Anh: 12 use cases tiềm năng của AI trong giáo dục thông qua hackathon

- Từ tháng 9 năm 2023 đến tháng 3 năm 2024, một dự án nghiên cứu ở Anh với sự hợp tác của Faculty AI, National Institute of Teaching và ImpactEd Group đã triển khai nhằm khám phá các ứng dụng tiềm năng của AI tạo sinh trong giáo dục.
- Dự án bao gồm 4 giai đoạn: tham gia người dùng trước hackathon, tổ chức hackathon, phát triển PoC (proof of concept) và nghiên cứu người dùng.  
- Hơn 60 nhà giáo dục, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia chính sách giáo dục tham gia hackathon để kiểm tra khả năng của AI trong việc hỗ trợ giáo viên lập kế hoạch bài học, đánh giá, và phản hồi cho học sinh.
- Các ứng dụng AI bao gồm: điều chỉnh kế hoạch bài học, tạo câu hỏi phù hợp với mục tiêu học tập, hỗ trợ học sinh khuyết tật, đánh giá bài luận văn, và tạo chính sách trường học.
- Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, mặc dù một số trường hợp sử dụng có thể sẵn sàng áp dụng ngay, vẫn cần cải thiện nhiều về độ chính xác và tính khả thi của AI trong việc cung cấp phản hồi.
- Một PoC cụ thể được phát triển nhằm đánh giá khả năng của AI trong việc đánh giá bài viết của học sinh lớp 4, cung cấp phản hồi cá nhân hóa và tạo hoạt động ôn tập.
- Mặc dù AI có thể giúp tiết kiệm thời gian, nhiều giáo viên lo ngại về tính chính xác và sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ, cũng như tác động tiêu cực đến mối quan hệ giữa giáo viên và học sinh.
- Các giáo viên cũng nhận thấy rằng AI có thể làm mất đi kỹ năng nghề nghiệp của họ và gây ra sự chênh lệch trong quá trình đánh giá, đặc biệt là đối với các giáo viên mới vào nghề.

📌 Báo cáo nhấn mạnh tiềm năng của AI tạo sinh trong giáo dục nhưng cũng nêu rõ những thách thức lớn về độ tin cậy và vai trò của giáo viên. Mặc dù AI có thể giảm tải công việc, sự cẩn trọng vẫn cần thiết khi ứng dụng vào các quy trình giáo dục hàng ngày.

12 trường hợp sử dụng (use cases) AI tạo sinh trong giáo dục đã được khám phá trong các hackathon:

1. Lập kế hoạch bài giảng
   - Tạo kế hoạch bài giảng phù hợp với độ tuổi của học sinh cho nhiều môn học khác nhau (ví dụ: lịch sử, toán, tiếng Pháp).
   - Điều chỉnh kế hoạch bài học theo trình độ và nhu cầu của từng học sinh.

2.Tạo câu hỏi đánh giá
   - Tạo câu hỏi theo mức độ khó khác nhau để đánh giá khả năng của học sinh trong các môn học cụ thể.
   - Sử dụng AI để phát triển các câu hỏi liên quan đến mục tiêu học tập, giúp giáo viên kiểm tra mức độ hiểu biết của học sinh.

3.Tạo tài liệu giảng dạy
   - Tạo ra các bài kiểm tra ngắn hoặc hoạt động học tập phù hợp với nội dung bài giảng.
   - Tạo hoạt động học tập độc lập ở nhiều cấp độ khác nhau, bao gồm cả câu hỏi ngắn và dài.

4. Chấm điểm và phản hồi cá nhân hóa
   - Chấm điểm các bài tập viết và đưa ra các nhận xét cụ thể về lỗi chính tả và ngữ pháp.
   - Phân tích bài làm của học sinh và cung cấp phản hồi cá nhân hóa về những sai sót thường gặp.

5. Hỗ trợ học sinh khuyết tật (SEND)
   - Hỗ trợ giáo viên điều chỉnh nội dung bài giảng để đáp ứng nhu cầu của học sinh có nhu cầu đặc biệt (SEND).
   - Đề xuất các chiến lược hỗ trợ học sinh gặp khó khăn trong giao tiếp hoặc ngôn ngữ.

6. Viết báo cáo cuối năm học
   - Tạo báo cáo cuối năm cho học sinh dựa trên thông tin về thành tích và hành vi của họ trong năm học.

7.Tạo thư liên lạc phụ huynh
   - Tạo thư thông báo cho phụ huynh về các sự kiện hoặc yêu cầu đặc biệt (ví dụ: nhắc nhở về việc mang đồng phục thể dục).

8. Phân tích dữ liệu học sinh
   - Phân tích dữ liệu học sinh (ví dụ: điểm kiểm tra) để xác định những vấn đề và lỗ hổng trong kiến thức của học sinh.
   - Tạo báo cáo cho giáo viên và quản lý về xu hướng và hiệu suất của học sinh trong năm học.

9. Hỗ trợ học ngôn ngữ
   - Tạo trợ lý học ngôn ngữ để hỗ trợ học sinh luyện tập từ vựng, ngữ pháp, và kỹ năng giao tiếp trong các ngôn ngữ khác nhau.

10. Tạo chính sách trường học
    - Tạo các bản nháp chính sách trường học (ví dụ: chính sách đồng phục, chính sách giáo dục từ xa) dựa trên hướng dẫn của Bộ Giáo dục.

11. Tạo các hoạt động và tài liệu cho các môn học
    - Tạo hoạt động học tập, bài kiểm tra và tài liệu hỗ trợ việc giảng dạy cho nhiều môn học, bao gồm vật lý, toán, sinh học và văn học.

12. Phản hồi và hoạt động ôn tập cá nhân hóa
    - Phân tích bài tập của học sinh và cung cấp hoạt động ôn tập phù hợp để cải thiện kết quả học tập.

📌 Danh sách này bao gồm 12 trường hợp sử dụng AI tạo sinh nhằm giảm tải công việc cho giáo viên và cải thiện hiệu quả giảng dạy. Tuy nhiên, một số trường hợp cần phát triển thêm về chức năng và công cụ hỗ trợ để áp dụng vào thực tế trong các trường học.

Vấn để hạ tầng số trong giáo dục:

- Kết nối cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin: Các trường học có mức độ chuyển đổi số khác nhau, nên cần có sự tích hợp các hệ thống quản lý thông tin hiện có với dịch vụ AI, như quản lý dữ liệu học sinh, để áp dụng AI một cách rộng rãi. Tuy nhiên, việc này đòi hỏi kết nối qua API giữa các hệ thống và có thể gặp khó khăn về bảo mật dữ liệu.
- Băng thông mạng: Sự gia tăng sử dụng các mô hình AI lớn (LLMs) có thể gây áp lực lên băng thông mạng của trường học, đặc biệt khi các trường không có cơ sở hạ tầng mạng mạnh. Để giải quyết, cần cân nhắc khả năng lưu trữ cục bộ dịch vụ AI (như phiên bản doanh nghiệp của ChatGPT) trong hệ thống IT của trường.
- Khả năng truy cập công nghệ: Một số học sinh không có thiết bị hoặc internet ổn định tại nhà, dẫn đến sự chênh lệch trong việc sử dụng AI. Mặc dù các trường đã được cải thiện cơ sở vật chất kỹ thuật số sau Covid-19, sự khác biệt về quyền truy cập vẫn còn rõ rệt.
- Sự khác biệt trong mức độ phát triển hạ tầng số giữa các trường: Các trường ở các khu vực khác nhau có sự chênh lệch đáng kể về hạ tầng số, từ kết nối internet đến các thiết bị công nghệ. Điều này có thể cản trở việc ứng dụng rộng rãi các công cụ AI trong giáo dục.

https://assets.publishing.service.gov.uk/media/66cdb078f04c14b05511b322/Use_cases_for_generative_AI_in_education_user_research_report.pdf