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 7. Các thuật toán AI đáng chú ý trong giáo dục
Trong khi Diễn đàn diễn ra chỉ một tuần sau khi OpenAI ra mắt ChatGPT, các mô hình ngôn ngữ lớn cũng như AI tổng hợp đã được một số diễn giả đề cập tại Diễn đàn, những người đã có thể dự đoán được tiềm năng phá vỡ của chúng trong giáo dục. Cụ thể, sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc truy cập thông tin trên nhiều ngôn ngữ của thế giới, việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để cho phép những người không có chuyên môn về mã hóa tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số và khả năng tổng hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn cho bài luận và văn bản đã được đưa ra bởi các diễn giả khác nhau. Tuy nhiên, một diễn giả, ông Ben Williamson, cũng đưa ra những lời cảnh báo:
“Meta, như nhiều người trong các bạn đã nghe, gần đây đã ra mắt một mô hình ngôn ngữ lớn cho khoa học được đào tạo trên hàng triệu bài báo khoa học, trang web, sách giáo khoa, ghi chú bài giảng và bách khoa toàn thư, được mô tả là một lối tắt cho các nhà nghiên cứu và sinh viên để tóm tắt các bài báo học thuật, giải các bài toán, tạo bài viết, viết mã khoa học, v.v. Tuy nhiên, như đã được báo cáo rộng rãi, nó đã bị gỡ xuống sau chỉ một vài ngày, sau khi nó tạo ra các bài báo có vẻ chân thực về lịch sử của gấu trong không gian, chẳng hạn như vậy… đây có thể không phải là loại trí tuệ nhân tạo mà bạn muốn được tích hợp vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của giáo dục.”
Bà Shi Yuanchun, Hiệu trưởng Đại học Thanh Hải và Giáo sư Đại học Thanh Hoa ở Trung Quốc, cũng như ông Bai Jinfeng của Tập đoàn Giáo dục TAL ở Trung Quốc đã nói về việc sử dụng AI như một biện pháp đo lường sự tham gia trong lớp học. Ông Jinfeng đã trình bày công nghệ AI đo lường sự tham gia của khán giả cũng như các yếu tố khác để đưa ra phản hồi thời gian thực về hiệu suất của người nói. Bà Yuanchun đã phác thảo một mô hình giáo dục cá nhân hóa dựa trên công nghệ nhận dạng khuôn mặt, gợi ý rằng AI nên được sử dụng để “đánh giá hiệu suất của giáo viên và học sinh” và đưa ra một trường hợp được công bố trong đó AI được sử dụng để phát hiện việc thiếu chú ý ở học sinh, do đó, các đầu vào mục tiêu có thể giúp học sinh tập trung hơn vào tài liệu được trình bày. Bà đã không đề cập đến bất kỳ vấn đề đạo đức nào.
AI có thể đánh giá hiệu suất của giáo viên và học sinh… tình trạng học tập của tất cả học sinh có thể được tính đến để hỗ trợ giáo viên tối ưu hóa phương pháp tiếp cận của họ. Ở đây, AI tương tác theo dõi hành vi của học sinh theo thời gian thực. Ví dụ, tay giơ lên, học sinh có đang ngủ không, học sinh có đang chú ý lắng nghe không. Nếu một số lượng học sinh nhất định có vẻ bối rối hoặc không hiểu các điểm cụ thể, giáo viên có thể giảm tốc độ và đưa ra các ví dụ. Và trong trường hợp thiếu chú ý của một số học sinh, giáo viên sẽ đặt câu hỏi để học sinh có thể tập trung và chú ý vào bài học của họ một lần nữa.
– Shi Yuanchun, President (Qinghai University) and Professor (Tsinghua University)
Một lĩnh vực quan tâm khác được người tham gia đề cập đến là việc sử dụng các thuật toán dành cho từng lĩnh vực và các mô hình dành cho từng môn học được đào tạo đặc biệt cho mục đích giáo dục, cũng như cho trẻ nhỏ. MathGPT, một công cụ AI được đào tạo bằng sách giáo khoa với mục đích dạy mọi người cách làm toán (chứ không phải làm toán cho họ), được đưa ra làm ví dụ. Rory, một chatbot học tập được kết nối thông qua SMS, WhatsApp hoặc trên trình duyệt web, cũng được giới thiệu như một giải pháp công nghệ thấp hiện đang được triển khai để giúp người học tìm hiểu toán học ở các nước châu Phi.