AI và công nghệ dạy học thích ứng

Bởi

Bối cảnh

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ Nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI – GenAI) và công nghệ dạy học thích ứng (Adaptive Learning), đã mở ra những cơ hội lớn cho cải tiến giáo dục, đẩy mạnh hiệu suất học tập và thay đổi phương pháp giảng dạy trong nhiều môi trường giáo dục khác nhau. Theo dữ liệu thống kê, thị trường AI tạo sinh trong lĩnh vực giáo dục dự kiến sẽ tăng từ 299,8 triệu USD năm 2023 lên tới 7.701,9 triệu USD vào năm 2033, chứng tỏ sức ảnh hưởng to lớn của công nghệ này đối với ngành giáo dục toàn cầu. Song song với đó, các nền tảng dạy học thích ứng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập cho từng học sinh, giúp tối ưu hóa quá trình học thông qua phản hồi và tài nguyên theo thời gian thực.

Các công cụ GenAI phổ biến như ChatGPT, Bing, DALL-E, và MidJourney đang ngày càng được tích hợp vào quá trình học tập và giảng dạy, hỗ trợ tạo ra bài học, giao tiếp, cũng như đánh giá học sinh một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Đồng thời, Adaptive Learning lấy học sinh làm trung tâm, cung cấp tài liệu dạy học phù hợp với nhu cầu cá nhân bằng hệ thống thuật toán tiên tiến. Những công nghệ này giúp biến người học từ những người tiếp nhận thông tin thụ động trở thành những người tham gia tích cực trong quá trình học tập của mình.

Tuy nhiên, ảnh hưởng đang gia tăng của AI và Adaptive Learning đối với giáo dục cũng đặt ra nhiều thách thức lớn. Một số lo ngại bao gồm nguy cơ phụ thuộc quá mức vào AI, thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số phù hợp, tính minh bạch và bảo mật dữ liệu còn chưa được rõ ràng, và các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI trong giáo dục. UNESCO, trong báo cáo về AI và giáo dục, cũng nhấn mạnh rằng hiện nay chỉ có dưới 10% các trường triển khai chính sách rõ ràng về việc ứng dụng AI trong chương trình dạy học, cần phải thiết lập các quy định và hướng dẫn cụ thể để đảm bảo AI được áp dụng một cách có trách nhiệm và phù hợp về mặt đạo đức.

Mục tiêu

Mục tiêu của báo cáo này là phân tích chi tiết về tiềm năng và thách thức của AI tạo sinh và công nghệ dạy học thích ứng trong môi trường giáo dục, từ đó đánh giá những lợi ích mà chúng có thể mang lại cũng như những hạn chế cần phải vượt qua để đạt hiệu quả tối đa.

Cụ thể, báo cáo sẽ:

  • Khám phá các ứng dụng tiềm năng của GenAI và Adaptive Learning trong việc nâng cao trải nghiệm giáo dục, từ hỗ trợ giáo viên tạo nội dung dạy học đến cải thiện tương tác giữa học viên và giáo viên.
  • Xem xét các thách thức liên quan đến việc triển khai AI trong giáo dục, bao gồm những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, và trách nhiệm đạo đức.
  • Đề xuất các phương pháp và chính sách để đảm bảo việc áp dụng AI và Adaptive Learning đóng góp tích cực vào giáo dục mà không làm suy giảm vai trò của giáo viên và chất lượng giảng dạy.

Bên cạnh đó, báo cáo cũng sẽ thảo luận về khía cạnh chính sách, đạo đức và văn hóa khi áp dụng GenAI và Adaptive Learning, từ đó xác định những cơ hội cải tiến giáo dục bền vững và công bằng.

Nội dung chính

Báo cáo “Generative AI và Adaptive Learning trong môi trường giáo dục” tập trung vào việc phân tích sự kết hợp của hai xu hướng công nghệ hàng đầu – Generative AI (AI tạo sinh) và Adaptive Learning (Học tập thích ứng) – trong lĩnh vực giáo dục. Các chủ đề chính được thảo luận trong báo cáo bao gồm những ứng dụng thực tế, lợi ích, thách thức kỹ thuật, khó khăn về pháp lý và đạo đức, cũng như cách thức mà hai công nghệ này có thể được tận dụng để cải thiện trải nghiệm học tập.

Chủ đề phụ 1: Generative AI trong giáo dục

Generative AI (AI tạo sinh) đang thay đổi mạnh mẽ lĩnh vực giáo dục và dự kiến sẽ tạo ra một bước tiến lớn trong vòng 10 năm tới. Từ năm 2023 đến 2033, thị trường Generative AI trong giáo dục dự kiến sẽ tăng từ 299,8 triệu USD lên tới 7.701,9 triệu USD. Việc triển khai AI tạo sinh đã giúp tăng năng suất trong công việc học tập và đổi mới phương pháp giảng dạy, với các công cụ tiêu biểu như ChatGPT, Bing, DALL-E và Midjourney, được cả giáo viên và học sinh sử dụng rộng rãi.

Khảo sát cho thấy 42% giáo viên tiểu học và trung học tại Anh đã sử dụng công cụ GenAI để hỗ trợ công tác giảng dạy. GenAI giúp giáo viên tiết kiệm thời gian, cá nhân hóa quá trình học tập và tăng tính sáng tạo trong giảng dạy. Các nền tảng như Duolingo và Brainly đã tích hợp AI để tối ưu hóa trải nghiệm học tập cho học sinh. Các trường đại học như Harvard cũng đã áp dụng AI vào giảng dạy, thông qua dự án Harvard AI Sandbox, nhằm tạo môi trường thử nghiệm cho giảng viên sử dụng các công nghệ generative AI.

Tuy nhiên, việc phụ thuộc nhiều vào AI có thể dẫn đến những rủi ro như thiếu hụt kỹ năng nền tảng nếu học sinh bị dẫn dắt quá nhiều bởi AI hoặc cơ sở hạ tầng số chưa đạt yêu cầu. Cơ sở vật chất của nhiều trường học chưa sẵn sàng đón nhận AI hoàn toàn, và hiện tại, dưới 10% các trường học và đại học đã xây dựng chính sách rõ ràng cho việc sử dụng AI trong giáo dục. Điều này đặt ra yêu cầu cần có một lộ trình chiến lược để triển khai AI tạo sinh trong giáo dục, đảm bảo tính minh bạch, an toàn, và bảo mật dữ liệu.

Trong bối cảnh quốc tế, UNESCO đã thể hiện những lo ngại về việc AI có thể thay thế quyền lực của giáo viên và tự động hóa giáo dục quá mức. Tổ chức này đang phát triển các hướng dẫn về chính sách và nguyên tắc đạo đức cho việc sử dụng AI, nhằm đảm bảo các công nghệ AI tạo ra lợi ích lâu dài mà không làm gia tăng sự chênh lệch trong tiếp cận kiến thức giữa các khu vực.

Chủ đề phụ 2: Adaptive Learning trong giáo dục

Adaptive Learning là một hệ thống giảng dạy đặc biệt sử dụng thuật toán và trí tuệ nhân tạo để điều chỉnh lộ trình học tập phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng cá nhân. Công nghệ này cho phép tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hoá, dựa trên dữ liệu phản hồi thời gian thực, từ đó cải thiện hiệu quả học tập.

Adaptive Learning sử dụng hai phương pháp chính: Designed Adaptivity và Algorithmic Adaptivity. Designed Adaptivity tập trung vào việc giảng viên thiết kế trình tự giảng dạy, còn Algorithmic Adaptivity dựa vào thuật toán để xác định kiến thức của người học và điều chỉnh nội dung học tập cho phù hợp. Các ứng dụng đặc trưng của Adaptive Learning trong hiện tại như hệ thống quản lý học tập (Learning Management Systems – LMS), đào tạo từ xa, thiết kế trò chơi giáo dục và công cụ phát triển chuyên biệt đã được chứng minh là mang lại hiệu quả cao trong việc nâng cao thành tích học tập.

Ví dụ, Smart Sparrow là một nền tảng tiêu biểu trong việc cung cấp công cụ cho giáo viên để tạo ra lộ trình học tập thích ứng với từng học sinh. Adaptive Learning cung cấp phản hồi tức thì và các tài nguyên học bổ sung, giúp học sinh chuyển từ vai trò thụ động trong quá trình học sang phụ trách chủ động hơn. Ngoài ra, nghiên cứu đã chỉ ra rằng 86% sinh viên trong các nghiên cứu thử nghiệm đều cho thấy kết quả học tập được cải thiện khi sử dụng công nghệ Adaptive Learning.

Tuy nhiên, một số thách thức lớn vẫn còn tồn tại trong việc triển khai công nghệ này, bao gồm chi phí ban đầu cao, thiếu cơ sở hạ tầng số phù hợp, và khó khăn trong việc thích ứng với phương pháp giảng dạy truyền thống. Hơn nữa, cần có sự cam kết từ cả giáo viên và học sinh để đảm bảo phát huy tối đa hiệu quả của học tập thích ứng. Việc phân tích dữ liệu và đánh giá thường xuyên cũng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì tính phù hợp của hệ thống hướng đến cá nhân hóa trải nghiệm học tập.

Ứng dụng rộng rãi của Adaptive Learning đã được khẳng định không chỉ trong môi trường giáo dục mà còn trong lĩnh vực đào tạo doanh nghiệp. Hệ thống này mang lại lợi ích cho cả hai phía: học viên có thể học tập theo tốc độ riêng, trong khi giáo viên có thể theo dõi tiến độ và cung cấp hỗ trợ khi cần thiết. Những xu hướng tương lai trong Adaptive Learning có thể bao gồm việc tích hợp công nghệ thực tế ảo (VR), lập trình giải đoán trước (predictive insights), và cung cấp lộ trình học tập cá nhân hoá trong thời gian ngắn hơn.

Cả Generative AI và Adaptive Learning đều đại diện cho những cải tiến đầy tiềm năng trong giáo dục, nhưng việc phát triển đồng bộ chính sách và thực hành cần phải được chú trọng để đảm bảo rằng công nghệ được sử dụng đúng cách nhằm nâng cao chất lượng giáo dục, đồng thời giải quyết các lo ngại về đạo đức và pháp lý.

Kết luận

Tóm tắt

Sự xuất hiện và phát triển của trí tuệ nhân tạo sinh tạo (Generative AI – GenAI) và công nghệ học thích ứng (Adaptive Learning) đang định hình lại nền giáo dục toàn cầu. GenAI đã chứng minh tiềm năng to lớn thông qua việc cải thiện hiệu suất công việc trong giáo dục cũng như đa dạng hóa phương pháp giảng dạy. Những công cụ tiên phong như ChatGPT, DALL-E, và Bing đã được tích hợp vào các hệ thống giáo dục, không chỉ hỗ trợ giáo viên trong công tác giảng dạy mà còn giúp học sinh học tập một cách hiệu quả và sáng tạo hơn. Tuy nhiên, thách thức lớn vẫn tồn tại, bao gồm sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ, thiếu hụt cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, cũng như lo ngại về vi phạm quyền riêng tư và tính minh bạch.

Bên cạnh GenAI, học thích ứng (Adaptive Learning) đang nổi lên như một công nghệ tiên tiến giúp cá nhân hóa quá trình học tập dựa trên nhu cầu của mỗi học viên. Thiết kế hệ thống học thích ứng giúp cung cấp tài liệu học tập phù hợp và phản hồi theo thời gian thực, qua đó nâng cao hiệu quả giảng dạy và kết quả học tập. Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi các công nghệ này đòi hỏi đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng số cũng như đào tạo đội ngũ giáo viên để làm quen với các hệ thống mới.

Từ các nghiên cứu và khảo sát, có thể thấy rằng mặc dù GenAI và học thích ứng đã tạo ra những bước tiến quan trọng, vẫn còn cần những quy định cẩn trọng để tránh các nguy cơ tiềm ẩn và đảm bảo việc tích hợp công nghệ vào giáo dục không làm suy giảm vai trò của giáo viên cũng như tính sư phạm truyền thống.

Hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, các công nghệ trí tuệ nhân tạo và học thích ứng trong giáo dục sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ. Thị trường Generative AI dự kiến sẽ tăng trưởng ngoạn mục, từ 299,8 triệu USD vào năm 2023 lên tới 7,701,9 triệu USD vào năm 2033. Điều này gợi mở khả năng tiếp diễn ứng dụng rộng rãi của AI trong các lớp học – từ việc giúp giáo viên thiết kế giáo án cho đến cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa học tập cho học sinh.

Các nghiên cứu cũng nhấn mạnh rằng tương lai của AI trong giáo dục không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ quá trình giảng dạy mà còn phải thúc đẩy giáo viên và học sinh để khai thác tối đa tiềm năng giáo dục hiện đại. Các khóa đào tạo như “Generative AI for Educators” phối hợp bởi Google và MIT RAISE mở ra cơ hội để giáo viên tiếp cận nhanh chóng với công nghệ AI mà không cần kinh nghiệm trước. Điều này chỉ ra rằng, hướng phát triển lâu dài của GenAI và học thích ứng cần tiếp tục hỗ trợ giáo viên thay vì thay thế họ, tạo điều kiện cho sự kết hợp giữa công nghệ và kỹ năng sư phạm của con người.

Ngoài ra, các quy định về đạo đức, tính minh bạch và miếng ghép bảo mật dữ liệu phải được củng cố. Các tổ chức như UNESCO đã kêu gọi rằng các quy định về AI cần được ưu tiên phát triển, tránh việc phụ thuộc hoàn toàn vào nhà phát triển AI mà thay vào đó tập trung vào việc thiết lập hệ thống quy định riêng cho giáo dục. Tăng cường đầu tư vào đào tạo kỹ năng số cho giáo viên, đặc biệt trong các khu vực thiếu lợi thế công nghệ, sẽ là mục tiêu chiến lược trong tương lai nhằm đảm bảo AI mang lại lợi ích toàn diện và công bằng cho toàn bộ môi trường giáo dục.

Tóm lại, mặc dù có những thách thức rõ ràng bên cạnh tiềm năng mạnh mẽ, tương lai của GenAI và học thích ứng tại nền giáo dục phụ thuộc vào việc xây dựng hệ thống quản lý tốt và sử dụng công nghệ một cách thận trọng, hiệu quả và đạo đức. Sự đồng hành giữa con người và trí tuệ nhân tạo trong giáo dục không chỉ giúp đổi mới kỷ nguyên giáo dục mà còn mở đường cho những phương pháp giáo dục toàn diện và bền vững hơn.

Tài liệu tham khảo

  1. [Generative AI in Education: Benefits, Barriers, and Use Cases – Neurond](https://www.neurond.com/blog/generative-ai-in-education)
  2. [Generative AI for Educators – Grow with Google](https://grow.google/ai-for-educators/)
  3. [[Generative Artificial Intelligence in education: Think piece by …](https://www.unesco.org/en/articles/generative-artificial-intelligence-education-think-piece-stefania-giannini)](https://www.unesco.org/en/articles/generative-artificial-intelligence-education-think-piece-stefania-giannini)
  4. [Teach with Generative AI – Generative AI @ Harvard – Harvard University](https://www.harvard.edu/ai/teaching-resources/)
  5. [The promise and challenges of generative AI in education](https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0144929X.2024.2394886)
  6. What is Adaptive Learning? Definition and Examples – Skillshub.com
  7. What Is Adaptive Learning? (Benefits, Tips, & Future Trends) – Edstellar
  8. What is Adaptive Learning? – Smart Sparrow
  9. What is Adaptive Learning? A Complete Guide for Educators
  10. [[Adaptive learning – Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning)](https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning)
  11. [Artificial Intelligence In Education: Teachers’ Opinions On AI In The …](https://www.forbes.com/advisor/education/it-and-tech/artificial-intelligence-in-school/)
  12. [AI Will Transform Teaching and Learning. Let’s Get it Right.](https://hai.stanford.edu/news/ai-will-transform-teaching-and-learning-lets-get-it-right)
  13. [Artificial Intelligence – Office of Educational Technology](https://tech.ed.gov/ai/)
  14. [Artificial intelligence in education – UNESCO](https://www.unesco.org/en/digital-education/artificial-intelligence)
  15. [PDF Artificial Intelligence and the Future of Teaching and Learning](https://www.ed.gov/sites/ed/files/documents/ai-report/ai-report.pdf)
  16. [Adaptive Learning Systems – SpringerLink](https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-1-4419-1428-6_534)
  17. [[Adaptive learning – Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning)](https://en.wikipedia.org/wiki/Adaptive_learning)
  18. [Adaptive e-learning environment based on learning styles and its impact …](https://educationaltechnologyjournal.springeropen.com/articles/10.1186/s41239-021-00289-4)
  19. [What is Adaptive Learning & Why Does it Matter??](https://www.learning.com/blog/what-is-adaptive-learning-why-does-it-matter/)
  20. [Students’ online learning adaptability and their continuous usage …](https://www.nature.com/articles/s41599-023-02376-5)
  21. [Unveiling the landscape of generative artificial intelligence in …](https://link.springer.com/article/10.1007/s10639-024-12936-0)
  22. [Generative AI in Education and Research: Opportunities, Concerns, and …](https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.3c00323)
  23. [[Generative Artificial Intelligence in education: Think piece by …](https://www.unesco.org/en/articles/generative-artificial-intelligence-education-think-piece-stefania-giannini)](https://www.unesco.org/en/articles/generative-artificial-intelligence-education-think-piece-stefania-giannini)
  24. [Generation AI: Navigating the opportunities and risks of artificial …](https://www.unesco.org/en/articles/generation-ai-navigating-opportunities-and-risks-artificial-intelligence-education)
  25. [Generative Artificial Intelligence in Education, Part Two …](https://link.springer.com/article/10.1007/s11528-023-00913-2)