tập trung vào nhiệm vụ cốt lõi là hướng dẫn, phổ biến nội dung và tài liệu phù hợp với chương trình giảng dạy tại các Trường trên toàn quốc. • Một khía cạnh khác của giáo dục và cũng là trọng tâm của đề tài nghiên cứu phân tích này là việc sử dụng AI trong giảng dạy hoặc bởi người giảng dạy hay hướng dẫn học tập như giáo viên/giảng viên. Các bài báo khác nhau ngày nay nêu bật sự tiếp thu và sử dụng AI nhanh chóng, dưới các hình thức khác nhau cho mục đích giảng dạy như là một công cụ sư phạm của các giáo viên. Việc sử dụng AI cho mục đích giảng dạy hoặc như một công cụ sư phạm đã có tác động lớn đến khía cạnh giáo dục ngày nay. Nó đã cải thiện hiệu quả và nâng cao chất lượng của việc giảng dạy. Và trong bối cảnh này, chất lượng được đo lường bằng việc cung cấp nội dung có liên quan phù hợp với chương trình giảng dạy và phù hợp với nhu cầu cũng như khả năng cụ thể của người học, trong khi hiệu quả được đánh giá bằng khả năng tiếp thu và duy trì việc học của học sinh hoặc thành tích học tập của người học. Thật vậy, các chương trình, chẳng hạn như DeepTutor và AutoTutor là các chương trình lấy người học làm trung tâm, thúc đẩy khả năng tùy chỉnh và cá nhân hóa nội dung phù hợp với khả năng và nhu cầu của người học, từ đó cải thiện trải nghiệm của người học và thúc đẩy việc đạt được các mục tiêu học tập đã đề ra. AI đã thúc đẩy chất lượng và hiệu quả giảng dạy bởi vì các hệ thống hiện đại là các hệ thống thích ứng dựa trên công nghệ, có nghĩa là các tài liệu hoặc nội dung được trình bày được xác định bởi nhu cầu của người học, đảm bảo trải nghiệm học tập được tối ưu hóa. AI đảm bảo việc phổ biến nội dung khóa học được cải thiện, bắt đầu từ giai đoạn phát triển chương trình giảng dạy đến việc cung cấp nội dung hoặc hướng dẫn thực tế, hơn thế nữa trong các nền tảng học tập trực tuyến và dựa trên web. Việc phát triển và sử dụng AI, đặc biệt là tích hợp trong các nền tảng học tập trực tuyến và dựa trên web, đã dẫn đến việc thực hiện các cải tiến trong hướng dẫn vì AI đã cung cấp cho sự phát triển và sử dụng các công cụ sư phạm tốt hơn cho các nền tảng này. • Một lĩnh vực giáo dục khác trong phạm vi nghiên cứu này, bị ảnh hưởng chủ yếu bởi việc triển khai và sử dụng AI, là trải nghiệm học tập của học sinh. Thật vậy, tóm tắt tác động của AI đối với việc học bằng việc quan sát thấy rằng các chương trình như DeepTutor, AutoTutor, ITS thúc đẩy học sinh học sâu vì làm việc với các tác nhân đàm thoại tạo thành một phần không thể thiếu của hệ thống. Các chương trình sẽ thăm dò và thúc giục học sinh cho đến khi học sinh có thể giải thích chi tiết một cách thỏa đáng, cặn kẻ bao gồm cả lý thuyết cơ bản bên dưới các vấn đề mà học sinh đang được giảng dạy. Do đó cải thiện việc tiếp nhận và lưu giữ thông tin. Nghiên cứu này và các nghiên cứu khác thảo luận một cách minh họa về nhiều lợi ích của AI đối với trải nghiệm học tập của học sinh theo những cách khác nhau. AI cho phép theo dõi quá trình học tập, bao gồm kiến thức và sự hiểu biết của học sinh; đồng thời sử dụng các kết quả tìm được để nâng cao khả năng của hệ thống nhằm tùy chỉnh nội dung theo nhu cầu 486
và khả năng của học sinh, từ đó thúc đẩy học sinh và tận dụng khả năng cá nhân để tăng cường khả năng tiếp thu của học sinh và duy trì hứng thú học tập của học sinh. Các nguyên lý thành phần quan trọng của hệ thống giáo dục thông minh và thích ứng trên nền tảng website (Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems – AIWBES) bao gồm siêu phương tiện thích ứng, lọc thông tin, giám sát lớp học và học tập hợp tác khuyến khích sự hợp tác, tương tác và học tập giữa các học sinh. Phần mềm trung gian StudentTracker sẽ làm việc với thông tin trực tuyến về người học, bao gồm các hoạt động đã hoàn thành, theo dõi quá trình học, thời gian và các thành phần khác để điều chỉnh các phương pháp sư phạm cho AIWBE. Các lợi ích khác của các nền tảng dựa trên web là thúc đẩy khả năng tiếp cận toàn cầu với giáo dục và tùy theo khả năng chi trả mà những nền tảng này thường mang lại trải nghiệm học tập khác nhau nhưng nhìn chung là tốt hơn. AI đã được sử dụng để khuyến khích và thúc đẩy tính trung thực và liêm chính trong học thuật, cải thiện nghiên cứu và học tập thông qua việc sử dụng các công cụ hỗ trợ viết và sửa đổi, chẳng hạn như công cụ Viết để Học của Pearson. Việc kết hợp công nghệ thông minh AI vào trường học để đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc tốn thời gian giúp giáo viên và quản trị viên sẵn sàng hơn và có thể tập trung vào khía cạnh lấy người học làm trung tâm nhất trong công việc của họ, giúp người học như học sinh và người làm công tác dạy học như giáo viên, nhân viên Trường học thành công hơn. Các nhiệm vụ cụ thể cỏ thể liệt kê như sau: • Điểm danh Quản trị viên và nhân viên văn phòng hoặc giáo viên phụ trách Lớp có thể sử dụng AI để giúp theo dõi sự chuyên cần của học sinh, lưu giữ hồ sơ khi phụ huynh báo học sinh vắng mặt hoặc thông báo cho phụ huynh về sự vắng mặt hoặc đi học muộn ngoài kế hoạch của học sinh. Bằng cách tự động hóa việc điểm danh bằng công nghệ AI, quản trị viên và nhân viên văn phòng hoặc giáo viên phụ trách Lớp có thể chuyên tâm chú ý các nhiệm vụ quan trọng hơn như cung cấp trợ giúp cần thiết cho phụ huynh và học sinh suốt cả ngày hoặc cho khách hoặc những người khác liên hệ hoặc đến thăm trường. • Chấm điểm bài luận Giáo viên có thể sử dụng hệ thống AI để xem qua các bài luận của học sinh và kiểm tra ngữ pháp, cấu trúc câu cũng như đạo văn. AI cũng có thể xem liệu học sinh có hiểu chính xác bài tập của mình hay không và liệu họ có viết đúng về lời nhắc được đưa cho họ hay không. Thay vì vô số giờ tỉ mỉ xem hết trang này đến trang khác của bài luận, giáo viên có thể để hệ thống AI duyệt qua từng bài luận trước khi tự đánh giá, giúp họ có nhiều thời gian rảnh hơn để làm việc trực tiếp với học sinh hoặc những việc cần thiết khác nhiệm vụ. • Nắm rõ về học sinh và lớp học Giáo viên đã có một số tùy chọn để tự động xác định điểm của học sinh trong các bài kiểm tra, tùy thuộc vào phương pháp làm bài kiểm tra. Hệ thống AI có thể giúp giáo viên xác định rõ hơn mức độ hiểu chung về một số môn học. Ví dụ: với thông tin chi tiết do AI điều khiển, giáo viên có thể nhanh chóng biết được học sinh hoặc cả lớp hiểu các chủ đề tốt đến mức nào dựa trên điểm số cá nhân và tập thể trong bài tập và bài kiểm tra. Sau đó, giáo viên có thể sử dụng thông tin này để xác định xem họ có cần giải quyết lại các chủ đề đó trong lớp hay cá nhân hóa việc học của học sinh theo một cách nào đó dựa trên lỗ hổng kiến thức của từng cá nhân. Tương tự như vậy, thông tin này có thể giúp các quản trị viên và nhân viên học khu xác định xem các chủ đề đó có được hiểu chung trong các lớp học và các trường khác hay không, thông báo các thay đổi trong chương trình giảng dạy hoặc xác định những điểm cần cải tiến. 487
• Ghi chú theo thời gian thực Các hệ thống AI cũng có thể giúp học sinh khiếm thị hoặc khiếm thính bằng cách ghi lại các bài giảng và sử dụng công nghệ chuyển lời nói thành văn bản. Ngoài ra, nếu học sinh gặp khó khăn trong việc tập trung trong lớp vì bận ghi chép, AI có thể được sử dụng để tạo bản ghi được đồng bộ hóa với bản ghi âm của lớp học để học sinh có thể quay lại và nghe hoặc đọc những gì giáo viên nói trong giờ học. thời điểm cụ thể. Điều này cũng giải phóng thời gian cho giáo viên vì họ không phải cung cấp cho học sinh bản tóm tắt và ghi chú bài học của riêng mình. Học sinh/sinh viên ngày nay có điều kiện tiếp xúc, tương tác rất nhiều với các công nghệ hiện đại, trong đó đa số là sản phẩm ứng dụng máy vi tính và vì máy tính được sử dụng rộng rãi tại các hộ gia đình và trường học nên các em có cơ hội được làm quen với công nghệ từ rất sớm. Điều quan trọng cần lưu ý là các hoạt động bao gồm các chương trình học tập diễn ra thời thơ ấu của trẻ có thể có tác dụng lâu dài trong suốt quãng đời con trẻ, và đó là cơ sở hình thành nhân cách trẻ. Giải quyết vấn đề là một phần của học tập tích cực và mọi người được yêu cầu giải quyết các vấn đề trong cuộc sống hàng ngày của họ. Tuy nhiên, các vấn đề mà học sinh/sinh viên giải quyết trong quá trình giáo dục chính thức thường được cấu trúc chặt chẽ với các quy tắc và giải pháp có thể dự đoán được, điều này không phù hợp với các tình huống thực tế. Tất cả chúng ta đều làm việc với các thiết bị thông minh và đây là thời điểm tốt để xem xét những gì giới trẻ cần biết về AI và công nghệ thông tin. AI đang thay đổi hầu hết mọi ngành xung quanh chúng ta, bao gồm cả giáo dục. Vì học sinh Trung học phổ thông ngày nay sẽ phải làm việc trong một tương lai mà AI là hiện thực, nên điều cần thiết là cho các em tiếp xúc với công nghệ càng sớm càng tốt và phát triển hiểu biết của các em về khoa học máy tính và AI. Học sinh cần nhận ra các khái niệm AI và có khả năng chọn con đường để tạo các dự án AI của riêng mình. Hơn nữa, cần nhận thức rõ rằng AI nâng cao hiệu suất và chức năng của hầu hết mọi thiết bị, dụng cụ và phương tiện được sản xuất ngày nay. Học sinh phải học cách hiểu và quản lý AI và các công nghệ liên quan để thành công ngay bây giờ và trong tương lai. Học sinh sẽ cần phải có được các kỹ năng, kiến thức và hiểu biết về kỹ thuật số để có thể sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Thuật ngữ “sự sẵn sàng kỹ thuật số” mô tả các bộ kỹ năng, bộ công cụ và tư duy kết hợp sẽ chuẩn bị cho học sinh trong tương lai. Khi học sinh Lớp 12 ngày nay tham gia lực lượng lao động, hiện tại và trong những năm tới, nhu cầu đối với nhân viên có kỹ năng về AI, học máy, phân tích dữ liệu và các chuyên ngành khoa học máy tính khác sẽ tiếp tục tăng. Diễn đàn Kinh tế Thế giới1 dự đoán rằng chỉ riêng AI có thể tạo ra 97 triệu việc làm mới vào năm 2025. Để hỗ trợ học sinh sẵn sàng với kỹ thuật số và thành công trong tương lai, các nhà giáo dục nên giới thiệu các khái niệm về AI, trình bày các trường hợp sử dụng AI và giúp học sinh hiểu các vấn đề xung quanh đạo đức trong AI. Việc học này có thể bắt đầu ở các lớp đầu tiểu học để tạo nền tảng cho việc xây dựng các kỹ năng nâng cao trong những năm học trung học cơ sở và trung học phổ thông. Nhiều—hoặc có thể là hầu hết—học sinh sẽ không bao giờ theo đuổi việc học cao hơn hoặc theo đuổi sự nghiệp trong khoa học máy tính. Tuy nhiên, hiểu biết về AI sẽ là công cụ giúp họ thành công trong tương lai. Các kỹ năng và nhóm kỹ năng hàng đầu mà các nhà tuyển dụng coi là nổi bật trong giai đoạn tới năm 2025 bao gồm tư duy phản biện và phân tích cũng như giải quyết vấn đề và các 488
kỹ năng quản lý bản thân như học tập tích cực, khả năng phục hồi, khả năng chịu đựng áp lực và tính linh hoạt. Giáo dục AI có thể thúc đẩy tư duy phản biện và thúc đẩy trí tuệ cảm xúc khi học sinh khám phá các ứng dụng AI và phân tích các tác động xã hội và đạo đức trong AI, ngay cả đối với những học sinh chưa bao giờ viết một dòng mã lệnh nào. 5. KẾT LUẬN Trong môi trường giáo dục, AI không nhằm mục đích thay thế giáo viên hoặc quản trị viên. Thay vào đó, trí tuệ nhân tạo trong trường học có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ mà giáo viên và quản lý cảm thấy tốn quá nhiều thời gian. Với tất cả các trách nhiệm mà giáo viên và quản trị viên phải đảm nhận, AI có thể đảm nhận những nhiệm vụ tốn thời gian đó để họ có thể tập trung vào việc hỗ trợ học sinh thành công ở trường và tương lai của các em. Cuối cùng, tác giả giới thiệu vài ví dụ về các phần mềm ứng dụng hổ trợ giảng dạy như sau: NovelAI, Dragon Education Solutions, Gradescope, StepWise AI Tutor for Math, Thinkster Math trên máy tính cá nhân để bàn/Laptop; đồng thời, cũng có thể kể đến các apps trên thiết bị di động như điện thoại, máy tính bảng như Dawn AI, Lensa AI, Knowji, Elsa Speak, Socratic và Final thoughts [4]. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. H. Snyder (2019), “Literature review as a research methodology: An overview and guidelines,” J. Bus. Res., vol. 104, pp. 333–339, Nov. 2. H. T. Kahraman, S. Sagiroglu, and I. Colak (2010), “Development of adaptive and intelligent Web- based educational systems,” in Proc. 4th Int. Conf. Appl. Inf. Commun. Technol., Oct., pp. 1–5. 3. M. Chassignol, A. Khoroshavin, A. Klimova, and A. Bilyatdinova (2018), “Artificial intelligence trends in education: A narrative overview,” Procedia Comput. Sci., vol. 136, pp. 16–24, Jan. 4. Midwest Teachers Institue, https://www.midwestteachersinstitute.org/14-awesome-ai-tools-for- teachers., visit on May 22, 2023. 5. M. J. Timms (2016), “Letting artificial intelligence in education out of the box: Educational cobots and smart classrooms,” Int. J. Artif. Intell. Edu., vol. 26, no. 2, pp. 701–712, Jan. 6. M. Vaismoradi, H. Turunen, and T. Bondas (2013), “Content analysis and thematic analysis: Implications for conducting a qualitative descriptive study,” Nursing Health Sci., vol. 15, no. 3, pp. 398_405, Mar. 7. R. Peredo, A. Canales, A. Menchaca, and I. Peredo (2011), ‘‘Intelligent Webbased education system for adaptive learning,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 12, pp. 14690–14702, Nov. 8. V. Devedžic (2004), “Web intelligence and artificial intelligence in education,” Educ. Technol. Soc., vol. 7, no. 4, pp. 29–39. 9. V. Rus, S. D'Mello, X. Hu, and A. Graesser (2013), “Recent advances in conversational intelligent tutoring systems,'” AI Mag., vol. 34, no. 3, pp. 42–54, Sep. 2. Y. Fang, P. Chen, G. Cai, F. C. M. Lau, S. C. Liew, and G. Han (2019), “Outagelimit-approaching channel coding for future wireless communications: Root-protograph low-density parity-check codes,” IEEE Veh. Technol. Mag., vol. 14, no. 2, pp. 85–93, Jun. 489