Trí tuệ nhân tạo (AI) đã hiện diện rộng rãi trong nhiều khía cạnh của cuộc sống, từ xe tự lái đến các hệ thống bảo vệ khỏi gian lận, và tầm ảnh hưởng của nó chắc chắn sẽ tiếp tục gia tăng trong tương lai. Nhiều công ty giá trị nhất thế giới đang đầu tư mạnh vào nghiên cứu và phát triển AI. Lĩnh vực AI trong Giáo dục (AIED) đã là một lĩnh vực nghiên cứu trong hơn 45 năm, tập trung vào giao điểm giữa các phương pháp tính toán mô phỏng hoặc bổ sung cho trí tuệ con người và khoa học học tập.
AI trong giáo dục đề cập đến các phần mềm hoặc phần cứng (như chương trình máy tính hoặc robot) có thể hành động hoặc suy nghĩ một cách thông minh, giống như con người.
Các Vai trò Chính của AI trong Học
tập
Trong hệ sinh thái học tập, AI có
thể đảm nhận nhiều vai trò khác nhau. Một hệ thống AIED thường được cấu trúc
xung quanh bốn thành phần chính: mô hình sư phạm, mô hình lĩnh vực (kiến thức cần
dạy), mô hình người học (thuộc tính nhận thức, cảm xúc, và hành vi của người học),
cùng với một giao diện để hệ thống và người học giao tiếp.
AI có thể đóng vai trò là:
1. Người học (AI as a Learner): AI
có thể được sử dụng như một học viên nhân tạo để người học (con người) phải dạy.
Kinh nghiệm chung cho thấy người ta thực sự hiểu một chủ đề khi cố gắng dạy nó,
và quá trình này giúp người học làm chủ những gì họ đang cố gắng truyền đạt.
2. Gia sư (AI as a Tutor): Đây là
ứng dụng cổ điển, nhằm dạy các kỹ năng và khái niệm thông qua các Hệ thống Gia
sư Thông minh (Intelligent Tutoring Systems). Các hệ thống này có thể cá nhân
hóa việc học, cung cấp các hoạt động nhắm mục tiêu theo nhu cầu cá nhân và phản
hồi kịp thời về các bước học tập nhỏ, cho phép học sinh làm việc theo tốc độ của
riêng mình.
3. Người điều phối lớp học (AI as
a Classroom Moderator): AI có thể hỗ trợ giáo viên quản lý lớp học hoặc điều phối,
giảm bớt gánh nặng hành chính. Hệ thống điều phối (orchestrating system) có thể
nâng cao nhận thức và hỗ trợ ra quyết định của giáo viên bằng cách thu thập dữ
liệu và giúp giáo viên theo dõi tiến trình của học sinh theo thời gian thực.
Cơ hội và Tiềm năng
Các chuyên gia trong lĩnh vực
AIED tin rằng AI nên được sử dụng trong các tình huống học tập và giảng dạy
hàng ngày, cả trong và ngoài lớp học. AI có tiềm năng rất lớn để giảm bớt gánh
nặng cho trường học và giáo viên, làm cho việc học trở nên hiệu quả hơn, toàn
diện hơn, hợp lý hơn và hấp dẫn hơn, đồng thời giúp học sinh chuẩn bị cho cuộc
sống trưởng thành.
AI vượt trội hơn con người ở những
khả năng như nhận dạng mẫu từ tập dữ liệu lớn và áp dụng chúng lặp đi lặp lại với
tốc độ cao, cùng với khả năng lưu trữ lượng lớn dữ liệu và xử lý chúng nhanh
chóng (lợi thế không công bằng về tốc độ và dung lượng bộ nhớ). Việc này cho
phép các hệ thống gia sư AI cung cấp các bài học cá nhân hóa và "luôn bật"
(always on).
Thách thức và Đánh giá Đạo đức
Mặc dù có nhiều cơ hội, AIED là một
lĩnh vực đặc biệt nhạy cảm, thường bị lu mờ bởi các câu chuyện tiêu cực như hệ
thống nhận dạng khuôn mặt trong trường học, bot phân biệt chủng tộc, chấm điểm
thiên vị và thiên vị thuật toán. Những rủi ro tiềm ẩn bao gồm sự bất bình đẳng,
sự vô trách nhiệm, sự thiếu minh bạch, sự giám sát, sự mất lòng tin, và sự cô lập.
Các hệ thống Học máy (Machine
Learning - ML) phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Nếu tập
dữ liệu bị nhiễu, thiên vị hoặc không đại diện, mô hình ML sẽ đưa ra các kết quả
tương tự. Hơn nữa, tính thiếu minh bạch của các hệ thống ML (thường được gọi là
hệ thống "hộp đen") gây khó khăn cho việc giải thích lý do tại sao một
quyết định cụ thể được đưa ra, làm suy yếu lòng tin.
Để giải quyết những thách thức
này, cần thiết phải áp dụng các khuôn khổ đạo đức. Khung đạo đức Floridi và
Cowls, bao gồm năm nguyên tắc—Lợi ích (Beneficence), Không gây hại
(Non-maleficence), Quyền tự chủ (Autonomy), Công bằng (Justice), và Khả năng giải
thích (Explicability)—được khuyến nghị để đánh giá và thiết kế các hệ thống AI
trong giáo dục. Khả năng giải thích, bao gồm tính minh bạch và trách nhiệm giải
trình, là đặc biệt quan trọng. Nếu một quyết định AI không thể được giải thích
rõ ràng, con người khó có thể tin tưởng nó.
Mục tiêu cốt lõi là AI không nên
được sử dụng chỉ vì nó tồn tại. Việc sử dụng AI phải có lý do hợp lý để bổ sung
cho trí tuệ con người, và những rủi ro đi kèm phải được cân nhắc kỹ lưỡng. Cuối
cùng, chính con người—những người thiết kế, vận hành và đưa ra quyết định—mới
là người chịu trách nhiệm và trách nhiệm giải trình cho việc sử dụng AI. Điểm mấu
chốt trong thiết kế hệ thống AI là tận dụng những khác biệt cơ bản giữa lợi thế
của con người và máy móc, thay vì cố gắng mô phỏng hoàn toàn trí tuệ con người.
Tác giả: Dr. Hoàng Văn Thơ
Post a Comment