Nghiên cứu tổng quan việc sử dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc xây dựng video học liệu số

Bài báo này trình bày một nghiên cứu tổng quan về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc xây dựng video học liệu số. Video học liệu số đang ngày càng trở nên quan trọng trong giáo dục, và AI có tiềm năng to lớn trong việc hỗ trợ tạo ra các video này một cách hiệu quả và cá nhân hóa. Nghiên cứu sử dụng phương pháp PRISMA để phân tích một tập hợp các bài báo khoa học liên quan, nhằm xác định các xu hướng, chủ đề nghiên cứu chính, và các khoảng trống trong lĩnh vực này.

Nghiên cứu này hướng đến việc cung cấp một cái nhìn tổng quan về tình hình nghiên cứu hiện tại về ứng dụng AI trong việc xây dựng video học liệu số, từ đó giúp các nhà nghiên cứu, nhà phát triển phần mềm và nhà giáo dục có được những góc nhìn cơ bản và định hướng nghiên cứu phù hợp trong lĩnh vực này.

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tổng quan hệ thống PRISMA để phân tích 43 bài báo khoa học về ứng dụng AI trong tạo video học liệu số, được thu thập từ cơ sở dữ liệu Google Scholar. Quá trình tìm kiếm và chọn lọc tuân thủ các tiêu chí cụ thể, đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy của các bài báo được đưa vào phân tích. Kết quả nghiên cứu cho thấy:

1. **Xu hướng phát triển:** Số lượng nghiên cứu về ứng dụng AI trong tạo video học liệu số tăng trưởng đáng kể từ năm 2019 đến nay, cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của cộng đồng khoa học đối với lĩnh vực này. Các tạp chí như arXiv và IEEE là những nguồn công bố chính.
2. **Các chủ đề nghiên cứu chính:** Các nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng các mô hình AI tiên tiến (ví dụ: ChatGPT) để tự động tạo nội dung video, phát triển các tính năng cá nhân hóa và tương tác, cũng như tích hợp các yếu tố cảm xúc và thuyết phục vào video. Một số nghiên cứu cũng đề cập đến việc sử dụng deepfakes trong tạo video học liệu, nhưng cũng nhấn mạnh những thách thức về tính xác thực và đạo đức.
3. **Các từ khóa quan trọng:** Các từ khóa xuất hiện thường xuyên nhất bao gồm "artificial intelligence", "AI", "video", "education", "online learning", và "deepfakes", phản ánh các chủ đề nghiên cứu chính trong lĩnh vực này.
4. **Các hạn chế và thách thức:** Nghiên cứu chỉ ra một số hạn chế và thách thức cần được giải quyết, bao gồm khả năng truyền tải cảm xúc, tính linh hoạt của nội dung, chất lượng và độ tin cậy của tài nguyên AI tạo ra, bảo mật và quyền riêng tư, và khả năng chuyển đổi từ học truyền thống sang học trực tuyến.
5. **Khoảng trống nghiên cứu:** Nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết của các nghiên cứu trong tương lai để tăng cường khả năng hiểu ngữ cảnh của các mô hình AI, xây dựng các framework đánh giá hiệu quả của video, và giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng, độ tin cậy và tính linh hoạt của video do AI tạo ra.