Loạt bài viết này được dịch từ báo cáo phân tích được phát triển bởi Fengchun Miao từ Bộ phận Công nghệ và Giáo dục của UNESCO thuộc Nhóm Tương lai của Học tập và Đổi mới dựa trên Diễn đàn Quốc tế về AI và Giáo dục, ‘Điều hướng AI để trao quyền cho giáo viên và chuyển đổi giảng dạy’ được tổ chức tại Bắc Kinh và trực tuyến đồng thời từ ngày 5 đến ngày 6 tháng 12 năm 2022.
Link bài báo cáo gốc có thể tìm thấy tại: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386162?posInSet=7&queryId=27030116-4ff6-40f9-80fc-4abb9e839bab
Phần 6. Năng lực AI cho giáo viên
Xác định năng lực AI cho giáo viên
Khi suy nghĩ về năng lực AI cho giáo viên, có hai khía cạnh cân nhắc:
- AI để giảng dạy môn học: Giáo viên cần có năng lực để sử dụng AI để cải thiện việc giảng dạy và học tập của học sinh. Ví dụ, giáo viên có thể sử dụng AI để cá nhân hóa việc học tập, cung cấp phản hồi kịp thời cho học sinh và phát triển các tài liệu học tập tương tác hơn.
- AI như một môn học riêng biệt: Giáo viên cũng cần có năng lực để dạy AI cho học sinh. Điều này bao gồm việc hiểu biết về các khái niệm cơ bản của AI, chẳng hạn như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Ngoài ra, giáo viên cần có khả năng dạy học sinh cách sử dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tế.
Diễn đàn quan tâm nhiều hơn đến khía cạnh thứ nhất, các lĩnh vực mà hầu hết giáo viên cần biết để giảng dạy bằng AI. Cô Yan Hanbing, Giáo sư của trường Đại học Sư phạm Hoa Đông, đã đề xuất các mức độ tham gia sau:
- Mức 1: dành cho tất cả giáo viên, sẽ tập trung vào việc hiểu biết cơ bản về AI mà không cần phải viết mã. Mức này sẽ bao gồm các vấn đề như đạo đức của AI.
- Mức 2: sẽ giúp đỡ các giáo viên sử dụng hỗ trợ AI trong lớp học của họ, và sẽ tập trung vào việc thiết kế các môi trường lớp học hiệu quả sử dụng AI.
- Mức 3: sẽ tập trung vào việc trao quyền cho giáo viên để tạo các chương trình và tài nguyên AI, và giúp giáo viên thực hiện các tác vụ như mã hóa AI và EdTech dễ dàng hoặc làm việc với cơ sở dữ liệu lớn.
Những người khác như ông Kaushal Kumar Bhagat của Viện Công nghệ Ấn Độ và Ngài Enkh-Amgalan Luvsantseren, Bộ trưởng Bộ Giáo dục Mông Cổ, cho rằng tất cả giáo viên nên thử sức với việc viết mã và một số quy trình phức tạp hơn xung quanh dữ liệu. Điều này đã cung cấp một ví dụ trong đó quan điểm có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như bối cảnh quốc gia, một chủ đề liên quan chặt chẽ đến năng lực giáo viên cần thiết. Điều đặc biệt quan tâm là quan điểm về quyền tự chủ của giáo viên, có thể ảnh hưởng đến quan điểm về nhu cầu năng lực giáo viên cũng như vai trò của AI trong lớp học.
Một bộ năng lực được đề cập trong Diễn đàn đã nói đến các công cụ miền tiêu biểu mà giáo viên có thể cần biết cho các môn học và cấp lớp mà họ giảng dạy, cũng như cho quản lý và đánh giá giáo dục. Trong số này, đánh giá được coi là có lẽ là cách sử dụng quan trọng nhất, với một số diễn giả nhấn mạnh việc thu thập dữ liệu toàn diện hơn về học sinh. Ví dụ, Ngài Sun Yao, Thứ trưởng Bộ Giáo dục Trung Quốc, đã nêu mục tiêu sau cho AI trong giáo dục ở Trung Quốc:
“Chúng tôi sẽ tăng cường việc thu thập, phân tích thông minh và dự đoán chính xác dữ liệu trong toàn bộ quá trình đào tạo giáo viên và học tập của học sinh để thúc đẩy sự chuyển đổi mang tính cách mạng của đánh giá giáo dục. Chúng tôi sẽ khám phá con đường làm thế nào công nghệ thông minh có thể thúc đẩy cải cách đánh giá kiểm tra giáo dục và xây dựng mô hình đánh giá toàn diện lấy người học làm trung tâm.”
Một số diễn giả tập trung vào khía cạnh này đã nhấn mạnh rằng trách nhiệm giải trình của giáo viên và nhà trường có thể được tăng lên dựa trên dữ liệu này, trong khi ít nhất một người có cách tiếp cận nhẹ nhàng hơn, cho rằng giáo viên nên học cách đánh giá năng lực của chính mình một cách thực tế và áp dụng công nghệ hoặc AI để lấp đầy khoảng trống của riêng họ và lưu ý rằng những khoảng trống này sẽ khác nhau tùy theo giáo viên.
Bộ năng lực giáo viên cần thiết thứ ba đã thống trị phần lớn cuộc thảo luận: khả năng của giáo viên trong việc đánh giá AI và việc sử dụng AI trong lớp học. Mặc dù có một số căng thẳng giữa mức độ tự chủ cao của giáo viên được ngụ ý bởi xu hướng suy nghĩ này và một số cách sử dụng AI mang tính quan liêu hơn được thể hiện bởi các diễn giả quốc gia, những người ủng hộ quyền tự chủ của giáo viên đã bày tỏ rằng giáo viên trước tiên phải hiểu các hệ thống EdTech độc đáo, và đặt câu hỏi về AI và công nghệ trong các câu hỏi rộng hơn về giáo dục – mục đích, mục tiêu và các giá trị của nó. Giáo viên cũng phải có khả năng hiểu được những lợi ích và hạn chế của AI, và cách mà việc sử dụng AI có thể ảnh hưởng đến động lực lớp học, thiết kế bài học và phát triển việc học tập và các kỹ năng mềm. Họ phải có khả năng đánh giá thiết kế của các sản phẩm trí tuệ nhân tạo và giáo dục (AIED), và xác định các nguyên tắc thiết kế kém, nhưng cũng phải có khả năng xác định mục đích sử dụng của các sản phẩm AI và việc sử dụng sai AI. Một ví dụ được đưa ra trong Diễn đàn đã nói đến ‘Grouper’, một AI đánh giá dựa trên nhóm sẽ tạo ra các nhóm học sinh và kế hoạch giáo dục cho từng nhóm. Người tham gia được khuyến khích xem xét các dữ liệu bối cảnh khác mà giáo viên nên xem xét khi đưa ra những quyết định như vậy, chẳng hạn như lo lắng khi kiểm tra, thiếu kiến thức về CNTT hoặc các thuộc tính cá nhân có liên quan.
Nói cách khác, nhiều diễn giả tại Diễn đàn đã đặt một trách nhiệm đáng kể đối với từng giáo viên trong việc đánh giá tính phù hợp, công bằng và các ứng dụng có liên quan của các công cụ AI cho lớp học và bối cảnh của họ. Diễn giả tại Diễn đàn lưu ý rằng điều này là vô cùng quan trọng do một số yếu tố, bao gồm:
việc thiếu quy định từ trên xuống về việc AI có thể/nên được sử dụng để làm gì;
tốc độ đưa AI vào trường học và phát triển công cụ mới; và
lợi ích doanh nghiệp hiện đang chi phối sự phát triển và giới thiệu EdTech, thường mà không có đủ – hoặc trong một số trường hợp – thậm chí không có bất kỳ tham vấn nào với giáo viên.
Các diễn giả cho rằng giáo viên cần phát triển các kỹ năng cần thiết để theo kịp các phát triển công nghệ, một nỗ lực khó khăn. Một số khung tham khảo để hỗ trợ giáo viên đã được đề cập, đáng chú ý nhất là các hướng dẫn Đạo đức về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu trong giảng dạy và học tập cho các nhà giáo dục được công bố bởi Ủy ban châu Âu (2022). Diễn giả tại Diễn đàn nhấn mạnh rằng để đánh giá AI hiệu quả, giáo viên cần hiểu đạo đức của việc dạy và học cũng như các vấn đề và giải pháp đạo đức trong AI. Trong cuộc thảo luận này, thiên vị và quyền riêng tư được đề cập nhiều nhất như những ví dụ về các vấn đề đạo đức mà giáo viên có thể gặp phải.
Ngoài ra, các diễn giả tại Diễn đàn cho rằng để sử dụng AI hiệu quả trong lớp học, giáo viên cần hiểu chu kỳ dữ liệu, đặc biệt là quản lý dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu. Diễn giả lưu ý rằng giáo viên nên thực hành các kỹ năng kỹ thuật số cơ bản một cách thường xuyên, bao gồm thu thập và quản lý dữ liệu một cách có đạo đức, phân tích dữ liệu và sử dụng dữ liệu, và chia sẻ dữ liệu. Các khung năng lực kỹ thuật số cho giáo viên đã được đề cập, bao gồm DigiComp, Khung năng lực kỹ thuật số cho nhà giáo dục, và Khung năng lực CNTT cho giáo viên (UNESCO, 2018).
Về sư phạm, các diễn giả tại Diễn đàn cho rằng giáo viên cần được nâng cấp các khái niệm sư phạm mới (hơn). Suy nghĩ tính toán và tư duy thiết kế được đưa ra làm ví dụ về các phương pháp sư phạm mà giáo viên nên tham gia.
Một nhu cầu năng lực giáo viên cuối cùng được nêu ra trong Diễn đàn một phần được thúc đẩy bởi sự gia tăng của các công cụ AI tổng hợp: nhu cầu của giáo viên trong việc hiểu các loại công cụ mà học sinh có quyền truy cập và sẽ/có thể sử dụng để tăng cường hoặc thông báo cho bài học và bài tập về nhà của họ. Tại thời điểm diễn ra Diễn đàn, cuộc thảo luận này mới chỉ bắt đầu nổi lên, và do đó chỉ được tham khảo mà không có nhiều gợi ý hoặc giải pháp cụ thể.
Nâng cao kỹ năng giáo viên
Các phương pháp nâng cao kỹ năng bao gồm cả đào tạo trước khi phục vụ và đào tạo trong khi phục vụ, không có diễn giả nào trình bày chúng là loại trừ lẫn nhau. Diễn giả ủng hộ việc đưa việc học tập về AI vào các chương trình đào tạo giáo viên ban đầu, và các chuyên gia tham gia từ một số ít quốc gia đã nói về việc phát triển các tiêu chuẩn giáo viên và/hoặc giảng dạy cho AI. Các phương pháp đào tạo trong khi phục vụ bao gồm các trung tâm nâng cao kỹ năng quốc gia, việc sử dụng các khóa học vi mô về AI, các khóa học do trường đại học tổ chức và hợp tác công tư. Trong số các mô hình hỗ trợ giáo viên trong khi phục vụ được trình bày, một số ví dụ nổi bật:
- Cộng đồng thực hành giáo viên AI (AI Teacher Communities of Practice): Đây là những nhóm giáo viên có cùng chí hướng gặp nhau thường xuyên để chia sẻ ý tưởng và thực hành tốt nhất về việc sử dụng AI trong lớp học.
- Các cố vấn AI cho giáo viên (AI Mentors for Teachers): Đây là những giáo viên giàu kinh nghiệm hoặc các chuyên gia AI được đào tạo để cung cấp cho giáo viên hỗ trợ cá nhân về việc sử dụng AI trong lớp học.
- Các trung tâm hỗ trợ AI cho giáo viên (AI Support Centers for Teachers): Đây là những trung tâm cung cấp cho giáo viên quyền truy cập vào các tài nguyên và đào tạo về AI.
Tại Trung Quốc, AI được sử dụng để “nghiên cứu và đánh giá giáo viên”, cùng với một nền tảng phát triển giáo viên quốc gia tập trung vào năng lực CNTT của giáo viên và việc sử dụng các công cụ cụ thể, trong trường hợp này là trợ lý giảng dạy thông minh.
Tại Pháp, sự hợp tác giữa các nhà cung cấp EdTech và giáo viên mang lại mức độ tự chủ cao hơn ở cấp trường để tham gia và học hỏi theo nhu cầu của từng trường, có khả năng phân biệt nội dung học tập.
Tại Ấn Độ, phát triển giáo viên được thực hiện thông qua nỗ lực của chính phủ quốc gia phối hợp với IBM và Google sử dụng mô hình đào tạo người hướng dẫn, với cả đào tạo giáo viên trước khi phục vụ và trong khi phục vụ được nhấn mạnh.
Tại Hoa Kỳ, một ứng dụng AI đã được phát triển cho giáo viên suy ngẫm, giúp giáo viên nhận được phản hồi “huấn luyện” về việc tham gia lớp học của họ. Mục tiêu của ứng dụng bao gồm tăng thời gian học sinh nói chuyện trong lớp học, và đặc biệt là cơ hội cho học sinh thiểu số và học sinh ngoại ngữ được nói.